Как раз подход Qlik и является универсальным в отличие от прямых запросов. Попробуйте-ка например,  сделать прямой запрос к источника

Вот простой кейс, загрузить здоровую таблицу фактов и по ней делать анализ (фильтры, агрегации, группировки, count distinct, несложные расчётные показатели и измерения), ведь довольно стандартная задача просто на бОльшем объеме данных

+

Попробуйте-ка сделать запрос к набору источников, данные которых находятся в общей модели,  но эти источники: текстовый файл на пару сотен миллионов строк, xml-файл такого же объёма,  REST-сервис с объёмом данных хотя бы в несколько десятков миллионов записей и какая-нибудь БД. И посчитайте- сколь такой запрос будет выполняться. Если вдруг это взлетит хотябы на одном пользователе, то попробуйте поработать в таком режиме прямых запросов хотя бы одной сотней пользователей с непредсказуемой комбинацией фильтров. После чего задайте себе вопрос- а взлетит ли это хотя бы на каком-нибудь сколь бы то ни было большом и дорогом оборудовании?
А ведь в Qlik такое работает универсально и без вопросов

Давайте я наброшу) direct query - это костыль power bi, призванный хоть как-то ускорить его тормозную модель данных)

Точно. Просто я не стал уж так прямо писать, а то скажут: "архитектор Qlik поливает нечистотами конкурентов". Но по сути - верно на 100 %

Для начала нужно определиться с тем, что такое "большая таблица". Если она не превышает единиц миллиардов записей, то Qlik работает с этим прекрасно сам. Без каких-либо продвинутых и дорогих источников

Так я имею в виду случай, когда построено уже единое готовое хранилище, к примеру, на базе ClickHouse и с ним единственным работает Qlik

Встречный вопрос: сколько у вас данных в этом хранилище в процентном отношении по отношению к общему объёму данных, который реально используют пользователи для анализа?

Вы имеете в виду то, что в Power BI не строятся transient hypercube? На самом деле из моего понимания, Qlik строят под каждый виджет маленький куб и за счёт этого работает всё быстро. Тогда как Power BI шлёт обычные SQL запросы в их vertipaq engine и этот engine каждый раз сканирует полностью кубы

Ну даже пару миллиардов, которая ещё и постоянно догружается ( раз в несколько минут к примеру)

Т.е. насколько вообще задачи управленческого анализа ложатся на идею того, что все данные кем-то готовятся и погружены в тот же ClickHouse?

Обычно великим достижением является, если хотя бы 60% данных лежат в хранилище. Всё остальное- по сусекам. И чем в таком случае поможет наличие прямых запросов?

Было бы интересно узнать, почему вы считаете Power BI более медленным

Прямые запросы - это очень ограниченный подход. Только для источников,  которые их поддерживают, только по предподготовоенным наборам измерений

По практике. Абсолютно немасштабируемое решение. Не может одновременно масштабироваться на сотни миллионов записей с которыми вразнобой одновременно работают тысячи пользователей

Таков мой проектный опыт. Есть проект который в Qlik даёт отклик за секунду, и на той же машине в pbi полвисает до минуты

В корректности модели на pbi уверены

Любые решения подобного размера предполагают жёсткий тюнинг каждого отдельного сценария внутри каждого отдельного приложения и каждого отдельного источника на основе которого делаются расчёты

А вы не пытались разобраться почему такие серьёзные различия?