Tableau et Power BI : analyse comparative des principaux cas d'utilisation de la Business Intelligence
Dans les organisations d'aujourd'hui axées sur les données, le choix de la bonne plateforme de Business Intelligence (BI) peut influencer de manière significative l'efficacité avec laquelle les informations sont extraites et les décisions prises. Tableau et Power BI sont devenus deux des outils les plus puissants et les plus largement adoptés dans ce domaine. Bien que les deux visent à rendre les données plus accessibles et plus visuelles, leurs approches et leurs points forts varient de manière critique.
Cette distinction est également soulignée dans le Magic Quadrant 2024 de Gartner consacré aux plateformes d'analyse et de business intelligence, dans lequel Power BI devance Tableau en termes de vision et d'exécution. L'évaluation de Gartner reflète des facteurs clés tels que l'innovation des produits, la facilité d'utilisation et la croissance du marché. Un résumé visuel de l'évolution du paysage concurrentiel est fourni ici, offrant un contexte expliquant comment les deux outils ont évolué et comment Microsoft a toujours dominé le quadrant au cours des dernières années.
Cet article explore cinq catégories principales de BI à travers des cas d'utilisation courants et récurrents afin d'aider les utilisateurs à comprendre en quoi Tableau et Power BI diffèrent en pratique : Sources de données, Modélisation des données, Profilage et préparation des données, tableaux de bord et Sécurité et surveillance. Pour la section Tableau de bord, les exemples sont intégrés à un exemple fictif d'une entreprise mondiale de vêtements qui vise à analyser ses ventes.
Les exemples sélectionnés démontrent des distinctions importantes, bien que de nombreuses autres différences existent dans la pratique, et illustrent les préoccupations et les compromis du monde réel.
Il convient de noter que cette comparaison ne fait qu'effleurer la surface de ce que proposent ces puissantes plateformes. À la fin de l'article, nous offrons la possibilité de télécharger un fichier pour explorer des exemples plus petits et plus concis, expliquant brièvement quelle est la directive méthodologique pour chaque outil.
Sources de données
Tableau propose deux méthodes de connexion principales :
1. En direct : cette méthode interroge la source de données en temps réel, garantissant ainsi que le tableau de bord reflète les informations les plus récentes.
2. Extrait : les données sont importées dans le format performant de Tableau, ce qui permet des interactions plus rapides et une utilisation hors ligne.
Le choix entre Live et Extract dépend généralement des besoins de performances du projet et de la disponibilité du stockage.
Power BI propose des modes de connexion similaires :
1. Requête directe : fonctionne comme la connexion Live de Tableau, en exécutant des requêtes à la demande.
2. Importer : comme dans le mode Extract de Tableau, les données sont chargées dans Power BI pour une analyse plus rapide et plus riche en fonctionnalités.
Bien que Power BI prenne également en charge un troisième type de connexion nommé Connexion en direct, il est principalement utilisé pour se connecter à des modèles sémantiques prédéfinis (par exemple Analysis Services) et n'est pas l'objectif ici.
Bien que ces modes puissent sembler similaires, dans la pratique, l'implémentation de Power BI introduit davantage de contraintes, en particulier en mode Requête directe. Ce choix est plus important dans Power BI car il a un impact direct sur les fonctionnalités disponibles pour la modélisation et le tableau de bord. Certaines des fonctionnalités de base restreintes sont décrites dans le tableau ci-dessous.
Bien que le tableau présente les limites générales du mode de requête directe de Power BI, il convient de noter que la connexion Live de Tableau n'est pas non plus totalement exempte de contraintes. Certains calculs, tels que MAKEDATE ou des expressions de niveau de détail (LoD) spécifiques, peuvent ne pas être disponibles en fonction de la source de données. Cependant, la portée et l'impact de ces restrictions sont généralement moins sévères que les limitations plus étendues trouvées dans le mode Direct Query de Power BI.
Lorsque vous utilisez le mode Direct Query dans Power BI, une approche efficace consiste à pré-agréger les données à la source à l'aide de requêtes SQL. Cela permet d'optimiser les performances et de réduire les limites des fonctionnalités inhérentes à Direct Query.
Modélisation des données
Lorsqu'il s'agit de créer un outil de Business Intelligence (BI) à l'aide d'outils de visualisation, le choix de l'outil est d'autant plus important que le modèle de données devient plus complexe. La complexité peut provenir de la multiplicité des sources, mais aussi des relations entre celles-ci.
Avant d'examiner la manière dont chaque plateforme gère les relations complexes entre les données, il est important de comprendre les principaux concepts de modélisation des données. Chemins multiples font référence à des situations dans lesquelles deux tables peuvent être connectées via des itinéraires différents dans le modèle de données, ce qui peut entraîner une ambiguïté de propagation du filtre. Triangulation est un type spécifique de scénario à chemins multiples dans lequel trois tables forment un triangle de relations (par exemple, le service des ventes se connecte à la fois au client et au produit, tandis que le client se connecte également au produit), créant des chemins de jointure ambigus qui peuvent entraîner des résultats de requête inattendus. Références cycliques se produisent lorsque les relations forment une boucle, ce qui peut provoquer une récursivité infinie lors de l'exécution de la requête.
Pour une meilleure compréhension, Microsoft Learn fournit une documentation complète sur les principes de modélisation des données ici.
