BI Battle: Tableau vs. QuickSight

Was führt ein Unternehmen zum Erfolg? Oftmals spielt die gezielte Analyse von unternehmensrelevanten Daten eine zentrale Rolle. Um aus der Datenflut fundierte Geschäftsentscheidungen abzuleiten, ist der Einsatz von Business Intelligence (BI) unverzichtbar [1]. Wenn Sie sich bereits mit dem Thema BI beschäftigt haben, ist Ihnen Tableau mit Sicherheit ein Begriff. Es zählt seit über einem Jahrzehnt zu den am weitesten verbreiteten Tools zur Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Daten [2]. Cloud-basierte Lösungen rücken jedoch immer stärker in den Fokus, da Unternehmen ihre Datenlandschaft zunehmend in die Cloud verlagern [3]. In diesem Zusammenhang wird auch Amazon QuickSight als Cloud-native BI-Plattform immer relevanter. Obwohl QuickSight bisher eine deutlich kleinere Nutzerbasis als Tableau verzeichnet, erfreut es sich dank seiner nahtlosen Integration in die Amazon-Web-Services-Cloud und einem flexiblen Preismodell wachsender Beliebtheit. [4] Doch welche Analyseplattform passt besser zu Ihren Anforderungen? Im Folgenden werden sich die beiden Kontrahenten in sieben Disziplinen messen, um Ihnen die Entscheidung zu erleichtern.

Für Organisationen, die bereits Amazon Web Services (AWS) nutzen, bietet QuickSight eine besonders hohe Kosteneffizienz. Es kann ohne zusätzlichen Integrationsaufwand auf AWS-Datenquellen wie S3, Redshift oder RDS zugreifen und profitiert davon, dass innerhalb der AWS-Infrastruktur in der Regel niedrige bzw. keine Gebühren für die Datenübertragung anfallen [8]. Tools wie AWS Trusted Advisor helfen zudem, Einsparpotenziale zu identifizieren und optimal zu nutzen. Darüber hinaus können für QuickSight geringere Schulungskosten als für Tableau anfallen, da es im Allgemeinen schneller zu erlernen ist – dies macht es insbesondere für Teams mit begrenzter BI-Erfahrung attraktiv [9] [10].

Im Bereich der analytischen Funktionen hat Tableau die Nase vorn. Es bietet eine breitere Palette an Tabellenfunktionen und erlaubt sowohl verschachteltes als auch dynamisches Partitionieren und Sortieren. Darüber hinaus sind die statistischen Analysemöglichkeiten in Tableau umfangreicher: Während in QuickSight lediglich Referenzlinien verfügbar sind, stellt Tableau zusätzlich Referenz- und Distributionsbänder bereit. Letztere ermöglichen es beispielsweise, verschiedene Quartile zusammen mit dem Median in einer Ansicht darzustellen und die Zwischenräume farblich hervorzuheben.

Ein weiterer Vorteil von Tableau ist das Feature Dynamic Zone Visibility. Damit können Sie nicht nur die Sichtbarkeit einzelner Visualisierungen steuern, sondern auch Filter, Legenden und ganze Container basierend auf einer Userinteraktion oder dem eingeloggten User dynamisch ein- und ausblenden. QuickSight ermöglicht es Ihnen lediglich, einzelne Visualisierungen mittels Parametern und Filtern anzuzeigen bzw. zu verbergen – die Kontrolle erfolgt somit nicht wie in Tableau direkt im Dashboard.

Sowohl in Tableau als auch QuickSight finden Sie Machine-Learning-basierte Forecast-Funktionen, die keine Programmierung Ihrerseits erfordern. Mit diesen Funktionen können beispielsweise zukünftige Verkaufszahlen prognostiziert und in Liniendiagrammen dargestellt werden. Zudem ist QuickSight in der Lage, Anomalien zu erkennen und den Nutzer per E-Mail darüber zu benachrichtigen. Tableau bietet in diesem Zusammenhang das Feature Explain Data an, das Korrelationen und Verteilungen analysiert und statistische Erklärungen zu Ausreißern liefert – allerdings werden hier keine automatisierten Benachrichtigungen generiert. Darüber hinaus können Sie in QuickSight mit wenigen Klicks Auto-Narrative erstellen, die prägnante Einblicke liefern und sich automatisch an die Datenbasis anpassen. Vergleichbar dazu präsentiert Tableau Pulse – eine speziell für mobile Geräte entwickelte Lösung – Business Usern in einem personalisierten und kontextabhängigen Format relevante Metriken und Trends. [11] [12]

