Qlik Sense und Power BI gehören zu den führenden Tools für Business Intelligence (BI). Beide bieten Möglichkeiten, Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und Einblicke zu skalieren. Doch bei genauerem Hinsehen gibt es grundlegende Unterschiede. Dieser Leitfaden beleuchtet die Stärken und Schwächen beider Plattformen anhand von 14 Schlüsselfaktoren, die für Unternehmen relevant sind.

1. Datenvisualisierung

Eine gute BI-Lösung sollte nicht nur ansprechende Visualisierungen erstellen können, sondern auch explorative Analysen direkt in den Visualisierungen ermöglichen, um neue Zusammenhänge aufzudecken.

Qlik Sense:

• Bietet über 30 responsive Visualisierungen.
• Unterstützt explorative Analysen ohne Einschränkungen durch vorgegebene Abfragepfade.
• Nutzt KI und maschinelles Lernen (ML) zur Erkennung von Mustern und Anomalien.

Power BI:

• Verfügt über eine breite Palette an Visualisierungstools.
• Einschränkungen bei der Datenexploration durch vorab definierte Abfragewege.
• Visualisierungen sind auf feste Bildschirmgrößen zugeschnitten und erfordern für mobile Geräte separate Designs.

2. Interaktive Dashboards

Dashboards sollten nicht statisch sein, sondern interaktive Datenanalysen ermöglichen.

Qlik Sense:

• Nutzt eine einzigartige assoziative Engine für explorative Datenanalysen in Echtzeit.
• KI-gestützte Funktionen wie automatische Einsichtserzeugung und Interaktion in natürlicher Sprache.

Power BI:

• Eingeschränkte Interaktivität durch die SQL-basierte Engine.
• Interaktivität ist auf vorab definierte Abfragen beschränkt, wodurch viele Zusammenhänge unentdeckt bleiben.

3. Gesamtkosten (Total Cost of Ownership)

Die Bewertung der Gesamtkosten geht über die Lizenzgebühren hinaus und berücksichtigt Implementierung, Skalierbarkeit, Wartung und Support.

Qlik Sense:

• Keine versteckten Kosten. Alle Funktionen wie Alerting und AutoML sind in der Lizenz enthalten.
• Skalierung erfolgt ohne Zusatzkosten.

Power BI:

• Niedrige Einstiegskosten, aber steigende Zusatzkosten bei erweiterten Funktionen oder wachsender Nutzeranzahl.
• Separate Kosten für Funktionen wie Power Automate oder Premium-Features.

4. Erweiterte Analysen (Augmented Analytics)

Moderne BI-Tools integrieren KI und ML, um tiefere Einblicke zu ermöglichen.

Qlik Sense:

• Vollständig integrierte KI-Funktionen durch den Insight Advisor, inklusive natürlicher Sprachverarbeitung und automatischer Einsichtserzeugung.

Power BI:

• Bietet einige KI-Funktionen wie Co-Pilot und Q&A, jedoch begrenzt und häufig mit zusätzlichen Konfigurationsaufwänden verbunden.

5. Maschinelles Lernen und prädiktive Analysen

Die Fähigkeit, ML-Modelle zu erstellen und prädiktive Analysen durchzuführen, wird immer wichtiger.

Qlik Sense:

• Bietet AutoML-Funktionen für Geschäftsanwender mit vollständiger Erklärbarkeit.
• Nahtlose Integration mit vorhandenen Data-Science-Tools und Echtzeit-Connectors.

Power BI:

• Nutzt Azure ML, das als separates Produkt für Data Scientists konzipiert ist.
• Begrenzte Integration mit externen Datenquellen und zusätzliche Kosten für Azure-Dienste.

6. Vielseitige Anwendungsfälle auf einer Plattform

Eine BI-Plattform sollte alle Anwendungsfälle unterstützen, von der Datenexploration bis zur Einbettung von Analysen.

Qlik Sense:

• Einheitliche Plattform für alle Anwendungsfälle mit einem durchgängigen Datenpipeline-Ansatz.

Power BI:

• Fokus auf grundlegende Anwendungsfälle, erfordert jedoch oft zusätzliche Microsoft-Produkte für erweiterte Szenarien.

7. Aktionsauslösung (Triggering Action)

Die Fähigkeit, aus Analysen direkte Maßnahmen abzuleiten, ist essenziell.

Qlik Sense:

• Intelligentes, datengetriebenes Alerting und Workflow-Orchestrierung mit Automatisierungsfunktionen.

