looker

I like the data modelling layer in Looker a lot (LookML) and the fact that the tool is all browser based, so we don't have to bother with a lot of software installation. The LookML layer of the tool is very powerful; it allows us to model data within the tool itself, make cosmetic changes to the way we want certain metrics to be displayed in different explores and reuse metrics in various analyses. In addition, the visualisation tool is very straight forward and easy to use (provided the explores are defined properly). You can also view the SQL query used to generate the visualisation which is a huge plus when debugging.

The limited visualisation options and customisability in Looker are sometimes a downfall. Compared to tools like Tableau where you can add a tooltip, Looker doesn't offer this option which makes dashboards sometimes clunky and not visually as pleasing as those developed in Tableau (although the drill down feature makes up for this a bit). Furthermore, the fact that the dashboard load speeds are determined by query complexity and the performance of the query on the data warehouse is a little bit of an issue sometimes when using derived tables. Although defining persistent derived tables helps mitigate this a bit so that tables can be prebuilt.

We are able to solve the automated reporting problem with Looker. With Looker you don't need to refresh any extracts or anything, the report will update as the data in the data warehouse is updated, so it is very seamless and streamlined in that sense. The biggest advantages is the version controlling in Looker. You can even version control dashboards if you want, which is great for development.

looker ist ein super tool um "Data" im Unternehmen in der Breite auszurollen und verschiedenen Teams Daten zur Verfügung zu stellen und standardisierte Reports zu ermöglichen. Auf diesen Reports, die man etwa in Ordnern ablegen kann, hat man die Möglichkeit weitere Daten hinzuzufügen und diese auch zu visualisieren. Das ist mit ein paar Clicks möglich.

looker braucht eine gute Dateninfrastruktur. Hier sollte man von der Business Seite schon sehr früh im Prozess das BI und Datenteam mit einbeziehen, damit man voll die Stärke von looker ausspielen kann.

Die Standardisierung von Reporting ist mit looker sehr schnell möglich. Man kann ganze Dashboards anlegen und diese in einer "Mappe" ablegen und diese mit einem Berechtigungskonzept belegen. Das ist hilfreich, insbesondere um Informationen kontrolliert, jedoch in der Breite zugänglich zu machen.

The data modelling layer of Looker is exceptional and robust. It's becoming super easy to play around with dates, flatten tables in order to make them queryable by business stakeholders and quickly transform data into appealing charts. Looker will free up the resources of you data team and truly stands for self-service. The availability and knowledge of their support team is amazing!!!

The onboarding process of Looker takes up quite a while. Understanding the concepts of Looker (models, views, etc.) will not be natural to some of the team members.

We're decided to implement Looker at our organisation mainly for the following reasons: ability to do self-service, data dictionary functionality, standardised definitions of KPIs/metrics and GDPR compliance.

Looker bietet eine vielfältige Visualisierung der Daten, die darüber hinaus nahezu grenzenlos erweitert werden können. Über LookerML können sehr große Datenmodelle (views) erstellt werden. Die Berechnung der KPIs erfolgt ebenfalls in LookerML, welches in SQL Abfragen umgewandelt wird. Dies ermöglicht auch das Arbeiten ohne perfekte SQL-Kenntnisse. Berichte sind dabei einfach über Links teil- und abrufbar.

Die Anbindung mancher Datenquellen, wie beispielsweise der Abfrage von Google Analytics Daten per SQL, kann schnell sehr komplex werden. Des Weiteren muss die systemeigene Sprache erst einmal gelernt werden. Die Berechnung von KPIs kann dabei sowohl in views als auch in explorierten Datenansichten erfolgen, hier muss gerade am Anfang auf klare Strukturen geachtet werden und gewusst sein, was am besten an welchem Ort berechnet wird

Aufbau einer simplen BI Infrastruktur in Verbindung mit der Google Cloud / Google BigQuery. Ein Vorteil ist vor allem, dass nicht komplette Datensätze geladen bzw. importiert werden, sondern Looker mit live SQL Abfragen an BigQuery (oder andere Cloud DWHs) die Daten abruft. Dies bei übersichtlichen Kosten.

