馃帣 Episodio 79. PowerBI vs Tableau vs Qlik Sense: FIGHT! 馃敟

En el episodio de hoy de聽Un podcast ninja sobre Big Data聽 comparamos las herramientas de visualizaci贸n y Business intelligence m谩s top del mercado:

Poder BI, Qlik Sense y Tableau

Power Bi, Qlik Sense y Tableau

Power BI originalmente empez贸 como un complemento para Excel de Microsoft, pero r谩pidamente se convirti贸 en un producto independiente. Como est谩 integrada en Office 365 pues se ha propagado muy r谩pido.

En las empresas es bastante normal usar la suite de Office as铆 que Power BI viene de serie.

Luego, Qlik Sense, empez贸 como QlikView, y luego Qlik Sense lleg贸 con la intenci贸n de ofrecer una interfaz m谩s intuitiva para el usuario, y se convirti贸 en el caballo de batalla de Qlik.

Qlik Sense soporta tanto versiones basadas en la nube como gestionadas por el cliente.

Finalmente Tableau, gan贸 popularidad gracias a su amplia biblioteca de demos y a su objetivo de crear visualizaciones simples para el usuario.聽

Visualizaci贸n de datos

En cuanto a la parte de visualizaci贸n de datos, que es en realidad la parte que nos ha tra铆do hasta este episodio, las tres herramientas tienen incluidos los gr谩ficos t铆picos que solemos necesitar para hacer un dashboard.

Gr谩ficos de barras, columnas, gr谩ficos de dispersi贸n, gr谩ficos de l铆neas鈥 tampoco necesitar铆amos complicarnos m谩s.

Peeeero si se nos va un poco la olla con esto y queremos usar visualizaciones rarunas o especiales Tableau es la herramienta que permite m谩s tipos de gr谩ficos, un mayor grado de personalizaci贸n de las visualizaciones y unos dashboards que pueden ser tan grandes c贸mo decidamos.

En el extremo contrario de la personalizaci贸n de visualizaciones est谩 Qlik Sense, ya que aqu铆 es un poco m谩s complejo conseguir un dashboard 煤nico sin utilizar programaci贸n.

Aunque Qlik Sense permite el uso de extensiones para ampliar las capacidades de personalizaci贸n, estas no son tan f谩ciles de aplicar o tan accesibles como las que podr铆amos encontrar en Power BI, por ejemplo.

Flexibilidad de despliegue

Otro tema es la flexibilidad de d贸nde funcionar con estas herramientas.

Si antes os contaba que Power BI ha podido crecer s煤per r谩pido gracias a que est谩 incluida en la suite de Microsoft Office tiene la pega de que es complicado utilizarla fuera de ah铆 o de Azure, la nube de Microsoft.

As铆 como Qlik Sense y Tableau pueden integrarse en cualquier arquitectura de datos ya sea en la nube o en un centro de datos privado, Power BI nos limita a estar en el entorno Microsoft.

Este tipo de flexibilidad permite que tengamos el control de los datos y de las herramientas que queremos usar.

Conexi贸n con fuentes de datos

Otra caracter铆stica importante a tener en cuenta en una herramienta de an谩lisis de datos y visualizaci贸n como Power BI, Tableau y Qlik Sense es c贸mo de f谩cil es importar los datos desde otras plataformas que hacen de fuentes de datos.

Por ejemplo, si trabajamos con datos de m煤ltiples plataformas como Google Analytics, Stripe y Shopify, y queremos analizarlos todos juntos en una herramienta de business intelligence, es importante saber si conectar estas fuentes de datos ser谩 un proceso sencillo o nos causar谩 un dolor de cabeza antes de decidir qu茅 herramienta utilizar.

Entonces, en cuanto a conectividad con fuentes de datos, Power BI es la que m谩s posibilidades tiene porque evidentemente Microsoft es la compa帽铆a m谩s popular de las que est谩n detr谩s de estas herramientas.聽

En cuanto a la conectividad de Qlik Sense, tiene una conectividad directa con las fuentes de datos m谩s populares pero para algunas fuentes de datos como Shopify o plataformas de pago hay que hacer alg煤n apa帽o o utilizar plataformas de terceros que se dedican precisamente a esto.