Power BI:

• Grundlegende Alerting-Funktionen für einzelne KPIs; umfangreichere Funktionen erfordern Power Automate.

8. Governed Self-Service

Governance und Selbstbedienungsfunktionen sollten Hand in Hand gehen, um Vertrauen und Effizienz zu fördern.

Qlik Sense:

• Zentralisierte Daten- und Inhaltsverwaltung mit robusten Sicherheitsfunktionen und standardisierten Datenmodellen.

Power BI:

• Dezentrale Datenverwaltung, was zu höheren Kosten und Komplexität führen kann.

9. Mobile BI

Die Möglichkeit, Daten mobil zu analysieren, ist in einer zunehmend mobilen Arbeitswelt entscheidend.

Qlik Sense:

• Native App mit lokalem Betrieb der Analytics-Engine für interaktive Analysen, online und offline.

Power BI:

• Mobile App bietet nur begrenzte Analysefunktionen und eingeschränkte Alerting-Möglichkeiten.

10. Skalierbarkeit

Eine BI-Lösung muss große Datenmengen und Nutzerzahlen ohne Leistungseinbußen unterstützen.

Qlik Sense:

• Assoziative Engine ermöglicht Echtzeitanalysen mit riesigen Datenmengen und vielen Nutzern.

Power BI:

• Begrenzte Datenkapazität in der Pro-Version (1 GB pro Dataset); Skalierung erfordert teure Premium-Upgrades.

11. Eingebettete Analysen

Die Möglichkeit, Analysen in andere Systeme einzubetten, ist für viele Unternehmen entscheidend.

Qlik Sense:

• API-first-Ansatz mit umfassender Unterstützung für moderne Web- und Anwendungsstandards.

Power BI:

• Eingeschränkte Self-Service-Funktionen in der SDK-Integration.

12. Datenquellen kombinieren

Die Integration und Verarbeitung von Daten aus mehreren Quellen ist ein Muss für BI-Tools.

Qlik Sense:

• Assoziative Engine ermöglicht komplexe Datenkombinationen ohne SQL-Einschränkungen.

Power BI:

• Zusätzliche Produkte wie One Lake notwendig; höhere Kosten und Komplexität bei der Integration.

13. Plattformarchitektur

Flexibilität in der Bereitstellung ist essenziell für moderne Unternehmen.

Qlik Sense:

• Plattformunabhängig mit Unterstützung für Multi-Cloud, Hybrid- und On-Premise-Lösungen.

Power BI:

• Abhängig von Azure; keine echten Hybrid-Optionen.

14. Datenkompetenz (Data Literacy)

Ein gutes BI-Tool sollte Nutzer auf allen Kompetenzniveaus unterstützen und fördern.

Qlik Sense:

• Schulungsprogramme wie Qlik Continuous Classroom fördern Datenkompetenz auf allen Ebenen.

Power BI:

• Eingeschränkte Interaktivität für Endnutzer, was die Selbstständigkeit einschränkt.

Fazit:

Die Wahl zwischen Qlik Sense und Power BI hängt stark von den individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens ab. Beide Plattformen bieten leistungsstarke Funktionen, unterscheiden sich jedoch deutlich in ihren Ansätzen, ihrer Flexibilität und ihrer Gesamtstrategie.

Qlik Sense bietet eine umfassendere und skalierbarere Lösung, die besonders für Unternehmen mit komplexen Datenanalysen, großen Datenmengen und einer Vielzahl von Anwendungsfällen geeignet ist. Es ermöglicht explorative, dynamische Analysen und kombiniert modernste Technologie mit hoher Benutzerfreundlichkeit.

Power BI hingegen punktet mit einem niedrigen Einstiegspreis und einfacher Integration ins Microsoft-Ökosystem, stößt jedoch bei großen, komplexen Datenmodellen und einer zunehmenden Nutzeranzahl schnell an seine Grenzen.

Für Unternehmen, die Wert auf langfristige Skalierbarkeit, Flexibilität und modernste Analysefunktionen legen, ist Qlik Sense die zukunftssichere Wahl. Power BI kann für kleinere Unternehmen oder Teams eine gute Option sein, die einfache Berichte und Visualisierungen benötigen.

Die Entscheidung sollte letztlich auf einer genauen Bewertung der Unternehmensziele, Budgetvorgaben und technischen Anforderungen basieren.
 

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