¿Looker Studio es lo mismo que Google Data Studio?
Si, en gran medida solo cambio el nombre. Google dijo que ahora está «unificando» los productos de Intelligent business software «bajo el paraguas de Looker». Ya que Data Studio es un producto muy popular entre los profesionales del Business Intelligence y Data Analytics. Bajo el paraguas de Looker, se alinearan todos los productos de Google Cloud relacionados con el análisis de datos
Google I/O 2022
Fue un anuncio en la ultima conferencia Google I/O 2022, una sorpresa en el mundo analytics que no esperábamos, mientras estábamos atentos a comentarios vinculados con las actualizaciones para Google Chrome a raíz de las Leyes de Protección de datos personales como GDPR o CCPA y nuevas políticas vinculadas con cookieless o referencias a Google Analytics 4 y el Turn-OFF de Google Analytics universal ya confirmado para Julio 2023.
¿Qué es Looker Studio o Google Data Studio?
Para los usuarios de Data Studio, Looker Studio es lo mismo, por el momento es solo un cambio de logo. Google anuncio cambios graduales en donde incorporaran funcionalidades de looker al viejo Data Studio. Looker originalmente es una plataforma paga y quizás liberen algunas funcionalidad del looker original. Pero no me hago ilusiones.
¿Que es Looker Studio PRO?
Antes del cambio de nombre looker en realidad ya existe desde hace algunos años en el mercado como «Looker Data & Analytics Platform«, Google la adquiere por u$2.6B en 2020
Looker es un “Modeling Data Platform”, una herramienta de Business Intelligence (BI) y visualización a nivel empresarial que ofrece herramientas basada en inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) además de poder Conectarse a diferentes fuentes de datos +Google +GCP +AWS +SQL +API y crear dashboard dinámicos, modelado de datos y crear audiencias en base a reglas y eventos de comportamiento entre otras funcionalidades.
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Google Adquiere Looker en 2020
Looker se fundó en 2011 y recaudó más de 280 millones de dólares, según Crunchbase. Los inversores incluyeron Redpoint, Meritech Capital Partners, First Round Capital, Kleiner Perkins, CapitalG y PremjiInvest. El último acuerdo antes de la adquisición fue una inversión Serie E de $ 103 millones en una valoración de $ 1.6 mil millones en diciembre de 2018.
“Google Cloud y Looker comparten una filosofía común sobre la entrega de soluciones abiertas y el soporte a los clientes donde sea que estén, ya sea en Google Cloud, en otras nubes públicas o en las instalaciones. A medida que más organizaciones adoptan una estrategia de múltiples nubes, los clientes y socios de Looker pueden esperar soporte continuo de todos los sistemas de gestión de datos en la nube como Amazon Redshift, Azure SQL, Snowflake, Oracle, Microsoft SQL Server y Teradata”,.
Thomas Kurian, Chief Executive Officer of Google Cloud since 2019
Looker Pro
Google ha presentado Looker Studio Pro, una versión de pago de Looker Studio con nuevas funciones de gestión empresarial, colaboración en equipo y SLA. La compañía ha anunciado que el cambio de nombre de Data Studio a Looker Studio es solo la primera de una serie de mejoras programadas, que incluyen la integración de Dataplex para el seguimiento de datos y la visibilidad de metadatos, que han sido solicitadas por nuestros clientes empresariales.
Looker es una plataforma de inteligencia empresarial con un servidor de aplicaciones orientado a análisis.
La plataforma Looker incluye una interfaz de usuario final – para explorar datos, un paradigma de desarrollo reutilizable para crear experiencias de descubrimiento de datos y un conjunto de API extensible para que los datos puedan existir en otros sistemas. Looker permite a cualquiera buscar y explorar datos, construir dashboard e informes y compartir todo de manera fácil y rápida.
Google Data Studio formaba parte de Google Marketing Platform (GMP) y permite conectarse a todo tipo de fuentes de datos, crear informes y dashboard interactivos compatibles dentro y fuera de tu organización, incluso insertarlos en un sitio web
GOOGLE:
«… Hoy estamos unificando a nuestra familia de productos de inteligencia empresarial bajo el paraguas Looker. Looker es el nombre que nos escuchará usar cuando hablemos de nuestros productos de inteligencia empresarial de Google Cloud, ya que reunimos a Looker, Data Studio, y tecnologías centrales de Google como inteligencia artificial ( AI ) y aprendizaje automático ( ML ). Y a partir de hoy, Data Studio ahora es Looker Studio. Con este conjunto completo de inteligencia empresarial empresarial, lo ayudaremos a ir más allá de los paneles e infundir sus flujos de trabajo y aplicaciones con la inteligencia necesaria para ayudar a tomar decisiones basadas en datos…»
…., estamos integrando profundamente Looker y Google Workspace para que las ideas estén disponibles en las herramientas de productividad familiares que usa todos los días. Esto proporcionará un fácil acceso, a través de hojas de cálculo y otros documentos, a respuestas consistentes y confiables de fuentes de datos seleccionadas en toda su organización. La integración de Looker con Google Sheets está en la vista previa ahora, con planes para su lanzamiento completo en el primer semestre de 2023.
