Google Data Studio vs. Tableau: Ein Vergleichsleitfaden

Vermarkter brauchen Zugriff auf gute und relevante Daten, unabhängig davon, ob Sie Ihren neuesten Blog-Beitrag analysieren oder die Leistung Ihrer größten integrierten 360°-Markenkampagne des Jahres bewerten. Dazu müssen Ihre Daten in einem leicht verständlichen und leicht verdaulichen Format präsentiert werden. Aus diesem Grund sind gute Business-Intelligence-Tools wichtiger denn je.

Mit diesen Tools können Sie Daten zusammenführen, um die Daten zu untersuchen, zu analysieren und zu visualisieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Es macht es auch für alle Arten von Zielgruppen verständlich und unterstützt wichtige Entscheidungen.

Glücklicherweise sind heute viele verschiedene BI-Tools verfügbar, jedes mit seinen Stärken und Schwächen. In diesem Artikel vergleichen wir zwei Top-Tools – Tableau und Google Data Studio – um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welches das Richtige für Sie ist.

Bevor wir in einen tieferen Vergleich gehen, werfen wir zunächst einen Überblick über beide Tools.

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• Datenvisualisierung
• Preisgestaltung
• Teilbarkeit und Zusammenarbeit
• Integrationen
• Datenverschmelzung
• Benutzerdefinierte Felder
• Lernkurve
• Erweiterte Analytik
• So wählen Sie das Beste für sich aus

Google Data Studio-Übersicht

Data Studio ist ein kostenlos nutzbares Open-Source-Datenvisualisierungs- und Analysetool. Es ist ein vollständiges Cloud-basiertes Tool und unterstützt derzeit keine Desktop-Version.

Im Gegensatz zu den meisten BI-Produkten wurde Data Studio unter Berücksichtigung der Vermarkter entwickelt. Es hat eine gute Integration mit den wichtigsten Marketing- und Verkaufsplattformen. Diese Dinge machen Data Studio zu einem guten Ausgangspunkt für Marketingteams oder Agenturen.

Data Studio bietet eine sehr einfach anzupassende, benutzerfreundliche Oberfläche, die es einfach macht, interaktive Dashboards für die Berichterstellung zu erstellen, sodass Sie sich nicht immer auf technische Teams verlassen müssen.

Tableau-Übersicht

Tableau hat ähnliche Kernfunktionen wie Data Studio: Datenanalyse, Transformation und Visualisierung. Es wurde ursprünglich als Desktop-Anwendung gestartet, aber sie starten auch andere Versionen mit unterschiedlichen Funktionen.

Im Gegensatz zu Data Studio ist Tableau nicht speziell für Vermarkter konzipiert, daher ist es etwas ausgefeilter und für Personen ohne technische Kenntnisse möglicherweise schwierig zu handhaben. Da Tableau für ein breiteres Publikum konzipiert ist, verbindet es sich mit all Ihren verschiedenen Datenquellen und nicht nur mit Marketing und Vertrieb.

Derzeit bietet Tableau vier Versionen des Tools an:

• Tableau Cloud/Online: Dies ist die Cloud-Version des Tools, die im Vergleich zur Desktop-Version einige Funktionseinschränkungen aufweist. Sie können Online-Dashboards in der Online-Version ändern und sie mit Ihren internen Teams veröffentlichen/teilen.
• Tableau Public: Diese kostenlose Version fungiert als zentraler Speicherort, an dem Sie Ihre Dokumente veröffentlichen und von jedem öffentlich einsehen können.
• Tableau Server: Dies ist wie eine Erweiterung der Tableau Online-Version, mit der Sie Dashboards extern veröffentlichen können. Es bietet mehr Sicherheit und Kontrolle im Vergleich zur Online-Version.
• Tableau Desktop: Dies ist die kostenlose Windows- und Mac-Softwareversion, mit der Sie Dashboards erstellen und bearbeiten können. Sie können die oben genannten drei Versionen verwenden, um das Dashboard oder den Bericht zu veröffentlichen.

Tableau kann Modelle auf Windows-, Mac-, iOS- und Android-Geräten bereitstellen und eignet sich zur Aufnahme enormer Mengen komplexer Daten. Ein Schlüsselmerkmal ist seine Anpassungsfähigkeit, einschließlich Integrationen mit verschiedenen Dashboards und Webportalen.

