Looker-Nutzungsberichte mit Explores zur Systemaktivität erstellen

Looker-Administratoren und Nutzer, denen die Berechtigung see_system_activity gewährt wurde, haben im Menü Explore Zugriff auf die Systemaktivitäts-Explores von Looker.

Die explorativen Datenanalysen für die Systemaktivität stellen eine Verbindung zur zugrunde liegenden Anwendungsdatenbank von Looker her. Sie enthalten Informationen zu Ihrer Looker-Instanz, einschließlich in Ihrer Instanz gespeicherter Looks und Dashboards, Nutzerinformationen, Verlaufsinformationen zu Abfragen und Instanzleistungsstatistiken. Sowohl die Detaillierung als auch die Aufbewahrungsdauer von Daten zu Systemaktivitäten unterliegen Systemeinschränkungen. „Systemaktivität“ ist für die Erfassung großer Datenmengen konzipiert. Die Daten können aggregiert werden, um Ihre Geschäftslogs zu ergänzen.

Standardmäßig werden Daten zur Systemaktivität in der internen Datenbank von Looker gespeichert. Die meisten Tabellen werden regelmäßig gekürzt, um die Speicherlimits einzuhalten. Die Verlaufstabelle ist beispielsweise auf die Daten der letzten 90 Tage beschränkt. Für einige Tabellen gelten strengere Datenaufbewahrungsrichtlinien. Wenn Sie die Datenaufbewahrung verlängern möchten, können Sie die Elite-Systemaktivität verwenden.

Es ist nicht möglich, Daten zur Systemaktivität mit SQL Runner abzufragen, da die Berechtigungen für die interne Datenbank von Looker eingeschränkt sind.

Explores zur Systemaktivität

Das sind die explorativen Datenanalysen für die Systemaktivität:

Name des Explores Beschreibung Cache-Dauer
Nutzung von Inhalten Daten zur Nutzung von Look und Dashboards, einschließlich Häufigkeit der Aufrufe, Hinzufügen zu Favoriten, Planung, Einbetten und Zugriff über die API. Enthält auch Details zu einzelnen Looks und Dashboards. 12 Stunden
Datenbankverbindung Details zu Datenbankverbindungen. Enthält Informationen zu Nutzern, die Zugriff auf die Datenbankverbindungen haben. 1 Stunde
Dashboard Details zu allen Dashboards und Dashboardelementen. Enthält Informationen zu Ansichten, Abfragen, Rollen, Nutzern und Ordnern, die mit Dashboards verknüpft sind. 12 Stunden
Dashboardleistung Leistungs- und Verlaufsdaten zu Dashboards 1 Stunde
Ereignis Informationen zu vergangenen Ereignissen in Looker, einschließlich Name, Typ und Häufigkeit der einzelnen Ereignisse. Enthält Informationen zu Gruppen und Nutzern, die mit den Ereignissen verknüpft sind. 1 Stunde
Ereignisattribut Informationen zu den Attributen, aus denen Ereignisse bestehen. Enthält die Daten aus der explorativen Datenanalyse Ereignis und fügt Attributinformationen hinzu. 12 Stunden
Feldnutzung LookML-Felder und die Häufigkeit ihrer Verwendung. 1 Stunde
Ordner Informationen zu allen Ordnern, den in den einzelnen Ordnern gespeicherten Inhalten und den Erstellern der einzelnen Ordner. 1 Stunde
Gruppe Liste der Gruppen und Details zu diesen Gruppen, einschließlich übergeordneter und untergeordneter Gruppen sowie Nutzer und Rollen, die zu den einzelnen Gruppen gehören. 1 Stunde
Verlauf Details zu allen Abfragen, die in den letzten 90 Tagen ausgeführt wurden. 12 Stunden
Look Details zu allen Looks. Enthält Informationen zu Dashboards, Abfragen, Nutzern und Ordnern, die mit Looks verknüpft sind. 12 Stunden
Abfrage zusammenführen Informationen zu zusammengeführten Abfragen, einschließlich Felder und anderer Elemente sowohl der Quell- als auch der zusammengeführten Abfragen. 1 Stunde
PAT-Builds Details zu PDT-Builds, einschließlich der Zeit, die zum Fertigstellen der Builds benötigt wurde, sowie der Verbindung und des Modells, zu denen die PDTs gehören. 1 Stunde
PAT-Ereignisprotokoll Informationen zu vergangenen Ereignissen im Zusammenhang mit PDTs, einschließlich Neuaufbau und Fehlern bei PDTs.

Weitere Informationen zum Ansehen und Verstehen von PDT-Log-Aktionen und ihren entsprechenden Aktionsdaten finden Sie auf der Dokumentationsseite PDT-Log-Aktionen.		 12 Stunden
Messwerte zur Abfrageleistung Detaillierte Aufschlüsselungen von Abfragen, die über Ihre Looker-Instanz ausgeführt werden. 1 Stunde
Rolle Looker-Rollen und die Modell- und Berechtigungssätze, aus denen die Rollen bestehen. 1 Stunde
SQL-Abfrage Ausgeführte SQL-Abfragen, einschließlich der Häufigkeit und des Zeitpunkts, sowie Details zu den Nutzern, die sie ausgeführt haben. 1 Stunde
Geplante Auslieferung Informationen zu allen geplanten Datenübermittlungen, einschließlich zuvor geplanter und aktuell geplanter Jobs. Enthält Daten zu den Dashboards, Looks, Abfragen, Ordnern und Nutzern, die mit geplanten Datenübermittlungen verknüpft sind. 12 Stunden
Nutzer Details zu jedem Nutzer, einschließlich früherer Abfragen und der Inhalte und Ordner, auf die er Zugriff hat. 12 Stunden

Im Abschnitt Explores zur Systemaktivität verwenden auf dieser Seite finden Sie einige Beispiele für gängige Anwendungsfälle für Inhaltsnutzung, Dashboard, Ereignis, Ereignisattribut, Verlauf, Look, Merge-Abfrage, PDT-Builds, SQL-Abfrage, geplante Pläne und Nutzer-Explores.

Explores für die Systemaktivität verwenden

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für die Verwendung einiger explorativer Datenanalysen unter „Systemaktivität“ sowie Antworten auf häufig gestellte Fragen. Sie können auf die Beispiel-Explores in diesem Abschnitt zugreifen, indem Sie <instance_name.looker.com> in den Beispiel-URLs durch die Adresse Ihrer Looker-Instanz ersetzen.

API-Nutzung

Im Explore API-Nutzung finden Sie eine Zusammenfassung der Anzahl der API-Aufrufe, die an Ihre Looker-Instanz gesendet wurden.

Mit der explorativen Datenanalyse API-Nutzung können Sie Fragen wie die folgenden beantworten:

Wie kann ich eine tägliche Prüfung von API-Aufrufen erhalten?

Mit der explorativen Datenanalyse API-Nutzung können Sie eine Liste aller API-Aufrufe abrufen, die in einem bestimmten Zeitraum auf Ihrer Instanz ausgeführt wurden. So rufen Sie auf, welche Anrufe an einem bestimmten Tag getätigt wurden:

  1. Wählen Sie unter API-Nutzung die Option Endpunkt aus.
  2. Wählen Sie unter API-Nutzung die Option Gesamtnutzung aus.
  3. Filtern Sie unter API-Nutzung nach dem gewünschten Datum unter Erstellungsdatum.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/api_usage?fields=api_usage.endpoint,api_usage.total_usage&f[api_usage.created_date]=yesterday&sorts=api_usage.total_usage+desc&limit=500&column_limit=50&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%22api_usage.created_date%22%3A%5B%7B%22type%22%3A%22advanced%22%2C%22values%22%3A%5B%7B%22constant%22%3A%22yesterday%22%2C%22unit%22%3A%22day%22%7D%2C%7B%7D%5D%2C%22id%22%3A5%2C%22error%22%3Afalse%7D%5D%7D&origin=share-expanded

Weitere Informationen zu den einzelnen API-Aufrufen finden Sie in der Looker API-Referenz oder im Looker API Explorer.

Wie viele API-Aufrufe wurden in diesem Jahr auf meiner Instanz ausgeführt?

Mit der explorativen Datenanalyse API-Nutzung können Sie die Anzahl der API-Aufrufe für einen beliebigen Zeitraum zusammenfassen. Sie können beispielsweise einen Jahresbericht erstellen, in dem die Anzahl der API-Aufrufe pro Monat angezeigt wird:

  1. Wählen Sie unter API-Nutzung die Option Erstellungsmonat aus.
  2. Wählen Sie unter API-Nutzung die Option Gesamtnutzung aus.
  3. Filtern Sie unter API-Nutzung nach Erstellungsjahr und wählen Sie das gewünschte Jahr aus.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/api_usage?fields=api_usage.total_usage,api_usage.created_month&fill_fields=api_usage.created_month&f[api_usage.created_year]=last+year&sorts=api_usage.created_month+desc&limit=500&column_limit=50&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%22api_usage.created_year%22%3A%5B%7B%22type%22%3A%22advanced%22%2C%22values%22%3A%5B%7B%22constant%22%3A%22last+year%22%2C%22unit%22%3A%22yr%22%7D%2C%7B%7D%5D%2C%22id%22%3A6%2C%22error%22%3Afalse%7D%5D%7D&origin=share-expanded

Nutzung von Inhalten

Das Explore Inhaltsnutzung in „Systemaktivität“ enthält Informationen zur Verwendung von Looks und Dashboards, einschließlich Häufigkeit der Aufrufe, Hinzufügen zu Favoriten, Planung und Zugriff über die API. Außerdem enthält er Details zu einzelnen Looks und Dashboards.

