QlikView и Tableau: особенности и различия систем
QlikView и Tableau – два передовых продукта в области бизнес-аналитики, имеющих при этом отличные условия для оптимального использования. Данное независимое сравнение было произведено нами для того, чтобы Вы могли оценить данные продукты с точки зрения своих задач, возможностей и ситуации в компании и сделать выбор в пользу более подходящего Вам решения.
Отличия Tableau и QlikView:
Оба приложения предназначены для
исследования и анализа данных, но
QlikView предполагает подход разработчика, а
Tableau аналитический. В QlikView встроен собственный ETL-обработчик, поэтому можно грузить и обрабатывать любые данные. Tableau требует уже хороших данных.
Загрузка данных в обоих приложениях требует определенных технических знаний. В Tableau и QlikView можно соединять различные источники данных, такие Excel, текстовые файлы, databases. В Tableau проблем не возникает, если это «плоские» таблицы, но в остальном нужно быть внимательным и следить со связями между таблицами. Загрузка данных в Tableau происходит быстрее и проще (для пользователя) и это является одним из основных отличий.
В Tableau очень легко визуализировать данные - пользователь изначально может и не знать, что хочет увидеть, но за счет простоты измены визуализации, смены компонентов, типов диаграмм и фильтров может построить любые графики. В QlikView пользователь должен иметь достаточно хорошее представление о том, что он хочет увидеть, перед тем как начать строить отчет – это занимает большее время.
Если пользователь нуждается в отчетах, расчете большого количества показателей, то QlikView лучше справиться с этой задачей, но при этом требуется больше времени и знаний.
Если пользователь имеет хорошие данные, больше изучает и углубляется в них, а не делает отчеты, нуждается в быстрой смене разрезов/показателей, то Tableau является оптимальным продуктом.
Преимущества QlikView
1) Анализ миллионов строк данных;
2) Данные нужно обрабатывать перед загрузкой;
3) Достаточно редко происходит изменение отчетности.
Tableau оптимален, если:
1) Анализ миллиардов строк данных;
2) Готовые данные для аналитики;
3) Очень часто происходит изменение отчетности.
Минусы Tableau:
1) Параметры. Невозможно использовать динамические параметры, формулы для расчета значений, динамически названия формул, изменять значение одного параметра при смене другого и тд. Это лишает возможности создания дашбордов, сравнения YTD без выбора периода
2) Нельзя сравнивать агрегированные и не агрегированные данные. Например, запись вида [OrderDate]<=max([OrderDate]) неверна. Также, в IF условии должны быть либо агрегированные, либо нет условия и выражение
3) Не обрабатывает иерархические связи (за исключением дат).
4) Нет глобального поиска
5) Оптимизация производительности является сложной задачей.
6) Дополнительные средства разработки. Tableau делает ставку на визуализацию данных, забывая о синтаксисе выражений и тп. Таким образом, простая задача показа объекта в зависимости от параметра легкая задача в QlikView, но необходимо применении обходных путей в Tableau.
7) Нет возможности комментирования
Плюсы Tableau:
1) Легкость реализации сравнения по периодам
2) Визуализация данных.
3) Группы и наборы. Пользователь легко может выделить выборку, тогда как в QlikView пользователь должен написать след:
sum({Set1<Year=$::Year, Month=$::Month>} [Amount]) - sum({Set2<Year=$::Year, Month=$::Month>} [Amount]) что не каждый пользователь сможет написать.
4) Карты – одна из наиболее сильных сторон.
Практически все графики можно повторить в QlikView, но их настройка занимает достаточно много времени.
Преимущества Tableau перед QlikView
-
Визуализация данных. Один из основных моментов, который выделяет Tableau в толпе BI-systems.
-
Разработка в графическом интерфейсе, с помощью компьютерной мыши. QlikView здесь ничего предложить не может, все поля должны быть выбраны и настроены в диалоговых свойствах и рабочие панели имеют довольно статический макет.
