Tableau vs. Power BI: análisis comparativo para elegir tu herramienta de visualización de datos

Los datos se han convertido en una fuente inagotable de información para cualquier negocio, pero es necesario visualizarlos correctamente y analizarlos para poder sacar conclusiones útiles. En la actualidad, las herramientas de Business Intelligence te permiten hacerlo, pero ¿cuál elegir? Te contamos cuáles son las principales diferencias entre Tableau y Power BI para que puedas sacarles el máximo rendimiento.ir objetivos de la organización en cualquier plataforma, y las estrategias de la empresa en su presencia online. Pero esta evolución, lejos de acabar aquí, no ha hecho más que empezar.

¿Qué es Tableau? el referente en visualización de datos interactiva y exploración profunda

Tableau es una herramienta desarrollada por Salesforce y es una de las más utilizadas para realizar análisis de datos ya que permite una visualización interactiva de los datos además de ayudar a los analistas y científicos de datos a explorarlos en profundidad. En un primer momento fue concebida para profesionales con amplios conocimientos en el campo del análisis de datos, pero en la actualidad, gracias a su flexibilidad, permite la adaptación de datos complejos en dashboards muy visuales, lo que hace que estos sean muy comprensibles. Entre sus puntos fuertes destaca la interconexión de datos de distintas fuentes, realizar operaciones de limpieza y crear paneles personalizados con un sistema muy intuitivo.

¿Qué es Power BI?

Power BI, por su parte, ha sido desarrollado por Microsoft y destaca por su integración total con el ecosistema Microsoft. Esto hace que sea una opción muy interesante para empresas y profesionales que usan de manera habitual Excel, Azure o Microsoft 365. Power BI, permite actualizar los datos en tiempo real en sus dashboards y uso de consultas en lenguaje natural que permite analizar los datos. Entre sus utilidades destacan las de transformar, modelar y visualizar datos de forma sencilla, por lo que es muy utilizado por analistas SOC, BI Analysts y Data Analysts sin experiencia previa en herramientas avanzadas de visualización.

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Tableau vs. Power BI: la comparativa definitiva punto por punto

Ya conoces qué puede hacer cada una de las herramientas en cuanto a análisis de datos se refiere, pero si quieres utilizarlas ¿sabes cuál es la que te interesa más? Te mostramos la comparativa definitiva punto por punto para que puedas sacarles el máximo partido.

Facilidad de uso y curva de aprendizaje: ¿cuál es más sencilla para empezar?

Power BI es más fácil de usar para quienes comienzan en el mundo del Business Intelligence ya que cuenta con una interfaz intuitiva, está diseñada para usuarios de Excel y no requiere conocimientos técnicos avanzados. En cambio, Tableau está pensado para usuarios con experiencia, por lo que el aprendizaje y el dominio de la misma es más complicado.

Capacidades de visualización de datos y flexibilidad creativa

Tableau presenta una mayor calidad en cuanto a visualización de datos gracias a la interactividad y profundidad de sus gráficos ya que permite realizar visualizaciones de datos con facilidad. Esto la convierte en una herramienta muy interesante para encontrar distintas vertientes de un mismo dato. Por su parte, Power BI también cuenta con herramientas interesantes en cuanto a visualización, aunque, a diferencia de Tableau, ofrece una menor libertad en cuanto a creatividad se refiere.

Conectividad de datos

Ambas herramientas permiten conectarse a muchas fuentes, pero Power BI lo hace a través de un proceso de conexión más simple gracias a que se integra de manera nativa con los servicios de Microsoft. Si usas Tableau, aunque también permite estas conexiones, deberás conocer previamente los datos que vas a importar, lo que se traduce en una mayor necesidad de experiencia para utilizarlo.

Preparación y modelado de datos (ETL)

Power BI cuenta con Power Query, una herramienta que permite preparar y transformar datos de forma rápida, flexible y con una gran capacidad de análisis de datos. Tableau utiliza Tableau Prep, muy avanzada en cuanto a la preparación y modelado de datos. La principal diferencia entre estos dos aspectos, es que Power BI cuenta con una comunidad importante que permite resolver problemas de forma sencilla, algo con lo que no cuenta Tableu al potenciarse por una herramienta menos conocida.

