Power BI vs Google Data Studio : une analyse comparative complète

Power BI vs Google Data Studio

Introduction

Power BI et Google Data Studio sont tous deux des outils de Business Intelligence. Les outils de BI sont utilisés par les entreprises pour prendre les bonnes décisions concernant les problèmes commerciaux. Les outils de BI fournissent des preuves basées sur les données pour aider à la prise de décision. Aujourd’hui, il n’y a pas que le top management qui a accès aux données. Chaque niveau de la hiérarchie organisationnelle exploite les outils de BI pour creuser dans les données dont ils ont besoin. Cela les aide à créer des tableaux de bord et des rapports pour mesurer leurs performances, définir des objectifs et tirer parti de nombreuses autres fonctionnalités d’outils de BI sans codage.
Voici quelques-uns des principaux avantages de l’utilisation d’un outil de Business Intelligence :
  • Identifiez les tendances et les modèles dans vos données.
  • Suivi des indicateurs de performances.
  • Voir les données.
  • Suivez les goulots d’étranglement et gérez les opérations.

Mais pour que cela soit efficace pour vos besoins, vous devez identifier l’outil de BI qui vous convient. Il existe plusieurs outils étonnants sur le marché. Mais aujourd’hui, comparons deux outils de BI importants : Microsoft Power BI et Google Data Studio.

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Similitudes et différences

Tout d’abord, soyons clairs : faire un choix entre Google Data Studio et Power BI n’est pas une décision facile. Les deux outils de visualisation de données sont professionnels, précis et sans imagination, tous deux créés par les géants de l’industrie de l’analyse. Ainsi, votre choix peut dépendre en grande partie du système d’exploitation auquel vous êtes le plus habitué : Microsoft ou Google. 

Propriété / Plateforme Microsoft Power BI Studio de données Google
prix 9,99 $ par utilisateur et par mois : 
Gratuit, mais pour ajouter quelques sources de données vous aurez besoin de Supermetrics : (19$/mois)
Traiter 60 jours Inutile
Utilisateurs 1 Illimité
Tableau de bord Illimité Illimité
Mise à jour des données
8 mises à jour automatiques par jour
12 minerai
Vitesse d’application
Visualisez immédiatement toutes les informations reçues, accélérant le chargement des tableaux de bord les plus lourds
Téléchargez des données à partir d’un stockage cloud gratuit, ce qui prend plus de temps à télécharger vers des tableaux de bord complexes
Mise en œuvre
Programme de bureau Windows + petits changements dans le Cloud
Nuage
Autre – Ne met pas à jour les données en « mode live », vous devrez peut-être cliquer manuellement sur « mettre à jour » 

– Flexible

– N’a  pas tous les connecteurs requis – vous devrez également utiliser un tiers
– Vitesse de chargement lente si vous utilisez des données mixtes / une grande quantité de données / beaucoup de métriques calculées 

– N’a pas tous les connecteurs nécessaires – vous devrez utiliser des outils tiers

Power BI

Power BI est un logiciel d’analyse basé sur le cloud développé par Microsoft. Il est très populaire sur le marché de la BI et est également très puissant. Comme pour tout outil de Business Intelligence, Power BI est utilisé pour générer des rapports et des tableaux de bord interactifs et attrayants pour partager votre histoire de données.

Power BI vs Google Data Studio

Power BI se connecte à diverses sources locales et basées sur le cloud et vous pouvez importer ou télécharger vos fichiers pour transformation et analyse. Vous pouvez combiner ces données, les modéliser et même créer des modèles. 

Power BI comprend des composants tels que Power Query pour la transformation des données, Power Pivot pour la modélisation de données tabulaires, Power View pour la visualisation, Power Map pour les données géospatiales et Power Q&A pour les questions et réponses.

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Studio de données Google

Data Studio est l’outil de visualisation basé sur le cloud de Google qui vous permet de créer des rapports élégants et compacts à l’aide de son tableau de bord interactif. Il s’intègre étroitement aux sources de données basées sur Google telles que Google Ads, Google BigQuery et Google Analytics.

Google Data Studio hérite de l’interface intuitive de Google et vise à fournir aux utilisateurs non techniques la possibilité de visualiser les données. Data Studio dispose de 17 connecteurs fournis par Google. Il existe également de nombreux autres connecteurs fournis par les partenaires de Google qui sont principalement des utilitaires payants. Une fois connecté, vous pouvez ajouter des sources de données à Google Data Studio et, à l’aide d’une interface pointer-cliquer, générer des graphiques et des tableaux. Vous pouvez créer des rapports interactifs et les partager avec votre équipe ou vos clients.

Power BI vs Google Data Studio

Power BI contre Google Data Studio

Power BI et Google Data Studio sont tous deux des outils de BI de premier plan. Mais si vous avez besoin de savoir quel outil fonctionne le mieux pour votre objectif, lisez la suite. Voici quelques fonctionnalités que vous devez prendre en compte :

Power BI vs Google Data Studio :  installation

Il existe trois types de Power BI. Il s’agit de Power BI Desktop, Power BI Pro et Power BI Premium. Power BI Desktop est la version gratuite de Power BI qui peut être installée sur le bureau. Power BI Pro et Premium sont des versions payantes. Plus sur eux plus tard.

