Já fizemos AQUI um comparativo entre o Microsoft Power BI e o Tableau, hoje vamos apresentar uma outra excelente opção do mercado: O Google Looker.
O uso de ferramentas de business intelligence (BI) tornou-se essencial para empresas que buscam extrair insights valiosos a partir de seus dados. Duas das principais opções no mercado são o Power BI, desenvolvido pela Microsoft, e o Google Looker, uma solução oferecida pela Google. Este artigo explora em detalhes as diferenças entre essas duas plataformas, destacando suas características distintas e ajudando na escolha da ferramenta mais adequada para as necessidades específicas de uma organização.
1. Visão Geral das Plataformas:
Power BI: O Power BI é uma plataforma de análise de dados que permite a visualização e compartilhamento de insights em toda a organização. Ele oferece uma integração perfeita com outros produtos Microsoft, como o Excel e o Azure, proporcionando uma experiência fluida para usuários familiarizados com o ecossistema Microsoft.
Google Looker: O Google Looker, adquirido pela Google, é uma plataforma de BI que se destaca pela sua abordagem centrada em dados e pela capacidade de criação de modelos de dados robustos. Ele se integra facilmente ao Google Cloud Platform e oferece uma experiência colaborativa, permitindo que as equipes colaborem na exploração e análise de dados.
2. Modelagem de Dados:
Power BI: O Power BI utiliza o conceito de modelagem de dados relacional, onde os dados são organizados em tabelas e relações são estabelecidas entre elas. Isso facilita a criação de visualizações dinâmicas e relatórios interativos. A linguagem de fórmula DAX (Data Analysis Expressions) é amplamente utilizada para criar cálculos personalizados.
Google Looker: O Looker adota uma abordagem de modelagem orientada por dados, permitindo a criação de modelos de dados centralizados e reutilizáveis. A linguagem LookML é empregada para definir modelos de dados e métricas, proporcionando uma camada de abstração que simplifica a análise e a manutenção dos dados.
3. Visualização de Dados:
Power BI: O Power BI oferece uma ampla variedade de visualizações pré-construídas e personalizáveis, facilitando a criação de relatórios envolventes. Sua interface intuitiva permite arrastar e soltar elementos para criar dashboards interativos. Além disso, a comunidade ativa contribui com visualizações personalizadas.
Google Looker: O Looker destaca-se por suas visualizações flexíveis e personalizáveis, permitindo uma experiência altamente adaptável. Ele oferece uma biblioteca rica de visualizações e widgets, proporcionando às equipes a flexibilidade necessária para apresentar dados de maneira eficaz.
4. Integração e Colaboração:
Power BI: O Power BI se integra perfeitamente ao ecossistema Microsoft, permitindo a colaboração através do Microsoft Teams e outras ferramentas. A integração com o Azure oferece recursos avançados, como o Power BI Dataflows para preparação de dados em larga escala.
Google Looker: O Looker é construído sobre o Google Cloud Platform, proporcionando uma integração sólida com outras ferramentas da Google, como o BigQuery. Sua abordagem colaborativa permite que as equipes compartilhem e colaborem em tempo real, tornando a análise de dados uma experiência conjunta.
5. Preço e Licenciamento:
Power BI: O Power BI oferece uma variedade de opções de licenciamento, desde planos gratuitos até assinaturas corporativas. O modelo de preços é baseado no número de usuários e nos recursos necessários, proporcionando flexibilidade para organizações de diferentes tamanhos.
Google Looker: O Looker segue um modelo de preços baseado no número de usuários e no volume de dados processados. Sua estrutura de preços pode ser mais complexa para organizações que estão iniciando, mas oferece escalabilidade para atender a demandas crescentes.
Conclusão:
Ambas as plataformas, Power BI e Google Looker, oferecem robustas capacidades de business intelligence, cada uma com suas próprias vantagens distintas. A escolha entre elas dependerá das necessidades específicas da organização, das integrações desejadas e das preferências em termos de modelagem de dados e colaboração. Ao considerar cuidadosamente esses fatores, as empresas podem tomar uma decisão informada sobre qual plataforma atende melhor às suas exigências de análise de dados e relatórios.