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/looker-next-evolution-business-intelligence-data-studio
Como ya notaron, hay un evidente solapamiento de servicios y funcionalidades, que desde Google Looker Studio plantea separar la visualización y reportes (por el momento mantenerlo en el viejo Data Studio) de las herramienta de inteligencia artificial y aprendizaje automático (desde Looker) dejando a Data Studio como el visualizador de Google
Looker tienen conexión con herramientas de visualización, incluyendo Tableau y Power BI, para analizar fácilmente datos confiables de Looker. Además, Looker continúa siendo una plataforma abierta, y estamos expandiendo nuestras asociaciones desde la capa de modelado directamente a la experiencia del usuario.
Si bien Looker Studio plante ser una herramienta gratuita, al parecer los servicios del “viejo Looker” de inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) solo estaria disponibles en la versión paga Looker Pro, que además cuenta con soporte de nivel de servicio o SLA y Acuerdo de no divulgación (en inglés non-disclosure agreement o NDA) al igual de cómo Google separa los beneficios entre Google Analytics y Google Analytics 360.
Para los que trabajamos en Marketing Analytics usando herramientas de inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML) notamos que todas los servicios en la nube como Google Cloud, AWS y Azure por mencionar algunas, tienen sus herramientas de AI y ML desde mi punto de vista, google solo intenta darle un poco más de exposición a Looker el cual también se solapa con otras herramientas disponibles en GCP
Por el momento, este cambio no agiliza el acceso desde Looker Studio (gratuitamente) a tecnologías de AI y ML. Si puedo notar que desde Looker Studio Pro buscan facilitar el acceso a más usuarios, sin conocimientos técnicos a herramientas de inteligencia artificial (AI), ya que Looker permite justamente eso, poder desplegar modelos de datos
para usuarios menos técnicos y sin gestión de servicios en la nube.
¿Quienes usan Looker studio?
Datos reales, inteligencia real, impacto real.
Los perfiles Data scientist, demanda herramientas como Looker, para poder combinar sus habilidades matemáticas y desarrollar representaciones gráficas amigables. Data Science es un campo que puede interactuar con una amplia variedad de dominios temáticos, desde biología a finanzas hasta geografía a ecommerce minorista. Esto significa que los proyectos de Data Science pueden tener una variedad de formatos y tener desafíos muy diferentes. Sin embargo, esto no significa que no haya algunos puntos en común entre ellos.
El dominio de visualización de datos considera cómo crear de manera simple y rápida reportes simples. Esto lo beneficiará cuando esté atascado, como comprender los datos, no saber cómo progresar o confirmar que se dirige en la dirección correcta. Estos desafíos pueden resolverse simplemente utilizando el gráfico correcto. Looker studio intenta unir los campos de las predicciones (propias de la version original de Looker) y la visualización, como nos tenia acostumbrado dataStudio
Clientes Looker studio PRO y MercadoLibre
Clientes que usan Looker tanto para Business Intelligence como para crear productos de datos integrados. Mercado Libre, un minorista en América Latina con una fuerza laboral geográficamente diversa, utiliza Looker y BigQuery para permitir el cumplimiento acelerado. Solo en el primer semestre de 2022, pudieron entregar el 79% de los envíos en menos de 48 horas.
¿Que hace un Data scientist?
un Data scientist son una nueva generación de expertos en datos analíticos que tienen las habilidades técnicas para resolver problemas complejos – y la curiosidad por explorar qué problemas deben resolverse.
Son en parte matemáticos, en parte informáticos y en parte observadores de tendencias. Y, debido a que se extienden tanto por el mundo de los negocios como por el de TI, son muy buscados y bien pagados.
También son un signo de los tiempos. Los Data scientist no estaban en muchos radares hace una década, pero su repentina popularidad refleja cómo piensan ahora las empresas Big Data. Esa masa difícil de manejar de información no estructurada ya no puede ser ignorada y olvidada. Es una mina de oro virtual que ayuda a aumentar los ingresos – siempre que haya alguien que profundice y descubra ideas comerciales que nadie pensó buscar antes.
