17.5.2023
Sandy Bekheet, Marvin Geisler
Share thisHinweis: Dieser Artikel wurde 2023 veröffentlicht und zuletzt am 11. Dezember 2025 aktualisiert.
Looker und Looker Studio (Pro), früher bekannt als Google Data Studio, sind weit verbreitete Business-Intelligence-Tools aus dem Google-Kosmos, mit deren Hilfe sich interaktive Dashboards und Berichte erstellen lassen. Die Tools haben ihre individuellen Stärken und sind für unterschiedliche Anwendungsfälle und Zielgruppen konzipiert.
In diesem Artikel gehen wir auf die Funktionen der beiden Tools ein und heben ihre Unterschiede hervor, indem wir typische Anwendungsfälle beschreiben, für welche die Tools am besten geeignet sind.
Außerdem werden wir auf die wichtigsten Vor- und Nachteile der Tools hinweisen.
1. Looker – Der Ferrari unter den Business Intelligence Tools?
Looker ist die Flaggschiff-BI-Plattform innerhalb von Google Cloud. Sie geht über die einfache Visualisierung hinaus und dient als umfassendes Tool für Datenmodellierung und -verwaltung.
Seine größte Stärke ist die semantische Ebene LookML, eine Funktion, die sicherstellt, dass jede wichtige Geschäftsmetrik nur einmal definiert und konsistent in allen Berichten und Analysen des gesamten Unternehmens angewendet wird. Diese konsistente Grundlage vertrauenswürdiger Daten ist unerlässlich, um Analysen effizient zu skalieren und echte Self-Service-Funktionen für alle Benutzer erfolgreich zu implementieren.
Beispiel eines Looker-Dashboard
Use Case 1: Vertrauen in die Daten zurückgewinnen und Self-Service-Analysen in einem Scale Up einführen.
Szenario: Ein datengetriebenes Scale Up-Unternehmen stellt fest, dass sein Data-Team zu einem erheblichen Bottleneck geworden ist.
Jede neue Analyseanfrage oder jedes neue Dashboard erforderte, dass ein Data Analyst manuell individuelle SQL-Abfragen schrieb und ausführte. Verschärft wurde dieses Problem dadurch, dass das Unternehmen häufige Inkonsistenzen bei zentralen Kennzahlen in verschiedenen Reports beobachtete, was zu einem schwindenden Vertrauen in die zugrunde liegenden Daten führte.
Das schnell wachsende Unternehmen benötigte daher eine Lösung, die einen echten Self-Service-Analytics-Ansatz ermöglicht – eine Lösung, die vertrauenswürdige Daten direkt für datenaffine Business-User bereitstellt, ohne dass diese SQL lernen oder schreiben müssen.
Warum ist Looker in diesem Fall eine gute Wahl?
In diesem Beispiel-Use-Case ist Looker ein ideales Tool, um das Problem inkonsistenter Kennzahlen zu lösen und Business-User in die Lage zu versetzen, eigenständig Insights zu generieren – ganz ohne SQL-Kenntnisse.
Looker ist eine Datenplattform, mit der Unternehmen eine Verbindung zu ihrem Data Warehouse (oder mehreren Data Warehouses) herstellen, ihre Daten explorieren sowie Visualisierungen und Dashboards darauf aufbauen können.
Sie bietet eine einzigartige semantische Schicht auf Basis von Lookers eigener Sprache, LookML. Mit LookML werden Dimensionen, Aggregationen und Datenbeziehungen so beschrieben, dass wiederverwendbare, versionskontrollierte Datenmodelle entstehen. Looker nutzt diese Modelle, um automatisch ad-hoc-SQL-Abfragen gegen die Datenbank zu generieren.
Der Vorteil von LookML liegt darin, dass es ein Umfeld schafft, in dem Data Analysts und Analytics Engineers dazu angeregt werden, dem DRY-Prinzip („Don’t Repeat Yourself“) aus der Softwareentwicklung zu folgen.
Das bedeutet: SQL-Ausdrücke werden einmalig an einer zentralen Stelle definiert, und Lookers Query Engine verwendet diesen Code wiederholt, um ad-hoc-SQL-Abfragen zu erzeugen. Business-User können die Ergebnisse anschließend nutzen, um in Looker komplexe Analysen und Dashboards zu erstellen – mit Fokus auf die Inhalte, die sie benötigen, und nicht auf die Komplexität des zugrunde liegenden SQL. Indem die Notwendigkeit entfällt, SQL-Kenntnisse für Datenanalysen zu haben, machte das Unternehmen einen großen Schritt in Richtung echter Self-Service Analytics.
