Google actualitza les solucions d’intel·ligència empresarial amb Looker i BigQuery SQL

Els nous canvis de producte de Google afegeixen una altra integració d’intel·ligència empresarial valuosa al mercat.

Les millors solucions empresarials són com les peces de Jenga: necessiteu les peces adequades per mantenir la pila.

Els proveïdors de solucions treballen constantment per trobar les “peces Jenga” adequades per a les seves ofertes d’intel·ligència empresarial. Un proveïdor, Google, sembla haver reunit la pila adequada.

Google va anunciar una realineació de les seves solucions al núvol sota una nova submarca anomenada Looker. Google Data Studio ara s’anomena Looker Studio i Google està introduint una versió de pagament anomenada Studio Pro per a les necessitats de dades empresarials.

Què és el Looker Studio de Google?

Looker Studio és una continuació de Data Studio, que ofereix les mateixes funcions que estaven disponibles amb l’antic sobrenom, i de noves com Data Blending, que vaig tractar aquí. Això manté el seu propòsit sense canvis: un llenç de visualització fàcil d’utilitzar que integra dades de plataformes de Google com Google Ads, Google Analytics i Google Search Console. La pàgina d’inici segueix sent el punt de partida per crear i accedir a tots els vostres actius de Looker Studio: informes, fonts de dades i exploracions. Això també significa que les mateixes funcions de la interfície d’usuari que es connecten a diverses fonts de dades també romanen gratuïtes.

L’URL on inicieu la sessió al vostre compte s’ha actualitzat per reflectir el nou nom (lookerstudio.google.com) així com l’URL del centre d’ajuda. Quan vaig iniciar sessió al meu compte, vaig veure que tot semblava igual, excepte el nou logotip de Looker a la part superior esquerra de la pantalla.

Amb Looker, Data Studio marca la seva evolució més enllà de les seves arrels introductòries de 2016 com a tauler de control addicional d’anàlisi. En una publicació que anuncia Looker, Google assenyala que Data Studio admet més de 800 fonts de dades amb 600 connectors. Aquesta quantitat de suport significa que les actualitzacions de la capa de dades han d’anar més enllà de les tasques del tauler de comandament cap a visualitzacions en temps real més sofisticades per ser valuoses per als usuaris.

Looker Studio Pro, d’altra banda, és nou. És una versió dedicada per a necessitats avançades de gestió empresarial, com ara la col·laboració en equip i els acords de nivell de servei (SLA), com Google Analytics 360. Igual que aquesta plataforma d’anàlisi, Looker Studio Pro ofereix funcions dedicades per als usuaris empresarials.

Dues funcions noves són els llocs de treball en equip i l’enllaç de projectes de Google Cloud. Els espais de treball en equip són una interfície de col·laboració que apareix al costat de la interfície d’usuari per ajudar a la discussió en equip sobre la visualització de dades al seu projecte de Data Studio. Cada membre de l’equip amb un espai de treball té un permís específic en funció d’un rol concedit: gestor, gestor de continguts o col·laborador. L’enllaç de projectes de Google proporciona un flux de treball de permisos perquè els informes i les fonts de dades romanguin a l’accés d’una organització, en lloc de només a un individu. Això permet que els actius crítics continuïn funcionant encara que el membre de l’equip que els va crear abandona l’organització.

Google continuarà perfeccionant Looker Studio amb millores d’integració. La primera beta és una integració de fulls de Google, que s’espera que surti de beta el 2023. Al seu lloc web, Google va assenyalar altres connexions d’origen com Tableau i Power BI. Aquests arriben ja que Google havia introduït anteriorment un connector de Google Analytics 4 per a Looker Studio.

Article relacionat: Consells d’experts per domesticar la bogeria de Martech

Altres notícies de Business Intelligence de Google: BigQuery SQL

Aquesta no és l’única consolidació de Google que ha anunciat. En els últims mesos ha combinat dues de les seves plataformes de dades: BigQuery i Apache Spark. Les plataformes combinades ara s’anomenen Google BigQuery SQL.

La combinació amplia la capacitat d’utilitzar procediments de BigQuery amb altres models de dades. Els procediments de BigQuery són una col·lecció emmagatzemada d’instruccions que es poden cridar des de consultes o procediments per reunir dades. Apache Spark s’aplica sovint en projectes d’anàlisi exploratòria, que van des d’anàlisi de dades ad-hoc fins a models d’aprenentatge automàtic.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *