Google Data Studio vs Tableau: Ein Showdown, den Sie sehen müssen

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Sebastian Brandt

Published on 24.7.2023

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Auf dem geschäftigen Markt der Datenvisualisierung erheben sich zwei Titanen: Google Data Studio und Tableau. Beide bieten einzigartige Funktionen und Fähigkeiten, die sie zu Must-haves für Unternehmen und Einzelpersonen gemacht haben. Stehen Sie also an der Kreuzung und fragen sich, welchen Weg Sie einschlagen sollen? Keine Sorge. Wir werden uns tief in diese beiden Schwergewichte vertiefen und ihre Stärken, Schwächen, Preise und mehr vergleichen.

Egal, ob Sie ein Neuling sind, der seine ersten Schritte im Bereich der Datenvisualisierung macht, oder ob Sie das Steuer eines großen Unternehmens übernehmen, das robuste Lösungen sucht – dieser Vergleich deckt alle Bereiche ab. Fangen wir gleich an!

Was ist Google Data Studio?

Google Data Studio, geboren und aufgewachsen beim Technologieriesen Google, ist ein kostenloses cloud-basiertes Berichtstool. Mit diesem Tool können Dashboards und Berichte spielend einfach erstellt werden. Die nahtlose Integration mit anderen Google-Produkten wie Google Analytics, Firebase und Google BigQuery macht es zu einem Favoriten für diejenigen, die tief in das Google-Ökosystem eingebunden sind.

Hier sind einige Highlights von Google Data Studio:

• Cloud-basiert: Keine Notwendigkeit für Hardware-Installation.
• Zusammenarbeit: Mehrere Benutzer können an derselben Darstellung arbeiten, ideal für Teamarbeit.
• Datenverbindungen: Einfacher Zugriff auf Datenplattformen.
• Benutzerfreundlich: Geringe Einarbeitungszeit, schneller Einstieg!

Aber halt, nicht alles ist Sonnenschein und Rosen. Google Data Studio kann in Bezug auf Anpassung und Offline-Funktionalität möglicherweise nicht überzeugen.

Was ist Tableau?

Tableau hingegen ist ein beeindruckendes Werkzeug, das erfahrene Datenanalysten beeindrucken soll. Was als Desktop-App begann, hat sich nun zu einem leistungsstarken Tool in der Cloud entwickelt. Was Tableau wirklich auszeichnet, ist die Fähigkeit zur Erstellung benutzerdefinierter Dashboards und zur tiefergehenden Datenanalyse.

Einige herausragende Merkmale von Tableau sind:

• Vielfältige Datenverbindungen: Synchronisation mit Quellen wie Excel, Google BigQuery, Salesforce und mehr.
• Visualisierung & Exploration: Tiefgreifende Interaktivität und robuste Explorationstools.
• Komplexität: Ideal für detaillierte und umfangreiche Analysen.

Jede Rose hat jedoch ihre Dornen. Tableau kann mit seinen gestaffelten Preisen teuer werden, und Sie müssen technisch versiert sein, um das Beste daraus zu machen.

Google Data Studio vs Tableau: Ein Feature-Vergleich

Beim Vergleich von Google Data Studio und Tableau sollten deren Funktionen berücksichtigt werden. Google Data Studio zeichnet sich durch eine reibungslose Integration mit den Angeboten von Google aus, einschließlich BigQuery, Firebase und Google Analytics. Es unterstützt die meisten Datenformate und bietet automatisierte Echtzeit-Dashboard-Updates. Darüber hinaus unterstützt es Datengenerierung und Drill-down-Analysen, was es zu einem vielseitigen Tool für die Datenvisualisierung macht.

Tableau bietet hingegen Multi-Faktor-Authentifizierung und Sicherheit auf Zeilenebene. Es stellt native Verbindungen zu dateibasierten und cloud-basierten Datenspeichern, vielen Datenbanken und Excel-Dateien her. Es bietet auch einfache Verbindungen zu Customer-Relationship-Management-Systemen (CRM) wie Salesforce. Darüber hinaus bietet Tableau ein umfangreicheres Set an Visualisierungs- und Explorationstools als Google Data Studio und unterstützt damit tiefere Interaktivität für Benutzer bei der Erstellung von Berichten.