Sowohl Tableau als auch Data Studio bieten viele Datenkonnektoren, einschließlich individueller Plattformen für Cloud-Speicher und Datenbanken.

Aber neben den Ähnlichkeiten unterscheiden sich einige wichtige Unterschiede zwischen beiden Plattformen. Die richtige Option für Sie kann von der Berücksichtigung einiger wichtiger Parameter abhängen.

Sehen wir uns einen tieferen Vergleich an, der auf Datenvisualisierung, Preisgestaltung, Freigabe und Zusammenarbeit, Integrationen, Datenverschmelzung, benutzerdefinierten Feldern, Lernkurve und erweiterten Analysen basiert.

Datenvisualisierung

Die Datenvisualisierung ist einer der wichtigsten Schritte in der Datenanalyse, um Ihre Daten vollständig zu verstehen. Berücksichtigen Sie die Diagramme und Grafiken, die Sie mit jedem Programm erstellen können, wenn Sie Ihr Datenvisualisierungstool auswählen. Sie sollten Bilder produzieren, die Ihr Publikum ansprechen und Ihren Standpunkt vermitteln.

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl des besten Datenvisualisierungstools die Grafiken, die Sie erstellen müssen, da sowohl Data Studio als auch Tableau eine Datenvisualisierungsfunktion bieten.

Data Studio ist eine Datenvisualisierungsfunktion, die viele interaktive Visualisierungsoptionen wie Grafiken, Diagramme, Heatmaps, Pivot-Tabellen, Scorecards usw. bietet.

Mit Data Studio können Sie Dashboards mit Daten aus verschiedenen Quellen erstellen, im Allgemeinen aus den Konnektoren oder Google-Anwendungen. Es ist nützlich für Marketingteams oder Agenturen, das vollständige Bild anhand von Daten aus bezahlten Anzeigen, Website-Statistiken, organischem Ranking usw. zu verstehen. Es bietet auch eine Vergleichsoption, um Änderungen durch Vergleich von Zeiträumen einfach zu überwachen.

Die Dashboards in Data Studio sind vollständig anpassbar, um das Erscheinungsbild des Dashboards an Ihren Markenauftritt anzupassen.

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Tableau hat im Vergleich zu Data Studio viel mehr Funktionen und Tiefe. Es bietet sehr leistungsstarke Datenexplorations- und Analysetools. In Bezug auf interaktive Diagramme und Grafiken bietet Tableau neben den Angeboten von Data Studio auch Infografiken, Clusterkarten und vieles mehr.

Wenn Sie also ein gelegentlicher Geschäftsanwender oder Datenwissenschaftler sind, kann Tableau immer noch fast alle Ihre Anwendungsfälle abdecken.

Preisgestaltung

Die Preisgestaltung ist für viele Unternehmen ein wichtiger Entscheidungsfaktor, was auch einen großen Unterschied darstellt, wenn man sich Data Studio und Tableau ansieht.

Data Studio ist ein kostenloses Tool, sodass Sie für die Nutzung nichts bezahlen müssen, egal wie groß das Team ist. Sofern Sie keine Daten von Plattformen ohne Google-Konnektoren übertragen möchten, müssen Sie möglicherweise die Preispläne der Partner-Konnektoren für jeden Konnektor prüfen, den Sie verwenden möchten.

Data Studio-Preise

Beim Abrufen von Daten von Nicht-Google-Plattformen müssen Sie möglicherweise für einen Drittanbieter-Connector bezahlen

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Obwohl Tableau keine kostenlose Version anbietet, bietet es eine kostenlose Testversion für 14 Tage an. Abgesehen davon werden alle Pläne im Rahmen einer Lizenzvereinbarung abgerechnet, und Sie können zwischen monatlichen oder jährlichen Zahlungsbedingungen wählen.

Tableau verfügt über mehrere Preispakete – wie Creator, Explorer, Viewer, eLearning for Explorer und eLearning for Creator – je nach Rolle und Funktionsebene können Sie die Lizenz erwerben und zuweisen. Die „Creator“-Basislizenz beginnt bei 70 $ pro Benutzer und Monat, wo Sie Daten einbringen, Dashboards erstellen und veröffentlichen können.

