Databricks SQL und Qlik - Data Visualization Tools im Vergleich

Georgios Fyntanidis07.12.2023 12:45:01 10 min read

Daten sind das Lebenselixier eines jeden Unternehmens und bilden eine wichtige Grundlage für fundierte Entscheidungen, strategische Planung und den Erfolg des Unternehmens insgesamt. Qlik und Databricks SQL sind zwei Programme, die Unternehmen dabei helfen sollen, aussagekräftige Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen und diese zu organisieren. In diesem Artikel stellen wir die beiden Programme vor und gehen auf ihre jeweiligen Besonderheiten ein. Anschließend betrachten wir die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Databricks SQL, das sich auf Organisationen im Bereich der Big-Data-Analyse und des maschinellen Lernens konzentriert, und Qlik, einem leistungsstarken Datenvisualisierungs- und Business-Intelligence-Tool, das in erster Linie auf die Bedürfnisse größerer Unternehmen zugeschnitten ist.

Eine kurze Einführung in Databricks SQL

Databricks SQL ist eine Cloud-native Datenanalyse- und SQL-Abfrageplattform, die den Prozess der Untersuchung, Analyse und Visualisierung von Daten vereinfacht und optimiert. Die Plattform basiert auf dem leistungsstarken Apache Spark-Framework und bietet Datenexperten, Analysten und Datenwissenschaftlern eine konsolidierte Schnittstelle für die effiziente Abfrage strukturierter und halbstrukturierter Daten. Databricks SQL bietet einen kollaborativen und benutzerfreundlichen Arbeitsbereich für die Ausführung von SQL-Abfragen, die Durchführung von Datenuntersuchungen und die Erstellung interaktiver Dashboards. Dank seiner skalierbaren Architektur kann Databricks SQL mühelos mit enormen Datenmengen umgehen und komplizierte Datentransformationen durchführen, was es zu einem unschätzbaren Vorteil für Unternehmen macht, die aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen wollen, ohne dafür ein ausführliches Data Engineering vornehmen zu müssen. Dieses Tool fördert die Zugänglichkeit von Daten und die Zusammenarbeit im Team und unterstützt eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung in Teams und Unternehmen.

Eine kurze Einführung in Qlik

Qlik ist ein renommiertes Softwareunternehmen, das sich auf Datenanalyse- und Business Intelligence-Lösungen spezialisiert hat. Als Datenvisualisierungstool konzentriert sich Qlik auf die Bereitstellung von Softwarelösungen für die Darstellung von Daten, Executive Dashboards und Self-Service-Tools im Bereich der Business Intelligence. Das Herzstück des Angebots von Qlik ist die leistungsstarke Datenvisualisierungsplattform, die es Anwendern ermöglicht, Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse und umsetzbare Informationen zu verwandeln. Die Software von Qlik ermöglicht Unternehmen einen unkomplizierten Zugriff auf ihre Daten und damit eine nahtlose Analyse und Interpretation, was letztlich den datengestützten Entscheidungsprozess erheblich vereinfacht. Die Software nutzt ein einzigartiges Assoziationsmodell mit dem Anwender Daten frei erkunden und navigieren können, um unerwartete Verbindungen herzustellen und verborgene Erkenntnisse zu gewinnen. Mit der benutzerfreundlichen Oberfläche und den robusten Datenintegrationsfunktionen von Qlik können sich Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie das volle Potenzial ihrer Daten für die strategische Planung, das Reporting und die Geschäftsoptimierung ausschöpfen. Gartner, ein einflussreiches und angesehenes Forschungs- und Beratungsunternehmen im Technologie- und Unternehmensbereich, stuft Qlik regelmäßig als einen der führenden Anbieter im Bereich Datenvisualisierung und Business Intelligence (BI) ein, neben anderen Branchenriesen wie Tableau und Power BI.

