Data analytics

Business intelligence tools vergeleken

bi tools vergelijkingZoek je ‘actionable insights’ die jouw business intelligenter en winstgevender maken dan ontkom je niet aan een business intelligence (BI) tool die jou deze inzichten verschaft. Het selecteren van de juiste BI tool is echter een lastige opgave. Daarom vergelijk ik in dit artikel de zes populairste business intelligence tools om jou te helpen de juiste keuze te maken.

De keuze is reuze

De zes business intelligence tools die momenteel de markt domineren zijn:

  • Microsoft Power BI
  • Tableau
  • Qlik Sense
  • ThoughtSpot
  • Looker
  • Google Data Studio

Uiteraard zijn er nog andere BI tools zoals SAP Business Objects, Microstrategy, Cognos, etc. Dit zijn echter de kleinere spelers in de markt (geworden).

Vereisten

Waar moet een moderne BI tool aan voldoen? Wat mij betreft aan het volgende:

Volledige gratis versie

Met een uitgeklede proefversie kan je niet onderzoeken of de BI tool aan je wensen voldoet. Hiervoor heb je toch echt een volledige versie nodig. Liefst gratis.

Ontwikkelomgeving

Wat is er nodig om rapportages en dashboards te maken? Moet je hiervoor een applicatie downloaden en installeren of maak je hiervoor gebruik van je webbrowser (cloud)? Om snel en gemakkelijk met grote(re) hoeveelheden data te kunnen werken is een desktop applicatie aan te raden (en een stevige pc). Liefst één die in gebruik te nemen is zonder dure en complexe implementatie. Browser based is daarentegen weer gebruiksvriendelijker omdat je daarvoor niets hoeft te installeren.

Data connectivity

Kan je dat uit veel verschillende bronnen inlezen? Bevat de BI tool standaard connectoren voor de meest populaire en door jou gebruikte databronnen en systemen? Ook voor SQL gebaseerde databases?

Data bewerken en modelleren

Kan je data uit de bovengenoemde bronnen gemakkelijk bewerken, bijvoorbeeld om deze op te schonen of te transformeren? En kan je daarna gemakkelijk relaties leggen tussen deze data in een datamodel?

Ondersteunt R en Python

R en Python zijn platformonafhankelijke talen voor databewerking en statistische analyse. Om projecten en code nu of in de toekomst te kunnen hergebruiken dient een BI tool naast de bovengenoemde bronnen ook R en Python scripts en visuals te kunnen importeren.

Dynamische cross-filtering

Als je een filter in een rapportage wijzigt (bijvoorbeeld een andere datumperiode instelt) dan wil je dat alle visuals op alle pagina’s in die rapportage mee kunnen veranderen. Dat is niet zo vanzelfsprekend voor sommige BI tools.

AI-gebaseerde analyses

AI (Artifical Intelligence) en ML (Machine Learning) worden steeds belangrijker binnen business intelligence om modellen te ontwikkelen en te gebruiken. Misschien heb je dat nu nog niet nodig, maar waarschijnlijk in de toekomst wel. Dan is het handig als je BI tool daarop voorbereid is.

Rapportages delen

Rapportages, dashboards en analyses maak je niet alleen voor jezelf maar ook voor je collega’s. Daarom is het belangrijk dat je deze met hen kunt delen en zij deze gemakkelijk kunnen openen en filteren. Daarnaast is het ook fijn als zij deze rapportages en dashboards mobiel kunnen inzien, in een mobiele browser of iOS of Android app.

Een overzicht van de belangrijkste functionaliteiten per BI tool vind je in de afbeelding hieronder. Lees verder onder deze afbeelding voor details en toelichting.

business intelligence tools functionaliteiten vergelijking
Bron: CSGPro.com

Power BI

Voordelen

  • Power BI voldoet aan alle bovenstaande vereisten. Je hebt dus naast deze tool geen aanvullende tools nodig;
  • Naast diverse connectoren voor veelgebruikte databronnen, waaronder ook online bronnen zoals web interfaces, bieden diverse partijen een eigen connector voor Power BI aan;
  • Je hoeft geen data engineer te zijn om data uit verschillende bronnen te bewerken en te koppelen, logisch en systematisch kunnen werken is wel een vereiste;
  • Naast de standaard data visualisaties kan je ook gebruik maken van externe (ook R based) visuals, AI visuals en andere AI en (Auto)ML mogelijkheden;
  • Microsoft brengt elke maand updates voor Power BI uit waardoor de functionaliteit steeds verder wordt uitgebreid;
  • Voor het delen van rapportages en dashboards is Power BI Pro (of Premium) nodig, wat met € 9 per gebruiker per maand relatief laag geprijsd is.

