![\"Power](\"https:\/\/www.sigmainfo.net\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/Power-BI-vs-Tableau-Choose-the-Right-Platform.webp\")
<\/p>\n<\/p>\n
Die Wahl zwischen Power BI und Tableau<\/b><\/span> kann unkompliziert erscheinen, bis man \u00fcber die Produktvorf\u00fchrungen hinausgeht. Beide Plattformen unterst\u00fctzen Enterprise-Reporting, interaktive Dashboards, Datenvisualisierung, Self-Service-Analytics und eine Vielzahl von Datenquellen. Die Herausforderung besteht nicht darin, festzustellen, ob eine der beiden Plattformen Business Intelligence unterst\u00fctzen kann. Es geht darum, welche Plattform zur Technologieumgebung, den Nutzern, Governance-Anforderungen, dem Betriebsmodell und den langfristigen Analytics-Zielen Ihres Unternehmens passt. <\/span><\/p>\n Deshalb sollte ein Vergleich von Power BI und Tableau nicht als einfache Funktionscheckliste behandelt werden. Eine Plattform, die in einer Vorf\u00fchrung st\u00e4rker erscheint, ist m\u00f6glicherweise nicht die richtige Wahl, wenn Lizenzierung, Implementierungsaufwand, bestehende Dateninfrastruktur, Nutzerakzeptanz, Sicherheit, Administration und zuk\u00fcnftige Skalierung ber\u00fccksichtigt werden. <\/span><\/p>\n F\u00fcr Technologie- und Unternehmensverantwortliche lautet die hilfreichere Frage nicht einfach: \u201eWelche BI-Plattform ist besser?\u201c Sondern: \u201eWelche Plattform passt am besten zu der heutigen Arbeitsweise unseres Unternehmens und zu der Richtung, in die wir unsere Analytics-Umgebung entwickeln m\u00f6chten?\u201c <\/span><\/p>\n <\/p>\n Funktionsvergleiche k\u00f6nnen zeigen, wozu eine Plattform f\u00e4hig ist, bestimmen aber selten, welche Plattform f\u00fcr ein bestimmtes Unternehmen geeignet ist. Die meisten etablierten BI-Plattformen decken bereits die zentralen Anforderungen von Unternehmen ab, darunter Dashboards, Reporting, Datenvisualisierung, Datenverbindungen, Zusammenarbeit und Self-Service-Analytics. <\/span><\/p>\n Die Unterschiede gewinnen an Bedeutung, wenn sie im Kontext des Unternehmens bewertet werden. Wie viele Personen erstellen Berichte? Wie viele nutzen sie? Wo befinden sich die zugrunde liegenden Daten? Hat das Unternehmen bereits stark in Microsoft-Technologien investiert? Ben\u00f6tigt das Analytics-Team umfassende Flexibilit\u00e4t bei der Visualisierung? Wie ausgereift sind die bestehenden Data-Governance-Praktiken? Wer administriert die Umgebung? Was muss die Plattform in drei oder f\u00fcnf Jahren unterst\u00fctzen? <\/span><\/p>\n Diese Fragen k\u00f6nnen die Wirtschaftlichkeit und die operative Eignung der Entscheidung erheblich ver\u00e4ndern.<\/span><\/p>\n Ein Unternehmen mit umfangreichen Microsoft-Investitionen kann Power BI beispielsweise leichter in seine bestehende Technologieumgebung und Nutzerworkflows integrieren. Ein Unternehmen mit spezialisierten Analytics-Teams, die in unterschiedlichen Datenumgebungen arbeiten, kann den Analyse- und Visualisierungsfunktionen von Tableau gr\u00f6\u00dferen Wert beimessen. Keines der Szenarien macht eine Plattform generell besser. Es zeigt lediglich, warum die richtige Wahl vom jeweiligen Kontext abh\u00e4ngt. <\/span><\/p>\n Dasselbe Prinzip gilt f\u00fcr die Implementierung. Die Auswahl einer BI-Plattform ohne Verst\u00e4ndnis der umgebenden Datenlandschaft kann sp\u00e4ter Probleme verursachen, insbesondere wenn Reporting-Anforderungen von fragmentierten Quellsystemen, uneinheitlichen Datendefinitionen oder manueller Datenaufbereitung abh\u00e4ngen. <\/span><\/p>\n Die finanziellen Auswirkungen einer BI-Entscheidung gehen weit \u00fcber den Abonnement- oder Lizenzpreis hinaus. Eine Plattform kann zun\u00e4chst kosteng\u00fcnstig erscheinen und teurer werden, sobald Implementierung, Administration, Data Engineering, Schulung, Governance und laufende Entwicklung einbezogen werden. <\/span><\/p>\n Die Lizenzierung sollte daher zusammen mit der erwarteten Anzahl an Erstellern, Analysten, Nutzern, Administratoren und weiteren Anwendern bewertet werden. Unternehmen sollten au\u00dferdem ber\u00fccksichtigen, wie sich diese Zahlen mit zunehmender Analytics-Nutzung ver\u00e4ndern k\u00f6nnen. Ein Preismodell, das f\u00fcr die aktuelle Nutzerbasis gut funktioniert, kann ein anderes Kostenprofil entwickeln, sobald weitere Teams Analytics einsetzen. <\/span><\/p>\n Die Implementierung ist ein weiterer wichtiger Faktor. Wenn bestehende Datenquellen umfangreiche Integrationsarbeiten erfordern, Reporting-Logik neu erstellt oder \u00e4ltere Dashboards migriert werden m\u00fcssen, kann der Implementierungsaufwand einen erheblichen Teil der Gesamtinvestition ausmachen. <\/span><\/p>\n Hinzu kommen die Kosten der Akzeptanz. Wenn Nutzer die Plattform als schwierig empfinden, kann das Analytics-Team zum Engpass werden, w\u00e4hrend Fachanwender weiterhin Tabellenkalkulationen oder manuell erstellte Berichte verwenden. Diese Kosten sind im Softwarebudget nicht immer sichtbar, k\u00f6nnen aber beeinflussen, wie schnell das Unternehmen aus seiner Analytics-Investition einen Mehrwert erzielt. <\/span><\/p>\n Ein aussagekr\u00e4ftiger Vergleich von BI-Plattformen sollte daher die Gesamtbetriebskosten und nicht nur die Lizenzkosten ber\u00fccksichtigen. Das Ziel besteht nicht darin, die g\u00fcnstigste Plattform zu ermitteln. Es geht darum zu verstehen, welche Option die beste Kombination aus Leistungsf\u00e4higkeit, Akzeptanz, operativer Nachhaltigkeit und langfristigem Mehrwert bietet. <\/span><\/p>\n Steigende BI-Kosten?<\/b><\/p>\nWarum Power BI versus Tableau selten eine Frage der Funktionen ist<\/h3>\n
![\"Das](\"https:\/\/www.sigmainfo.net\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/BI-tool-that-fits.webp\" "\\"Das")
<\/p>\nDie tats\u00e4chlichen Kosten der Wahl einer falschen BI-Plattform<\/h2>\n