Power BI vs Google Data Studio vs: сравнение

По мере увеличения разнообразия инструментов бизнес-аналитики (BI) и визуализации данных на рынке выбор правильной платформы, соответствующей вашим бюджету, бизнес-целям и техническому опыту команды, становится все более сложным. Инструменты BI используются для унификации и визуализации данных, к полученным дашбордам затем обращаются сотрудники из различных отделлов. Таким образом, выбранная платформа BI должна подходить для использования различными командами в организации, чтобы помочь им ответить на вопросы бизнеса и измерить ключевые показатели эффективности.

В этой статье мы сосредоточимся на Microsoft Power BI и Google Data Studio и сравним эти два инструмента бизнес-аналитики, чтобы вы могли принять решить, какой из этих инструментов BI лучше подходит для достижения бизнес-целей. Прежде чем перейти к деталям, давайте узнаем общую информацию о Google Data Studio и Power BI.

Что такое Microsoft Power BI?

Microsoft Power BI — это инструмент анализа и визуализации данных от Microsoft. Это масштабируемое ПО эффективно обеспечивает высокопроизводительный анализ данных для малых, средних и крупных проектов.

В прошлом Power BI получил широкое распространение в крупных организациях, но в последнее время отдельные лица и небольшие предприятия также начинают использовать его из-за его мощных функций анализа данных из различных источников.

Инструмент имеет простой для понимания пользовательский интерфейс (UI). Power BI доступен в виде отдельного десктопного приложения, мобильного приложения, браузерного приложения и локального сервера.

Что такое Google Data Studio?

Data Studio — это простой в использовании инструмент, который любой может использовать для создания красивых визуализаций данных за считанные минуты. 

Это облачное приложение, которое работает в ведущих веб-браузерах, таких как Chrome, Firefox и Safari. Data Studio также поставляется с бесплатной лицензией для личного или коммерческого использования. Вы можете получить доступ к различным диаграммам, таким как столбчатая, круговая, линейная, точечная и т.д., что повышает yнаглядность отчетов о данных.

Кроме того, навигация ПО аналогична Google Drive и Google Docs. Поэтому вам не нужно тратить много времени на знакомство с интерфейсом.

Google Data Studio и Power BI: сравнительная таблица

Прежде чем мы углубимся в детали, давайте взглянем на приведенную ниже таблицу для сравнения функций Google Data Studio и Power BI.

1. Google Data Studio и Power BI: цена

Какова структура ценообразования в Google?
На данный момент Google Data Studio бесплатна для всех пользователей. Все, что вам нужно, это завести учетную запись Google. 

Какова структура ценообразования Power BI?
Microsoft Power BI предлагает пользователям 3 варианта ценообразования:

Power BI Pro: лицензируйте отдельных пользователей, чтобы визуализировать данные с помощью интерактивных информационных панелей и отчетов, а также обмениваться информацией внутри организации. 

Power BI Premium на пользователя: лицензируйте отдельных пользователей, чтобы ускорить доступ к аналитике с помощью искусственного интеллекта и упростить управление данными и доступ к ним. 

Power BI Premium на объем: этот вариант аналогичен Power BI Premium на пользователя, но в этом варианте у вас нет ограничений по количеству пользователей. Этот вариант подходит для организаций, в которых много пользователей Power BI.

2. Google Data Studio и Power BI: интеграция с источниками данных

Как работает интеграция данных в Google Data Studio?

Типы источников данных

Поскольку Data Studio является продуктом Google, существуют различные встроенные интеграции с такими источниками, как Google Analytics, Google Ads, Google Sheets, BigQuery, Cloud Storage и многими другими. Кроме того, доступно более 400 партнерских интеграций, которые позволяют подключаться к таким источникам данных, как Adobe Analytics и Facebook. Обратите внимание, что в отличие от многих других инструментов BI, для которых требуется подключение к источнику данных SQL, Google Data Studio может подключаться как к источникам данных на основе SQL, так и к источникам данных без SQL.

Объединение источников данных

Некоторые из вас могут спросить: можно ли объединить различные источники данных на панели инструментов для создания таблиц и графиков? Ответ положительный. В Google Data Studio есть опция, называемая смешиванием данных, которая представляет собой внешнее соединение, позволяющее создавать диаграммы на основе нескольких источников данных. Вы можете смешать до 4 источников. 

Как работает интеграция данных в Microsoft Power BI?

Типы источников данных

Power BI обеспечивает интеграцию с более чем 100 источниками данных как на основе SQL, так и не на основе SQL. Как правило, мы можем разделить источники данных Power BI на 2 типа:
Файлы: файлы относятся к источникам данных, таким как PDF, Excel, JSON, Google Analytics, Adobe Analytics и т. д.
Базы данных: базы данных относятся к источникам данных, которые обычно основаны на SQL, включая BigQuery, Amazon Redshift, базу данных MySQLm Azure и многое другое.

Объединение источников данных

В Microsoft Power BI вы можете использовать функции «Добавить запросы» или «Объединить запросы» для объединения источников данных.

