Einleitung
Looker und BigQuery sind ein leistungsstarkes Duo, das eine umfassende Lösung für moderne Datenanalysen bietet. Dabei werden die Vorteile beider Tools kombiniert: 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. Außerdem können Sie mit der intuitiven Benutzeroberfläche, den einfach zu erstellenden Dashboards und den leistungsstarken Kombinationsmöglichkeiten von Looker Rohdaten aus BigQuery in umsetzbare Informationen umwandeln und so Wachstum und Innovation in Ihrem gesamten Unternehmen fördern.
- Vertrauenswürdige Informationen zu gewinnen mit dem semantischen Looker-Modell, das BigQuery für geschäftliche Nutzer nutzerfreundlicher, schneller und zuverlässiger macht
- Wertvolle Informationen gewinnen – Looker bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, geführte Analysen und interaktive Visualisierungen, um die BigQuery-Datenexploration zu verbessern.
- Führen Sie erweiterte Analysen und maschinelles Lernen durch , da Sie dank der Einbindung von Looker in die Gemini Enterprise Agent Platform leistungsstarke Modelle für maschinelles Lernen direkt auf Ihre BigQuery-Daten anwenden können, ohne dass komplexe Datenpipelines erforderlich sind.
- Benutzerdefinierte Anwendungen entwickeln: Sie können über Dashboards hinausgehen und immersive Datenerlebnisse auf der Grundlage Ihrer BigQuery-Daten 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.
Kosteneffiziente Cloud-Lösung
- Looker und BigQuery sind cloudbasiert, sodass keine teure Hardware und Infrastruktur erforderlich sind. Mit den flexiblen Preismodellen können Sie Ihre Ressourcen nach Bedarf skalieren, Kosten optimieren und nur für das bezahlen, was Sie nutzen.
Nahtlose Integration von KI-Funktionen
- Sie können das volle Potenzial Ihrer BigQuery-Daten ausschöpfen, indem Sie die Looker-Integration mit der Gemini Enterprise Agent Platform nutzen. So lassen sich ganz einfach Vorhersagemodelle erstellen, Trends erkennen und mit der Leistungsfähigkeit von Machine Learning und künstlicher Intelligenz tiefere Einblicke gewinnen.
Umfangreiche Informationen durch maschinelles Lernen
- Looker und BigQuery ML (BQML) bilden eine leistungsstarke Kombination, mit der Sie Machine-Learning-Modelle direkt in BigQuery erstellen, bereitstellen und verwalten und die Ergebnisse in der nutzerfreundlichen Oberfläche 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.
Leitplanken für die BigQuery-Leistung
- Mit dieser Lösung erhalten Sie einen detaillierten Einblick in Ihre BigQuery-Nutzung und die damit verbundenen Kosten. Sie können Warnmeldungen für lang laufende oder kostenintensive Abfragen einrichten und die Mechanismen und Kosten hinter den aufwendigsten und teuersten Abfragen analysieren. Auf dieser Seite finden Sie weitere Informationen.
BigQuery + Agent Platform + Looker
- Durch die Einbindung von Looker in die Gemini Enterprise Agent Platform können Unternehmen ihre BigQuery-Datenanalyse nahtlos mit der Leistungsfähigkeit von Machine Learning kombinieren. 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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