Qlik vs. Power BI: Deel 1 – Een praktische vergelijking

Ontdek de volledige serie:

Deel 2: Backend en datamodellering 

Deel 3: Frontend ontwikkeling en gebruikerservaring 

Deel 4: Eindgebruikersinteractie en integratie

Deel 5: Binnenkort beschikbaar 

Bij Bitmetric staan we bekend als Qlik-enthousiastelingen. Onze vrijdagse Qlik oefenvragen zijn beroemd in de het Qlik wereldje, net als onze veelgelezen blogs. Evenals naar Qlik, zijn we ook nieuwsgierig naar andere tools binnen de BI- en analyticswereld, zoals Databricks, TimeXtender, Microsoft Fabric en Power BI. 

Onlangs werkte ik aan een project bij grote corporate klant. Het betrof het migreren van meerdere dashboards van Qlik Sense (Enterprise Client-Managed) naar Power BI. 

Ik had eerder zowel Power BI- als Qlik Sense-projecten geleid. Ook heb ik een migratie van QlikView naar Power BI uitgevoerd, waarbij we alle logica tegelijkertijd naar een datawarehouse hebben verplaatst. 

Omdat ik al veel kennis had van de datamodellen achter de Qlik Sense-dashboards, bood dit nieuwe project mij een unieke kans. Ik kon dezelfde datamodellen, transformaties en visualisaties in beide platforms naast elkaar vergelijken. 

Dus, wat heb ik geleerd? Waar blinkt Power BI in uit, en waar heeft Qlik een voorsprong? In de komende weken deel ik mijn bevindingen in deze blogserie. 

Waarom deze serie? 

Er zijn genoeg algemene vergelijkingen tussen Qlik en Power BI. De Gartner Magic Quadrant plaatst beide leveranciers bijvoorbeeld al jaren in het kwadrant voor “Leaders”. Hoewel zulke strategische overzichten nuttig zijn, vertellen ze niet hoe het is om dagelijks met deze tools te werken. 

En precies dat is waarom ik deze serie schrijf: een praktische, hands-on vergelijking gebaseerd op echte ontwikkelervaring. Ik richt me op drie apps die we opnieuw hebben opgebouwd in Power BI, en bespreek de transformaties, datamodellering, scripting en front-end ontwerp. Ook ga ik in op de gebruikerservaring en de integratie met andere tools vanuit het perspectief van de eindgebruiker. 

Om het overzichtelijk te houden, is deze vergelijking beperkt tot:  

• Power BI Desktop + Power BI Service 

• Qlik Sense (Enterprise Client-Managed) 

Microsoft Fabric en Qlik Cloud vielen buiten de scope van dit project, maar veel inzichten zijn ook van toepassing op Qlik Cloud Analytics. Soms zal ik functies in Qlik Cloud benoemen die niet beschikbaar zijn in Client Managed. Cloudfuncties zoals Qlik Automate of Qlik Predict vallen buiten scope, net als Fabric-functies. 

Voor wie is deze serie?  

Deze serie is bedoeld voor iedereen die zich afvraagt: “Moeten we voor Qlik of Power BI kiezen?” of voor wie op zoek is naar een Data Analytics-tool in het algemeen. Of je nu data-analist, IT-manager of business stakeholder bent, deze blogs helpen je een goed onderbouwde, praktijkgerichte vergelijking te maken. 

Je hebt het meeste aan deze serie als: 

• Je overweegt om van het ene platform naar het andere te migreren 

• Je tools evalueert voor een nieuw BI-landschap 

• Je in een hybride omgeving werkt en de voor- en nadelen wilt begrijpen 

• Je als ontwikkelaar nieuwsgierig bent hoe dezelfde logica zich vertaalt tussen platforms 

In plaats van marketingclaims of functielijsten te bespreken, duikt deze serie in echte ontwikkeling, modellering en gebruikerservaring; de zaken die er echt toe doen bij het bouwen en gebruiken van dashboards. 

Een eerlijke en evenwichtige blik 

De keuze tussen Qlik en Power BI hangt vaak af van de behoeften van een organisatie en persoonlijke voorkeur. Ik ben geen fan van slechts één tool. Ik heb jaren gewerkt met QlikView, Qlik Sense en Power BI, en kan ik zeggen dat ik al die tools waardeer.  

