von Mona Makinian
Business Intelligence (BI) ist die letzte Meile der Datenanalyse. Daten ungenutzt in der Datenbank abgelegt haben keinen Wert. Es gibt verschiedene BI-Tools, die Lösungen zur Visualisierung von Daten anbieten. Die meisten von ihnen sind so konzipiert, dass BI-Experten getrennt von anderen Teams arbeiten, es sei denn, Tools von Drittanbietern und Data Engineers mit massivem Coding-Aufwand sind beteiligt, um diese Tools miteinander zu verbinden und den Prozess am Ende zu automatisieren. Keines dieser Tools verbindet die Punkte von der Rohdatenverbindung mit beispielsweise der Kundendatenaktivierung in Google Ads. Dies ist der Hauptunterschied zwischen Looker und anderen Tools. Looker ist das einzige verfügbare Self-Service-Tool, das entwickelt wurde, um den Aufwand für Ingenieure und Wissenschaftler zu minimieren.
Machine Learning mit eigenen Daten, zurechtgeschneidert auf eigene Business Cases bringt riesiges Potential und ist der Schlüssel für weitere Wettbewerbsfähigkeit.
Mehr ErfahrenLooker ist eine cloud-basierte Enterprise-Lösung für Business Intelligence. Sie wurde entwickelt, um durch intelligentere datengesteuerte Erfahrungen bessere Entscheidungen zu treffen. Wir nennen Ihnen zehn Gründe, warum Looker ein perfektes Tool für Ihr Unternehmen ist und ein Investment lohnenswert ist.
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Looker unterscheidet sich architektonisch von anderen BI-Tools. Looker ist direkt mit der Datenbank verbunden und das bedeutet, dass die Leistungsfähigkeit von Cloud-Datenbanken wie Big Query voll ausgeschöpft werden kann. Das heißt, wenn Petabytes in Big Query abgefragt werden können, können auch Petabytes in Looker abgefragt werden, ohne etwas Besonderes tun zu müssen. Looker ist in der Cloud. Alle greifen auf dieselbe Version zu. Ein Download ist nicht erforderlich.
Benutzer erkunden heutzutage nicht mehr nur Daten aus einer Quelle, sondern aus verschiedenen Quellen, wie Werbedaten, sozialen Netzwerken, YouTube und Transaktionen. Daten kommen in verschiedenen Formen und Größen und müssen zusammengeführt werden.
Für Data Engineers ist es kein Problem, diese Daten zu verknüpfen, aber für die meisten Menschen ist dies nicht möglich. Sie verstehen möglicherweise kein SQL, wissen möglicherweise nicht, wie Daten in Datenbanken strukturiert sind und haben möglicherweise auch keine Zugriffsberechtigung. Looker hilft Benutzern, die benötigten Daten zu erhalten, ohne die Hilfe eines Data Scientists einholen zu müssen, um einen Bericht für sie zu erstellen.
Looker ermöglicht vertrauenswürdige automatisch generierte Abfragen (kein Coding)! Looker ist ein Self-Service-Produkt. Das bedeutet, Endbenutzer ohne SQL-Kenntnisse können Änderungen an den Dashboards vornehmen, ohne Abfragen in SQL schreiben oder ändern zu müssen. Denn alle Abfragen werden in Looker automatisch generiert. Dies bringt ein Höchstmaß an Vertrauen in die Visualisierungen und Erkenntnisse.
Die zentralisierte Geschäftslogik wird einmal definiert und Dashboards bauen auf einer zentralen Logik auf! Mit Standard-BI-Tools ist das Ändern oder Aktualisieren eines Dashboards, das von jemand anderem erstellt wurde, eine Herausforderung. Möglicherweise ist die Logik hinter der Abfrage nicht verständlich oder die Person, die die Abfrage geschrieben hat, nicht bekannt. Jedenfalls müssen auch alle Dashboards geändert werden, wenn eine Geschäftslogik aktualisiert wird.
In Looker gibt es dieses Problem nicht, da anstatt einzelner SQL-Abfragen ein Datenmodell eingesetzt wird. Looker bietet eine Modellierungssprache namens LookML. LookML wird verwendet, um die Geschäftslogik einmalig in einem Format zu definieren, das in den entsprechenden Dashboards verwendet werden kann. Es spielt keine Rolle, wie aktuell die Logik hinter den Dashboards ist, da eine Änderung des Modells alle Dashboards betrifft.
