O mundo dos negócios está cada vez mais dependente de dados e informações precisas para a tomada de decisões estratégicas. Nesse contexto, as soluções de Business Intelligence (BI) desempenham um papel fundamental. Entre as muitas opções disponíveis no mercado, uma se destaca: a plataforma da Looker Data Science. Criada por Lloyd Tabb e Ben Porterfield em 2012, essa plataforma revolucionária tem conquistado espaço e recentemente chamou a atenção do Google, que a adquiriu por US$ 2,6 bilhões em 2019, fortalecendo ainda mais seu posicionamento no mercado.
Uma plataforma moderna de BI: A Looker Data Science oferece uma plataforma moderna de BI, análise incorporada e aplicativo de dados, que permite às empresas extrairem o máximo de seus dados e transformá-los em informações valiosas para a tomada de decisões. Com uma arquitetura de banco de dados inovadora e uma poderosa camada semântica, a plataforma da Looker oferece métricas em tempo real, permitindo que as empresas obtenham insights precisos e atualizados sobre seu desempenho.
Arquitetura moderna de banco de dados: Uma das principais vantagens da Looker Data Science é sua arquitetura moderna de banco de dados. Ao contrário de soluções tradicionais de BI, que muitas vezes são limitadas em termos de escalabilidade e desempenho, a plataforma da Looker utiliza tecnologias avançadas que permitem o processamento eficiente de grandes volumes de dados. Isso significa que as empresas podem lidar com conjuntos de dados complexos sem comprometer a velocidade ou a qualidade das análises.
Camada semântica poderosa: Outro diferencial da Looker é sua poderosa camada semântica. Essa camada atua como uma ponte entre os dados brutos e as métricas compreensíveis para os usuários finais. Com ela, é possível criar modelos de dados personalizados, criar métricas específicas para cada necessidade de negócio e compartilhar essas informações de maneira intuitiva e acessível. A camada semântica da Looker permite que os usuários explorem os dados de forma interativa, fazendo perguntas complexas e obtendo respostas em tempo real.
A aquisição pelo Google: Em 2019, a Looker Data Science chamou a atenção do Google, que reconheceu o enorme potencial da plataforma. O Google adquiriu a Looker por US$ 2,6 bilhões, fortalecendo sua posição no mercado de BI e reforçando sua estratégia no segmento de nuvem com o Google Cloud Platform. Essa aquisição demonstra a confiança do Google na capacidade da Looker de impulsionar a inovação no campo de análise de dados e oferecer soluções avançadas para empresas de todos os tamanhos.
Sobre o Looker:
Além de sua arquitetura moderna de banco de dados e sua camada semântica poderosa, o Looker Data Science se destaca por oferecer uma linguagem baseada em SQL chamada LookML. Essa linguagem permite que os usuários gerenciem de maneira centralizada as regras e definições de negócios em um modelo de dados controlado por versão, proporcionando uma abordagem estruturada e eficiente para a análise de dados.
O LookML utiliza informações do modelo para criar consultas SQL eficientes, facilitando a extração de informações valiosas dos dados armazenados. Com essa abordagem, os usuários podem explorar e analisar os dados de maneira intuitiva, fazendo perguntas complexas e obtendo respostas relevantes para suas necessidades de negócios.
No entanto, é importante esclarecer um equívoco comumente citado pelo Looker: sua suposta facilidade de uso, afirmando que mesmo usuários sem habilidades técnicas podem utilizar a plataforma. Embora o Looker tenha uma interface amigável e tenha sido projetado para simplificar a análise de dados, é essencial ter um conhecimento básico de SQL e modelagem de dados para aproveitar ao máximo todas as capacidades oferecidas pela plataforma. É preciso compreender os conceitos subjacentes, como relacionamentos entre tabelas, expressões SQL e estrutura de dados.
No entanto, isso não deve ser um obstáculo, pois o Looker oferece recursos de treinamento e suporte para ajudar os usuários a desenvolverem as habilidades necessárias. Ao investir tempo e esforço no aprendizado da plataforma, os usuários podem aproveitar ao máximo suas funcionalidades avançadas e obter insights poderosos.