Schnellstart-Analysen

Die explorative Datenanalyse Inhaltsnutzung enthält Schnellstart-Analysen, mit denen Sie schnell Fragen beantworten oder als Ausgangspunkt für andere Abfragen verwenden können.

Wählen Sie in einem leeren Explore oder im Menü Blitzsymbol Schnellstart in einem ausgeführten Explore eine Schnellstart-Analysekachel aus. Looker zeigt dann eine Abfrage mit Feldern an, die vorab ausgewählt und sortiert wurden, um eine der folgenden Fragen zu beantworten:

  • Welche Inhalte wurden am häufigsten zu Favoriten hinzugefügt?
  • Auf welche Inhalte wurde in den letzten drei Tagen zugegriffen?
  • Auf welche Inhalte wurde in den letzten 60 Tagen nicht zugegriffen?
  • Auf welche Inhalte wurde über die Looker API am häufigsten zugegriffen?
  • Welche Dashboards, die in den letzten 7 Tagen erstellt wurden, werden am häufigsten verwendet?
  • Welche Looks, die in den letzten 7 Tagen erstellt wurden, werden am häufigsten verwendet?
  • Welche Boards wurden am häufigsten zu Favoriten hinzugefügt?
  • Welche Inhalte wurden am häufigsten angesehen?

Mit der explorativen Datenanalyse Inhaltsnutzung können Sie die beliebtesten Looks oder Dashboards in Ihrer Instanz ermitteln. Im Explore Verlauf können Sie dann die Filter ermitteln, die in beliebten Looks oder Dashboards verwendet werden. So finden Sie die beliebtesten Looks oder Dashboards:

  1. Wähle in der explorativen Datenanalyse Inhaltsnutzung die Optionen Content ID, Inhaltstitel und Inhaltstyp aus.
  2. Fügen Sie in der Ansicht Inhaltsnutzung einen Filter für Inhaltstyp hinzu und legen Sie den Filterwert auf dashboard OR look fest.
  3. Wähle unter Inhaltsnutzung die Option Summe ansehen aus. In der Ansicht Inhaltsnutzung kannst du auch Felder wie Favoriten insgesamt, Programm insgesamt, API insgesamt und Eingebettet insgesamt auswählen.
  4. Sortiere die Ergebnisse in absteigender Reihenfolge nach Aufrufe insgesamt, um die beliebtesten Inhalte zuerst zu sehen.
  5. Sie können auch in der Datenansicht Inhaltsnutzung einen Filter für das Feld Tage seit letztem Zugriff hinzufügen, um die Daten auf einen bestimmten Zeitraum einzugrenzen. Sie können die angezeigten Daten beispielsweise auf die letzten 30 Tage beschränken, indem Sie den Filterwert auf is less than 30 festlegen.

Anschließend können Sie im Explore „Verlauf“ nach den Filtern suchen, die in einem bestimmten Look oder Dashboard verwendet wurden:

  1. Filtern Sie im Explore Verlauf entweder in der Ansicht Dashboard oder Look nach dem Feld ID und geben Sie die IDs für die Dashboards oder Looks ein, die Sie mit dem Explore Inhaltsnutzung ermittelt haben.
  2. Wählen Sie in der Ansicht Abfrage die Option Filter aus, um eine Liste der Filter aufzurufen, die von den Dashboards oder Looks verwendet werden, nach denen Sie filtern.

Dashboard

Die explorative Datenanalyse Dashboard enthält Details zu Dashboards und Dashboardelementen, einschließlich Looks, Abfragen, Rollen, Nutzern und Ordnern, die mit Dashboards verknüpft sind.

Schnellstart-Analysen

Das Dashboard-Explore enthält Schnellstart-Analysen, mit denen Sie schnell Fragen beantworten oder als Ausgangspunkt für andere Abfragen verwenden können.

Wählen Sie in einem leeren Explore oder in einem bereits ausgeführten Explore im Menü Blitzsymbol Schnellstart eine Schnellstart-Analysekachel aus. Looker zeigt dann eine Abfrage mit Feldern an, die vorab ausgewählt und sortiert wurden, um eine der folgenden Fragen zu beantworten:

  • In welchen Dashboards werden mehrere explorative Datenanalysen verwendet?
  • Bei welchen Dashboards ist das Intervall für die automatische Aktualisierung kurz?
  • Wie viele Dashboards sind so eingestellt, dass sie beim Laden ausgeführt werden?
  • Welche Dashboards haben mehr als 25 Kacheln?
  • In welchen Dashboards werden die meisten Merge-Abfragen verwendet?
  • In welchen Dashboards wird eine bestimmte Ansicht oder ein bestimmtes Feld verwendet?
  • Welche Ordner enthalten welche Dashboards?
  • Aus welchen Kacheln besteht ein einzelnes Dashboard?

Ereignis

Die explorative Datenanalyse Ereignis enthält Informationen zu vergangenen Ereignissen in Looker, einschließlich Name, Typ und Häufigkeit jedes Ereignisses. Diese explorative Datenanalyse enthält auch Informationen zu Gruppen und Nutzern, die mit den Ereignissen verknüpft sind.

Im Folgenden sind einige gängige Anwendungsfälle für die explorative Datenanalyse Ereignisse aufgeführt:

Weitere Informationen zum Ansehen von Ereignissen und gängigen Ereignisattributen sowie eine Liste der Ereignistypen finden Sie auf der Dokumentationsseite Looker-Ereignisse.

Wie kann ich API-Anfragen finden und kategorisieren?

Sie können alle gesendeten API-Anfragen finden und mithilfe der explorativen Datenanalyse Ereignis kategorisieren:

  1. Wählen Sie in der Ansicht Ereignis die Felder Name und Kategorie aus.
  2. Fügen Sie einen Filter für Is API Call (Yes / No) hinzu und legen Sie den Filterwert auf Yes fest.
  3. Sie können auch Felder wie Erstellungsdatum unter Ereignis und Name unter Nutzer auswählen, um Informationen zu bestimmten API-Anfragen zu erhalten.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event?fields=event.created_date,event.name,event.category,user.name&f[event.is_api_call]=Yes&sorts=event.name&limit=500

Gibt es eine Möglichkeit, Inhaltsaktualisierungen zu prüfen?

Mit der explorativen Datenanalyse Ereignis kannst du Inhaltsaktualisierungen untersuchen, indem du nach Ereignissen filtern, die das Wort update enthalten:

  1. Wählen Sie in der Ansicht Ereignis die Option Name aus.
  2. Fügen Sie in der Ansicht Ereignis einen Filter für das Feld Name hinzu und legen Sie den Filterwert auf contains update fest.
  3. Sie können auch andere Felder auswählen, um weitere Informationen zu den einzelnen Inhaltsaktualisierungen zu erhalten, z. B. Erstellungszeit aus Ereignis und ID aus Nutzer.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event?fields=event.name,user.id,event.created_time&f[event.name]=%25update%25&sorts=event.created_time+desc&limit=500

Wie rufe ich Anmeldeereignisse auf?

Mit der explorativen Datenanalyse Ereignis können Sie ermitteln, wer sich mit Anmeldeereignissen im System angemeldet hat. Beispiel:

  1. Fügen Sie in der Ansicht Ereignis einen Filter für das Feld Name hinzu und legen Sie den Filterwert auf login fest.
  2. Wählen Sie in der Ansicht Nutzer die ID und den Namen aus.
  3. Wählen Sie in der Ansicht Ereignis die Option Erstellungszeit aus.

Ereignisattribut

Die explorative Datenanalyse Ereignisattribut enthält die Daten aus der explorativen Datenanalyse Ereignis und bietet zusätzliche Informationen zu den Attributen, aus denen Ereignisse bestehen.

Im Folgenden sind einige gängige Anwendungsfälle für die explorative Datenanalyse mit dem Ereignisattribut aufgeführt:

Weitere Informationen zum Ansehen von Ereignissen, gängigen Ereignisattributen und einer Liste der Ereignistypen finden Sie auf der Dokumentationsseite Looker-Ereignisse.

Wie rufe ich Berechtigungsänderungen auf?

Mit der explorativen Datenanalyse Ereignisattribut können Sie sich Berechtigungsänderungen ansehen. Sie können beispielsweise herausfinden, wann und von wem eine Berechtigung geändert wurde:

  1. Wählen Sie in der Ansicht Ereignis die Optionen Erstellungszeit und Name für die Zeit der Änderung und den Ereignistyp aus.
  2. Wählen Sie unter Ereignisattribut die Optionen Name und Wert aus, um Informationen zur Art der Änderung und entweder zu den Nutzern, deren Berechtigungen geändert wurden, oder zu den spezifischen Berechtigungen zurückzugeben, die geändert wurden.
  3. Wählen Sie ID und alle anderen gewünschten Felder unter Nutzer aus, um Informationen zum Nutzer zu erhalten, der die Änderung vorgenommen hat.
  4. Filtern Sie in der Ereignisansicht nach Name und legen Sie den Wert auf user_permission_elevation fest.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.created_time,user.id,user.name,event_attribute.name,event_attribute.value&f[event.name]=%22user_permission_elevation%22&sorts=event.created_time+desc&limit=500

Wie kann ich nachverfolgen, wann Labs-Funktionen aktiviert sind?