-
Карты являются одной из наиболее сильных сторон Tableau. QlikView предлагает возможность имитации отображение карты, как фон для построения диаграмм, без возможности детализации по регионам и других дополнительных слоев. Tableau предлагает отличную функциональность, которая включает постоянно обновляемые карты и дополнительную информацию (по какой-то лицензии третьих сторон), например, население (без каких –либо дополнительных затрат для клиента).Хотя пока нет приличной детализированной карты России, есть возможность загрузить свои.
-
Группы и наборы. Tableau предлагает функцию легкого создания наборов «на лету» с применением функций сложения, пересечения и т.д. В QlikView пользователь должен понимать синтаксис для написания таких наборов:
-
sum({Set1<Year=$::Year, Month=$::Month>} [Amount]) - sum({Set2<Year=$::Year, Month=$::Month>} [Amount])
-
Создание динамических наборов в QlikView недоступно, требует создание новых структур и перезагрузки приложения.
Преимущества QlikView перед Tableau
-
Оптимизация производительности. При работе с QlikView вопрос производительности возникает только при работе с очень больший набором данных, но существует много мануалов по ее увеличению. Но в Tableau эта задача не является простой. Оптимизация SQL-запросов подразумевает наличие хороших технических знаний у пользователя.
-
Дополнительные средства разработки. Tableau делает ставку на визуализацию данных, забывая о синтаксисе выражений и тп. Таким образом, простая задача показа объекта в зависимости от параметра легкая задача в QlikView, но необходимо применении обходных путей в Tableau.
-
Потребность в ETL. Как и любой инструмент, работающий с базами данных, Tableau нуждается в возможности преобразования данных с целью их очистки. В QlikView данной проблемы нет.
Вывод:
Tableau является отличным Q&A инструментом , разработанный в основном для нетехнических пользователей. Однако, для построения сложных отчетов все же требуется участие IT-специалистов. Создание приложений в QlikView обычно требует участия IT-специалистов, однако на выходе получается более сложный и мощный набор инструментов для анализа.
Наши эксперты по построению систем бизнес-анализа рекомендуют использовать продукт Tableau (отчетность, работа с существующими хорошими данными) в случае, если у Вас в требованиях есть:
-
Существует или планируется к построению хранилище данных (DWH/DataWareHouse)
-
Использование с Big Data
-
Панели ключевых показателей (dashboards) с доступом в существующее хранилище данных (DWH/DataWareHouse) или в SSAS Multi-Dimensional Cubes
-
Возможность создавать dashboard и аналитику силами самих бизнес-пользователей и в качестве конечных решений использовать MS Excel/Tableau с данными из SSAS Cubes/Microsoft / SQL Server data
-
Легкость в визуализации существующих Excel PowerPivot баз данных
-
Web interface для панели ключевых показателей и аналитических приложений
-
Рассылка представлений для аналитики другим пользователям по запросу
Мы рекомендуем использовать QlikView (бизнес-аналитика, решение задач бизнес-пользователей, богатая экпертиза в различных отраслях) если у Вас в требованиях есть:
-
Разработка приложений с учетом опыта и с минимальным обучением
-
Быстрая in-memory аналитика с богатой визуализацией
-
Огромное множество пользовательских интерфейсов, решение бизнес-задач заказчика, включая доступ к приложениям через web и с помощью планшетов (iPad)
-
Возможность провалиться в данных до транзакции (до самого нижнего уровня), отсутствует агрегация
область |
характеристика |
Tableau |
QlikView |
Доступ к данным |
Локальные файлы (text, spreadsheet etc.) |
Да |
Да |
Реляционные базы данных (SQLServer, Oracle etc.) |
Да |
