BI & DataViz : comparaison de Tableau et de Qlik Sense

Les deux champions de la "BI Moderne" se ressemblent à plus d'un titre. Mais ils sont aussi des différences. L'un semble plus scalable. Et l'autre plus ergonomique.

Alors qu'il y a de plus en plus de challengers, la bataille pour la première place parmi les outils de Business Intelligence pour l'analytique en libre-service se résume souvent, au final, au duo Tableau et Qlik.

Mais quels sont les véritables facteurs différenciateurs entre ces deux applications de DataViz ?

« C'est principalement une question d'approche », avance David Menninger, analyste chez Ventana Research, « Qlik Sense est plus adapté à la construction de tableaux de bord qui affichent l'évolution des mêmes informations chaque jour. Tableau est plus adapté pour fouiner et voir ce qui se passe ».

Il tempère rapidement la différence en expliquant que les deux applications sont plus semblables aujourd'hui qu'elles ne l'ont été dans le passé.

Pour mémoire, Qlik a d'abord émergé comme une plate-forme managée, avec un puissant moteur de traitement de données - tandis que Tableau était vu comme un outil de requêtes ad hoc qui a surtout été vendu aux métiers, séduits par ses fortes capacités de visualisation.

Ceci étant, Qlik a investi massivement dans ses capacités de visualisation, le mettant presque à égalité avec Tableau, ajoute David Menninger.

Et depuis sa création, Tableau a introduit une foule de fonctionnalités d'entreprise - y compris son nouveau moteur de données, Hyper - qui, selon l'éditeur, permettent à l'application de scaler jusqu'à l'analytique Big Data.

Tableau vs Qlik Sense : les vraies différences

Même si les deux outils se rapprochent, cela ne signifie pas qu'ils n'ont pas de véritables différences.

L'ancien dirigeant de Qlik, Donald Farmer - actuellement directeur de TreeHive Strategy - affirme pour sa part que Qlik a toujours une longueur d'avance sur les fonctionnalités d'entreprise. En particulier, sur la gestion des accès aux données et sur la capacité à scaler pour supporter des workloads importants.

D'un autre côté, admet-il, Tableau propose plus de connecteurs, ce qui permet aux utilisateurs d'accéder facilement à des sources de données comme Teradata ou SAP HANA. Tableau a également un coup d'avance dans les capacités de visualisation pures.

Historiquement, Qlik est plus scalable. L'atout de Tableau est que les gens l'adorent et que c'est très bien conçu
Donald Farmer, TreeHive Strategy

Au-delà de la technologie, les clients font généralement état d'expériences très positives dans leurs rapports avec l'éditeur c qui a permis à Tableau de développer une base fidèle de "fans" parmi ses utilisateurs.

« Historiquement, Qlik est plus scalable que Tableau ; cela a été un fort différentiateur », résume Donald Farmer. « L'atout de Tableau est que les gens l'adorent. Et que c'est très bien conçu ».

« Hyper » change (un peu) la donne

Au cours des dernières années, le moteur de données de Qlik lui a donc donné un avantage certain en entreprise. L'éditeur a construit son produit autour de ce moteur ce qui l'a aidé à s'adapter aux cas d'utilisation des groupes.

Mais pour contrer Qlik, Tableau a lancé « Hyper ». L'éditeur affirme que ce nouveau moteur de données permettra à son application de s'adapter à des cas d'utilisation beaucoup plus lourds, y compris l'analyse temps réels des données de l'Internet des objets.

Les cadres de Tableau ont été clairs sur la façon dont le changement est destiné à positionner Tableau comme un véritable back-end BI de l'entreprise et pas comme un simple outil de DataViz.

Après les premiers essais, Hyper semble offrir des améliorations substantielles de performance par rapport au précédent moteur de Tableau, constate David Menninger. Mais pour lui, le fait qu'il s'agisse d'une technologie In-Memory a ses limites intrinsèques.

« Alors que les volumes de données continuent de croître, ce s'avère être aujourd'hui un moteur In-Memory robuste peut devenir un moteur léthargique dans quelques années », résume-t-il. « Je crois que Hyper reste une phase de transition ».

Une grande partie de la technologie de Qlik est également construite sur un moteur In-Memory. Logiquement, pour David Menninger, ces limitations du In-Memory appliqué au Big Data devraient donc également affecter Qlik.

Dernière mise à jour de cet article : avril 2018

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