Magazín ze světa digitálního marketingu
Pozadí vlevo Pozadí vpravo

Vizualizační nástroje. Poradíme vám, podle jakého klíče vybrat ten pravý

V minulých článcích věnovaných Business Intelligence jsme prošli důvody, proč dává smysl BI řešit, kde všude může firmě pomoci a v jednoduché formě jsme představili i jeho technickou stránku. Nedílnou součástí Business Intelligence je reporting, pro jehož účely se využívají vizualizační nástroje. Mezi nejpoužívanější vizualizační nástroje v dnešní době patří například PowerBI, Tableau, GoodData nebo Google Data Studio. A proto se na ně podíváme zblízka.

Power BI

Zdroj: powerbi.microsoft.com

Každý z těchto nástrojů má svá pozitiva i negativa. Tak například Power BI je specifické tím, že si velice dobře rozumí se sadou Office 365, což pochopitelně souvisí s tím, že Power BI je dílem Microsoftu. Skvěle si samozřejmě rozumí s Excelem. Přenosy dat z jednoho programu do druhého jsou velice snadné, což se může leckdy hodit. Není to ale jen o Excelu, vytvořené reporty a dashboardy si můžete stáhnout v podobě prezentace v PowerPointu. Další výhodou Power BI je skvělá kompatibilita s mobilními zařízeními. Velkým benefitem je také možnost komunity přidávat vlastní vizualizace do různých knihoven, kde je můžou sdílet s ostatními.

Díky tomu můžete například zobrazit data pomocí různě velkých rybiček v akváriu, což by se vám v ostatních vizualizačních nástrojích jen tak nepovedlo. A koneckonců samotná velikost komunity kolem Power BI se dá označit za jedno velké pozitivum, neboť čas od času každý potřebuje s něčím poradit, a když na většinu takových problémů naleznete odpovědi ve fórech, značně vám to ulehčí práci. Pojďme na negativa. Načítání většího množství dat zabere v porovnání s ostatními nástroji poměrně dost času a stejně tak jejich publikace. Další negativa se v podstatě pojí s limity základní neplacené verze. Ta totiž například nepovoluje sdílení sestav s dalšími uživateli ani možnosti zabezpečení a omezení přístupových práv. Navíc jste limitováni množstvím dat, které může jedna sestava obsahovat, a to na 1 GB. Tyto a další limitace se ovšem netýkají placených verzí, kterým se budeme věnovat příště.

 

Google Data Studio

Zdroj: Google Data Studio Sample Dashboard

Největší výhodou Google Data Studia (GDS) je, kromě toho, že je zdarma, jednoduchost vytváření vizuálů a práce s nimi. Dále s GDS souvisí nadstandardní možnosti propojení s dalšími Google nástroji (typicky Google Sheets, Google Analytics, atd.). Oproti free verzi Power BI je zde navíc obsažena možnost sdílení, která je velmi přímočará, stejně jako je tomu například u Google Sheets. Jednoduché metriky si navíc můžete připravit přímo v GDS.

Jak už jsem zmiňoval, jde o ideální nástroj pro jednoduché zadání, ale jakmile potřebujete něco složitějšího, narazíte na limity. Za zásadní limitaci považuji třeba to, že nemáte možnost slučovat či propojovat tabulky před samotnou vizualizací. GDS v porovnání s Power BI nabízí méně různých typů vizuálů a obecně i méně možností, jak si celé reporty upravit na míru. Chybí zde desktop nástroj, stejně jako u GoodData. Vizualizace nejsou tak úplně mobile-friendly. Na rozdíl od Power BI zde také nefungují dynamické vztahy nebo – chcete-li – interakce mezi jednotlivými vizuály.

Tableau

Zdroj: Tableau.com

V minulosti platilo, že hlavní předností Tableau je zpracování vizuálů, které byly považovány za „nejhezčí“ možná i nejpřehlednější. Power BI ale v tomto ohledu v posledních letech šlape Tableau na paty. Přesto má Tableau ještě v něčem náskok – na své si v tomto nástroji přijdou milovníci Drag-and-Drop feature, na níž je Tableau postaveno. S tím souvisí i jednoduchost používání tohoto nástroje a také to, že k tomu, abyste s Tableau mohli pracovat, nemusíte být „IT guru“. Nespornou výhodou je také robustnost a spolehlivost, a to i při práci s velkými daty. Nástroj je určen především pro velké korporace, a proto jeho autoři mysleli i na propojení se systémy, jako jsou Hadoop či SAP.

