Das Duell der Looker-Produkte von Google: Welches ist das richtige Tool für Ihre Datenvisualisierungsbedürfnisse?

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.

 

Inhaltsverzeichnis:

1. Looker

2. Looker Studio

3. Looker Studio Pro

4. Zusammenfassung und Fazit

 

1. Looker – Der Ferrari unter den Business Intelligence Tools?

 

 

Use Case 1: Vertrauen in die Daten zurückgewinnen und Self-Service-Analysen in einem Scale Up einführen.

Ein datengetriebenes Scale Up-Unternehmen musste feststellen, dass das Data-Team zu einem Bottleneck für die Erstellung von Analysen und Bereitstellung von Erkenntnissen geworden war, denn alle Dashboards des Unternehmens mussten von Datenanalyst*innen mithilfe von SQL-Abfragen erstellt werden. Außerdem bemerkte das Unternehmen, dass die in den verschiedenen Berichten verwendeten Metriken inkonsistent waren, was zu einem schwindenden Vertrauen in diese Daten führte. Das Unternehmen möchte nun einen Self-Service-Ansatz implementieren, der die Daten direkt in die Hände der Business User gibt, die bereits versiert im Umgang mit Daten sind, und der ferner sicherstellt, dass die Metriken in allen Berichten denselben Definitionen folgen.

In diesem exemplarischen Use Case ist Looker ein hilfreiches Tool, um das Problem der inkonsistenten Metriken zu lösen und es den Business Usern zu ermöglichen, auch ohne SQL-Kenntnisse selbstständig Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Looker ist eine Datenplattform, die es Unternehmen ermöglicht, eine Verbindung zu ihren Data Warehouses herzustellen, die Daten zu untersuchen und darauf aufbauend Visualisierungen und Dashboards zu erstellen. Looker bietet einen einzigartigen semantischen Layer mit Looker-eigener Sprache, LookML, die Dimensionen, Aggregate, Kalkulationen und Datenbeziehungen in einer SQL-Datenbank beschreibt. Mit LookML – eine Mischung aus YAML und dialektunabhängigem SQL – können wiederverwendbare, versionskontrollierte Datenmodelle erstellt werden. Looker verwendet diese Modelle, um SQL-Abfragen für die Datenbank zu generieren. LookML unterstützt Data Analyst*innen und Analytics Engineers dabei, dem DRY-Prinzip („don’t repeat yourself“) aus der Softwareentwicklung zu folgen. Das bedeutet, dass SQL-Ausdrücke einmalig an einer Stelle geschrieben werden und die Abfrage-Engine von Looker den Code wiederholt verwendet, um Ad-hoc-SQL-Abfragen zu generieren. Die Business User können dann die Ergebnisse verwenden, um komplexe Analysen und Dashboards in Looker zu erstellen – und sich dabei auf den benötigten Inhalt konzentrieren, anstatt auf die Komplexität der SQL dahinter. Da große Teile des Unternehmens auf diese Weise keine SQL-Kenntnisse für die Datenanalyse mehr benötigen, hat das Unternehmen einen großen Schritt in Richtung Self-Service-Analytics gemacht.

Die Dimensionen (z. B. „Was ist ein User?“) und Metriken (z. B. „Wie ist MRR definiert?“) werden nur zentral an einer Stelle definiert, wodurch sie in allen Berichten konsistent sind. Das hilft dabei, das Vertrauen der Business User in die Daten aufrechtzuerhalten.

 

Use Case 2: Ein großer Retailer möchte Daten aus verschiedenen Quellen analysieren.

Ein großes Einzelhandelsunternehmen möchte Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Online-Shops und der Filialen, analysieren, um Wachstumsbereiche aufzudecken und ein besseres Verständnis für das Kund*innenverhalten zu entwickeln. Das Unternehmen möchte seinen Filialleitungen Performance-Übersichten in Form von Dashboards zur Verfügung stellen, wobei die Manager*innen nur auf die für sie relevanten Daten zugreifen können. Außerdem möchte das Unternehmen maßgeschneiderte Dashboards mit Erkenntnissen über die Leistung bestimmter Produkte und das Kaufverhalten in seine Partnerplattform einbetten und seinen zentralen Partnermarken den Zugang dazu in Rechnung stellen.

