Spis treści
Wybór narzędzia do analityki biznesowej dopasowanego pod konkretne potrzeby przedsiębiorstwa to karkołomne zadanie. Co będzie lepsze dla Twojego biznesu – Looker czy Google Data Studio? Poniższy artykuł pomoże znaleźć odpowiedź na to pytanie.
Analityka biznesowa (ang. business intelligence, w skrócie BI) pomaga przedsiębiorstwom interpretować i wizualizować dane firmowe pochodzące z różnych źródeł. Przeznaczone do tego oprogramowanie kolekcjonuje informacje i przetwarza je w poszukiwaniu istotnych wzorców oraz trendów. Raporty i wizualizacje generowane przez narzędzia BI pomagają w podejmowaniu strategicznych decyzji, dotyczących kierunku rozwoju biznesu.
Narzędzia do analityki biznesowej nie zajmują się wyłącznie zbieraniem i prezentacją danych. Odgrywają dużą rolę w tłumaczeniu procesów i trendów w działalności organizacji. Pozwalają osobom decyzyjnym zrozumieć przyczynę występowania danego zjawiska i przewidzieć jego znaczenie dla biznesu oraz potencjalne skutki w przyszłości. Organizacje zdobywają cenną wiedzę do skuteczniejszego działania i konkurowania na rynku.
Z szerokiej palety rozwiązań chmurowych do analityki biznesowej oferowanych przez Google szczególnie warto przyjrzeć się dwóm pozycjom: Looker i Google Data Studio. Poniżej znajdziesz krótką charakterystykę tych narzędzi, wraz z zestawieniem ich głównych zalet oraz wad.
Google Data Studio – na dobry początek
Google Data Studio to część większej platformy o nazwie Google Marketing Platform (GMP). Główne zastosowanie narzędzia skupia się na podłączaniu do danych, ich wizualizacji i tworzeniu graficznych dashboardów, które można łatwo udostępniać.
Dane podłączone do Google Data Studio mogą pochodzić z różnych źródeł. Procesem podłączania zajmują się tzw. konektory, tworzone zarówno przez Google dla własnych usług, jak i przez szerokie grono partnerów zewnętrznych. Do tej pory dla Google Data Studio zbudowano już ponad 540 konektorów umożliwiających podłączenie przeszło 800 różnych kategorii danych.
Zalety Google Data Studio
W obecnym momencie korzystanie z Google Data Studio jest bezpłatne dla wszystkich użytkowników. Wystarczy posiadać konto Google, którym zalogujesz się do usługi. Narzędzie nie wymaga też instalacji dodatkowego oprogramowania – działa jako aplikacja webowa z poziomu przeglądarki internetowej. Google Data Studio to tzw. digital native – od początku było projektowane jako narzędzie do pracy w chmurze.
W zakresie podstawowej analizy biznesowej Google Data Studio bazuje na funkcji mieszania ze sobą danych z różnych źródeł (data blending). Dla przykładu narzędzie pozwoli sprawdzić jak dużo firma wydaje na reklamę w mediach społecznościowych, bazując na danych analitycznych z różnych serwisów (przykładowo LinkedIn, Facebook, Twitter czy YouTube).
Raporty generowane w Google Data Studio można udostępnić na dowolnej stronie internetowej. Dokonujemy tego za pomocą gotowego kawałka kodu oznaczonego tagiem <iframe>, służącego do umieszczania dokumentu w kodzie HTML. Cały proces nie wymaga od użytkownika dogłębnej znajomości języka budowy stron.
Narzędzie ma ścisłą integrację z ekosystemem Google, więc jeśli Twoja organizacja korzysta już z różnych rozwiązań chmurowych, przykładowo usług Google Workspace czy Google Cloud Platform, wdrożenie Google Data Studio w firmie nie będzie stanowić żadnego problemu.
Obsługa Google Data Studio nie wymaga specjalistycznej wiedzy w zakresie analityki biznesowej. Interfejs Drag & Drop (przeciągnij i upuść) ułatwia edycję warstwy wizualnej. Sprawdzi się dobrze wśród użytkowników biznesowych o przeciętnej wiedzy technicznej, obeznanych z oprogramowaniem do prezentacji.
Wady Google Data Studio
Możliwości jakie oferuje Google Data Studio mogą się okazać niewystarczające dla bardziej wymagających użytkowników. Platforma jest w stanie zaspokoić jedynie podstawowe potrzeby większych i bardziej złożonych strukturalnie organizacji.
Skupia się bowiem głównie do raportowania na bazie informacji z podłączonych źródeł. Nie daje zbyt wiele możliwości w zakresie modelowania danych i pogłębionej analizy biznesowej. Z pewnością nie sprawdzi się w organizacjach, które wymagają też analityki predykcyjnej i prognozowania.
Wspomniane konektory do Google Data Studio tworzone przez zewnętrznych partnerów mogą być dodatkowo płatne. Jeśli w bazie konektorów nie znajdziesz gotowego rozwiązania obsługującego Twojego źródła danych, będziesz zmuszony samemu stworzyć taki konektor lub oprzeć się na pomocy społeczności developerów.