Dimensionen (z. B. „Was ist ein User?“) und Kennzahlen (z. B. „Wie ist MRR definiert?“) werden an einer zentralen Stelle festgelegt und sind dadurch über alle Reports hinweg konsistent. So wird das Vertrauen der Business-User in die Daten wiederhergestellt.
Die Looker-eigene Sprache LookML; Quelle: Google Cloud Skill Boosts
Use Case 2: Ein großer Einzelhändler möchte Daten aus stationären Filialen und Online-Shops zusammenführen und gleichzeitig einen geregelten, kontrollierten Zugriff für interne und externe Partner etablieren.
Ein großes Einzelhandelsunternehmen möchte ein ganzheitliches Verständnis seiner Kunden gewinnen, indem es Daten aus seinem Online-Shop und aus stationären Filialen integriert. Diese einheitliche Sicht ist entscheidend, um neue Wachstumsfelder zu identifizieren. Darüber hinaus hat das Unternehmen zwei konkrete Anforderungen an die Datenbereitstellung:
1. Interne Governance: Bereitstellung personalisierter Performance-Dashboards für Filialleiter*innen, wobei sichergestellt wird, dass jede Person ausschließlich Zugriff auf die für ihre jeweilige Filiale relevanten Daten hat (d. h. Datensicherheit und Relevanz).
2. Externe Monetarisierung: Einbettung maßgeschneiderter Dashboards mit Details zur Produktperformance und zum Kaufverhalten in die Partnerplattform sowie Monetarisierung des Zugriffs auf diese Analysen.
Warum ist Looker in in diesem Fall eine gute Wahl?
Looker eignet sich für dieses Szenario hervorragend, da es Enterprise-taugliche Funktionen für Datenintegration, granulare Sicherheitskonzepte und White-Label-Embedding bietet. Schauen wir uns das im Detail an:
1. Daten vereinheitlichen und Modellierung beschleunigen
Lookers zentrale Stärke liegt in der Fähigkeit, Daten aus einer Vielzahl moderner Cloud-Data-Warehouses anzubinden und zu modellieren. Dadurch kann der Einzelhändler bislang getrennte Daten aus Online- und stationärem Handel zu einer einheitlichen, konsistenten Sicht für Omnichannel-Analysen zusammenführen.
Um die Entwicklungszeit drastisch zu verkürzen, kann das Unternehmen auf vorgefertigte Assets aus dem Looker Marketplace zurückgreifen. So stellt beispielsweise der Retail Analytics Block ein sofort einsetzbares LookML-Modell sowie dazugehörige Dashboards für zentrale Kennzahlen wie Filialperformance, Kundenverhalten und Warenkorbanalysen bereit.
Diese Blocks dienen als Best-Practice-Vorlagen, sparen viele Stunden an initialer Datenmodellierung und ermöglichen es dem Team, sehr schnell von der Datenbankanbindung zu hochwertigen Insights zu gelangen.
Looker Blocks existieren für eine Vielzahl von Datenquellen und Use Cases (z. B. HubSpot Marketing, Google Analytics 4, Shopify). Zu beachten ist jedoch, dass einige Blocks nur „out of the box“ funktionieren, wenn die Daten in einer bestimmten Struktur vorliegen oder für eine spezifische Datenbank optimiert sind. Eine Übersicht aller verfügbaren Blocks finden Sie im Looker Marketplace.
2. Granulare Zugriffskontrolle und Governance
Lookers leistungsstarke Funktionen im Zugriffsmanagement lösen die Herausforderung, sensible Daten intern sicher zu teilen:
- Berechtigungen und Zugriff auf Inhalte: Das Unternehmen kann eine Benutzergruppe „Store Manager“ einrichten, um Inhalte (Ordner) und Funktionen (in Looker erlaubte Aktionen) effizient für alle Manager zu verwalten.
- Datenzugriffsfilter (Row-Level Security): Besonders wichtig ist, dass innerhalb des LookML-Modells Datenzugriffsfilter konfiguriert werden können. Diese technische Einstellung stellt sicher, dass ein Filialleiter beim Zugriff auf ein Dashboard automatisch nur die Datenzeilen sieht, die seine jeweilige Filiale betreffen. So wird strikte Datensicherheit und personalisierte Relevanz gewährleistet, ohne dass für jeden Manager separate Reports erstellt werden müssen.