Zowel Qlik als Power BI zijn volwassen analyticsplatforms die besluitvorming verbeteren wanneer ze goed worden ingezet. Ze bieden de basis: grafieken, KPI’s, tabellen, veel connectoren naar databronnen en schema’s om alles automatisch te verversen.  

Beide omarmen AI en hebben actieve communities waar veel ondersteuning te vinden is. Uiteindelijk is de kwaliteit van je datamodel belangrijker dan de tool zelf. Wat ze echter in het dagelijks gebruik onderscheidt, is precies wat deze serie zal verkennen. 

Kosten   

Bij de keuze voor een softwareplatform spelen kosten natuurlijk een grote rol. In deze serie vallen kosten echter buiten de scope, omdat we ons richten op het dagelijkse gebruik van de tools. Een andere reden is dat een kostenvergelijking sterk afhangt van de businesscase. Hoewel er online veel licentievergelijkingen te vinden zijn, is dit lastig, omdat Qlik en Power BI verschillende licentiemodellen hebben en de prijs per gebruiker niet het hele plaatje vertelt. 

Bekend is dat de instapkosten van Power BI laag zijn, met €13 per maand voor een Pro-licentie. Maar naarmate het gebruik groeit, moeten de meeste organisaties upgraden naar Fabric Capacity (voorheen Power BI Premium). In dit model betaal je voor capaciteit, en de benodigde tier hangt af van factoren zoals gebruik, datamodelgrootte en de gebruikte Fabric-componenten. Sommige functies in de Power BI Service zijn alleen beschikbaar in Fabric Capacity of Premium-per-User licenties. 

Dit licentiemodel maakt een algemene vergelijking moeilijk, vooral omdat Qlik Cloud ook een capaciteitsmodel heeft (waar prijzen grotendeels gebaseerd zijn op de omvang van je data). In beide gevallen beïnvloeden de inrichting van je omgeving en de structuur van je data de totale kosten aanzienlijk. 

Daarnaast geven licentiekosten alleen geen volledig beeld. De totale eigendomskosten (TCO of Total Cost of Ownership) van je analytics oplossing hangen af van veel meer factoren dan licenties alleen. Kies je bijvoorbeeld voor Qlik Sense Client Managed in plaats van Qlik Cloud, dan heb je kosten voor aanschaf, onderhoud en afschrijving van je server. Voor Power BI zullen ontwikkelaars meestal in Power BI Desktop werken, wat een Windows-laptop vereist met voldoende rekenkracht en geheugen, en vaak een lokale verbinding met databronnen die infrastructuur vergt. 

Uiteindelijk wordt de TCO vaak beïnvloed door hoe productief eindgebruikers en ontwikkelaars dagelijks kunnen werken. Als de omgeving of datastructuur complex is, kost het een ontwikkelaar meer tijd om visuals aan een dashboard toe te voegen, wat resulteert in minder output of meer benodigde ontwikkelaars. Andere factoren zijn de omvang van de omgeving, datamodelprestaties, het vaardigheidsniveau van ontwikkelaars en het aantal eindgebruikers. 

Integratie met infrastructuur  

Integratie kan ook een doorslaggevende factor zijn. Als je organisatie al veel Microsoft Azure-infrastructuur gebruikt, is Power BI vaak een logische keuze. Het integreert naadloos met Azure-services en gebruikt automatisch Microsoft Entra ID (voorheen Azure Active Directory) voor gebruikersbeheer, wat de IT-afdeling tijd en moeite bespaart. 

Aan de andere kant, als je organisatie strenge beveiligings- of compliance-eisen heeft die cloudgebruik beperken, blijft Qlik Sense Enterprise Client-Managed een robuuste en volledig ondersteunde optie. Het biedt de flexibiliteit van een lokale installatie, terwijl je toch profiteert van Qlik’s associatieve engine. 

Wat komt hierna?   

In dit eerste artikel heb ik een overzicht gegeven van wat je kunt verwachten, waarom ik dit schrijf, voor wie deze serie bedoeld is en wat de scope is. In de komende weken behandel ik de volgende onderwerpen: 

Deel 2: Backend en datamodellering 
Deel 3: Frontend ontwikkeling en gebruikerservaring 
Deel 4: Eindgebruikersinteractie en integratie 
Deel 5: Binnenkort beschikbaar 

Meer van het Bitmetric team