Tableau와 Microsoft Power BI 비교

기존 투자 활용 - Windows 또는 Linux, 퍼블릭 클라우드나 온프레미스에 실행되며 SaaS 형태로도 실행됨.

Azure로의 마이그레이션을 강제함- 퍼블릭 클라우드 배포가 Azure에서만 가능함. 데이터가 모두 클라우드에 있지 않는 한, 구현 시 '온-프레미스 데이터 게이트웨이'가 필요함.

같은 인터페이스와 기능 - 배포 방식에 관계없이 인터페이스가 일관됨.

서로 다른 인터페이스 - 클라우드 또는 데이터 전략이 바뀌면 모든 분석 콘텐츠를 새롭게 디자인해야 함.

무제한 데이터 연결 - 인메모리와 라이브 연결을 클릭 한 번으로 전환.

제한된 분석 기능 - 데이터가 가져온 것인지 아니면 라이브 연결인지에 따라 가능한 작업이 달라짐.

손쉬운 관리 - 사이트 역할 및 사용 권한을 중앙에서 관리.

복잡한 통합 - 관리가 서로 다른 기술에 걸쳐 분산됨.

총체적인 데이터 관리 솔루션 - 데이터 준비와 데이터 카탈로그 기능이 플랫폼에 완전히 통합됨.

추가 제품이 필요함 - 제품 스택을 구현하려면 전문 기술 인력이나 컨설턴트를 고용해야 함.

Tableau Server 아키텍처 사용자 지정 - 조직의 요구 사항과 리소스에 맞게 변경 가능함.

제한된 조정 - 소프트웨어 구성 또는 설치 방식을 정할 수 없음.

구매 전 평가판 사용 가능 - 구매 전에 소프트웨어가 요구 사항을 충족하는지 확인 가능함.

정확성이 떨어지는 계산기 - 일반 계산기에 근거해 구매 결정을 함. 향후 추가 비용을 초래함.

22만이 넘는 사용자가 참여하는 활발한 커뮤니티 - Tableau Public, 커뮤니티 포럼, Iron Viz, Makeover Monday, 그리고 다양한 커뮤니티 이벤트로 Tableau 수용을 앞당김.

개발자 중심의 커뮤니티 - 코딩 및 사용자 지정 통합에 치중함.

폭넓은 학습 옵션 - 커뮤니티 리소스도 함께 제공하여 모든 사용자가 역량을 강화하고 제품을 성공적으로 사용할 수 있음.

전문 지식 필요 - 기술 전문가가 아닌 사용자는 고급 작업 시 기술 전문가에게 의존해야 함.

오로지 고객과 고객의 성공에 주력함 - Tableau Conference 2020에서 14만여 명의 온란인 참석자를 매료시킴.

비교적 경시된 전문성 - 분석이 아니라 Microsoft 통합에 치중한 에코시스템.

최고의 인재 유치 및 보유 - Tableau는 시장에서 가장 빠르게 성장하는 BI 업무 기술 중 하나입니다.

제한된 인재 풀 - 결국 조직은 Power BI가 아니라 Microsoft 전문가를 고용해야 하며 이는 전문성 부족이라는 결과를 낳습니다.