เปรียบเทียบ Power BI กับ Tableau, Qlik, Excel อ่านก่อนตัดสินใจซื้อ!

เปรียบเทียบคุณสมบัติและข้อแตกต่างระหว่าง Power BI กับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ ไม่ว่าจะเป็นราคา ความคุ้มค่า การนำเสนอข้อมูล การสร้างสูตร ฯลฯ
Power BI Tableau Qlik Excel cover
ทางลัด: เลือกอ่านเฉพาะเรื่องที่อยากรู้

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายตัวให้เลือกใช้ ซึ่งแต่ละตัวมีคุณสมบัติและข้อแตกต่างเป็นของตัวเอง ในบทความนี้เราจะมาเปรียบเทียบ Power BI กับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ อย่าง Tableau, Qlik, และ Excel กัน

Power BI คืออะไร

bi pc

Power BI เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลของ Microsoft ที่เน้นไปที่การสร้างรายงานและแดชบอร์ด ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Microsoft Power Platform โดย Power BI มีความยืดหยุ่นสูงและสามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลากหลาย นอกจากนี้ยังมีภาษาสูตร DAX ที่ให้ความสามารถในการสร้างสูตรเฉพาะเจาะจงตามความต้องการ

Tableau คืออะไร

Tableau 1

ที่มา: Tableau

Tableau เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เน้นไปที่การสร้างกราฟและการนำเสนอข้อมูลให้เข้าใจง่าย Tableau มีความสามารถในการสนับสนุนข้อมูลขนาดใหญ่และมีความยืดหยุ่นในการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูล อีกทั้งยังมีภาษาสูตร Tableau Calculated Field ที่ให้ความสามารถในการสร้างสูตรเฉพาะเจาะจงตามความต้องการ

Qlik คืออะไร

Qlik 1

ที่มา: Qlik

Qlik เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เน้นไปที่การสร้างและปรับปรุงแบบจำลองข้อมูลในรูปแบบของ Qlik Data Model Qlik มีความสามารถในการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายประเภทและมีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ associative ที่ช่วยให้เราเห็นความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ไม่ได้ตั้งใจค้นหา นอกจากนี้ยังมีภาษาสูตร Qlik Expression ที่ให้ความสามารถในการสร้างสูตรเฉพาะเจาะจงตามความต้องการ

Excel

MicrosoftExcel

Excel หนึ่งใน Microsoft 365 เป็นเครื่องมือตารางคำนวณที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบง่าย ๆ และสามารถนำไปใช้เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน สำหรับผู้ที่ไม่ต้องการความซับซ้อนมาก นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันสูตรต่าง ๆ ที่ให้ความสามารถในการสร้างสูตรเฉพาะเจาะจงตามความต้องการ

Quick Suggest

หากสนใจเรียนรู้เพิ่มเติม ขอแนะนำบทความ

การเปรียบเทียบ Power BI กับ Tableau, Qlik และ Excel

  1. ความสามารถในการสร้างกราฟและการนำเสนอข้อมูล

Power BI

    • มีความยืดหยุ่นในการสร้างกราฟและตัวกรองข้อมูล
    • มีเทมเพลตกราฟที่หลากหลายและสามารถปรับแต่งได้
    • การใช้งาน Drag-and-drop ทำให้ง่ายต่อการสร้างและปรับปรุงกราฟ

Tableau

    • มีความสามารถในการสร้างกราฟที่มากขึ้น
    • มีเทมเพลตกราฟที่หลากหลายเช่นกัน แต่อาจต้องใช้เวลาในการปรับปรุงกว่า Power BI
    • การใช้งาน Drag-and-drop ทำให้ง่ายต่อการสร้างและปรับปรุงกราฟ

Qlik

    • การสร้างกราฟใน Qlik อาจต้องใช้เวลาในการเรียนรู้และปรับปรุงกว่า Power BI และ Tableau
    • เทมเพลตกราฟไม่หลากหลายเท่า Power BI และ Tableau
    • การใช้งาน Drag-and-drop มีข้อจำกัดบางประการ

Excel

    • มีความสามารถในการสร้างกราฟและตัวกรองข้อมูลที่ค่อนข้างจำกัดเมื่อเทียบกับเครื่องมืออื่น ๆ
  1. ความยืดหยุ่นในการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูล

Power BI

    • Power BI สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงไฟล์ CSV, Excel, SQL Server, Azure, Google Analytics, Salesforce และอื่น ๆ อีกมากมาย
    • มีความสามารถในการเชื่อมต่อกับ API และเว็บเซอร์วิสต่าง ๆ
    • รองรับการเชื่อมต่อแบบ Real-time และ DirectQuery สำหรับการเข้าถึงข้อมูลแบบ Real-time
    • มีความยืดหยุ่นในการปรับปรุงและจัดการข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์

