Blocchi Looker

I Looker BlocksTM sono modelli dei dati predefiniti per pattern di analisi e origini dati comuni. Consentono di riutilizzare il lavoro già svolto da altri invece di partire da zero, personalizzando poi i blocchi in base alle esatte specifiche. Da pattern SQL ottimizzati a modelli dei dati completamente strutturati, i Looker Blocks possono essere un punto di partenza per una modellazione rapida e flessibile dei dati in Looker.

Blocchi disponibili

Ci sono molti blocchi Looker tra cui scegliere. Per sapere quali blocchi sono attualmente disponibili, controlla la sezione Blocchi di Looker Marketplace.

I blocchi di Looker sono stati creati per semplificare e rendere più efficiente l'analisi dei dati. Sono disponibili "così come sono", ovvero non prevedono aggiornamenti futuri. Looker non può dichiarare né garantire che questi dati saranno accurati, affidabili o privi di errori. Consulta i siti delle origini dati documentate per i dettagli sulle modalità di raccolta e interpretazione dei relativi dati.

Fai clic su un blocco a cui sei interessato per visualizzare istruzioni per l'uso specifiche.

Alcuni Looker Blocks sono facili e rapidi da installare tramite Looker Marketplace. Prima che tu possa eseguire il deployment di un blocco tramite Looker Marketplace, è necessario che un amministratore Looker abbia attivato la funzionalità Marketplace. L'installazione di blocchi che contengono un parametro local_dependency richiede inoltre di abilitare la funzionalità Importazione di progetti locali Labs. Per ulteriori informazioni sull'installazione e la personalizzazione dei Looker Blocks, disponibili nella pagina della documentazione Looker Marketplace, puoi utilizzare Looker Marketplace.

Standardizzazione e personalizzazione

Prima di poter creare su un blocco esistente contenente un parametro local_dependency, un amministratore Looker deve abilitare la funzionalità Importazione progetti locali Labs.

La facilità d'uso dei diversi blocchi varia a seconda del grado di standardizzazione dello schema del database. La maggior parte dei Looker Blocks richiede un certo grado di personalizzazione per adattarsi allo schema dei dati, ad eccezione dei blocchi di dati, che sono i più semplici da implementare ma non possono essere personalizzati.

  • Per i blocchi di dati, che includono sia set di dati pubblici che modelli LookML completi, è sufficiente copiare il modello LookML dal repository GitHub per accedere alle tabelle modellate. Per istruzioni dettagliate, consulta Utilizzo dei blocchi di dati in questa pagina.

  • Le applicazioni di raccolta dati, come Segment e Snowplow, monitorano gli eventi in un formato relativamente standardizzato. In questo modo è possibile creare pattern di progettazione modellizzati, in grado di supportare la pulizia, la trasformazione e l'analisi dei dati e disponibili per qualsiasi cliente utilizzi queste applicazioni.

  • Altre applicazioni web, come Salesforce, consentono di aggiungere campi personalizzati per gli utenti interni. Naturalmente, questo produce dati in un formato meno standardizzato. Di conseguenza, possiamo modellizzare parte del modello dei dati per consentire l'analisi, ma dovrai personalizzare la parte non standardizzata.

  • Infine, abbiamo i blocchi per gli insight aziendali in generale. Si tratta di pattern di progettazione SQL o LookML ottimizzati e indipendenti dall'origine dati. Ad esempio, molte società vogliono analizzare il lifetime value di un cliente nel corso del tempo. Questi pattern si basano su alcuni presupposti incorporati, ma possono essere personalizzati per soddisfare esigenze aziendali specifiche. Questi pattern riflettono il punto di vista di Looker su quale sia il modo migliore per eseguire determinati tipi di analisi.

Se non hai mai utilizzato Looker, il tuo analista Looker può aiutarti a ottenere il massimo da questi modelli.

Aggiunta di blocchi al tuo LookML

  • Alcuni blocchi mostrano sia le esplorazioni che le visualizzazioni nello stesso file. Per praticità, ma in generale è consigliabile copiare le sezioni appropriate di LookML nelle posizioni appropriate nel modello dei dati. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Documentazione sui modelli e la visualizzazione dei file.

  • In alcuni casi potresti voler creare nuovi file LookML nel modello dei dati per ospitare gli esempi.