Looker – jeśli oczekujesz czegoś więcej
Wykupiony przez Google w 2019 roku Looker to kompleksowa platforma do analizy biznesowej i wizualizacji danych. Przeznaczona jest dla małych, średnich i dużych przedsiębiorstw. Jeden z wyróżników Lookera stanowi wsparcie dla prowadzenia analityki predykcyjnej.
W dużym uproszczeniu, bazując na danych historycznych pozwala ona przewidywać trendy mogące wystąpić w przyszłości. Looker obsługuje relacyjne bazy danych, wykorzystujące język zapytań SQL. Narzędzie wspiera też nierelacyjne bazy danych (NoSQL).
Sekretny składnik Lookera to autorski język modelowania o nazwie LookML (Looker Model Language), który bazuje na języku SQL. Stanowi on pomost łączący hurtownię danych ze środowiskiem do wizualizacji i pozwala zautomatyzować tworzenie zapytań.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak Looker może pomóc zrozumieć zastosowanie modeli uczenia maszynowego w analityce biznesowej, przeczytaj artykuł: Explaining machine learning models to business users using BigQueryML and Looker
Zalety Lookera
Do uruchomienia platformy wystarczy zwykła przeglądarka internetowa – Looker jest bowiem aplikacją webową, która korzysta z wszystkich dobrodziejstw technologii chmurowej. Nie wymaga instalacji jakiegokolwiek dodatkowego oprogramowania po stronie komputera klienta, aczkolwiek przy odpowiednim poziomie bezpieczeństwa możliwe jest zastosowanie narzędzia w modelu on premise, czyli na własnej infrastrukturze.
Za sprawą wsparcia dla systemu kontroli wersji Git możliwa jest integracja Lookera z platformą GitHub. Narzędzie może w ten sposób precyzyjnie kontrolować zapis zmian i umożliwia wielu użytkownikom prace nad aktualizacją oraz ewentualne cofnięcie wprowadzonych poprawek.
Looker zapewnia gotowe modele analityczne dla różnych typów danych (tzw. Looker Blocks). Można je potraktować jako punkt wyjścia do przygotowywania własnych analiz, bez konieczności budowania zapytań i modeli samodzielnie. Wszystkie bloki oraz dodatki można instalować z poziomu tzw. Looker Marketplace (czyli sklepu Lookera). Zasoby sklepu podzielono na aplikacje, modele oraz wtyczki.
Wady Lookera
Korzystanie z Lookera niesie ze sobą pewne koszty dla przedsiębiorstwa. Płatność za usługę regulowana jest w modelu subskrypcyjnym uzależnionym od liczby licencji dla pracowników obsługujących narzędzie. Na szczęście można bezpłatnie przetestować Lookera przez krótki okres próbny, zanim biznes finalnie podejmie decyzję o jego wdrożeniu w swojej organizacji.
Looker wymaga posiadania bazy danych. Surowe dane, które chcesz podłączyć do Lookera muszą uprzednio zostać do niej zaimportowane. Dopiero wtedy będzie on w stanie je poprawnie odczytać. Dobra wiadomość jest taka, że Looker wspiera obecnie ponad 50 rodzajów baz danych, w tym tak popularne jak BigQuery, Redshift czy Snowflake.
Looker w porównaniu do Google Data Studio może się okazać trudniejszy do przyswojenia dla mniej doświadczonego użytkownika. Wymaga między innymi obycia z bazodanowym językiem zapytań SQL, który z kolei pozwala wykorzystać potencjał języka LookML.
Dla kogo Google Data Studio, a dla kogo Looker?
Looker jest narzędziem BI, które szczególnie sprawdzi się w złożonym wieloosobowym korporacyjnym środowisku pracy. Uwzględnia między innymi surowe normy zarządzania danymi (data governance) na każdym etapie ich obecności w firmie. Zapewnia wysoki poziom bezpieczeństwa za sprawą systemu autoryzacji dostępu do danych. Pozwala stworzyć spójny system raportowania dla całej organizacji.
Jeżeli chodzi o pracę na pojedynczym dashboardzie, arkuszu kalkulacyjnym Microsoft Excel lub Google Sheets, śmiało możemy wykorzystać Google Data Studio jako narzędzie do podstawowej analityki i wizualizacji danych. Dobrze sprawdzi się ono w pracy na niewielkim zbiorze danych pochodzących z jednego źródła, które nie wymaga zaawansowanych mechanizmów dostępowych dla pracowników wewnątrz organizacji.
Nadal nie wiesz co wybrać? Pomożemy
Wynik pojedynku Looker vs Google Data Studio pozostaje nierozstrzygnięty? Nadal nie jesteś pewien, które z powyższych rozwiązań jest dla Ciebie? Umów się na demo ze specjalistą oraz kalkulację kosztów. Jako Twój partner w podróży do Google Cloud pomożemy nie tylko dobrać optymalne rozwiązanie. Przeprowadzimy biznes przez proces wdrożenia i zapewnimy stałe wsparcie w trakcie korzystania z usługi. Dzięki nam możesz też liczyć na szkolenia oraz atrakcyjne zniżki. Dodatkowo doceniamy stałych klientów, którym oferujemy rabaty za długotrwałe korzystanie z rozwiązań Google Cloud.
