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Tableau vs Qlik Sense: pro e contro dei tool di Business Intelligence

I prodotti dei due principali vendor di data visualization iniziano ad assomigliarsi, poiché la Self-BI ha sempre più bisogno di forti capacità di visualizzazione e di scalabilità

Pubblicato il 25 Mag 2020

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Sebbene ci siano molti sfidanti in questo mercato, il primo a venire in mente è Microsoft Power BI, le aziende alla ricerca di software di Business Intelligence e Analytics self service finiscono per rivolgersi molto spesso a Tableau o a Qlik Sense. Scopriamo perché sulla base di un’analisi compiuta dagli esperti di TechTarget.

Software di business intelligence, le valutazioni dell’analista di Ventana Research

“I due strumenti interpretano il fenomeno in modo differente” ha affermato David Menninger, analista di Ventana Research. “Qlik mi pare più adatto a costruire cruscotti che mostrano le stesse informazioni ogni giorno. Tableau, dal canto suo, sembra migliore per curiosare nei dati e ‘vedere cosa succede’”. Lo stesso analista ha poi aggiunto che le due applicazioni sono più simili oggi rispetto a quanto non lo fossero in passato. Con il suo precedente software QlikView, Qlik si posizionava come fornitore di una piattaforma di BI di tipo enterprise, costruita su un forte motore di elaborazione dati, mentre Tableau era visto soprattutto come uno strumento per query ad hoc; Tableau veniva di solito venduto a business unit e dipartimenti sulla base delle sue forti capacità self-service e di visualizzazione dei dati. Questa strategia, nota come “land-and-expand” si trovava spesso ad aggirare i dipartimenti IT.

Poi, a partire dal 2014 Qlik ha investito molto nelle funzionalità di visualizzazione di Sense, e così facendo è arrivato a giocare quasi alla pari con Tableau, che nel frattempo aveva introdotto una serie di funzionalità aziendali (tra cui il suo motore dati, Hyper), nel tentativo di rendere il suo software più adatto all’IT e sufficientemente scalabile da gestire applicazioni di grandi dimensioni. Entrambi i fornitori di BI self-service hanno anche potenziato le funzionalità riconducibili alla data science e le conseguenti capacità di analisi avanzate, compreso il machine learning e il Natural Language Processing.

“Nel corso degli anni, (i due tool, ndr) sono diventati sempre più simili”, ha dichiarato Menninger. “Oggi sono senz’altro molto più simili che diversi”. Anche se i due prodotti di BI self-service hanno avuto un’evoluzione parallela negli ultimi due anni, ciò non significa che non ci siano o non si notino differenze tra di loro. Anzi, si può dire senza timore di smentita che entrambi abbiano punti di forza e debolezze.

Fonte: TechTarget

Pro e contro di Qlik: funzionalità, strumenti di visualizzazione

Donald Farmer, ex dirigente di Qlik e attualmente direttore di TreeHive Strategy, sostiene che Qlik abbia ancora un vantaggio a livello di funzionalità aziendali. In particolare, Farmer ritiene che i principali punti di forza del software di business intelligence Qlik siano le sue forti capacità di BI self-service per l’impostazione di report ripetibili, la gestione dell’accesso ai dati e la scalabilità fino a workload di ampie dimensioni.

D’altra parte, Tableau ha più connettori, consentendo agli utenti di collegarsi in tempo reale a fonti di dati come Teradata e SAP Hana. Secondo Farmer, questo software è in posizione di vantaggio anche nelle funzioni di visualizzazione. Inoltre, i clienti riferiscono in genere di esperienze positive nel contatto e relazione con l’azienda, e questo ha aiutato molto Tableau a sviluppare una forte fan base tra i suoi utenti.

Qlik Sense può elaborare dati in più modi. Il produttore ha recentemente reso Qlik Sense più facile e più conveniente da implementare in un ambiente multicloud. “Qlik è sempre stato molto più scalabile di Tableau, e questo era un forte elemento di differenziazione”, ha affermato Farmer. “Il vantaggio di Tableau è che la gente lo ama. È ben progettato“.

Pro e contro di Tableau: Hyper e motore in-memory

Tableau sostiene che Hyper, che è stato implementato all’inizio del 2019, consente al suo software di gestire un’infinità di casi d’uso, compresa l’analisi dell’Internet of Things e altre fattispecie avanzate. I manager Tableau sono stati molto chiari a tal proposito: essi puntano sul fatto che il nuovo data engine possa riposizionare Tableau favorendo una maggiore adozione da parte delle imprese.

Menninger ha peraltro aggiunto che il successo di Hyper è ovviamente da verificare sul lungo periodo. Il fattore limitante è che si tratta ancora di un engine in-memory, per quanto sembri offrire sensibili miglioramenti prestazionali rispetto al precedente: Menninger si aspetta che i volumi di dati continuino a crescere a ritmo sostenuto, di conseguenza, ciò che oggi funziona come un robusto motore in-memory potrà (eventualmente) presentare qualche limite tra un paio d’anni.

“Vedo [Hyper] come uno strumento che estende la vita delle tecnologie in-memory al nuovo mondo basato su data set molto ampi, ma credo che in realtà sia ancora una sorta di tappa intermedia”, ha affermato Menninger. “Continueremo ad assistere a una crescita nel volume dei dati e dovremmo quindi superare anche lo stesso Hyper”.

Quanto appena descritto non è comunque un problema solo per Tableau, visto che gran parte della tecnologia Qlik è costruita attorno a un data engine in-memory. A tal proposito, Menninger sostiene che le limitazioni della tecnologia in-memory in relazione ai big data potrebbero alla fine ritorcersi anche contro Qlik e le sue capacità analitiche avanzate.

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