In diesem zweiten Anwendungsfall ist Looker das ideale Tool, weil es sich mit einer Vielzahl von Data Warehouses verbinden lässt, in denen die Daten aus verschiedenen Datenquellen liegen, es zeilen- und spaltenbasierte Funktionen zur Verwaltung der Benutzer*innenzugriffe sowie die Möglichkeit zur Einbettung von White Label-Dashboards bietet. Lookers Funktion zur Zugriffskontrolle ermöglicht es Teams, die Daten und Visualisierungen nur für relevante Personen freizugeben, was es perfekt für diesen Anwendungsfall macht, bei dem Filialleitungen und Partnermarken nur die sie betreffenden Daten sehen sollen.

Durch den Einsatz des Retail Analytics Blocks von Looker sparte das Unternehmen Stunden an Arbeit, die sonst für die Datenmodellierung und die Erstellung von Dashboards aufgewendet werden müssten. Der Block bietet einen umfassenden Überblick über die Gruppen- und Filialleistung des Unternehmens, das Verhalten der Kund*innen, die Dynamik der Warenkörbe und die zu fördernden Kund*innensegmente oder Produkt-Bundles. Looker-Blocks sind Vorlagen für Datenmodelle und Dashboards, die im Idealfall nur von den Nutzer*innen konfiguriert werden müssen, um schnell von der Datenbank zum Dashboard zu gelangen. Sie bestehen aus vorgefertigten LookML-Codeblöcken, die Sie in Ihr Projekt kopieren können. Looker-Blocks gibt es für eine Vielzahl von Datenquellen und Anwendungsfällen (z. B. Hubspot Marketing, Google Analytics 4, Shopify). Allerdings funktionieren einige Blöcke nur dann, wenn die Daten in einer bestimmten Struktur vorliegen oder für eine bestimmte Datenbank optimiert sind. Sie können sich alle vorhandenen Blöcke auf dem Looker-Marktplatz ansehen.

Um die erstellten Dashboards den Filialleiter*innen zur Verfügung zu stellen und sicherzustellen, dass diese nur auf die für sie relevanten Daten zugreifen können, nutzte das Unternehmen die Looker-Funktionen für Zugriffskontrolle und Berechtigungsmanagement.

• Sie richteten eine Gruppe „Store Manager“ ein, um Inhalte und Funktionen für alle Store Manager zu definieren.
• Der „Inhaltszugriff“ definiert, welche Ordner ein*e Benutzer*in oder eine Gruppe von Nutzer*innen sehen oder bearbeiten kann.
• Der „Feature-Zugriff“ steuert die Arten von Aktionen, die ein*e Benutzer*in in Looker durchführen darf.
• Außerdem wurde der Zugriff auf Zeilenebene so konfiguriert, dass jede*r Filialleiter*in nur Zugriff auf diejenigen Daten hat, die sich auf die von ihm*ihr verwaltete Filiale beziehen.

Um eine weitere Einnahmequelle zu erschließen, wurde ein Dashboard mit Informationen über Produktleistung und Kaufverhalten erstellt und das Partnerportal integriert. Gegen eine geringe Gebühr konnten einzelne Marken diese Funktion nutzen, um die Marktforschung und sogar die Produktentwicklung zu unterstützen und zu beschleunigen. Looker bietet die Einbettung von Inhalten wie Dashboards via iframe auf verschiedene sichere Arten wie SSO Embed oder Private Embed. Das Unternehmen nutzte auch die Möglichkeit von Looker, eigene Themes zu erstellen, um sicherzugehen, dass das Dashboard gut in das bestehende Design des Partnerportals passt.

Darüber hinaus bietet Looker ein Feature, das viel Zeit und Mühe sparen kann: Eine integrierte Planungs- und Benachrichtigungsfunktion ermöglicht es den Nutzer*innen, Berichte automatisiert an verschiedene Teams oder Stakeholder zu versenden – entweder nach einem  bestimmten Zeitplan oder immer dann, wenn eine bestimmte Bedingung erfüllt ist (z. B. wenn die Rücklaufquote einen bestimmten Wert übersteigt).

 

2. Looker Studio – Eine ideale Lösung für kleine Unternehmen

Nachdem wir ein umfassendes Verständnis der Möglichkeiten, Anwendungsfälle und Features von Looker erlangt haben, werden wir nun Looker Studio näher betrachten, das früher als „Google Data Studio“ bekannt war. Diese benutzer*innenfreundliche Plattform bietet eine Vielzahl direkter Integrationen, insbesondere für Google-Produkte, und vereinfacht so die Anbindung verschiedener Datenquellen und das Gewinnen wertvoller Erkenntnisse. Die intuitive Benutzer*innenoberfläche ermöglicht es den Nutzer*innen, selbstständige Analysen durchzuführen, indem sie einfache Datenmodellierungen vornehmen und schnell Diagramme mit grundlegenden Funktionen erstellen können, die aber weniger Interaktivität bieten.