Да |
OLAP кубы (MSAS, Essbase etc.) (cм. Примечание 1) |
Да |
Нет (с коннекторами SAP BW, Cognos TM1 и др.) |
Online источники данных |
Ограниченные возможности |
Да |
Доступ к множеству источников |
Да |
Да |
Производительность (см. Примечание 2) |
Неограниченная |
Миллиарды строк |
Подход к разработке |
Модель доступа к данным |
Menu-based |
Scripting (with wizards) |
ETL (Извлечение трансформация и загрузка данных) (см. Примечание 3) |
Нет |
Scripting |
Вычисления |
IDE |
Scripting |
Контроль агрегации данных |
Да |
Да |
Кем создаются приложения (см. Примечание 4) |
Бизнес-пользователь |
Разработчик; Программист |
Принцип разработки (см. Примечание 5) |
via user interface |
syntax and scripting |
Дизайн пользовательского интерфейса |
Реализация принципа Drag-and-drop |
Частично |
Да |
Свободная разработка и размещение фильтров |
Ограниченные возможности |
Да |
Стандартная визуализация (таблицы, графики, гистограммы) |
Да |
Да |
Продвинутая визуализация |
Bullet |
Dial, sparkline, radar, minicharts |
Поддержка статистического анализа |
Да |
Да |
Вставка картинок и текста |
Да |
Да |
Картографическая визуализация (см. Примечание 6) |
Да |
Ограниченные возможности |
Поддержка web-браузера |
Да |
Да |
Usage |
Ad hoc аналитика |
Да |
Ограниченные возможности |
Нетиповая отчетность |
Да |
Да |
Дашборды |
Да |
Да |
Стандартная отчетность |
Да |
Да |
Коммуникация между пользователями (см. Примечание 7) |
Ограниченные возможности |
Да |
Оперирование |
Запуск с desktop |
Да |
Да |
Запуск с server |
Да |
Да |
User/Group безопасность |
Да |
Да |
Автоматизированная публикация отчетов |
Да |
Да |
Бесплатный просмотр |
Да |
Да |
Доступные платформы мобильных приложений |
iPhone/iPad |
iPhone/iPad, Android |
Лицензирование |
Срок действия лицензий |
неограничен |
неограничен |
Стоимость поддержки и обновлений |
20% от стоимости лицензий в год |
20% от стоимости лицензий в год |
Версия Single-user desktop |
Да |
Да |
Лицензия Named-user server |
Да |
Да |
Лицензия Session/document server |
Да |
Да |
Примечание 1.
Только Tableau может использовать SSAS Multidimensional и PowerPivot "local" Cubes как источники данных и строить к ним визуализацию.
Примечание 2.
Работая с QlikView, разработчику можно не думать об оптимизации производительности системы. Конечно, начиная с сотней миллионов записей, необходимо делать некоторый набор операций в этом направлении, но вопрос оптимизации не стоит на ежедневной повестке дня разработчика.
Примечание 3.
Как и другие BI инструменты, опирающиеся на хранилище данных, Tableau требует очищенных и трансформированных данных. Это также относится и к QlikView, однако в QlikView на этапе загрузки доступна реализация ETL и очистки данных, чего бывает более чем достаточно для решения задач разработки.
Примечание 4.
Как и другие BI инструменты, опирающиеся на хранилище данных, Tableau требует очищенных и трансформированных данных. Это также относится и к QlikView, однако в QlikView на этапе загрузки доступна реализация ETL и очистки данных, чего бывает более чем достаточно для решения задач разработки.
Примечание 5.
В отличие от QlikView, Tableau делает ставку не на синтаксис и написание скриптов, а на различные настройки и действия, выполняемые с помощью пользовательского интерфейса. С одной стороны позволяет пользователям моментально начинать работу и параллельное обучение, с другой стороны по мере повышения сложности реализуемых задач, пользователь сталкивается с необходимостью знания различных приемов и специальных действий, которые необходимо узнать у более опытных пользователей. В случае же QlikView разработка сложнее, но логичнее и имеет хорошо документированный синтаксис.
Примечание 6.