Tableau, por su parte se queda un poco por detr谩s en cuanto a conectividad con fuentes de datos.

S铆 que soporta las m谩s t铆picas como Excel, Google analytics,聽 almacenes de datos de Amazon, Azure o BigQuery peeero para ingestar datos de algunas plataformas hay que pasar s铆 o s铆 por herramientas de terceros.

Transformaci贸n de datos

Una vez hemos importado las fuentes de datos, un tema importante en una herramienta de inteligencia de negocio es la capacidad de transformar estos datos.

Como buenos ninjas de los datos que somos, ya sabemos que no podemos funcionar con los datos tal y como nos llegan de la fuente de datos.

Tenemos que hacer algo con los valores faltantes, escalar algunas variables num茅ricas y esas cosas que llamamos ingenier铆a de caracter铆sticas.

Power BI (y tambi茅n Excel) cuenta con Power Query, que se encarga de conectar varias fuentes de datos y transformarlas seg煤n nuestras necesidades para luego poder seguir con el an谩lisis que tengamos entre manos.

Lo que pasa es que a Power BI se le puede hacer bastante bola hacer esto con datasets muy grandes.

En cuanto al modelado, aunque tiene todas las funcionalidades esperadas, hay que establecer las conexiones y relaciones entre los datos a mano por lo que si en vuestro flujo de an谩lisis hay muchas fuentes de datos diferentes con distintas tablas, se os puede hacer bola a vosotros.

Qlik es m谩s eficiente en este aspecto.

Tambi茅n permite la transformaci贸n de datos aunque hay que hacerlo mediante sus scripts particulares y eso conlleva un peque帽o esfuerzo adicional de aprendizaje.

Es una herramienta mucho m谩s r谩pida a la hora de manejar datasets m谩s grandes y todas las relaciones entre los datos se indexan y conectan autom谩ticamente, lo cu谩l puede ahorrar bastante trabajo.

Por otro lado, Tableau no viene preparada con una funcionalidad para la transformaci贸n de datos de base peeero podemos utilizar Tableau Prep Builder que s贸lo est谩 incluida en el tier de Tableau Creator (75鈧/mes).

Sin embargo, incluso con Tableau Prep Builder, si sois muy expertos en la transformaci贸n de datos o necesit谩is transformaciones avanzadas, es una herramienta que se os puede quedar corta.

A la hora de modelar los datos, Tableau puede ser un poco rollo, ya que hay que arrastrar las tablas una por una y en el orden correcto para conectar los datos, que tambi茅n se hace a mano.

Hasta aqu铆, est谩 claro que tanto Power BI como Tableau como Qlik van m谩s all谩 e la visualizaci贸n de datos ya que podemos ingestar datos de diversas fuentes, transformarlos e incluso combinarlos y modelarlos con m谩s o menos dignidad, dependiendo de la herramienta.

Bien.

El siguiente paso que tambi茅n han dado es la incorporaci贸n de modelos de Inteligencia Artificial.

Inteligencia Artificial y an谩lisis predictivo

Power BI cuenta con AutoML, lo que permite al usuario entrenar, validar y utilizar modelos de Machine Learning directamente en la herramienta.聽

Adem谩s, es capaz de extraer las caracter铆sticas m谩s relevantes de los datos para entrenar los modelos autom谩ticamente y se integra a la perfecci贸n con Azure Cognitive Services.

Azure Cognitive Service permite durante la fase de preparaci贸n de los datos, enriquecer los datos de texto con an谩lisis de sentimiento o extracci贸n de frases clave entre otras cosas.

Para esto hace falta tener la opci贸n premium, tambi茅n os lo digo.

Power BI tambi茅n se integra con Azure Machine Learning, permitiendo tanto la creaci贸n de nuevos modelos como la importaci贸n de modelos ya existentes.

