Wozu brauche ich Google Looker (Google Data Studio)?

Kürzlich hat der Tech-Gigant Google sein Data Studio in Google Looker umbenannt. Somit hat er seine Business Intelligence Tools vereinheitlicht und mit neuen Features ausgerüstet. Du magst dich jetzt fragen: Wozu brauche ich Google Looker (Google Data Studio)? Wir antworten dir auf diese und weitere Fragen in unserem Blog.

Was ist Google Looker?

Google Looker ist ein Business Intelligence-Tool, das Unternehmen die Möglichkeit gibt, ihre Daten zu analysieren und visuell aufzubereiten. Es bietet eine Vielzahl an Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Geschäftsdaten besser zu verstehen und effektiver zu nutzen. In diesem Blogbeitrag erfährst du mehr über Google Looker und welche Vorteile es für dein Unternehmen bietet.

Google hat alle seine Business-Intelligence-Tools unter der Marke Looker vereinheitlicht. Dies gab das Unternehmen an der virtuellen Andwenderkonferenz “Cloud Next 2022” bekannt.  

Looker wird nun das Gesicht aller bestehenden Google Cloud-Datenanalyseprogramme sein. Diese Programme werden in der Looker Suite enthalten sein und den Namen Looker tragen. Zum Beispiel, das bisherige Programm Data Studio heisst neu Looker Studio.

„Looker ist der Name, den Sie von uns hören werden, wenn wir über alle unsere Google Cloud Business Intelligence Produkte sprechen, da wir Looker, Data Studio und Kerntechnologien von Google wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zusammenführen“, sagte Kate Wright, Google’s Senior Director für Business Intelligence Product Management an der Konferenz.

 

Was kann Google Looker?

Mit Looker können Unternehmen ihre Daten in Echtzeit verstehen und sofort auf Veränderungen reagieren. Looker hilft, Daten durch benutzerfreundliche Workflows zu erforschen, Daten durch kollaborative Dashboards gemeinsam zu nutzen und aufschlussreiche Visualisierungen der Daten zu entwickeln, um die Produktivität des Unternehmens zu steigern, da daraus wichtige Geschäftsentscheidungen daraus abgeleitet werden können. 

Des Weiteren ist Google Looker eine vollständig browserbasierte Plattform, die den Einsatz von Desktop-Software überflüssig macht. Sie ermöglicht die Planung und Automatisierung von Berichtsverteilungen, die Einstellung benutzerdefinierter Parameter für den Erhalt von Warnmeldungen usw. Google Looker ist eine praktische Lösung für alle, die effizient arbeiten und Zeit sparen wollen.

Looker verwendet eine leichtgewichtige Modellierungssprache namens LookML, die Google Looker beschreibt, wie Daten abgefragt werden können. Looker arbeitet auch mit transaktionalen Datenbanken wie Oracle und MySQL sowie Data Warehouses wie BigQuery und Snowflake zusammen. Dies erleichtert den Zugriff auf Daten für alle Mitarbeiter eines Unternehmens, damit Berichte und Dashboards erstellt werden können.

 

Was sind die Key-Features bei Google Looker?

Looker bietet eine Vielzahl an nützlichen Features, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten effektiv zu nutzen. Eines der neuesten und aufregendsten Features von Looker ist die Unterstützung für Augmented Analytics. Dieses Feature ermöglicht es Benutzern, mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) die Bedeutung ihrer Daten zu erfassen und sie so noch besser zu verstehen.

Weitere interessante Features:

Benutzerdefinierte Anwendungen erstellen: Benutzer können benutzerdefinierte Anwendungen erstellen, um verschiedenen Organisationen je nach ihren Bedürfnissen massgeschneiderte Visualisierungserfahrungen zu bieten.

Unterstützung für erweiterte Integrationen: Plattformen wie Google BigQuery, Snowflake, AWS Redshift sowie mehr als 50 SQL-Dialekte werden über verschiedene Konnektoren und Integrationen unterstützt. 

Neueste BI-Tools: Robuste Unterstützung für die Erstellung von Echtzeit-Dashboards und Unterstützung für die neuesten Business-Intelligence-Tools ist vorhanden, um die Berichterstattung zu verbessern. 

Unterstützung für erweitertes Hosting: Um die Zuverlässigkeit und Sicherheit der Daten zu gewährleisten, werden mehrere Cloud-basierte Plattformen wie Google Cloud Platform (GCP) und Amazon Web Services (AWS) unterstützt. 

Looker ML-Funktionalität: Diese Funktion ist auch als LookML bekannt und wird verwendet, um die Massnahmen und Dimensionen aller Projekte zu beschreiben, die in Looker gespeichert und analysiert werden.

 

Was sind die Vorteile von Looker?

Unternehmen brauchen heutzutage Flexibilität und die Möglichkeit, die Zusammenarbeit zwischen technischen und geschäftlichen Anwendern anzupassen. Looker bietet beides. 

Einer der Vorteile ist die Multi-Cloud-Fähigkeit von Google Looker. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, den Ort der Bereitstellung von Looker und die zugrunde liegende Cloud-Datenbank einfach zu ändern, ohne dass dies Auswirkungen auf die Erfahrung der Endbenutzer hat.

Ein Weiterer Vorteil ist die Anpassbarkeit. Entwickler können die Looker-Plattform auch nutzen, um ihre eigenen benutzerdefinierten End-to-End-Anwendungen zu erstellen und einzusetzen. Man kann aber auch mit vorgefertigten Looker-Applikationen beginnen, wie z.B. Web-Analyse, Marketing-Analyse und Vertriebs-Analyse.

Noch ein Vorteil sind die Metrics Governance und Action: BI-Tools gibt es schon seit mehreren Jahrzehnten. Jedoch keines von denen hat das Versprechen eingelöst Unternehmen dabei zu helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Looker löst sowohl das Governance-Problem, wo und wie Metriken berechnet werden, als auch die API, die notwendig ist, um etwas mit den Daten des Unternehmens zu tun.   

 

Was kostet Google Looker?

In Sachen Kosten für Google Looker ist der Tech-Gigant leider nicht sehr transparent. Es werden individuelle Pläne angeboten, die auf der Anzahl der Nutzer und dem Umfang der Bereitstellung basieren. 

 

Fazit

Looker ist ein innovatives Business Intelligence-Produkt, das einen einzigartigen Ansatz für die Datenmodellierung bietet. Durch die Kombination von einer intuitiven Benutzeroberfläche und leistungsstarken Analysefunktionen ermöglicht Looker es Unternehmen, ihre Daten effektiv zu nutzen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Verwendung von LookML erfordert eine steile Lernkurve, bietet jedoch eine wartbare und wiederverwendbare Datenmodellierungsschicht.

Jelena

Jelena