En résumé, Tableau n'empêche pas les problèmes de triangulation dès sa conception ; il demande plutôt aux utilisateurs de définir explicitement les chemins de relation, ce qui les oblige à prendre une décision quant à la manière dont les tableaux doivent être liés. Cette approche simplifie la gestion des modèles mais peut limiter les scénarios complexes. Power BI offre une plus grande flexibilité grâce à ses désignations de relations actives/inactives et à ses options de filtrage bidirectionnel, ce qui permet de créer des modèles plus complexes, même si cela nécessite une plus grande expertise pour les implémenter correctement et éviter les problèmes de performances.
Lorsque les données proviennent de plusieurs sources, Tableau s'est traditionnellement appuyé sur la fusion des données, qui constitue une solution de base mais présente des limites fonctionnelles par rapport à des approches de modélisation intersources plus intégrées. Tableau a récemment annoncé les « sources de données composables » lors de la conférence Tableau 2024, qui permettent aux utilisateurs de rejoindre des sources de données publiées sans aucune limite de fusion. Cependant, cette nouvelle fonctionnalité ne sera pas abordée en détail dans cet article. En revanche, Power BI propose un environnement de modélisation plus unifié et plus flexible, en particulier si des données sont importées ou si des modèles composites sont utilisés.
Profilage et préparation des données
Lors du processus de création d'un tableau de bord, les aperçus des données sont essentiels et peuvent s'avérer très instructifs pour la construction de visualisations pour le rapport final. Par « aperçu », nous entendons l'identification d'éventuelles « erreurs » dans les champs, la mise en évidence de valeurs aberrantes susceptibles de nuire à la lisibilité des données.
Power BI intègre des fonctionnalités de préparation des données directement via Power Query Editor, permettant aux utilisateurs de nettoyer et de transformer les données dans la même application que celle utilisée pour l'analyse. Tableau Desktop propose des fonctionnalités de base de préparation des données, mais les transformations plus complexes nécessitent Tableau Prep, une application distincte de la suite Tableau. Cette séparation constitue une étape supplémentaire dans le flux de travail, bien que Tableau Prep Builder ait évolué pour offrir de puissantes fonctionnalités de préparation des données visuelles qui rivalisent avec Power Query dans certains scénarios, notamment grâce à son interface de flux intuitive pour les transformations complexes.
La comparaison de ces deux outils met en évidence quelques différences importantes qui méritent d'être prises en compte. Dans le tableau suivant, nous mettons en évidence les fonctions qui peuvent être réalisées facilement avec un outil et non (ou du moins pas de manière native) avec l'autre.
Tableau Prep et Power BI adoptent des approches différentes en matière de préparation des données. Tableau Prep, un outil distinct ne faisant pas partie de Tableau Desktop, met l'accent sur la simplicité visuelle grâce à son interface de flux intuitive et sans code, qui le rend accessible aux utilisateurs non avertis. Power BI offre un contrôle et une automatisation plus approfondis via les scripts Power Query, ce qui attire les utilisateurs techniques qui gèrent des flux de données complexes. Le choix dépend de l'équilibre entre la facilité d'utilisation et les fonctionnalités avancées.
Tableau de bord
Pour illustrer les différences pratiques entre Tableau et Power BI, nous utilisons l'exemple fictif d'une entreprise mondiale de vêtements. L'entreprise vend différentes catégories de produits, telles que des t-shirts et des accessoires, dans le monde entier. Il gère une table d'informations pour les transactions, liée à des tables tridimensionnelles contenant des informations sur les utilisateurs, les produits et les employés.
L'objectif est de développer un tableau de bord qui fournit une vue d'ensemble de haut niveau des principaux indicateurs de vente. Il s'agit d'un outil fondamental pour soutenir les futures décisions fondées sur les données, en particulier dans le cadre de la stratégie marketing de l'entreprise.
Dans cet exemple fictif, nous examinerons certains des cas les plus courants de création de rapports/tableaux de bord et expliquerons comment Power BI et Tableau peuvent être utilisés pour atteindre l'objectif recherché.
Afficher plusieurs champs dans une seule vue sur la base d'un histogramme
Dans ce premier exemple, l'entreprise souhaite comparer, par catégorie de produits, le montant des ventes et le coût, ainsi que déterminer rapidement lequel est le plus rentable. Dans ce but, le directeur des ventes souhaite voir les avantages exprimés en pourcentage du coût de production.
Ce cas d'utilisation courant est intéressant et fait référence aux types de graphiques natifs prédéfinis proposés par Tableau et Power BI.
Dans Tableau, le histogramme offre la possibilité de superposer facilement différentes mesures de différentes largeurs, afin que la comparaison soit directe (entre les ventes et les coûts de production, dans ce cas). L'échelle de couleurs est basée sur l'avantage relatif qui est en outre ajouté sous forme de texte en haut de la colonne.
Power BI possède un graphique de type linéaire et un histogramme groupé. Dans cette vue, les ventes et les coûts sont comparés côte à côte sur un même axe, et nous avons ajouté une « ligne » pour afficher l'avantage relatif sur l'axe secondaire (concrètement, la ligne est supprimée et seuls les marqueurs sont visibles).
Il est important de noter qu'il est très difficile (voire impossible) de reproduire à l'identique une parcelle avec l'autre outil. La prise en compte des fonctionnalités et de la philosophie de chaque outil nous permet de visualiser efficacement les mêmes informations.
Inclure un tableau ou un graphique dans les info-bulles
Lors de la création de rapports/tableaux de bord riches, il est souvent utile d'ajouter des tableaux ou des graphiques dans une info-bulle.
Dans notre cas, en plus d'analyser les ventes et les coûts de production, le responsable souhaite approfondir les ventes par couleur en passant la souris sur la colonne correspondante, afin d'afficher un tableau du nombre de commandes par couleur pour cette catégorie spécifique.