Integración en el ecosistema empresarial (Microsoft 365 o Salesforce)

Para quienes trabajan en entornos Microsoft, Power BI se integra perfectamente con Excel, Teams y SharePoint. Tableau, al estar vinculado a Salesforce, es más interesante para empresas que usan CRM y soluciones de Salesforce. Por tanto, la elección de uno u otro, dependerá del ecosistema tecnológico de cada organización.

Precio y modelo de licencia

Power BI es más asequible, ya que tiene una versión gratuita que presenta muchas funcionalidades. Además, si necesitas herramientas más avanzadas, dispones de planes de pago que tienen un precio bastante ajustado. Tableau, por su parte, aunque dispone de versiones gratuitas y educativas, tiene un modelo más caro y enfocado a grandes empresas.

Comunidad, soporte y recursos de aprendizaje

Aunque ambas herramientas cuentan con comunidades que permiten resolver dudas y mejorarlas día a día, Power BI cuenta con mayor cantidad de tutoriales en YouTube y foros oficiales. Tableau tiene una comunidad especializada y un soporte técnico de calidad, por lo que la elección, en este caso dependerá de si se prioriza cantidad o calidad del soporte.

Capacidades avanzadas: inteligencia artificial y análisis de datos

En la actualidad la IA y el Machine Learning son fundamentales para el análisis de datos, por lo que las herramientas de Business Intelligence deben adaptarse a estas tecnologías. En este contexto ¿cuál de las dos es más interesante?

Integración de IA y Machine Learning en cada plataforma para análisis predictivo

Power BI cuenta con herramientas de IA integradas con Azure Machine Learning y lo que hace que pueda trabajar con modelos en Python o R. Gracias a sus funciones de lenguaje natural es más sencillo descubrir datos. Tableau, por su parte, ha integrado Einstein AI tras su adquisición por Salesforce, aunque sus capacidades siguen siendo menos conocidas que las de Microsoft.

Cómo estas herramientas se conectan con el rol y las habilidades del Data Scientist

Un Data Scientist puede sacar mayor provecho de Tableau en entornos donde la visualización interactiva sea esencial, pero, Power BI se adapta mejor a analistas de negocio y usuarios de Excel que están comenzando a aplicar conceptos de IA y ML en sus proyectos.

Veredicto: ¿qué herramienta de visualización de datos es mejor para ti?

La elección de una u otra dependerá de tu perfil y necesidades concretas, por ello te damos algunas claves para que sepas cuál debes elegir y en qué puede ayudarte cada una de ellas.

• – Perfil 1. Analista de negocios o usuario de Excel avanzado que busca escalar: en estos casos, Power BI es la mejor opción ya que es más fácil de manejar, cuenta con un precio más asequible y permite la integración con Excel.
  – Perfil 2. Data analyst o Data scientist con foco en la exploración visual profunda: si quieres una herramienta avanzada para crear dashboards interativos y profundizar en el análisis visual de los datos, Tableu debe ser tu elección ya que podrás sacarle mayor partido que a Power BI.
  – Perfil 3. Pequeña y mediana empresa (PYME) o gran corporación: para PYMES, Power BI es más conveniente por el precio, facilidad de uso y porque es rápido de implementar. Las grandes empresas, especialmente si usan Salesforce, pueden preferir Tableau ya que tienen una mayor capacidad para analizar un gran volumen de datos en profundidad.

El camino para dominar la visualización de datos: la formación como base del éxito

Tanto si eliges Tableau como Power BI, la clave está en la formación continua ya que necesitarás dominar la visualización de datos si quieres convertirte en Data Analysts, Analist SOC o Científico de Datos. Así que siempre será una buena inversión apostar por programas formativos especializados en Business Intelligence, Visualización de Datos o Inteligencia Artificial y Machine Learning para poder sacar el máximo partido a estas herramientas.