Beide Plattformen verfügen außerdem über KI-Assistenten, die mittels Natural Language Processing (NLP) Benutzeranfragen interpretieren. Der Tableau Agent ermöglicht es Ihnen, Diagramme innerhalb eines Chats zu erstellen und anschließend in einem Arbeitsblatt zu bearbeiten. Auch QuickSight Q unterstützt eine dialogbasierte Datenexploration: Über das Feature Topics lassen sich durch einfache Fragestellungen Visualisierungen generieren, die Sie in ein Dashboard ziehen und weiter anpassen können. Zudem erstellt das Q-Feature Executive Summary eine Zusammenfassung des gesamten Dashboards, während Data Stories einen Fließtext zu bestimmten Sachverhalten verfasst. Zwar bietet auch Tableau Data Stories an, allerdings beschränken sich diese auf stichpunktartige Zusammenfassungen einzelner Visualisierungen. [12] [13]

Tableau punktet im Vergleich zu QuickSight mit einer deutlich größeren User-Community, die eine Fülle an Ressourcen zum Lernen und zur Problemlösung bereithält. Neuen Nutzern wird somit der Einstieg in Tableau erleichtert, da sie auf Tutorials und Foren zurückgreifen können, die selbst für sehr spezifische Fragen hilfreiche Antworten liefern. Die Community rund um QuickSight wächst zwar stetig, erreicht jedoch bei Weitem noch nicht die Ausmaße der Tableau-Gemeinschaft.

Verglichen mit QuickSight unterstützt Tableau insgesamt eine umfangreichere Palette an Datenquellen – sowohl im Cloud- als auch im On-Premise-Bereich [14]. QuickSight lässt sich hingegen mit einer größeren Anzahl von AWS-Quellen verbinden [15]. Nutzt ein Unternehmen bereits das AWS-Ökosystem zur Datenhaltung, so erweist sich QuickSight dank seiner nahtlosen Integration in AWS-Services als die performantere und kosteneffizientere Wahl. [16] [9]

Um die Daten auf die Visualisierung in QuickSight vorzubereiten, können diese beispielsweise in AWS Glue oder Amazon Athena mittels Code und Datenpipelines transformiert werden. Diese Lösungen sind hoch skalierbar, setzten jedoch fundierte Kenntnisse in SQL, Python oder Spark voraus. Tableau stellt mit Tableau Prep ein Tool zur Datenaufbereitung bereit, dessen visuelles Userinterface auch von Business-Analysten ohne Programmiererfahrung problemlos genutzt werden kann. Im Vergleich zu den genannten AWS-Services ist Tableau Prep jedoch nicht für Datensets im Petabyte-Bereich geeignet und verfügt über weniger Optionen hinsichtlich Transformationen und Job-Scheduling.

Für die Verknüpfung von Daten bietet Tableau vielseitigere Möglichkeiten als QuickSight, wobei die sogenannten Relationships besonders hervorzuheben sind. Diese dynamischen Joins werden pro Arbeitsblatt je nach Kontext automatisch optimiert, um die Performance zu verbessern – etwa durch Aggregation der Daten oder Anpassung des Verknüpfungstyps. [17] Zudem können Sie in Tableau mittels Blending zwei veröffentlichte Datenquellen in ausgewählten Visualisierungen zur Laufzeit joinen, ohne sie auf der Datenebene zu kombinieren [18]. QuickSight hingegen unterstützt lediglich Standard-Joins, die sich nicht kontextbedingt anpassen – Aggregationen oder die Art der Verknüpfung sind im Vorfeld selbst festzulegen [19].

Da QuickSight ein serverless und managed Service ist, müssen Sie sich nicht um Updates, Backups oder Serverskalierung kümmern. Falls Sie das Pay-per-Session-Modell wählen, ist es zudem nicht erforderlich, bei einem Anstieg der Leseranfragen User-Lizenzen hinzuzukaufen. Tableau Cloud ist ebenfalls ein managed Service; im Gegensatz zu QuickSight müssen Sie jedoch bei einer Zunahme der Useranzahl zusätzliche Lizenzen erwerben, die auch dann Kosten verursachen, wenn sie nicht aktiv genutzt werden. Als Cloud-natives Tool kann QuickSight zudem flexibler auf volatile Nutzungsmuster reagieren — selbst bei extremen Lastspitzen bleibt die Leistung stabil [20]. Falls Sie hingegen eine vollständige Kontrolle über die Infrastruktur wünschen, bietet Ihnen Tableau Server die Möglichkeit, On-Premise- oder Cloud-Ressourcen manuell zu konfigurieren und benutzerdefinierte Skalierungsrichtlinien festzulegen [21].

