Looker vs Tableau: 궁극적인 비교
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- Amber de Ligt
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데이터 시각화 및 분석 도구에는 다양한 선택 사항이 있습니다. 시장에서 가장 인기 있는 선택 중 두 가지는 Looker와 Tableau입니다. 이 포괄적인 가이드에서는 가격, 기능 등과 같은 주제에 대해 자세히 다룰 것입니다. 우리는 또한 RATH (opens in a new tab)와 같은 대안적인 솔루션도 살펴볼 것입니다. RATH는 오픈 소스 AI 기반 데이터 분석 도구로, 고려할 가치가 있습니다.
Looker: Google의 BI 도구
Google 소유의 Looker는 사용자가 쉽게 데이터에 액세스하고 시각화할 수 있는 현대적인 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구입니다. LookML이라는 고유한 데이터 모델링 언어를 사용하여 복잡한 쿼리 및 사용자 정의 시각화 작성 프로세스를 간소화합니다. Looker의 기능에는 드릴다운 시각화, 사용자 정의 대시 보드 등이 포함됩니다.
Looker 가격
가장 자주 묻는 질문 중 하나는 "Looker 비용은 얼마입니까?"입니다. Looker 가격은 웹 사이트에서 공개되지 않지만, 사용자당 월별 기준으로 설정됩니다. 실제 월별 비용은 사용자 수와 필요한 구체적인 기능에 따라 다를 수 있습니다.
Tableau: 강력한 데이터 시각화 도구
Salesforce 소유의 Tableau는 대화형 및 공유 가능한 대시 보드를 만들 수 있도록 해주는 인기 있는 BI 도구입니다. Tableau의 쿼리 언어는 SQL을 기반으로 하여 사용자가 다양한 방식으로 데이터를 조작할 수 있습니다. Tableau는 차트, 지도 등 다양한 시각화 옵션을 제공합니다.
Tableau 가격
Tableau 가격도 사용자당 월별 기준으로 설정되며, 귀사의 규모 및 요구 사항 따라 다양한 계획이 제공됩니다. 가격 정보는 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
Looker 대 Tableau: 주요 차이점
Looker와 Tableau를 비교할 때, 의사 결정 과정에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 다음 기준을 고려해 보십시오.
데이터 모델링
Looker의 데이터 모델링 기능은 복잡한 쿼리 작성을 간소화하는 고유한 LookML 언어에 의해 구동됩니다. 대규모 데이터 세트나 사용자 지정 시각화가 필요한 조직에서는 이것이 큰 장점이 될 수 있습니다. 반면에 Tableau는 데이터 모델링에 SQL을 사용하므로 일부 사용자에게 더 친숙할 수 있지만 LookML보다 유연성이 떨어질 수 있습니다.
시각화 옵션
Looker와 Tableau 모두 다양한 시각화 옵션을 제공하지만, 맞춤화 및 사용 용이성에 차이가 있습니다. Looker의 드릴 다운 시각화 기능을 사용하면 사용자가 데이터를 자세히 살펴볼 수 있으며, Tableau는 더 다양한 시각화 옵션을 제공합니다.
통합
Tableau와 Looker는 통합이 가능하여 두 도구의 기능을 모두 활용할 수 있습니다. 그러나 일부 조직에서는 모든 데이터 분석 요구 사항을 위해 단일 도구를 사용하는 것을 선호할 수 있으므로 통합은 우선순위가 낮아질 수 있습니다.
가격 측면
Looker vs Tableau 가격은 일부 조직에서 결정 요인이 될 수 있습니다. 두 도구 모두 사용자당 월별 기준으로 가격이 설정되지만, 실제 비용은 필요한 기능 및 사용자 수에 따라 다를 수 있습니다. 어떤 도구가 귀사에 가장 적합한 가치를 제공하는지 결정하기 위해 두 도구의 가격 모델을 비교하는 것이 중요합니다.
