Bevor man mit der Visualisierung von Daten beginnen kann, stellt sich die Frage nach dem richtigen Tool. Wie überall gibt es auch hier unterschiedliche Anbieter mit verschiedensten Vor- und Nachteilen. Bei zweipunkt setzen wir bei der Datenvisualisierung auf Tableau und Google Data Studio (neu: Looker Studio). Die Entscheidung, welches Tool im konkreten Fall zum Einsatz kommen soll, hängt von den entsprechenden Kunden- und Use-Case-Anforderungen ab. Um Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Eigenschaften von Tableau und Google Data Studio zu ermöglichen, haben wir im Folgenden eine Gegenüberstellung der wichtigsten Merkmale der Tools erstellt.

Der Vergleich

Setup & Infrastructure

Tableau

Google Data Studio

Online- und Desktop-Version verfügbar

On-premise möglich (Hosting eines eigenen Tableau Servers notwendig), Cloud-Lösung verfügbar (Tableau Online)

 

On-premise möglich (Hosting eines eigenen Tableau Servers notwendig), Cloud-Lösung verfügbar (Tableau Online)

 

Alles in der Google Cloud, keine eigene Infrastruktur benötigt

Publizieren auf dem Tableau Server oder Tableau Online ermöglicht den Zugriff oder das Teilen von Dashboards

 

Einfaches Teilen von Dashboards durch Link-Freigabe

Bearbeitung im Offline-Modus sowie im Browser möglich

Bearbeitung nur im Online-Modus, (schnelle) Internetverbindung zwingend notwendig

 Kosten

Verschiedene Kosten-/Lizenzmodelle verfügbar → grundsätzlich Kosten pro User

Kostenlos, keine versteckten Kosten

 

Maintenance

Vierteljährliche Releases; manuelles Server-Update nötig wenn on-premise, kein Handlungsbedarf bei Tableau Online

Kontinuierliche Updates vonseiten Google Data Studio, kein Handlungsbedarf

 

Usability

Active Directory möglich

Einfacher Zugriff über Google-Account, problemlose und simultane Zusammenarbeit möglich

 

Visualisierungen

Einfache Visualisierungen verfügbar, viele Freiheiten für individuelle Anpassungen 

Grosse Auswahl an einfachen Visualisierungsmöglichkeiten, dazu weitere Community-Visualisierungen

 

Technische Umsetzung

Riesige Auswahl an built-in Konnektoren – von CSV über SQL zu spatial files

Einfache Anbindung die weiteren Google Produkte (BigQuery, Google Analytics, Google Ads, ...)

Grosse Auswahl an Konnektoren. Weitere Konnektoren können kostenpflichtig hinzugefügt werden. Ein xslx-Upload ist nicht möglich

 

Tooltips sind individuell anpassbar, auch Visualisierungen sind in Tooltips möglich

Tooltips werden automatisch von GDS erstellt und sind nicht veränderbar

 

Maximal 10'000 Pixel Seitenlänge pro Dashboard

Charts pro Seite sind limitiert

 

Verschiedene Layouts (Desktop, Tablet, Mobile) sind für dasselbe Dashboard möglich

Nur eine Layoutmöglichkeit pro Dashboard

 

 

Sonstiges

Grosse Community, kostenlose Lernvideos, zusätzlich sind kostenpflichtige Tutorials und Schulungen verfügbar

Grosse Community, viele kostenlose Lernvideos in der Google Academy

 

Fazit

Google Data Studio bietet sich für den Einstieg in die Welt der Datenvisualisierung an. Mit dem kostenlosen Visualisierungstool von Google lassen sich auch ohne grosse Vorkenntnisse schnell und unkompliziert Dashboards erstellen und aussagekräftige Reportings entwickeln. Besonders wer sich bereits im Google Universum bewegt, hat mit Google Data Studio ein Visualisierungstool zur Hand, welches ohne aufwändiges Setup eingesetzt werden kann. 

Während Google Data Studio also durch den einfachen und kostengünstigen Einsatz überzeugt, glänzt Tableau mit Performance und Individualität. Besonders bei Projekten mit grossen Datenmengen oder komplexen Berechnungen bietet sich die Nutzung von Tableau an. Tableau als Datenvisualisierungstool ermöglicht ausserdem eine individuelle Gestaltung von Graphen sowie eine flexible Nutzung auf verschiedenen Endgeräten. Für einige Unternehmen dürfte das ausschlaggebende Argument jedoch die Datenhoheit sein: So können die visualisierten Daten beim Einsatz von Tableau “im Haus” behalten werden. 

Sowohl Google Data Studio als auch Tableau überzeugen als Visualisierungstools. Ein klarer Sieger lässt sich im Vergleich nicht ausmachen – das hängt zu stark vom jeweiligen Use-Case und den spezifischen Anforderungen ab.