Para ello, el cient铆fico de datos que se encarga de dise帽ar y entrenar los modelos en Azure Machine Learning 煤nicamente tendr铆a que dar acceso al modelo en cuesti贸n al analista, que est谩 trabajando con Power BI.

Despu茅s, al inicio de cada sesi贸n, Power Query detectar铆a todos los modelos de Azure Machine Learning a los que tiene acceso el usuario y los mostrar铆a como funciones de Power Query din谩micas.聽

Y para rematar, como no podr铆a ser de otra manera, Microsoft ha integrado en Power BI, la capacidad de procesamiento de lenguaje natural para explorar nuestros datos con nuestras propias palabras.

Esto lo que hace es obtener visualizaciones r谩pidas a partir de preguntas en lenguaje natural.聽

Por su parte, Qlik Sense tambi茅n cuenta con Qlik AutoML para generar modelos de aprendizaje autom谩tico f谩cilmente, aunque esto requiere una licencia aparte.

Comparativamente esta parte del Machine Learning y la anal铆tica predictiva est谩 menos desarrollada que en Power BI, la verdad.

Finalmente, Tableau tiene Tableau AI que genera una especie de resumen a partir de las m茅tricas clave detectadas.

Adem谩s, integran modelos de Machine Learning para aplicarlos sobre los datos ya sea mediante anal铆tica predictiva u otros casos de uso.

Tableau tambi茅n cuenta con Einstein Copilot for Tableau, un asistente creado a partir de un modelo del lenguaje para guiarnos en el uso de la herramienta.

Einstein Copilot tambi茅n sugiere visualizaciones y nos ayuda a automatizar cosas que hacemos repetidamente durante el proceso de an谩lisis de datos.

Modelos de precio

Ahora empieza la parte m谩s compleja: La de entender los modelos de precio de cada una.

Empezando por los precios de Power BI que ofrece dos opciones:

  • Power BI Pro tiene algunas limitaciones pero es bastante accesible y cuesta 9,40鈧 por usuario al mes. Permite la creaci贸n y compartir informes y dashboards de forma personal, aunque limita las conexiones de datos y est谩 incluido en Microsoft 365.
  • Power BI Premium sirve para acceder a caracter铆sticas m谩s avanzadas como las capacidades de IA y cuesta 18,70鈧 por usuario al mes.聽

Tambi茅n hay una opci贸n gratis asociada a una cuenta de Microsoft Fabric que permite crear informes.聽

Ahora, hablemos de los precios de Qlik Sense.

Qlik ofrece una licencia Qlik Sense est谩ndar, por 20鈧 por usuario al mes con un m铆nimo de 10 usuarios que incluye todas las funcionalidades de las que hemos hablado menos la anal铆tica predictiva y las funcionalidades de Machine Learning.

Tambi茅n tiene algunas limitaciones en cuanto a tama帽o (menos de 50GB de datos al a帽o).

Si se os va de presupuesto siempre pod茅is probar gratis durante 30 d铆as. 

Finalmente, Tableau ofrece varias licencias que var铆an en precio.

  • La licencia Tableau Viewer cuesta 15鈧 por usuario al mes y es para usuarios que solo necesitan ver e interactuar con visualizaciones de datos.
  • La licencia Tableau Explorer cuesta entre 42鈧 por usuario al mes y es para aquellos que quieren m谩s capacidad de creaci贸n.
  • La opci贸n m谩s completa es Tableau Creator por 75鈧 por usuario al mes, que incluye las transformaciones de datos en Tableau Prep Builder.聽

As铆 que, ah铆 lo ten茅is, una comparativa completa entre Power BI, Qlik Sense y Tableau. Cada una con sus pros y sus contras鈥 por si est谩is pensando cu谩l aprender.

Espero que os guste el episodio.

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Muchas gracias por estar ah铆 y os espero en el pr贸ximo episodio de Un Podcast Ninja sobre Big Data.

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