Die Preisstruktur für Tableau ist so konzipiert, dass Sie ein günstigeres Paket für Teammitglieder erwerben können, die das Erstellen oder Bearbeiten von Dashboards nicht verwenden. Beispielsweise kostet das Explorer-Paket 42 $ pro Person und Monat, während das Viewer-Paket 15 $ pro Person und Monat kostet.

Teilbarkeit und Zusammenarbeit

Data Studio funktioniert gut mit allen Google-Produkten wie Firebase, BigQuery, Gmail, Forms, Google Docs, Google Analytics und Google Sheets.

Data Studio ist eine gute Wahl für Organisationen, die Google Cloud und andere Google-Apps verwenden, da es viele Datenformate und einfache, effektive Integrationen nativ unterstützt.

Die Google Data Cloud-Plattform kann Herausforderungen mit anderer Software und Tools darstellen, einschließlich der Abhängigkeit von Konnektoren und Integrationstools von Drittanbietern. Beispielsweise unterstützt die Plattform Microsoft Excel-Dateien nicht nativ, sodass der Import dieser Dateien zusätzliche Schritte und Manipulationen erfordert, z. B. das Konvertieren in eine Google Sheet- oder CSV-Datei.

Darüber hinaus spielt Data Studio möglicherweise nicht immer gut mit den Cloud-Daten anderer Anbieter zusammen, sodass zusätzliche Schritte oder Software zum Importieren erforderlich sind. Die Plattform lässt sich jedoch in über 150 Cloud-SQL-, E-Commerce- und digitale Werbeplattformen integrieren.

Data Studio ist sehr nützlich, wenn Sie in einem großen Team arbeiten, da es Personen ermöglicht, gleichzeitig an derselben Datenvisualisierung zusammenzuarbeiten.

Die Freigabefunktion von Tableau ist nicht so einfach und benutzerfreundlich wie Data Studio, bietet aber die Freigabefunktion über seinen Server.

Es ist direkt mit vielen Datenquellen wie Microsoft Excel, SQL, BigQuery, Snowflake, SAP, Salesforce und Amazon Redshift verknüpft. Es kann auf Daten von allen großen Cloud-basierten Datenspeicheranbietern zugreifen, einschließlich Google Drive, Microsoft OneDrive, Dropbox und Box.

Tableau hat den Vorteil, Teil von Salesforce zu sein, in das es integriert ist. Es ist auch stark in der nahtlosen Integration mit Slack und anderen Anwendungen.

Tableau macht es sehr einfach, Daten zwischen den internen Teams in Ihrem Unternehmen auszutauschen, aber es ist schwierig, sie mit externen Kunden und Stakeholdern zu teilen. Um die in Tableau erstellten Dashboards und Berichte freizugeben, müssen Sie die Freigabetools wie Tableau Server, Tableau Online und Tableau Reader verwenden.

Weitere Erläuterungen zu den Tableau-Versionen:

• Tableau Desktop : Sie können Dashboards und Berichte intern oder auf Tableau Public freigeben.
• Tableau öffentlich. Sie können Berichte und Dashboards in der Tableau Public Cloud nur mit eingeschränkter Privatsphäre und Sicherheit freigeben, da alles auf Tableau Public angezeigt und heruntergeladen werden kann.
• Tableau-Server. Mit der Server-Version können Sie sich auf die Zusammenarbeit konzentrieren, sie bietet also mehr Sicherheit als Tableau Public und kann erstellte Berichte extern freigeben.
• Tableau Online. Diese Webversion von Tableau ermöglicht es Benutzern, die Berichte und Dashboards mit internen und externen Stakeholdern zu teilen. Es bietet mehr Sicherheit durch die Benutzerauthentifizierung.
• Tableau-Reader. Sie haben auch Zugriff auf eine schreibgeschützte Version, in der Benutzer die erstellten Dashboards oder Berichte anzeigen können.

Um mehr über die gemeinsame Nutzung in Tableau zu erfahren, klicken Sie hier.

Integrationen

Integrationen sind einer der wichtigsten Parameter, die bei der Betrachtung von Business-Intelligence-Software zu berücksichtigen sind, da sie im Wesentlichen bestimmen, wie viel vom Gesamtbild Sie sehen können. Einfach ausgedrückt muss Ihr BI-Tool in so viele Tools integriert werden, wie Sie Daten abrufen möchten.

Integrationen werden auch als Datenkonnektoren bezeichnet, da sie die Quelle mit dem Ziel verbinden, sodass Sie die Daten ziehen können.

