Business Intelligence mit Looker: Datengestütztes Handeln auf allen Ebenen
Interview: Antworten auf die häufigsten Fragen zu Looker
Die Business Logic eines Unternehmens verändert sich, so wie sich auch das Unternehmen verändert. Ein gutes Business Intelligence-Tool muss da mitwachsen und flexibel sein, die Daten zuverlässig abgreifen und verarbeiten, es Mitarbeiter:innen ermöglichen datengetützte Handlungen durchzuführen und noch vieles mehr.
In unserem Interview erklärt Customer Engineer Looker Philipp Hagmann, was die Vorteile von Looker sind und warum Looker für uns das beste BI-Tool auf dem Markt ist.
Philipp Hagmann ist Customer Engineer mit Spezialisierung auf Looker bei Ubilabs und damit der technische Ansprechpartner für unsere Looker-Kunden. Er beschäftigt sich mit ihren Anforderungen und Herausforderungen und kann die Umsetzbarkeit der Kundenwünsche realistisch einschätzen.
Er begleitet interessierte Unternehmen bei einem zweiwöchigen Proof of Concept, anschließend ist er auch Ansprechpartner wenn es um die Implementierung des Tools, die Schulung der IT-Mitarbeiter auf Kundenseite und individuelle Wünsche wie spezielle Visualisierungen oder ähnliches geht. Bei Interesse an einem Proof of Concept können Sie gerne direkt einen Termin mit uns vereinbaren, um die Möglichkeiten zu Besprechen.
Seit wann beschäftigst du dich mit dem Thema Looker?
Ich komme ursprünglich aus der Physik, der Umgang mit Daten macht mir einfach schon immer Spaß. Mit dem ursprünglichen Google Data Studio, dem heutigen Looker Studio, beschäftige ich mich seit über fünf Jahren. Im Gegensatz zu Looker Studio ist die BI-Platform Looker jedoch ein wirklich anderes Tool - auch wenn der Name ähnlich ist. Durch den semantischen Layer ist es viel flexibler und skalierbarer einsetzbar, aber natürlich auch komplexer.
Als Looker 2019 von Google übernommen wurde, sind wir von Ubilabs sehr schnell zu der Überzeugung gekommen, dass dieses Tool für unsere Kunden einen großen Mehrwert darstellen kann. Daher sind wir frühzeitig offizieller Looker-Partner geworden und haben uns auch als LookML Developer zertifizieren lassen. Ich bin seitdem an Bord.
Was sind die größten Vorteile von Looker als BI-Lösung? Was hebt Looker von anderen BI-Tools ab?
Looker ist im Vergleich zu anderen Business Intelligence Tools sehr ausgereift und kombiniert zwei zentrale Ideen besonders gut: einerseits die zentrale Datenmodellierung, und andererseits das Arbeiten mit Live-Daten. Looker geht direkt auf die Datenbank, sodass immer alle über denselben Datenstand verfügen und dank des Modells über dieselben KPIs kommunizieren können - egal, wann und wie oft die Business Logic und damit das Modell angepasst wird. Im Kontakt zur Datenbank ist Looker extrem flexibel und kann mit fast jeder Datenbank kommunizieren.
Darüber hinaus ist das Tool cloud-native, kann komplett im Browser ausgeführt werden und bietet natürlich tolle Visualisierungen. Aus den Dashboards heraus lassen sich außerdem viele Handlungen direkt ausführen, wie zum Beispiel Alerts setzen, aus dem UI heraus Prozesse in anderen Tools triggern oder Kollegen auf aktuelle Entwicklungen hinweisen.
Für wen bietet sich Looker als BI-Lösung an?
Looker eignet sich einerseits für umsatzstarke Unternehmen, bei denen die Aktivierung von Daten das Tool schnell refinanzieren soll und wo mit einem relativ kleinen Datateam große Belegschaften mit Dateneinsichten versorgt werden sollen. Andererseits profitieren natürlich stark datengetriebene Unternehmen, die mit Looker in eine sehr leistungsstarke und skalierfähige Lösung investieren.
Darüber hinaus ist Looker eine gute Wahl, wenn schnelle Time-To-Value wichtig ist. In einfachen Fällen steht die erste Datenbankanbindung, ein erstes Datenmodell und das erste Dashboard innerhalb von einer Stunde. Der Proof of Concept ist innerhalb von zwei Wochen auf unternehmenseigenen Daten abgeschlossen, anschließend können weitere Datenquellen in kurzer Zeit angebunden und nutzbar gemacht werden.
Kann Looker in bestehende Systeme integriert werden, auch außerhalb der Google-Cloud?
Looker ist cloud-agnostisch, kann also nahtlos mit Datenbanken aller großen Cloudanbieter verknüpft werden. Im besten Fall “spricht” die Datenbank einen SQL-Dialekt, es werden aber auch immer mehr noSQL-Datenbanken unterstützt. Es ist auch möglich, Daten aus verschiedenen Datenbanken, von verschiedenen Cloudanbietern oder On-Prem-Datenbanken erst in Looker zusammenzuführen und zu verschneiden. Diese Offenheit ist ein nicht zu unterschätzender Vorteil gegenüber Konkurrenzprodukten, die den Kunden in einen strategisch gewollten Vendor-Lock-In zwingen.