Операция добавления создает новый запрос, содержащий все строки из первого запроса, за которыми следуют все строки из второго запроса. Для операции добавления требуется, как минимум два запроса. Это похоже на операцию внешнего соединения в базе данных SQL. С другой стороны, запрос на слияние создает новый запрос из двух существующих запросов. Один результат запроса содержит все столбцы из первичной таблицы, при этом один столбец служит единственным столбцом, содержащим отношение к вторичной таблице. Связанная таблица содержит все строки, соответствующие каждой строке из основной таблицы на основе общего значения столбца. Это похоже на операцию соединения в базе данных SQL.

3. Google Data Studio и Power BI: развертывание

Какие варианты развертывания предлагает Google Data Studio?
В настоящее время Google Data Studio (GDS) предлагает доступ к платформе только через браузер (полностью размещенный в облаке). Это означает, что вам нужно подключиться к Интернету и открыть GDS с учетной записью Google. Созданные вами информационные панели будут сохранены, и к ним можно будет получить доступ, когда вы находитесь в сети.

Какие варианты развертывания предлагает Microsoft Power BI?
С точки зрения развертывания Power BI предлагает 3 основных варианта:

Служба Power BI: решение работает в облаке и предоставляет полностью размещенные отчеты.
Сервер отчетов Power BI: решение предназначено для пользователей с более строгими требованиями к безопасности, поскольку оно позволяет размещать Power BI на собственном сервере.
Power BI Embedded: этот параметр является частью службы Power BI и позволяет использовать API для встраивания отчетов в различные приложения.

4. Google Data Studio и Power BI: возможности анализа данных

Каковы аналитические возможности Data Studio?
Прогнозная/расширенная аналитика
В отличие от многих других инструментов BI и анализа данных на рынке, Google Data Studio не имеет каких-либо значительных возможностей прогнозной аналитики, которые позволяют вам делать такие вещи, как прогнозы временных рядов. Таким образом, в некотором смысле отсутствие этой функции может сделать Google Data Studio неподходящим инструментом для тех компаний, которые использую функции прогноза.
Поддержка языков программирования
Инструмент изначально не поддерживает такие языки, как Python и R. Однако существуют сторонние инструменты, такие как Panoply, которые позволяют пользователям интегрировать R и Python с Data Studio. Кроме того, вы можете использовать Google Sheets, который обновляется с помощью Python, и подключить его к Data Studio. Это решение больше подходит для небольших наборов данных. Для больших наборов вы можете использовать BigQuery.
Встроенная аналитика
Вы можете встроить отчет в любой сайт или приложение, поддерживающее HTML iframe. Знание HTML не требуется. Встроенный отчет отображается в режиме просмотра (зрители не могут редактировать отчет).

Каковы аналитические возможности Microsoft Power BI?

Прогнозная/расширенная аналитика
Power BI предлагает различные функции аналитики для разных вариантов использования. Ниже приведены некоторые из самых популярных из них:
1. Методы кластеризации
2. Анализ временных рядов
3. Анализ функции
4. Пользовательские визуальные эффекты расширенной аналитики
5. Быстрые выводы
6. ИИ-аналитика

Поддержка языков программирования
Power BI поддерживает несколько языков программирования для приема, преобразования, визуализации и анализа данных:
1. Data Analysis Expressions (DAX)
2. Multidimensional Expressions (MDX)
3. Power Query Formula Language (informally known as “M”)
4. SQL
5. R
6. Python

Встроенная аналитика
Встроенная аналитика Power BI поставляется в двух решениях:
1. Встраивание для ваших клиентов. Решение «Внедрение для клиентов» позволяет создать приложение, использующее проверку подлинности в Power BI.
2. Внедрение для вашей организации. Решение для встраивания для организации позволяет создавать приложения, для которых требуется вход с использованием учетных данных Power BI.

Вывод

В статье мы проанализировали основные аспекты Google Data Studio и Microsoft Power BI, чтобы вы могли принять более обоснованное решение при выборе инструмента бизнес-аналитики и визуализации данных для своей организации.

Пододя итог, Data Studio подходит для организаций, которые еще не уверены в выборе своей стратегии BI. Потому что это бесплатный инструмент и, следовательно, вложения минимальны. GDS также имеет множество коннекторов c источниками данных (в основном продукты Google), и вы даже можете создать свой собственный коннектор, если не можете найти то, что нужно. Моделирование данных в Data Studio ограничено и в основном поддерживает вычисляемые поля. Он также не поддерживает инициативы прогнозной аналитики. В целом, Data Studio хорошее решение, если вы в основном хотите сосредоточиться на создании простых и интерактивных информационных панелей, а сложное моделирование и операции не требуются.

Power BI, с другой стороны, имеет комплексные функции моделирования данных, которые подходят для организаций, которые хотят определить отношения данных между различными таблицами в источниках данных. Он также предлагает расширенные возможности аналитики, позволяющие организациям получить более глубокое представление о своих данных. Power BI имеет более гибкие варианты развертывания, чем Data Studio, однако решение платное. Итак, если вам нужна гибкая платформа бизнес-аналитики, которая поддерживает варианты использования расширенного моделирования данных и аналитики, и вы не против потратить средства, Power BI — ваш выбор.

Остались вопросы?

Если вы решили выбрать для компании Power BI и у вас остались вопросы по интеграции решения Microsoft, просто свяжитесь с нами. Мы в Fanetech занимаемся кастомизацией решений Microsoft под нужды бизнеса.