Tableau

    • Tableau สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเช่นกัน เช่นไฟล์ CSV, Excel, SQL Server, Oracle, Google Sheets, Salesforce และอื่น ๆ
    • รองรับการเชื่อมต่อกับ API และเว็บเซอร์วิสต่าง ๆ
    • มีความสามารถในการเชื่อมต่อแบบ Real-time และการเข้าถึงข้อมูลแบบ Real-time
    • สามารถปรับปรุงและจัดการข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์ แต่อาจมีข้อจำกัดบางประการเมื่อเทียบกับ Power BI

Qlik

    • Qlik สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายประเภท เช่นไฟล์ CSV, Excel, SQL Server, Oracle, SAP, Salesforce และอื่น ๆ
    • รองรับการเชื่อมต่อกับ API และเว็บเซอร์วิสต่าง ๆ
    • สามารถเชื่อมต่อข้อมูลแบบ Real-time และการเข้าถึงข้อมูลแบบ Real-time
    • มีความสามารถในการปรับปรุงและจัดการข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์ แต่อาจมีข้อจำกัดบางประการเมื่อเทียบกับ Power BI และ Tableau

Excel

    • Excel สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลบางประเภท เช่นไฟล์ CSV, Excel, SQL Server, Access, และเว็บเซอร์วิสบางอย่าง
    • ไม่รองรับการเชื่อมต่อกับ API หรือเว็บเซอร์วิสต่าง ๆ ในระดับเดียวกันกับเครื่องมืออื่น ๆ
    • ไม่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลแบบ Real-time หรือการเข้าถึงข้อมูลแบบ Real-time
    • มีความสามารถในการปรับปรุงและจัดการข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์ แต่อาจมีข้อจำกัดเมื่อเทียบกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ
  1. ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

Power BI

    • Power BI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Columnstore และ Aggregations ที่ช่วยลดการโหลดข้อมูลลง
    • มีความสามารถในการรวมข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อทำการวิเคราะห์
    • สามารถประมวลผลและนำเสนอข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น

Tableau

    • Tableau มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยการใช้ Hyper Engine ที่มองหาข้อมูลที่จำเป็นอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
    • สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์
    • สามารถนำเสนอข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว และมีความสามารถในการสร้างกราฟซับซ้อน

Qlik

    • Qlik มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยการใช้ Qlik Associative Engine ที่ช่วยในการนำเสนอข้อมูลอย่างเร็วและมีประสิทธิภาพ
    • สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์
    • สามารถนำเสนอข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว พร้อมสร้างกราฟซับซ้อนและให้มุมมองที่หลากหลายในการวิเคราะห์

Excel

    • Excel มีข้อจำกัดในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากมีขีดจำกัดในการประมวลผลและข้อมูลที่สามารถจัดการได้ในแต่ละไฟล์
    • การรวมข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์อาจยากขึ้นและไม่สามารถรับมือกับข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ
    • ไม่สามารถนำเสนอข้อมูลขนาดใหญ่หรือสร้างกราฟซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว หรือมีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลเทียบเท่ากับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ
  1. การสนับสนุนภาษาสูตรและการสร้างสูตรเฉพาะ

Power BI

    • ใช้ภาษาสูตร DAX (Data Analysis Expressions) ซึ่งสามารถสร้างสูตรเฉพาะเจาะจงและซับซ้อนได้
    • สามารถสร้าง Measures, Calculated Columns และ KPI ที่ปรับปรุงข้อมูลและสร้างมิติการวิเคราะห์ที่หลากหลาย
    • รองรับการใช้สูตรในการเชื่อมต่อข้อมูล และปรับปรุงข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์

Quick Suggest

หากสนใจเรียนรู้เพิ่มเติม ขอแนะนำบทความ

Tableau

    • ใช้ภาษาสูตร Tableau Calculated Fields ที่สามารถสร้างสูตรเฉพาะเจาะจงและซับซ้อนได้
    • สามารถสร้าง Calculated Fields, Table Calculations, และ LOD (Level of Detail) Expressions เพื่อปรับปรุงข้อมูลและสร้างมิติการวิเคราะห์ที่หลากหลาย
    • รองรับการใช้สูตรในการเชื่อมต่อข้อมูล และปรับปรุงข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์

Qlik

    • ใช้ภาษาสูตร Qlik Scripting Language และ Qlik Expression Language ที่สามารถสร้างสูตรเฉพาะเจาะจงและซับซ้อนได้
    • สามารถสร้าง Measures, Calculated Dimensions, Aggregations, และ Set Analysis เพื่อปรับปรุงข้อมูลและสร้างมิติการวิเคราะห์ที่หลากหลาย
    • รองรับการใช้สูตรในการเชื่อมต่อข้อมูล และปรับปรุงข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์