Mit der explorativen Datenanalyse Ereignisattribut können Sie nachverfolgen, wann Labs-Funktionen aktiviert sind. Wählen Sie beispielsweise die folgenden Felder aus:

  1. Wählen Sie im Feld Ereignis die Option Erstellungszeit aus.
  2. Wählen Sie im Feld Ereignisattribut die Optionen Name und Wert aus.
  3. Fügen Sie unter Ereignis einen Filter für Name hinzu und legen Sie den Filterwert auf update_labs_feature fest.
  4. Sie können auch Felder wie ID oder Name aus Nutzer hinzufügen, um Informationen zum Nutzer aufzurufen, der eine Labs-Funktion aktiviert hat.

In diesem Beispiel wird der Name der Labs-Funktion, die aktiviert oder deaktiviert wurde, im Feld Wert des Ereignisattributs angezeigt, wenn der Name des Ereignisattributs den Wert labs_feature_id hat. Wenn Name aus Ereignisattribut den Wert labs_feature_value hat, geben die Werte true und false an, ob die Labs-Funktion aktiviert oder deaktiviert war.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.created_time,event_attribute.name,event_attribute.value,user.id&f[event.name]=%22update_labs_feature%22&sorts=event.created_time+desc&limit=500

Wann wurde ein Projektname geändert?

Mit der explorativen Datenanalyse Ereignisattribut können Sie sehen, wann der Name eines Projekts geändert wurde:

  1. Wählen Sie in der Ansicht Ereignis die Optionen Erstellungszeit und Name aus.
  2. Wählen Sie unter Ereignisattribut die Optionen Name und Wert aus.
  3. Fügen Sie in der Ansicht Ereignis einen Filter für Name hinzu und legen Sie den Filterwert auf rename_project_file fest.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/event_attribute?fields=event.created_time,event.name,event_attribute.name,event_attribute.value&f[event.name]=%22rename_project_file%22&sorts=event.created_time+desc&limit=500&query_timezone=America%2FLos_Angeles&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%22event.name%22%3A%5B%7B%22type%22%3A%22%3D%22%2C%22values%22%3A%5B%7B%22constant%22%3A%22rename_project_file%22%7D%2C%7B%7D%5D%2C%22id%22%3A0%2C%22error%22%3Afalse%7D%5D%7D&origin=share-expanded

Verlauf

Im explorativen Analysetool Verlauf finden Sie einen Datensatz mit einzelnen Suchanfragen. Sie kann bei der Fehlerbehebung hilfreich sein, da sie Details zu allen Abfragen enthält, die in den letzten 90 Tagen auf Ihrer Instanz ausgeführt wurden.

Im Folgenden finden Sie einige häufig gestellte Fragen zur Verwendung der explorativen Datenanalyse Verlauf:

Kürzung der Verlaufstabelle

Da die Größe der Tabelle Verlauf schnell ansteigen kann, werden in Looker automatisch Einträge gelöscht, die eines der folgenden Kriterien erfüllen:

  • Das history.created_time liegt mehr als 90 Tage zurück.
  • Der history.created_time liegt mehr als 7 Tage in der Vergangenheit und der history.source ist scheduled_task.

Erläuterung ausgewählter Felder

Jedes Feld im Explore Verlauf hat eine Beschreibung, die Aufschluss über seinen Zweck gibt. In der folgenden Tabelle finden Sie detailliertere Beschreibungen bestimmter Felder, zu denen Kunden häufig Fragen stellen:

Feldname Beschreibung Mögliche Werte
Quelle Die Quelle einer Abfrage, z. B. ein Look, ein Explore, eine geplante Aufgabe, eine Benachrichtigung oder ein Dashboard.
  • alerts: Die Abfrage wurde über eine Benachrichtigung initiiert.
  • api: Die Abfrage wurde über die Looker API initiiert.
  • api3: Die Abfrage wurde über die Looker API initiiert.
  • authenticated_download: Die Abfrage wurde mit dem Looker Action Hub mit einer Streamingaktion gemäß einem Zeitplan gestartet.
  • dashboard: Die Abfrage wurde über ein Dashboard gestartet. Die Abfrage kann über die Benutzeroberfläche, die API oder eine geplante Aufgabe gestartet worden sein.
  • dashboard_prefetch: Die Abfrage wurde über einen Dashboard-Prefetch initiiert.
  • data-download-api: Diese Abfrage wurde über einen Dashboard-Download im CSV-Format gestartet.
  • drill_modal: Die Abfrage wurde gestartet, als ein Nutzer in die Daten eingedrungen ist.
  • explore: Die Abfrage wurde über ein Explore gestartet. Die Abfrage kann über die Benutzeroberfläche oder über die API gestartet worden sein.
  • guided_analysis: Die Abfrage wurde mit der Labs-Funktion Geführte Analysen in „Systemaktivität“ erstellt.
  • internal: Die Abfrage wurde von Looker ausgeführt, um Metadaten für interne Zwecke abzurufen.
  • look: Die Abfrage wurde über einen Look gestartet. Die Abfrage kann über die Benutzeroberfläche, die API oder eine geplante Aufgabe gestartet worden sein.
  • merge_query: Die Abfrage wurde über eine Zusammenführungsanfrage initiiert.
  • private_embed: Die Abfrage wurde über ein privates Embed initiiert.
  • public_url: Die Abfrage wurde über einen Look gestartet, für den der öffentliche Zugriff aktiviert ist.
  • regenerator: Die Abfrage wurde vom PDT-Regenerator initiiert.
  • render_manager_cache: Die Abfrage wurde durch einen Download im PDF- oder PNG-Format initiiert. Das kann ein Look oder ein Dashboard sein.
  • scheduled_task: Die Abfrage wurde gemäß einem Zeitplan ausgeführt, wodurch eine PDF-Datei generiert wurde. (Diese Quelle umfasst keine geplanten Übermittlungen in anderen Formaten als PDF, z. B. CSV.)
  • sql_interface: Die Abfrage wurde von einer Drittanbieteranwendung über die Open SQL Interface initiiert.
  • sqlrunner: Die Abfrage wurde über SQL Runner gestartet.
  • suggest: Die Abfrage wurde als Filtervorschläge-Abfrage erstellt.
Ausstellerquelle Die Quelle einer Anfrage, gruppiert.
  • Action Hub: Die Abfrage wurde über den Looker Action Hub initiiert. Dazu gehört auch der Wert authenticated_download für Quelle.
  • API: Die Abfrage wurde über die Looker API initiiert. Dazu gehört auch der Wert api3 für Quelle.
  • System: Die Abfrage wurde von Looker ohne direkte Nutzerinteraktion initiiert. Dazu gehören die Quellwerte alerts, data-download-api und scheduled_task.
  • Nutzer: Die Abfrage wurde von einem Looker-Nutzer initiiert. Dazu gehören die Werte Quelle dashboard, drill_modal, explore, look, merge_query, private_embed, render_manager, sqlrunner und suggest.
  • Sonstiges: Die Anfrage passt in keine der anderen Kategorien. Dazu gehört auch der Wert internal für Quelle.
Status Der aktuelle Status des Verlaufsereignisses.
  • cache_only_miss: Die Abfrage wurde mit der Option cache_only=TRUE ausgeführt und der Cache-Eintrag war nicht vorhanden.
  • complete: Die Abfrage wurde erfolgreich abgeschlossen.
  • error: Die Abfrage ist mit einem Fehler fehlgeschlagen. Fügen Sie das Feld Nachricht hinzu, um Fehlerdetails zu sehen.
  • killed: Die Abfrage wurde von einem Nutzer, von der Datenbank oder von Looker abgebrochen.
Anzahl der Abfragen In diesem Feld wird die Anzahl der Abfrageausführungen gezählt, indem Verlaufseinträge mit dem Feldwert Status cache_only_miss herausgefiltert werden. Mit anderen Worten: Dieses Feld enthält nur Verlaufseinträge, deren Feldwert Status entweder complete, error oder killed ist. Eine positive Ganzzahl.

Schnellstart-Analysen

Die explorative Datenanalyse Verlauf enthält Schnellstart-Analysen, mit denen Sie schnell Fragen beantworten oder als Ausgangspunkt für andere Abfragen verwenden können.

