BillionPhotos.com - stock.adobe.
Looker Studio: Daten analysieren, visualisieren und teilen
Looker Studio ist ein kostenloses Tool in der Google Cloud, das Daten aus verschiedenen Quellen analysieren und visualisieren kann. Berichte lassen sich mit anderen Nutzern teilen.
Google Looker Studio ist eine Plattform für Business Intelligence und Datenanalyse, die Unternehmensanwender dabei unterstützt, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Die Lösung wurde ursprünglich von Looker Data Sciences entwickelt und 2019 von Google übernommen.
Grundsätzlich handelt es sich bei Google Looker Studio um ein vergleichbares Tool zu Microsoft Power BI. Es lassen sich Daten aus verschiedenen Quellen anzapfen, analysieren und visualisieren. Die Berichte können anschließend mit anderen Nutzern geteilt werden. Die Nutzung von Looker ist kostenlos, nur ein Google-Konto ist notwendig.
Business Intelligence und Google Ads-Analyse mit Looker Studio
Looker Studio kommt zum Beispiel häufig für die Analyse von Daten aus Google Ads zum Einsatz. In diesem Fall sollte darauf geachtet werden, dass das verwendete Google Konto auch Zugriff auf Google Ads hat.
Looker Studio ist skalierbar und kommuniziert direkt mit Datenbanken, ohne Zwischenspeicherung oder Extraktion der Daten. Die Plattform verwendet die Abfragesprache LookML, die es Entwicklern erlaubt, Datenmodelle zu definieren und die Datenintegrität zu gewährleisten.
Funktionen von Google Looker Studio
Google Looker Studio bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter individuelle Dashboards, Datenexploration und Analyse-Optionen. Nutzer können Daten in Echtzeit analysieren, Trends visualisieren und durch die Nutzung von LookML komplexe Datenmodelle erstellen. Looker wird in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Vertrieb und Operationen eingesetzt. Unternehmen nutzen die Plattform für Business Intelligence (BI), zur Performance-Überwachung und zur Analyse des Kundenverhaltens.
Ein zentrales Element von Looker Studio ist LookML, die Modellierungssprache der Plattform. Diese Sprache ist darauf ausgerichtet, relationale Datenmodelle zu definieren, die als Grundlage für alle Analysen innerhalb von Looker dienen. LookML bietet eine klare Trennung von SQL-Code und Geschäftslogik, was die Wiederverwendbarkeit, Wartung und Skalierbarkeit der Datenmodelle verbessert. Looker Studio nutzt In-Database-Verarbeitung, indem es SQL-Anfragen direkt an die zugrunde liegende Datenbank sendet. Dies vermeidet das Extrahieren großer Datenmengen zur lokalen Verarbeitung, reduziert die Netzwerklast und steigert so die Performance der Datenanalyse.
Zudem ermöglicht Looker Studio die Erstellung von Persistent Derived Tables (PDTs), also abgeleiteten Tabellen, die physisch in der Datenbank gespeichert werden. Diese Funktion erleichtert den Umgang mit komplexen Berechnungen und Transformationen, die regelmäßig benötigt werden, und verkürzt die Ausführungszeit von Abfragen durch die Verwendung vorberechneter Ergebnisse. Darüber hinaus verbessert Looker Studio die Ladegeschwindigkeit und den globalen Datenzugriff durch die Nutzung von CDN-Caching für seine Dashboard- und Visualisierungskomponenten. Die API-First-Ausrichtung von Looker Studio ermöglicht eine umfassende Programmierbarkeit und Integration der Plattform, was die Anpassung an spezifische Unternehmensanforderungen und die Erweiterung um benutzerdefinierte Funktionen unterstützt.
Integration und Kompatibilität
Looker Studio integriert sich in andere Google Cloud-Dienste wie BigQuery und Google Cloud Storage. Die Plattform unterstützt die Verbindung zu zahlreichen externen Datenquellen und ermöglicht den Zugriff über eine API, welche die Automatisierung von Arbeitsabläufen erleichtert.
Google Looker Studio folgt strengen Sicherheitsprotokollen und unterstützt Compliance-Standards wie EU-DSGVO und HIPAA. Die Plattform bietet Benutzerverwaltungsfunktionen und Datenschutzoptionen, um die Sicherheit und Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten.