Google Data Studio vs Tableau: Ein Vergleich der Datenvisualisierung

Die Datenvisualisierung steht im Mittelpunkt sowohl von Google Data Studio als auch von Tableau. Google Data Studio ist herausragend darin, ansprechende Diagramme aller Art zu erstellen, z.B. Bullet Charts, Grafiken, Geo Maps, Heat Maps, Kreisdiagramme, Pivot-Tabellen, Punktesysteme und vieles mehr. Es eignet sich perfekt für die Betrachtung von digital ausgerichteten Geschäfts- und Marketingmetriken wie Anzeigenausgaben, Website-Traffic und Suchrankings. Google Data Studio ermöglicht es den Benutzern auch, ihre Berichte und Dashboards individuell anzupassen, einschließlich Hinzufügen von Logos, Symbolen und anderen Elementen.

Tableau hingegen verwandelt Daten in schöne und funktionale Diagramme, Grafiken, Clusterkarten, Heat Maps, Infografiken und vieles mehr. Es wurde sowohl für erfahrene Datenwissenschaftler als auch für Gelegenheitsnutzer in Unternehmen entwickelt und ermöglicht es jedem, Visualisierungen einfach zu erstellen, anzupassen und an nahezu jede Situation oder jedes Bedürfnis anzupassen. Wenn Sie einfache, grundlegende Daten-Diagramme suchen, ist Google Data Studio die richtige Wahl. Wenn Sie jedoch eine Vielzahl komplexer und detaillierter Darstellungen wünschen, ist Tableau die beste Wahl.

Funktionalitätsvergleich: Google Data Studio vs. Tableau

In Bezug auf die Funktionalität bietet Google Data Studio eine saubere, einfache, benutzerfreundliche Benutzeroberfläche. Es ist ein schnelles, effizientes Tool, das Flexibilität und Leistung bietet. Es bietet Benutzern auch solide Automatisierungsfunktionen wie geplante Berichterstellung und Aktualisierungen.

Andererseits ist Tableau in fünf Teile aufgeteilt: Tableau Desktop, Tableau Public, Tableau Server, Tableau Online und Tableau Reader. Es unterstützt viele gleichzeitige Benutzer und bietet eine schnelle Datenverarbeitung bei geringem Ressourcenverbrauch. Das Tool bietet auch eine große Auswahl an erweiterten Funktionen und Möglichkeiten, einschließlich Datenbereinigungsfunktionen, die Google Data Studio fehlen.

Im nächsten Abschnitt werden wir auf die Vor- und Nachteile jedes Tools, deren Preisgestaltung und Voraussetzungen eingehen. Bleiben Sie dran, um herauszufinden, welches Tool der ultimative Gewinner in diesem direkten Vergleich von Google Data Studio vs. Tableau ist.

Google Data Studio vs. Tableau: Vor- und Nachteile

Jedes Tool hat seine Stärken und Schwächen, und Google Data Studio und Tableau bilden da keine Ausnahme. Werfen wir einen Blick auf die Vor- und Nachteile von jedem.

Google Data Studio

Vorteile

• Es ist kostenlos und einfach zu installieren.
• Es funktioniert nahtlos mit anderen Google-Produkten.
• Es ermöglicht die Echtzeitintegration von Daten und mehrere Benutzer können Visualisierungen gleichzeitig erstellen und bearbeiten.
• Es läuft in der Cloud und eliminiert Wartungsprobleme.

Nachteile

• Es erfordert eine Internetverbindung zum Funktionieren.
• Es bietet begrenzte Anpassungsoptionen und hat nur etwa 50 Komponenten pro Seite.
• Es fehlt native Connector-Unterstützung für cloudbasierte Datenquellen wie Hubspot.

Tableau

Vorteile

• Es ist entweder als Software oder als Cloud-basierte Anwendung verfügbar.
• Es ermöglicht die Datenfusion und bietet den Benutzern eine große Auswahl an Visualisierungen, um ihre Daten darzustellen.
• Es handhabt problemlos komplexe Transformationsunterstützung.

Nachteile

• Es kann kostspielig sein und erfordert Benutzer mit technischer Kompetenz.
• Es ist einfach, Daten innerhalb der Organisation zu teilen, aber nicht so sehr mit externen Kunden.
• Obwohl es online oder vor Ort verfügbar ist, ist es für letztere Funktion besser geeignet.

