QlikView VS Tableau

Os sistemas analíticos modernos passaram por uma transformação completa desde a chegada do big data. Com o aumento da diversidade e do volume de fontes de dados extraídas pelas empresas, surgiu a necessidade de atualizar para uma solução de análise mais significativa. A Forbes relata que até 2020 todo ser humano gerará impressionantes 1,7 MB de dados por segundo . Isso mostra que o big data tem o poder e o alcance para atingir todos os negócios em todo o mundo. Com esse aumento fenomenal de big data vem o desafio de utilizá-lo de forma eficaz para que ele faça o que deve fazer – ou seja, fornecer insights inestimáveis ​​para ajudar um negócio a crescer.

A essência do Big Data

A análise de big data desempenha um papel importante ao reduzir a complexidade e o tamanho dos dados em aplicativos de big data. Uma visualização é uma abordagem essencial para obter uma visão completa dos dados e descobrir valores de interesse para as partes interessadas e para o gerenciamento da diretoria. A análise de big data e a visualização de dados devem ser integradas perfeitamente para que funcionem melhor em aplicativos de big data. Big data existe em uma extensa gama de campos intensivos em dados, como estudos astronômicos e ciências ambientais e geográficas.

Big Data está ajudando as organizações a entender seus clientes e suas necessidades. O relatório da McKinsey afirma: Big Data tem o potencial de adicionar US$ 300 bilhões ao valor anual da indústria de saúde dos Estados Unidos e adicionar cerca de € 250 bilhões de valor anual potencial à Administração do Setor Público da Europa. Há um enorme impacto do Big Data testemunhado na economia global, quando apenas 12% das organizações começaram a implementar a estratégia. À medida que o número de empresas que adotam big data aumenta, o valor que emana dessa tecnologia adicionará várias camadas de benefícios de geração de receita para o cenário de negócios em geral.

Por que a visualização de dados é parte integrante do Big Data?

Para que o Big Data tenha um enorme impacto na forma como as informações são usadas, disseminadas e analisadas, a Visualização de Dados terá um papel importante. Existem muitas organizações que acham realmente desafiador interpretar dados, e é exatamente aí que a Visualização de Dados vem em seu socorro. É um termo genérico que descreve os esforços de uma organização para ajudar a compreender o significado dos dados convertendo-os em conteúdo visual. Existem muitos elementos importantes, incluindo padrões e tendências que muitas vezes passam despercebidos em dados baseados em texto, mas podem ser facilmente percebidos com a Visualização de Dados. Também ajuda a digerir informações na forma de mapas de calor e representações gráficas ricas.

Uma imagem transmite o significado melhor do que um texto. Da mesma forma, a visualização de dados fornece acesso a elementos visuais ricos que melhoram a qualidade e a facilidade de compreensão das informações transmitidas. Outro benefício vital da visualização de dados é o estágio em que ela é empregada. Nesta fase, os dados analisados ​​passam dos cientistas de dados para as partes interessadas do negócio. O último grupo precisa ser apresentado com os insights de uma maneira significativa para que eles possam entender o impacto e a influência dos insights. É aqui que a visualização de dados é útil.

Se você não está tão familiarizado e ainda não começou a investir em Visualização de Dados e Big Data, então é a hora certa.

Benefícios do Big Data e da Visualização de Dados

Com o Big Data, você obtém uma vantagem competitiva que o ajuda a desvendar segredos sobre detalhes do cliente e outros elementos importantes que podem expandir seus negócios.

• O Big Data resolve problemas incorporando análises de autoatendimento e arquitetura em nuvem. Também ajuda as organizações a cortar custos e não investir em pessoal ou infraestrutura desnecessários.
• O Big Data também pode ajudar as organizações a entender como os clientes e outras pessoas percebem seus produtos para que possam modificar seu marketing, se necessário.
• A Visualização de Dados ajuda a absorver informações de maneiras mais construtivas. Ele permite que os usuários obtenham uma infinidade de informações sobre as condições de negócios.
• As organizações que utilizam a estratégia de visualização de dados provavelmente descobrirão as informações de que precisam no momento certo, o que aumenta a produtividade.

Entendendo o QlikView e o Tableau

Quando você começa a procurar ferramentas de visualização de dados, dois nomes populares aparecem no topo dos gráficos – QlikView e Tableau.

O QlikView tem mais de 4.500 clientes em mais de 58 países e, em média, adiciona 11 clientes por dia. É uma plataforma de descoberta de negócios que permite aos usuários descobrir insights mais profundos criando suas próprias análises avançadas usando subconjuntos de dados e dividindo-os da maneira que preferirem para fins de análise. Ele ajuda os usuários de negócios a analisar os dados e usar as descobertas para tomar decisões acionáveis. O QlikView compacta os dados e os salva na memória, onde podem ser acessados ​​para exploração instantânea por vários usuários.

