Looker BI-Entwicklung

Looker BI Development That Makes Every Team Data Self-Sufficient

Looker ist die Business-Intelligence-Plattform für Unternehmen von Google – der Goldstandard für D2C Marken, die kontrollierte, skalierbare Self-Service-Analysen benötigen. Wir erstellen LookML-Modelle, benutzerdefinierte Dashboards und semantische Ebenen, die es jedem Team ermöglichen, seine eigenen Datenfragen zu beantworten, ohne auf einen Analysten warten zu müssen.

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LookML EntwicklungBenutzerdefinierte DashboardsSelf-Service-AnalysenSchneeflockenverbindungBigQuery-IntegrationE-Commerce KPIsMarketinganalysenAufbewahrungs-DashboardsLooker StudioEingebettete AnalyseDaten-GovernanceRollenbasierter ZugriffLookML EntwicklungBenutzerdefinierte DashboardsSelf-Service-AnalysenSchneeflockenverbindungBigQuery-IntegrationE-Commerce KPIsMarketinganalysenAufbewahrungs-DashboardsLooker StudioEingebettete AnalyseDaten-GovernanceRollenbasierter Zugriff
LOOKER-ENTWICKLUNG

Self-Serve Analytics That Empowers Every Team

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LookML Modellentwicklung
Wir bauen die semantische Ebene LookML auf – Untersuchungen, Ansichten, Dimensionen, Kennzahlen und abgeleitete Tabellen – die zwischen Ihrem Lager und Ihren Geschäftsbenutzern liegt und konsistente Metrikdefinitionen durchsetzt.
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Dashboards für Führungskräfte und Abteilungen
Benutzerdefinierte Looker-Dashboards für Umsatz, Marketing, Kundenbindung, Betrieb und Finanzen – mit den richtigen KPIs, Drilldowns und Filtern für jede Zielgruppe.
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Datenquellenintegration
Looker ist mit Snowflake, BigQuery oder Redshift verbunden – mit optimierten PDT-Caching-Strategien, die dafür sorgen, dass Dashboards schnell bleiben, ohne Ihr Lager zu belasten.
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D2C Metrikbibliothek
Vorgefertigte LookML-Ansichten für D2C-spezifische Metriken – LTV Kohorten, CAC nach Kanal, Abonnementabwanderung, E-Mail-Umsatzzuordnung und bezahlte Medien ROAS – sofort verfügbar.
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Governance und Zugriffskontrolle
Sicherheit auf Zeilenebene, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Datenverwaltungskonfigurationen stellen sicher, dass jeder Benutzer genau die Daten sieht, die er sehen soll.
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Selbstbedienungsschulung
Teamschulungen zur Looker-Explorer-Benutzeroberfläche, benutzerdefinierten Visualisierungen und der Erstellung von Dashboards – damit Ihre Analysten die Umgebung ohne Eingreifen des Entwicklers erweitern können.

Häufig gestellte Fragen

Looker (früher Looker, jetzt Google Cloud Looker) ist die Unternehmens-BI-Plattform mit einer semantischen Modellierungsschicht (LookML), die konsistente Metrikdefinitionen in Ihrer gesamten Organisation durchsetzt. Looker Studio (ehemals Google Data Studio) ist ein kostenloses, leichtes Berichtstool ohne semantische Ebene. Looker eignet sich für Marken, die kontrollierte, skalierbare Self-Service-Analysen benötigen; Looker Studio für einfachere Berichtsanforderungen.

LookML ist die Modellierungssprache, die zum Definieren der semantischen Ebene in Looker verwendet wird – sie legt fest, wie Tabellen zusammengefügt werden, welche Metriken bedeuten und wie Dimensionen berechnet werden. Die semantische Ebene bedeutet, dass jeder Benutzer, der den Umsatz berechnet, LTV oder ROAS, dieselbe Zahl erhält, da die Definition an einem Ort gespeichert ist. Dadurch entfällt das Tabellenkalkulationsproblem, bei dem jedes Team über eine andere Version derselben Metrik verfügt.

Looker stellt über eine dauerhafte Datenbankverbindung eine direkte Verbindung zu Snowflake, BigQuery, Redshift und anderen Datenbanken her. Wir konfigurieren die Verbindung, optimieren die Abfrageleistung mit PDT-Caching und richten abgeleitete Tabellen für komplexe Berechnungen ein.

Looker kostet für kleine Teams etwa 3.000 bis 5.000 US-Dollar pro Monat und für Unternehmen mehr. Es eignet sich für Marken mit einem Umsatz von mehr als 10 Mio. £, die über mehrere Teams verfügen, die zuverlässige Self-Service-Analysen benötigen und bei denen die Datenverwaltung (konsistente Metrikdefinitionen) Priorität hat. Marken unterhalb dieses Schwellenwerts werden oft besser von Metabase oder Looker Studio bedient.

Eine Standard-Looker-Implementierung – Lagerverbindung, zentrale LookML-Modelle für D2C-Metriken und wichtige Dashboards – dauert in der Regel 6–10 Wochen. Die zeitaufwändigste Phase ist die Modellentwicklung. Die Dashboard-Erstellung erfolgt schneller, sobald die semantische Ebene vorhanden ist.

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