Карты это одна из сильных сторон Tableau. Встроенный уровень картографической интеграции настолько хорош, что не требует лицензий для дополнительных расширений. В QlikView карты фактически используются как «красочная подложка» для круговых диаграмм, без возможности выделения географических областей и создания более сложных визуализаций показателей. Для этого требуется покупка дополнительного расширения, например GeoQlik.
Примечание 7.
В отличие от QlikView, где производитель уделил отдельное внимание системе примечаний, закладок и обмена «находками» с коллегами в реальном времени, у Tableau отсутствуют сервисы, которые бы позволили пользователям обсуждать и делиться мыслями относительно информации в приложении.
Примеры одного и того же аналитического приложения в QlikView и в Tableau:
Tableau:



QlikView:



Cравнение QlikView и Tableau
QlikView
QlikView — это платформа, которая концентрируется на пользователе, как на получателе данных. Она позволяет ему исследовать свои данные по тем же принципам, что и разработчик, который занимается их обработкой. При этом, чтобы поддерживать гибкость в своем подходе к изучению и визуализации данных, система сохраняет связи между данными. Это позволяет пользователю вместе с куском данных, который он хотел найти, достать и другую релевантную информацию, которая также будет полезна.

Вообще, гибкость QlikView заслуживает отдельной похвалы, поскольку в нем можно изменить и подкрутить любую частицу любого объекта, что открывает огромные возможности для подстройки графиков и дашбордов под конкретную задачу. Вдобавок к этому, в QlikView есть и встроенный ETL, а это значит, что и базовые операции очистки и обработки данных в нем тоже можно проводить. С другой стороны это может обойтись достаточно дорого.
Особенности
Многие конкуренты QlikView признают его уникальность и пытаются воссоздать множество его функций, чаще всего — неудачно. Причина в том, что в QlikView реализована первая в мире, уникальная ассоциативная модель данных, то есть ПО управляет взаимосвязями между данными на уровне внутренних инструментов платформы, а не на прикладном. Это значит, что QlikView сохраняет таблицы данных в оперативной памяти, а любое значение из одной таблицы, связывается со всеми значениями из других таблиц.
Ключевые характеристики
В QlikView есть бесконечное количество полезных функций, которые помогают создавать продвинутые дашборды на основе данных из самых разных источников.
Во-первых, одна из таких функций — возможность инструмента автоматически распознавать связи между данными без какой либо предварительной конфигурации от пользователя, что в разы ускоряет процесс создания отчетов и дашбордов.
Во-вторых, еще одно замечательное свойство QlikView — это хранение данных в оперативной памяти сервера, что значительно ускоряет выполнение запросов, а следовательно и анализ данных. Более того, платформа может на ходу проводить агрегирование данных, а это тоже быстрее, чем делать это в два шага: сначала агрегировать, а затем уже доставать данные.
Конечно, хранение данных в оперативной памяти может показаться неэффективным подходом, однако QlikView отлично справляется с этой проблемой благодаря невероятной степени сжатия данных, минимизируя место, которое они занимают, до 10% от первоначального. Это стало возможным благодаря умелому использованию словарей данных и сохранению только самого необходимого для анализа.
Удобство использования
В отчетах и дашбордах QlikView легко разберется даже начинающий пользователь, но в то же время их достаточно тяжело создавать, поскольку для этого требуются продвинутые навыки разработки, мастерство SQL и некоторая практика в работе с собственным языком, встроенным в QlikView.
Цена
Считается, что QlikView — одна из самых дорогих BI платформ на рынке (больше информации о цене вы можете найти тут). Также, ее ценовая политика весьма запутана. Многие новички попадают в ловушку, прочитав лишь лицензионный договор компании, в котором все описано довольно расплывчато. Они не осознают, что на самом деле инструмент обойдется им вдвое дороже, поскольку в договоре написана цена за один «документ» (.tde файл), что для многих является неприятным сюрпризом. У конкурентов же, цены на их продукты весьма прозрачны и легко идентифицируемы.

