Power BI vs Looker Data Studio : Quel logiciel de reporting choisir ?

Nous sommes parfois amenés à conseiller et/ou accompagner nos clients dans le choix de leur logiciel de reporting. Il existe une quinzaine de logiciels très solides sur le marché. Le choix n’est donc jamais simple. Nous allons aujourd’hui présenter et comparer deux outils de reporting souvent choisis par les PME et ETI : Looker Data Studio, édité par Google, et PowerBI, édité par Microsoft.

Ces 2 outils vous permettent de construire et partager des dashboards personnalisés alimentés avec les données de votre entreprise. Looker Data Studio et PowerBI répondent bien aux principaux cas d’usage de reporting des entreprises. Les deux outils diffèrent un peu, Looker étant globalement moins avancé et moins facile d’utilisation que PowerBI (mais a le grand mérite d’être 100% gratuit).

On vous en dit plus dans l’article. Découvrez notre comparaison de Power BI et Looker Data Studio.

Power BI vs Looker Data Studio : tarifs

Power BI

Power BI offre une gamme de tarifications adaptées à différents besoins d’entreprise. Sa version Desktop gratuite est idéale pour un usage individuel ou pour ceux qui débutent avec la BI. Pour des fonctionnalités plus avancées, il faut opter pour Power BI Pro, qui est disponible à 9,40 € par utilisateur par mois.

Pour les entreprises qui cherchent des capacités d’analyse avancées et de préparation de données pour de grands ensembles de données, il faudra opter pour la formule Power BI Premium, à 18,70 € par utilisateur et par mois.

Looker Studio

En comparaison, Looker Studio, en tant que produit de Google Cloud, est entièrement gratuit. Cette gratuité offre une accessibilité sans pareille, en particulier pour les petites entreprises ou les startups avec des budgets limités. Tout utilisateur avec un compte Google peut commencer à créer et partager des dashboards sans avoir à se soucier des contraintes budgétaires. Cette facilité d’accès peut être un atout majeur pour ceux qui cherchent à explorer la BI sans engagement financier initial.

Power BI vs Looker Data Studio : sources de données

L’intégration de sources de données variées est une fonctionnalité essentielle pour tout outil de BI, et aussi bien Looker Studio que Power BI offrent des capacités significatives dans ce domaine, bien que de manières différentes.

Power BI

Power BI, quant à lui, se distingue par sa capacité à intégrer plus de 100 types de sources de données, tant SQL que noSQL. Comme Looker Studio, Power BI permet également l’intégration de fichiers (tels que JSON, PDF, Excel) et de bases de données (y compris BigQuery, Amazon Redshift, MySQL, Azure, etc.). En termes de mélange de données, Power BI utilise les fonctionnalités « Append Queries » ou « Merge Queries » pour fusionner différentes sources de données. « Append Queries » combine toutes les lignes d’une première requête avec toutes les lignes d’une seconde requête, tandis que « Merge Queries » crée une nouvelle requête à partir de deux requêtes existantes, similaire à une opération de « jointure gauche » dans une base de données SQL.

En conclusion, le choix entre Looker Studio et Power BI en termes d’intégration de sources de données dépendra largement de l’écosystème de données existant de l’entreprise et des préférences pour certaines sources de données. Looker Studio est idéal pour les utilisateurs fortement ancrés dans l’écosystème Google, tandis que Power BI offre une plus grande variété d’options d’intégration de sources de données et est particulièrement puissant pour ceux qui nécessitent des opérations complexes de mélange de données.

Looker Studio

En tant que produit Google, Looker Studio est naturellement bien intégré avec les sources de données de l’écosystème Google, telles que Google Analytics, Google Sheets, Google Ads, et BigQuery. Cette intégration native facilite l’importation et la visualisation des données pour les utilisateurs qui sont déjà fortement investis dans les outils Google.

En outre, Looker Studio offre une flexibilité supplémentaire avec plus de 800 connecteurs partenaires disponibles, permettant l’importation de données depuis diverses sources externes comme Facebook Ads, JSON, ou via des API. Une caractéristique remarquable de Looker Studio est sa capacité à fusionner des données de différentes sources dans un même tableau de bord, grâce à la fonctionnalité de mélange de données de Google, qui utilise un ensemble de dimensions partagées (clé de jointure) pour combiner jusqu’à quatre sources différentes.