Utilizzo dei blocchi di dati

I blocchi di dati sono un tipo speciale di Looker Block che fornisce sia il set di dati che il modello dei dati. I blocchi di dati Looker includono origini dati pubbliche, tra cui:

  • Dati demografici: metriche demografiche comuni dell'American Community Survey a livello di stato, contea, codice postale e perfino di isolato.
  • Dati meteo: report meteo negli Stati Uniti a livello di codice postale, dal 1920 al giorno precedente. Questo blocco viene aggiornato ogni notte.

Per l'elenco completo dei blocchi attualmente disponibili, consulta la sezione Blocchi di Looker Marketplace.

Accedere ai set di dati su database diversi

La procedura per accedere al set di dati di un blocco di dati varia a seconda dello schema del database. Le seguenti sezioni contengono le istruzioni per accedere ai set di dati su questi database:

Accesso ai set di dati su Google BigQuery

Se hai già un account Google BigQuery, puoi accedere ai set di dati ospitati da BigQuery. Vai alla sezione Aggiunta di blocchi di dati ai progetti in questa pagina.

Se non disponi già di un account Google BigQuery, puoi configurare una prova gratuita e accedere ai set di dati pubblici di Looker su BigQuery.

Google BigQuery non supporta la condivisione dei progetti tra regioni. Per accedere direttamente ai blocchi di dati in Google BigQuery da paesi diversi dagli Stati Uniti, puoi:

Accedere ai set di dati su altri database

Sei su Amazon Redshift? MySQL? PostgreSQL? Oracle?

Abbiamo reso pubblicamente disponibili i dati trasformati per ciascuno di questi set di dati in Google Cloud Service e in S3, in modo da poterli importare direttamente nel database che preferisci.

Abbiamo anche reso disponibile il DDL (Data Definition Language) per ogni set di dati nel repository GitHub. Le istruzioni DDL potrebbero dover essere modificate per i tipi di dati nel database selezionato, ma dovrebbero essere in grado di fornire un'idea dei tipi di colonna per ogni tabella.

Scarica i dati direttamente da una di queste posizioni:

Accesso al modello LookML

Crea un foro dei nostri repository GitHub in un nuovo repository GitHub (ospitato da Looker o dalla tua azienda) che potrai quindi estendere o perfezionare all'interno della tua istanza:

Aggiunta di blocchi di dati ai progetti

Oltre al metodo descritto in questa sezione, puoi anche utilizzare i perfezionamenti LookML per creare sulla vista LookML di viste ed esplorazioni nei tuoi progetti.

Prima di poter creare su un blocco dati contenente un parametro local_dependency, un amministratore Looker deve abilitare la funzionalità Importazione progetti locali Labs.

Per aggiungere un blocco di dati al tuo progetto:

  1. Aggiungi un nuovo progetto alla tua istanza di Looker.

  2. Crea un fork o copia i repository GitHub menzionati sopra per accedere a LookML predefinito. Assicurati di creare un nuovo repository GitHub.

  3. Rimuovi gli altri file di dialetto del database dal repository. I blocchi Looker di solito contengono file per Google BigQuery, Amazon Redshift e Snowflake. Ad esempio, se configuri i blocchi di dati su Google BigQuery, avrai bisogno solo dei file di visualizzazione di Google BigQuery, del file di esplorazione di Google BigQuery e del file di modello di Google BigQuery.

  4. Sostituisci il nome della connessione nel file modello con la connessione al tuo database in cui si trovano i dati per i blocchi di dati. Se usi Google BigQuery o Snowflake, usa la connessione del database da cui intendi estendere o perfezionare i dati.

    La logica di join esiste in un file .explore in ciascuno dei repository. Questo è il file che includerai nei passaggi seguenti, dopo aver configurato il manifest del progetto.

  5. Nel progetto principale di Looker, in cui estenderai o ottimizzi i blocchi di dati, crea un file manifest del progetto.

  6. Aggiungi il seguente LookML al file manifest del progetto per fare riferimento ai blocchi di dati nel tuo progetto Looker principale:

    project_name: "<your_project_name\>"

    local_dependency: {
      project: "<project_name_of_datablock\>"
    }

Opzioni e considerazioni sulla configurazione

Google BigQuery: assicurati di utilizzare il corretto insieme di file modellati. Se utilizzi Google BigQuery, può essere opportuno fare riferimento a tutti i file il cui nome contiene _bq_. Potresti dover adattare i dialetti del tuo modello Google BigQuery al tuo dialetto di database.