Nadelen

  • Omdat Power BI veel functionaliteit bevat kan het voor nieuwe rapportage en dashboard ontwikkelaars wat intimiderend overkomen;
  • Voor complexe calculaties moet je gebruik maken van de onderliggende taal DAX, wat dezelfde is als ook Excel gebruikt maar dan uitgebreider.

Tableau

Voordelen

  • Prachtige interactieve datavisualisaties, die gemakkelijk te maken zijn met behulp van de drag-n-drop functionaliteiten;
  • De software detecteert automatisch welk apparaat een gebruiker gebruikt en past een rapportage daarop aan voor een optimale weergave;
  • Krachtige AI-gestuurde inzichten en statistische engine.

Nadelen

  • Je hebt een onderliggende database of andere data architectuur nodig, met daarbij een IT-team en SQL-ontwikkelaars om dit op te zetten en te onderhouden;
  • Voor databewerking en -transformatie zijn externe tools zoals Alteryx nodig, wat de implementatiekosten verhoogt;
  • De licentiekosten zijn relatief hoog.

Qlik Sense

Voordelen

  • Kan snel en gemakkelijk connecties leggen met databronnen, en gegevens detecteren en importeren;
  • Mogelijkheid om ontbrekende of onjuiste gegevens binnen dimensies weer te geven;
  • Browser based, dus geen desktop tool nodig.

Nadelen

  • Voor uitbreiding (met bijv. R of Python integratie) is extra configuratie nodig;
  • Voor databewerking is in principe geen externe tool nodig, maar dit is niet de sterkste kant van Qlik;
  • De gratis ontwikkel tool zal binnenkort verdwijnen.

ThoughtSpot

Voordelen

  • Geen ontwikkelomgeving nodig, alleen implementatie;
  • Rapportages en datavisualisaties zijn eenvoudig te delen;
  • Gebruikers kunnen antwoorden krijgen op vragen die zij in de zoekbalk invoeren;
  • Iedere visualisatie is voorzien van AI-analyse.

Nadelen

  • Relatief hoge investering in tijd en techniek nodig;
  • Nog weinig connectivity mogelijkheden aanwezig;
  • ThoughtSpot is een relatief nieuwe tool, dus er zijn nog weinig specialisten beschikbaar.

Looker

Voordelen

  • Cloud based dus geen ontwikkelomgeving nodig;
  • Gebaseerd op SQL, wat veel ontwikkelaars al kennen.

Nadelen

  • Beperkte datavisualisaties;
  • Gebaseerd op SQL, dus je hebt SQL ontwikkelaars nodig om rapportages en analyses te maken;
  • Bevat voor een BI tool weinig features;
  • Onzekerheid m.b.t. continuïteit, aangezien Looker onlangs is overgenomen door Google.

Google Data Studio

Voordelen

  • Cloud based dus geen ontwikkelomgeving nodig;
  • Standaard koppelingen met andere Google diensten zoals Google Analytics, Big Query, Google Spreadsheets, enz.
  • Gratis.

Nadelen

  • De enige externe (non-Google) databronnen die standaard in Google Data Studio geïntegreerd kunnen worden zijn, naast file uploads, SQL databases;
  • Geen mogelijkheden om data te bewerken, op te schonen, te converteren of te verrijken;
  • Geen mogelijkheden om databronnen te koppelen in een datamodel, waardoor echt bruikbare inzichten niet beschikbaar zijn;
  • Beperkte analysemogelijkheden;
  • Geen dynamische cross-filtering;
  • Meer een eenvoudige dashboarding tool dan een business intelligence tool.

De winnaar

Dus, wat is naar mijn mening de beste business intelligence tool? Dat hangt helemaal af van je wensen en eisen. Zelf heb ik mij een aantal jaren geleden gespecialiseerd in Power BI, om de eenvoudige reden dat dit voor mij het spreekwoordelijke Zwitserse zakmes is waarmee ik alle vragen en wensen van mijn klanten kan beantwoorden.

Mocht je kiezen voor Power BI en hierbij wat hulp kunnen gebruiken, neem dan contact met mij op.

 

Dit artikel is deels gebaseerd op dit artikel van CSGPro.com.

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze website gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.