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Looker – 数据科学家首选的顶级商业智能平台

Looker是现代数据堆栈中的基石，为数据科学家提供了一个强大、对代码友好的商业智能与分析平台。与传统BI工具不同，Looker直接连接到您的数据仓库，提供一个唯一的真实数据源，您可以在此探索数据、构建交互式仪表板，并将分析嵌入到任何地方。它赋能数据团队超越静态报告，提供能够驱动整个组织战略决策的实时、可执行的洞察。

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什么是Looker？

Looker是谷歌收购的一款基于云的商业智能和大数据分析平台。其核心创新是LookML，这是一种专有的建模语言，允许数据团队直接在数据库层定义业务指标和关系。这种“唯一真实数据源”模型确保了所有分析和仪表板的一致性。对于数据科学家而言，Looker的重点不在于拖拽式报告，而在于提供一个受治理、可扩展的环境，用于数据探索、自助式分析以及将机器学习洞察付诸实践。它弥合了复杂数据基础设施与业务利益相关者之间的差距，使数据变得易于访问且值得信赖。

Looker面向数据科学的关键特性

LookML语义建模层

Looker的核心是LookML，一种基于SQL的建模语言。数据科学家用它来定义维度、度量、聚合和数据关系。这创建了一个经过整理的、业务友好的数据层，向终端用户隐藏了SQL的复杂性，同时让数据团队完全控制逻辑和治理，确保全公司范围内指标的准确性和一致性。

实时数据探索

直接连接到您的数据仓库（如BigQuery、Snowflake或Redshift）进行实时查询。实时探索数十亿行数据，深入查看细节，并无需移动或复制数据即可进行临时分析，确保洞察的新鲜度和高性能。

交互式仪表板与数据可视化

使用各种可视化图表构建并共享完全交互式的仪表板。用户可以根据您构建的权限和模型，对底层数据进行筛选、透视和深入分析，从而培育真正的自助式分析文化。

嵌入式分析与API

通过强大的API和iFrame嵌入功能，将Looker可视化图表、探索或整个仪表板无缝嵌入到其他应用程序、客户门户或内部工具中。这使得数据科学家能够产品化分析，并直接在业务流程中交付数据驱动的功能。

Git集成版本控制

所有LookML模型文件都存储在Git仓库中，支持现代开发工作流程，如版本控制、分支、同行评审和CI/CD流水线。这对于数据团队协作处理复杂数据模型至关重要。

高级调度与警报

自动化报告交付并设置数据驱动的警报。安排将PDF/CSV导出文件通过电子邮件发送或上传到云存储，并配置警报以便在关键指标达到预定义阈值时通知团队。

谁应该使用Looker？

Looker非常适合拥有成熟数据团队的中大型组织。对于需要为公司级应用构建受治理、可扩展数据模型的数据科学家和分析工程师来说，它是一个强有力的选择。商业智能分析师用它进行深度分析和仪表板创建，而产品经理和运营团队则利用其嵌入式分析和自助服务功能。投资于现代数据堆栈（云数据仓库、dbt）的公司会发现Looker能无缝集成到其工作流程中。对于寻求简单、廉价、拖拽式图表工具的小型团队或个人来说，它不太理想。

Looker定价与免费层级

Looker采用自定义的企业定价模式。它不提供公开的、自助服务的定价页面或传统的永久免费层级。定价通常基于多种因素组合，包括用户数量、部署规模（平台查看者与开发者许可证）和数据量。潜在客户必须联系谷歌云销售部门获取报价。他们可能会为符合条件的企业提供试用期或概念验证项目。对于个人或小团队，探索谷歌的Looker Studio（前身为Data Studio）可能是更易获取的免费替代方案，用于基本可视化，尽管它缺乏Looker的语义建模和企业级功能。

常见用例

主要好处

优点和缺点

优点

  • 强大的LookML建模层，用于定义唯一真实数据源。
  • 与现代云数据仓库和Git深度集成。
  • 非常适合将分析嵌入到其他应用程序中。
  • 为数据团队提供强大的版本控制和协作功能。
  • 对实时数据集进行实时数据探索。

缺点

  • 没有透明、自助服务的定价；需要企业销售参与。
  • 学习曲线较陡，特别是掌握LookML。
  • 与某些BI工具相比，对非技术用户的拖拽易用性关注较少。
  • 对于小型企业或个人从业者来说，成本可能过高。

常见问题

Looker可以免费使用吗？

不，Looker不是免费的。它是一个企业级的商业智能平台，根据用户和部署规模采用自定义定价。您必须联系谷歌云销售部门获取报价。如需免费工具，可以考虑使用谷歌Looker Studio进行基本可视化。

Looker适合数据科学家吗？

是的，在需要受治理、可扩展BI层的组织中，Looker深受数据科学家推崇。其基于代码的LookML建模、Git集成以及嵌入式分析能力，使其成为将复杂数据和模型转化为可执行商业洞察的强大工具。它将数据科学家的角色从创建一次性报告转变为构建可复用的数据基础设施。

Looker和Looker Studio有什么区别？

Looker（现为谷歌云的一部分）是一个完整的BI平台，具有用于受治理分析的语义建模层（LookML）。Looker Studio（前身为Google Data Studio）是一个免费的、独立的数据可视化和仪表板工具，更易于使用，但缺乏完整Looker平台的集中式建模、治理和嵌入式分析能力。

使用Looker需要编码吗？

要有效使用Looker，特别是构建核心数据模型，需要了解LookML（一种源自SQL的语言）和通常的SQL知识。探索预构建模型和仪表板的终端用户可能不需要编码。然而，要解锁其对数据团队的全部潜力，编码技能是必不可少的。

结论

对于在企业环境中工作的数据科学家而言，Looker代表了一个强大且具有战略意义的选择。它超越了仪表板功能，提供了一个用于数据治理和指标定义的基础层。通过投资Looker的语义模型，团队可以确保数据一致性、加速洞察交付，并安全地扩展自助式分析。虽然其成本和学习曲线使其超出了普通用户的范围，但那些致力于构建强大、可扩展且嵌入式分析文化的组织会发现，Looker是一个顶级的解决方案，能有效弥合数据基础设施与业务影响之间的差距。