3. Secure embedding and revenue generation
Um eine neue Einnahmequelle zu erschließen, kann das Unternehmen seine analytischen Insights in ein kostenpflichtiges Produkt für Partnerbrands verwandeln:
- Signed embedding (SSO Embed): Looker ermöglicht ein sicheres, White-Label-Embedding von Dashboards in die Partnerplattform über Methoden wie Signed Embedding (SSO Embed). Diese Authentifizierungsmethode übermittelt die Benutzeranmeldedaten sicher an Looker und stellt sicher, dass Partner nur die Daten sehen, für die sie bezahlt haben, und nur in Bezug auf ihre spezifischen Produkte oder Regionen.
- Custom theming: Die Möglichkeit, eigene Designs anzuwenden, sorgt dafür, dass die eingebetteten Analysen nahtlos zum bestehenden Design des Partnerportals passen und ein professionelles, integriertes Nutzererlebnis bieten.
Die integrierte Planungs- und Benachrichtigungsfunktion von Looker steigert die operative Effizienz zusätzlich, indem sie es dem Einzelhändler ermöglicht, Performance-Reports automatisch zu liefern oder Schlüsselpersonen (z. B. das Operations-Team) sofort zu benachrichtigen, sobald kritische Bedingungen wie ein starker Anstieg der Rücklaufquote eintreten.
2. Looker Studio – Eine ideale Lösung für kleine Unternehmen
Nachdem wir einen umfassenden Überblick über Looker‘s Funktionen, Use Cases und Einsatzmöglichkeiten gewonnen haben, richten wir nun den Fokus auf Looker Studio, früher bekannt als Google Data Studio.
Looker Studio zeichnet sich als die zugänglichste und benutzerfreundlichste Plattform im Google-BI-Portfolio aus, wobei die Standardversion komplett kostenlos angeboten wird. Seine wahre Stärke liegt in den nahtlosen, nativen Integrationen mit Google-Produkten wie Google Analytics 4, Google Ads und BigQuery. Looker Studio ist tatsächlich eine überraschend vielseitige und oft unterschätzte BI-Lösung, die zahlreiche nützliche Funktionen bietet – besonders bemerkenswert, da das Tool völlig kostenlos ist.
Dank der intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche können Nutzer Datenquellen mühelos anbinden, optisch ansprechende Reports erstellen und schnelle Insights erzielen. So wird effektive Self-Service-Analytics im gesamten Unternehmen ermöglicht.
Erstellen eines neuen Reports in Looker Studio.
Use Case 3: Ein Startup möchte einfache, interaktive Dashboards erstellen, um die Leistung und das Wachstum seines Produkts zu verfolgen.
Ein Startup hat kürzlich sein Flaggschiffprodukt auf den Markt gebracht und muss umgehend den Verkaufs- und Marketingerfolg messen, um die Effektivität der einzelnen Kanäle zu bewerten. Da nur begrenzte IT-Ressourcen und Budget zur Verfügung stehen, besteht die zentrale Anforderung darin, ein kosteneffizientes, benutzerfreundliches und schnell einsatzbereites Tool bereitzustellen, das es nicht-technischen Teammitgliedern ermöglicht, interaktive und übersichtliche Reports zu erstellen.
Warum ist Looker Studio in diesem Fall eine gute Wahl?
Looker Studio ist der ideale Einstiegspunkt für dieses schnell wachsende Unternehmen. Die kostenlose Nutzung und die intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche ermöglichen es nicht-technischen Teammitgliedern – etwa Marketing- oder Produktverantwortlichen – komplexes SQL zu umgehen und sofort eine Verbindung zu den relevanten Plattformen herzustellen. Dank dieser schnellen Einsatzfähigkeit kann das Startup umgehend wertvolle Insights gewinnen und agile Entscheidungen treffen, ohne auf dedizierte Data-Engineering-Ressourcen angewiesen zu sein.
Fähigkeiten: Geschwindigkeit, Integration und Zusammenarbeit
Einige der Visualisierungsmöglichkeiten in Looker Studio
- Schnelle Visualisierung: Die Plattform bietet eine breite und kontinuierlich wachsende Auswahl an Diagrammen – von einfachen Kennzahlen bis hin zu komplexen Visualisierungen. Diese Bibliothek wird durch Community Visualisierungen erheblich erweitert, wodurch Nutzer eigene Komponenten teilen und verwenden können. So werden Reports sowohl ansprechend als auch individuell zugeschnitten.