Google Data Studio est totalement basé sur le cloud. C’est un outil basé sur un navigateur et tout ce dont vous avez besoin est votre compte Google pour l’utiliser. Il n’y a pas d’outil de bureau.

Power BI vs Google Data Studio :  sources de données

Power BI a des intégrations avec des produits Microsoft tels qu’Azure, Sharepoint, MS Office, Excel, etc. Avec des applications marketing telles que Google Analytics, Salesforce, Zendesk, Marketo, Facebook et bien d’autres. Vous pouvez également vous connecter à des bases de données, des fichiers CSV, etc. Vous pouvez également extraire des données d’une page Web.

Google Data Studio s’intègre aux produits Google tels que Google Analytics, Ads, BigQuery, Sheets, etc. Mais il ne prend pas en charge nativement de nombreuses autres sources basées sur le cloud. Google autorise ses partenaires à développer des connecteurs mais ce sont généralement des utilitaires payants.

Power BI vs Google Data Studio :  transformation des données

Les données sont rarement disponibles dans le format dont vous avez besoin. Le nettoyage et la transformation des données constituent une partie importante de l’analyse. Power BI a les capacités de Power Query, qui est une technologie de connexion de données qui vous permet de nettoyer vos données. C’est un outil ETL que vous pouvez connecter à différents types de données. Vous pouvez également utiliser des expressions d’analyse de données (DAX) pour créer des formules et des expressions. Power BI a la capacité d’effectuer de nombreuses transformations de données complexes.

Google Data Studio est à la traîne à cet égard. La seule véritable transformation que vous pouvez faire est de fusionner des données provenant de différentes sources à l’aide d’une clé JOIN. Par conséquent, Data Studio suppose que vous disposez de données propres prêtes à être affichées.

Power BI vs Google Data Studio :  facilité d’utilisation

Si vous êtes à l’aise avec Excel, vous pouvez facilement démarrer avec Power BI. Cela peut donc demander un peu d’effort au débutant pour se connecter et s’intégrer à vos sources. Power BI a également plus de fonctionnalités que Google Data Studio. Cependant, Power BI vous permet de créer facilement des rapports avec sa fonctionnalité de glisser-déposer.

La navigation dans Data Studio est très simple et la courbe d’apprentissage est minime. L’interface est extrêmement intuitive et tant que vous disposez de données propres, il vous suffit de glisser-déposer pour créer très rapidement un rapport soigné.

Power BI vs Google Data Studio :  partage

Les rapports Power BI peuvent être partagés avec d’autres avec un compte Power BI payant. Google Data Studio est le gagnant ici car vous pouvez partager vos rapports en partageant simplement un lien ou par e-mail avec n’importe qui. Vous pouvez également le télécharger au format PDF.

Power BI vs Google Data Studio :  coût

Power BI Desktop est gratuit, mais il ne peut être utile que pour les débutants qui souhaitent se familiariser avec l’outil. À des fins commerciales, lorsque vous devez partager vos tableaux de bord, vous serez facturé 9,99 $ par utilisateur et par mois pour Power BI Pro. Power BI Pro est une BI basée sur le cloud, qui peut être utilisée pour la collaboration, la publication, le partage, etc. Si vous avez besoin de rapports sur le cloud et sur site, d’une prise en charge du Big Data et de l’analyse avancée, d’un stockage dédié et de ressources cloud, vous pouvez opter pour Power BI Premium pour 4995 $ par mois, pour un stockage et un calcul cloud dédiés avec un abonnement annuel. Consultez la page des tarifs pour plus de détails.

Google Data Studio est gratuit ! Tout ce dont vous avez besoin est un compte Google et vous êtes prêt à partir.

Conclusion

Pour conclure, si vous utilisez principalement des sources de données basées sur Google telles que Google Analytics avec des données facilement utilisables, sans avoir besoin de transformations complexes, alors vous devriez utiliser Google Data Studio. C’est idéal pour les rapports rapides si vous n’êtes pas un professionnel des données. De plus, c’est gratuit, sauf si vous avez besoin de connecteurs communautaires.

D’un autre côté, si vous disposez d’une plus grande variété de sources de données et que vous avez besoin d’un outil de BI avec d’excellentes capacités de transformation des données, des options de personnalisation et que cela ne vous dérange pas de payer, alors vous devriez envisager Power BI. Gardez à l’esprit que, étant plus puissant et plus robuste, vous devez également faire face à une courbe d’apprentissage plus raide, surtout si vous n’avez pas utilisé Excel depuis un certain temps.

Dans le cas des deux outils de BI, la prise en charge du connecteur de base de données n’est pas encore assez complète et manque de prise en charge native pour de nombreux services basés sur le cloud.

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