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Power Bi:

Está preparado para ser utilizado en empresas de cualquier tamaño.
Diseño más flexible, que permite al usuario operar con diferentes cantidades de datos de manera igual de eficiente.
Cuenta con la posibilidad de importar visualizaciones creadas por terceros y adaptarla a los datos de tu empresa, haciendo el reporting mucho más ágil.
Traducir los datos recogidos en Excel a tablas, gráficas, informes…

Aprovechar el motor Machine Learning de Azure, y la analítica en tiempo real en la nube.

Aspecto simple, Integración de oficina.

Estructura de licencia simple, bajo costo.

Power BI no le brinda tanta capacidad de análisis o control sobre sus gráficos como Qlik Sense o Tableau.
Posibilidades limitadas para el modelado de datos.

Tableau:

Adecuado tanto en local como en la nube (o combinación).
Marcador de tendencias.
Muchas opciones de visualización de datos.
visualizaciones se pueden descargar y ver en línea.
En comparación con otros proveedores, Tableau es a menudo la solución más cara.
Posibilidades limitadas con problemas complejos de modelado de datos.
Visión limitada y hoja de ruta.

QlikSense:

Puede conectarse a prácticamente cualquier base de datos SQL y ofrece un gran control sobre las visualizaciones. Sin embargo, no es tan fácil de aprender, tan fácil de usar o tan flexible en la presentación de visualizaciones como Tableau.

Carga de datos inteligente, asocia campos con nombres idénticos en diferentes tablas, pero también compara los datos y hace recomendaciones sobre campos similares.
Mantiene los datos en la memoria en forma comprimida.

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Los tres ofrecen buenos resultados en facilidad de uso, visualización de datos, BI móvil, nube y visión empresarial.
Qlik tiene una buena puntuación pero está rezagado en el descubrimiento de datos y el precio de Qlik también es una desventaja.
Las debilidades de Tableau son la integración de datos, la colaboración o el intercambio de datos y también el precio. En cambio Power BI está rezagado en en el área de tablero y manejo On-premises, facilidad de uso y uso compartido de datos y precio bajo hasta gratis en algunos casos Power Free.
Dependera del tipo de datos que tenemos en el negocio y que deseamos procesar y visualizar.

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Power Bi:
-Bajo Precio: Free
-Buen panel de navegación - Personalizables.
-Informes ad-hoc

-Desventajas:Posibilidades limitadas para el modelado de datos.
Tableau:
-Muchas opciones de visualización de datos.
mantiene una buena seguridad.
-Su rendimiento es sólido y confiable y funciona con grandes datos.
-Este producto puede instalarse en cloud u on-premise.
-integrar analíticas de datos de Iot.
Desventajas: Posibilidades limitadas con problemas complejos de modelado de datos.
Qlik:
-Compatibilidad con un gran número de orígenes de datos.
-Comunidad cercana de usuarios y socios.
-ETL de extremo a extremo.
Interactúa con aplicaciones dinámicas, paneles
Desventajas: limitado para análisis ad hoc simples, informes simples y para tablero de instrumentos.

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Los 3 tienen buenos resultados en facilidad de uso, visualización de datos, BI móvil, nube y visión empresarial
Power BI puede ser usado en empresas de todo tamaño, y TAbleu adecuado para medianas y grandes.

Qlik:
tiene una buena puntuación en general, pero está rezagado en el descubrimiento de datos, el precio es una desventaja

Qlik es una plataforma de descubrimiento de datos que ofrece BI de autoservicio

Ofrece varios beneficios:

Admite visualizaciones seleccionadas

Comunidad cercana de usuarios y socios;

Estructura sólida de derechos de usuario.

Comunidad de usuarios activa.

Los puntos de atención de Qlik son:

A menudo limitado para análisis ad hoc simples, informes simples y para tablero de instrumentos.

Modelo de licencia complejo. El modelo de licencia de Qlik se ha cambiado a un modelo con el que puede asignar tokens a varios usuarios y no a un usuario con nombre. Sin embargo, en la práctica, a menudo ve que cambiar continuamente los tokens en otro es complejo y requiere mucho tiempo.

Malas experiencias de migración y un servicio de soporte por debajo de la media.

Ligera disminución del interés en Qlik.

Tableau:
Las debilidades de Tableau son la integración de datos, la colaboración o el intercambio de datos y también el precio.

Tableau es una de las herramientas más conocidas en el campo del BI de autoservicio

Ofrece varios beneficios:

Adecuado tanto en local como en la nube (o combinación);

Marcador de tendencias;

Muchas opciones de visualización de datos.

Los puntos de atención de Tableau son:

En comparación con otros proveedores, Tableau es a menudo la solución más cara.

Posibilidades limitadas con problemas complejos de modelado de datos.

Visión limitada y hoja de ruta. En los últimos años, Tableau ya no es el disruptor que solía ser (Esto puede cambiar por la compra por parte de Salesforce)

Power BI:
Está rezagado en en el área de tablero y manejo On-premises, sobresale en términos de precio, facilidad de uso y uso compartido de datos.

Las ventajas distintivas:

Aspecto simple.

Integración de oficina.

Estructura de licencia simple.

Sin embargo, Power BI también tiene puntos de atención:

Posibilidades limitadas para el modelado de datos.

Cloud solo en Azure (a pesar de ello, las bases de datos pueden mantenerse en un entorno on-premise)

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Investigar y realizar una comparacion entre las 3 principales herramientas de BI en la actualidad. Power BI, Tableau y QlikSense

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Power BI: Bajo precio comparado a competidores. Facilidad de uso para usuarios que hayan usado Excel antes. Good community support. Despok + Cloud based environment. Más adopción dentro de la organización debido a Microsoft.

Tableau: exploraciones de datos en profundidad y manipulación de datos de manera más sencilla. Este producto puede instalarse en cloud u on-promise. En el apartado cloud tiene máquinas virtuales preconfiguradas tanto para Microsoft Azure como para Amazon WS con el objetivo de simplificar la implementación (también se ha incluido soporte para la plataforma cloud de Google).

Qlik: se usa para construir DataMart robusto gracias a su compatibilidad con un gran número de orígenes de datos. Larga curva de aprendizaje, buen soporte, basado en cloud app, manipulación de data y modelado (SQL).