Adquirido por Google en 2019 por $ 2.6 mil millones, Looker encontró rápidamente su lugar en la cartera de soluciones en GCP. No solo por la madurez de su tecnología, desarrollada en 2012, sino también, y sobre todo, por sus especificaciones. En el saturado mercado de las herramientas de datos, Looker aporta una originalidad real que permite a las empresas aprovechar mejor sus datos.
¿Qué es Looker?
Looker es una plataforma de inteligencia empresarial (BI) y análisis de datos para la exploración, el modelado, la transformación y la visualización de datos. Looker está diseñado tanto para analistas de datos, que convierten datos sin procesar en información procesable, como para analistas comerciales, que utilizan esta información para crear sus informes, apoyar decisiones, enriquecer procesos comerciales…
¿Cuáles son los 5 assets clave de Looker?
Looker tiene 5 assets clave que lo distinguen de otras plataformas de inteligencia empresarial. Las cinco cualidades son:
- Una interfaz intuitiva
- Los mismos datos para todos
- Una herramienta independiente de la nube
- Una arquitectura para el rendimiento
- Una herramienta diseñada para el desarrollo
Echemos un vistazo con más detalle.
- Una interfaz intuitiva
Looker pertenece a esta generación de soluciones basadas en web que se enfocan en la experiencia del usuario. Tanto los analistas de datos como los analistas de negocios se benefician de interfaces claras, intuitivas y agradables que facilitan el aprendizaje y mejoran su productividad diaria. Por ejemplo, Looker permite la integración de cuadros de mando con aplicaciones empresariales mediante drag and drop, y la definición de flujos de trabajo basados en datos en unos pocos clics gracias a una biblioteca de acciones predefinidas (Action Hub). - Los mismos datos para todos
La capa de modelado centralizado de Looker permite que todos los usuarios accedan a los mismos modelos, en función de los mismos datos, al tiempo que facilita la colaboración. Esto reduce la fricción, la confusión y las inconsistencias que a menudo llenan los proyectos de datos multifuncionales. Esta centralización también contribuye a la armonización del uso de datos dentro de la organización y al gobierno efectivo. - Una herramienta independiente de la nube
Google ha mantenido la filosofía original de Looker, que fue diseñada desde el principio para poder aprovechar todas las fuentes de datos y, en particular, las bases de datos en la nube. Aunque está estrechamente integrado con BigQuery, Looker es compatible con Redshift, Snowflake y más de 50 bases de datos locales y en la nube de AWS. Basado en los estándares de Anthos y Kubernetes, Looker puede ejecutarse en una variedad de entornos de nube o de múltiples nubes, lo que brinda a las empresas una amplia gama de opciones. - Una arquitectura para el rendimiento
Una de las particularidades de Looker es que no extrae ni almacena datos. Los deja en sus bases de datos originales y usa su poder para realizar todas las operaciones de transformación. Este principio original garantiza el rendimiento y la escalabilidad de la plataforma. - Una herramienta pensada para el desarrollo
Ante la doble explosión de volúmenes de datos y demandas empresariales, los Analistas de Datos necesitan industrializar sus proyectos. Looker siempre se ha esforzado por llevar los datos a las mejores prácticas de desarrollo de aplicaciones: versionado, testing, revisión de código, etc. Las herramientas de colaboración y la centralización de modelos también promueven la reutilización. Los equipos también pueden encontrar “Bloques” (modelos, visualizaciones…) desarrollados por terceros y listos para usar en Looker Marketplace. Sin embargo, la piedra angular de esta visión orientada al desarrollo sigue siendo LookML, el lenguaje de modelado propio de Looker.
LookML, el boot secreto
LookML es un lenguaje para describir dimensiones, agregaciones, cálculos y relaciones entre datos en una base de datos SQL. Flexible y rápido de aprender, LookML permite a los analistas de datos desarrollar modelos rápidamente sin tener que saber SQL o las especificaciones de las bases de datos subyacentes. Estas consultas y transformaciones genéricas luego se presentan en forma abstracta a los analistas comerciales, quienes a su vez pueden parametrizarlas y usarlas sin tener que entender la sintaxis (en JSON).
Si bien requiere cierto aprendizaje, este enfoque tiene una triple ventaja: permite la industrialización y la reutilización de los desarrollos de datos; libera a los usuarios, Analistas de Datos y Analistas de Negocios, de un máximo de obstáculos técnicos; finalmente, facilita considerablemente el uso de datos en entornos heterogéneos.
¿Para qué tipos de usos y organizaciones está específicamente diseñado Looker?
Con todas estas especificidades, Looker se distingue de sus numerosos competidores y se destaca como una herramienta enriquecida. También es una solución madura y estable, que se beneficia del poder de Google Cloud Platform y su ecosistema de socios. Sin embargo, requiere cierta madurez por parte de los equipos de datos, quienes deberán apropiarse del lenguaje LookML y configurar los procesos de desarrollo y gobernanza en torno a la plataforma. En lugar de estar destinado a empresas que tienen, o planean tener, al menos parte de sus datos en la nube, Looker permite utilizar cualquier caso de uso de informes y BI, y desarrollar su uso en todas las áreas: finanzas, ventas, marketing, recursos humanos. , etc.
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Este artículo es parte de una serie más amplia centrada en las tecnologías y los temas que se encuentran en la primera edición de Devoteam TechRadar. Para ver lo que dijo nuestra comunidad de líderes tecnológicos sobre la posición actual de Looker en el mercado, lo invitamos a revisar a la edición más reciente de Devoteam TechRadar.