- Google-Ökosystem-Integration: Als natives Google-Produkt ermöglicht Looker Studio eine nahtlose, tiefgehende Integration mit Kernservices wie Google Sheets, Google Analytics 4 (GA4) und BigQuery – eine vollständige Übersicht aller verfügbaren Konnektoren finden Sie hier. Darüber hinaus lassen sich auch beliebte Drittanbieter-Plattformen wie Salesforce oder Facebook Ads einfach anbinden.
- Effizienz und Zusammenarbeit der Nutzer: Nutzer können die Entwicklung mithilfe einer umfangreichen Bibliothek von Report-Vorlagen für verschiedene Anwendungsfälle (Marketing, Vertrieb, Finanzen) beschleunigen. Das Tool unterstützt Echtzeit-Zusammenarbeit (Bearbeitung und Kommentare), Versionierung und Funktionen wie Datenvorschau, um die Teamarbeit zu optimieren. Reports lassen sich zudem einfach teilen oder in Webseiten einbetten, um sie im gesamten Unternehmen zugänglich zu machen.
Ein Überblick über die verfügbaren Konnektoren
Wichtige Einschränkungen: Wann ein Upgrade sinnvoll ist
Obwohl Looker Studio ideal für agile Reporting-Anforderungen ist, gibt es Einschränkungen, die bei größeren Organisationen den Einsatz eines Data Warehouses oder ein Upgrade notwendig machen:
- Performance bei großen Datenmengen: Die Plattform kann bei großen oder komplexen Datensätzen langsam oder unresponsiv werden. Die Datenblending-Funktion ist auf maximal fünf Datenquellen begrenzt, wobei die Performance bei komplexen Szenarien deutlich abnimmt.
- Begrenzte Datenmodellierung: Looker Studio ist in erster Linie ein Visualisierungstool. Es bietet nur einfaches Datenblending und die Erstellung berechneter Felder pro Dashboard. Robuste Modellierungsfunktionen für komplexe, wiederverwendbare Daten-Transformationen fehlen, sodass fortgeschrittene Datenpipelines extern (z. B. in BigQuery) erstellt werden müssen.
- Einfache Governance: Für Organisationen, die strikte Compliance oder granulare Kontrolle benötigen, reicht die kostenlose Version nicht aus. Das Berechtigungssystem ist auf grundlegende Rollen (Owner, Editor, Viewer) auf Berichtsebene beschränkt und bietet keine organisatorische Governance oder definierte Workspaces, die für sichere und skalierbare Teamverwaltung notwendig sind (Funktionen, die von Looker Studio Pro abgedeckt werden).
3. Looker Studio Pro – Das Enterprise-Upgrade
Looker Studio Pro ist Googles Enterprise-Lösung, konzipiert für Organisationen, die die grundlegenden Sharing-Limits der kostenlosen Version überschritten haben. Es erweitert das vertraute, benutzerfreundliche Dashboard-Erlebnis um leistungsstarke Funktionen wie Team-Workspaces, umfassendes Nutzer- und Berechtigungsmanagement, geplante Reportauslieferung und Zugang zu erweitertem Kundensupport.
Wichtig: Seit Juli 2024 bietet das $9-pro-Nutzer-Monatsabonnement Gemini AI, das erhebliche neue Funktionen hinzufügt und die Zugänglichkeit und Effizienz in BI-Workflows neu definiert.
Use Case 4: Ein mittelständisches Unternehmen möchte separate Dashboards für jede Abteilung erstellen
Ein mittelständisches Unternehmen möchte interne Dashboards erstellen, um die Performance verschiedener Abteilungen (Vertrieb, Marketing, HR usw.) zu überwachen. Zur Sicherstellung von Sicherheit und Effizienz besteht die zentrale Anforderung darin, jeder Abteilung eine eigene, sichere Umgebung bereitzustellen, in der explizite Rollen und Berechtigungen definieren, wer Reports erstellen, ansehen oder bearbeiten darf.
Warum ist Looker Studio Pro in diesem Fall eine gute Wahl?
Looker Studio Pro ist speziell darauf ausgelegt, organisatorische und Governance-Herausforderungen im größeren Maßstab zu lösen.
