Google Data Studio vs Tableau : Un combat que vous devez voir

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Sebastian Brandt

Updated on 24/07/2023

Dans le marché animé de la visualisation des données, deux géants se distinguent : Google Data Studio et Tableau. Les deux proposent des fonctionnalités uniques qui en ont fait des outils indispensables aussi bien pour les entreprises que pour les particuliers. Alors, vous vous tenez à la croisée des chemins, en vous grattant la tête, vous demandant quelle direction prendre ? Ne vous en faites pas, nous allons plonger en profondeur dans ces deux poids lourds, en comparant leurs forces, leurs faiblesses, leurs prix et bien plus encore.

Que vous soyez un débutant qui tâte le terrain de la visualisation des données ou que vous dirigiez une grande entreprise à la recherche de solutions robustes, cette comparaison répondra à vos besoins. Allons-y !

Qu'est-ce que Google Data Studio ?

Google Data Studio, né et élevé par le géant de la technologie Google, est un outil de reporting gratuit basé sur le cloud. Cet outil a une capacité étonnante à faciliter la création de tableaux de bord et de rapports. Son intégration avec d'autres offres de Google telles que Google Analytics, Firebase et Google BigQuery en fait un outil privilégié pour ceux qui sont en immersion totale dans l'écosystème Google.

Voici quelques points forts de Google Data Studio :

• Basé sur le cloud : Pas besoin d'installation matérielle.
• Collaboration : Plusieurs utilisateurs peuvent collaborer sur le même canvas, idéal pour le travail d'équipe.
• Connecteurs : Accès facile aux données sur différentes plateformes.
• Convivialité : Courbe d'apprentissage faible, vous pouvez commencer en un rien de temps !

Mais attention, tout n'est pas rose. Google Data Studio peut être limité en termes de personnalisation et de fonctionnalités hors ligne.

Qu'est-ce que Tableau ?

Tableau, en revanche, est un outil redoutable conçu pour séduire les analystes de données expérimentés. Ce qui a commencé comme une application de bureau s'est maintenant transformé en une puissance hébergée sur le cloud. Là où Tableau brille vraiment, c'est dans sa capacité à créer des tableaux de bord personnalisés et à effectuer des analyses de données exploratoires approfondies.

Certaines fonctionnalités gagnantes de Tableau sont les suivantes :

• Connexions de données diverses : Synchronisation avec des sources telles qu'Excel, Google BigQuery, Salesforce, et bien d'autres.
• Création de graphiques et exploration : Interactivité accrue et outils d'exploration robustes.
• Complexité : Idéal pour une analyse détaillée et approfondie.

Cependant, toutes les roses ont leurs épines. Tableau peut vous coûter cher avec son modèle de tarification à paliers, et vous devrez être à la pointe de la technologie pour en profiter pleinement.

Google Data Studio vs Tableau : Une confrontation des fonctionnalités

Lorsque vous comparez Google Data Studio et Tableau, il est essentiel de prendre en compte leurs fonctionnalités. Google Data Studio se distingue par son intégration transparente avec les offres de Google, notamment BigQuery, Firebase et Google Analytics. Il prend en charge la plupart des formats de données et propose des mises à jour automatisées en temps réel des tableaux de bord. De plus, il prend en charge la fusion de données et les analyses approfondies de sous-niveau, ce qui en fait un outil polyvalent pour la visualisation des données.

Tableau, en revanche, offre une authentification à facteurs multiples et une sécurité au niveau des lignes. Il se connecte nativement aux ressources de données basées sur fichiers et sur le cloud, à de nombreuses bases de données et fichiers Excel. Il offre également des connexions faciles aux systèmes de gestion de la relation client (CRM) tels que Salesforce. De plus, Tableau propose un ensemble d'outils de création de graphiques et d'exploration plus robuste que Google Data Studio, offrant une interactivité plus poussée aux utilisateurs lors de la création de rapports.

Google Data Studio vs Tableau : Une comparaison de visualisation des données

La visualisation des données est au cœur de Google Data Studio et de Tableau. Google Data Studio excelle dans la création de graphiques accrocheurs de toutes sortes, tels que des graphiques à puces, des graphiques, des cartes géographiques, des cartes thermiques, des camemberts, des tableaux croisés dynamiques, des tableaux de bord et bien d'autres représentations. Il est parfait pour visualiser des données centrées sur les activités numériques d'entreprise et de marketing, telles que les dépenses publicitaires, le trafic du site et le classement des recherches. Google Data Studio permet également aux utilisateurs de personnaliser leurs rapports et tableaux de bord, en ajoutant des logos, des icônes et autres éléments.

Tableau, en revanche, transforme les données en graphiques beaux et fonctionnels, tels que des graphiques, des cartes de cluster, des cartes thermiques, des infographies, et bien d'autres encore. Il est conçu pour répondre aux besoins des scientifiques des données expérimentés et des utilisateurs professionnels occasionnels, leur permettant à tous de créer, de modifier et d'adapter les visualisations pour presque toutes les situations ou besoins. Si vous recherchez des graphiques de données simples et basiques, Google Data Studio est l'outil qu'il vous faut. Mais si vous souhaitez avoir une multitude de représentations complexes et détaillées, Tableau est le meilleur choix.

