Erschließen Sie das volle Potenzial von BigQuery mit Looker: Datenanalysen einfach und skalierbar machen
Einleitung
Looker und BigQuery sind ein leistungsstarkes Duo, das eine umfassende Lösung für moderne Datenanalysen bietet, die das Beste aus beiden Welten vereint: die enorme Skalierbarkeit und Geschwindigkeit von BigQuery mit den intuitiven Analyse- und Visualisierungsfunktionen von Looker. Was dieses Duo jedoch wirklich auszeichnet, ist das semantische Modell von Looker. Diese innovative Ebene fungiert als Übersetzer und vereinfacht die komplexen Datenstrukturen von BigQuery in eine Sprache, die jeder in Ihrem Unternehmen versteht. Darüber hinaus können Sie mit der intuitiven Benutzeroberfläche von Looker, den von Google einfach zu bedienenden Dashboards und der leistungsstarken Zusammensetzbarkeit BigQuery-Rohdaten in umsetzbares Wissen umwandeln und so Wachstum und Innovation im gesamten Unternehmen vorantreiben.
- Vertrauenswürdige Informationen zu gewinnen mit dem semantischen Looker-Modell, das BigQuery für geschäftliche Nutzer nutzerfreundlicher, schneller und zuverlässiger macht
- Erreichen Sie wertvolle Informationen mit Looker, da es die BigQuery-Erkundung mit einer intuitiven Benutzeroberfläche, geführten Analysen und interaktiven Visualisierungen verbessert.
- Führen Sie erweiterte Analysen und maschinelles Lernen durch, da Sie dank der Einbindung von Looker in Vertex AI leistungsstarke Modelle für maschinelles Lernen direkt auf Ihre BigQuery-Daten anwenden können, ohne dass komplexe Datenpipelines erforderlich sind.
- Benutzerdefinierte Anwendungen entwickeln, indem Sie auf Ihre BigQuery-Daten zurückgreifen und dabei immersive Datenumgebungen schaffen
Vorteile
Verbesserte Governance und einheitliche Definitionen
- Das semantische Modell von Looker (LookML) übersetzt das komplexe SQL von BigQuery in eine benutzerfreundlichere Sprache und schafft eine zentrale Datenquelle für Metriken und Dimensionen, wodurch sichergestellt wird, dass alle die gleichen Definitionen im gesamten Unternehmen verwenden.
Unübertroffene Skalierbarkeit und Leistung
- Die enorme parallele Verarbeitungsleistung von BigQuery kann problemlos riesige Datasets verarbeiten, während die optimierte Integration von Looker schnelle Abfragen und eine reibungslose Visualisierung ermöglicht.
Umsetzbare Informationen für alle
- Die intuitive Benutzeroberfläche und die semantische Ebene von Looker machen komplexe BigQuery-Daten für alle Nutzer zugänglich, unabhängig von den technischen Fähigkeiten. Jeder kann benutzerdefinierte Berichte untersuchen, analysieren und erstellen, was die datengestützte Entscheidungsfindung in Ihrem gesamten Unternehmen unterstützt.
Ende-zu-Ende-Datenlösung
- Von der Speicherung von Rohdaten in BigQuery bis hin zu aufschlussreichen Visualisierungen und Dashboards in Looker – Sie haben eine Komplettlösung für Ihre Datenanforderungen. Dieser optimierte Ansatz vereinfacht Ihren Daten-Stack und verringert die Komplexität der Verwaltung mehrerer Tools.
Kostengünstige Cloud-Lösung
- Da sowohl Looker als auch BigQuery cloudbasiert sind, ist keine teure Hardware und Infrastruktur erforderlich. Dank der flexiblen Preismodelle können Sie Ihre Ressourcen nach Bedarf hoch- oder herunterskalieren, die Kosten optimieren und sicherstellen, dass Sie nur für das zahlen, was Sie tatsächlich nutzen.
Nahtlose Einbindung von KI-Funktionen
- Sie können das volle Potenzial Ihrer BigQuery-Daten ausschöpfen, indem Sie die Einbindung von Looker in Vertex AI nutzen. Sie können mithilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ganz einfach Vorhersagemodelle erstellen, Trends erkennen und tiefere Einblicke gewinnen
Umfassende Informationen mit maschinellem Lernen
- Looker und BigQuery ML (BQML) ergeben eine leistungsstarke Kombination, mit der Sie Modelle für maschinelles Lernen direkt in BigQuery erstellen, bereitstellen und verwalten und die Ergebnisse auf der nutzerfreundlichen Benutzeroberfläche von Looker einfach visualisieren und analysieren können.
Zentrale Lösungen
Looker + BigQuery ML
Durch die Verbindung von Looker mit BigQuery sind auch komplexere Anwendungsfälle möglich – mit BQML, der BigQuery-Sprache für maschinelles Lernen. BQML-Modelle können direkt in Looker-Modelle eingebunden werden, sodass Sie wertvolle Anwendungsfälle wie Kundensegmentierung, Prognosen, Customer Lifetime Value und mehr im großen Maßstab bewältigen können.
Zu den verfügbaren Lösungen gehören K-Means Clustering, ARIMA Plus und AutoML.
Leistungsvorkehrungen für BigQuery
- Mit dieser Lösung erhalten Sie einen detaillierten Einblick in Ihre BigQuery-Nutzung und die damit verbundenen Kosten. Sie können Benachrichtigungen für lang andauernde oder kostenintensive Abfragen einrichten und die Mechanismen und Kosten hinter den kompliziertesten, teuren Abfragen analysieren. Weitere Informationen finden Sie auf dieser Webseite.
BigQuery + Vertex AI + Looker
- Durch die Einbindung von Looker in Vertex AI können Unternehmen ihre BigQuery-Datenanalyse nahtlos mit der Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens ergänzen. Durch die direkte Einbindung von KI-/ML-Modellen in Looker können Nutzer tiefere Einblicke in ihre BigQuery-Daten gewinnen, Vorhersagen generieren und Entscheidungsprozesse automatisieren – und das alles über eine vertraute und intuitive Benutzeroberfläche.
Semantischer Suchblock
Mit diesem Looker-Block können Sie direkt in Ihrer Looker-Umgebung nahtlos die semantischen Suchfunktionen von BigQuery nutzen. Das bedeutet, dass Sie ganz einfach in Echtzeit in beliebigen Feldern suchen und Ähnlichkeiten vergleichen können. So sind Sie in der Lage, komplexe Fragen zu stellen und versteckte Muster zu entdecken. Dieses flexible und leistungsstarke Tool bietet endlose Möglichkeiten der semantischen Suche.
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