Ähnlichkeiten

Trotz der Tatsache, dass Qlik und Databricks SQL zwei unterschiedliche Technologien für die Datenanalyse und -verwaltung sind, gibt es einige Ähnlichkeiten zwischen ihnen. Beide sind mit robusten Datenintegrationsfunktionen ausgestattet, die die Verbindung zu verschiedenen Datenquellen erleichtern und ETL-Operationen (Extrahieren, Transformieren und Laden) ermöglichen. Darüber hinaus können die Benutzer mit beiden Tools SQL-Abfragen zur Datenanalyse und Datenbearbeitung erstellen. Interaktive Dashboards sind ebenfalls ein gemeinsames Merkmal, das es den Benutzern ermöglicht, ansprechende Visualisierungen und Berichte für datengesteuerte Entscheidungen zu erstellen. Darüber hinaus haben die Nutzer beider Tools die Möglichkeit, Daten nach Bedarf zu bereinigen, umzugestalten und anzureichern. Die assoziative Datenmodellierung von Qlik hilft bei der Erforschung von Datenbeziehungen, während das auf Apache Spark basierende Databricks SQL verteilte Datenverarbeitung und Funktionalitäten für Machine Learning bietet. Sowohl Qlik als auch Databricks SQL sind in der Lage, mit Cloud-Diensten zu arbeiten, so dass es für Anwender einfach ist, sich mit gängigen Cloud-Plattformen zu verbinden. Durch diese Verbindung können die Anwender die Vorteile der Cloud-basierten Datenspeicherung und die damit verbundene Rechenleistung voll ausschöpfen. Eine weitere Funktion, die Anwender bei beiden Tools nutzen können, sind die Kollaborationsmöglichkeiten. Und nicht zuletzt ermöglichen sowohl Qlik als auch Databricks SQL den Anwendern, ihre Leistungsfähigkeit mit Hilfe von APIs und benutzerdefinierten Skripten zu erweitern. Das bedeutet, dass Sie diese Tools problemlos in andere Software und Systeme integrieren oder sogar eigene Lösungen für spezifische Anforderungen erstellen können.

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Unterschiede

Ungeachtet der Tatsache, dass der Hauptzweck von Databricks SQL ein anderer ist als der von Qlik, da sich das erstgenannte auf Big Data Analytics und Machine Learning konzentriert und Qlik eine Business Intelligence- und Datenvisualisierungsplattform ist, zeigt sich der krasse Gegensatz in der Datenvisualisierung und im Reporting: Databricks SQL ist in erster Linie ein Datenverarbeitungstool mit begrenzten Visualisierungsmöglichkeiten, während Qlik für seine Datenvisualisierungs- und Reporting-Fähigkeiten bekannt ist, die es den Nutzern ermöglichen, umfangreiche und interaktive Dashboards zu erstellen. Ein weiterer bemerkenswerter Unterschied besteht darin, dass Databricks SQL häufig ein höheres technisches Fachwissen erfordert, vor allem für Big Data und fortgeschrittene Analysen, während Qlik für seine Benutzerfreundlichkeit bekannt ist, die ein breites Spektrum von Benutzern anspricht. Die Bereitstellungsoptionen richten sich nach den Präferenzen des Unternehmens: Databricks SQL bietet einen Cloud-basierten Service mit flexiblen Infrastrukturoptionen, während Qlik sowohl vor Ort als auch in der Cloud eingesetzt werden kann.
Ein weiterer wichtiger Aspekt von Databricks SQL ist seine Skalierbarkeit für große Datenmengen und verteiltes Computing. Darüber hinaus zeichnet sich Databricks SQL durch robuste Funktionen für Machine Learning aus, während Qlik zwar grundlegende Analysefunktionen bietet, aber nicht die gleiche Spezialisierung aufweist. Was die Community und das Ökosystem betrifft, so profitiert Databricks SQL von der großen Welt von Big Data und Machine Learning, während Qlik eine eigene Community unterhält, die sich auf Business Intelligence und Datenvisualisierung konzentriert. Nicht zuletzt unterscheiden sich auch die Preismodelle, worauf wir in der nachfolgenden Tabelle näher eingehen.