Google BigQuery non supporta la condivisione dei progetti tra regioni. Per accedere direttamente ai blocchi di dati in Google BigQuery da paesi diversi dagli Stati Uniti, puoi:

Estensioni: tutti i nostri progetti sono stati configurati per consentire le estensioni dai file Esplora, perché le estensioni modello potrebbero causare problemi con più connessioni.

Unione delle tabelle derivate: ti consigliamo di consultare la nostra documentazione relativa alle tabelle derivate native. Puoi lasciare che Looker scriva SQL per te a diversi livelli di aggregazione sui nostri set di dati disponibili pubblicamente e uniscili al tuo modello.

Unire i set di risultati: puoi anche scegliere di unire i set di risultati dai nostri set di dati ai dati combinando i set di risultati di query.

Esempio di configurazione del set di dati demografici

  1. Accedi ai dati scaricando i dati non elaborati dai nostri bucket del servizio S3 o Google Cloud oppure collegandoti a un database Looker.

  2. Importa il modello del blocco dei dati demografici da LookML come progetto separato nella tua istanza di Looker.

  3. Utilizza il parametro include per inserire il file di visualizzazione.

  4. Poi estendi o perfeziona il file della vista oppure utilizza le tabelle derivate native per ottenere dati al livello di aggregazione necessario per le esplorazioni.

    Nel nostro esempio, poiché i dati demografici sono a un livello di aggregazione diverso rispetto al set di dati per l'e-commerce (gruppo di blocchi e codice postale), utilizziamo tabelle native derivate per aggregare le statistiche fino al livello di codice postale. In questo modo si eliminano i disordinati join many-to-many:

      include: "/american_community_survey/bq.explore"

  view: zipcode_income_facts {
    derived_table: {
      persist_for: "10000 hours"
      explore_source: fast_facts {
        column: ZCTA5 { field: tract_zcta_map.ZCTA5 }
        column: income_household { field: bg_facts.avg_income_house }
        column: total_population { field: bg_facts.total_population }
      }
    }
    dimension: ZCTA5 {}
    dimension: income_household {
      hidden: yes
    }

  5. Unisci i file delle visualizzazioni nel modello:

      include: "acs*.view"

  explore: order_items {
    join: users {
      sql_on: ${users.id} = ${order_items.user_id} ;;
      type: left_outer
      relationship: many_to_one
    }

    join: zipcode_income_facts {
      sql_on: ${users.zip} = ${zipcode_income_facts.ZCTA5} ;;
      type: left_outer
      relationship: many_to_one
    }
  }

  6. Esplora e visualizza i dati.

Utilizzo dei blocchi di visualizzazione

Looker include una varietà di tipi di visualizzazione nativi. Tuttavia, se le esigenze di creazione di grafici non sono soddisfatte dai tipi di visualizzazione nativi di Looker, puoi anche aggiungere i tuoi tipi di visualizzazione personalizzata. Puoi anche sviluppare una visualizzazione personalizzata e renderla disponibile per tutti gli utenti Looker tramite Looker Marketplace.

I blocchi di visualizzazione sono tipi di visualizzazione JavaScript predefiniti ospitati da Looker. I blocchi di visualizzazione aggiunti all'istanza Looker funzioneranno in modo simile a qualsiasi altro tipo di visualizzazione nativo di Looker: compariranno sulla barra dei menu di visualizzazione e includeranno funzionalità di base come visualizzazione in dettaglio, download, incorporamento e pianificazione.

Per ulteriori informazioni su un blocco di visualizzazione, seleziona il tipo di visualizzazione nella sezione Plug-in di Looker Marketplace, quindi fai clic su Vedi il codice e vai al file READ.ME del blocco di visualizzazione. Il file READ.ME mostra un esempio della visualizzazione e fornisce ulteriori informazioni sul blocco. Per alcune visualizzazioni, il file READ.ME fornisce anche un URL e istruzioni per aggiungere il blocco.

Per aggiungere il tipo di visualizzazione all'istanza, segui le istruzioni nel file READ.ME (se disponibili) e le informazioni nella nostra pagina della documentazione Visualizzazioni.