Qlik 和 Power BI 似乎都允许您通过探索来自多个来源的数据来扩展见解，但存在根本差异。
本指南比较了 Qlik 与 Power BI 的 12 个关键因素。
许多工具可以制作看起来很酷的仪表板。您的 BI 工具应允许您直接从仪表板内向任何方向探索所有数据。这样，您就可以发现在您或分析师首次设置查询时可能没有考虑的关系。
Qlik
Qlik 的“关联”数据引擎允许您或任何用户从任何角度自由探索您的所有数据，从而回答下一个问题。Qlik 的认知引擎使用机器学习随着时间的推移进行学习，并为您提供探索想法。
Power BI
Power BI 的 SQL 引擎强制你遵循特定路径和有限的数据。这意味着对于每个查询，仅分析数据的一部分，因此模式和连接不会被发现。
大多数 BI 工具都可以在交互式图形、图表和地图中可视化数据。但与仪表板一样，您需要直接从可视化项中自由浏览任何方向的所有数据。此外，现代工具提供 AI 来帮助你创建图表、突出显示异常值并建议新的视觉对象。
Qlik
Qlik 的数据引擎可让您在全套交互式可视化中探索所有数据。它压缩大型数据集，揭示数据的形状，查明异常值，并为创建图表、推荐关联和准备数据提供 AI 帮助。
Power BI
与大多数顶级工具一样，Power BI 提供全方位的交互式数据可视化效果。但是，与其仪表板一样，预选的查询路径将限制筛选和探索。
无论您拥有哪种基础架构，您都需要高性能的数据分析。如果您想以企业规模和速度跨多个来源移动、管理、集成和分析数据，您还需要一个不可知的、基于 Web 的独立平台。
Qlik
Qlik 是一家独立的公司，为您提供完全的自由和对数据的控制。Qlik 还提供完整的企业 SaaS 环境和本地或私有云选项。
Power BI
Power BI 将要求你使用 Azure，并将成为将你锁定在一个供应商中的另一种方式。而且，他们的云体验与内部部署功能不同。
进行 BI 平台投资不仅仅是最初的购买。总拥有成本 （TCO） 考虑了与使用 BI 解决方案相关的 3 到 5 年的所有成本，例如基础架构、系统设置和应用程序开发以及系统管理和支持。
Qlik
Qlik 的总拥有成本低于 Power BI。Qlik 在您扩展时没有额外或隐藏的成本。
从表面上看，PowerBI
Power BI 的成本似乎很低。但是，要适度扩大规模，您必须支付升级费用。
当用户拥有所有相关数据的完整、最新视图时，发现见解效果最佳。这需要能够尽可能接近实时地集成和组合来自任何来源的数据。要成功做到这一点，您需要一个分析平台，该平台可以在不影响性能或增加成本的情况下处理任何规模的数据。
Qlik Qlik
的关联引擎提供即时计算性能，即使面对海量数据集、实时数据和大量用户也是如此。此外，由于 Qlik 能够添加、修改和删除记录，因此您可以在更小的构建窗口中保持数据最新。
如果要缩放，Power BI
Microsoft 将要求你额外付费。通过 Power BI Pro 每个数据集 1GB 的低数据限制后，必须升级到高级版（或使用实时查询，这会减慢每个人的工作速度）。即使Microsoft可以处理大批量，它也总是会带来更大的成本或更低的性能。
组织中的每个人都希望信任他们的数据、分析和见解。他们还希望快速工作，而不必等待 IT 或分析师。因此，您的工具应该允许您使用基于规则的治理的集中管理功能来控制您的数据和内容。
Qlik
Qlik 在云中集中和统一您的数据，创建具有强大数据安全性的受管控数据模型。所有内容创建都在云中进行，在每一步都受到治理和控制。此外，受管控的库为分析提供重用和标准化。
Power BI
Power BI 采用分散式方法，将数据分散到人们的桌面和云中。最终用户无法创建自己的可视化效果或对现有可视化项进行更改;他们总是依赖作者。这使得管理数据既昂贵又耗时。
数据集成是指将原始数据汇集并转换为分析就绪的数据。当今的 BI 工具应该能够利用实时数据集成技术，如变更数据捕获和流式数据管道，并使数据在整个企业中可用。
Qlik
Qlik Sense 具有内置的一流数据集成功能，用于组合和转换数据以及数据编目。此外，Qlik 还提供企业级数据集成平台，该平台提供无缝的分析数据管道。
Power BI
要在 Power BI 上实现数据集成，需要从Microsoft堆栈购买其他产品。即便如此，管理不同的产品也可能很困难。
增强分析带来了 AI 和机器学习的强大功能，以提出新的见解和联系。这有助于您快速分析数据，提高工作效率，并帮助您做出更好的数据驱动型决策。
Qlik
Qlik 的全方位 AI 功能在基础级别内置于平台中。这使 Qlik 的 AI 在您正在执行的分析上下文中成为始终在线的引擎，并在您探索数据时提出见解和新连接。
Power BI 将
两个Microsoft AI 功能（Quick Insights 和 Q&A）添加到 Power BI 中。而且，这些功能是仪表板上的对象，您每次都需要添加这些功能。ML 功能是额外的 Azure 产品。
嵌入式分析是指将完整的分析功能整合到组织中的其他流程、应用程序和门户中。这使您的员工、合作伙伴、供应商和客户能够在他们已经使用的系统中做出更好的数据驱动型决策。
Qlik
Qlik 的平台是使用现代标准以 API 为先构建的。这允许您在最新的 Web 和应用程序技术中嵌入仪表板和单个数字、值和指标。
Power BI
Power BI 确实可以在其他应用中嵌入仪表板和对象。但是，Power BI 不是 API 优先的，许多功能在其 SDK 中不可用，更相关的是缺乏自助服务
组织中的所有用户都应该能够使用相同的数据和相同的平台执行所有 BI 用例。这是因为不同类型的用户（如分析师、工程师和业务人员）希望执行许多用例，例如嵌入分析、探索数据或共享仪表板。
Qlik
所有用户都可以执行此处所示的所有活动，以及应用程序自动化、自动 ML、警报和报告以及实时分析 – 所有这些都在同一平台上使用通用分析引擎、AI 功能和分析数据管道。
Power BI
Power BI 确实提供一系列常见用例，但你需要投资于完整的Microsoft数据和分析产品堆栈。
如今，您需要组织中的每个人都具备数据素养。这意味着他们能够提出数据和机器的正确问题，做出数据驱动的决策，并向他人传达意义。
好奇心随时可能袭来。它不会等待您在办公桌前，打开电脑。这可能会使基于桌面的数据分析软件令人沮丧。您需要一个平台，让您在灵感（或好奇心）来袭时自由探索数据并发现隐藏的见解，无论您身在何处或离您最近的设备。