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	Databricks SQL	Qlik
Kosten und Lizenzierung	Die Kosten für Databricks SQL hängen von einigen Faktoren ab, wie zum Beispiel: Das Programm, das Sie wählen (Standard, Premium oder Enterprise), dem Cloud-Anbieter, den Sie wählen (AWS, Azure oder Google Cloud) und die Region der Bereitstellung (USA Ost oder West, Nord- oder Westeuropa usw.) In jedem Fall sind die Kosten pro Programm ungefähr die folgenden: SQL Classic: $0,22/DBU* SQL Pro: $0,75/DBU* SQL Serverless: 0,90/DBU* (diese Option ist in Google Cloud nicht verfügbar) Es besteht auch die Möglichkeit, ein Programm als Databricks Commit Unit** mit einem Rabatt für einen bestimmten Zeitraum im Voraus zu erwerben. * Databricks-Einheit (DBU) Eine Databricks Unit (DBU) ist eine normalisierte Einheit der Rechenleistung auf der Databricks Lakehouse Plattform, die für Mess- und Preisbildungszwecke verwendet wird. Die Anzahl der DBUs, die ein Workload verbraucht, wird durch Verarbeitungsmetriken bestimmt, zu denen die verwendeten Rechenressourcen und die verarbeiteten Datenmengen gehören können. ** Eine Databricks Commit Unit (DBCU) ist eine Maßeinheit, die die Menge der Azure Databricks-Nutzung darstellt, die Sie für einen bestimmten Zeitraum im Voraus erwerben, entweder für ein Jahr oder drei Jahre. Sie können die DBCU für jede Azure Databricks-Arbeitslast oder -Ebene verwenden, z. B. für Datenanalyse, Data Engineering oder Machine Learning.	Qlik Standard: 20$ pro Benutzer/Monat Qlik Premium: 2.700$ pro Monat Qlik Enterprise: Bitte kontaktieren Sie Qlik direkt für ein individuelles Angebot Qlik on prem: bitte kontaktieren Sie Qlik direkt für ein individuelles Angebot
Datenquellen	Databricks SQL ist mit verschiedenen Datenquellen kompatibel. Es kann mit einer Vielzahl von relationalen Datenbanken verbunden werden, darunter beliebte Optionen wie SQL Server, Oracle und MySQL. Databricks SQL bietet auch Integrationsfunktionen mit den wichtigsten Cloud-Diensten, darunter AWS, Azure und Google Cloud, sodass Benutzer mit Daten arbeiten können, die in diesen Cloud-Umgebungen gespeichert sind. Darüber hinaus bietet Databricks SQL Konnektoren für beliebte Anwendungen wie Salesforce und Excel, die den Datenzugriff und die Datenanalyse vereinfachen. Die Plattform unterstützt verschiedene Dateiformate, darunter CSV und Excel, und ist in der Lage, Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten, z. B. REST-APIs, ODBC-Verbindungen und benutzerdefinierte Konnektoren.	Qlik kann sich nahtlos mit einer Vielzahl von Datenquellen verbinden, darunter zahlreiche relationale Datenbanken wie SQL Server, Oracle und MySQL, wodurch die Kompatibilität mit den am häufigsten verwendeten Datenspeichern gewährleistet ist. Qlik bietet außerdem robuste Integrationsmöglichkeiten mit vielen Cloud-Diensten wie AWS, Azure und Google Cloud, so dass Anwender auf Daten zugreifen und diese analysieren können, die in diesen Cloud-Plattformen gespeichert sind. Darüber hinaus, Konnektoren für gängige Anwendungen wie Salesforce und Excel, die den Datenzugriff vereinfachen und tiefgreifende Analysen ermöglichen. unterstützt verschiedene Dateiformate, darunter CSV und Excel, und eignet sich hervorragend für die Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie REST-APIs, ODBC-Verbindungen und benutzerdefinierte Konnektoren.
Zielgruppe	Databricks SQL ist für Data Engineers, Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Data Teams konzipiert. Es richtet sich an Unternehmen, die sich mit Big Data-Analysen und Machine Learning beschäftigen.	Qlik richtet sich in erster Linie an Unternehmen, die leistungsstarke Tools für Datenvisualisierung und Business Intelligence suchen.
Leistung	Bietet dank seiner optimierten Abfrage-Engine und verteilten Rechenfunktionen eine hochleistungsfähige Abfrageausführung. Sie eignet sich für die Verarbeitung umfangreicher Daten und komplexer Analyseaufgaben.	Qlik bietet eine starke Performance und die Fähigkeit, Daten schnell zu verarbeiten und zu visualisieren. Das macht es zu einer effizienten und effektiven Wahl für die Datenanalyse und -exploration, auch wenn es bei sehr großen Datenmengen, die eine zusätzliche Optimierung erfordern, zu Problemen kommen kann.
Machine Learning	Databricks SQL bietet eine integrierte Plattform für Machine Learning, die eine nahtlose Integration mit der MLlib von Apache Spark ermöglicht. Mit der MLflow-Integration und der Leistung von Azure können Unternehmen maschinelle Lernmodelle innerhalb ihrer Datenanalyse-Workflows erstellen, trainieren und verwalten. Dies macht Databricks SQL zu einem wertvollen Werkzeug für datengesteuerte Unternehmen, die das Potenzial des maschinellen Lernens nutzen möchten.	Qlik bietet den Anwendern die Möglichkeit, Machine Learning-Modelle zu erstellen und Vorhersagen als Teil ihres Datenanalyseprozesses zu treffen. Das assoziative Modell von Qlik ermöglicht die Erkundung von Datenbeziehungen und die Plattform unterstützt fortschrittliche Analysen mit externen Machine Learning-Bibliotheken und -Tools. Darüber hinaus profitiert Qlik von der Integration mit Microsofts Suite von Business-Analytics-Lösungen, einschließlich Azure, für fortschrittliches Machine Learning und cloudbasierte Datenverarbeitung.
Unterstützung bei der Programmierung	Databricks SQL unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter: SQL Python Scala R. Es bietet eine kollaborative Umgebung für Data Teams, die mit diesen Sprachen an Projekten in den Bereichen Data Engineering, Analytik und Machine Learning arbeiten.	Qlik-Anwender können mit gängigen Programmiersprachen arbeiten wie: SQL für Datenabfragen und -manipulationen. Darüber hinaus erleichtert Qlik die Datenanalyse mit Skriptsprachen wie QlikViews, QlikScript und JavaScript und bietet darüber hinaus Unterstützung für API-Integrationen. Diese vielfältige Sprachunterstützung ermöglicht es Data Teams, nahtlos an der Datenexploration, -analyse und -visualisierung zu arbeiten und macht Qlik zu einer flexiblen Plattform für datengesteuerte Projekte in verschiedenen Bereichen.
Gemeinschaft	Databricks hat eine starke Community mit aktiven Foren, Wissensaustausch und Ressourcen. Die Databricks Community Edition ist eine kostenlose Option, die es Benutzern ermöglicht, die Plattform zu erkunden und Unterstützung von der Community zu erhalten. Kostenpflichtige Pläne bieten zusätzlichen Support und Dienstleistungen.	Qlik bietet mit dem Qlik Community Forum eine Online-Plattform und Community für Anwender von Qliks Business-Intelligence- und Data-Analytics-Produkten, einschließlich QlikView und Qlik Sense. Mit anderen Worten: Es ist ein Ort für Qlik-Anwender, an dem sie zusammenarbeiten und Wissen und Erfahrungen austauschen können. Das Qlik-Community-Forum ist auch ein Ort, an dem Anwender Fragen stellen und beantworten können. Darüber hinaus bietet Qlik eine umfangreiche Dokumentationsseite.

