Nos clients expliquent pourquoi ils préfèrent Looker à Qlik

Avec Looker, les clients de QlikView et de Qlik Sense peuvent faire bien plus que créer des tableaux de bord et des applications de business intelligence de base. Ils peuvent toucher davantage d'utilisateurs et avoir un impact plus important sur les résultats commerciaux en créant de nouvelles façons pour tous les utilisateurs de consommer des données et des informations. La plateforme de données Looker permet aux clients de fournir les fonctionnalités essentielles de business intelligence en utilisant une approche moderne, et leur permet de faire beaucoup plus en développant de nouveaux produits de données et en intégrant des données dans des workflows opérationnels indispensables.

La plateforme de données Looker constitue la base de tous les types d'expériences de données. Elle est soutenue par un modèle de données fiable qui définit de manière cohérente les principales règles et mesures commerciales, ainsi que les autorisations détaillées des utilisateurs. Depuis sa création, la plateforme de Looker repose sur une couche de modélisation unique, extensible via un ensemble robuste d'API qui sert de source pour tous les contenus, produits, applications et intégrations, elle  permet également de répondre aux besoins commerciaux futurs et aux nouveaux cas d'utilisation. Les clients disent que la base flexible, mais puissante, de Looker leur permet de résoudre de nouveaux problèmes commerciaux et de libérer la puissance des données analytiques pour atteindre un éventail plus large et plus diversifié d'utilisateurs par de nouvelles méthodes.

Les clients qui ont comparé notre solution à Qlik Sense et à QlikView évoquent le plus souvent les avantages suivants pour Looker :

Conçu pour le cloud 

Règles de fonctionnement définies de manière centralisée

Feuille de route axée sur les expériences de données modernes

Exploration d'une couche de données conservées

Assistance par expert intégrée aux produits via messagerie

Conçu pour le cloud 

Les bases de données modernes dans le cloud actuelles sont idéales pour les besoins analytiques imprévisibles et de plus en plus exigeants des entreprises. Les utilisateurs de tous types posent davantage de questions sur une masse croissante de données, ce qui fait qu'il est plus important que jamais que la base de données sous-jacente réponde à une demande croissante d'informations. L'architecture en mémoire de Qlik a été développée à une époque où les bases de données n'étaient pas aussi puissantes, évolutives ou performantes qu'aujourd'hui, ce qui rendait l'extraction des données en mémoire nécessaire. L'architecture de Looker a été conçue pour tirer parti de l'évolutivité et des performances du cloud natif. Contrairement à Qlik, Looker ne vous oblige pas à extraire des données de bases de données très performantes, mais vous offre la possibilité de les reproduire et de les conserver dans une architecture en mémoire distincte et brevetée.

L'architecture optimisée dans le cloud des banques de données de Looker permet d'éliminer la multiplication et la gestion inutile des extraits de données redondants et potentiellement obsolètes qui sont courants dans les déploiements de Qlik Sense et de QlikView. Au-delà de la redondance et de la gestion que les extraits entraînent, il existe également des limites en termes de taille et de complexité des données qui peuvent être analysées, ce qui rend les déploiements difficiles à adapter. Les capacités multi-cloud de Looker garantissent une stratégie de données parée pour l'avenir. Vous pouvez facilement changer là où vous décidez de déployer Looker ainsi que le(s) base(s) de données sous-jacentes dans le cloud que vous utilisez sans affecter vos utilisateurs finaux en aval et sans devoir reconstruire les flux d'alimentation de données.

Règles de fonctionnement définies de manière centralisée

La plateforme unique Looker offre l'équilibre parfait entre la gouvernance et le libre-service en permettant aux analystes déjà habitués à SQL de contribuer au modèle de données contrôlé par la version git de Looker et de définir ou de maintenir des règles de fonctionnement pour leur entreprise. Les utilisateurs métiers moins technique et ne connaissant pas SQL peuvent facilement accéder à et interagir avec le contenu conservé et fiable le plus adapté à leurs besoins et aux workflows qu'ils prennent en charge.

La plupart des solutions concurrentes, dont Qlik Sense et QlikView, respectent des règles de gestion et des transformations au niveau de l'application ou du classeur, mais ne peuvent pas partager les définitions entre elles. Cela crée un défi important et des frais généraux inutiles pour garder des définitions cohérentes pour tous les objets et pour synchroniser les résultats extraits au fur et à mesure que les règles de gestion ou les données sous-jacentes changent. Le niveau de logique métier de Looker est séparable des données sous-jacentes et partagé avec tout le contenu en aval. Cela rend possible des changements immédiats au modèle de données et une propagation instantanée des mises à jour en aval lorsque les règles métiers évoluent et changent au fil du temps et se traduit par une réduction des frais généraux de gestion pour un meilleur retour sur investissement pour le client.