При работе с QlikView главное — хорошо понимать, что именно тебе нужно и как, по-твоему, должен выглядеть конечный результат. Если же четкого образа у тебя еще не сформировалось, то кучу времени можно потратить, пытаясь совместить несколько листов данных, которые в итоге не понадобятся. Эта система позволяет делать действительно потрясающие вещи, если не отклоняться от выбранного курса на протяжении работы.
Таким образом, QlikView — подходящее решение, если вас не пугает программирование, и вы готовы вложить немного больше усилий в создание отличных отчетов и дашбордов.
Tableau

Еще одна крупная платформа — это Tableau. Как и большинство BI инструментов, Tableau специализируется на анализе данных через их визуализацию. В нем легко создавать интерактивные дашборды, которые позволяют изучить динамику, тренды и структуру данных, с помощью удобных и простых, но не менее эффективных графиков.
Как и многие другие сервисы, Tableau поддерживает множество разных источников данных, организованных в формате файлов (CSV, JSON, XML, MS Excel и др.), реляционных и нереляционных БД (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB и др.) и облачных систем (AWS, Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure).
Ключевое отличие Tableau от конкурентов заключается в его особой функции — смешивании данных — комбинировании данных из разных БД и источников. Также Tableau позволяет нескольким пользователям одновременно работать над отчетом в реальном времени. Еще, в платформе реализовано несколько способов того, как можно делиться отчетами: 1) публикуя их на сервере Tableau; 2) через e-mail Tableau Reader; 3) через доступ по ссылке. Такое разнообразие добавляет гибкости и снимает многие ограничения.
Отличительные особенности
Tableau обладает широчайшими возможностями визуализации: богатая библиотека платформы включает в себя облака слов, пузырьковые и древовидные диаграммы, которые позволяют достигнуть более высокого уровня понимания своих данных и их контекста.
Как уже было сказано, дашборды Tableau чрезвычайно гибки. Основные функции сервиса позволяют невероятным образом размещать элементы на дашборде и совмещать и накладывать их друг на друга любым образом, что очень полезно в эпоху эргономики рабочего места.
Tableau довольно дружелюбен для начинающих пользователей, платформа направлена на тех, кто до этого еще не вдавался в технические детали процесса визуализации. Эта цель достигается за счет интуитивно понятного интерфейса: все необходимое чаще всего достигается не больше, чем за 2 клика мышкой, фильтры найти легко, а все операции понятно задокументированы.
С Tableau легко работать не только с точки зрения разработки и создания отчетов, но и со стороны конечного пользователя — менеджмента. Дополнительные фильтры, создание новых параметров, простая и понятная интерактивность данных — все это значительно ускоряет принятие решений и делает их более эффективными.
Ключевые характеристики
-
Отличные возможности для распространения отчетов и дашбордов.
-
Поддержка более 30 типов данных.
-
Смешивание данных из разных источников.
-
Интеграция с R.
-
Самое активное сообщество пользователей, которые создают тысячи обучающих видео, блогов и форумов.

Удобство использования
Потрясающее удобство и легкость использования — главная причина, почему Tableau считают одним из самых простых для освоения BI сервисов, а лучше всего он себя проявляет при анализе структурированной информации. Импортировать данные, строить красивые графики, делиться ими и публиковать их в открытом доступе — ни одна другая платформа не может обеспечить пользователей настолько широкими возможностями при такой простоте. Более того, огромное количество различных руководств и гайдов практически обнуляет вероятность столкнуться с какими-либо трудностями.
Цена
Tableau имеет 3 различных продукта с тремя различными ценами: Tableau Desktop, Tableau Online и Tableau Server. Детальную информацию можно найти тут.
Tableau Desktop предназначен для отдельных пользователей и стоит 999$ в год за человека и 1,999$ для корпоративного пользования, включая поддержку. В первом случае предполагается подключение до 6 источников данных, а во втором — до 44.
