Introducción
Tanto Power BI como Google Data Studio son herramientas de Business Intelligence. Las herramientas de BI brindan evidencia basada en datos para ayudar en el proceso de toma de decisiones. Hoy en día, no es solo los altos cargos los que tiene acceso a los datos, sino que todos los niveles de la jerarquía organizativa aprovechan las herramientas de BI para profundizar en los datos que necesitan. Esto les ayuda a crear paneles e informes para medir su rendimiento, establecer objetivos y aprovechar tantas otras funcionalidades de las herramientas de BI sin tener que codificar.
Estos son algunos de los principales beneficios de usar una herramienta de Business Intelligence:
- Identifique tendencias y patrones en sus datos.
- Seguimiento de métricas de rendimiento.
- Visualizar datos.
- Realice un seguimiento de los cuellos de botella y gestione las operaciones.
Pero para que esto sea efectivo para sus propósitos, debe identificar la herramienta de BI adecuada para usted. Hay varias herramientas increíbles en el mercado. Pero hoy, comparemos dos importantes herramientas de BI: Microsoft Power BI frente a Google Data Studio.
Power BI
Power BI es un software de análisis basado en la nube desarrollado por Microsoft. Es muy popular en el mercado de BI y también es muy poderoso. Al igual que con cualquier herramienta de Business Intelligence, Power BI se utiliza para generar informes y paneles interactivos y atractivos para compartir su historia de datos.
Power BI se conecta a varias fuentes locales y basadas en la nube y puede importar o cargar sus archivos para su transformación y análisis. Puede combinar estos datos, modelarlos y crear esquemas también.
Power BI tiene componentes como Power Query para la transformación de datos, Power Pivot para el modelado de datos tabulares, Power View para visualización, Power Map para datos geoespaciales y Power Q&A para preguntas y respuestas.
Google Data Studio/Looker Studio
Data Studio es la herramienta de visualización basada en la nube de Google que le permite crear informes elegantes y compactos con la ayuda de su tablero interactivo. Se integra estrechamente con las fuentes de datos basadas en Google, como Google Ads, Google BigQuery y Google Analytics.
Google Data Studio hereda la interfaz intuitiva de Google y tiene como objetivo brindar a los usuarios no técnicos la capacidad de visualizar datos. Data Studio tiene 17 conectores proporcionados por Google. También hay varios otros conectores proporcionados por los socios de Google que en su mayoría son utilidades pagas. Una vez conectado, puede agregar fuentes de datos a Google Data Studio y, mediante una interfaz de apuntar y hacer clic, generar gráficos y tablas. Puede crear informes interactivos y compartirlos con su equipo o clientes.
Power BI frente a Google Data Studio
Tanto Power BI como Google Data Studio son herramientas de BI líderes. Pero si necesita averiguar qué herramienta se adapta mejor a su propósito, siga leyendo. Aquí hay algunas características que debe considerar:
- Power BI frente a Google Data Studio: instalación
- Power BI frente a Google Data Studio: fuentes de datos
- Power BI frente a Google Data Studio: transformación de datos
- Power BI frente a Google Data Studio: Facilidad de uso
- Power BI frente a Google Data Studio: uso compartido
- Power BI frente a Google Data Studio: Costo
Power BI frente a Google Data Studio: instalación
Hay tres tipos de Power BI disponibles. Son Power BI Desktop, Power BI Pro y Power BI Premium. Power BI Desktop es la versión gratuita de Power BI que se puede instalar en su escritorio. Power BI Pro y Premium son versiones de pago. Más sobre ellos más adelante.
Google Data Studio está totalmente basado en la nube. Es una herramienta basada en navegador y todo lo que necesita es su cuenta de Google para usarla. No hay ninguna herramienta de escritorio.
Power BI frente a Google Data Studio: fuentes de datos
Power BI tiene integraciones con productos de Microsoft como Azure, Sharepoint, MS Office, Excel, etc. junto con aplicaciones de marketing como Google Analytics, Salesforce, Zendesk, Marketo, Facebook y muchas otras. También puede conectarse a bases de datos, archivos CSV, etc. También puede extraer datos de una página web.