Use Case 3: Ein Startup möchte einfache, interaktive Dashboards erstellen, um die Leistung und das Wachstum seines Produkts zu verfolgen.

Ein Startup möchte – nach der Markteinführung seines Produkts vor zwei Jahren – seine Vertriebs- und Marketingleistung  verfolgen. Es möchte schlanke, übersichtliche und interaktive Berichte für eine effektive Analyse der Vertriebs- und Marketingkanäle erstellen. Sie benötigen ein Tool, das schnell implementiert werden kann und auch von nicht-technischen Anwender*innen genutzt werden kann, da sie über keine umfangreichen IT-Ressourcen verfügen. In diesem Fall wäre Looker Studio die optimale Lösung, denn es ist benutzer*innenfreundlich, kostengünstig und schnell einsetzbar, sodass auch technisch weniger versierte Benutzer *innen wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.

 

 

Looker Studio ist eine kostenlose Cloud-basierte Lösung zur Datenvisualisierung. Mit der Drag-and-Drop-Oberfläche können auch technisch nicht versierte Nutzer*innen Dashboards und Berichte mit vorgefertigten Diagrammen, Grafiken und Tabellen erstellen. Es ist einfach, kalkulierte Felder für bestimmte Metriken pro Dashboard zu definieren. Geplante Datenaktualisierungen können auf Report-Ebene eingerichtet werden, um sicherzustellen, dass die Informationen darin immer aktuell sind. Die Erstellung von Templates und die Möglichkeit der Einbettung von Reports in Webseiten sind ebenfalls verfügbar.

Da es sich um ein Google-Produkt handelt, lässt es sich nahtlos mit Google-Produkten wie Google Sheets, Google Analytics und BigQuery integrieren und kann auch mit beliebten Plattformen wie Salesforce und Facebook Ads verbunden werden – alle verfügbaren Konnektoren finden Sie hier. Auch Data Blending ist für die grundlegende Datenmodellierung in Form von „Left Joins“ verfügbar, aber für den Aufbau eines komplexeren Datenmodells muss ein Datenteam geeignete Datenpipelines und Modelle in einem Data Warehouse einrichten. Das Tool ermöglicht die Zusammenarbeit und die gemeinsame Nutzung innerhalb von Organisationen in begrenztem Umfang (z. B. keine definierten Arbeitsbereiche), aber Looker Studio Pro, ein neues Upgrade-Angebot von Google, bietet zusätzliche Vorteile und wird im nächsten Abschnitt ausführlich behandelt.

 

Nachteile von Looker Studio sind die begrenzten Datenmodellierungsmöglichkeiten und die fehlende Versionskontrolle. Wenn das Startup wächst und seine Anforderungen an das BI-Tool steigen (z. B. tiefergehende Analysen, komplexere Visualisierungen mit mehr Interaktivität, bessere Zusammenarbeit, erweiterte Freigabefunktionen und Benutzer*innenrechte), ist Looker Studio möglicherweise nicht das Tool mit der besten Eignung. Es ist zwar grundsätzlich kostenlos nutzbar, aber für einige der Datenkonnektoren und Datenquellen entstehen zusätzliche Kosten. Außerdem bietet Looker Studio nur eine begrenzte Unterstützung für Big Data und ist möglicherweise nicht in der Lage, große Datensätze effizient zu verarbeiten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Looker Studio aufgrund seiner Benutzer*innenfreundlichkeit und Kosteneffizienz die bevorzugte Lösung ist, wenn es um Datenanalyse und -visualisierung für kleinere Unternehmen geht. Wenn ein Unternehmen jedoch schnell wächst und zusätzliche Funktionalitäten benötigt, wäre Looker oder Looker Studio Pro die bessere Wahl. Obwohl also Looker Studio seine Grenzen hat, ist es dennoch ein leistungsfähiges Tool ist, das genutzt werden kann, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und den Datenbetrieb für kleine bis mittlere Unternehmen zu optimieren.

 

3. Looker Studio Pro – Der ältere Bruder des Looker Studio

Looker Studio Pro ist ein umfassendes Tool, das auf der Funktionalität und der benutzer*innenfreundlichen Oberfläche von Looker Studio aufbaut. Looker Studio Pro ist mit einer Reihe zusätzlicher Funktionen ausgestattet, die auf größere Unternehmen ausgerichtet sind, z. B. die Möglichkeit

• Arbeitsbereiche zu definieren,
• Berechtigungen und Rollen für die Nutzer*innenverwaltung festzulegen,
• Zugang zu erweitertem Kund*innensupport über Googles Kund*innenbetreuungsprogramm zu erhalten.