Looker Studio ist neben SQL-Datenbanken auch mit NoSQL-Datenbanken und andere Cloud-Datenplattformen wie Amazon Redshift und Snowflake kompatibel. Diese Flexibilität erlaubt es Unternehmen, die Anwendung als zentrale Analyseplattform zu verwenden, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und umfassende, datengesteuerte Einblicke liefert.
Die API von Looker spielt eine zentrale Rolle in seiner Integrationsfähigkeit. Diese API erlaubt es Entwicklern, benutzerdefinierte Datenanwendungen zu erstellen, die direkt mit Looker kommunizieren. Anwender können die API einsetzen, um automatisierte Datenflüsse zu erstellen, Berichte zu generieren und Echtzeit-Datenaktualisierungen in ihren Anwendungen zu integrieren. Dies fördert eine enge Verzahnung von Looker Studio mit bestehenden Unternehmensanwendungen und Workflows. Darüber hinaus unterstützt die Plattform eine breite Palette von Software Development Kits (SDKs), die in verschiedenen Programmiersprachen verfügbar sind.
Erste Schritte mit Google Looker Studio: Datenquellen und Berichte
Über die Google Cloud startet nach der Anmeldung die Oberfläche. Hier lassen sich über Erstellen Datenquellen integrieren. Hier stehen zahlreiche Optionen zur Verfügung, zum Beispiel Google Tabellen, Google Ads und andere Google-Dienste. Aber auch MySQL, Microsoft SQL Server oder Konnektoren zu anderen Datenbanken sind verfügbar. Es gibt für Looker Studio kostenlose und kostenpflichtige Google Connectors, mit denen sich eine große Anzahl an Datenquellen verbinden lassen.
Haben andere Nutzer Berichte freigegeben, sind diese in Looker Studio unter Für mich freigegeben verfügbar. Über Vorlagen sind vorgefertigte Berichte für die verschiedenen Plattformen verwendbar. Aus den Vorlagen ist bereits ersichtlich, welche zahlreichen Möglichkeiten es mit Google Looker gibt. Sobald eine Connector ausgewählt, konfiguriert und an den aktuellen Bericht angebunden ist, lassen sich auf Basis der Daten Berichte erstellen und anpassen.
Über Diagramm hinzufügen können aus einer Vielzahl von Vorlagen Diagramme auf Basis der Daten erstellt werden. Die Diagramme können auf der rechten Seite des Fensters angepasst und in der Mitte des Fensters per Drag & Drop positioniert werden. Der Einstieg ist einfach, bietet aber dennoch viele Optionen.
Darüber hinaus lassen sich LookML-Modelle erstellen, mit denen sich Datenbeziehungen definieren und verwalten lassen. Looker Studio unterstützt auch erweiterte analytische Funktionen wie prädiktive Analysen und maschinelles Lernen. Durch die Integration mit anderen maschinellen Lernplattformen oder durch das Erstellen von eigenen Modellen innerhalb von Looker Studio können Nutzer fortgeschrittene Analysen anfertigen, um zukünftige Trends vorherzusagen oder verborgene Muster in ihren Daten zu erkennen.
Zusätzlich bietet die Plattform eine API, die die Entwicklung von benutzerdefinierten Anwendungen und die Integration mit externen Systemen zulässt. Diese API ist ein entscheidendes Werkzeug für Unternehmen, die Looker Studio in ihre bestehende IT-Infrastruktur integrieren möchten, um automatisierte Workflows und verbesserte Dateninteraktionen zu nutzen.
Alternativen zu Google Looker Studio
Neben Looker gibt es eine Reihe weiterer Business-Intelligence- und Datenanalyseplattformen, die für Unternehmen interessant sein können, abhängig von ihren spezifischen Anforderungen.
Ein Beispiel ist Tableau, das sich durch Visualisierungsfunktionen und eine benutzerfreundliche Oberfläche auszeichnet, die auch für Nutzer ohne technischen Hintergrund zugänglich ist.
Microsoft Power BI bietet eine tiefe Integration in das Microsoft-Ökosystem, was es zu einer Option für Organisationen macht, die bereits Microsoft-Produkte umfassend nutzen.
Ein weiteres Tool ist Qlik Sense, das mit seiner assoziativen Engine die Datenexploration auf eine Weise unterstützt, die intuitive Einsichten und Entscheidungsfindung fördert. Diese Plattformen bieten jeweils einzigartige Funktionen und Integrationen, die sie zu wertvollen Werkzeugen für datengesteuerte Unternehmen machen.