Análise Incorporada
Além de sua arquitetura moderna de banco de dados e sua camada semântica poderosa, o Looker Data Science se destaca por oferecer recursos avançados de análise incorporada. Essa funcionalidade permite que os usuários realizem análises de dados rápidas, gerando insights valiosos para impulsionar a tomada de decisões estratégicas.
Uma das principais vantagens da análise incorporada do Looker é a criação de aplicativos personalizados. Com a plataforma, é possível desenvolver aplicativos que atendam às necessidades específicas de cada usuário ou departamento. Os aplicativos podem ser projetados com componentes interativos e dinâmicos, proporcionando uma experiência de análise mais envolvente e intuitiva.
Além disso, o Looker Data Science oferece uma ampla biblioteca de visualizações que podem ser utilizadas para apresentar os dados de maneira visualmente atraente e compreensível. Gráficos, tabelas, mapas e outros elementos visuais são facilmente configuráveis para criar representações claras e informativas dos dados.
Outro recurso importante é a possibilidade de configurar filtros. Isso permite que os usuários selecionem e analisem os dados de acordo com critérios específicos, filtrando as informações relevantes para suas análises. Os filtros são altamente configuráveis e adaptáveis às necessidades de cada usuário, tornando a análise de dados mais personalizada e precisa.
Além disso, o Looker Data Science permite a definição de alertas. Com essa funcionalidade, os usuários podem configurar notificações automáticas para sinalizar alterações ou irregularidades nos dados. Esses alertas garantem que os usuários sejam informados sobre eventos importantes em tempo real, permitindo uma resposta rápida e eficiente a situações críticas.
API Looker
Além de sua ampla gama de recursos de análise incorporada e sua linguagem LookML baseada em SQL, o Looker Data Science oferece uma API (Interface de Programação de Aplicativos) poderosa que permite a programação de aplicativos RestFul, abrindo um mundo de possibilidades para integração e automação de processos.
A API Looker permite que os desenvolvedores chamem dados diretamente da plataforma, facilitando a criação de aplicativos personalizados e a integração com outras ferramentas e sistemas existentes. Essa funcionalidade é especialmente útil para empresas que desejam unificar seus dados e otimizar a troca de informações entre diferentes sistemas.
Com a API Looker, é possível criar aplicativos personalizados que atendam às necessidades específicas de sua empresa. Os desenvolvedores podem explorar as funcionalidades do Looker e combiná-las com outras tecnologias para criar soluções adaptadas ao ambiente de negócios. Isso permite a automação de tarefas, a criação de fluxos de trabalho personalizados e a otimização de processos internos.
Outra vantagem da API Looker é a capacidade de programar relatórios. Os usuários podem criar relatórios personalizados e automatizados, agendando a execução e a entrega deles. Essa funcionalidade economiza tempo e esforço, permitindo que a equipe se concentre em análises mais estratégicas e na tomada de decisões baseadas em insights atualizados.
Além disso, a API Looker facilita a incorporação de fontes confiáveis. Os desenvolvedores podem integrar dados de fontes externas, como bancos de dados, sistemas de CRM ou plataformas de terceiros, e combiná-los com os dados da plataforma Looker. Isso garante uma visão abrangente e confiável dos dados, permitindo análises mais robustas e insights mais relevantes.
Integração com o Slack
Além de todas as funcionalidades avançadas que o Looker Data Science oferece, a
plataforma também possui uma integração poderosa com o Slack. Essa integração
permite que os usuários enviem dados diretamente para o Slack, facilitando a
comunicação e a colaboração em tempo real.
Com a
integração com o Slack, os usuários podem compartilhar insights, relatórios e
visualizações de dados com colegas de equipe, fornecendo informações valiosas
para discussões e tomadas de decisões. A comunicação se torna mais ágil e
eficiente, evitando a necessidade de alternar entre diferentes aplicativos ou
enviar arquivos por e-mail.
Além disso,
os desenvolvedores podem criar ações e visualizações personalizadas para
atender às necessidades específicas de cada equipe ou departamento. Isso
significa que é possível criar fluxos de trabalho automatizados, onde os
usuários podem realizar ações diretamente no Slack com base nos insights
gerados pela plataforma Looker.
