Google-Tochter feilt an Performance und Anwendungsentwicklung

Neue BI-Features von Looker

Die Business-Intelligence- und Analytics-Plattform Looker, die über Schnittstellen zur Einbindung von db2@i verfügt, hat neue und auch überarbeitete BI-Features angekündigt, mit denen sich Dateninfrastrukturen effizienter gestalten lassen. Ziel ist es, die sogenannte „Time-to-Insight“ zu verkürzen und datenbasierte Anwendungen schneller entwickeln, implementieren und teilen zu können.

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Looker, seit Februar 2020 zu Google Cloud gehörig, kündigte Erweiterungen in drei Kernbereichen an: Neue Features für „Business Intelligence“ (BI), eine grundlegende Verbesserung der Performance sowie die Aktualisierung der Daten- und Entwicklungstools. Die neue Version unterstützt zudem sowohl Googles komplette Marketing-Plattform als auch ein Marktplatz-Update, das es Kunden ermöglicht, Daten mit anderen zu teilen und abzurufen.

Einblicke in datenbasierte Geschäftsprozesse

Die neuen Looker-Blocks für Googles Marketing-Plattform dienen als gemeinsam nutzbare Analyse-Tools für die Optimierung von Werbung und Webdaten. Diese Bausteine können laut Hersteller „komplett individualisiert“ werden und ermöglichen eine interaktive Datenmodellierung. Vorhersagen durch Machine-Learning und ein direkter Link zurück zur Marketing-Plattform verbessern die Interpretation der Datensätze. Damit können Kampagnen entsprechend angepasst werden und die daraus gewonnenen Einsichten wieder in die Analyse integriert werden. Folgende Looker Blocks, die gemeinsam mit den Google-Experten entwickelt wurden, sind ab heute verfügbar: Google Analytics 360, Campaign Manager + Display & Video 360, Search Ads 360 und eine aktualisierte Version des Google Ad Blocks.

Cross-Filtern möglich gemacht

Neu ist auch das Cross-Filtern. Es ermöglicht einen schnellen Einblick in die Kundendaten, die in traditionellen Dashboards nicht ohne weiteres ersichtlich sind. Per Zugriff auf die Basisdaten in den Looker-Dashboards können Kunden jetzt mit einem einzigen Klick jede Metrik um eine beliebige Dimension erweitern, die in einer anderen Kachel im Dashboard auftaucht. Durch diese Filteroption ergeben kann ein Nutzer eigenständig neue Datenpunkte definieren..

Zu den Performance-Verbesserungen gehört unter anderem ein aggregierter Informationsüberblick, um Anfragen schneller und kostengünstiger bearbeiten zu können. Zusätzlich gibt es nun sogenannte „Parallel Persistent Derived Tables“ (PDT)-Builds, damit Kunden mehr PDTs zur gleichen Zeit über eine Verbindung bearbeiten können, etwa durch schnellere Daten-Downloads beim Streaming von Abfrageergebnissen und gepoolte Datenbankverbindungen zur Reduzierung der Abfrage-Latenzzeiten.

Looker will auch die Arbeit für Entwickler erleichtern, die an den Datenmodellen arbeiten. Dazu gibt es eine neu gestaltete „Integrierte Entwicklungsumgebung“ (IDE), die Arbeitsabläufe mit innovativen Steuerelementen intuitiver und einfacher machen soll. Ebenfalls neu sind ein Objektbrowser, der verfügbare Objekte leichter auffindbar und nutzbar macht, sowie ein zentrales Repository. Das neue Repository kann von verschiedenen Instanzen gemeinsam genutzt werden, was die Teamarbeit bei der Modellentwicklung erleichtert. Zusätzlich gibt es Ordner, die die Projektorganisation und Zusammenarbeit verbessern sollen.

News für Systemadministratoren

Auch für die Systemadministratoren gibt es einige News, etwa eine genauere Steuerung, um Teams und Abteilungen in größeren Unternehmen besser koordinieren zu können. Nun können die Administratoren auch Systemaktivitäten analysieren und kontrollieren, einzelne Nutzer sowie Gruppen verwalten und die Berechtigungen von Looker mit denen unternehmensinterner Systeme zusammenführen.

Im Zuge dieser Ankündigungen veröffentlicht Looker außerdem neue Produkte, die eine schnellere, agilere und bessere Entwicklung von Daten-Lösungen ermöglichen sollen. Dazu gehört ein Marktplatz zum Austausch von „Data Experience“, der die verschiedensten Datenquellen einfacher für die Marktforschung nutzbar macht. Von der Looker-Community erstellte Anwendungen können nun nicht nur in kürzester Zeit auch im eigenen Unternehmen eingesetzt werden, sondern auch allen Looker-Kunden zur Verfügung gestellt werden. Alle Looker Blocks finden sich im Marktplatz wieder, so auch der kürzlich veröffentlichte „Covid-19 Data Block“.

Der Datenkatalog des Marktplatzes

Der neue Datenkatalog des Marktplatzes ermöglicht es den Entwicklern nicht nur, Anwendungen mithilfe des Extension-Frameworks schnell und einfach zu programmieren, sondern erleichtert es ihnen über ein zweckmäßiges User-Interface auch, die Felder und Metriken, die sie für ihre Analyse benötigen, schnell zu finden. Der Datenkatalog enthält außerdem eine Funktion, mit der für alle LookML-Felder einzelne Audits durchgeführt werden können. So lässt sich der Zusammenhang zwischen den Daten visualisieren und außerdem besser erkennen, welche Datensätze am häufigsten eingesetzt werden und wo es Duplikate gibt.

Das Development-Framework, das bereits im November letzten Jahres als Teil von Looker 7 angekündigt worden war, ist nun auch erhältlich. Damit können Kunden ihre „Data Experiences“ innerhalb von Looker individualisieren und diese zusätzlich in bereits bestehende Anwendungen und Workflows einbauen.

Das Anfang 2012 gegründete kalifornische Softwarehaus Looker integriert Daten in Arbeitsabläufe und Produkte. Mehr als 2.000 Unternehmen, darunter Sony, Amazon, IBM, Etsy, Lyft und Kickstarter arbeiten damit. Schon vor der Übernahme durch Google unterstützte das Unternehmen u. a. auch die Plattform IBM i als Datenquelle. Google selbst arbeitet als Gründungsmitglied der Open Power Foundation schon länger an der Integration der Power-Systeme in die Google-Cloud-Plattform. Bereits seit Jahresbeginn gibt es entsprechende Angebote, auch IBM-i-Infrastrukturen auf Googles Cloud-Plattform zu betreiben und den Premium-Service für Unternehmenskunden. Und schon im Frühjahr 2016 hatte Google einen Power9-Server Marke Eigenbau namens Zaius vorgestellt.

Und seit der Übernahme des Softwarehauses Alooma im Frühjahr 2019 unterstützt Google mit dessen Tool-Suite CloverETL auch die Migration großer Datenmengen in eine Cloud-Umgebung, z.B. Amazons Web Services (AWS), Azure (Microsoft) oder eben die Google Cloud. CloverETL unterstützt nicht nur Windows- und Linux-Rechner, sondern auch Power-Systeme mit IBM i und die Vorgänger aus der AS/400-Zeit.

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