Das Abo-Modell kostet rund 7 US-Dollar pro Nutzer *in und Monat, vorbehaltlich spezieller Anpassungen für Ihre Geschäftsanforderungen. Einen individuellen Preisplan bekommen Sie vom Google-Vertriebsteam.

 

Use case 4: Ein mittelständisches Unternehmen, das für jede Abteilung ein eigenes Dashboard erstellen möchte.

Ein mittelgroßes Unternehmen möchte verschiedene interne Dashboards erstellen, um die Leistung der einzelnen Abteilungen überwachen zu können und gleichzeitig Benutzer*innenfreundlichkeit und Effizienz zu gewährleisten sowie nicht-technischen Nutzenden gerecht zu werden. Um das zu erreichen, benötigt jede Abteilung ihren eigenen Arbeitsbereich mit definierten Berechtigungen und Rollen. Dadurch lässt sich kontrollieren, wer auf welche Reports zugreifen, sie erstellen, ansehen oder bearbeiten kann. In diesem Fall erweisen sich die kürzlich hinzugefügten Funktionen von Looker Studio Pro als hilfreich: mit den Möglichkeiten, Teambereiche zu definieren, Berechtigungen und Rollen für die Nutzer*innenverwaltung festzulegen und auf das Kund*innenbetreuungsprogramm von Google zuzugreifen, ermöglicht Looker Studio Pro den Nutzer*innen, Datenarbeiten zu rationalisieren und gleichzeitig eine effiziente Zusammenarbeit und optimierte Leistung sicherzustellen.

Einer der wichtigsten Vorteile von Looker Studio Pro ist die Möglichkeit, separate Arbeitsbereiche zu erstellen, sodass Benutzer*innen individuelle oder gruppenbezogene Zugriffsrechte für jeden Arbeitsbereich definieren können. Darüber hinaus bietet Looker Studio Pro eine Vielzahl von Workspace-Rollen (darunter Manager*innen, Content Manager*innen und Contributor), um die Zusammenarbeit und die Kontrolle über den Datenzugriff weiter zu verbessern – weitere Details zu den Rollen finden Sie hier. Mit Looker Studio Pro ist es nicht mehr nötig, Besitzrechte von Reports zu übertragen, wenn Mitarbeitende das Unternehmen verlassen, was bei Looker Studio hingegen noch notwendig ist.

 

Darüber hinaus kann die Erteilung von Berechtigungen zum Anzeigen oder Ändern von Besitzrechten innerhalb der Organisation über das Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) in der Google Cloud Platform (GCP) erfolgen.

Google bietet derzeit einen privaten Zugang an, um Looker-Studio-Inhalte auf Dataplex zu bringen. Dataplex ist eine intelligente Datenstruktur, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten über verschiedene Datenspeicher wie Data Lakes, Data Warehouses und Data Marts hinweg effektiv zu lokalisieren, zu verwalten, zu überwachen und zu regulieren. Dies führt zu einer zuverlässigen Kontrolle und ermöglicht umfangreiche Datenanalysen, die sicherstellen, dass auf Daten präzise und akkurat zugegriffen werden kann.

Looker Studio Pro ist eine erweiterte Version von Looker Studio mit zusätzlichen Funktionen, aber immer noch günstiger als Looker. Dies macht es zu einer großartigen Option für mittelgroße bis große Unternehmen, die Zugriffs-, Berechtigungs- und Sicherheitsfunktionen vermissen, ohne dabei das Budget sprengen zu wollen.

 

Zusammenfassung und unser Fazit

Looker und Looker Studio (Pro) sind alle leistungsstarke Datenvisualisierungstools – sie sind aber für unterschiedliche Anwendungsfälle konzipiert und richten sich damit an unterschiedliche Kund*innen.