Face-à-face des fonctionnalités : Google Data Studio vs Tableau

En termes de fonctionnalités, Google Data Studio offre une interface propre, simple et facile à utiliser. C'est un outil rapide et efficace qui offre flexibilité et puissance. Il offre également aux utilisateurs des fonctionnalités d'automatisation solides, telles que des rapports et des mises à jour programmés.

Tableau, en revanche, est divisé en cinq parties : Tableau Desktop, Tableau Public, Tableau Server, Tableau Online et Tableau Reader. Il prend en charge de nombreux utilisateurs simultanés et offre un traitement rapide des données tout en consommant des ressources système marginales. L'outil offre également une excellente sélection de fonctionnalités avancées, y compris des capacités de nettoyage des données que Google Data Studio n'a pas.

Dans le prochain segment, nous examinerons les avantages et les inconvénients de chaque outil, leurs tarifs et leurs prérequis. Restez à l'écoute pour découvrir quel outil sortira vainqueur de cette comparaison directe entre Google Data Studio et Tableau.

Google Data Studio vs Tableau : Avantages et inconvénients

Chaque outil a ses forces et ses faiblesses, et Google Data Studio et Tableau ne font pas exception. Voyons les avantages et les inconvénients de chacun.

Google Data Studio

Avantages

• Il est gratuit et facile à installer.
• Il fonctionne parfaitement avec les autres produits Google.
• Il permet l'intégration en temps réel des données et plusieurs utilisateurs peuvent créer et modifier des visualisations en même temps.
• Il fonctionne sur le cloud, éliminant les tracas de maintenance.

Inconvénients

• Il nécessite une connexion internet pour fonctionner.
• Il offre des options de personnalisation limitées et n'a qu'environ 50 composants par page.
• Il ne prend pas en charge nativement les sources de données basées sur le cloud comme Hubspot.

Tableau

Avantages

• Il est disponible en tant que logiciel ou en tant qu'application basée sur le cloud.
• Il facilite la fusion des données et offre aux utilisateurs une large sélection de visualisations pour illustrer leurs données.
• Il gère facilement les transformations complexes.

Inconvénients

• Il peut être coûteux et nécessite des utilisateurs connaissant certaines compétences techniques.
• Il est facile de partager des données au sein de votre organisation, mais moins avec des clients externes.
• Bien qu'il soit disponible en ligne ou sur site, il convient mieux à cette dernière fonction.

Google Data Studio vs Tableau : Comparaison des tarifs

En ce qui concerne les tarifs, Google Data Studio a un avantage clair : il est gratuit. Tout ce dont vous avez besoin est un compte Google actif, et vous pouvez commencer !

Tableau, en revanche, utilise un modèle tarifaire à paliers. Il offre une version gratuite, Tableau Public, avec des options de stockage et de confidentialité limitées. L'offre complète, Tableau Creator, est disponible dans le cloud ou sur site et coûte 70 $ par mois, facturé annuellement. Tableau Explorer et Tableau Viewer, qui sont fournis avec une licence unique de Tableau Server, coûtent respectivement 35 $ et 12 $ par mois lorsqu'ils sont déployés sur site, et 42 $ et 15 $ par mois lorsqu'ils sont déployés sur le cloud.

La troisième option: Utiliser RATH pour la visualisation de données Open Source

Pour les personnes qui sont confuses par la complexité des outils préparatoires tels que Google Data Studio et Tableau, il existe une troisième option, Open Source, qui vous offre d'excellents résultats en matière de visualisation de données en utilisant la puissance de l'IA :

RATH (opens in a new tab) vous permet de rationaliser votre flux de travail d'analyse de données et de découvrir facilement des informations à partir de sources de données complexes, en créant des visualisations de données multidimensionnelles hautement personnalisables. De plus, RATH dispose d'un puissant moteur d'analyse augmentée qui identifie les schémas, les informations et les inférences causales pour prendre des décisions basées sur les données.

Explorer facilement les données

Avant de commencer l'analyse de données, il est toujours préférable de préparer vos données. RATH est équipé d'un grand nombre de fonctionnalités telles que :

• Aperçu de vos données sur l'onglet Source de données.
• Profilage des données
• Transformation des données
• Extraction de motifs de texte alimentée par NLP

La vidéo de démonstration suivante montre comment jeter un coup d'œil sur les statistiques de vos données :

Glisser-déposer, créer des graphiques

Pour les utilisateurs ayant une expérience plus traditionnelle en matière de BI, RATH propose une fonctionnalité facile à utiliser, similaire à Tableau, appelée Exploration manuelle. Vous pouvez créer des graphiques hautement personnalisables en faisant glisser et déposer des variables dans les étagères. Regardez la vidéo de démo suivante sur l'exploration des relations saisonnières entre les utilisateurs enregistrés et les utilisateurs occasionnels.

Analyse causale simplifiée

La découverte causale est une partie essentielle du processus d'analyse des données. RATH a inclus la fonctionnalité Découverte causale qui est prête pour tout le monde.