Komunita a fóra jsou také na dobré úrovni. Vždy, když se s někým bavím o Tableau, se jedna z prvních vět zákonitě týká vysoké ceny, kterou bych proto označil za hlavní negativum. Právě proto je Tableau většinou používáno ve větších korporacích. Občas se také mluví o tom, že uživatelská podpora není zrovna na nejvyšší úrovni.

 

GoodData

Zdroj: GoodData.com

Slovo, které asi nejlépe vystihuje GoodDatu (ano, mezi „dataři“ je zvykem název tohoto nástroje skloňovat podle vzoru žena), je komplexnost. A to v tom dobrém i špatném smyslu slova. GoodData dokáže do určité míry zajistit celý ETL proces. Široké možnosti tvorby metrik dovolují si vše možné napočítat v samotné GoodDatě. Pro tyto účely je zde i specifický analytický jazyk MAQL. A jak si asi dokážete domyslet – ne každý MAQL ovládá.

Na GoodDatě jsem si velice cenil toho, jak dobře zde jdou nastavit přístupová práva k datasetům, dashboardům či reportům. Uživatele navíc můžete zařadit do skupin, kterým přidělíte konkrétní práva – takže například pro jednu část oddělení uděláte skupiny s přístupem k datům tykajících se právě jejich oddělení. Obecně platí, že bezpečnost u GoodDaty je na vysoké úrovni. Co se týče negativ, považuji kromě zmiňované nutnosti umět MAQL a náročnější přípravy reportů za negativum cenu. Podobně jako Tableau si GoodDatu koupí spíše velcí hráči. Vizuální stránka tohoto nástroje je podle mého názoru tak trochu „outdated“, ale někomu se její zpracování může líbit. To můžete sami posoudit z náhledů jednotlivých nástrojů v tomto článku.

Tak který vybrat?

Pokud bych měl být maximálně stručný, doporučil bych vám se rozhodnout podle následujícího klíče: jestliže si potřebujete vytvořit jednoduché reporty nad jednoduchými daty – ideálně třeba nad jednou jedinou tabulkou – zvolte Google Data Studio. Jestliže jste velká firma s většími finančními možnostmi – zvolte Tableau. Ve všech ostatních případech – zvolte Power BI.

Stručné srovnání

Důvody, které mě vedou k tomuto klíči a k očividné preferenci Power BI, si můžete přečíst na následujících řádcích. Důležitých faktorů, které od sebe tyto nástroje odlišují, je hned několik. Vezměme například jednoduchost používání a rychlost učení se práce s nástrojem. Nejlépe v tomto ohledu hodnotím Google Data Studio, které se používá velice jednoduše. Následovala by dvojice Tableau a Power BI, a GoodData by skončila na pomyslném posledním místě, jelikož vyžaduje nejvíce know-how i pro jednoduché use cases.

Naopak v kategorii komplexita a pokročilá využitelnost by GDS skončilo poslední a vyhrály by Power BI a Tableau. Jinými slovy – vše, co uděláte v GDS, uděláte i jinde, ale naopak to neplatí. GoodData ještě pár let zpátky byla v této kategorii na absolutním vrcholu, avšak v posledních letech dle mého názoru zaspala a nechala se v tomto ohledu předběhnout zmiňovanými nástroji. Další faktor, který se může na první pohled znát nepodstatný, je grafické zpracování samotných vizualizací. Přestože je to především o subjektivním dojmu, dovolím si zde vyjít z názorů, se kterými se potkávám nejčastěji, Tableau a Power BI jsou nejatraktivnější, zatímco o GoodDatě se říká pravý opak.

Přemka vždy zajímala data a proto studoval matematiku, statistiku a finance. Nyní vede oddělení Business Intelligence, které pomáhá klientům převést řízení svých firem do efektivního "Data Driven Managementu". Ve volném čase se rád věnuje tenisu, atletice, squashi, avšak aktuálně nejvíce žije hokejem a firemním hokejovým týmem Taste HC.

« Zpět na odborné články

Související články

Komentáře k článku

Napsat komentář

Dejte vědět ostatním, co na článek říkáte. Nebo máte otázky? Sem s nimi! Vaši e-mailovou adresu nikomu nedáme, nebojte.

Odeslat komentář