Looker ist eines der leistungsstärksten Business-Intelligence-Tools auf dem heutigen Markt und bietet Datenwissenschaftlern und Analysten eine effektive Plattform zum Erkunden und Analysieren von Daten. Für Datenwissenschaftler kann die Beherrschung der fortgeschrittenen Techniken von Looker-Kurs die Effizienz ihrer Arbeitsabläufe drastisch verbessern und ihre datengesteuerten Entscheidungsfindungsfähigkeiten verbessern. In diesem Artikel untersuchen wir einige fortgeschrittene Looker-Techniken, die Datenwissenschaftlern helfen können, das volle Potenzial dieses robusten Tools auszuschöpfen.
Warum Looker für Datenwissenschaftler ein Game-Changer ist
Looker bietet eine einzigartige Datenplattform, die direkt mit Ihrem Data Warehouse verbunden ist und eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Erstellen von Dashboards und Durchführen komplexer Abfragen bietet. Für Datenwissenschaftler ist Looker nicht nur ein Tool zum Visualisieren von Daten – es ist eine wesentliche Komponente zum Erkunden von Daten, Erstellen von Modellen und Verbessern von Entscheidungsprozessen. Die LookML-Sprache von Looker und ihre nahtlose Integration mit SQL ermöglichen fortgeschrittene Datenmodellierung und -analyse.
1. Beherrschung von LookML für benutzerdefinierte Datenmodellierung
LookML, Lookers proprietäre Modellierungssprache, ist eine unverzichtbare Fähigkeit für jeden Datenwissenschaftler. Während Lookers Benutzeroberfläche eine einfach zu bedienende Schnittstelle zum Erstellen von Dashboards bietet, können Datenwissenschaftler die Leistungsfähigkeit des Tools erst mit LookML voll ausschöpfen.
Durch die Definition wiederverwendbarer Ansichten, Erkundungen und Dimensionen in LookML können Datenwissenschaftler hochgradig anpassbare Datenmodelle erstellen. Eine der fortschrittlichsten Techniken ist die Verwendung abgeleiteter Tabellen (DTs) in LookML. Abgeleitete Tabellen ermöglichen Ihnen die Erstellung temporärer Ansichten, die Daten aggregieren, komplexe Berechnungen durchführen oder verschiedene Datenquellen verbinden, bevor sie abgefragt werden. Dies verbessert die Leistung und verbessert die Fähigkeit, komplexe Analysen durchzuführen.
Eine weitere fortschrittliche Funktion sind persistente abgeleitete Tabellen (PDTs). PDTs sind im Wesentlichen vorberechnete Tabellen, die in der Datenbank bestehen bleiben und die Leistung komplexer Abfragen verbessern. Durch die Nutzung von PDTs können Datenwissenschaftler sicherstellen, dass umfangreiche Berechnungen nur einmal durchgeführt werden, was die Berichterstellung und -analyse erheblich beschleunigt.
2. Erweiterte Datenerkundung mit SQL Runner
Während Looker eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Datenerkundung bietet, können Datenwissenschaftler mit SQL Runner mithilfe benutzerdefinierter SQL-Abfragen tiefer in ihre Datensätze eintauchen. Diese Funktion ist besonders nützlich, um Ad-hoc-Abfragen auszuführen oder mit komplexen SQL-Abfragen zu experimentieren, bevor sie in Looker-Dashboards oder LookML-Modelle integriert werden.
Mit SQL Runner können Datenwissenschaftler Abfragen direkt im verbundenen Data Warehouse ausführen, Ergebnisse in Echtzeit anzeigen und Probleme mit ihren Datenmodellen beheben. Die Möglichkeit, reine SQL-Abfragen auszuführen und Abfrageausführungspläne anzuzeigen, macht SQL Runner zu einem unverzichtbaren Tool zum Debuggen und Optimieren von Abfragen in Looker.
3. Nutzung erweiterter Visualisierungstechniken
Looker bietet eine Vielzahl von Visualisierungsoptionen, aber Datenwissenschaftler können noch einen Schritt weiter gehen, indem sie diese Visualisierungen an spezifische Anforderungen anpassen. Beispielsweise können Datenwissenschaftler mithilfe benutzerdefinierter Visualisierungs-Plugins einzigartige visuelle Darstellungen ihrer Daten erstellen, die über die Standarddiagramme und -grafiken hinausgehen.
Looker unterstützt auch das Einbetten von Visualisierungen in externe Anwendungen oder Websites. Diese Funktion ermöglicht eine tiefere Integration mit anderen Business-Tools, sodass Datenwissenschaftler ihre Ergebnisse auch nicht-technischen Stakeholdern nahtlos präsentieren können. Durch die Einbettung interaktiver Visualisierungen in Berichte oder Dashboards trägt Looker dazu bei, dass Datenwissenschaftsergebnisse für Entscheidungsträger zugänglicher und umsetzbarer werden.
4. Automatisieren von Erkenntnissen mit geplanten Berichten
Datenwissenschaftler können die geplanten Berichte von Looker nutzen, um die regelmäßige Übermittlung wichtiger Erkenntnisse an Stakeholder zu automatisieren. Diese Funktion ist besonders nützlich, um wichtige Kennzahlen zu verfolgen oder Warnmeldungen basierend auf vordefinierten Schwellenwerten zu senden.
Durch das Einrichten von E-Mail-Zeitplänen oder die Integration mit anderen Tools wie Slack oder Google Sheets können Datenwissenschaftler sicherstellen, dass die richtigen Personen relevante Updates ohne manuelles Eingreifen erhalten. Dies spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch sicher, dass die Stakeholder über die neuesten Datenerkenntnisse auf dem Laufenden bleiben.
5. Verwenden der Looker-API für benutzerdefinierte Integrationen
Für fortgeschrittenere Daten-Workflows bietet Looker eine robuste API, mit der Datenwissenschaftler benutzerdefinierte Integrationen erstellen und Prozesse automatisieren können. Die Looker-API ermöglicht es Benutzern, Daten abzufragen, Benutzer zu verwalten und Looker in andere Data-Science-Tools und -Plattformen zu integrieren.
Eine der leistungsstärksten Anwendungen der Looker-API ist der Aufbau benutzerdefinierter Pipelines zur Automatisierung der Datenverarbeitung und -analyse. Beispielsweise können Datenwissenschaftler die API verwenden, um Looker-Abfragen zu planen, bestimmte Aktionen basierend auf Abfrageergebnissen auszulösen oder Looker mit maschinellen Lernmodellen für prädiktive Analysen zu integrieren.
