Power BI vs Tableau vs Looker: hangisi sana uygun?

2026 · BI araçları · 15 dakika okuma

Yeni bir BI aracı seçmek zorunda kaldığında kafan karışır. Her biri "en iyi" olduğunu iddia eder. Pazarlama materyallerine değil, gerçek kullanım deneyimine bak.

15 yıldır farklı şirketlerde bu üç aracın hepsini kullandım. Hangisinin ne zaman doğru seçim olduğunu sana anlatayım.

Özet tablo

Power BI — Microsoft'un silahı

Microsoft ekosistemindeysen Power BI neredeyse otomatik seçim. Excel'den geçiş çok kolay, Office 365 aboneliğiyle birlikte geliyor, Azure ve Teams entegrasyonu mükemmel.

Güçlü yanları:

• Fiyat: Pro lisans $10/kullanıcı/ay. Rakiplerine göre çok ucuz.
• DAX ve Power Query: Karmaşık hesaplamalar için güçlü. Excel'e benzediği için öğrenmesi kolay.
• Microsoft entegrasyonu: Excel, SharePoint, Teams, Azure — hepsiyle sorunsuz.
• Türkiye'de yaygın: Türk şirketlerin büyük çoğunluğu Power BI kullanıyor. İş ilanlarında en çok aranan.
• Copilot: AI destekli analiz özelliği hızla gelişiyor.

Zayıf yanları:

• Görsel özelleştirme Tableau kadar esnek değil.
• Büyük veri setlerinde (100M+ satır) yavaşlayabilir.
• Web versiyonu masaüstü kadar güçlü değil.
• Microsoft ekosistemi dışında entegrasyon bazen zorlaşır.

Power BI için ne zaman seç: Microsoft şirketi, bütçe kısıtı var, Excel kullanan iş analistlerin raporları kendileri güncellemesi gerekiyor.

Tableau — görselleştirmenin altın standardı

Görsel analitik denince akla gelen ilk isim. Drag-and-drop arayüzü, olağanüstü görsel kalitesi ve sezgisel kullanımıyla hâlâ endüstri standardı. 2019'da Salesforce tarafından satın alındı.

Güçlü yanları:

• Görsel kalite: Ürettiği grafikler diğerlerinden bir adım önde. Sunum materyali olarak mükemmel.
• VizQL: Kendi sorgu dili sayesinde büyük veriyi hızlı işler.
• Keşif analitiği: Veriyi görsel olarak keşfetmek için en iyi araç.
• Topluluk: En büyük BI topluluğu. Tableau Public'te binlerce örnek var.
• Çoklu veri kaynağı: 80+ veri kaynağına native bağlantı.

Zayıf yanları:

• Fiyat: Creator lisans $70+/ay. Küçük şirketler için pahalı.
• Salesforce entegrasyonu zorlaşıyor: Salesforce ekosistemi dışında bazen garip davranışlar.
• Hesaplama sınırlılıkları: Karmaşık istatistiksel hesaplamalar için R veya Python entegrasyonu gerekiyor.

Tableau için ne zaman seç: Görsel kalite kritik, veri keşfi ön planda, bütçe var, analistler teknik ama SQL bilmeyenler de kullanacak.

Looker — verinin tek gerçeği

Looker diğerlerinden temelden farklı. Bir dashboard aracı değil, veri modelleme platformu. LookML adlı kendi diliyle iş metriklerini merkezi olarak tanımlarsın. 2019'da Google tarafından satın alındı.

Güçlü yanları:

• Single source of truth: "Gelir" ne demek? Tüm ekip aynı tanımı kullanır. Metrik tutarsızlığı biter.
• LookML: SQL tabanlı modelleme dili. Tekrar kullanılabilir, versiyon kontrolü yapılabilir metrikler.
• Embedded analytics: Dashboard'ları ürününüze gömmek için en iyi araç.
• BigQuery entegrasyonu: Google Cloud kullananlar için mükemmel.
• Governance: Kimin neyi göreceğini merkezi yönet.

Zayıf yanları:

• SQL zorunlu: LookML öğrenmek ve SQL bilmek şart. Self-serve kullanım zor.
• Fiyat: Kurumsal fiyatlandırma, KOBİ'ler için uygun değil.
• Görsel esneklik: Tableau kadar esnek değil.
• Öğrenme eğrisi: LookML öğrenmek zaman alıyor.

Looker için ne zaman seç: Büyük şirket, güçlü data engineering ekibi var, metrik tutarsızlığı sorun yaratıyor, Google Cloud kullanıyorsunuz veya embedded analytics gerekiyor.

Türkiye iş piyasasında durum

Türkiye'deki iş ilanlarını analiz ettiğimde tablo net:

• Power BI: İlanların ~%70'i. Bankacılık, perakende, üretim sektörü yoğun.
• Tableau: ~%20. Teknoloji şirketleri ve danışmanlık firmaları.
• Looker: ~%10. Büyük tech şirketleri ve startuplar.

Kariyer başlangıcında Power BI öğren — iş bulma şansın en yüksek. Sonra Tableau ekle — CV'ni güçlendirir. Looker ise senior seviyede, data engineering pozisyonlarında öne çıkıyor.

Hangi durumda hangisi?

• Küçük/orta ölçekli Türk şirketi: Power BI — ucuz, yaygın, destek bulmak kolay.
• Görsel ağırlıklı sunum: Tableau — kalite fark yaratır.
• SaaS ürününe dashboard gömmek: Looker veya Metabase.
• Google Cloud ekosistemi: Looker — native entegrasyon.
• Microsoft ekosistemi: Power BI — başka alternatif düşünme.
• Sınırlı bütçe, açık kaynak: Metabase veya Apache Superset.

Ücretsiz alternatifler

Bütçe kısıtı varsa güçlü açık kaynak seçenekler var:

• Metabase: Kurulumu 5 dakika, SQL bilmeden dashboard yapılabilir. Küçük ekipler için ideal.
• Apache Superset: Airbnb açık kaynağa çevirdi. Güçlü ama kurulumu karmaşık.
• Grafana: Özellikle time-series ve DevOps metrikleri için.
• Redash: SQL odaklı, basit dashboard'lar için.

Sıradaki yazıda ETL ve data transformation: ham veriyi analiz için hazır hale getirmenin sistematik yolu.