Google Data Studio vs. Tableau: Preisvergleich

Wenn es um die Preisgestaltung geht, hat Google Data Studio einen klaren Vorteil - es ist kostenlos. Sie benötigen lediglich ein aktives Google-Konto und schon kann es losgehen!

Tableau hingegen verwendet ein gestaffeltes Preismodell. Es bietet eine kostenlose Version, Tableau Public, mit begrenztem Speicherplatz und Datenschutzeinstellungen. Das vollständig ausgestattete Angebot, Tableau Creator, läuft entweder in der Cloud oder vor Ort und kostet 70 $ pro Monat bei jährlicher Abrechnung. Tableau Explorer und Tableau Viewer, die mit einer einzigen Tableau Server-Lizenz geliefert werden, kosten jeweils 35 $ und 12 $ pro Monat, wenn sie vor Ort bereitgestellt werden, und 42 $ und 15 $ pro Monat, wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden.

Die dritte Option: Nutzung von RATH für Open Source Datenvisualisierung

Für Menschen, die von der Komplexität der Vorbereitungstools wie Google Data Studio und Tableau verwirrt sind, gibt es eine dritte Open Source-Alternative, die Ihnen ausgezeichnete Ergebnisse bei der Datenvisualisierung bietet und die Vorteile der künstlichen Intelligenz nutzt:

RATH (opens in a new tab) ermöglicht es Ihnen, Ihren Datenanalyse-Workflow zu optimieren und mühelos Erkenntnisse aus komplexen Datenquellen zu gewinnen und hochgradig anpassbare mehrdimensionale Datenvisualisierungen zu erstellen. Darüber hinaus verfügt RATH über eine leistungsstarke Augmented Analytics-Engine, die Muster, Erkenntnisse und kausale Schlussfolgerungen identifiziert, um datengesteuerte Entscheidungen zu unterstützen.

Daten leicht erkunden

Bevor Sie mit der Datenanalyse beginnen, ist es immer ratsam, Ihre Daten vorzubereiten. RATH ist mit einer Vielzahl von Funktionen ausgestattet, wie z.B.:

• Überblick über Ihre Daten auf der Registerkarte "Datenquelle".
• Datenprofilierung
• Datenumwandlung
• NLP-gestütztes Extrahieren von Textmustern

Das folgende Demo-Video zeigt, wie Sie einen Blick auf Ihre Datenstatistiken werfen können:

Drag & Drop, Diagramme erstellen

Für Benutzer mit einem traditionelleren BI-Hintergrund bietet RATH eine benutzerfreundliche, Tableau-ähnliche Funktion namens Manuelle Erkundung. Sie können hochgradig anpassbare Diagramme erstellen, indem Sie Variablen auf Shelfs ziehen und ablegen. Sehen Sie sich das folgende Demo-Video über Die Erforschung der saisonalen Beziehungen zwischen registrierten Benutzern und Gelegenheitsbenutzern an.

Einfache Kausalanalyse

Die Kausalentdeckung ist ein wesentlicher Bestandteil des Datenanalyseprozesses. RATH hat die Funktion Kausalanalyse integriert, die für alle einsatzbereit ist.

Erkenne die Dateninsights

Die Entdeckung von zugrunde liegenden Mustern und Trends aus einer komplexen Datenquelle kann äußerst herausfordernd sein. Die Funktion Data Painter wurde entwickelt, um dieses Problem zu lösen. Sie können mit einem Malwerkzeug Daten leicht bereinigen, modellieren und erkunden, wodurch der komplexe Prozess der explorativen Datenanalyse visualisiert und vereinfacht wird.

Das folgende Demo-Video zeigt den Prozess, um die Bedeutung des Trends in einem bestimmten Datensatz herauszufinden:

Unterstützte Datenbanken

RATH unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen. Hier sind einige der wichtigsten Datenbanklösungen, mit denen Sie RATH verbinden können:

Open Source Community

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RATH wurde von einer Gruppe leidenschaftlicher und engagierter Data Scientists und Programmierer erstellt. Wir versuchen, eine globale Community aufzubauen, die dieselbe Vision für die Zukunft der Datenanalyse und Datenvisualisierung teilt.

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Google Data Studio und Tableau: Systemanforderungen

Google Data Studio ist ein Cloud-basiertes Tool und hat keine spezifischen Systemanforderungen. Alles, was Sie brauchen, ist ein Gerät mit Internetverbindung und ein Google-Konto.