Tableau Online — это облачная платформа с веб-интерфейсом, которую можно использовать бесплатно, но при условии, что все решения будут храниться на общем сервере и будут опубликованы в открытом доступе. Приватная же версия стоит 500$ в год за одного пользователя.
Наконец, Tableau Server — это монолитный бизнес-инструмент для компаний, которые управляют своими серверами и хотят иметь полный контроль над потоками данных и их безопасностью. Однако стоить такое удовольствие будет 10,000$ в год за 10 пользователей, а поддержка обойдется в дополнительные 25% от этой суммы.

Impressions from Tableau in comparison with QlikView
Below are my impressions from Tableau (which I haven't used in real projects yet) in comparison with QlikView -- tool I've been working with since 2009.
First thing I'd like to tell -- starting from version 8 Tableau can honestly be considered a truly mature product -- a big difference with what I saw two years ago. It's a smartly designed, feature-full and powerful analytic tool which is especially good for ad hoc query and analysis (Q&A). Prior to Tableau I considered BusinessObjects WebIntelligence to be the best Q&A tool on the market. However, in my picture of BI world this honorable title now belongs to Tableau.
Here is what I liked (not in order of importance):
State-of-art data visualization makes Tableau outstanding in the crowd of BI suites. Tableau people talk about "being creative with data" and it's easy to believe in this while looking at clean and elegant Tableau dashboards. By the way, in French tableau has two meanings -- painting and table. Artwork and data. Excellent match of brand and product concept.
Drag-n-drop authoring as cornerstone of analysis and design processes. That's what WebIntelligence was good at, but Tableau makes it even better, simpler and easier. Sadly QlikView has almost nothing to offer here -- fields still have to be picked from a cluttered properties dialogs and dashboards have rather static layout.
In Tableau there are (at least) two special types of dimensions: time and location. I like the idea of special dimensions in general because indeed some dimensions should be treated differently for more efficient analysis and Tableau demonstrates this very well. For instance location dimensions can easily be used for maps and spatial analysis. Time dimensions should be treated differently as well because almost in all cases information is relevant only in specific time context.
Maps is one of the strongest features in Tableau. Usually maps is a real pain for BI developers because support for maps usually is rather poor in BI platforms. Some of them provide mapping functionality via integration with 3rd party GIS platforms like ESRI or MapInfo. But level of integration is never good enough, not to forget additional licensing costs. Some (e.g. QlikView) imitate mapping by offering maps simply as a colorful background for scatter charts, without important capability of highlighting regions or providing additional visual layers. Tableau has done a good work here and offers excellent mapping functionality which includes regularly updated maps and complimentary information (e.g. population or income) licensed from 3rd parties (without any additional costs for customers).
Groups and Sets. Ability to dynamically group dimensions is not something unseen before in BI suites (e.g. in Cognos). However, creating naming sets on the fly, applying set algebra operations (introduced in Tableau 8) to them like addition, intersection, subtraction and calculating aggregates against sets is a very useful and practical feature, for some reason underestimated and neglected by major BI vendors. I can recall only BusinessObjects Set Analysis which was quite clumsy last time when I saw it a few years ago.
QlikView has not much to offer here. While it is possible to save different selections into bookmarks it's not possible to apply set algebra to them. Comparison of aggregates of two ad hoc sets is possible but requires knowing rather complex set analysis expression syntax which is a non-trivial task for even advanced business users. How many of them are capable to quickly write something like this?
sum({Set1<Year=$::Year, Month=$::Month>} [Amount]) - sum({Set2<Year=$::Year, Month=$::Month>} [Amount])
Despite developers of a QlikView application can implement comparison of sets in a dashboard, it's not available out of the box. Dynamic grouping (of dimensions) is not possible in QlikView at all -- grouping requires creating additional data structures and reloading the application.
Now let's talk about some disadvantages of Tableau.