Das Team Workspaces Feature in Looker Studio Pro
1. Zentrale Steuerung und Team-Workspaces
Die Plattform ermöglicht es dem Unternehmen, für jede Abteilung dedizierte Team-Workspaces einzurichten. Im Gegensatz zum einfachen Teilen in der kostenlosen Version erlaubt Looker Studio Pro Führungskräften, Rollen wie Manager, Content Manager oder Contributor zu vergeben und Berechtigungen auf Team-Ebene statt auf Ebene einzelner Reports zu steuern. Dadurch werden Datenorganisation und Sicherheitsmanagement abteilungsübergreifend deutlich vereinfacht und effizienter.
Darüber hinaus wird durch einen zentralen Admin sichergestellt, dass Reports und Datenquellen auch dann sicher und für das Team zugänglich bleiben, wenn ein:e Ersteller:in das Unternehmen verlässt. Der manuelle Transfer von „Ownern“ entfällt somit vollständig.
2. Enterprise security integration (IAM & Dataplex)
Looker Studio Pro ist direkt in Google Cloud Identity & Access Management (IAM) integriert. Dies ermöglicht eine granulare, organisationsweite Steuerung darüber, wer Assets einsehen oder verändern darf, und stellt sicher, dass sensible Informationen geschützt bleiben und Compliance-Anforderungen eingehalten werden.
Zusätzlich sorgt die Integration mit Dataplex, Googles Data Fabric, dafür, dass Looker-Studio-Pro-Assets sichtbar werden und besser verwaltet sowie in der Datenherkunft (Data Lineage) nachvollzogen werden können. Das erhöht Transparenz und Verlässlichkeit erheblich.
Dataplex
Darüber hinaus kann die Vergabe von Berechtigungen zum Anzeigen oder Bearbeiten von Assets innerhalb der Organisation über Identity and Access Management (IAM) in der Google Cloud Platform (GCP) erfolgen.
Der Berechtigungsbereich der IAM-Sektion in GCP
Dataplex ist eine intelligente Data Fabric, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten über verschiedene Datenablagen wie Data Lakes, Data Warehouses und Data Marts hinweg effektiv zu finden, zu verwalten, zu überwachen und zu steuern.
3. Gemini AI: Konversationelles Analytics ermöglichen
Die Integration von Gemini AI demokratisiert den Zugriff auf Daten. Mithilfe von konversationeller Analytics können Nutzer mit Dashboards interagieren, indem sie Fragen in natürlicher Sprache stellen. Dadurch wird die Datenexploration auch für nicht-technische Teams zugänglich. Darüber hinaus vereinfacht Gemini das Reporting, indem es:
- automatisch Google-Slides-Präsentationen aus Dashboard-Daten erstellt,
- bei der Erstellung von Formeln in berechneten Feldern unterstützt,
- Trends, Ausreißer und Anomalien in integrierten Datenquellen wie BigQuery automatisch erkennt und hervorhebt.
4. Advanced automation and mobile access
Looker Studio Pro hebt die Workflow-Automatisierung auf ein deutlich höheres Niveau. Teams können die automatisierte Zustellung von Reports per E-Mail, Google Chat oder Slack einrichten. Das Limit wird dabei auf 200 geplante Reports pro Report erhöht (gegenüber nur einem in der kostenlosen Version). Zusätzlich lassen sich Alerts konfigurieren, die Nutzer sofort benachrichtigen, sobald KPIs definierte Zielwerte erreichen.
Abgerundet wird dies durch optimierte mobile Dashboards mit Push-Benachrichtigungen und Offline-Zugriff, sodass Stakeholder auch unterwegs jederzeit auf kritische Daten zugreifen und effizient auf Warnmeldungen reagieren können.
Einschränkungen von Looker Studio Pro
Obwohl Looker Studio Pro die Herausforderungen rund um Nutzerberechtigungen erfolgreich adressiert, übernimmt es weiterhin die grundlegenden Einschränkungen der kostenlosen Version – insbesondere in Bezug auf begrenzte Datenmodellierungsfunktionen sowie potenzielle Performance-Einbußen bei der Verarbeitung komplexer Daten in großem Maßstab.
Zusammenfassung und unser Fazit
Abschließend lässt sich sagen, dass Looker und Looker Studio (Pro) leistungsstarke Tools zur Datenvisualisierung sind, jedoch für unterschiedliche Anwendungsfälle entwickelt wurden und verschiedene Zielgruppen ansprechen.
Looker gilt als eines der führenden BI-Lösungen auf dem Markt, trotz anderer vielversprechender Tools wie Metabase, ThoughtSpot oder Lightdash.