Tableau hat jedoch spezifische Systemanforderungen für die Installation. Es erfordert einen 64-Bit-Prozessor, der die SSE4.2- und POPCNT-Befehlssätze unterstützt. Außerdem werden mindestens 16 GB RAM und 15 GB freier Festplattenspeicher benötigt. Für die Produktion auf einem einzelnen Knoten wird ein 8-Kern-Prozessor mit mindestens 2,0 GHz und 64 GB RAM benötigt.

Google Data Studio vs Tableau: Welches ist besser für Ihr Unternehmen?

Die Wahl zwischen Google Data Studio und Tableau hängt weitgehend von den Bedürfnissen Ihres Unternehmens ab. Wenn Sie ein kleines bis mittleres Unternehmen sind, könnte Google Data Studio ausreichend sein, insbesondere wenn Ihre Organisation kostenbewusst ist. Wenn Ihr Unternehmen jedoch wächst und größeren Unternehmen Konkurrenz macht, könnte Tableau die bessere Wahl sein. Sie können Ihren Bedarf auch anhand des Datenvolumens und der Prozesse der Organisation einschätzen.

Google Data Studio und Tableau: Ein Vergleich mit anderen Tools

Obwohl Google Data Studio und Tableau beide leistungsfähige Tools sind, ist es erwähnenswert, wie sie sich gegen andere Datenvisualisierungstools auf dem Markt behaupten.

Google Data Studio vs Excel: Während Excel ein vielseitiges Werkzeug für die Datenanalyse ist, glänzt Google Data Studio in der Datenvisualisierung und Berichterstellung. Es ermöglicht auch eine Echtzeit-Zusammenarbeit, eine Funktion, die Excel nicht hat.

Google Data Studio vs Power BI: Power BI bietet fortgeschrittenere Datenmodellierungsfunktionen und eine breitere Palette von Visualisierungsoptionen. Google Data Studio ist jedoch benutzerfreundlicher und integriert sich besser in Googles Produktpalette.

Tableau vs Qlik Sense: Sowohl Tableau als auch Qlik Sense bieten robuste Datenvisualisierungsmöglichkeiten. Qlik Sense ist jedoch intuitiver und benutzerfreundlicher, während Tableau erfahrenen Datenanalysten mehr erweiterte Funktionen bietet.

Tableau vs Looker: Looker ist eine moderne Datenplattform, die Datenmodellierung und -visualisierung bietet. Obwohl es ein leistungsfähiges Werkzeug ist, bietet Tableau mehr Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten in seinen Visualisierungen.

Fazit

Im Kampf zwischen Google Data Studio und Tableau gibt es keinen klaren Gewinner. Beide Tools bieten einzigartige Funktionen und Fähigkeiten, die sie herausragend in der Datenvisualisierung machen. Die Wahl zwischen den beiden hängt letztendlich von Ihren spezifischen Bedürfnissen, Ihrem Budget und Ihrer technischen Kompetenz ab. Ob Anfänger oder Unternehmensnutzer, beide Tools haben etwas zu bieten. Nehmen Sie sich also die Zeit, Ihre Bedürfnisse zu bewerten und eine informierte Entscheidung zu treffen.

Häufig gestellte Fragen

1. Was ist der Unterschied zwischen Google Data Studio und Tableau?

Google Data Studio ist ein kostenloses, benutzerfreundliches Tool, das gut in die Google-Produktpalette integriert ist. Es ist ideal für Anfänger und kleine bis mittlere Unternehmen. Tableau hingegen ist ein fortgeschrittenes Tool, das robuste Datenvisualisierungsmöglichkeiten bietet. Es eignet sich besser für erfahrene Datenanalysten und größere Unternehmen.

2. Welches Tool ist besser für Anfänger geeignet?

Google Data Studio ist im Allgemeinen benutzerfreundlicher und einfacher zu erlernen, wodurch es eine bessere Wahl für Anfänger ist. RATH ist auch eine Open Source-Alternative für Tableau, die es wert ist, in Betracht gezogen zu werden.

3. Welche Preismodelle haben Google Data Studio und Tableau?

Google Data Studio ist kostenlos zu verwenden. Tableau verwendet ein gestaffeltes Preismodell, wobei Tableau Creator mit allen Funktionen 70 US-Dollar pro Monat kostet, jährlich abgerechnet.