Alles im Überblick mit Google Looker

Der Markt für BI Tools ist sehr groß und bietet alles von „alten Hasen" (wie z.B. IBM Cognos oder QlikView), bis hin zu spezialisierten Nischen-Produkten (wie Board oder Information Builders).

Was ist Google Looker? 

Explorer und Creator machen die Arbeit 

Nutzer mit dem Status eines Explorers oder Creators sind dafür verantwortlich, Looks und Dashboards in Looker zu erstellen. Generell erfordert dies keine Programmierkenntnisse, da sich Looks über die graphische Oberfläche erstellen lassen. An der einen oder anderen Stelle ist jedoch Kreativität gefragt, um effizient eine hilfreiche Visualisierung zu erstellen. Der Umgang mit Looker ist dabei einfach mit dem Google-Courses-Angebot zu erlernen, welches Google-Cloud-Partnern zur Verfügung steht. 

Das Erstellen einer Visualisierung ist dabei simpel: Man wählt die gewünschten Dimensions und Measures aus, kann optional einen Filter hinzufügen und schon bekommt man einen ersten einfachen Look. Sollte eine Dimension oder ein Measure in den Basisdaten fehlen, ist es möglich diese beispielsweise per Tabellenkalkulation zu erstellen. Bei der Visualisierung hat man die Möglichkeit Darstellungsarten, wie Tabellen, Charts oder andere zu wählen und diese nach eigenen Wünschen weiter anzupassen. Es ist zudem möglich, einzelne Dimensions und Measures vor der Visualisierung zu verbergen, was besonders hilfreich ist, wenn man nur für die Analyse benötigte Daten hervorheben will. 

Looker mit umfangreichem System zur Rechte- & Zugriffsverwaltung

Die Rechteverwaltung ist unterteilt in Permission-Sets, Model-Sets, Rollen (Roles) und Gruppen (Groups). Eine Rolle ist eine Kombination aus einem Permission-Set, welches eine Ansammlung von Berechtigungen darstellt und einem Model-Set, welches definiert, auf welche LookML-Models zugegriffen werden darf. Gruppen dienen dabei zur einfachen Massenbearbeitung von Nutzern und können aus mehreren Rollen bestehen. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, den Zugriff von Ordnern zu verwalten. So kann die Sichtbarkeit der Ordner selbst und die Nutzung von Inhalten der Ordner, nutzerspezifisch kontrolliert werden.

Datenquellen - Welche Datenbanke werden unterstützt? 

Bei den Datenquellen ist Looker momentan auf SQL-Datenbanken und andere Quellen mit SQL-Unterstützung beschränkt. Es liegt bei den meisten der 65 Dialekte eine vollständige Unterstützung vor. Einige Beispiel sind Amazon Athena, Apache Hive, Google BigQuery, MariaDB, Microsoft SQL/Azure, Oracle, PostgreSQL und SAP HANA. (Vollständige Liste)  

LookML – die Looker Sprache  

Eine interessante Komponente von Looker ist LookML. Aber was ist LookML eigentlich und was macht es so besonders? LookML ist eine proprietäre Sprache, welche es ermöglicht Dimensionen, Summen, Berechnungen und Datenbeziehungen zu erstellen. 

Ein LookML-Projekt beinhaltet für gewöhnlich ein Model, Explores und Views. Das Model gibt dabei an, welche Tabellen genutzt werden und in welcher Beziehung diese zueinanderstehen. Views definieren wie auf Informationen aus den Tabellen zugegriffen wird oder wie diese berechnet werden. Diese werden dann als Dimensions oder Measures für andere Views oder Explorer/Creator bereitgestellt. Der Code für Looks kann zusätzlich, auch direkt aus bereits erstellten Looks, generiert werden.

view: my_table { 

  dimension: id { 

    primary_key: yes 

type: number 

sql: ${TABLE}.id ;; 

  } 

  dimension: user_name { 

sql: ${TABLE}.user_name ;; 

  } 

  dimension: created { 

type: time 

sql: ${TABLE}.creationdate ;; 

  } 

  measure: user_count { 

type: count 

sql: ${id} ;; 

  } 

}   

Um die Entwicklung von LookML zu erleichtern, ist Looker direkt mit einer IDE für den Browser ausgestattet und bietet eine Unterstützung für die Versionsverwaltung Git. 

Standard, Advanced oder Elite - Lizenzenmodell von Google Looker

Fazit 

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