Wählen Sie in einem leeren Explore oder in einem bereits ausgeführten Explore im Menü Blitzsymbol Schnellstart eine Schnellstart-Analysekachel aus. Looker zeigt dann eine Abfrage mit Feldern an, die vorab ausgewählt und sortiert wurden, um eine der folgenden Fragen zu beantworten:

  • Welche Abfragequellen waren im letzten Tag am aktivsten?
  • Welche Nutzer waren in der letzten Woche am aktivsten?
  • Welche Dashboards von Nutzern sind am beliebtesten?
  • Wie oft wurde ein bestimmtes Dashboard in den letzten 30 Tagen verwendet?
  • Welche Abfragen wurden zuletzt ausgeführt?
  • Wie oft wurde ein bestimmter Look in den letzten 30 Tagen verwendet?
  • Wie lang sind die durchschnittlichen Abfragelaufzeiten der einzelnen Modelle?
  • Wie sehen die letzten Suchanfragen eines bestimmten Nutzers aus?

Welche Modelle werden in einem Dashboard verwendet?

Im explorativen Analysetool Verlauf finden Sie alle Modelle, die in einem Dashboard verwendet werden. So können Sie beispielsweise die Modelle ermitteln, für die ein Nutzer Berechtigungen benötigt, wenn er die Daten in einem Dashboard nicht sehen kann.

  1. Wähle in der Dashboard-Ansicht die Option ID (inklusive) aus.
  2. Wählen Sie in der Ansicht Abfrage die Optionen Modell und Anzahl aus.
  3. Filtern Sie nach ID (inklusive) und geben Sie die Dashboard-ID für das Dashboard ein, nach dem Sie filtern möchten.

Im folgenden URL-Beispiel können Sie die Dashboard-ID 123 im Filterelement f[history.real_dash_id]=123 durch die ID des Dashboards ersetzen, nach dem Sie filtern möchten:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.real_dash_id,query.model,query.count&f[history.real_dash_id]=123&sorts=history.real_dash_id+desc&limit=500

Wie kann ich langlaufende Abfragen erkennen?

Angenommen, Sie möchten Benachrichtigungen für lang laufende Abfragen erstellen. Mit dem explorativen Datenanalysetool Verlauf können Sie beispielsweise die Abfragen ermitteln, deren Ausführung am längsten dauert:

  1. Wählen Sie unter Abfrage die Optionen ID und Link aus.
  2. Wählen Sie unter Verlauf die Optionen Durchschnittliche Ausführungszeit in Sekunden und Anzahl der Abfrageausführungen aus, um die durchschnittliche Ausführungszeit und die Häufigkeit der Ausführung der einzelnen Abfragen zu sehen.
  3. Sie können unter Verlauf einen Filter für Abgeschlossen am hinzufügen und den Filterwert auf einen Zeitraum wie is in the past 7 days festlegen, um die angezeigten Ergebnisse einzuschränken.
  4. Fügen Sie einen Filter für Is Single Query (Yes / No) hinzu und legen Sie als Wert is Yes fest, um Zusammenführungsanfragen aus den Ergebnissen auszuschließen.
  5. Sie können nur Abfragen mit einer Laufzeit anzeigen lassen, die über einem bestimmten Grenzwert liegt, z. B. 5 Minuten. Dazu können Sie nach Durchschnittliche Laufzeit in Sekunden filtern und den Filterwert auf is greater than 300 festlegen.
  6. Sortieren Sie unter Verlauf in absteigender Reihenfolge nach Durchschnittliche Laufzeit in Sekunden, um zuerst Abfragen mit der längsten durchschnittlichen Laufzeit aufzulisten.

Sie können die Abfrage dann als Look speichern und eine Benachrichtigung erstellen, die Sie darüber informiert, wenn Abfragen mit einer Laufzeit den von Ihnen angegebenen Grenzwert überschreiten.

Im folgenden URL-Beispiel wird der Zeitraum geändert, für den Ergebnisse angezeigt werden. Dazu wird 7+days im Filterelement f[history.created_date]=7+days durch den gewünschten Filterwert ersetzt. Sie können auch den Wert des Filters für Durchschnittliche Laufzeit in Sekunden ändern, indem Sie im Filterelement f[history.average_runtime]=%3E300 die Zahl is greater than 300 durch die gewünschte Anzahl von Sekunden ersetzen.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=query.id,history.average_runtime,history.query_run_count,query.link&f[history.is_single_query]=Yes&f[history.created_date]=7+days&f[history.average_runtime]=%3E300&sorts=history.average_runtime+desc&limit=500

Wann wurde SQL Runner zuletzt verwendet?

So ermitteln Sie mithilfe des Explores Verlauf, wann ein bestimmter Nutzer zuletzt eine SQL Runner-Abfrage ausgeführt hat:

  1. Wählen Sie in der Ansicht SQL Runner-Abfrage die Optionen Letzte Ausführungszeit und Nutzer-ID aus.
  2. Fügen Sie in der Ansicht SQL Runner-Abfrage einen Filter für Nutzer-ID hinzu und legen Sie den Filterwert auf die ID des Nutzers fest.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=sql_query.last_run_time,sql_query.user_id&sorts=sql_query.last_run_time+desc&limit=500&column_limit=50

Wie finde ich Abfragen, die von der Datenbank beendet wurden?

So finden Sie mit der explorativen Datenanalyse Verlauf Abfragen, die von Ihrer Datenbank beendet wurden:

  1. Fügen Sie unter Verlauf einen Filter für Nachricht hinzu und legen Sie den Filterwert auf contains query killed fest.
  2. Wählen Sie unter Verlauf die Optionen Erstellungsdatum, ID und Nachricht aus.
  3. Wählen Sie unter Abfrage die Option ID aus.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.id,history.created_date,query.id,history.message&f[history.message]=%25query+killed%25&sorts=history.message&limit=500

Auf der Karte Dashboard werden die Titel aller Dashboards aufgelistet, auf die in den letzten 90 Tagen zugegriffen wurde. Außerdem wird die Anzahl der Zugriffe auf jedes Dashboard angegeben:

  1. Wählen Sie unter Dashboard die Option Titel aus.
  2. Wählen Sie unter Verlauf die Option Anzahl der Abfrageausführungen aus.
  3. Fügen Sie im Dashboard einen Filter für Titel hinzu und legen Sie den Filterwert auf is not null fest.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=dashboard.title,history.query_run_count&f[dashboard.title]=-NULL&sorts=history.query_run_count+desc&limit=500&column_limit=50

In diesem Explore sehen Sie, wie oft ein Explore in den letzten 90 Tagen von den einzelnen Rollen in Ihrer Instanz ausgeführt wurde:

  1. Wählen Sie unter Abfrage die Option Expl. Datenanalyse aus.
  2. Wählen Sie Name aus Nutzerrolle aus und führen Sie eine Pivot-Analyse durch.
  3. Wählen Sie unter Verlauf die Option Anzahl der Abfrageausführungen aus.
  4. Fügen Sie unter Nutzerrolle einen Filter für Name hinzu und legen Sie den Filterwert auf is not null fest.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.query_run_count,query.view,role.name&pivots=role.name&f[role.name]=-NULL&sorts=history.query_run_count+desc+0,role.name&limit=500&column_limit=50

Hat jemand in den letzten 90 Tagen eine bestimmte explorative Datenanalyse abgefragt?

Mit dem explorativen Datenanalysetool Verlauf können Sie feststellen, ob ein bestimmtes exploratives Datenanalysetool in den letzten 90 Tagen verwendet wurde:

  1. Wählen Sie unter Verlauf die Option Erstellungsdatum aus.
  2. Wählen Sie unter Abfrage die Optionen Expl. Datenanalyse und Verknüpfen aus.
  3. Fügen Sie unter Abfrage einen Filter für Explore hinzu und geben Sie den Namen des Explores ein.

Hat jemand in den letzten 90 Tagen ein Feld aus einer bestimmten Ansicht verwendet?

Mit der explorativen Datenanalyse Verlauf können Sie feststellen, ob Felder aus einer bestimmten Datenansicht in den letzten 90 Tagen verwendet wurden:

  1. Wählen Sie unter Verlauf die Option Erstellungsdatum aus.
  2. Wählen Sie unter Abfrage die Optionen Expl. Datenanalyse und Verknüpfen aus.
  3. Filtern Sie unter Abfrage nach Verwendete Felder, geben Sie den Namen der Ansicht gefolgt von einem Punkt ein (z. B. orders.) und wählen Sie enthält als Filterbedingung aus. Durch den Zeitraum in Ihrem Filter werden in den Ergebnissen nur Felder aus dieser Ansicht und keine Felder aus ähnlich benannten Ansichten zurückgegeben.

In der folgenden URL-Beispiel können Sie order%5E_items. im Filterelement f[query.formatted_fields]=%25order%5E_items. durch den Namen der Ansicht ersetzen, nach der Sie filtern möchten, gefolgt von einem Punkt:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=history.created_date,query.view,query.link&f[query.formatted_fields]=%25order%5E_items.%25&sorts=history.created_date+desc&limit=500&column_limit=50

Welche Abfragen wurden in Google Tabellen gestartet?