Performance. Working with QlikView it's easy to forget what performance optimization is. Surely, there are some tricks how to improve performance for very large datasets (hundreds of millions of records) but this question rarely appears in daily agenda of a QlikView developer. Having subsecond response time on 20 millions of records even on a laptop is not something unusual. However, I suspect that question of performance optimization will rise much more often for Tableau applications which heavily rely on relational databases. And that's not so trivial task as it may seem.
SQL query optimization is not a trivial task itself and may include special indexing strategy, joins optimization strategy and use of various hints and tricks -- task that requires experienced database professionals and is simply impossible for a business user (who has a lot of other things to do besides query optimization).
However that wouldn't be so dramatic if that was the only thing to do. Tableau enhances source data with its own data (e.g. calculated fields, dynamic groups, sets, latitude and longitude for locations) and also makes in-memory cross-source joins. Therefore query optimization requires good understanding of how Tableau performs these operations under the hood, how it interacts with database and what are implications of different settings. This makes task of performance optimization even less trivial.
I've got impression that performance is not something that Tableau is ready to boast about. Calculation in-memory engine is much weaker and far not so sophisticated as QlikView's one. Not significant but interesting detail -- two demo databases in standard Tableau desktop installation have only 4'248 and 8'399 records respectively.
One more reason for concern is that both Tableau Desktop and Tableau Server exist only in 32-bit version. We were told that 64-bit version is being actively developed however as of now the only version available for customers is 32-bit.
Having in mind these concerns about performance I'm not sure that ability to directly work with very large datasets really becomes an advantage on practice. Yes, theoretically it's better to be able to query 10TB of data than not to be. But would it have any practical use if this could require a few hours of waiting time?
Advanced authoring. Contrary to QlikView, Tableau makes bet not on syntax and scripting but on various settings and actions performed via user interface. While it is good for fast start and early learning curve, as complexity of dashboards increases it eventually leads to necessity of knowing various hacks, tricks and workarounds. For instance making objects (charts, tables, text labels) appear or disappear depending on some parameter (variable) is a straight forward task in QlikView but is actually a hack in Tableau. And that's not good, because in case of QlikView there is albeit complex but logical and well documented syntax but in case of Tableau you will need to learn these hacks and tricks from someone else. Because sometimes it's near to impossible to understand logic behind them without help of more experienced developer. So finally experience of a user becomes largely defined by amount of various collected hints and trick.
Use of screen estate. It's hard to compete with QlikView in efficiency of screen estate use. QlikView offers various gadgets, in-line minicharts, easy management of object visibility which allows making dashboards very information rich. While it's a usual thing for a QlikView dashboard to have 10 listboxes, having 10 quick filters (analogue of listbox) on Tableau dashboard will most probably make it completely cluttered and barely usable. Also such thing as in-line minicharts simply doesn't exist in Tableau.
Need for an ETL. As any other BI tool that heavily relies on database engine Tableau needs cleansed and transformed data. In general this also is true for QlikView. However since loading script in QlikView is capable to perform light ETL and data cleansing therefore in many cases this is sufficient enough.
Lack of collaboration activities -- while I'm not quite excited about the way data annotation is done in QlikView (here is my point of view on data annotation) however it's present at least in this form and instant application sharing is simply awesome feature Tableau definitely needs something that would allow users discuss and share their findings.
Resume
Tableau is an excellent Q&A tool which is very well designed and suited for non-technical users. It is powerful, easy to use, highly visual and aesthetically pleasant. Good evidence that Tableau is a good fit for business users was audience of TCC2012 -- there were a lot of women and at the same time there were not many Indian developers which is not a typical case for a BI event.
However, promise of Tableau's execs and sales that "IT is not required with Tableau" is much less true than it might seem because involvement of IT personnel could be higher than expected as more complex dashboards become required.
QlikView applications usually require IT developers to create them, however the developers get much more flexible and powerful toolkit that allows them to create very information rich dashboards with fixed layout.