Die Performance ist sehr hoch, die Zeit zum Durchlaufen der Queries relativ kurz für teilweise sehr hohe Datenabfragen. Die Filter und Verknüpfungsmöglichkeiten sind sehr vielfältig (man braucht nur etwas Zeit, sich mit ihnen vertraut zu machen.) Das Design der Dashboards ist clean und neat.

Ich finde, es ist nicht sehr intuitiv. Gerade das Verknüpfen von Tabellen im Hintergrund (z.B. Vorjahresvergleiche) ist nicht auf den ersten Blick einfach. Es gibt kaum Anpassungsmöglickeiten bzgl der Darstellung. Dadurch wird die Flexibilität stark eingegrenzt ist. Ausnahme: wenn die IT eigene Visualisierungen schafft, aber dafür braucht man die Hilfe von Profis.

Einmal erstellte Dashboards können automatisiert verschickt werden. So können wir alle Marketingmaßnahmen im Überblick behalten. Aber auch Ad hoc Analysen darüber, welche Kampagne und Maßnahmen im Detail performt hat, lässt sich downdrillen und erkennen.

Looker ist sehr leicht zu verstehen, übersichtlich und professionell, dafür, dass es ein kostenloses Tool ist. Es gibt super viele Möglichkeiten die eigenen Daten zu veranschaulichen. Zudem gefällt mir, dass die (für uns gängigsten uns wichtigsten) Programme in Looker verbinden werden können (Insbesondere Google Analytics). Ein wirklich sehr hilfreiches Programm für die (einfache bis fortgeschrittene) Datenvisualisierung.

Leider gibt es oft Bugs und Probleme bei der Datenverarbeitung. Oft werden Daten nicht mehr angezeigt, es fehlt die Verbindung oder Daten lass sich nicht hinein importieren. Ich persönlich habe schon einige Nerven an dem Programm verloren.

Wir nutzen Looker zur Visualisierung und Analyse von Daten. Im Genauen bedeutet das: Wir erstellen sowohl nützliche Übersichten aus unseren Daten. Wir visualisieren Daten, bei denen es mehr als eine Zahl benötigt (beispielsweise als Tortendiagramm) und wir nutzen das Programm, um in Echtzeit mit unseren Daten zu arbeiten und diese zu analysieren.

Man kann recht einfach alle möglichen Dashboards erstellen. Und das beste: Alle Auswertungen haben eine eigene URL - d.h. wenn man Dashboard mit bestimmten Daten füllt, kann man die gleiche Auswertung teilen, in dem man dir URL kopiert oder als Lesezeichen speichert.

Der Einstieg in die Explore-Funktion ist erstmal etwas hartnäckig. Man lernt aber schnell, damit zu arbeiten.

Looker ermöglicht es, sich über alle möglichen Daten und Zusammenhänge einen guten Überblick zu verschaffen. z.B. wie viele meiner Kunden nutzen eine bestimmte Software? Wie viel Umsatz machen welche Partner in welchem Zeitraum etc.

Integration von verschiedenen (Daten-)Quellen mit tiefgreifenden Detailansichten. Nutzbar für so gut wie jedes Team und jede Rolle in der Organisation. Schöne und aussagekräftige Dashboards, die nach individuellen Bedürfnissen gestaltet werden können.

Die große Menge an Datenpunkten bzw. Filtern kann in einer größeren Organisation sehr abschreckend für manche sein. Einiges ist nicht intuitiv und man braucht etwas Zeit, um sich zurechtzufinden.

Marketing Reporting (aus welchen Kanälen kamen wie viele Sign-Ups und wie viel Umsatz). Vergleich von aktueller Performance mit Zielen und vergangener Performance (Marketing, Sales). Tracking des Umsatzes von einzelnen Kunden.

Es ist sehr vorteilhaft, dass die Datenbasis einfach exportiert werden kann und viele Filter gesetzt werden können. Auch die grafische Darstellung verschiedener Prozesse und Daten erleichtert die Arbeit. Der automatisierte versandt der Übersichten per Mail ermöglicht ein regelmäßiges Update für alle beteiligten Parteien.