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Ad-hoc-Analysen können mit nur einem Klick durchgeführt werden (kein Coding)! Die Ad-hoc-Analyse ist einer der Hauptgründe, die Looker so beliebt gemacht haben. Da der Kern von Looker automatisch SQL-Abfragen generiert, kann einfach durch Klicken und ohne Coding tiefer in weitere Metriken und Dimensionen eingetaucht werden.
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Looker sendet die gewünschten Kundenzielgruppen – die zuvor einfach über Analyse und Segmentierung erstellt wurden – per Kundenabgleich (kein Coding) an Google Ads!
So können auch benutzerdefinierte Dimensionen für Facebook-Anzeigen oder benutzerdefinierte Google Analytics-Datensätze hochgeladen oder direkt von Looker aus in einen Bucket geschrieben werden.
Einer der Hauptvorteile der Verwendung von Looker besteht darin, dass der Programmieraufwand minimiert wird. Es ist nicht nötig, einen Data Scientist hinzuzuziehen, um einen Bericht anzufordern, sondern der technische Aufwand kann in vielerlei Hinsicht übersprungen werden, z. B. können Segmente in Google Ads mithilfe des Kundenabgleichs direkt in Looker aktiviert werden..
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Das obige Beispiel vergleicht die technischen Schritte für einen Anwendungsfall zu Kaufneigung (Purchase Propensity), Targeting und Gebotsabgabe. Wie auf der linken Seite gezeigt, erfordert die Verwendung anderer BI-Tools wie Looker Studio (ehem. Data Studio) mehr Schritte und Coding in der Cloud. Andererseits wäre Looker Studio die Sackgasse. Wohingegen Looker auf der rechten Seite die Daten in einer Schleife von der Segmentierung zur Aktivierung und zurück zu BigQuery zur erneuten Segmentierung in einfachen Schritten und ohne Coding ermöglicht.
Wird Looker als API eingesetzt, können benutzerdefinierte Anwendungen erstellt werden und die API kann im ML- und KI-Workflow eingesetzt werden. Looker verfügt über ein vollständiges Setan APIs, die mit anderen APIs kommunizieren und Daten problemlos in andere Tools übertragen können.
Änderungen werden nicht beeinflusst, bis sie in die Produktion übertragen werden. Um veröffentlichte Blöcke von Entwicklern kostenlos zu klonen, kann die Open Source Git Community verwendet werden.
Viele Funktionen existieren nicht ohne Weiteres in SQL und ihre Programmierung ist manchmal schwierig oder nicht möglich. Looker bietet eine umfassende Liste nützlicher Funktionen! Zum Beispiel intercept, rank, covar_samp (Korrelation), small (kth kleinster Wert), ttest, z test (zur Analyse der Ergebnisse von AB-Tests), pivot_where (bedingtes Pivotieren).
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Looker führt in Sekundenschnelle von der Datenbankverbindung zu den Erkenntnissen! Dabei unterstützen mehr als 100 vorgefertigte Blöcke für die Aufbewahrung, Kohorte, Analyse der Ergebnisse von BigQuery ML usw.
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Looker bietet Möglichkeiten der Visualisierungen, die es in anderen BI-Tools nicht gibt! Looker ermöglicht eine Reihe vollständiger Visualisierungen zur Entfernung von Ausreißern, Trichter-Übersicht usw.
Wir haben 10 Hauptfunktionen von Looker vorgestellt, die es von anderen verfügbaren BI-Tools abheben. Looker ist möglicherweise alles, was Sie brauchen, um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen, Segmente zu erstellen und wichtige Entscheidungen vor Ort zu treffen. Looker ist mehr als nur ein BI-Tool. Es ist ein komplettes Paket von Self-Service-Funktionen, das die Punkte in verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens zum Erfolg verbindet, ohne Programmieren erforderlich zu machen, und mit null bis geringstem Engineering-Aufwand.
Sehen wir uns einige wichtige Erkenntnisse für heute an. Looker kann
Wenn Sie mehr erfahren möchten, besuchen Sie direkt meinen Blog zu Looker und Looker Studio (Pro).
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