Im Explore Verlauf finden Sie eine Liste der Abfragen, die in Google Tabellen mit der Funktion Verbundene Tabellenblätter für Looker generiert wurden:

  1. Wählen Sie unter Verlauf in der Gruppe Datum der Erstellung die Optionen Datum und Uhrzeit aus.
  2. Wählen Sie unter Verlauf in der Gruppe Query API-Clienteigenschaften die Optionen API-Clientname, Tabellen-ID der verbundenen Tabellenblätter und Trigger für verbundene Tabellenblätter aus.
  3. Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus.
  4. Filtern Sie unter Verbundene Tabellen-Tabellen-ID in der Gruppe API-Client-Eigenschaften abfragen im Bereich Verlauf nach is not null.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=query_api_client_context.name,query_api_client_context.cs_spreadsheet_id,query_api_client_context.cs_trigger,user.name,history.created_date,history.created_time_of_day&f[query_api_client_context.cs_spreadsheet_id]=-NULL&sorts=history.created_time_of_day+desc&limit=5000

Look

Die explorative Datenanalyse Look enthält Details zu allen Looks, einschließlich Informationen zu Dashboards, Abfragen, Nutzern und Ordnern, die mit Looks verknüpft sind.

Im Folgenden finden Sie einige häufig gestellte Fragen zur Verwendung der explorativen Datenanalyse in Look:

Welche Looks werden öffentlich geteilt?

In der explorativen Datenanalyse Look sehen Sie, welche Looks öffentlich freigegeben sind oder für die eine öffentliche URL aktiviert ist.

  • Filtern Sie unter Suchen nach Öffentlich (Ja / Nein) und legen Sie den Filterwert auf Yes fest.
  • Wählen Sie unter Ansehen die Optionen ID, Name und Link aus.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/look?fields=look.id,look.title,look.link&f[look.public]=Yes&limit=500

Wer ist der Autor eines bestimmten Looks?

So findest du den Ersteller eines bestimmten Looks:

  1. Filtern Sie unter Look nach der ID und legen Sie den Wert auf die ID des Looks fest.
  2. Wählen Sie unter Nutzer die Optionen ID und Name aus.
  3. Sie können auch Felder wie Erstellungsdatum und Titel unter Look auswählen.

Welche Looks wurden gelöscht?

So rufen Sie eine Liste aller gelöschten Looks auf:

  1. Wählen Sie unter Ansehen die Optionen ID, Titel, Link und Datum des Löschens aus.
  2. Fügen Sie unter Aussehen einen Filter für Datum des Löschens hinzu und legen Sie den Filterwert auf is not null fest.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/look?fields=look.id,look.title,look.link,look.deleted_date&f[look.deleted_date]=NOT+NULL&sorts=look.title&limit=500&column_limit=50

Abfrage zusammenführen

Das explorative Datenanalysetool Abfrage zusammenführen enthält Informationen zu zusammengeführten Abfragen, einschließlich Feldern und anderen Elementen sowohl der Quell- als auch der zusammengeführten Abfragen.

Mit der explorativen Datenanalyse Merge Query lassen sich Fragen wie die folgenden beantworten:

Welche Explores werden am häufigsten zusammengeführt?

Im Explore Merge Query (Abfrage zusammenführen) sehen Sie, welche Explores am häufigsten zusammengeführt werden. Sie können die Tabellen auch verknüpfen, um die Leistung zu verbessern und mehr Funktionen zu nutzen.

  1. Wählen Sie unter Abfrage die Option Expl. Datenanalyse aus.
  2. Wählen Sie unter Merge Query Source Query (Abfrage für Zusammenführungsabfrage) die Option Count (Anzahl) aus.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/merge_query?fields=query.view,merge_query_source_query.count&sorts=merge_query_source_query.count+desc&limit=500&query_timezone=America%2FLos_Angeles&vis=%7B%7D&filter_config=%7B%7D&origin=share-expanded

PAT-Builds

Die explorative Datenanalyse PDT-Builds enthält Informationen zu PDT-Builds, einschließlich der Zeit, die zum Fertigstellen der Builds benötigt wurde, sowie der Verbindung und des Modells, zu dem die PDTs gehören.

Im Folgenden sind einige häufige Anwendungsfälle des Explores PDT-Builds aufgeführt:

In Instanzen mit vielen gleichzeitig ausgeführten PDTs kann die Ausführung dieser Abfragen länger dauern.

Wie kann ich die Buildzeit der PDT sehen?

Im Explore PDT-Builds können Sie die Erstellungszeiten für PDTs abrufen. So rufen Sie beispielsweise die PDT-Buildzeiten der letzten zwei Tage auf:

  1. Fügen Sie in der Ansicht PDT-Builds einen Filter für Startzeit hinzu und legen Sie als Wert is in the past 2 days fest.
  2. Wählen Sie in der Ansicht PDT-Builds die folgenden Spalten aus: Startzeit, Ansichtsname, Verbindung, Modellname, Abgelaufene Minuten und Abgelaufene Sekunden.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/pdt_builds?fields=pdt_builds.start_time,pdt_builds.view_name,pdt_builds.connection,pdt_builds.model_name,pdt_builds.elapsed_minutes,pdt_builds.elapsed_seconds&f[pdt_builds.start_time]=2+days&sorts=pdt_builds.start_time+desc&limit=500

Wie kann ich lang laufende PDTs erkennen, bei denen Benachrichtigungen ausgegeben werden sollen?

Mit dem Explore PDT-Builds können Sie langlaufende PDTs ermitteln. Anschließend können Sie die Abfrage als Look speichern und eine Benachrichtigung erstellen, die Sie darüber informiert, wenn es PDTs mit Build-Zeiten gibt, die den von Ihnen angegebenen Grenzwert überschreiten.

So rufen Sie beispielsweise Release-Daten mit einer durchschnittlichen Buildzeit von mehr als 30 Minuten auf:

  1. Fügen Sie in der Ansicht PDT-Builds einen Filter für Durchschnittliche Buildzeit in Minuten hinzu und legen Sie den Wert auf is greater than 30 fest.
  2. Wählen Sie in der Ansicht PDT-Builds die Optionen Ansichtsname, Verbindung und Durchschnittliche Buildzeit in Minuten aus.

Wenn Sie den Wert des Filters für Durchschnittliche Buildzeit in Minuten von PDT-Builds ändern möchten, ersetzen Sie 30 im Filterelement f[pdt_builds.average_build_time_minutes]=%3E20 durch die gewünschte Anzahl von Minuten:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/pdt_builds?fields=pdt_builds.view_name,pdt_builds.connection,pdt_builds.average_build_time_minutes&f[pdt_builds.average_build_time_minutes]=%3E30&sorts=pdt_builds.average_build_time_minutes+desc&limit=500

Messwerte zur Abfrageleistung

Im Explore Messwerte zur Abfrageleistung finden Sie detaillierte Aufschlüsselungen jeder Abfrage, die über Ihre Looker-Instanz ausgeführt wird.

So können Sie beispielsweise herausfinden, welche Komponenten einer Abfrage am längsten zum Laden benötigt haben. Außerdem können Sie mit diesem explorativen Datenanalysetool Trends und Anomalien bei der Abfrageleistung ermitteln. Eine detaillierte Aufschlüsselung des Abfragelebenszyklus und der in diesem Explore erfassten Felder finden Sie auf der Dokumentationsseite Messwerte zur Abfrageleistung.

Schnellstart-Analysen

Die explorative Datenanalyse Abfrageleistung enthält Schnellstartanalysen, mit denen Sie schnell Fragen beantworten oder als Ausgangspunkt für andere Abfragen verwenden können.

Wählen Sie in einem leeren Explore oder in einem bereits ausgeführten Explore im Menü Blitzsymbol Schnellstart eine Schnellstart-Analysekachel aus. Looker zeigt dann eine Abfrage mit Feldern an, die vorab ausgewählt und sortiert wurden, um eine der folgenden Fragen zu beantworten:

  • Wie lange hat jede Abfragephase gedauert?
  • Bei welchen Explores ist die durchschnittliche Ausführungszeit der Hauptabfrage am höchsten?
  • Welche Nutzer haben die höchste durchschnittliche Ausführungszeit der Hauptabfrage?
  • Zu welchen Tageszeiten haben die asynchronen Worker die längsten Ausführungszeiten?
  • Zu welcher Tageszeit dauert die Datenbankinitialisierung am längsten?
  • Zu welcher Tageszeit dauert die Verbindungsverarbeitung am längsten?
  • Zu welcher Tageszeit sind die Hauptabfragen am längsten?
  • Zu welchen Tageszeiten sind die längsten Zeiträume nach der Abfrage zu verzeichnen?

SQL-Abfrage

Die explorative Datenanalyse SQL-Abfrage enthält Informationen zu den ausgeführten SQL-Abfragen, einschließlich der Häufigkeit und des Zeitpunkts der Ausführung sowie Details zu den Nutzern, die sie ausgeführt haben.

Mit der explorativen Datenanalyse SQL-Abfrage lassen sich Fragen wie die folgenden beantworten:

Welche Nutzer führen die meisten SQL-Abfragen aus?

Mit der explorativen Datenanalyse SQL-Abfrage können Sie die Nutzer ermitteln, die die meisten SQL Runner-Abfragen ausführen:

  1. Wählen Sie unter Nutzer die Optionen ID und Name aus.
  2. Wählen Sie unter SQL Runner-Abfrage die Option Anzahl aus.
  3. Sortieren Sie in absteigender Reihenfolge nach Anzahl aus SQL Runner-Abfrage, um zuerst die Nutzer aufzulisten, die die meisten Abfragen ausführen.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/sql_query?fields=sql_query.count,user.id,user.name&sorts=sql_query.count+desc&limit=500

Geplante Auslieferung

Die explorative Datenanalyse Geplanter Plan enthält Informationen zu allen geplanten Datenübermittlungen, einschließlich zuvor geplanter und derzeit geplanter Jobs.