Enquanto o QlikView é sobre Big Data, o Tableau é sobre visualização de dados. Um usuário pode conectar o Tableau a praticamente qualquer fonte de dados, incluindo o Microsoft Excel e dados baseados na Web. Ele fornece informações imediatas ao converter dados baseados em texto em visualizações visualmente atraentes e interativas. Ele funciona com a premissa de que a representação pictórica de dados (feita de forma incrivelmente atraente pelo Tableau) transmite uma mensagem melhor do que simples números e texto.

Alguns pontos positivos e inconvenientes

O QlikView e o Tableau têm algumas diferenças que os tornam exclusivos e adequados para tipos específicos de uso.

Pontos positivos do QlikView

O QlikView é uma das melhores ferramentas de inteligência de negócios, adicionando 11 clientes por dia globalmente. Tem uma pontuação mais alta na fidelidade do cliente e apresenta um desempenho satisfatório com uma ampla gama de recursos. É um dos poucos softwares de visualização que fornece uma plataforma integrada de inteligência de negócios e vem com excelentes manuais de treinamento e tutoriais que podem interessar aos usuários. O QlikView é fácil de implantar e configurável e começa a criar relatórios rapidamente.

A Gartner Inc. previu que aproximadamente 70% das organizações globais adotariam o processamento de dados na memória até o final de 2012, e o QlikView se tornou líder de mercado.

A facilidade de uso do QlikView o torna uma escolha padrão entre os consumidores empresariais médios. A IDC afirma que a taxa de sucesso do QlikView é de 98%, apoiando assim a enorme popularidade desta ferramenta de visualização de dados.

Negativos do QlikView

Quando comparado com seus concorrentes que fazem uma avaliação semelhante, os menus do QlikView têm muitas guias sem estrutura lógica, enquanto o Tableau possui uma interface gráfica de usuário mais organizada. Existem alguns recursos sofisticados, incluindo gráficos 3D e gráficos de barras desbotadas, que quase não têm valor comercial para a maioria das empresas de pequeno e médio porte. Suas saídas visuais consomem muito tempo na formatação, enquanto o Tableau tem fácil arrastar e soltar.

O QlikView é adequado para o seu negócio se você:

• Uma grande organização que pode usar suas várias ferramentas em vários departamentos
• Procurando por um tipo diferente de ferramentas de inteligência de negócios - versões OEM
• Lidar com enormes quantidades de dados e precisar de um software poderoso

Pontos positivos do Tableau

O Tableau surgiu em 2003, 10 anos depois do QlikView. Observou algumas deficiências na visualização de dados e aproveitou isso. A Tableau possui mais de 23.000 clientes em todo o mundo e está crescendo rapidamente. Se você já viu o Tableau, concorda que seus recursos de visualização são diversos. Para melhorar a compreensão, o Tableau incluiu recursos como mapas de bolhas e nuvens de palavras. Os mapas de árvore fornecem ao usuário a facilidade de adicionar conteúdo para gráficos. Os usuários podem compartilhar relatórios gratuitamente usando o Tableau. Ao contrário do QlikView, o Tableau oferece suporte a cubos e é brilhante no mapeamento. Os esforços de desenvolvimento da comunidade são notáveis, pois há blogs regulares, postagens em fóruns e tweets sobre o desenvolvimento. Ele possui alguns recursos poderosos, como análise de detalhamento e filtros.

Negativos do Tableau

O Tableau não permite a criação de grupos personalizados, o que é fundamental para as empresas. É mais lento que o Qlikview quando se trata de cálculos na memória. É um software caro que precisa de uma licença de desktop e um servidor separado. Se você quiser extrair os dados do seu sistema, terá que extrair, transformar e carregar; é um processo demorado.

O Tableau é adequado para sua empresa se você:

• Tentado por um formato de arrastar e soltar fácil e fácil de usar
• Procurando software escalável para usar dentro da organização
• Procurando por um excelente software de visualização de dados

O Tableau e o QlikView são ferramentas poderosas de BI. Qual deles você deve usar depende completamente de seus requisitos de análise de dados. Se a natureza do seu negócio é conectar-se a bancos de dados internos, armazéns, dados baseados na web, dados do Excel e outras fontes de dados, o QlikView é um ótimo software.

Se o foco principal da sua empresa é a visualização, o Tableau é o ideal para sua organização. O QlikView oferece uma ampla variedade de análises profundas e continua a desfrutar dos mais altos índices de satisfação do cliente.

O Tableau permite que os alunos criem painéis instantâneos e práticos. O quadro de enigmas em seu painel pode ajudar na leitura adicional do mapa das informações com controle superior sobre os dados.

Assinando

O resultado final é que ambas as soluções de software se enquadram no quadrante líder nos relatórios da Garnter Inc., enquanto continuamente trazem mudanças avançadas na indústria de BI. Depois de entender os prós e contras de cada um, você pode tomar uma decisão tática sobre qual software será mais adequado para suas necessidades específicas de visualização de big data.