Tableau VS. PowerBI 該怎麼選？商管學生找分析領域實習，要如何準備？｜經驗談
已更新：4月29日
前陣子收到讀者發信，信中提到對於找實習的困擾：
目前是商管學生要開始找實習，想多加強資料分析領域的技能但不知從何準備
同時，讀者也提到在 BI 工具該如何選擇：
如果可以寫一篇比較 Tableau、Power BI 的區別，讓商管學生更容易選擇第一個學的工具就太棒了！
接下來，就讓我們直接切入主題！
聊技能之前，先來談談你找的分析職缺是「哪個」職位？
推薦閱讀：Data Analyst vs Business Analyst. Here’s the Difference.
分析領域的職缺大致會分成 Data Analyst 和 Business Intelligence Analyst (BI Analyst)，不了解兩者差異的話可以先看一下上面的推薦閱讀，會更有助於你理解後面我們要探討的事情。 Data Analyst（資料分析師）會更吃重程式語言能力，如何處理數據問題、該怎麼儲存、設計以利規模化，都是他的專項。
Business Intelligence Analyst（商業分析師）工作會主要是以數據幫助營運端 stakeholders 解決問題，包含財務、行銷部門都會是你服務對象。技能面，你會需要接觸到一些 MySQL 來拿取資料，但分析呈現上相較會更仰賴 Excel、BI Tools（也就是常見的 Tableau、Power BI），
對於 Python / R 的運用可能不多，甚至有些公司也不需要你會寫。
話說回來，不論實習還是全職工作，還是很容易把這兩者混為一談，所以這種時候建議還是要比對自己的興趣和工作需求來做選擇了。
產業需求不同：就是只愛 Excel VBA！
這邊也稍微提提自己的觀察。
身邊有一些銀行業的朋友，以及之前 Peer Interview 遇過的面試者都表示過，銀行業分析工具相當受限一事。除了基於資安考量，不太讓你使用「先進」的工具以外，也因為銀行體系龐大，要接受新工具必然需要點時間，因此很少真的會讓分析師使用我們上述提到的 BI Tools 或是 Python 進行分析。
取而代之的，是 Excel VBA。
當然，我相信不只是金融業有這樣特殊的要求；也有些銀行正努力翻轉這樣的問題。
（題外話，我自己曾到台灣知名電商面試營運分析職務時，對方上機考也是直接以 Excel VBA 語法作為考題，所以說穿了還是要看 104 職務技能比較準）
BI 工具推薦：Power BI VS. Tableau
以下分成幾種層面來做介紹：
哪些企業會偏好使用何種 BI Tools？
功能性 / 上手簡易程度
費用
#1. 哪些企業會偏好使用何種 BI Tools？
在這之前，要先理解 Tableau 和 Power BI 的應用。
兩者雖皆可做為 Dashboard 工具（報表平台），Power BI 可透過企業全體購買 Pro License 進而能夠做到網頁版共用。若是免費版，要編輯或瀏覽 Power BI Dashboard 僅能確保每個使用者都有在桌面下載 Power BI。
（註：但免費 PC 版 Power BI 僅能在 Windows 上使用，Mac 使用者僅能夠過網頁/付費方式使用）
因此，常見的業界使用情境是，雇主直接買好整個 Office 365 package 包含 Power BI Pro License，以利內部資料互通，大家也不用另外在電腦下載應用程式，直接網路編輯與瀏覽即可，Mac 使用者也能進而編輯。因此，Power BI 更像是提供給內部自家人使用的工具。 反觀 Tableau，他是一個付費軟體，試用期間我記得只有 14 天。但功能面相當強大，晚點底下會再說明。
他和 Power BI 比較不同的是，若是付費購買 Tableau Server，即可在雲上共享報表、設定資料更新頻率。因此滿多 Agency（販售數據產品/數據服務給其他公司的企業）都會將 Tableau Dashboard 視為數據產品，賣給業主。
綜上所述，更具規模與資本額的企業，裡面的標配可能就是一整套 Microsoft Office 365 買好給員工做使用，因此先學會 Power BI 的操作是比較吃香的。
（註：朋友在國際美妝集團工作，就是用公司買的 Power BI Pro）