Data Studio bietet eine umfangreiche Liste von Konnektoren, darunter 20 Google-Konnektoren – darunter Google-Anwendungen wie Google Ads, Google Analytics usw. – und 600 Partner-Konnektoren.

Google verfügt über einige externe Konnektoren, für die Sie Konnektoren von Drittanbietern verwenden müssen, um die Daten abzurufen. Sie können die Empfehlungen von Google überprüfen, wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Drittanbieter-App Sie zum Abrufen von Daten verwenden sollen. Google und Sicherheitsfirmen bewerten diese Apps, um sicherzustellen, dass sie sicher sind.

Im Gegensatz zu Data Studio hat Tableau keine direkte Verbindung zu allen Google-Produkten, bietet aber dennoch Verbindungen zu einer Vielzahl von Konnektoren über eine API. Die Liste aller von Tableau angebotenen Konnektoren können Sie hier einsehen.

Tableau bietet viele Verbindungen zu Datenbanken und dateibasierten Verbindungen oder sogar zu SQL- und NoSQL-Datenbanken oder sogar zu webbasierten HTML- und Java-Quellen.

Sowohl Data Studio als auch Tableau bieten eine große Auswahl an Datenkonnektoren. Wenn Ihnen einige Verbindungen fehlen, können Sie ein Tool wie Supermetrics verwenden, um Daten aus Marketing- und Vertriebsquellen in Data Studio oder Tableau zu verschieben. Sie können Datenaktualisierungen auch mit Supermetrics automatisieren.

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Datenverschmelzung

Bei der Datenverschmelzung werden Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Dashboard zusammengeführt, um Visualisierungen zu erstellen. Mit dieser Funktion können Sie Daten aus verschiedenen Quellen gegenüberstellen und vergleichen.

Diagramme, die auf vielen Datenquellen basieren, können mit der Datenverschmelzungsfunktion von Data Studio erstellt werden, bei der es sich im Wesentlichen um einen Left Outer Join handelt. Daten aus bis zu vier separaten Quellen können kombiniert werden, solange sie mindestens einen Verknüpfungsschlüssel oder eine gemeinsame Information haben.

Jede Datenquelle in der Mischung muss eine Sammlung von einem oder mehreren Join-Schlüsseln teilen, um die Daten zu vereinen. Denken Sie daran, dass sich diese Aktion nur auf Berichte auswirkt – Ihr Datenquellen-Dashboard zeigt die Ergebnisse nicht an.

Anfänglich enthielt Data Studio nur den LEFT JOIN, aber jetzt wurden vier weitere Joins hinzugefügt: INNER JOIN, RIGHT (OUTER) JOIN, CROSS-JOIN und FULL (OUTER) JOIN.

Tableau Prep ist ein Tool, mit dem Sie Daten aus mehreren Quellen verbinden und visualisieren können. Sie können ein Flussdiagramm erstellen, um die Schritte in einem Prozess, die Form Ihrer Daten, Ausreißer oder Nullwerte und Details auf Zeilenebene zu visualisieren.

Die Datenverschmelzung ist in Tableau im Vergleich zu Data Studio anspruchsvoller – sie folgt den folgenden Hauptmethoden für die Verschmelzung von Daten.

Beziehungen

Beziehungen sind der empfohlene Ansatz und können in den meisten Fällen verwendet werden. Die Beziehungen sind flexibel und können an die Blatt-für-Blatt-Organisation unserer Datenanalyse angepasst werden. Beziehungen zwischen Tabellen aus Datenquellen, die auf Tableau Server oder Tableau Online hochgeladen wurden, können jedoch nicht erstellt werden.

Schließt sich an

Joins kombinieren Tabellen, indem sie zusätzliche Datenspalten über verwandte Zeilenstrukturen hinweg einfügen. Vor Beginn der Analyse müssen zusammengeführte Datenquellen bereinigt werden, da es bei unterschiedlichen Detaillierungsgraden der Tabellen zu Datenverlusten oder Duplikaten kommen kann.

Gewerkschaften

Union hilft, wenn Sie weitere Datenzeilen mit derselben Spaltenstruktur basierend auf einer übereinstimmenden Spalte zwischen den beiden Tabellen hinzufügen möchten.