Tableau et Power BI offrent tous deux la possibilité d'inclure une info-bulle personnalisée avec des tableaux, avec des différences notables.
Renseignements sur les dates
Dans le cadre d'une analyse commerciale des ventes, il est souvent très utile de comparer les ventes ou tout autre KPI avec les mêmes résultats d'une période précédente (mois, trimestre, année).
Les deux plateformes permettent de créer automatiquement une hiérarchie de dates. Les fonctionnalités de data intelligence de Power BI sont nettement plus complètes et intégrées que l'approche de Tableau.
Bien que la plupart de ces objectifs puissent être atteints dans Tableau, Power BI fournit une fonctionnalité beaucoup plus native dans ce domaine.
Exemple d'intelligence des données dans Tableau
Les fonctionnalités de Tableau pour cette vue spécifique sont plus restreintes. À l'aide de la hiérarchie des dates, l'utilisateur peut monter et descendre dans la hiérarchie et augmenter/réduire la granularité, par exemple en passant du nombre de commandes par année (à gauche) au nombre de commandes par année et par trimestre (à droite).
Exemple d'intelligence des données dans Power BI
Power BI permet à l'utilisateur de naviguer entre les différentes vues d'un graphique avec une date sur l'axe des x et une certaine quantité sur l'axe des y, le nombre de commandes dans notre cas d'utilisation.
À partir de la vue initiale indiquant le nombre de commandes par an (à gauche dans la figure ci-dessous) et en utilisant les outils de navigation en haut du graphique, l'utilisateur du tableau de bord peut :
- [En haut à droite] Explorez l'évolution trimestrielle et mensuelle pour une année donnée.
- [Milieu droit] Passez au niveau suivant de la hiérarchie et affichez le nombre de commandes par trimestre (années globales)
- [En bas à droite] Agrandissez tout en bas d'un niveau dans la hiérarchie et visualisez le nombre de commandes par année et par trimestre.
Cette vue peut être comparée à son équivalent dans Tableau (figure ci-dessus), ce qui révèle une différence essentielle dans la disposition par défaut de l'axe X. Dans Power BI, la lisibilité des étiquettes est prioritaire grâce à un axe de défilement horizontal, tandis que Tableau choisit de compresser le graphique pour l'adapter à la vue, souvent au détriment de la clarté des étiquettes sur l'axe X.
Groupes et sets
Les groupes et les ensembles sont des outils puissants qui permettent d'organiser et d'analyser l'activité de l'entreprise de manière plus significative. En regroupant des articles similaires (régions, produits ou segments de clientèle), les analystes peuvent simplifier les données complexes et se concentrer sur les tendances de haut niveau. Les ensembles permettent des comparaisons dynamiques, par exemple en identifiant les produits les plus performants ou en isolant les comportements spécifiques des clients, ce qui permet d'obtenir des informations plus ciblées. Ces fonctionnalités permettent d'adapter les tableaux de bord pour mettre en évidence ce qui compte le plus, ce qui permet de prendre des décisions plus claires et de générer des rapports stratégiques.
Dans ce contexte, Tableau propose de nombreux autres outils natifs, comme le résume le tableau suivant.
Classement Top N
Afin de planifier la production future, l'entreprise souhaite disposer d'un visuel rapide permettant d'identifier les couleurs les plus vendues par catégorie de produits. En outre, les utilisateurs du tableau de bord doivent pouvoir régler manuellement le nombre de catégories à afficher dans la vue.
Tableau et Power BI permettent aux utilisateurs de surveiller les N meilleures valeurs en créant un paramètre et en définissant des mesures ou des champs calculés pour calculer le classement, qui sont ensuite filtrés en fonction de la valeur du paramètre.
Une différence essentielle apparaît dans les capacités de tri des visualisations. Tableau excelle dans le tri des mesures par catégories (comme le classement des performances des produits dans chaque région), fournissant un tri imbriqué intuitif que Power BI peine à reproduire sans solutions de contournement.
Disposition générale
Bien que l'interface utilisateur (UI) et l'expérience utilisateur globale (UX) jouent un rôle important dans la manière intuitive dont les analystes et les utilisateurs professionnels interagissent avec un outil de BI, ces aspects ne devraient pas être les seuls critères de choix d'une plateforme.
Power BI propose une expérience de conception par glisser-déposer avec des guides d'alignement et un placement visuel flexible dans les rapports, ce que de nombreux utilisateurs trouvent intuitif. La mise en page de Tableau utilise des conteneurs structurés et un contrôle précis au pixel près, ce qui peut intéresser davantage ceux qui recherchent de la cohérence et des ajustements.
Ci-dessous, nous présentons les deux tableaux de bord complets que nous avons créés pour notre entreprise de vêtements fictifs et qui regroupent certains défis en matière de reporting auxquels une telle entreprise pourrait être confrontée.
Sécurité et surveillance
La sécurité et le contrôle d'accès sont des aspects essentiels de toute solution de business intelligence, en particulier lors du traitement de données sensibles ou segmentées. Power BI et Tableau proposent tous deux des mécanismes robustes pour restreindre la visibilité des données au niveau des lignes (RLS), ainsi que des outils permettant de gérer l'accès, le partage et le déploiement des utilisateurs en toute sécurité. Cependant, leurs approches diffèrent considérablement en termes de méthodes de mise en œuvre, de complexité de configuration et d'intégration aux environnements d'entreprise. La sécurité au niveau des lignes peut être mise en œuvre sous la forme d'un filtrage statique basé sur les rôles ou d'un filtrage dynamique basé sur les utilisateurs, où le RLS dynamique ajuste automatiquement la visibilité des données en fonction des informations de connexion de l'utilisateur sans nécessiter de rôles prédéfinis.
Power BI et Tableau proposent des options robustes pour implémenter RLS, mais avec des approches différentes. Power BI fournit un cadre de sécurité centralisé avec une intégration étroite d'Azure Entra ID, ce qui le rend particulièrement efficace pour les organisations qui ont déjà investi dans l'écosystème Microsoft. Cette intégration rationalise la gouvernance à l'échelle de l'entreprise et le contrôle d'accès basé sur les rôles avec une configuration personnalisée minimale. L'approche de Tableau en matière de sécurité est plus indépendante de la plateforme, offrant une sécurité flexible au niveau des lignes grâce à des filtres utilisateurs dynamiques, des champs calculés et des tableaux de sécurité. Tableau peut également s'intégrer à Azure Entra ID, mais cela nécessite davantage de configuration que l'approche native de Power BI. En outre, Tableau Virtual Connections fournit une méthode centralisée pour implémenter et gérer le RLS sur plusieurs sources de données, offrant ainsi une alternative aux configurations de sécurité des sources de données individuelles. Cette flexibilité s'adapte à divers systèmes d'authentification et à des environnements hétérogènes, bien qu'elle nécessite généralement une configuration et une maintenance manuelles plus importantes que l'approche de Power BI. Les entreprises devraient évaluer leurs besoins en matière de sécurité en fonction de leur infrastructure existante plutôt que de partir du principe qu'une approche est universellement supérieure.
Conclusion et message à emporter
Ni Tableau ni Power BI n'apparaissent comme la panacée. Au contraire, les deux sont conçus pour exceller dans différents domaines. Power BI se distingue par sa modélisation robuste des données, ses fonctionnalités ETL intégrées et ses fonctions de renseignement temporel supérieures, ce qui en fait la solution idéale pour les relations de données complexes et les analyses financières. La flexibilité de visualisation, les fonctionnalités de regroupement intuitives et les info-bulles fluides de Tableau créent des expériences exploratoires plus attrayantes pour les utilisateurs.
Le choix dépend en fin de compte des besoins spécifiques de l'organisation.
Tableau peut être le choix préféré lorsque l'analyse nécessite une gestion améliorée des groupes et des ensembles, un classement uniforme dans le Top N au sein des catégories et la prévention des problèmes de triangulation des données dès la conception. Tableau se distingue également par sa flexibilité de visualisation et son intégration intuitive d'info-bulles, tout en évitant les problèmes liés à la complexité des modèles de données qui pourraient nécessiter des solutions de contournement avec d'autres outils.
En revanche, Power BI peut être une meilleure option lorsque l'organisation a besoin d'un prétraitement robuste des données via Power Query Editor, de fonctions étendues d'intelligence temporelle et de mises en page de tableau de bord flexibles avec une conception intuitive par glisser-déposer. Cela est particulièrement vrai dans le cadre de l'écosystème Microsoft, mais les utilisateurs doivent se méfier des limites de Direct Query qui peuvent nécessiter une pré-agrégation des données au niveau de la source SQL.
En fin de compte, l'implémentation BI la plus performante n'est pas uniquement déterminée par les listes de fonctionnalités, mais par la fluidité avec laquelle elle stimule la réflexion analytique de votre équipe et s'intègre à la stratégie de données globale de votre organisation.
Tout au long de cet article, nous avons examiné quelques catégories clés à l'aide d'un exemple réaliste, mais cette comparaison ne fait qu'effleurer la surface.
Au-delà des comparaisons de fonctionnalités, les entreprises doivent évaluer avec soin le coût total de possession et l'intégration de l'écosystème lors de la sélection d'une plateforme de BI. Power BI propose généralement des tarifs d'entrée inférieurs, en particulier pour les organisations qui utilisent déjà Microsoft 365, avec des coûts par utilisateur nettement inférieurs à ceux de Tableau. Cet avantage tarifaire est combiné à l'intégration native des produits Microsoft, notamment Azure, Teams et Excel. Le modèle de licence de Tableau, bien que généralement plus onéreux, peut s'avérer plus rentable pour les scénarios de déploiement généralisés où le modèle serveur peut présenter des avantages par rapport à la tarification par utilisateur. Tableau offre également une meilleure compatibilité multiplateforme et des options d'intégration indépendantes des fournisseurs, ce qui le rend potentiellement plus adapté aux organisations disposant de technologies diverses ou à celles qui cherchent à éviter la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Une analyse approfondie du TCO (coût total de possession) doit inclure non seulement les coûts de licence, mais également les dépenses de mise en œuvre, de formation, de maintenance et de migration potentielles spécifiques au contexte de votre organisation.
En outre, les entreprises ayant des exigences strictes en matière d'environnement local devraient évaluer les options de déploiement, car Tableau Server fournit des fonctionnalités sur site plus complètes à des coûts potentiellement inférieurs à ceux de Power BI Report Server, qui nécessite des capacités coûteuses.
Enfin, de nombreux autres aspects tels que la gouvernance, l'évolutivité et les performances associées, les fonctionnalités d'IA, l'adaptabilité des mobiles et des tablettes doivent être pris en compte et peuvent influencer la décision finale.
Auteur :
Solange Flatt
Dans les organisations d'aujourd'hui axées sur les données, le choix de la bonne plateforme de Business Intelligence (BI) peut influencer de manière significative l'efficacité avec laquelle les informations sont extraites et les décisions prises. Tableau et Power BI sont devenus deux des outils les plus puissants et les plus largement adoptés dans ce domaine. Bien que les deux visent à rendre les données plus accessibles et plus visuelles, leurs approches et leurs points forts varient de manière critique.
Cette distinction est également soulignée dans le Magic Quadrant 2024 de Gartner consacré aux plateformes d'analyse et de business intelligence, dans lequel Power BI devance Tableau en termes de vision et d'exécution. L'évaluation de Gartner reflète des facteurs clés tels que l'innovation des produits, la facilité d'utilisation et la croissance du marché. Un résumé visuel de l'évolution du paysage concurrentiel est fourni ici, offrant un contexte expliquant comment les deux outils ont évolué et comment Microsoft a toujours dominé le quadrant au cours des dernières années.
Cet article explore cinq catégories principales de BI à travers des cas d'utilisation courants et récurrents afin d'aider les utilisateurs à comprendre en quoi Tableau et Power BI diffèrent en pratique : Sources de données, Modélisation des données, Profilage et préparation des données, tableaux de bord et Sécurité et surveillance. Pour la section Tableau de bord, les exemples sont intégrés à un exemple fictif d'une entreprise mondiale de vêtements qui vise à analyser ses ventes.
Les exemples sélectionnés démontrent des distinctions importantes, bien que de nombreuses autres différences existent dans la pratique, et illustrent les préoccupations et les compromis du monde réel.
Il convient de noter que cette comparaison ne fait qu'effleurer la surface de ce que proposent ces puissantes plateformes. À la fin de l'article, nous offrons la possibilité de télécharger un fichier pour explorer des exemples plus petits et plus concis, expliquant brièvement quelle est la directive méthodologique pour chaque outil.
Sources de données
Tableau propose deux méthodes de connexion principales :
1. En direct : cette méthode interroge la source de données en temps réel, garantissant ainsi que le tableau de bord reflète les informations les plus récentes.
2. Extrait : les données sont importées dans le format performant de Tableau, ce qui permet des interactions plus rapides et une utilisation hors ligne.
Le choix entre Live et Extract dépend généralement des besoins de performances du projet et de la disponibilité du stockage.
Power BI propose des modes de connexion similaires :
1. Requête directe : fonctionne comme la connexion Live de Tableau, en exécutant des requêtes à la demande.
2. Importer : comme dans le mode Extract de Tableau, les données sont chargées dans Power BI pour une analyse plus rapide et plus riche en fonctionnalités.
Bien que Power BI prenne également en charge un troisième type de connexion nommé Connexion en direct, il est principalement utilisé pour se connecter à des modèles sémantiques prédéfinis (par exemple Analysis Services) et n'est pas l'objectif ici.
Bien que ces modes puissent sembler similaires, dans la pratique, l'implémentation de Power BI introduit davantage de contraintes, en particulier en mode Requête directe. Ce choix est plus important dans Power BI car il a un impact direct sur les fonctionnalités disponibles pour la modélisation et le tableau de bord. Certaines des fonctionnalités de base restreintes sont décrites dans le tableau ci-dessous.
Bien que le tableau présente les limites générales du mode de requête directe de Power BI, il convient de noter que la connexion Live de Tableau n'est pas non plus totalement exempte de contraintes. Certains calculs, tels que MAKEDATE ou des expressions de niveau de détail (LoD) spécifiques, peuvent ne pas être disponibles en fonction de la source de données. Cependant, la portée et l'impact de ces restrictions sont généralement moins sévères que les limitations plus étendues trouvées dans le mode Direct Query de Power BI.
Lorsque vous utilisez le mode Direct Query dans Power BI, une approche efficace consiste à pré-agréger les données à la source à l'aide de requêtes SQL. Cela permet d'optimiser les performances et de réduire les limites des fonctionnalités inhérentes à Direct Query.
Modélisation des données
Lorsqu'il s'agit de créer un outil de Business Intelligence (BI) à l'aide d'outils de visualisation, le choix de l'outil est d'autant plus important que le modèle de données devient plus complexe. La complexité peut provenir de la multiplicité des sources, mais aussi des relations entre celles-ci.
Avant d'examiner la manière dont chaque plateforme gère les relations complexes entre les données, il est important de comprendre les principaux concepts de modélisation des données. Chemins multiples font référence à des situations dans lesquelles deux tables peuvent être connectées via des itinéraires différents dans le modèle de données, ce qui peut entraîner une ambiguïté de propagation du filtre. Triangulation est un type spécifique de scénario à chemins multiples dans lequel trois tables forment un triangle de relations (par exemple, le service des ventes se connecte à la fois au client et au produit, tandis que le client se connecte également au produit), créant des chemins de jointure ambigus qui peuvent entraîner des résultats de requête inattendus. Références cycliques se produisent lorsque les relations forment une boucle, ce qui peut provoquer une récursivité infinie lors de l'exécution de la requête.
Pour une meilleure compréhension, Microsoft Learn fournit une documentation complète sur les principes de modélisation des données ici.
En résumé, Tableau n'empêche pas les problèmes de triangulation dès sa conception ; il demande plutôt aux utilisateurs de définir explicitement les chemins de relation, ce qui les oblige à prendre une décision quant à la manière dont les tableaux doivent être liés. Cette approche simplifie la gestion des modèles mais peut limiter les scénarios complexes. Power BI offre une plus grande flexibilité grâce à ses désignations de relations actives/inactives et à ses options de filtrage bidirectionnel, ce qui permet de créer des modèles plus complexes, même si cela nécessite une plus grande expertise pour les implémenter correctement et éviter les problèmes de performances.