대체 솔루션: RATH
Looker와 Tableau 모두 우수한 BI 도구이지만, 더 저렴한 대안인 RATH (opens in a new tab)와 같은 대체 솔루션도 고려할 가치가 있습니다. RATH는 자체 호스팅할 수 있는 오픈 소스 AI 기반 데이터 분석 및 시각화 도구입니다.
RATH의 특징
RATH의 주요 기능 중 일부는 자동 데이터 분석, 맞춤형 시각화 및 AI 기반 통찰력입니다. RATH를 사용하면 광범위한 기술 지식이나 경험이 필요하지 않고 멋진 상호작용 가능한 시각화와 데이터에서 적극적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. RATH의 사용 편의성과 강력한 AI 칩입 기능을 결합하여 데이터의 능력을 활용하려는 조직에 매우 적합합니다. 예를 들어 RATH의 ChatGPT로 제공되는 기능으로 쉽게 AirTable 데이터를 시각화할 수 있습니다.
RATH와 오픈 소스 대체품
RATH는 데이터 분석 공간에서 빠르게 성장하는 오픈 소스 데이터 시각화 도구입니다. 기존의 Tableau와 같은 전통적인 BI 도구 대신 더 큰 유연성과 제어력을 제공하는 오픈 소스 대체품을 더 많은 조직이 찾고 있습니다. Tableau 오픈 소스 대체품 (/articles/tableau-open-source-alternatives)과 주요 제공 사항에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.
전통적인 BI 배경을 가진 사용자를 위해, RATH는 수동 탐색이라는 Tableau와 유사한 사용 방식을 제공합니다. 다른 변수들을 드래그 앤 드롭하여 매우 관리 가능한 차트를 생성할 수 있습니다 (opens in a new tab). 등록 된 사용자와 일반 사용자 간의 계절간 관계 탐색에 관한 다음 데모 비디오를 시청하세요.
관심이 있으신가요? 최신 오픈 소스 데이터 시각화 도구를 지금 확인하세요.
Looker vs. Tableau vs. Power BI
BI 도구의 세계에서 선택할 수 있는 옵션은 다양합니다. Looker와 Tableau 외에도, Microsoft의 Power BI도 인기 있는 선택지 중 하나입니다. Power BI vs. Tableau vs. Looker 비교할 때, 각 도구는 조직의 요구 사항과 자원에 따라 각각 장단점이 있습니다.
Power BI는 사용 편의성과 다른 Microsoft 제품과의 통합으로 알려져 있습니다. 그러나 Looker나 Tableau와 같은 수준의 맞춤형 제어력을 제공하지 않을 수 있습니다. 이러한 도구들 사이에서 최종 선택은 가격, 기능 및 조직의 특정 요구 사항 등 요소에 따라 결정됩니다.
마무리
Looker 대 Tableau 논쟁에서는 일반적인 해결책이 존재하지 않습니다. 하나의 도구보다는 다른 도구마다 각자 강력한 데이터 시각화 및 분석 기능이 있지만, 데이터 모델링, 가격 및 통합 옵션 측면에서 차이가 있습니다. 조직의 요구 사항과 자원을 신중하게 고려한 후 BI 도구를 선택하는 것이 매우 중요합니다.
또한 RATH와 같은 대체 솔루션도 무시되어서는 안됩니다. 오픈 소스, AI 기반 데이터 분석 도구인 RATH는 데이터의 능력을 활용하려는 조직에게 비용 효율적이고 유연한 옵션을 제공합니다. 다양한 BI 도구의 기능, 가격 및 기능을 비교함으로써 조직의 데이터 분석 요구 사항을 가장 잘 충족시킬 수 있는 결정을 내릴 수 있습니다.
AI 기반 도구인 RATH 및 ChatGPT-4가 비즈니스를 변환하는 방법 및 데이터 분석에 대한 자세한 정보는 ChatGPT-4 데이터 분석(/articles/chatgpt-4-data-analytics) 및 오픈 소스 데이터 시각화 도구의 성장하는 추세을 볼 수있는 문서를 참조하십시오.