Mischungen

Blends fragen unabhängig jeden Datensatz ab und aggregieren die Ergebnisse auf den entsprechenden Ebenen. Die Ergebnisse werden dann in einer Ansicht angezeigt. Aus diesem Grund kann der Blends-Ansatz mit verschiedenen Detailebenen und öffentlichen Datenquellen umgehen.

Benutzerdefinierte Felder

Benutzerdefinierte Felder oder berechnete Felder werden für verschiedene Fälle verwendet, z. B. zum Herausfiltern unerwünschter Daten, zum Segmentieren von Daten, zum Berechnen von Verhältnissen, zum Konvertieren des Datentyps eines Felds oder sogar zum Aggregieren von Daten.

Mit den Tools Data Studio und Tableau können Sie die Felder anpassen und Berechnungen in der Datenquelle oder nur in der für Ihren Anwendungsfall erforderlichen Visualisierung hinzufügen.

In Data Studio können Sie drei Arten von Manipulationen verwenden, um Daten zu transformieren – Arithmetik, Funktionen und Logik. Während Tableau dies auf drei verschiedenen Ebenen gibt:

• Mit einfachen Ausdrücken können Sie Werte oder Elemente auf der Detailebene der Datenquelle – einer Berechnung auf Zeilenebene – oder der Detailebene der Visualisierung – einer aggregierten Berechnung – umwandeln.
• LOD-Ausdrücke (Level of Detail) berechnen Werte auf Datenquellen- und Visualisierungsebene. Die Granularität, die Sie berechnen möchten, ist jedoch mit LOD-Ausdrücken noch flexibler. Sie können auf einer detaillierteren Ebene (INCLUDE), einer weniger detaillierten Ebene (EXCLUDE) oder einer vollständig autonomen Ebene (FIXED) durchgeführt werden.
• Mit Tabellenkalkulationen können Sie nur Werte auf der Detailebene der Visualisierung ändern.

Lernkurve

Data Studio ist ein benutzerfreundliches Tool, das keine komplexen Softwareinstallationen oder Registrierungen erfordert. Data Studio unterstützt im Vergleich zu Tableau auch ein geringes Maß an komplexer Funktionalität, was den Einstieg und die Arbeit erleichtert, selbst für Laien. Data Studio hat eine relativ einfache Lernkurve, was für Unternehmen von Vorteil sein kann, die ohne viel technisches Wissen kurze Berichte oder Dashboards erstellen möchten.

Die Lernkurve mit Tableau ist viel schwieriger als mit Data Studio, da es möglicherweise eine gute Ausbildung oder eine technische Person im Team erfordert, um sein volles Potenzial zu entfalten.

Die Benutzeroberfläche von Tableau ist ziemlich einfach, aber sie hat viele Funktionen und ist möglicherweise am besten für einen geschulten Analysten geeignet, wenn Sie eine tiefere Analyse benötigen.

Um technisch nicht versierte Personen bei der Datenanalyse zu unterstützen, bietet Tableau die Funktionen für künstliche Intelligenz „Ask Data“ und „Explain Data“, mit denen Benutzer ihre Fragen stellen und vereinfachte Antworten erhalten können.

Insgesamt scheint Tableau besser für mittlere und große Unternehmen geeignet zu sein, die hochrangige Dashboards und Berichte sowie ein dediziertes technisches Team benötigen, an dem sie arbeiten können.

Erweiterte Analytik

Vorausschauende Analytik

Wenn Sie Data Studio zum Analysieren von Daten verwenden, können Sie keine prädiktiven Analysemethoden wie Regression, Zeitreihenanalyse oder Prognose verwenden. Dies könnte ein wichtiger Entscheidungspunkt für Unternehmen sein, die stärker datengesteuert sind und erweiterte Anwendungsfälle haben, die Prognosen und Vorhersagen beinhalten können.

Tableau bietet eine integrierte Datenmodellierungslösung, die Prognosen und Trends umfasst, mit der Sie Daten sofort in jedem Diagramm prognostizieren und detaillierter betrachten können. Dies steht im Gegensatz zu Data Studio, das diese Funktionen nicht hat.

Für fortgeschrittene Benutzer bietet Tableau auch ein R-Studio-Plugin. Es ermöglicht Ihnen, die Daten nach R zu verschieben, wo Sie Modelle über Tableau manipulieren und erstellen können, und die Ergebnisse können wieder von R nach Tableau zurückgezogen werden.