Google Data Studio se integra con productos de Google como Google Analytics, Ads, BigQuery, Sheets, etc. Pero no es compatible de forma nativa con muchas otras fuentes basadas en la nube, lo cual es una de las razones por las que las personas buscan alternativas a Data Studio . Google permite que sus socios desarrollen conectores, pero generalmente son utilidades pagas.
Power BI frente a Google Data Studio: transformación de datos
Los datos rara vez están disponibles en el formato en el que los necesita. Limpiar y transformar los datos es una parte importante del análisis. Power BI tiene las características de Power Query, que es una tecnología de conexión de datos que le permite limpiar sus datos. Es una herramienta ETL que puede conectar a varios tipos de datos. También puede usar Expresiones de análisis de datos (DAX) para crear fórmulas y expresiones. Power BI tiene la capacidad de realizar muchas transformaciones de datos complejas.
Google Data Studio va a la zaga en este sentido. La única transformación real que puede hacer es combinar datos de diferentes fuentes usando una tecla JOIN. Por lo tanto, Data Studio asume que tiene datos limpios que están listos para su visualización.
Power BI frente a Google Data Studio: Facilidad de uso
Si se siente cómodo con Excel, puede comenzar fácilmente con Power BI. Por lo tanto, puede ser un poco difícil para el novato conectarse e integrarse con sus fuentes. Power BI también tiene más funcionalidades que Google Data Studio. Aún así, Power BI le permite crear informes fácilmente con su función de arrastrar y soltar.
Data Studio es muy fácil de navegar y la curva de aprendizaje es mínima. La interfaz es extremadamente intuitiva y, siempre que tenga datos limpios, todo lo que necesita hacer es arrastrar y soltar para crear un informe de apariencia ordenada muy rápidamente.
Power BI frente a Google Data Studio: uso compartido
Los informes de Power BI se pueden compartir con otras personas con una cuenta de pago de Power BI. Google Data Studio es el ganador aquí porque puede compartir sus informes simplemente compartiendo un enlace o por correo electrónico con cualquier persona. También puedes descargarlo en PDF.
Power BI frente a Google Data Studio: Costo
Power BI Desktop es gratuito, pero puede ser útil solo para principiantes que quieran familiarizarse con la herramienta. Para fines comerciales, cuando necesite compartir sus tableros, incurrirá en $9.99 por usuario, por mes para Power BI Pro. Power BI Pro es un BI basado en la nube que se puede usar para colaborar, publicar, compartir, etc. Si necesita informes locales y en la nube, soporte para big data y análisis avanzado, recursos de almacenamiento y computación en la nube dedicados, puede opte por Power BI Premium a $ 4995 por mes, por recurso de almacenamiento y computación en la nube dedicado con una suscripción anual. Consulte la página de precios para obtener más detalles.
¡Google Data Studio es gratis! Todo lo que necesita es una cuenta de Google y está listo para comenzar. Ahora Looker Studio si que ha ofrecido una versi’on de pago
Conclusión
Para concluir, si utiliza principalmente fuentes de datos basadas en Google, como Google Analytics, con datos que se pueden usar fácilmente, sin necesidad de una transformación compleja, entonces debe usar Google Data Studio . Es ideal para informes rápidos si no es un profesional de datos. Además, es gratis, a menos que necesites los conectores de la comunidad.
Por otro lado, si tiene una variedad más amplia de fuentes de datos y necesita una herramienta de BI que tenga excelentes capacidades de transformación de datos, opciones de personalización y no le importa pagar, entonces debería considerar Power BI . Tenga en cuenta que, dado que es más poderoso y robusto, también debe enfrentar una curva de aprendizaje más pronunciada, especialmente si no ha usado Excel por un tiempo.
En el caso de ambas herramientas de BI, el soporte del conector de la base de datos aún no es lo suficientemente completo y carece de soporte nativo para muchos servicios basados en la nube. Puede tener un buen conocimiento práctico si comprende los campos calculados de Google Data Studio .