Databricks SQL vs. Qlik - Unser Fazit

In der dynamischen Landschaft der Datenanalyse und -verarbeitung hängt die Entscheidung zwischen Databricks SQL und Qlik letztlich von den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihrer datenorientierten Projekte ab. Wenn Sie auf der Suche nach einer hoch skalierbaren und performanten Lösung mit einer robusten Suite von Machine Learning-Funktionen sind, ist Databricks SQL die erste Wahl. Angesichts der Fähigkeiten in den Bereichen Big-Data-Analytik und Distributed Computing ist Databricks SQL ein hervorragender Kandidat für die Bewältigung komplexer Datenaufgaben.
Wenn Ihr Schwerpunkt jedoch auf Business Intelligence und der Erstellung einer interaktiven Datenexploration mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche liegt, dann ist Qlik die richtige Wahl. Qlik ist für sein intuitives Design und seine Datenvisualisierungsfunktionen bekannt und richtet sich an ein breites Spektrum von Anwendern.

Für welche Variante Sie sich auch entscheiden, Sie können sicher sein, dass wir Sie durch die Feinheiten Ihres individuellen Kundenbedürfnisses führen und Sie unterstützen, so dass Sie das volle Potenzial Ihrer Daten für eine fundierte Entscheidungsfindung ausschöpfen können. Nehmen Sie einfach Kontakt zu uns auf - wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.

Georgios Fyntanidis

Georgios arbeitet seit 2021 bei der NextLytics als Data Engineer. Er beschäftigt sich hauptsächlich mit Technologien wie Docker, Apache Airflow, REST APIs und Python-Programmierung. Als ehemaliger Landesmeister im Schwimmen ist er in seiner Freizeit gerne sportlich aktiv, geht wandern oder grillt mit seinen Freunden.