Es eignet sich besonders für Unternehmen mit großen Datenmengen, die möglicherweise in verschiedenen Datenbanken gespeichert sind, und die ein Tool benötigen, das alle Quellen anbinden, Daten bereinigen, transformieren, integrieren und maßgeschneiderte Visualisierungen erstellen kann.
Dabei bietet es eine leistungsstarke semantische Schicht zur Verwaltung wiederverwendbarer Metriken und Entitätsdefinitionen, Versionskontrolle, Planung und Alerts, Einbettung in Websites und Anwendungen, eine API sowie umfangreiche Benutzer- und Zugriffsmanagement-Funktionen. Zudem ist Looker gut in das Google-Ökosystem integriert und kompatibel mit weiteren Google-Produkten wie BigQuery.
Allerdings kann die Nutzung von Looker kostspielig sein, mit monatlichen Ausgaben, die je nach Anzahl und Art der Lizenzen sowie der Bereitstellungsform (self-hosted, Looker-hosted oder Google Cloud Core-hosted) in die Tausende gehen. Weitere kleinere Nachteile sind die im Vergleich zu Tableau begrenzten Visualisierungsmöglichkeiten (eigene Visualisierungen können zwar über JavaScript entwickelt werden, erfordern jedoch zusätzlichen Entwicklungsaufwand) sowie die gewisse Lernkurve beim Erlernen von LookML.
Zudem eignet sich Looker weniger für einmalige Analysen oder explorative Arbeiten mit neuen Datensätzen, da Dimensionen und Metriken zuerst in LookML modelliert werden müssen. Seit der Übernahme durch Google wurden die Integrationsmöglichkeiten deutlich verbessert, insbesondere mit der Einführung des Looker Modeler 2023. Dennoch bleiben hohe Kosten, die steile LookML-Lernkurve und die im Vergleich zu Tableau begrenzte Vielfalt der Visualisierungsmöglichkeiten ohne zusätzliche JavaScript-Entwicklung zu beachten.
Looker Studio ist eine hervorragende Option für kleinere Unternehmen, die einfache, interaktive Dashboards und Reports erstellen möchten, ohne viel Budget oder umfangreiche IT- und Datenressourcen einzusetzen. Es eignet sich auch ideal für individuelle Analysen, einmalige Visualisierungen und Reports. Looker Studio kann problemlos eine einzelne Datenquelle oder bis zu fünf Datenquellen mit Blending, vorkonsolidierten Datensätzen, Tabellenkalkulationen und CSV-Dateien verarbeiten. Während Looker Studio eine Vielzahl nativer Konnectoren bietet, können einige zusätzliche Kosten verursachen.
Für Unternehmen, die mehr Kontrolle über Nutzerbereiche, Berechtigungen, Rollen und Zusammenarbeit wünschen oder AI-Funktionen im BI-Kontext nutzen möchten, ist ein Upgrade auf Looker Studio Pro eine lohnenswerte Option zu moderaten Kosten. Darüber hinaus profitieren Kunden vom Google Customer Care Programm, das exzellenten Support bietet. Auch Service-Level-Agreements stehen für die Pro-Version zur Verfügung, wodurch sich das Tool besonders für Enterprise-Anwendungen eignet.
Wie Sie nun sehen, verfügt jedes Tool über eigene Stärken und Einschränkungen. Die Wahl des passenden Tools hängt von den spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen Ihres Unternehmens ab.
Um die Stärken und Schwächen der Google-BI-Tools mit Ihren Anforderungen abzugleichen und die bestgeeignete Lösung für Ihr Unternehmen zu evaluieren, finden Sie hier eine strukturierte Zusammenfassung des Tool-Vergleichs – zum Download bereit:
Sie haben Fragen zu Looker oder Looker Studio (Pro), benötigen Unterstützung bei der Auswahl und Implementierung der richtigen Datenarchitektur für Ihr Unternehmen oder bei der Extraktion von Daten aus Ihren 3rd Party Tools und Produktionsdatenbanken in Ihr Data Warehouse?
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Zusätzliche Quellen
Looker
- https://connect.looker.com/library/video/why-use-looker
- https://www.looker.com/
- https://cloud.google.com/looker#all-features
- https://marketplace.looker.com/marketplace/directory
- https://cloud.google.com/looker/docs
Looker Studio
- https://support.google.com/looker-studio/answer/11521624?hl=en#jan-19-2023
- https://cloud.google.com/looker-studio
- https://cloud.google.com/dataplex
- https://lookerstudio.google.com/data