Lorsque les données proviennent de plusieurs sources, Tableau s'est traditionnellement appuyé sur la fusion des données, qui constitue une solution de base mais présente des limites fonctionnelles par rapport à des approches de modélisation intersources plus intégrées. Tableau a récemment annoncé les « sources de données composables » lors de la conférence Tableau 2024, qui permettent aux utilisateurs de rejoindre des sources de données publiées sans aucune limite de fusion. Cependant, cette nouvelle fonctionnalité ne sera pas abordée en détail dans cet article. En revanche, Power BI propose un environnement de modélisation plus unifié et plus flexible, en particulier si des données sont importées ou si des modèles composites sont utilisés.
Profilage et préparation des données
Lors du processus de création d'un tableau de bord, les aperçus des données sont essentiels et peuvent s'avérer très instructifs pour la construction de visualisations pour le rapport final. Par « aperçu », nous entendons l'identification d'éventuelles « erreurs » dans les champs, la mise en évidence de valeurs aberrantes susceptibles de nuire à la lisibilité des données.
Power BI intègre des fonctionnalités de préparation des données directement via Power Query Editor, permettant aux utilisateurs de nettoyer et de transformer les données dans la même application que celle utilisée pour l'analyse. Tableau Desktop propose des fonctionnalités de base de préparation des données, mais les transformations plus complexes nécessitent Tableau Prep, une application distincte de la suite Tableau. Cette séparation constitue une étape supplémentaire dans le flux de travail, bien que Tableau Prep Builder ait évolué pour offrir de puissantes fonctionnalités de préparation des données visuelles qui rivalisent avec Power Query dans certains scénarios, notamment grâce à son interface de flux intuitive pour les transformations complexes.
La comparaison de ces deux outils met en évidence quelques différences importantes qui méritent d'être prises en compte. Dans le tableau suivant, nous mettons en évidence les fonctions qui peuvent être réalisées facilement avec un outil et non (ou du moins pas de manière native) avec l'autre.
Tableau Prep et Power BI adoptent des approches différentes en matière de préparation des données. Tableau Prep, un outil distinct ne faisant pas partie de Tableau Desktop, met l'accent sur la simplicité visuelle grâce à son interface de flux intuitive et sans code, qui le rend accessible aux utilisateurs non avertis. Power BI offre un contrôle et une automatisation plus approfondis via les scripts Power Query, ce qui attire les utilisateurs techniques qui gèrent des flux de données complexes. Le choix dépend de l'équilibre entre la facilité d'utilisation et les fonctionnalités avancées.
Tableau de bord
Pour illustrer les différences pratiques entre Tableau et Power BI, nous utilisons l'exemple fictif d'une entreprise mondiale de vêtements. L'entreprise vend différentes catégories de produits, telles que des t-shirts et des accessoires, dans le monde entier. Il gère une table d'informations pour les transactions, liée à des tables tridimensionnelles contenant des informations sur les utilisateurs, les produits et les employés.
L'objectif est de développer un tableau de bord qui fournit une vue d'ensemble de haut niveau des principaux indicateurs de vente. Il s'agit d'un outil fondamental pour soutenir les futures décisions fondées sur les données, en particulier dans le cadre de la stratégie marketing de l'entreprise.
Dans cet exemple fictif, nous examinerons certains des cas les plus courants de création de rapports/tableaux de bord et expliquerons comment Power BI et Tableau peuvent être utilisés pour atteindre l'objectif recherché.
Afficher plusieurs champs dans une seule vue sur la base d'un histogramme
Dans ce premier exemple, l'entreprise souhaite comparer, par catégorie de produits, le montant des ventes et le coût, ainsi que déterminer rapidement lequel est le plus rentable. Dans ce but, le directeur des ventes souhaite voir les avantages exprimés en pourcentage du coût de production.
Ce cas d'utilisation courant est intéressant et fait référence aux types de graphiques natifs prédéfinis proposés par Tableau et Power BI.
Dans Tableau, le histogramme offre la possibilité de superposer facilement différentes mesures de différentes largeurs, afin que la comparaison soit directe (entre les ventes et les coûts de production, dans ce cas). L'échelle de couleurs est basée sur l'avantage relatif qui est en outre ajouté sous forme de texte en haut de la colonne.
Power BI possède un graphique de type linéaire et un histogramme groupé. Dans cette vue, les ventes et les coûts sont comparés côte à côte sur un même axe, et nous avons ajouté une « ligne » pour afficher l'avantage relatif sur l'axe secondaire (concrètement, la ligne est supprimée et seuls les marqueurs sont visibles).
Il est important de noter qu'il est très difficile (voire impossible) de reproduire à l'identique une parcelle avec l'autre outil. La prise en compte des fonctionnalités et de la philosophie de chaque outil nous permet de visualiser efficacement les mêmes informations.
Inclure un tableau ou un graphique dans les info-bulles
Lors de la création de rapports/tableaux de bord riches, il est souvent utile d'ajouter des tableaux ou des graphiques dans une info-bulle.
Dans notre cas, en plus d'analyser les ventes et les coûts de production, le responsable souhaite approfondir les ventes par couleur en passant la souris sur la colonne correspondante, afin d'afficher un tableau du nombre de commandes par couleur pour cette catégorie spécifique.