Mettez en valeur les connaissances tirées des données

Découvrir les modèles sous-jacents et les tendances à partir d'une source de données complexe peut être extrêmement difficile. La fonctionnalité Peintre de données est conçue pour résoudre ce problème. Vous pouvez facilement nettoyer les données, modéliser les données et explorer les données à l'aide d'un outil de peinture, qui rend le processus d'analyse exploratoire des données complexe visuel et simple.

La vidéo de démo suivante montre le processus de découverte de la signification de la tendance au sein d'un certain ensemble de données :

Bases de données prises en charge

RATH prend en charge une large gamme de sources de données. Voici quelques-unes des principales solutions de bases de données auxquelles vous pouvez vous connecter à RATH :

Communauté Open Source

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RATH est créé par un groupe de scientifiques et de programmeurs de données passionnés et dévoués. Nous essayons de construire une communauté mondiale qui partage la même vision pour l'avenir de l'analyse des données et de la visualisation des données.

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N'hésitez pas à rejoindre les discussions sur notre Discord (opens in a new tab). N'oubliez pas de nous laisser une ⭐️ sur GitHub (opens in a new tab) !

Google Data Studio et Tableau : Configuration système requise

Google Data Studio, étant un outil basé sur le cloud, ne nécessite pas de configuration système spécifique. Tout ce dont vous avez besoin est un appareil avec une connexion Internet et un compte Google.

Tableau, en revanche, a des exigences système spécifiques pour l'installation. Il requiert un processeur 64 bits qui prend en charge les ensembles d'instructions SSE4.2 et POPCNT. Il nécessite également un minimum de 16 Go de RAM et 15 Go d'espace disque libre. Pour une utilisation en production sur un seul nœud, il nécessite un processeur 8 cœurs, 2,0 GHz ou supérieur et 64 Go de RAM.

Google Data Studio vs Tableau : lequel est meilleur pour votre entreprise ?

Le choix entre Google Data Studio et Tableau dépend principalement des besoins de votre entreprise. Si vous êtes une petite ou moyenne entreprise, Google Data Studio peut suffire, surtout si votre organisation est soucieuse de son budget. Cependant, si votre entreprise se développe et fait concurrence à des entreprises plus importantes, Tableau pourrait être le meilleur choix. Vous pouvez également estimer vos besoins en fonction du volume de données et des processus de l'organisation.

Google Data Studio et Tableau : une comparaison avec d'autres outils

Bien que Google Data Studio et Tableau soient tous deux des outils puissants, il est intéressant de noter comment ils se comparent à d'autres outils de visualisation de données sur le marché.

Google Data Studio vs Excel : Bien qu'Excel soit un outil polyvalent pour l'analyse de données, Google Data Studio brille dans la visualisation et le reporting des données. Il permet également une collaboration en temps réel, une fonctionnalité qu'Excel ne possède pas.

Google Data Studio vs Power BI : Power BI offre des capacités de modélisation de données plus avancées et une gamme plus large d'options de visualisation. Cependant, Google Data Studio est plus convivial et s'intègre mieux à la suite de produits de Google.

Tableau vs Qlik Sense : Tableau et Qlik Sense offrent tous deux des capacités robustes de visualisation de données. Cependant, Qlik Sense est plus intuitif et convivial, tandis que Tableau offre des fonctionnalités plus avancées pour les analystes de données expérimentés.

Tableau vs Looker : Looker est une plateforme de données moderne qui offre la modélisation et la visualisation des données. Bien qu'il s'agisse d'un outil puissant, Tableau offre plus de flexibilité et d'options de personnalisation dans ses visualisations.

Conclusion

Dans la bataille entre Google Data Studio et Tableau, il n'y a pas de gagnant clair. Les deux outils offrent des fonctionnalités uniques et des capacités qui les distinguent dans le domaine de la visualisation des données. Le choix entre les deux dépend finalement de vos besoins spécifiques, de votre budget et de votre compétence technique. Que vous soyez débutant ou utilisateur d'entreprise, les deux outils ont quelque chose à offrir. Prenez donc le temps d'évaluer vos besoins et de prendre une décision éclairée.

Questions fréquemment posées

1. Quelle est la différence entre Google Data Studio et Tableau ?

Google Data Studio est un outil gratuit et convivial qui s'intègre bien avec la suite de produits de Google. Il est idéal pour les débutants et les petites et moyennes entreprises. Tableau, en revanche, est un outil plus avancé qui offre des capacités de visualisation des données robustes. Il convient mieux aux analystes de données expérimentés et aux grandes entreprises.

2. Quel outil est le mieux adapté aux débutants ?

Google Data Studio est généralement plus convivial et plus facile à apprendre, ce qui en fait un meilleur choix pour les débutants. RATH est également une alternative open source à Tableau qui mérite d'être prise en compte.

3. Quels sont les plans tarifaires pour Google Data Studio et Tableau ?

Google Data Studio est gratuit à utiliser. Tableau utilise un modèle tarifaire échelonné, avec Tableau Creator, qui offre toutes les fonctionnalités, au prix de 70 $ par mois, facturé annuellement.