Power BI vs Looker Data Studio : accessibilité

Power BI

Power BI offre une plus grande flexibilité que Looker en termes de déploiement avec plusieurs options :

• Power BI Service : une solution cloud qui fournit une fonctionnalité de reporting entièrement hébergée. Cette option est idéale pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de la puissance et de l’évolutivité du cloud.
• Power BI Report Server : permet aux entreprises de maintenir des normes de sécurité plus élevées en hébergeant Power BI sur leurs propres serveurs. Cette option répond aux besoins des organisations qui nécessitent un contrôle complet sur leurs données et infrastructures BI.
• Power BI Embedded : fait partie du service Power BI, permettant d’utiliser des API pour intégrer des rapports dans diverses applications. Cette flexibilité est particulièrement utile pour les entreprises qui souhaitent intégrer des analyses BI dans leurs propres applications ou services web​​.

Les options de déploiement de Power BI sont plus diversifiées, offrant des solutions adaptées à une gamme plus large de besoins organisationnels, de la flexibilité du cloud à la sécurité des solutions sur site. Looker Studio, en se limitant à une solution basée sur le cloud, offre une facilité d’accès et une simplicité qui peuvent être attrayantes pour les petites entreprises ou les équipes qui privilégient la mobilité et l’accessibilité rapide.

Looker Studio

Looker Studio est exclusivement disponible sur navigateur, car il est entièrement hébergé sur le cloud. Cette approche basée sur le cloud signifie que les utilisateurs ont besoin d’une connexion Internet et d’un compte Google pour accéder à Looker Studio.

Les tableaux de bord créés sont sauvegardés et accessibles en ligne, offrant une grande commodité et accessibilité, en particulier pour les équipes distantes ou les entreprises qui favorisent des solutions basées sur le cloud. Cependant, cette dépendance à une connexion Internet peut être un inconvénient pour les utilisateurs qui préfèrent une solution sur site pour des raisons de sécurité ou de conformité.

Power BI vs Looker Data Studio : modélisation des données

Power BI

Power BI propose une modélisation en deux étapes :

• On commence par définir les relations entre les ensembles de données.
• On créé ensuite des champs calculés via les formules Data Analysis eXpression (DAX).

Power BI excelle dans l’analyse prédictive et avancée, supportant une variété de techniques telles que la classification, l’analyse de séries temporelles et des visualisations personnalisées. Il prend également en charge de nombreux langages de programmation pour la transformation et l’analyse des données, dont R et Python, offrant ainsi une plus grande flexibilité et une capacité d’analyse plus approfondie.

Looker Studio

Looker Studio permet une modélisation des données intuitive une fois la source connectée. Les utilisateurs voient une liste de champs (dimensions et mesures) qu’ils peuvent modifier selon leurs objectifs business. Looker Studio facilite la création de champs calculés, offrant une bonne flexibilité pour personnaliser les données visualisées.

Cependant, en termes d’analyse de données, Looker Studio ne supporte pas l’analytique prédictive, ne propose pas de support natif pour des langages comme Python et R, et est mieux adapté pour des ensembles de données plus petits.

Le choix entre Looker Studio et Power BI en termes de modélisation et d’analyse de données dépendra des besoins spécifiques de l’entreprise en matière de sophistication de l’analyse et de compétences techniques disponibles.

Looker Studio est idéal pour les utilisateurs à la recherche d’une approche plus directe et intuitive de la modélisation des données, tandis que Power BI est mieux adapté pour les entreprises ayant besoin d’une analyse de données plus complexe et avancée, en particulier celles qui sont à l’aise avec la programmation et les techniques d’analyse prédictive.

Power BI vs Looker Data Studio : exploration des données

La capacité de formuler des requêtes et le support linguistique sont des aspects clés des outils de BI comme Looker Studio et Power BI, chacun offrant des fonctionnalités uniques.

Power BI

La capacité de requête en langage naturel de Power BI, via le module Insights, est particulièrement remarquable. Power BI fait partie des outils, à l’instar de Qlik, qui ont très bien su intégrer l’intelligence artificielle pour faciliter l’exploration des données.

Power BI permet aux utilisateurs de poser des questions directes comme « Quel a été notre revenu le mois dernier ? » et d’obtenir des réponses immédiates. Cet outil transforme l’analyse de données en une expérience conviviale et intuitive. Cela rend Power BI accessible même aux utilisateurs sans formation technique approfondie.