Im Folgenden finden Sie einige häufig gestellte Fragen zur Verwendung des explorativen Datenanalysetools Geplanter Zeitplan:

Wie kann ich geplante Pläne in einer einheitlichen Zeitzone ansehen?

Mit dem geplanten Zeitplan können Sie alle geplanten Zeitpläne in einer einheitlichen Zeitzone aufrufen, da zeitbasierte Daten der Systemaktivität in der Systemzeitzone gespeichert werden:

  1. Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Optionen ID, Name und Nächste Laufzeit aus, um die nächste Laufzeit für jeden geplanten Zeitplan in der Systemzeitzone aufzurufen.
  2. Wählen Sie unter Nutzer die Optionen ID und Name aus, um den Nutzer aufzurufen, der den Zeitplan erstellt hat.
  3. Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und legen Sie den Filterwert auf No fest, um Übermittlungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für eine Übermittlung eines Looks) oder als einmaliger Test gesendet wurden (z. B. für die Übermittlung eines Looks).
  4. In der Ansicht Geplanter Zeitplan können Sie auch Felder wie Cron-Zeitplan und Zeitzone hinzufügen.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.id,scheduled_plan.next_run_time,scheduled_plan.cron_schedule,scheduled_plan.timezone,user.name&f[scheduled_plan.run_once]=No&sorts=scheduled_plan.timezone+desc&limit=500&column_limit=50

In welcher Phase bleiben Zeitpläne hängen?

Mit der explorativen Datenanalyse Geplanter Zeitplan können Sie die Phase ermitteln, in der Zeitpläne hängen bleiben. Beispiel:

  1. Wenn Sie die Phase sehen möchten, in der ein bestimmter geplanter Job hängengeblieben ist, filtern Sie unter Geplanter Job nach ID und legen Sie die ID des geplanten Jobs als Filterwert fest. Wählen Sie unter Phase des geplanten Jobs die Optionen Phase, ID des geplanten Jobs und Laufzeit in Sekunden aus.
  2. Sie können auch Started Time (Startzeit) und Completed Time (Abgeschlossene Zeit) unter Scheduled Job Stage (Geplante Jobphase) auswählen.

Sie können dann die Felder ID und Laufzeit in Sekunden verwenden, um den Fehler des fehlgeschlagenen Jobs zu beheben. Dabei kommt es darauf an, ob der geplante Job beispielsweise in der Phase execute oder enqueued for delivery hängengeblieben ist.

Im folgenden URL-Beispiel können Sie die ID des geplanten Jobs 12913 im Filterelement &f[scheduled_job.id]=12913 durch die ID des geplanten Jobs ersetzen, nach dem Sie filtern möchten:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_job_stage.stage,scheduled_job_stage.scheduled_job_id,scheduled_job_stage.runtime,scheduled_job_stage.started_time,scheduled_job_stage.completed_time&f[scheduled_job.id]=12913&sorts=scheduled_job_stage.scheduled_job_id+desc&limit=500

Wie finde ich die Inhaber eines Zeitplans?

Mit der explorativen Datenanalyse Geplanter Zeitplan können Sie die Eigentümer von Zeitplänen ermitteln:

  1. Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Optionen ID und Name aus.
  2. Wählen Sie unter Nutzer die Optionen ID und Name aus.
  3. Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und legen Sie den Filterwert auf No fest, um Übermittlungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für eine Übermittlung eines Looks) oder als einmaliger Test gesendet wurden (z. B. für die Übermittlung eines Looks).
  4. Wenn Sie den Inhaber eines bestimmten Zeitplans ermitteln möchten, filtern Sie unter Geplanter Zeitplan nach ID und legen Sie den Filterwert auf die ID dieses Zeitplans fest.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.id,user.name&f[scheduled_plan.run_once]=No&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

Welche geplanten Pläne werden gleichzeitig ausgeführt?

Mit der explorativen Datenanalyse Geplanter Plan können Sie Pläne ermitteln, die zur selben Zeit ausgeführt werden sollen:

  1. Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Optionen ID, Name, Cron-Zeitplan und Nächster Ausführungszeitraum aus.
  2. Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und legen Sie den Filterwert auf No fest, um Übermittlungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für eine Übermittlung eines Looks) oder als einmaliger Test gesendet wurden (z. B. für die Übermittlung eines Looks).
  3. Sie können auch einen Filter für Nächster Ausführungszeitraum hinzufügen und den Filterwert auf is not null festlegen, um nur geplante Übermittlungen in die Ergebnisse aufzunehmen.

Sie können dann die Zeitpläne ändern (z. B. für die Auslieferung eines Looks), damit nicht mehrere Zeitpläne gleichzeitig ausgeführt werden.

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,scheduled_plan.cron_schedule,scheduled_plan.next_run_time&f[scheduled_job.run_once]=No&f[scheduled_plan.next_run_time]=NOT+NULL&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

Für welche Zeitpläne gilt keine Begrenzung?

Mit der explorativen Datenanalyse Geplanter Plan können Sie unbegrenzte Zeitpläne oder Zeitpläne mit einem Zeilenlimit von -1 finden:

  1. Filtern Sie nach Alle Ergebnisse senden und legen Sie den Wert auf Ja fest.
  2. Wählen Sie unter Geplanter Job die Optionen ID, Erstellungszeit, Finalisierungszeit und Anzahl aus.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_job.id,scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job.count&f[scheduled_plan.send_all_results]=Yes&sorts=scheduled_job.created_time+desc&limit=500

Ist es möglich, den Verlauf für mehr als 50 Zeitpläne aufzurufen?

Mit der explorativen Datenanalyse für geplante Pläne können Sie sich nicht nur die Verlaufsdaten der 50 Zeitpläne ansehen, die auf der Seite Zeitplanverlauf verfügbar sind. Beispiel:

  1. Wähle unter Geplanter Plan die Option ID aus.
  2. Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus, um zu sehen, wer die einzelnen Zeitpläne erstellt hat.
  3. Wählen Sie unter Geplanter Job die Option Cron-Zeitplan aus, um die geplante Auslieferungszeit für jeden geplanten Job als Cron-String zu sehen.
  4. Wählen Sie unter Geplantes Ziel die Option Typ aus, um den Zieltyp aufzurufen (z. B. für die Auslieferung eines Looks).
  5. Wählen Sie unter Geplanter Job die Optionen ID, Status und Statusdetails aus, um den Status und alle Fehlermeldungen für jeden geplanten Job aufzurufen.
  6. Wählen Sie unter Geplanter Job die Optionen Erstellungszeit und Abgeschlossene Zeit aus.
  7. Wählen Sie unter Geplante Jobphase die Option Laufzeit in Sekunden aus.
  8. Sie können auch in der Ansicht Look oder Dashboard die Option Link auswählen, um einen Link zum Look oder Dashboard für einen Zeitplan zu erhalten.
  9. Wenn Sie die Ergebnisse auf einen bestimmten Zeitraum beschränken möchten, fügen Sie unter Geplanter Job einen Filter für Erstellungsdatum hinzu und legen Sie den Filterwert auf die gewünschte Zeitspanne fest, z. B. is in the past 7 days.
  10. Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und legen Sie den Filterwert auf No fest, um Übermittlungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für eine Übermittlung eines Looks) oder als einmaliger Test gesendet wurden (z. B. für die Übermittlung eines Looks).
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,user.name,scheduled_job.cron_schedule,scheduled_plan_destination.type,scheduled_job.id,scheduled_job.status,scheduled_job.status_detail,scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job_stage.runtime,look.link,dashboard.link&f[scheduled_plan.run_once]=No&f[scheduled_job.created_date]=7+days&sorts=scheduled_job.created_time+desc&limit=500

Wie kann ich die Ergebnisse auf bestimmte Zeitpläne eingrenzen?

Mit der explorativen Datenanalyse Geplanter Zeitplan können Sie nur bestimmte Zeitpläne aufrufen, indem Sie beispielsweise nach bestimmten Dashboards, Eigentümern oder Modellen filtern. So rufen Sie beispielsweise eine Liste der Zeitpläne auf, die auf einem bestimmten Modell basieren, z. B. thelook:

  1. Fügen Sie in der Ansicht Abfrage einen Filter für Modell hinzu und legen Sie den Filterwert auf den Namen des Modells fest.
  2. Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Optionen ID und Name aus.
  3. Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus, um zu sehen, wer die einzelnen Zeitpläne erstellt hat.
  4. Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Option Cron-Zeitplan aus, um die geplante Auslieferungszeit für jeden Zeitplan als Cron-String zu sehen.
  5. Sie können auch in der Ansicht Look oder Dashboard die Option Link auswählen, um einen Link zum Look oder Dashboard für einen Zeitplan zu erhalten.
  6. Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und legen Sie den Filterwert auf No fest, um Übermittlungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für eine Übermittlung eines Looks) oder als einmaliger Test gesendet wurden (z. B. für die Übermittlung eines Looks).

