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Looker Studio, Power BI et Tableau Software : quel est le meilleur outil de dataviz en 2023 ?

Avez-vous déjà eu l’occasion de créer un rapport à partir de vos données, quelle que soit la plateforme ? Si vous avez répondu “oui” à cette question, c’est tout à fait normal : la data […]

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Rédigé par Laetitia Deken - il y a 1 an et modifié le 07/06/2023 à 14:05

Ce que vous allez découvrir

  • Présentation des outils
  • Comparatif sur 6 points clés
  • Récapitulatif
  • Conclusion

Looker Studio, Power BI et Tableau Software : quel est le meilleur outil de dataviz en 2023 ?

Avez-vous déjà eu l’occasion de créer un rapport à partir de vos données, quelle que soit la plateforme ? Si vous avez répondu “oui” à cette question, c’est tout à fait normal : la data visualisation (“dataviz” pour les intimes ou les paresseux) est de plus en plus intégrée au sein des entreprises depuis quelques mois, voire quelques années pour certaines.

Pour les deux, trois personnes qui n’ont pas suivi le train en marche, visualiser ses données, c’est dévoiler leur potentiel grâce à la création de graphiques. En effet, pour ressortir quelques indicateurs de performances clés (dits KPI), il est plus simple de lire un camembert ou une carte géographique plutôt qu’une feuille de calcul. Et tout cela en temps réel ! Que demander de plus ?

Un rapport bien construit et structuré devient un allié précieux à la prise de décisions stratégiques !

En 2023, il existe une multitude d’outils sur le marché de la BI (Business Intelligence) qui répondent aux besoins de création de rapports. Néanmoins, trois d’entre eux se détachent nettement du lot et se disputent désormais la plus grosse part du gâteau dans ce domaine : il s’agit de Looker Studio (Google), Power BI (Microsoft) et Tableau Software (Salesforce). Il y en a d’autres, bien évidemment, mais le but ici est d’écrire un article de blog, pas un roman (quoique, vu la longueur de celui-ci… 😅).

La bataille promet d’être féroce ! Voyons ensemble

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Laetitia Deken

Data Analyst et rédactrice pour Numeriblog

Data Analyst. J'utilise les données pour développer ma curiosité.

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