¿Como funciona Looker studio en 1 min?
Looker acelera la limpieza de datos y los pasos de generación de informes del flujo de trabajo de ciencia de datos tradicional. La arquitectura de Looker permite administrar grandes volúmenes de datos de manera simple para desarrollar análisis predictivo y diagramas que resume el flujo de información.
Looker es una plataforma de datos que le permite conectarse en tiempo real a todas sus fuentes de datos, describen y consolidan definiciones comerciales reutilizables y, finalmente, generan y comparten resultados en una variedad de entregables y crear nuevos flujos de trabajo.
Es importante liberar el tiempo de los Data Scientist
Tradicionalmente, los científicos de datos deben exportar los datos en crudo y transformarlos en un modelo de datos útil para la toma de decisiones comerciales, en este flujo de trabajo tradicional, se dedica demasiado tiempo de los científicos de datos al trabajo de Exportar y limpiar los datos desde la “simple” recopilación de datos y la creación de informes y no tienen tanto tiempo en el trabajo que mayor valor pueden aportar, que es la creación y la iteración de modelos de datos complejos, los científicos de datos deberían aplicar su valioso tiempo en la parte divertida de su trabajo, ocuparse en el modelado de datos y el desarrollo de insight comerciales.
Aplicar sistemas de observación automáticos, extrayendo y transformando los datos en tiempo real, lo que hace que sea muy eficiente extraer el conjunto de datos correcto para un modelo de análisis predictivo predeterminado y looker promete hacer que sea más fácil, mostrar la salida del modelo predictivo a las partes interesadas del negocio con una una interfaz gráfica fácil de usar y automática, a través de programación con Jupyter y lenguajes como R y Python, generar alertas automáticas para que los usuarios menos técnicos puedan explorar fácilmente el trabajo de los científicos de datos y poner en práctica rápidamente los conocimientos utilizando el buscador de datos, preparar y compartir datos como resultado un ciclo de retroalimentación más estricto para construir e iterar en sus modelos y más tiempo dedicado al valor e insight, parte útil de la ciencia de datos en lugar de la limpieza de datos.
Video:Aplicaciones de datos Basadas en Looker
Es fundamental democratizar el acceso a los dato dentro de las compañías
Esta sesión técnica demuestra: un SDK de 4 Mile con un servicio de datos y un marco React de componentes reutilizables creados sobre la biblioteca de JavaScript Storybook; el SDK integrado de Looker, el SDK de JavaScript de Looker usando CORS, el nuevo marco de extensión de Looker y más. Venga a aprender trucos y consejos de desarrollo de productos a lo largo del ciclo de vida completo de los datos. Para creadores de productos en organizaciones de cualquier tamaño, desde nuevas empresas en etapa inicial hasta las empresas más grandes del mundo.
Looker nos ofrece una solución rápida para crear potentes aplicaciones de datos personalizadas, para que agilicen los flujos de trabajo.
Video: Business Intelligence by looker
Los dashboard están en todas partes, pero el consumo de tableros no es el objetivo final de una iniciativa de datos. Los objetivos son decisiones más inteligentes, ganancias de eficiencia, ahorro de costos, mejores experiencias del cliente y creación de oportunidades. Es hora de repensar la inteligencia empresarial reconociendo que los tableros son útiles para ciertos casos de uso, pero no para todos. Vea cómo la plataforma Looker impulsa las experiencias de datos para brindar información a las personas que la necesitan, dónde y cómo la necesitan. Conozca las capacidades de los productos más recientes que facilitan que las organizaciones tomen medidas e impulsen el impacto con los datos, y explore cómo Wix usa la plataforma de análisis integrado Looker para crear su aplicación personalizada, Wix Analytics, que empodera a millones de personas con datos.
Video: Looker Studio & BigQuery
La modernización de datos es clave para la transformación digital. Los sistemas heredados son lentos, costosos y no pueden mantenerse al día con los requisitos cambiantes. Los equipos de datos a menudo dedican más tiempo a las canalizaciones de datos que al análisis de datos o la ciencia de datos. aprovecha Looker y BigQuery para reducir la complejidad de los procesos heredados de extracción, transformación y carga, mejorar el rendimiento de la base de datos y adaptarse rápidamente a los cambios en los datos. y podes hace que los datos estén accesibles donde se necesitan casi en tiempo real. Descubra cómo una pila de datos moderna ayuda a las empresas a simplificar la canalización de datos, consolidar datos vitales y acelerar el rendimiento analítico al tiempo que mejora la agilidad, la eficiencia y el gobierno de d
atos.