Im folgenden URL-Beispiel können Sie den Modellnamen thelook im Filterelement f[query.model]=thelook durch den Namen des Modells ersetzen, nach dem Sie filtern möchten:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.name,scheduled_plan.cron_schedule,look.link,dashboard.link&f[scheduled_plan.run_once]=No&f[query.model]=thelook&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

Ein weiterer Anwendungsfall für die explorative Datenanalyse Geplanter Zeitplan ist die Identifizierung von Fehlertrends in Zeitplänen. So können Sie beispielsweise feststellen, dass SFTP-Zeitpläne mit einer bestimmten Fehlermeldung fehlschlagen:

  1. Wählen Sie unter Geplanter Job die Optionen Erstellungszeit, Finalisierungszeit, ID, Status und Statusdetails aus, um eine Liste der geplanten Jobs mit ihren Status und Fehlermeldungen aufzurufen.
  2. Wählen Sie unter Phase des geplanten Jobs die Option Phase aus.
  3. Wählen Sie unter Geplanter Plan – Ziel die Optionen Typ und Format aus, um den Zieltyp (z. B. für die Auslieferung eines Looks) und das Datenformat (z. B. für die Auslieferung eines Looks) zu sehen.
  4. Filtern Sie unter Geplanter Job nach Status und legen Sie den Filterwert auf failure fest, um nur geplante Jobs einzuschließen, die fehlgeschlagen sind.
  5. Wenn Sie nur Ergebnisse für ein bestimmtes Ziel einbeziehen möchten, filtern Sie unter Ziel des geplanten Zeitplans nach dem Feld Typ und legen Sie den Filterwert auf das gewünschte Ziel fest, z. B. sftp oder email.
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job.id,scheduled_job.status,scheduled_job.status_detail,scheduled_job_stage.stage,scheduled_plan_destination.type,scheduled_plan_destination.format&f[scheduled_job.status]=failure&sorts=scheduled_job.status&limit=500&column_limit=50

Wie rufe ich Laufzeitmesswerte für Zeitpläne auf?

Mit der explorativen Datenanalyse Geplanter Zeitplan können Sie Laufzeitmesswerte für Zeitpläne untersuchen. So rufen Sie beispielsweise die durchschnittlichen Laufzeiten für Zeitpläne auf:

  1. Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Optionen ID und Name aus.
  2. Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus.
  3. Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Option Cron-Zeitplan aus.
  4. Wählen Sie unter Geplante Jobphase die Option Durchschnittliche Laufzeit in Sekunden aus.
  5. Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und legen Sie den Filterwert auf No fest, um Übermittlungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für eine Übermittlung eines Looks) oder als einmaliger Test gesendet wurden (z. B. für die Übermittlung eines Looks).
https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,scheduled_plan.name,user.name,scheduled_plan.cron_schedule,scheduled_job_stage.avg_runtime&f[scheduled_plan.run_once]=No&sorts=scheduled_plan.id&limit=500

So rufen Sie Laufzeiten für geplante Jobs auf:

  1. Wenn Sie die Laufzeiten für alle Jobs für einen bestimmten Plan aufrufen möchten, fügen Sie einen Filter für ID unter Geplanter Zeitplan hinzu und legen Sie den Filterwert auf die gewünschte ID des geplanten Zeitplans fest.
  2. Wähle unter Geplanter Plan die Option ID aus.
  3. Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus.
  4. Wählen Sie unter Geplanter Zeitplan die Option Cron-Zeitplan aus.
  5. Wählen Sie unter Geplanter Job die Optionen ID, Status, Erstellungszeit und Abgeschlossene Zeit aus.
  6. Wählen Sie unter Geplante Jobphase die Option Laufzeit in Sekunden aus.
  7. Filtern Sie nach Einmal ausführen (Ja/Nein) und legen Sie den Filterwert auf No fest, um Übermittlungen auszuschließen, die einmal gesendet wurden (z. B. für eine Übermittlung eines Looks) oder als einmaliger Test gesendet wurden (z. B. für die Übermittlung eines Looks).

Wenn Sie in der folgenden URL-Beispiel den Filter für ID von Geplanter Plan ändern möchten, ersetzen Sie 145 im Filterelement f[scheduled_plan.id]=145 durch die ID des geplanten Plans, nach dem Sie filtern möchten:

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/scheduled_plan?fields=scheduled_plan.id,user.name,scheduled_job.cron_schedule,scheduled_job.id,scheduled_job.status,scheduled_job.created_time,scheduled_job.finalized_time,scheduled_job_stage.runtime&f[scheduled_plan.run_once]=No&f[scheduled_plan.id]=145&sorts=scheduled_job.created_time+desc&limit=500

Nutzer

Die explorative Datenanalyse Nutzer enthält Details zu den einzelnen Nutzern, einschließlich früherer Abfragen und der Inhalte und Ordner, auf die sie Zugriff haben.

Schnellstart-Analysen

Die explorative Datenanalyse Nutzer enthält Schnellstart-Analysen, mit denen Sie schnell Fragen beantworten oder als Ausgangspunkt für andere Abfragen verwenden können.

Wählen Sie in einem leeren Explore oder im Menü Blitzsymbol Schnellstart in einem ausgeführten Explore eine Schnellstart-Analysekachel aus. Looker zeigt dann eine Abfrage mit Feldern an, die vorab ausgewählt und sortiert wurden, um eine der folgenden Fragen zu beantworten:

  • Wie viele aktivierte Nutzer haben die Berechtigung „Betrachter“ (access_data)?
  • Bei welchen Nutzern sind in den letzten 7 Tagen mehr als 3 geplante Jobs fehlgeschlagen?
  • Wann hat sich ein bestimmter Nutzer zuletzt angemeldet?
  • Welche Nutzer sind am aktivsten?
  • Welche Nutzer haben sich seit mehr als 90 Tagen nicht mehr angemeldet?
  • Für welche Nutzer wurde der Zugriff deaktiviert?
  • Welche Nutzer haben die Entwicklerberechtigung (develop)?
  • Wie viele Nutzer haben welche Rolle?

Wie kann ich sehen, welche Google-Mitarbeiter auf meine Instanz zugegriffen haben?

Zusätzlich zum Bereich Letzte Zugriffe auf der Seite Supportzugriff können Sie sich Informationen dazu ansehen, welche Google-Mitarbeiter auf Ihre Instanz zugegriffen haben. So können Sie beispielsweise sehen, welche Google-Mitarbeiter auf Ihre Instanz zugegriffen haben, wie lange sie darauf zugegriffen haben und wie viele Abfragen sie ausgeführt haben:

  1. Wählen Sie unter Nutzer die Option Name aus.
  2. Wählen Sie unter Verlauf die Optionen Ungefähre Webnutzung in Minuten und Abfrageanzahl > Anzahl der ausgeführten Abfragen aus.
  3. Filtern Sie unter Verlauf nach Erstellungsdatum > Datum und legen Sie den Wert auf den Zeitraum fest, für den Sie den Zugriff von Google-Mitarbeitern sehen möchten.
  4. Filtern Sie im Verlauf nach Quelle > Quelle und legen Sie den Wert auf is not equal to scheduled_task fest, um alle geplanten Aufgaben zu entfernen.
  5. Filtern Sie unter Nutzerdaten nach Nutzerberechtigungen > Ist Looker-Mitarbeiter (Ja / Nein) und legen Sie den Wert auf is Yes fest, um nur Google-Mitarbeiter zu sehen.
https://<instance_name>/explore/system__activity/user?fields=user.name,history.approximate_usage_in_minutes,history.query_run_count_drill&f[user.is_disabled]=No&f[history.created_date]=70+days&f[history.source]=-%22scheduled_task%22&f[user_facts.is_looker_employee]=Yes

Geführte Analysen in der Labs-Funktion „Systemaktivität“

Mit geführten Analysen können Looker-Administratoren und Nutzer, denen die Berechtigung see_system_activity gewährt wurde, im explorativen Analysetool Verlauf mithilfe eines Frage-und-Antwort-Formats schnell wichtige Fragen zur Instanznutzung beantworten. Damit Nutzer auf geführte Analysen zugreifen können, muss ein Administrator die Labs-Funktion Geführte Analyse in Systemaktivität aktivieren.

Eine interaktive Analyse enthält vorausgefüllte Felder, Werte und Optionen, aus denen Sie auswählen können, sowie eine Visualisierung der ausgewählten Messwerte.

Der Visualisierungstyp wird von Looker ausgewählt, um die ausgewählten Daten bestmöglich darzustellen. Er kann nicht geändert werden.

Über den Explore Verlauf können Nutzer derzeit auf mehrere Optionen für geführte Analysen zugreifen:

  • Welche Nutzer sind in Ihrer Instanz am aktivsten? – Herausfinden, wer den größten Nutzen aus Ihrer Instanz zieht
  • Welche Inhalte belasten Ihre Instanz? – Häufig verwendete Inhalte identifizieren
  • Nutzeranalyse: Nutzeraktivitäten nach Typ und Rolle analysieren
  • Instanznutzung im Zeitverlauf: Sie können verschiedene Aktivitätsmesswerte im Zeitverlauf vergleichen.