Trotz anderer vielversprechender Tools (wie Metabase, ThoughtSpot or Lightdash), gilt Looker weithin als eine der besten BI-Lösungen auf dem Markt. Looker eignet sich am besten für Unternehmen, die über große Datenmengen verfügen, die möglicherweise in verschiedenen Datenbanken gespeichert sind, und die ein Tool benötigen, das eine Verbindung zu all diesen Datenbanken herstellen, Daten bereinigen, umwandeln und integrieren und individuelle Visualisierungen erstellen kann. Es bietet eine leistungsstarke semantische Schicht zur Verwaltung wiederverwendbarer Metrik- und Entitätsdefinitionen, Versionskontrolle, eine Planungs- und Benachrichtigungsfunktion, die Möglichkeit zur Einbettung in Websites und Apps, eine API sowie umfangreiche Funktionen zur Benutzer*innen- und Zugriffsverwaltung. Darüber hinaus ist es gut in das Google-Ökosystem integriert, sodass es mit einer Vielzahl anderer Google-Produkte (wie BigQuery) kompatibel ist.
Die Kosten für die Nutzung von Looker können jedoch – mit monatlichen Ausgaben von bis zu tausenden Dollarn – hoch sein, abhängig von einer Vielzahl von Faktoren wie Anzahl und Art der benötigten Lizenzen und der Art der Bereitstellung (selbst gehostet, von Looker gehostet oder von Google Cloud Core gehostet). Andere kleinere Nachteile, die wir sehen, sind die begrenzten Visualisierungsmöglichkeiten im Vergleich zu Tableau (Looker ermöglicht die Entwicklung eigener Visualisierungen mit Javascript, was aber zusätzliche Entwickler*innenressourcen erfordert) sowie den gewissen Lernaufwand, den es benötigt, um mit der eigenen Sprache Look ML zu arbeiten. Auch erwähnenswert ist hier, dass Looker nicht für einmalige Analysen oder explorative Arbeiten an neuen Datensätzen gedacht ist, da die erforderlichen Dimensionen und Maße zuerst in LookML modelliert werden müssen. Außerdem hat sich seit der Übernahme durch Google im Februar 2020 die Qualität des Kundensupports verschlechtert, da weniger und nicht so erfahrene Mitarbeiter*innen zur Unterstützung der Nutzer*innen zur Verfügung stehen. Andererseits hat Google seine Bemühungen verstärkt, Looker besser in sein bestehendes Produktportfolio zu integrieren. Mit der jüngsten Ankündigung von „Looker Modeler“ gliedert Google die semantische Schicht von Looker als eigenständiges Produkt aus und öffnet sie für andere BI-Tools und Anwendungen.

Looker Studio ist eine hervorragende Option für kleinere Unternehmen, die einfache, interaktive Dashboards und Reports erstellen möchten – ohne horrende Kosten oder umfangreiche IT- und Datenressourcen dafür zu benötigen. Es ist auch ideal für individuelle Analysen, einmalige Visualisierungen und Reports. Looker Studio kann nahtlos eine einzelne Datenquelle, voraggregierte Datensätze, Tabellenkalkulationsdaten und CSV-Dateien verarbeiten und bietet eine große Auswahl an nativen Konnektoren, von denen einige jedoch zusätzliche Kosten erzeugen können.

Für diejenigen, die sich eine größere Kontrolle über Nutzer*innenbereiche, Berechtigungen, Rollen und Zusammenarbeit auch über GCP wünschen, ist ein Upgrade auf Looker Studio Pro eine gute Option für kleines Geld. Außerdem können Kund*innen mit dem Google Customer Care Programm deutlich besseren Support erwarten und haben die Option, Service Level Agreements (SLAs) mit Google zu schließen.

Jedes Tool hat damit seine eigenen Stärken und Grenzen und die Auswahl des geeigneten Tools hängt von den individuellen Anforderungen und Anwendungsfällen Ihres Unternehmens ab.

 

Um Ihnen dabei zu helfen, die Vor- und Nachteile der BI-Tools von Google mit Ihren Anforderungen abzugleichen und die für Ihr Unternehmen am besten geeignete Lösung zu evaluieren, finden Sie hier eine übersichtlich strukturierte Zusammenfassung des Tool-Vergleichs:

 

Hier Überblick als PDF herunterladen

 

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? Unsere Expert*innen stehen Ihnen gerne mit Rat und Tat und ihrer Erfahrung zur Seite. Wir freuen uns von Ihnen über contact@feld-m.de zu hören!

Mehr über unsere Data Product Services erfahren Sie hier.

Sie möchten wissen wie sich Googles BI Produkte weiter entwickeln und alle 2-3 Monate die News, Trends und Best Practices aus dem Data & Analytics-Universum in Ihr Postfach bekommen? Hier geht’s zur Anmeldung zu unserem Newsletter.

 

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

Looker Studio Pro

• https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/looker-next-evolution-business-intelligence-data-studio
• https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/an-introduction-to-looker-studio-pro
• https://support.google.com/looker-studio/answer/12791815?sjid=16168596214758561254-EU

 

Original photo by Charlesdeluvio on Unsplash