Looker 加速数据光合作用,构筑业务端最强大脑

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以下文章来源于谷歌云服务,作者 Google Cloud

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在上一期的推文中,我们分享了 BigQuery 如何为企业数据存储、治理输送养分。在拥有了茁壮的根系后,企业又该如何利用 BI 工具快速高效地进行光合作用输出业务洞察?本文将与您共同探寻 Google Cloud 给出的答案。

Google Cloud 提供了多种经过市场检验的 BI 现代化工具,可帮助企业打造更智能、自助服务驱动的现代化商业智能平台,获取可量化的收益。

近日,知名咨询与研究机构 Forrester 发布《Google BigQuery 和 Looker 的总体经济影响研究报告》(下称 "报告")。报告结果显示,某企业部署 BigQuery 和 Looker 后,三年投资回报率达 205%,帮助企业销售额提升 3.75%,每年数据分析师和工程师团队的工作量可减少 5,200 小时。

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数据源:《Google BigQuery 和 Looker 的总体经济影响》,点击文末 "阅读原文",查看完整报告。

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作为谷歌旗下用于 BI 和嵌入式分析的数据分析平台,Looker 融合了 Looker Studio (原 Data Studio),AI 和机器学习等 Google 核心技术,把不同类型的业务数据 "加工处理" 为有决策参考价值的具体信息,实现数据走进来,洞察走出去。

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在 Looker 的加持下,制定发展战略、调整运营计划、优化管理结构等决策将从 "经验驱动" 升级为 "数据驱动"。企业的各级管理层、运营、产品、数据支持团队等将都能感受到技术的 "红利"。除了上文 Forrester 报告中提及的降本增效、提升获客率和留存率等可量化的收益,Looker 还能为企业带来产品创新、更好地践行多云战略、减少数据错误和不一致性、提升员工数据体验和素养等多重收益。

单一、真实、可靠的数据源

一千个读者眼中有一千个哈姆雷特,这是文学的荣耀。但对于数据工程师而言,如果某一个终极业务指标,有多个术语定义、多个衡量维度、计算标准,这将是一项灾难级工程。数据转化为洞见始于统一的语义层,为提高准确性及效率,开发者要确保平台访问、分析和处理的是最新的可信数据版本。

在 Looker ML 建模语言的支持下,开发者可实现集中定义和管理业务指标、逻辑规则,把规范后的指标扩展到 BI 工具、嵌入式分析和自定义数据应用程序,并与 Git 集成以实现协作工作流和版本控制。当面对各类细分业务场景及跨组织、跨部门的复杂数据诉求时,用户可以快速构建起分析模型,处理数据,随时随地融入数据洞见。

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通过定义业务指标并将其存储在 Looker Modeler 中,用户可以在 Looker、PowerBI、Tableau 等 BI 工具中调用指标。此外,Looker Modeler 还可以跨云数据库工作,查询最新的可用数据,最大限度地提高数据报告的时效性。允许使用 SQL 的工具通过 JDBC 连接到 Looker,也助力其向最开放的 BI 平台更近了一步。

快速、高效、一图胜千言

大量底层数据仓库设计、开发工作,呈现在用户眼前的即是业务端可见的多种形态的可视化报表,为更多用户提供更多数据洞见,从而提高工作效率、决策能力和创新能力。

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Looker 的交互式动态信息中心和组件依托于同一个可信且统一的数据模型,为用户打造实时数据体验。用户从可视化库中进行选择,也可以构建自己的可视化库来呈现不同维度的数据报表。通过灵活地设置过滤条件、提醒以标记更改和异常情况、深入研究并询问更多数据方面的问题,以及整合富有实用价值的分析洞见。

实践案例: 游熊科技

总部位于香港的手游开发商和发行商,专注于开发世界多人科幻游戏,向全世界超过 1,000 万玩家提供三款游戏。

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数据洞见,触手可及

在实际业务场景中,数据团队面临跨不同类型团队的用户的复杂数据需求,有时候还需要应对客户、合作伙伴的数据权限,构建面向客户的数据产品,传统的工具对技术团队强依赖,数据团队成为一个中心枢纽,面向不同业务团队辐射,导致大量的重复工种。

Looker 的部署让非技术员工可自助创建数据可视化,轻松在 Looker 上协作,通过仪表板和报告轻松访问和探索数据和见解。Forrester 此前的研究报告显示,通过部署 Looker,用户对数据团队的依赖性最高可减少 99%。当下 Looker 支持 800 多个数据源,超 600 个连接器,只需单击几下即可轻松浏览来自不同来源的数据,且无需 IT 介入。

实践案例: 美国职业棒球联盟 (MLB)

MLB 团队的数据策略要兼顾 30 个俱乐部、赞助商、营销团队、球迷。

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打破数据孤岛,全面看数据,全面看业务

Looker 的嵌入式分析平台让业务团队 360 度全面看数据,审视业务,既能复盘历史数据,又能审视进行中的业务,同时还能实现前瞻性业务预测,分析市场红海蓝海。数据分析师、产品经理和开发者能够快速创建自定义应用,并将分析嵌入到现有应用、网站和门户。Forrester 研究报告显示,利用嵌入式分析功能,实现业务加速增长、可将销售价值提升 26% 及将客户流失率降低 7%。

实践案例: Costway

Costway 是一家出海零售企业,为用户提供超过一万种居家家电产品,在 11 个国家开展业务,年销售额超百亿元。

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为更好践行云原生 BI 策略,谷歌将 Looker 引入 Google Cloud 控制台,推出 Looker (Google Cloud Core) 版本,用户可在 Google Cloud 平台免费试用 Looker 解决方案,深度体验和应用 Looker 语义模型、安全、集成等功能。

