Das „International Institut of IT Economics“ hat dieser Tage eine von Tableau finanzierte Studie veröffentlicht, die zunächst aufhorchen lässt. Demnach ist das Self-Service-Tool hinsichtlich der Gesamtbetriebskosten um 29% günstiger als der größte Konkurrent „Power BI“ von Microsoft. Für das gewählte Szenario beliefen sich die Einsparungen über einen Zeitraum von drei Jahren um rund sechs Millionen USD. Damit wäre eine wichtiges Pro-Argument für Power BI – nämlich die geringeren Kosten – widerlegt. Jedoch werfen die Zahlen bei genauerer Betrachtung viele Fragen auf.
Installationskosten zu hoch angesetzt
Konkret unterscheidet die Studie zwischen den Kosten für die Plattform sowie dem Personalaufwand im Kontext von Installation, Support, Training und Anwendung (siehe Abb. 1). Bei den reinen Software-Kosten zeigt sich das bekannte Bild: Power BI ist 76% günstiger. Insgesamt liegt Microsoft rund 60% unter den „Platform Costs“ von Tableau. Die „Employee Labor Costs“ zeigen indes das umgekehrte Bild. Allerdings: Die dargestellten Zahlen entsprechen in vielerlei Hinsicht nicht den Erfahrungen, die wir bei ORAYLIS in zahlreichen Projekten – wohlgemerkt mit beiden Anwendungen – gemacht haben.
Ein Beispiel: Für Installation, Set Up und Support werden bei Power BI über 20.000 USD veranschlagt – also etwa 20 Manntage. Tatsächlich haben wir bei einer Vielzahl von Power-BI-Projekten für die vollständige Inbetriebnahme nie länger als zwei Tage benötigt. Die Prämisse, dass für den Betrieb von Power BI stets Vorsysteme wie ein Azure Data Warehouse oder Analysis Services notwendig sind, ist schlichtweg falsch. Und sollte der Kunde doch danach verlangen, dann müssen auch bei Tableau derlei Datenquellen zunächst eingerichtet werden. Insofern sind die von den Studienverantwortlichen genannten Zahlen nicht nachvollziehbar.
Vorteile werden ins Gegenteil verkehrt
Auch beim „Training“ lohnt es sich, genauer hinzuschauen. Hier ist die Hauptkritik, dass für die Datenaufbereitung mit Power BI zunächst Programmiersprachen wie DAX oder MDX erlernt werden müssten. Allerdings: MDX wird nur dann benötigt, wenn Power BI auf einem multidimensionalen Analysis-Service-Cube aufsetzt. Und: Für Tableau gilt das genauso. Die beiden Anwendungen unterscheiden sich also in dieser Hinsicht nicht. Mittels DAX eröffnet Power BI indes Möglichkeiten, die Tableau erst gar nicht bietet. So lässt sich ein Cube als Datenquelle für Reports und Dashboards modellieren, wobei DAX der zentralen Definition von Kennzahlen und KPIs dient. Dem gegenüber müssen Tableau-Nutzer für jeden Report die zur Laufzeit zu berechnenden Zahlen immer wieder neu definieren, was zu einem erheblichen Mehraufwand führt.
Die Liste der Widersprüchlichkeiten lässt sich bei den Kosten für die Datenanalyse und -exploration weiterführen. Besonders hervorstechend ist der Aufwand in komplexen Projekten, der bei Power BI um 86% höher liegen soll. Unsere Projekterfahrungen zeugen auch hier vom Gegenteil, da das eigenhändige Laden der Daten mittels Power Query wie auch In-Memory Cubes über Power Pivot eher für eine spürbare Arbeitserleichterung gegenüber Tableau sorgen.
Tableau vs. Power BI: Ein kurzes Fazit
Zusammenfassend erweckt die Studie auf mich den Eindruck, dass hier mit fraglichen Zahlen der unbestreitbare Kostenvorteil von Power BI ins Gegenteil verkehrt werden soll. Den harten Fakten in Form konkreter Anschaffungskosten werden diverse weichere Werte gegenübergestellt, die sich durch die Praxis nicht bestätigen lassen. So wird der Bereich „Employee Labor Costs“ künstlich aufgeblasen und nimmt letztendlich rund 90% in der Gesamtbewertung ein (Abb. 2).
Natürlich gibt es Szenarien in denen Tableau eindeutige Vorteile aufweist. Beide Werkzeuge zeichnen sich in unterschiedlichen Anwendungssituationen durch besondere Stärken aus. Auf dieser Ebene sollten Argumente ausgetauscht werden, um dem Kunde fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Kreative Zahlenspiele sorgen in diesem Kontext nur für unnötige Verwirrung.
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