Die grafischen Dashboards lassen sich leider visuell nicht weit runter brechen. So ist eine genauere Übersicht nur in Tabellenform möglich. Dabei wäre ein Aufsplitten der Gesamtzahlen im Hover äußerst sinnvoll.

Looker gibt uns die Möglichkeit die Performance von unserem Partner zu überprüfen und die Prozesse zu steuern. Der Shooting Verlauf einzelner Produkte kann damit nach verfolgt werden und eine Einhaltung der zeitlichen Rahmen garantiert werden. Bei eventuellen Diskrepanzen bietet die Datenbasis alle Informationen um Probleme zu identifizieren und beheben zu können.

Wir sparen Zeit und Geld bei der Erstellung von SQL-Abfragen, da looker diese automatisch erstellt. Wir animieren unsere Kolleginnen und Kollegen bei der Arbeit mit Daten, da sie Datenmodelle einfach "explorieren" können. Fertige Reports können per API wieder an das DWH übertragen werden.

Ein paar mehr Visualisierungen wären wünschenswert. Das grafische Interface der Platform ist nicht für große Bildschirme (4k) optimiert. Die Lernkurve ist anfangs eher steil.

Wir fragen unsere Daten aus dem Cloud DWH ab. Anschließend wird in Looker die Berechnung zentral abgelegt. Danach spielen wir die Daten an das DWH zurück um Predictive Analytics betreiben zu können.

Looker vereinfacht das Visualisierung von Daten ungemein, es hat eine Vielfalt an Möglichkeiten Daten visuell darzustellen. Man kann es mit alle füttern möglichen Datenfüllen und es lässt sich leicht Log daten von Software in Looker übertragen und diese für den Kunden visuell ansprechend zu gestallten. Mit LookerML lässt es sich auch über Umwege JSON Format in Looker parsen.

Naja das ist leider auch ein Nachteil, da Looker SQL basiert ist lassen sich JSON formatierte Logs nur über Umwege in Looker parsen. Außerdem können SQL abfragen schnell sehr komplex werden und dadurch unübersichtlich. Fehler zu finden bei SQL abfragen macht es so sehr schwer. Beim aufsetzen von Looker sollte man von Anfang an ein klares und gutes Konzept haben, damit Looker nicht zu unübersichtlich wird,

Wir nutzen Looker für das darstellen von Website traffic. Außerdem Loggen wir verschiedene Reuests in Looker und können Sie dort Visuell aufbereiten so das man immer eine gute Übersicht hat was gerade auf der Website passiert. Auch Fehler Analyse betreiben wir über Looker in dem wir fehlgeschlagene Request herausfiltern.

Kurze einarbeitungszeit, viele Möglichkeiten beim abrufen und visualisieren von Daten über Dashboards. Gute umfangreiche Rechteverwaltung. Bereitstellung zahlreicher reports für verschiedene Endbenutzer. Integration zu GIT

Viele Optionen machen das Frontend teils etwas unübersichtlich. Teilweise lange ladezeiten

Visualisierung von bigdata, übersicht über alle wichtigen Daten/Informationen umfangreich gefiltert. Senden von Reports über z.b. eine bestimmte anzahl von requests in den letzten Wochen an verschiedene enduser.Gutes zusammenspiel mit Bigquery und der GoogleCloud.

Mir gefällt an Looker, dass man sich die wichtigsten Dashboards individuell gestalten und abspeichern kann. Man hat die Möglichkeit die Auswertungen sich optisch darstellen zu lassen für das schnellere Verständnis.

Looker hat leider teilweise sehr lange Ladezeiten, sodass man teilweise im Arbeiten aufgehalten wird.

Ich nutze Looker um mir einen Überblick über die Performance einzelner Kunden zu verschaffen und auch meine eigenen Ziele zu tracken.

Viele verschiedene Insights über dutzende, individuelle Dashboard möglich. Looker hilft mir, meine Targets und Actuals im Blick zu behalten.

Das System mit einzelnen Dashboard hängt sich teilweise auf oder das Laden ist mit längeren Ladezeiten verbunden.

Looker hilft mir als Sales Rep meine Targets im Vergleich zu meinen Actuals zu tracken und liefert zusätzlich nützliche Insights zu einzelnen Kundencases.