Tableau et Power BI offrent tous deux la possibilité d'inclure une info-bulle personnalisée avec des tableaux, avec des différences notables.
Renseignements sur les dates
Dans le cadre d'une analyse commerciale des ventes, il est souvent très utile de comparer les ventes ou tout autre KPI avec les mêmes résultats d'une période précédente (mois, trimestre, année).
Les deux plateformes permettent de créer automatiquement une hiérarchie de dates. Les fonctionnalités de data intelligence de Power BI sont nettement plus complètes et intégrées que l'approche de Tableau.
Bien que la plupart de ces objectifs puissent être atteints dans Tableau, Power BI fournit une fonctionnalité beaucoup plus native dans ce domaine.
Exemple d'intelligence des données dans Tableau
Les fonctionnalités de Tableau pour cette vue spécifique sont plus restreintes. À l'aide de la hiérarchie des dates, l'utilisateur peut monter et descendre dans la hiérarchie et augmenter/réduire la granularité, par exemple en passant du nombre de commandes par année (à gauche) au nombre de commandes par année et par trimestre (à droite).
Exemple d'intelligence des données dans Power BI
Power BI permet à l'utilisateur de naviguer entre les différentes vues d'un graphique avec une date sur l'axe des x et une certaine quantité sur l'axe des y, le nombre de commandes dans notre cas d'utilisation.
À partir de la vue initiale indiquant le nombre de commandes par an (à gauche dans la figure ci-dessous) et en utilisant les outils de navigation en haut du graphique, l'utilisateur du tableau de bord peut :
- [En haut à droite] Explorez l'évolution trimestrielle et mensuelle pour une année donnée.
- [Milieu droit] Passez au niveau suivant de la hiérarchie et affichez le nombre de commandes par trimestre (années globales)
- [En bas à droite] Agrandissez tout en bas d'un niveau dans la hiérarchie et visualisez le nombre de commandes par année et par trimestre.
Cette vue peut être comparée à son équivalent dans Tableau (figure ci-dessus), ce qui révèle une différence essentielle dans la disposition par défaut de l'axe X. Dans Power BI, la lisibilité des étiquettes est prioritaire grâce à un axe de défilement horizontal, tandis que Tableau choisit de compresser le graphique pour l'adapter à la vue, souvent au détriment de la clarté des étiquettes sur l'axe X.
Groupes et sets
Les groupes et les ensembles sont des outils puissants qui permettent d'organiser et d'analyser l'activité de l'entreprise de manière plus significative. En regroupant des articles similaires (régions, produits ou segments de clientèle), les analystes peuvent simplifier les données complexes et se concentrer sur les tendances de haut niveau. Les ensembles permettent des comparaisons dynamiques, par exemple en identifiant les produits les plus performants ou en isolant les comportements spécifiques des clients, ce qui permet d'obtenir des informations plus ciblées. Ces fonctionnalités permettent d'adapter les tableaux de bord pour mettre en évidence ce qui compte le plus, ce qui permet de prendre des décisions plus claires et de générer des rapports stratégiques.
Dans ce contexte, Tableau propose de nombreux autres outils natifs, comme le résume le tableau suivant.
Classement Top N
Afin de planifier la production future, l'entreprise souhaite disposer d'un visuel rapide permettant d'identifier les couleurs les plus vendues par catégorie de produits. En outre, les utilisateurs du tableau de bord doivent pouvoir régler manuellement le nombre de catégories à afficher dans la vue.
Tableau et Power BI permettent aux utilisateurs de surveiller les N meilleures valeurs en créant un paramètre et en définissant des mesures ou des champs calculés pour calculer le classement, qui sont ensuite filtrés en fonction de la valeur du paramètre.
Une différence essentielle apparaît dans les capacités de tri des visualisations. Tableau excelle dans le tri des mesures par catégories (comme le classement des performances des produits dans chaque région), fournissant un tri imbriqué intuitif que Power BI peine à reproduire sans solutions de contournement.
Disposition générale
Bien que l'interface utilisateur (UI) et l'expérience utilisateur globale (UX) jouent un rôle important dans la manière intuitive dont les analystes et les utilisateurs professionnels interagissent avec un outil de BI, ces aspects ne devraient pas être les seuls critères de choix d'une plateforme.
Power BI propose une expérience de conception par glisser-déposer avec des guides d'alignement et un placement visuel flexible dans les rapports, ce que de nombreux utilisateurs trouvent intuitif. La mise en page de Tableau utilise des conteneurs structurés et un contrôle précis au pixel près, ce qui peut intéresser davantage ceux qui recherchent de la cohérence et des ajustements.
Ci-dessous, nous présentons les deux tableaux de bord complets que nous avons créés pour notre entreprise de vêtements fictifs et qui regroupent certains défis en matière de reporting auxquels une telle entreprise pourrait être confrontée.
Sécurité et surveillance
La sécurité et le contrôle d'accès sont des aspects essentiels de toute solution de business intelligence, en particulier lors du traitement de données sensibles ou segmentées. Power BI et Tableau proposent tous deux des mécanismes robustes pour restreindre la visibilité des données au niveau des lignes (RLS), ainsi que des outils permettant de gérer l'accès, le partage et le déploiement des utilisateurs en toute sécurité. Cependant, leurs approches diffèrent considérablement en termes de méthodes de mise en œuvre, de complexité de configuration et d'intégration aux environnements d'entreprise. La sécurité au niveau des lignes peut être mise en œuvre sous la forme d'un filtrage statique basé sur les rôles ou d'un filtrage dynamique basé sur les utilisateurs, où le RLS dynamique ajuste automatiquement la visibilité des données en fonction des informations de connexion de l'utilisateur sans nécessiter de rôles prédéfinis.