Programmiersprachen unterstützen

Data Studio ist ein einfaches Business-Intelligence-Tool – es unterstützt keine Programmiersprachen wie R oder Python. Wenn Sie die erweiterten Funktionen verwenden möchten, können Sie Google Sheets mit Data Studio verbinden und Python so einstellen, dass es für kleinere Datasets aktualisiert wird. Für größere Datasets können Sie BigQuery auf ähnliche Weise anstelle von Google Sheets verwenden.

Andererseits unterstützt Tableau Sprachen wie R und Python mithilfe von Integrationen. Sie können umfangreiche Bibliotheken für maschinelles Lernen verwenden, die mit Python in Tableau verfügbar sind, indem Sie einfach die „TabPy“-API verwenden. Wenn Sie mit R besser vertraut sind, können Sie R mithilfe von berechneten Feldern integrieren und auf alle Bibliotheken, Pakete, Funktionen oder sogar die gespeicherten Datenmodelle zugreifen.

Eingebettete Analytik

Mit Tableau und Data Studio können Sie einen Bericht in jede Website oder Anwendung einbetten, die das HTML-Iframe unterstützt. Dies ist eine sehr einfach zu bedienende Funktion und erfordert keine HTML-Kenntnisse.

In Data Studio wird der Link des eingebetteten Berichts automatisch generiert und kann gemäß dem ursprünglichen Dashboard in Echtzeit aktualisiert werden. Es ist wichtig zu wissen, dass der eingebettete Bericht nur eine schreibgeschützte Version des ursprünglichen Dashboards ist.

Um auf diese Funktion in Tableau zuzugreifen, müssen Sie sie separat erwerben, da sie nicht im Tableau Creator-Plan enthalten ist. In Bezug auf eingebettete Berichte bietet Tableau diese mithilfe einer Reihe von APIs für Integrationen an.

Data Studio vs. Tableau: Welches ist das Beste für Sie?

Zusammenfassend produzieren Google Data Studio und Tableau beide starke Visualisierungen durch Dashboards und andere Tools.

Data Studio eignet sich für Marketingteams oder Agenturen, die ein erschwingliches, benutzerfreundliches und dennoch leistungsstarkes Tool zur Automatisierung ihrer Dashboard- und Kundenberichte benötigen.

Darüber hinaus enthält es verschiedene Datenquellen-Konnektoren – hauptsächlich Google-Produkte – und wenn Sie nicht finden, was Sie brauchen, können Sie Anwendungen von Drittanbietern wie Supermetrics verwenden. Data Studio bietet nur wenig Datenmodellierung und vor allem berechnete Felder und erlaubt keine Predictive Analytics.

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Loslegen

Mit anderen Worten, wenn Sie sich in erster Linie darauf konzentrieren möchten, einfache, kostengünstige und interaktive Dashboards zu erstellen, und einfache Modellierung und Operationen nicht erforderlich sind, ist Data Studio genau das Richtige für Sie.

Andererseits ist Tableau komplexer und für Anfänger schwieriger zu verstehen. Es ermöglicht mehrere Schichten komplizierter Datenmodellierung und R- und Python-basierte prädiktive Analysen.

Tableau ist eine großartige Wahl für Unternehmen mit den Ressourcen, um in ein robustes Business-Intelligence-Ökosystem zu investieren. Tableau ermöglicht es Benutzern, eine Verbindung zu mehreren Datenquellen herzustellen und komplexe Korrelationen zwischen Datensätzen herzustellen, was es ideal für tiefgreifende Analysen macht.

Ähnlich wie bei Data Studio müssen Sie auch für Tableau die Partnerkonnektoren verwenden, um Daten von außerhalb der direkten Konnektoren abzurufen. Mit der Supermetrics-API können Sie Ihre Datenextraktion in Tableau Prep Builder automatisieren, wo Sie komplexe Datenmodellierungsaufgaben ausführen können, die normalerweise ein Data Warehouse erfordern.

Erste Schritte mit Tableau

Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie einen Partner-Connector über die API mit Tableau Prep verbinden

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Über den Autor

Isha ist Junior Demand Gen Manager bei Supermetrics. Isha liebt es, die Bedeutung hinter Daten aufzudecken und hilft Kunden, die Bedeutung von datengesteuertem Marketing zu verstehen.