Excel

    • ใช้ภาษาสูตร Excel Functions ที่มีความหลากหลายและคุ้นเคยสำหรับผู้ใช้งาน
    • สามารถสร้างสูตรเฉพาะเจาะจงและซับซ้อนได้ แต่อาจมีข้อจำกัดเมื่อเทียบกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ
    • รองรับการใช้สูตรในการเชื่อมต่อข้อมูล และปรับปรุงข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์
  1. ราคาและความคุ้มค่า

Power BI

    • มีแผนราคาที่หลากหลาย รวมถึง Power BI Pro, Power BI Premium และ Power BI Embedded
    • ค่าใช้จ่ายต่อเดือนสำหรับ Power BI Pro ค่อนข้างคุ้มค่าเมื่อเทียบกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ
    • Power BI Premium มีค่าใช้จ่ายสูงขึ้น แต่ให้ความสามารถในการสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และข้อกำหนดที่ยืดหยุ่น

Tableau

    • มีแผนราคาที่หลากหลาย รวมถึง Tableau Creator, Tableau Explorer, และ Tableau Viewer
    • ค่าใช้จ่ายต่อเดือนสำหรับ Tableau Creator สูงขึ้นเมื่อเทียบกับ Power BI Pro
    • Tableau มีความยืดหยุ่นในการปรับแผนราคาตามความต้องการขององค์กร

Qlik

    • มีแผนราคาที่หลากหลาย รวมถึง Qlik Sense Business, Qlik Sense Enterprise, และ QlikView
    • ค่าใช้จ่ายต่อเดือนสำหรับ Qlik Sense Business สูงขึ้นเมื่อเทียบกับ Power BI Pro และ Tableau Creator
    • Qlik มีความยืดหยุ่นในการปรับแผนราคาตามความต้องการขององค์กร

Excel

    • Excel มีค่าใช้จ่ายต่อเดือนต่ำที่สุดเมื่อเปรียบเทียบกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ แต่มีข้อจำกัดในความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และความซับซ้อน
    • Excel เป็นส่วนหนึ่งของ Microsoft Office Suite ซึ่งสามารถใช้งานได้หากมีสมาชิกของ Microsoft 365
    • ถือเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสำหรับงานที่ง่าย ๆ และไม่ต้องการความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ความคุ้มค่าของเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลนี้ขึ้นอยู่กับความต้องการในการวิเคราะห์ข้อมูล และงบประมาณที่มี Power BI เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าสำหรับผู้ที่ต้องการความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและการนำเสนอข้อมูลอย่างมืออาชีพ ในขณะที่ Tableau และ Qlik นำเสนอความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับปรุงตามความต้องการขององค์กร ส่วน Excel เหมาะสำหรับงานที่ง่าย ๆ และไม่ต้องการความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

สรุป

เลือกเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมกับความต้องการและงบประมาณของคุณ หากคุณต้องการเครื่องมือที่คุ้มค่าและยืดหยุ่นสูง Power BI อาจเป็นตัวเลือกที่ดี แต่หากคุณต้องการความสามารถในการสร้างกราฟที่ดีเยี่ยม Tableau อาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสม ส่วน Qlik เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ associative และ Excel เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานและงบประมาณน้อย สุดท้ายการเลือกเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับความต้องการขององค์กรและความคุ้มค่าที่เครื่องมือเหล่านี้นำไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

ตัวอย่างเช่น หากคุณเป็นองค์กรที่เน้นการนำเสนอข้อมูลให้ง่ายต่อการเข้าใจ และมีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ คุณอาจเลือกใช้ Tableau ในขณะที่หากคุณต้องการเครื่องมือที่สามารถทำงานร่วมกับเครื่องมืออื่น ๆ ของ Microsoft และมีความคุ้มค่า Power BI อาจเป็นตัวเลือกที่ดี

อย่างไรก็ตาม การเปรียบเทียบเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ นี้เป็นแค่ข้อมูลเบื้องต้นเท่านั้น ควรทดลองใช้และประเมินว่าเครื่องมือใดตรงกับความต้องการของคุณมากที่สุด อีกทั้งควรหาข้อมูลเพิ่มเติมจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อให้คุณมีความเข้าใจในข้อดีและข้อเสียของแต่ละเครื่องมืออย่างละเอียด

ก้าวเข้าสู่ Digital Business

ดูผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องได้ที่นี่

Table of Content
Search
microsoft partner of the year 2024 Quick ERP

Quick ERP รับรางวัล Partner of the Year Awards 2023 – Dynamics 365 Finance

รางวัล 3 ปีซ้อน ได้รับการยอมรับว่าเป็นบริษัทที่มีผลการดำเนินธุรกิจในระดับสูงตลอดปีที่ผ่านมา ตลอดจนมีกลยุทธ์ในการเข้าสู่ตลาดที่สมบูรณ์และไม่เหมือนใคร