Se anmeldelse og vurdering

Looker er et self-service business intelligence (BI) værktøj, der er fokuseret på at løse et bestemt problem: holde styr på dine forskellige strukturerede SQL-baserede (SQL) -baserede og NoSQL Big Data-kilder. Looker, der begynder på $ 3.000 pr. Måned for 10 brugere, kommer faktisk til BI-verdenen fra en anden retning end mange af sine konkurrenter i denne gennemgangsopkald, herunder Editors 'Choice-prisvindere Microsoft Power BI og Tableau Desktop. I stedet for at prøve at lave smukke visualiseringer, tvinger Looker dig til at forstå dine datastrukturer og -forhold fra SQL-kommandolinjen.

Bær med mig et øjeblik, for dette er faktisk en strålende idé. Ja, der er mange værktøjer, der kan tage dine Microsoft Excel-regneark og lave interessant grafik, men Looker gør ikke Microsoft Excel, og visualiseringerne er mere en eftersyn end en destination. Ja, Looker har datadashboards og måder til at redigere dine diagrammer for at gøre dem mere overbevisende, men hvad du oftest ender med at gøre i Looker, bruger tid på at skrive SQL-kode for at undersøge dine data og samarbejde på tværs af din virksomhed for at opbygge bedre datamodeller om din forretning. Det er en subtil, men vigtig skelnen og kræver en vis solid SQL-viden, hvis du vil få mest muligt ud af dette værktøj.

Hvis du driver din virksomhed ved hjælp af 27 forskellige Microsoft Excel-regneark, springer du over Looker og kig et andet sted. Men hvis du har mindst en SQL-ekspert på personale, vil Looker drage fordel af din virksomhed ved at lade dig udnytte denne ekspertise til mere tilgængelige data, som alle andre kan bruge. Et problem med mange BI-værktøjer er, at almindelige brugere stadig er afhængige af dataanalytikere for at gøre noget af det tunge løft af modelbygning og analyse. Looker frigør brugere, der ikke er datanoder, hvilket giver dem mulighed for at bruge mindre tid på at fikle med værktøjet og mere tid på at udforske deres data.

Looker er dygtig til både SQL og webbaserede data, hvilket ikke er en lille bedrift. Det understøtter mere end 25 forskellige variationer, herunder support til Google BigQuery, Hive, Spark og Vertica. Dette er ikke så bredt som Domo, men forståeligt, da produktet er ret nyt. Imidlertid bruges det allerede i nogle meget store installationer, hvor hundreder af sæder forbruger petabytes med månedlige data.

Looker er udelukkende en webservice, der kører i din browser. Appen er lydhør, så der er en enkelt version, der understøtter tablets og smartphones samt desktops og laptops. Der er ingen ekstra software at downloade, og det gik fint på en række browsere (inklusive Microsoft Edge) i mine test. Du kan placere grænser for antallet af rækker, der vises, mens du bygger din model, så du ikke vil overvælde din browser med dine spørgsmål. Når du er klar til at analysere hele dit datasæt, er det en simpel handling at fjerne disse grænser. Der er ingen faktiske grænser for den fysiske størrelse af datasættet, som du kan arbejde på; nogle Looker-kunder undersøger rutinemæssigt databaser med millioner af rækker.

Samarbejde og visualisering

Looker tilbyder menuer på venstre side til generelle aktiviteter, såsom at udforske dine data, administrere din konto og oprette nye arbejdsområder. For at oprette visualiseringer er der en visning af dataskemaet, hvor du kan trække og slippe elementer og se, hvilken SQL-kode der genereres som et resultat. Appen har tre forskellige adgangsroller: Administrator, Udvikler og almindelig bruger. Det er ikke så kornet som Tableau Desktop, men er i det mindste en god start.

Og mens Looker's SQL-fokus får det til at lyde som om det er et værktøj, der hovedsageligt er rettet mod teknisk personale, arbejder virksomheden hårdt for at gøre softwaren levedygtig for et mere generelt publikum. Fra et direkte datavisualiseringsperspektiv er Looker blevet meget mere fleksibel i løbet af det sidste år, for eksempel at tillade objekter i flere størrelser på instrumentbrættet og tilføje en ny kortlægningsfunktion. Og i modsætning til mange BI-værktøjer, der primært fokuserer på at eksportere deres visualiseringer til brug i andre apps, lagde Looker faktisk også en vis vægt på at importere visualiseringer, hvilket gjorde det muligt for kunder at bruge Javascript til at importere eksterne visuals til Looker-dashboards eller blot importere et udvendigt billede og overlay Data om søgerplot øverst. Looker understøtter også Webhooks, som lader dig bruge Looker-dataobjekter som en del af arbejdsgange fra tredjepart, ligesom dem, der er oprettet med Zapier.

