Self-Service BI: Qlik Sense oder doch lieber Power BI?

Qlik gehört seit Jahren zu den Marktführern im Bereich Business Intelligence und hat seit 2014 mit Qlik Sense ein Produkt auf dem Markt, das vor allem auf Self-Service BI ausgerichtet ist. Mit Power BI hat Microsoft einen würdigen, cloudbasierten Mitstreiter ins Leben gerufen, der die BI-Szene ordentlich in Aufruhr versetzt hat.

Wie unterscheiden sich die beiden Tools? Welche Gemeinsamkeiten weisen sie auf? Und ist es Microsoft gelungen, die BI-Krone komplett an sich zu reißen? Ich bin den Fragen auf den Grund gegangen.

Datenanbindung

Sowohl Qlik Sense als auch Power BI verfügen über vielfältige Möglichkeiten, Datenquellen anzubinden. Dabei werden alle gängigen Datenquellen wie Dateien (Excel, CSV), Datenbanken (SQL, Oracle) oder Onlinedienste (Salesforce, Google Analytics) unterstützt. In Verbindung mit der Azure Cloud bietet Power BI ein großes Spektrum an verknüpfbaren Diensten und hat durch das sehr gute Zusammenspiel mit Azure an dieser Stelle leicht die Nase vorne.

Datenmodellierung

In Power BI erfolgt die Modellierung und Transformation von Daten entweder über die Oberfläche oder über die Query Language „M Script“. Datentabellen können direkt auf der Oberfläche bearbeitet, verknüpft und manipuliert werden. Dadurch ergibt sich vor allem für unerfahrenere Nutzer die Möglichkeit, komplexe Datenmodelle zu erstellen, ohne dabei tiefgreifende Programmierkenntnisse vorweisen zu müssen.

Qlik Sense bietet ebenfalls die Möglichkeit, Daten über einen Skript-Editor oder die Oberfläche zu verknüpfen. Beim Verwenden der Oberfläche (Data Manager) wird automatisch ein Skript generiert, das über den Editor angepasst werden kann. Qlik bietet in Sachen Scripting eine sehr robuste und leistungsfähige Engine, die es erlaubt, hoch komplexe Datenmodelle in einer In-Memory-Umgebung zu erstellen. Um den vollen Umfang der Qlik-Möglichkeiten im Bereich Datenmodellierung zu nutzen, sind Programmierkenntnisse sehr zu empfehlen.

Durch ihre Skriptsprache, die Associative Engine und das Zwischenspeicherformat QVD setzt Qlik in Sachen Datenmodellierung und -transformation den Maßstab, den es für Microsoft noch zu erreichen gilt.

Visualisierung

Beide Tools bieten eine Vielzahl von Visualisierungsmöglichkeiten an, die über Drag & Drop in einen Bericht eingefügt werden können. Mit Hilfe von Expressions bzw. Measures können dynamische Formeln erstellt werden, die eine benutzerdefinierte Auswertung der Daten ermöglichen.

Durch Extensions kann die Anzahl von Visualisierungen bei beiden Tools erweitert werden. Vor allem Power BI überzeugt hier durch eine Vielzahl von verifizierten Extensions im Microsoft Marketplace. In Sachen Formatierung liefert Power BI umfangreiche Einstellmöglichkeiten. So können Objektgröße, ihre Platzierung, Schriftarten und Farben beliebig eingestellt werden.

Qlik Sense hingegen punktet mit programmierbaren Formeln für die Farbgebung, die ein dynamisches Anpassen von Visualisierungen zulassen. Durch das assoziative Verhalten der Daten verfügt Qlik Sense über eine sehr gute Interaktivität der Objekte und erlaubt so tiefgreifende Einblicke in eine Datenstruktur.

Veröffentlichen

Nach dem Erstellen des Datenmodells und der Visualisierungen in Power BI Desktop können sogenannte Datasets und Berichte im Power BI-Dienst (Cloud) oder dem Berichtsserver veröffentlicht werden. Sollen Berichte für andere Benutzer freigegeben werden, erfordert dies zwingend eine zusätzliche Power BI Pro-Lizenz. Erst dann können Nutzer, die ebenfalls eine Power BI Pro-Lizenz besitzen, diese Inhalte über die Cloud in ihrem Browser, auf ihrem Tablet oder auf einem Smartphone konsumieren. Für Benutzer ohne Power BI-Lizenz können einzelne Berichte als Website oder als iFrame veröffentlicht und so zur Verfügung gestellt werden. Über Azure können eine Vielzahl von Microsoft- und Partnerdiensten angebunden und als Stack Private oder Public Cloud betrieben werden.