另一方面，倘若你是進入一間以 B2B 販售數據產品/數據服務為主的公司，裡面的分析師可能就會主打 Tableau，讓產品能夠經由乙方設計，提供給甲方使用。
#2. 功能性 / 上手簡易程度
Power BI 基本上功能 Tableau 都有，所以這裡針對 Tableau 特有的做說明。
Tableau 的優勢在於可針對「連動」做微調。
首先，當一個頁面有很多 Filter 的時候，哪些要做連動（套用篩選器）、哪些不做連動都可控制。
此外，Tableau 圖表對圖表的互動性也可設定。其他 Dashaboard 點選圖表中特定類別，設計都是作為篩選器套用在其他所有圖表上，但 Tableau 連這裡也都可做調整。
不過，說到 Tableau 好不好上手？相信用過兩者的人，肯定毫不遲疑地說「很難用」！
除了不直覺化的圖表維度，很多小功能或是計算需要靠很難懂的 Tableau 語法 / 設定達成。 另外我自己最為詬病的是，Tableau 的 Dashboard 是需要先定義頁面大小的，若是做好一版之後，再調整 Dashboard 頁面尺寸，所有放在上面的物件都會被等比例的調整大小 …
聽起來好像很合理？但對使用者來說，調整大小八成就是因為我們要往下塞東西，但你自動等比例縮放，我的 UI 不就全部要重新來過嗎（跪
講完上面 Tableau 的壞話，其實 Power BI 的優點就清晰可見了。
直覺化的操作、同時可支援 Python & R 的視覺化工具，都是 Power BI 很加分的地方。此外，我自己也私心覺得 Power BI 的 DAX 語法相較 Tableau 好懂很～多～因此有要調整數據的地方，直接在 Power BI 上面做處理也不會花太多時間。
#3. 費用
最核心的地方來了！身為學生或等候轉職的人，其實根本沒有太多閒錢投入在付費軟體上面，光是這點 Tableau 就已經 …. 在出局邊緣了（看在他有 14 天免費試用的份上）
沒有時間壓力想慢慢學習的人，建議可以先從 Power BI 或是 Google Data Studio 入手，使用上個人覺得比 Tableau 好上手之外，該有的功能都有。
除非你很篤定你要去的公司就是以 Tableau 為主，這樣建議你可以集中 14 天火力多碰 Tableau，一次學好精華和操作技巧。
小補充：Google Data Studio。
企業應用方面來說，目前自己知道也有 Agency 打算將它作為數據產品提供給企業端，因為 Google 產品大多都是可開權限共享，所以也是可行的。不過，大多使用情境是新創或是中、小型公司已經在使用 Google 其他應用程式時（Big Query, Google Analytics），串接到 Data Studio 上會相較更為便利而使用。
功能性而言，現在 Data Studio 在細節調整上還是略輸 Power BI 與 Tableau 一些，雖還是有些呈現上獨有的功能（圓餅圖類別超過設定值即顯示為 Others），但還是不足以取代前兩大龍頭。
特別的是，Tableau 和 Power BI 雖都提供線上編輯，不過最佳編輯體驗還是仰賴下載在本機的應用程式。這點 Google Data Studio 可說是大幅領先，因為 Data Studio 本身就是雲端應用程式，因此以需要共同編輯為前提，Google Data Studio 可直接線上操作，相較便利。
三者比較可參考下圖：
從履歷、經歷增強分析領域技能
推薦閱讀：非程式背景，也能成為數據分析師？（Data Analyst / Business Intelligence Analyst）
最後，不論是學生還是在職人士，距離申請工作／實習前若時間還有三個月至半年以上，相當建議可以去做一些專案累積作品集，時間許可更推薦去參與相關比賽。
若要申請 BI Analyst 職務，就算是使用 Excel 作為分析專案也無妨，能夠明確寫出自己專案目的，如何使用 Excel 達成你的任務，透過專案有什麼洞察（Insights）都是可能被加分的。
若是申請 Data Analyst，則很建議一定要有 Python / R 的分析專案，提供 Github 給面試官做參考。（可參考推薦閱讀）
這次的回答希望有充分回答到大家的疑惑，若是有其他問題也很歡迎透過 email 或「與我聯繫」找我聊聊喔 :)