Geführte Analyse in einem leeren Explore auswählen

Wenn Sie eine geführte Analyse ausführen möchten, wählen Sie die gewünschte Analyseoption aus. Die Analyseoptionen werden im Bereich Anleitung zur Analyse angezeigt.

Nach Abschluss der explorativen Datenanalyse können Sie die Datenwerte anpassen, um wichtige Fragen zu beantworten, weitere explorative Datenanalysen ausführen oder die Analyse speichern, um sie für andere Nutzer freizugeben, die Zugriff haben. Schließen Sie einfach den Browsertab, um die Analyse zu beenden.

Geführte Analyse nach Ausführung eines Explores auswählen

Wenn Sie bereits ein Explore zum Verlauf der Systemaktivität ausgeführt haben, können Sie eine interaktive Analyse auswählen, indem Sie neben dem Namen des Explores auf die Schaltfläche Schnellstart klicken.

Dadurch wird das Menü Schnellstart geöffnet.

Wählen Sie im Menü Schnellstart eine interaktive Analyse aus, um sie in einem neuen Browsertab zu öffnen und auszuführen.

Nach Abschluss der explorativen Datenanalyse können Sie die Datenwerte anpassen, um wichtige Fragen zu beantworten, weitere explorative Datenanalysen ausführen oder die Analyse speichern, um sie für andere Nutzer freizugeben, die Zugriff haben. Schließen Sie einfach den Browsertab, um die Analyse zu beenden.

Geführte Analyse anpassen

Nachdem Sie eine interaktive Analyse in einem leeren Explore oder im Schnellstart-Menü eines Explores ausgewählt haben, wird die Analyse automatisch in einem neuen Browsertab geöffnet und ausgeführt.

Nach Abschluss der interaktiven Analyse können Sie die vorab ausgefüllten Werte ändern und Kombinationen daraus erstellen. Wählen Sie dazu je nach Analyse Werte und Bedingungen aus Drop-down-Menüs, Datumsmenüs oder Optionsfeldern aus.

Sie können beispielsweise die Analyse Welche Inhalte belasten Ihre Instanz? auswählen, um stark genutzte Inhalte in Ihrer Looker-Instanz zu ermitteln. Nachdem die interaktive Analyse geladen wurde, können Sie den Standardzeitraum unter Zeitraum in Letzte 30 Tage ändern.

Die interaktive Analyse wird automatisch mit dem ausgewählten Zeitraumwert aktualisiert.

In dieser Phase können Sie entscheiden, ob Sie zusätzliche Erkenntnisse aus der Analyse gewinnen möchten, indem Sie die Daten weiter untersuchen. Sie können die Analyse als Look oder in einem Dashboard speichern, um sie für andere Nutzer mit Zugriff freizugeben. Sie können die Analyse auch schließen, indem Sie das Browserfenster schließen.

Dreipunkt-Menü der geführten Analyse

Über das Dreipunkt-Menü Optionen in einer interaktiven Analyse können Nutzer Folgendes tun:

Geführte Analyse weiter untersuchen

Nachdem Sie die ersten Daten aus einer interaktiven Analyse erhalten haben, können Sie die Daten weiter untersuchen. Klicken Sie dazu auf das Dreipunkt-Menü Optionen und dann auf Von hier aus entdecken.

Ein neuer Browsertab mit einem Explore wird geöffnet, das die Felder und Visualisierungen aus der explorativen Datenanalyse enthält.

Sie können weitere Datenerkenntnisse gewinnen, indem Sie unter anderem Felder, Pivot-Tabellen oder Filter hinzufügen oder entfernen. Weitere Best Practices und Tipps zu Explores finden Sie auf der Dokumentationsseite Explores erstellen und bearbeiten.

Geführte Analyse speichern

Nachdem Sie eine interaktive Analyse angepasst haben, können Sie sie speichern und für andere Nutzer freigeben, die Zugriff haben. Es gibt zwei Möglichkeiten, eine explorative Datenanalyse zu speichern:

Eine Visualisierung für die explorative Datenanalyse zu einem Dashboard hinzufügen

Wenn Sie einem Dashboard eine Visualisierung für die explorative Datenanalyse hinzufügen möchten, öffnen Sie das Menü Explorative Datenanalyse in einem Dashboard speichern. Klicken Sie dazu im Dreipunkt-Menü Optionen auf + Zu Dashboard hinzufügen.

Wenn das Menü Anleitungsanalyse in einem Dashboard speichern geöffnet wird, gehen Sie so vor:

  1. Geben Sie einen Titel für die Dashboardkachel der interaktiven Analyse ein.
  2. Wählen Sie einen Ordner aus, in dem das Dashboard gespeichert ist, dem Sie die interaktive Analyse hinzufügen möchten.
  3. Wählen Sie das gewünschte Dashboard aus.

  4. Klicken Sie auf Speichern.

    In einem Dialogfeld werden Sie darüber informiert, dass die interaktive Analyse dem ausgewählten Dashboard hinzugefügt wurde.

  5. Klicken Sie auf den Link, um das Dashboard aufzurufen und es anzusehen oder zu bearbeiten.

  6. Alternativ können Sie auch Fertig auswählen, um das Pop-up zu schließen.

Geführte Analyse als Look speichern

Wenn Sie eine explorative Datenanalyse als Look speichern möchten, wählen Sie im Dreipunkt-Menü Optionen die Option Von hier aus analysieren aus:

Ein neuer Browsertab mit einem Explore wird geöffnet, das die Felder und die Visualisierung aus der interaktiven Analyse enthält:

So speichern Sie das Explore als Look:

  1. Wählen Sie oben rechts im Explore das Zahnrad-Menü aus.
  2. Klicken Sie auf Speichern.

  3. Wählen Sie Als Look aus, um das Menü Look speichern zu öffnen.

  4. Geben Sie im Feld Titel einen neuen Titel ein. Wenn Sie mit dem Look einen bestehenden Look überschreiben, lassen Sie dieses Feld leer.

  5. Im Feld Beschreibung kannst du eine Beschreibung des Looks eingeben. Wenn Sie mit dem Look einen bestehenden Look überschreiben, lassen Sie dieses Feld leer.

  6. Prüfen Sie im Feld Ordner, ob der aktuelle Ordner dem gewünschten Ziel entspricht. Im Feld Ordner werden der Name und der Speicherort des ausgewählten Ordners angezeigt. Auf der rechten Seite ist der Inhalt des ausgewählten Ordners zu sehen. Wenn Sie einen Ordner auswählen, in dem Sie den Look nicht speichern dürfen, wird unten im Menü eine entsprechende Warnmeldung angezeigt und die Schaltfläche Look speichern und ansehen wird deaktiviert.

  7. Wenn der Look in einem anderen Ordner gespeichert werden soll, navigieren Sie zu dem entsprechenden Ordner. Sie haben folgende Möglichkeiten, um zu dem Ordner zu navigieren:

    • Wählen Sie im Feld Ordner einen übergeordneten Ordner aus, um dorthin zu gelangen.
    • Wählen Sie links den Namen eines Ordners auf oberster Ebene aus, um dorthin zu gelangen.
    • Wählen Sie rechts den Namen eines untergeordneten Ordners aus, den Sie verwenden möchten, oder navigieren Sie zu einem seiner untergeordneten Ordner.
    • Wenn es viele untergeordnete Ordner gibt, können Sie den Namen des untergeordneten Ordners im Feld Nach Titel filtern eingeben, damit die Liste nach eben diesem untergeordneten Ordner gefiltert wird.

  8. Wenn Sie mit dem Look einen bestehenden Look überschreiben möchten, blättern Sie nach unten, oder nutzen Sie das Feld Nach Titel filtern, um den gewünschten Look zu finden und auszuwählen. Titel und Beschreibung des Looks werden ggf. in den Feldern Titel und Beschreibung angezeigt.

  9. Speichern Sie Ihren Look.

    • Wählen Sie Speichern aus, um den Look zu speichern und zur Explore-Seite zurückzukehren.
    • Wenn Sie den Look speichern und ansehen möchten, wählen Sie Look speichern und ansehen aus.

Sie können auch andere Optionen aus der explorativen Datenanalyse auswählen, um die explorative Datenanalyse zu speichern oder zu teilen. Dazu gehören:

  • Herunterladen: Hier können Sie die explorative Datenanalyse Geführte Analyse herunterladen.
  • Senden: Damit wird die explorative Datenanalyse aus der Anleitung als einmalige Übermittlung gesendet.
  • Speichern und planen: Hiermit können Sie das Explore aus der Interaktive Analyse als Look oder Dashboard speichern und eine wiederkehrende Übermittlung einrichten.
  • Ergebnisse zusammenführen: Hiermit können Sie die Ergebnisse des Explores aus der Anleitung mit anderen Explore-Ergebnissen zusammenführen.

Geführte Analyse neu laden

Wenn Sie die Daten in einer interaktiven Analyse neu laden möchten, wählen Sie im Dreipunkt-Menü Optionen die Option Aktualisieren aus.

Die interaktive Analyse wird aktualisiert und enthält die neuesten Daten.