Langs disse linjer lyser Looker, når det kommer til samarbejde. Hvert Looker-projekt eller gruppe af dataanalyser kan gemmes som et Git-projekt, så individer kan spore ændringer til deres SQL-kodebaser; det er en innovativ, naturlig måde for udviklere at arbejde sammen. Du kan også eksportere din analyse til en af ​​fem forskellige placeringer: en web-URL, et stykke indlejringskode til enten dine data eller visualisering for enhver webside, en datatabel, der dynamisk kan opdateres til et Google-regneark eller en forespørgselsfil egnet til Microsoft Excel. Hvis din organisation bruger Slack, er der endda en Looker Slackbot, der giver brugerne mulighed for at stille live forespørgsler og modtage visualiseringer med det samme som en del af en Slack-samtale. Chartio koster ekstra for indlejringskoden; Looker inkluderer alt i en enkelt pris. At have alle disse delingsmetoder betyder, at Looker kan blive mere værdifuld, jo flere folk i et selskab, der bruger det. De andre BI-værktøjer kunne også lære af Lookers eksempel ved at tilvejebringe dette væld af samarbejdsmetoder.

Lærende Looker

Lookers største udfordring er at lære at blande og matche SQL med sit eget LookML-datamodelleringssprog. Du bruger begge dele til at opbygge dine modeller; Du kan starte med SQL-kode og få LookML-modelleringsrutinen til at opbygge dine visualiseringer fra denne kode og derefter tilføje mere SQL-kode for at forbedre din samlede analyse. Dette lyder mere kompliceret end det er, og hvis du allerede kender SQL, vil det ikke være et problem. Faktisk, lad mig omformulere det: at læse den LookML-kode, der er produceret, vil hjælpe dig med at optimere og lære at skrive bedre SQL-forespørgsler (en anden fordel ved at bruge dette værktøj).

Looker har masser af læringsværktøjer, der hjælper dig med at finde ud af tingene, inklusive sin egen videokanal på Vimeo med mere end 100 forskellige kort screencast-lektioner og live videooptagelser. Der er også et moderat niveau af online-dokumentation, der indeholder flere "puslespil", der vil motivere brugerne til at lære mere om produktet.

LookML kan udvides med mange forskellige funktioner. Først er en serie af, hvad Looker kalder "Blocks", der understøtter integration med førende webprodukter som Salesforce.com, Snowplow og Zendesk, samt at være i stand til at skabe en række funktioner, såsom at bestemme forskelle mellem gentagelse og ikke-gentagelse kunder, laver A / B-webstests, oprette sekvenser af transaktioner og andre stærke analyser. Der er også en række forprogrammerede analytiske mønstre, såsom at oprette sammenligninger side om side og rapportere om aktive brugere efter en bestemt tidsperiode. Alle disse værktøjer gør det lettere at distribuere og indlejre Looker-instrumentbræt i andre produkter og hurtigt bygge nogle meget komplekse modeller.

Mange af disse funktioner er dokumenteret på Discourse, Lookers diskussionsforum. Dette er også stedet, hvor kunder kan foreslå nye funktioner, de gerne vil se, samt få adgang til selvstudier. Du vil opdage et helt læringsmiljø med mange eksempler på datasæt på Lookers websted. Når du har en gyldig loginoplysninger til Looker, kan du frit få adgang til alt dette indhold.

Prissætning og versioner

Lookers pris varierer fra $ 3.000 til $ 5.000 pr. Måned for 10 brugere. Yderligere brugere er $ 50 pr. Måned. Dette sætter det blandt de dyrere værktøjer i denne gennemgangsoversigt - og sandsynligvis uden for rækkevidde for de mindste virksomheder. Looker kommer enten som en hostet service eller som en Java Archive-pakke, der kan køre på dine egne servere, hvis du vil have den kontrol.

Hvis din virksomhed genererer Big Data, og du har en SQL-guru på personalet, er Looker et kraftfuldt BI-værktøj, du vælger. Dens blanding af SQL og LookML-muskler med træk-og-slip-dataelementer er imponerende, ligesom dets omfattende samarbejdsmuligheder.