Qlik Sense-Applikationen werden nach dem Erstellen im Hub über die Qlik Management Console in einem öffentlichen Stream veröffentlicht. Dies kann wahlweise auf einem Server oder – falls vorhanden – in der Cloud passieren. Für die einzelnen Streams können Berechtigungen vergeben werden, die die Nutzung der Streams regeln. Nutzer können Berichte über den Browser oder iOS-Geräte abrufen und analysieren sowie über die Cloud selbst erstellen oder über einen Browser konsumieren. Bis dato erlaubt es Qlik ausschließlich, die eigenen Services in der Cloud zu betreiben.

Self-Service

Beide Tools sind sehr gut für Self-Service BI geeignet. Das Erstellen von personalisierten Reports und Visualisierungen sowie dynamischen Dashboards erfolgt über Drag & Drop und führt mit wenig Übung rasch zum Ziel. Einfache Datenmodelle können, wie oben beschrieben, schnell und einfach selbst erstellt werden. Bei komplizierteren Datenmodellen ist es vorstellbar, dass ein Entwickler das Datenmodell bereitstellt und der Self-Service User sich seine eigenen Visualisierungen und Reports zusammenstellt. Für Anwender mit wenig Programmiererfahrung ist Power BI das einfachere Tool für die Datenmodellerstellung, da selbst komplexere Modellierungen mit der Oberfläche erstellt werden können.

Einbinden in eigene Applikationen

Power BI-Berichte können als HTML-Code vollständig in eine Website oder einen Blog eingebettet werden. Sie sind komplett interaktiv und synchronisieren sich mit dem Power BI-Dienst. Mit dem Power BI Embedded-Migrationstool können Dashboards, Berichte oder einzelne Kacheln in eigene Anwendungen integriert werden. Objekte werden dabei mit einem JavaScript-Code implementiert und können so zum Beispiel frei über CSS gestylt werden. Für das Analysieren von Daten braucht der Endbenutzer dabei keine Power BI-Lizenz. Da Power BI Embedded ein Azure-Dienst ist, synchronisieren sich Änderungen an den Objekten oder dem Dataset automatisch mit der eigenen Anwendung und sorgen so für eine ständige Datenaktualität.

Qlik Sense-Objekte können über die Object ID in Mashups implementiert werden. Das Aussehen ist jedoch nur bedingt über CSS formatierbar. Des Weiteren gibt es momentan keine Möglichkeit, Mashups in der Qlik Cloud zu betreiben.

Die Königsfrage

Microsoft hat in den letzten Jahren eine Menge Boden auf die etablierten Unternehmen im BI-Bereich gutgemacht. Durch die Fokussierung „anwendbar für jedermann“, das einfache Teilen und Einbinden von Berichten und generell die Cloud als zentraler Punkt des gesamten Produkts scheint es derzeit so, dass Microsoft mit diesen Aspekten auf das richtige Pferd gesetzt hat.

Qlik ist nach wie vor eine Macht in Sachen datenzentrierter Auswertung, in denen aufwendige und komplexe Analysen und Datenmodelle erstellt werden müssen. Die Associative Engine ist noch immer die leistungsfähigste und robusteste Methode im BI-Bereich. Den Wandel hin zu einem cloudbasierten Produkt, in dem ein einfaches Teilen und Einbinden in andere Applikationen möglich ist, hat Qlik ein wenig verschlafen, jedoch wird in diesem Bereich gerade nachgelegt.

Endgültig kann nicht geklärt werden, welches dieser beiden Tools das bessere ist. Es kommt wie immer darauf an, was Sie haben möchten und was Sie bereits besitzen.

Sie dürfen aber gespannt darauf warten, wie sich die BI-Tools weiterentwickeln, da vor allem Microsoft mit den unternehmensweit vorhandenen Ressourcen und der Manpower ein ernst zu nehmender Kandidat für das Business-Intelligence-Zepter ist.

 

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