A
integração com o Slack também permite a criação de notificações e alertas em
tempo real. Os usuários podem configurar alertas para serem enviados ao Slack
sempre que ocorrerem alterações importantes nos dados, permitindo uma resposta
imediata a eventos críticos ou oportunidades identificadas.
Essa
integração entre o Looker e o Slack cria um ambiente colaborativo e interativo,
onde os dados podem ser compartilhados, discutidos e aproveitados
instantaneamente. Isso facilita a comunicação e a colaboração entre os membros
da equipe, aumentando a eficiência e a agilidade nas tomadas de decisões.
Lista de Conectores
Looker vs PBI – Vantagens
Looker:
- Serviço Cloud-based, ou seja, tudo na nuvem
- Ferramenta totalmente gerenciada pelo Google, ou seja, o usuário não precisa se preocupar com infraestrutura e instalação
- Fácil usabilidade para qualquer indivíduo com conhecimento nas demais ferramentas Google
- Fácil acesso a dashboards e interfaces e compartilhamento das mesmas facilitado
- Live Connection que é a atualização automática dos dados no painel
Power BI:
- Possibilidade de incorporar os dados de várias fontes diferentes
- Variedade de visualizações personalizadas, contando com KPIs, mapas, tabelas, gráficos e etc
- Possibilidade de adicionar relatórios e visualizações em emails (Power BI Embedded)
- Poder selecionar, filtrar, colocar esses dados em um painel e passar para um excel
- Personal Gateway para autenticar fontes de dados dentro e fora do firewall
- Centralização de todos os dados mesmo que de fontes diferentes em um só lugar, podendo acessar a qualquer hora, em qualquer plataforma.
- Visualização amigável e intuitiva
Looker vs PBI – Desvantagens
Looker:
- Sem suporte de integração com o Excel
- Problemas de lentidão por causa do Live Connection
- Não há possibilidade de se utilizar servidor, ponto negativo para empresas com alta necessidade de proteção de dados
- Ausência de suporte conector nativo para fontes de dados que estão na nuvem
- Não há a possibilidade de visualizações personalizadas
Power BI:
- Se for necessário relacionar tabelas de forma complexa, ou seja, se houver mais de um vínculo o PBI não consegue lidar tão bem
- Interface cheia e volumosa para os usuários
- Linguagem DAX complexa e de difícil domínio e a ferramenta não possui muitas opções de personalização da visualização desses gráficos, indicadores, números e etc
- Apresenta limite de ingestão de dados de 2GB por vez
Looker vs Qlik Sense – Vantagens
Looker:
- Serviço Cloud-based, ou seja, tudo na nuvem
- Ferramenta totalmente gerenciada pelo Google, ou seja, o usuário não precisa se preocupar com infraestrutura e instalação
- Fácil usabilidade para qualquer indivíduo com conhecimento nas demais ferramentas Google
- Fácil acesso a dashboards e interfaces e compartilhamento das mesmas facilitado
- Live Connection que é a atualização automática dos dados no painel
Qlik Sense:
- Poderoso mecanismo de associação de dados
- Tempo de implementação, por vezes em poucas semanas. As concorrentes superam meses para conclusão
- Fácil, de uso intuitivo e amigável para o usuário
- Análise avançada de grandes volumes e diferentes tipos de dados
- Facilidade de criação de dashboards
- Qlik Sense cloud para criar e compartilhar análises na nuvem
- Acesso em qualquer dispositivo, incluindo dispositivos móveis
- Armazenamento expandido e mais dados
Looker vs Qlik Sense – Desvantagens
Looker:
- Sem suporte de integração com o Excel
- Problemas de lentidão por causa do Live Connection
- Não há possibilidade de se utilizar servidor, ponto negativo para empresas com alta necessidade de proteção de dados
- Ausência de suporte conector nativo para fontes de dados que estão na nuvem
- Não há a possibilidade de visualizações personalizadas
Qlik Sense:
- Exige grande conhecimento da linguagem para construção e tratamentos de dados para aproveitar o máximo da ferramenta
- Set Analysis