Außerdem können die Daten aus der kompletten Plattform auch ausschließlich über die API genutzt und an andere Anwendungen geliefert werden. Damit ist gesichert, dass die schon implementierten Anwendungen Live-Daten nutzen, die die aktuell gültige Business Logic “befolgen”.
Müssen Endnutzer:innen bestimmte technische Vorkenntnisse haben, um Looker nutzen zu können?
Die Endnutzer:innen können grob in zwei Skill-Level eingeteilt werden, die aber beide keine SQL- oder sonstigen Datenbankkenntnisse benötigen. Zum einen gibt es den Standarduser, der in erster Linie in den vorgefertigten Dashboards mit vordefinierten Metrics arbeitet und ein paar Anpassungen an der Darstellung und Filterung der Daten vornimmt, im einfachsten Fall zum Beispiel eine Veränderung des betrachteten Zeitraums.
Das zweite Skill-Level ist der Explorer. Das sind meist neugierige Leute, die ein gewisses Selbstvertrauen im Umgang mit Daten haben und diese explorativ und interaktiv erkunden möchten. Explorer benötigen meist etwas mehr Kontextwissen und eventuell eine kleine Looker Schulung. Sie gehen eine Ebene tiefer, in Lookers Explore Umgebung. Gleichzeitig sind Explorer meistens die Leute, welche die Dashboards für die Standarduser anlegen.
Welche Arten von Visualisierungen können in Looker erstellt werden?
Zum einen gibt es die vorgegebenen Visualisierungen, wie zum Beispiel einfache Tabellen, Bar Charts, Pie Charts, Waterfall, etc. Diese Standard-Liste an Visualisierungen ist mit Visualisierungen aus dem Marketplace erweiterbar.
Zum Anderen können Visualisierungen aber auch hochindividuell erstellt werden. Für Fehrer Automotive haben wir zum Beispiel eine komplette Visualisierung ihrer Produktionshalle als Dashboardkachel gebaut, auf der die User:innen den Standort und Status der Roboter live einsehen können. Also: Ein super Grundrepertoire an Visualisierungen, das aber über Javascript völlig frei erweiterbar ist, wenn das benötigt wird. Diese Visualisierungsmöglichkeiten sind aber nur ein kleiner Teil der vielen Vorteile des Tools.
Wie sicher sind meine Daten, wenn ich Looker für mein Unternehmen nutze?
Grundsätzlich: Die Daten bleiben dort, wo sie auch vorher schon waren, zum Beispiel im Data Warehouse in Frankfurt. Sie werden nirgends dauerhaft zwischengespeichert, wie es oft bei anderen Systemen ist, die mit voraggregierten Daten arbeiten. Natürlich gibt es aus Performance- und Kostengründen ein Caching, aber das ist fein konfigurierbar. In der Cloud-hosted Variante können Unternehmen zudem festlegen, bei welchem Cloudanbieter und in welchem Datacenter ihre Looker Instanz gehostet werden soll.
Für hochregulierte Daten, die das Gelände nicht verlassen dürfen, wie zum Beispiel bei Banken oder in Krankenhäusern, ist es auch möglich, Looker eigenständig zu hosten. Bei dieser Variante läuft Looker dann auf lokaler Hardware, mit allen Vor-und Nachteilen. Den meisten Kunden können wir aber guten Gewissens die cloud-hosted Variante empfehlen.
Warum sollten Kunden Ubilabs für die Implementierung nutzen?
Kunden, die mit uns Looker-Projekte umsetzen, haben einen direkten Ansprechpartner mit langjähriger Looker-Expertise an ihrer Seite. Bei Fragen reagieren wir schnell und unkompliziert und laden die Kunden auch gerne mal zu einem Kaffee in unser Büro ein. Unsere Mitarbeiter sind Experten in LookML und stehen auch bei komplexen Datenmodellen mit viel Hintergrundwissen bei der Implementierung zur Seite.
Ein oft übersehener Punkt ist, dass eine Zusammenarbeit mit Ubilabs gar keinen finanziellen Unterschied für den Kunden macht. Denn auch wenn wir als “Zwischenhändler” einbezogen werden, zahlt der Kunde denselben Preis wie bei Google direkt. Unsere Arbeit wird von Google bezahlt, wodurch ein echtes win-win-win entsteht.
Darüber hinaus bringen wir Expertise in angrenzenden Bereichen mit, wie bspw. Google BigQuery oder individueller Datenvisualisierung im Frontend. Egal, ob es eine 3D-Visualisierung wie beim X-Alps-Rennen ist oder die WebGL Demo für Google, mit der sie die neuen Maps-Features auf der I/O vorgestellt haben – wir haben richtig gute Leute für solche Sachen und setzen die individuellen Visualisierungswünsche unserer Kunden um.
Sie haben noch Fragen oder sind an einem Proof of Concept interessiert?
Kontaktieren Sie uns gerne direkt, um sich mit unseren Looker-Spezialisten in Verbindung zu setzen.