Looker Studio

Looker Studio, avec son utilisation de LookML, offre une approche différente. LookML est un langage puissant pour décrire les données, permettant une personnalisation avancée des requêtes et une meilleure collaboration d’équipe.

Bien que cela requière une certaine formation et familiarisation avec le langage, une fois maîtrisé, LookML offre une flexibilité et une précision inégalées dans la modélisation des données. Cette capacité à personnaliser finement les requêtes fait de Looker Studio un outil puissant pour les analystes de données et les développeurs qui souhaitent une approche plus technique et détaillée de la BI.

Power BI vs Looker Data Studio : fonctionnalités d’analyse prédictive

Power BI

Power BI, en tant que partie de l’écosystème Azure de Microsoft, offre une gamme étendue d’analytiques prédictives et avancées, notamment des techniques de clustering, d’analyse de séries temporelles, et des visualisations personnalisées. Power BI prend en charge de nombreux langages de programmation pour la transformation et l’analyse des données, notamment DAX, M, R, Python, etc., offrant ainsi une capacité d’analyse plus approfondie et polyvalente.

Looker Studio

Looker Studio permet d’intégrer des modèles de machine learning pour divers cas d’utilisation, comme la classification, la régression et les prévisions de séries temporelles. Les utilisateurs peuvent appliquer ces modèles pour créer des tables ou des graphiques liés et exporter les données vers d’autres outils tels que Google Analytics. Cependant, Looker Studio ne supporte pas nativement des langages comme Python et R, et est mieux adapté pour des ensembles de données plus petits.

Pour les entreprises ayant des besoins complexes et avancés en matière d’analyse prédictive, Power BI est un choix robuste, en particulier pour celles confortables avec la programmation et l’analyse de données. Looker Studio, bien que limité dans les fonctionnalités prédictives, offre toujours des capacités solides pour les utilisateurs cherchant à intégrer des analyses prédictives de base dans leurs tableaux de bord.

Power BI vs Looker Data Studio : courbe d’apprentissage et facilité d’utilisation

Power BI

Power BI est l’un des outils de BI les plus accessibles, en particulier pour ceux qui sont déjà familiarisés avec d’autres produits Microsoft comme Excel. Sa capacité à intégrer des données provenant de sources familières telles que Excel ou CSV facilite grandement l’entrée dans le monde de la BI pour les utilisateurs novices. Cette intégration fluide permet aux utilisateurs de commencer l’analyse de données sans devoir apprendre un tout nouveau langage ou système dès le départ.

L’interface utilisateur de Power BI est conçue pour être intuitive, avec des fonctionnalités de glisser-déposer et une gamme de visualisations prédéfinies qui aident les utilisateurs à créer des rapports et des tableaux de bord avec un minimum d’effort. Pour ceux qui débutent dans le domaine de la BI, ou pour les entreprises qui n’ont pas de personnel dédié à la BI, cette facilité d’utilisation est un avantage majeur. Cependant, pour des analyses plus complexes, une certaine familiarisation avec les langages de requête comme DAX peut être nécessaire.

Looker Studio

En comparaison, Looker Studio offre une plateforme robuste pour la visualisation de données, mais avec une courbe d’apprentissage initialement plus raide. L’utilisation de LookML, le langage de modélisation de Looker, nécessite une compréhension préalable pour charger et modéliser efficacement les données. Bien que LookML offre un contrôle précis sur la structuration des données et favorise la collaboration d’équipe, il peut représenter un défi pour les utilisateurs sans expérience en SQL ou dans des langages de requête similaires.

Une fois configuré, cependant, Looker Studio devient un outil puissant, offrant une grande flexibilité dans la personnalisation des rapports et des tableaux de bord. Sa fonctionnalité de glisser-déposer et les Looker Blocks, qui sont des modèles de données et des templates préconstruits, facilitent la création et la modification de visualisations sans avoir à partir de zéro. Cette approche modulaire permet aux utilisateurs de réutiliser et d’adapter des éléments existants, ce qui peut considérablement accélérer le processus de création de rapports une fois la courbe d’apprentissage initiale surmontée.

Conclusion

Le choix entre Looker Studio et Power BI dépend largement des besoins spécifiques de votre organisation en matière de business intelligence. Looker Studio est une option intéressante pour les entreprises ayant un petit budget et/ou des besoins limités et/ou utilisant les outils de l’écosystème Google. PowerBI est plus puissant et plus riche fonctionnellement parlant. Il coûte aussi plus cher.

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