Feuille de route axée sur les expériences de données modernes

Looker permet aux entreprises de fournir aux utilisateurs un contenu de business intelligence de base et de valoriser une masse croissante de données grâce à des expériences innovantes. Ces expériences données comprennent : une injection de données dans les workflows opérationnels pour automatiser la prise de décision en temps réel, la fourniture d'informations intégrées dans le contexte le plus approprié pour les utilisateurs, et la possibilité de créer et de déployer des applications personnalisées robustes à l'intérieur et à l'extérieur de l'entreprise. Looker a été conçue à 100% sur une plateforme web et est particulièrement bien adaptée pour créer une nouvelle valeur bien au-delà de ce qui est possible avec seulement des rapports et des tableaux de bord.

QlikView était autrefois considérée comme une technologie révolutionnaire, mais elle existe maintenant depuis près de 30 ans et a été développée à une époque où les données étaient beaucoup moins complexes et moins abondantes et où elles ne connaissaient pas une croissance aussi spectaculaire. Même le produit le plus récent de Qlik, Qlik Sense, est limité en termes de types d'expériences que les entreprises peuvent offrir. Comme QlikView, Qlik Sense est utilisé principalement pour construire et déployer des tableaux de bord et des applications de base basés sur des données qui ont été extraites vers le moteur associatif en mémoire et breveté de Qlik. Avec ces deux produits déployés sur le marché, mais sans intégration entre les produits, ainsi que plusieurs acquisitions récentes liées à la gestion des données, de nombreux clients de Qlik sont perdus dans les feuilles de route de chaque produit et dans la stratégie globale du produit.

Exploration d'une couche de données conservées

La plateforme de Looker est basée sur sa couche de modélisation gérée de manière centralisée, LookML, qui favorise la réutilisation des dimensions et des mesures puisque les règles commerciales ne doivent être définies qu'une seule fois. Les utilisateurs métiers n'ayant pas à se soucier de créer et de maintenir leurs propres définitions, ils peuvent se concentrer sur une véritable analyse et exploration des données conservées. La couche de modélisation LookML garantit non seulement que tout le contenu conservé, y compris les rapports et les tableaux de bord, fournit des mesures précises, opportunes et cohérentes, mais elle permet également aux utilisateurs non techniques de poser leurs propres questions et de leur apporter des réponses grâce à une interface web intuitive.

Contrairement à Looker, les utilisateurs professionnels de Qlik Sense et QlikView doivent fournir des spécifications et des exigences en matière de tableaux de bord à des utilisateurs plus techniques, généralement des développeurs en informatique, qui ont les compétences nécessaires pour se connecter aux données sous-jacentes et pour développer et déployer des tableaux de bord et des applications de base. Une fois construits, les utilisateurs de Qlik peuvent explorer les données mais seulement dans les limites du tableau de bord ou de l'application qu'un concepteur a construit pour eux. S'ils trouvent de nouvelles questions auxquelles il est impossible de répondre par un contenu pré-établi, ils doivent faire appel à l'informatique pour ajouter de nouveaux champs aux extraits, ainsi qu'aux tableaux de bord et aux applications en aval.

Assistance par expert intégrée aux produits via messagerie

Looker donne la priorité à l'avis des clients et à leur relation. Au lieu de leur faire faire la queue pendant des jours lorsqu'ils ont besoin d'assistance technique avant de recevoir une réponse, nous mettons en relation les clients avec une personne désireuse de résoudre leurs problèmes. Looker est tellement différent de Qlik et des autres concurrents en matière d'assistance que nous lui avons donné un nom spécial, DCL (Department of Customer Love).

Les clients Looker peuvent accéder au DCL via le chat en direct au sein du produit à chaque fois qu'ils ont besoin d'aide avec une fonction particulière ou s'ils ont une question sur le produit, sans quitter la plateforme. Les clients évaluent régulièrement l'assistance Looker comme l'une des fonctions les plus appréciées de nos produits. 

Comparer plus d'alternatives à Qlik

Les experts du secteur confirment ce que nous affirmons, nous vous encourageons donc à comparer d'autres alternatives à Qlik dans ces rapports sectoriels.

Gartner pour les analyses et plateformes BI

Gartner produit régulièrement des rapports sur la business intelligence et sur d'autres sujets. Examinez leurs analyses pour mieux comparer les plateformes de business intelligence Parmi les critères, on trouve les capacités critiques, les leaders du secteur, la recherche des capacités de vendeur BI et plus.

En savoir plus

Rapport Forrester Wave

Forrester se concentre sur l'analyse métiers et produit des rapports sur tout, de l'intelligence artificielle à l'image de marque, en passant par l'informatique dans le cloud et la business intelligence, et plus encore. Ils fournissent un aperçu en profondeur des entreprises de BI et des développements dans le secteur.

En savoir plus

Rapport G2 Crowd Grid  

G2 fournit des avis centrés sur l'utilisateur pour les capacités de l'entreprise, et ce dans de nombreux secteurs : entreprises de recrutement, prestataires de services légaux, entreprises de cybersécurité et prestataires d'informations BI.

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Rapport Wisdom of Crowds de Dresner

Dresner évalue les professionnels des données et fournit un classement de 27 vendeurs BI différents basés sur plus de 30 points, dont l'évolutivité, la fiabilité, l'intégrité et la valeur totale du prix payé.

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