Power BI et Tableau proposent des options robustes pour implémenter RLS, mais avec des approches différentes. Power BI fournit un cadre de sécurité centralisé avec une intégration étroite d'Azure Entra ID, ce qui le rend particulièrement efficace pour les organisations qui ont déjà investi dans l'écosystème Microsoft. Cette intégration rationalise la gouvernance à l'échelle de l'entreprise et le contrôle d'accès basé sur les rôles avec une configuration personnalisée minimale. L'approche de Tableau en matière de sécurité est plus indépendante de la plateforme, offrant une sécurité flexible au niveau des lignes grâce à des filtres utilisateurs dynamiques, des champs calculés et des tableaux de sécurité. Tableau peut également s'intégrer à Azure Entra ID, mais cela nécessite davantage de configuration que l'approche native de Power BI. En outre, Tableau Virtual Connections fournit une méthode centralisée pour implémenter et gérer le RLS sur plusieurs sources de données, offrant ainsi une alternative aux configurations de sécurité des sources de données individuelles. Cette flexibilité s'adapte à divers systèmes d'authentification et à des environnements hétérogènes, bien qu'elle nécessite généralement une configuration et une maintenance manuelles plus importantes que l'approche de Power BI. Les entreprises devraient évaluer leurs besoins en matière de sécurité en fonction de leur infrastructure existante plutôt que de partir du principe qu'une approche est universellement supérieure.
Conclusion et message à emporter
Ni Tableau ni Power BI n'apparaissent comme la panacée. Au contraire, les deux sont conçus pour exceller dans différents domaines. Power BI se distingue par sa modélisation robuste des données, ses fonctionnalités ETL intégrées et ses fonctions de renseignement temporel supérieures, ce qui en fait la solution idéale pour les relations de données complexes et les analyses financières. La flexibilité de visualisation, les fonctionnalités de regroupement intuitives et les info-bulles fluides de Tableau créent des expériences exploratoires plus attrayantes pour les utilisateurs.
Le choix dépend en fin de compte des besoins spécifiques de l'organisation.
Tableau peut être le choix préféré lorsque l'analyse nécessite une gestion améliorée des groupes et des ensembles, un classement uniforme dans le Top N au sein des catégories et la prévention des problèmes de triangulation des données dès la conception. Tableau se distingue également par sa flexibilité de visualisation et son intégration intuitive d'info-bulles, tout en évitant les problèmes liés à la complexité des modèles de données qui pourraient nécessiter des solutions de contournement avec d'autres outils.
En revanche, Power BI peut être une meilleure option lorsque l'organisation a besoin d'un prétraitement robuste des données via Power Query Editor, de fonctions étendues d'intelligence temporelle et de mises en page de tableau de bord flexibles avec une conception intuitive par glisser-déposer. Cela est particulièrement vrai dans le cadre de l'écosystème Microsoft, mais les utilisateurs doivent se méfier des limites de Direct Query qui peuvent nécessiter une pré-agrégation des données au niveau de la source SQL.
En fin de compte, l'implémentation BI la plus performante n'est pas uniquement déterminée par les listes de fonctionnalités, mais par la fluidité avec laquelle elle stimule la réflexion analytique de votre équipe et s'intègre à la stratégie de données globale de votre organisation.
Tout au long de cet article, nous avons examiné quelques catégories clés à l'aide d'un exemple réaliste, mais cette comparaison ne fait qu'effleurer la surface.
Au-delà des comparaisons de fonctionnalités, les entreprises doivent évaluer avec soin le coût total de possession et l'intégration de l'écosystème lors de la sélection d'une plateforme de BI. Power BI propose généralement des tarifs d'entrée inférieurs, en particulier pour les organisations qui utilisent déjà Microsoft 365, avec des coûts par utilisateur nettement inférieurs à ceux de Tableau. Cet avantage tarifaire est combiné à l'intégration native des produits Microsoft, notamment Azure, Teams et Excel. Le modèle de licence de Tableau, bien que généralement plus onéreux, peut s'avérer plus rentable pour les scénarios de déploiement généralisés où le modèle serveur peut présenter des avantages par rapport à la tarification par utilisateur. Tableau offre également une meilleure compatibilité multiplateforme et des options d'intégration indépendantes des fournisseurs, ce qui le rend potentiellement plus adapté aux organisations disposant de technologies diverses ou à celles qui cherchent à éviter la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. Une analyse approfondie du TCO (coût total de possession) doit inclure non seulement les coûts de licence, mais également les dépenses de mise en œuvre, de formation, de maintenance et de migration potentielles spécifiques au contexte de votre organisation.
En outre, les entreprises ayant des exigences strictes en matière d'environnement local devraient évaluer les options de déploiement, car Tableau Server fournit des fonctionnalités sur site plus complètes à des coûts potentiellement inférieurs à ceux de Power BI Report Server, qui nécessite des capacités coûteuses.
Enfin, de nombreux autres aspects tels que la gouvernance, l'évolutivité et les performances associées, les fonctionnalités d'IA, l'adaptabilité des mobiles et des tablettes doivent être pris en compte et peuvent influencer la décision finale.
Auteur :
Solange Flatt
Comparaison des outils de BI - Version étendue
Téléchargez ici la version complète de cet article, afin de vous plonger dans des exemples plus petits et concis, en expliquant brièvement quelle est la directive méthodologique pour chaque outil.