不同体量的企业及团队均可在 Google Cloud 平台找到适用的 Looker 版本。标准版适用 50 人以内的中小型团队,企业版在标准版基础上叠加了无限扩展、VPC—SC 等附件安全功能,Embed 版本则支持将 Looker 嵌入到客户的程序、产品、内部系统中,并提供 50 万次/月和 10 万次/月的查询 API 调用和管理 API 调用、SSO 嵌入等功能。

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BI 始于数据,终于商业洞察及行动。Google Cloud 诚邀您从 Looker 出发,为数据光合作用带去一束光,加速光合作用,将数据种子孵化为参天大树。

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点击屏末 | 阅读原文 | 深入了解由 BigQuery 和 Looker 实现的成本节省与业务收益

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Linux学习总结(59)——为什么建议大家使用 Linux 开发

Linux学习总结(59)——为什么建议大家使用 Linux 开发

Linux 能用吗? 我身边还有些朋友对 linux 的印象似乎还停留在黑乎乎的命令行界面上。当我告诉他或者建议他使用 linux 时,会一脸惊讶的问我,那个怎么用(来开发或者日常使用)? Linux 有图形界面 桌面 启动器 文件管理器 设置 这是我使用了近两年的“国产”操作系统  ,界面美不美观我不知道,能用是肯定的。 关于其他 linux 可以参考: 支持日常开发 首先 Vim/Emacs 表示它们可以搞定,但是我觉得我和它们不熟。.. Java : Eclipse , IDEA , NetBeans , Android Studio ... Python : PyCharm , WingIDE ... C++ : KDevelop , Code Blocks ... Php : PhpStorm ... 前端 :Sublime , VS Code

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科普文:信创主流操作系统选型对比测试分析

科普文:信创主流操作系统选型对比测试分析

一.信创操作系统介绍 国内本土操作系统主要以Linux为基础进行二次开发为主,目前国内信创类服务器操作系统主要分为开源社区版和商业版两大类。开源社区版主要以欧拉OpenEuler、龙蜥OpenAnolins、OpenCloud等,商业版主要以麒麟KylinOS、统信UOS、其他(中科方德Delix、红旗)等为代表,以下表格为其主要发行版本对比: (点击图片可放大) 二.信创主流操作系统对比 1. 当前国产操作系统发行周期对比 2. 各信创操作系统功能对比 3. 各信创操作系统性能对比 基于Intel x86测试 测试主机为浪潮 NF5270M4 , CPU 为 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz 24 核,内存为 DDR4-2400 MT/s Samsung 256G ,系统盘为 Intel-SSDSC2KB48 480GB 。 基于鲲鹏ARM测试

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支付业务与技术架构学习总结(8)——支付系统设计包含:账户,对账,风控...

支付业务与技术架构学习总结(8)——支付系统设计包含:账户,对账,风控...

账户体系是支付系统的基础,它的设计直接影响整个系统的特性。这里探讨如何针对电子商务系统的支付账户体系设计。我们从一些基本概念开始入手,了解怎么建模。 支付账户和登录账号 账户体系设计首先要区分两个概念,支付账户和登录账号。这是两个不同业务领域的概念:支付账户指用户在支付系统中用于交易的资金所有者权益的凭证;登录账号 指用户在系统中的登录的凭证和个人信息。一个用户可以有多个登录账户,一个登录账户可以有多个支付账户,比如零钱账户,储值卡账户等。一般来说,支付账户不会在多个登录账户之间共用。如果没有特殊说明,下文中的账户,都默认指支付账户。 账户的设计需求 在支付系统中,账户的设置,主要是从如下几个方面来考虑: 1. 交易的需求,比如检查账户是否被锁定、余额是否足够、是否有效等。 1. 记账的需求,按照公司会计需求记录账户上的所有行为,包括支出、充值、转账等。 1. 对账的需求,包括和支付渠道、商户、个人的对账需求,核对交易和账户余额是否正确。 1. 风控的需求,如反洗钱、反欺诈等,都需要依赖于账户体系来提供核心数据。本文暂不分析这个内容,将在《支

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科普文:分布式存储性能优化思路​

科普文:分布式存储性能优化思路​

纵观存储的发展,从最原始的DAS架构发展到NAS和SAN并存的架构,从NAS&SAN并存的架构发展到基于互联网基因和云计算基因的云平台存储架构,其架构变得越来越复杂。这必然带来性能上的损耗,这与我们大部分数据业务场景追求性能的目标是相悖的,那么如何解决这个矛盾呢? 一、企业存储优化思路总结 企业存储主要包括集中式架构的SAN存储和NAS存储。企业经历集中式存储的时间相对而言比较长,那么在面临性能优化的问题也有一套相对比较完善的思路,总结来看主要从以下几个方面实现: 1. 规划时的优化配置 大部分的性能优化问题都归根于规划设计不够精细准确,所以解决性能的非常关键的因素就在于规划,存储卷的数量、分布、分区(Zone)映射等相关配置。如果DBA对数据库数据文件使用的存储卷规划不够均衡准确,必然造成某些卷的高热点IO访问,如果这个卷所依附的分区映射又不是非常合理均衡,那么这个问题就会无限放大。因此传统存储实践前的规划,需要架构师在上层应用的存储使用容量、数目、负载等各方面进行梳理和分析,本着均衡分布的原则将卷的使用映射到存储资源上,这样才能最大限度减少后续性能优化问题。 2.

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