Die In-Memory-Data-Engines beider Plattformen spielen eine entscheidende Rolle für deren Performance. Hyper skaliert bis zu einer Milliarde Zeilen, ist jedoch von der eingesetzten Hardware abhängig – für sehr große Datensätze sind möglicherweise Konfigurationen und Optimierungsstrategien nötig, um eine adäquate Abfragegeschwindigkeit zu erreichen [22]. Auch die SPICE-Engine von QuickSight unterstützt bis zu einer Milliarde Datenzeilen, wobei Sie sich nicht selbst um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern müssen [23]. Allerdings unterliegt SPICE der Einschränkung, dass alle Sekundärtabellen in einem Join zusammen nicht größer als 20GB sein dürfen, während Hyper diesbezüglich kein Limit definiert [24]. Des Weiteren kann ein Hyper-Extrakt nicht nur als eine große logische Tabelle gespeichert werden, sondern auch in Form der zugrunde liegenden physischen Tabellen. Im letzteren Fall werden Joins erst zum Abfragezeitpunkt ausgeführt, was insbesondere bei sehr umfangreichen Extrakten die Performance verbessern kann. [25]

Des Weiteren hat Tableau im Bereich Multi-Tenancy die Nase vorn: Mit der Möglichkeit, Daten, Dashboards und Berechtigungen in separaten Sites zu isolieren, können verschiedenen Abteilungen eigenständige Analytics-Umgebungen zur Verfügung gestellt werden [26] Um mit QuickSight eine ähnliche, aber trotzdem nicht so granulare Isolation zu erreichen, müssten Sie über AWS Organizations mehrere Accounts einrichten. Dies würde einiges an Setup- und Managing-Aufwand bedeuten – etwa die Definition von Account-übergreifenden IAM-Rollen [27].

Falls Ihnen Kosteneinsparungen besonders wichtig sind, ist QuickSight mit seinem günstigen Lizenzmodell und der Pay-per-Session-Option die bessere Wahl. In der Disziplin Funktionalität schlägt Tableau QuickSight um mehrere Nasenlängen, da Sie in Tableau maßgeschneiderte Visualisierungen erstellen und fortgeschrittene Funktionen nutzen können. Diese umfangreichen Features gehen jedoch mit einer steileren Lernkurve einher.

Die KI-Tools von Tableau und QuickSight ermöglichen es Ihnen, mit minimalem manuellen Aufwand wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Dashboards zu erstellen. Im ML-Bereich überzeugt QuickSight besonders mit automatisierten Funktionen – beispielsweise zur Erkennung von Anomalien. Die jeweiligen KI-Angebote müssten jedoch noch umfassender verglichen werden, um fundierte Aussagen treffen zu können.

QuickSight ist vorteilhaft, wenn Sie vorwiegend mit AWS-Datenquellen arbeiten möchten; im Gegensatz dazu unterstützt Tableau eine größere Vielfalt an On-Premise und Multi-Cloud-Quellen. In AWS stehen mächtigere Tools zum Laden und Aufbereiten der Daten zur Verfügung, wohingegen Tableau kontextabhängige Joins anbietet, die man in QuickSight vergeblich sucht.

QuickSight punktet als serverless und managed Service mit einer hohen Flexibilität, während Tableau Server Ihnen die Kontrolle über Ihre gesamte Infrastruktur ermöglicht. Die in-memory Engines beider Analyseplattformen liegen in etwa gleich auf, da beide eine hoch performante Datenanalyse gewährleisten.

Für komplexe Teamstrukturen eignet sich Tableau besser, da es ein besonders granulares Berechtigungsmanagement zulässt. Des Weiteren muss sich QuickSight in punkto Multi-Tenancy geschlagen geben, da es nicht wie Tableau die Isolierung verschiedener Analytics-Umgebungen erlaubt.

Für welche BI-Plattform Sie sich letztendlich entscheiden, hängt von Ihrem individuellen Bedarf ab. QuickSight ist der kostengünstige Champion im AWS-Umfeld, während Tableau als etabliertes Tool komplexe Analysen mit Bravour meistert.