As vendor, Tableau is clearly on rise and the company seems healthy. Their product is developing rapidly, which unfortunately is not the case with QlikView -- I'm getting impression that QlikTech chronically under-invest in R&D and put too much on sales and marketing. There are lots of things in QlikView which wait to be modernized and improved very long time. However, its main killer feature -- ultra-fast in-memory engine -- is still unbeatable.
Posted by Dmitry Gudkov
Tableau vs Qlikview
Practical Computer Applications (PCA) evaluates Tableau, Qlikview and other excellent data visualization and BI products to select the most appropriate software to solve our clients business problems.
PCA implements Tableau and Qlikview Visualizations so most charts behave as interactive synchronized data filters and support advanced visual drill down, slicing and dicing functionality. PCA uses sophisticated calculated fields and formulas in both tools to implement custom business logic.
PCA uses the in-memory data engine, provided by both Qlikview and Tableau to enable fast interactions with huge data sets. While Qlikview in-memory columnar database has a more advanced and faster data engine, Tableau is able to use the disk space as a virtual memory to enable unlimited/scalable data for visualizations. In the “Data Engine department”, Qlikview is preferable if the analyst needs speed; Tableau is usually the better choice if scalability is the main requirement, and Tableau is generally used for PCA projects.
Tableau has a simple portfolio: Desktop, Server and Reader:
PCA uses Tableau Desktop to design data visualizations as Windows applications, to make the data visible, to enable analysts to interact with data and analyze them on their desktop and to deploy visualizations to Tableau Server.
PCA uses Tableau Server to convert data visualizations to multi-user web applications, to manage users and groups, to automate data updates and to provide multi-tenancy and security for users and data.
Tableau Reader is a free Windows application and PCA uses it to enable server-less distribution of data visualizations, to reduce IT requirements and to make world-class visual analytics available even to small businesses.
Tableau provides all Data Connectors, Adapters and Drivers (about 30 of them, in addition to ODBC, flat files, OData, Azure) to multiple data sources for free. Tableau has an excellent and native mapping functionality. For a more detailed comparison of Tableau vs. Qlikview please review the worksheet below:
Qlikview portfolio includes Client Tool, Server, Publisher, Information Access and Extranet Servers (as well as others like Workbench, PDF Reporting Server and at least three non-standard Data Connectors (in addition to ODBC and standard data connectivity))
PCA uses Qlikview Client to design data visualizations, to make the data visible, to enable analysts to interact with data on their desktops and to deploy visualizations to Qlikview Server.
PCA uses Qlikview Server to convert data visualizations to multi-user Web applications, to manage users and groups, to automate data updates and to provide security for users and data.
With Qlikview Publisher the PCA centralizes the distribution of Qlikview applications and automates data updates.
Qlikview Information Access Server allows unlimited public access to one visualization while Qlikview Extranet Server allows access to three visualizations via private web site(s).
Even on portfolio level, Qlikview has some warning flags/points from PCA point of view: portfolio is more complicated compare with Tableau, data connectivity is less sophisticated, multi-tenancy is not supported, and access to different Data Visualizations (Documents in Qlikview’s speak) is limited either by Server or by license. And yes, the access to each Qlikview Document (Data Visualization) requires $350 fee per named user per document.
On other hand, Tableau is the only Platform which allows to PCA to distribute Data Visualizations and Interactive Visual Reports server-less and for free, while maintaining the central Database, which is the (Central DB that is) advantage of all Smart Client applications, developed by PCA.
PCA uses Qlikview scripting for deeper customization of Data Visualizations if needed.
PCA experience is that the Analytical applications in many cases need to be able to use OLAP Cubes from SSAS (SQL Server Analytic Services) and Excel PowerPivot as data sources while preserving all Cube infrastructure, design, dimensions, measures and calculations. Qlikview currently does not support this functionality while Tableau is only advanced Data Visualization tool which can use SSAS Cubes and connect to PowerPivot. From this point of view Tableau is a much better choice for serious analytical applications.



Преимущества QlikView перед Tableau