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Looker
Power BI
2026 深度选型：Looker 与 Power BI 终极对比，谁才是现代企业数据驱动的首选？
KuaTop AI
2026年1月22日 18:01
Looker
VS
Power BI
核心结论：建模深度与应用广度的较量
站在 2026 年的时间节点，BI 市场已经完成了从“可视化工具”到“智能数据中枢”的演进。Looker 凭借其强大的 LookML 建模语言，已经进化为 Google Cloud 数据生态下的逻辑定义层；而 Power BI 依托 Microsoft Fabic 与 Copilot 的深度集成，已成为企业全员自助分析的极致生产力工具。
| 维度 | Looker (Google Cloud) | Power BI (Microsoft) |
|---|---|---|
| 核心定位 | 语义建模与统一真理来源 | 全员自助分析与 Office 生态集成 |
| 建模语言 | LookML (代码驱动，版本控制) | DAX / Power Query (公式化) |
| 数据架构 | 100% In-Database (实时查询) | 双模式 (Import 缓存 / DirectQuery 实时) |
| AI 能力 | Gemini 深度集成，代码辅助建模 | Copilot 全流程覆盖，甚至全自动生成报告 |
优缺点 PK
Looker 优势 & 劣势
- ✓ 单一视图： 确保全公司口径统一，不存在“两个部门两份报表”的问题。
- ✓ 工程化选型： 支持 Git 工作流，极其适合有技术背景的数据团队。
- ✗ 上手成本： 业务人员无法独立完成建模，对 LookML 的依赖较高。
Power BI 优势 & 劣势
- ✓ 生态闭环： 与 Excel、Teams 甚至 Dynamics 无缝衔接，体验感极佳。
- ✓ 可视化极限： 拥有极度丰富的图表库和卓越的图表美化能力。
- ✗ 逻辑混乱风险： 赋予用户极高自由度的代价是数据定义容易出现碎片化。
2026 专家购买建议
推荐选择 Looker，如果：
- 你的公司高度依赖 Google Cloud 或 BigQuery 数据仓库。
- 你正在建设 CDO 体系，极追求“全局一致性”的数据治理目标。
- 你的数据团队倾向于采用 DevOps 的方式来管理分析资产。
推荐选择 Power BI，如果：
- 你们是全栈 Microsoft 365 企业，追求 ROI 和低成本部署。
- 业务部门（如市场、销售、HR）希望能够自主清洗并分析数据，无需频繁向 IT 发起申请。
- 你需要处理多种复杂的数据源（如私有服务器、本地 Excel 等混合环境）。
文章由 KuaTop 跨榜整理发布
