راهنمای مبتدیان برای تجزیه و تحلیل هوشمند داده ها با موارد استفاده
با وابستگی بیشتر و بیشتر دنیا به داده ها، درک هوش تجاری اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. با Looker آشنا شوید، یک پلتفرم هوش تجاری (BI) امیدوارکننده که شیوه تعامل شرکت‌ها با داده‌ها را متحول می‌کند. این راهنمای جامع به شما کمک می کند تا بفهمید Looker چیست، چگونه کار می کند، مزایا و معایب استفاده از آن، و اینکه آیا می تواند نیازهای کسب و کار شما را برآورده کند یا خیر.
Looker چیست؟
Looker یک ابزار هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده است که در مرورگر اجرا می شود تا به شرکت ها کمک کند داده های خود را درک کنند. ابزار Looker که در سال 2012 توسط یک شرکت آمریکایی تأسیس شد و در سال 2019 توسط Google خریداری شد، یک پلت فرم BI در محیط Google Cloud است.
ابزارهای هوش تجاری که خواستار بارگذاری داده‌ها در سیستم‌هایشان هستند چیست، Looker به چیزی که به عنوان رویکرد «استخراج، بارگذاری، تبدیل» شناخته می‌شود متکی است. همراه با رابط بصری و ابزارهای تحلیلی قوی، Looker یک انتخاب عالی در فضای بسیار رقابتی BI است.
چرا باید Google Looker را در نظر بگیرید؟
Google Looker چندین مزیت قانع کننده را ارائه می دهد که آن را به یک رقیب قدرتمند در بازار BI تبدیل می کند:
- کاهش زمان تا بینش: ابزار Looker طراحی داشبوردها و گزارش‌ها را آسان‌تر می‌کند و زمان صرف شده از تشخیص مشکل به اجرای راه‌حل را به حداقل می‌رساند.
- دموکراتیک کردن داده‌ها: ابزار Looker برای افرادی که با SQL آشنایی ندارند، به راحتی می‌تواند در میان داده‌ها پیمایش کند و تصویرسازی بسازد.
- دسترسی بلادرنگ به داده ها: ابزار Looker با منابع داده ادغام می شود، بنابراین شما همیشه با آخرین داده ها کار می کنید.
- مقیاس پذیری: به عنوان یک پلتفرم Google Cloud، Looker می تواند به راحتی نیازهای شرکت هایی را که در حال گسترش هستند برطرف کند.
- قابلیت‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته: برخی از ویژگی‌ها شامل مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و یکپارچه‌سازی یادگیری ماشینی است که اطلاعات بیشتری را می‌توان تجزیه و تحلیل کرد.
به عنوان یک ابزار مدرن BI، ارزش های اصلی Looker را عمیقا بررسی کنید
ارزش‌های اصلی Looker حول محور دسترسی، قابل درک و عملی کردن داده‌ها برای همه کاربران در یک سازمان است.
اصول کلیدی عبارتند از:
- حاکمیت داده: Looker با داشتن یک منبع واحد از حقیقت و یک روش کنترل شده برای دسترسی به داده ها، بر مدیریت و امنیت مدل داده تمرکز می کند.
- تجزیه و تحلیل Self-Service: بنابراین به کاربران اجازه می دهد تا داده ها را به تنهایی جستجو کنند و وابستگی کمتری به بخش فناوری اطلاعات دارند.
- همکاری: Looker امکان همکاری در زمان واقعی و به اشتراک گذاری بینش را فراهم می کند تا شرکت بتواند فرهنگ تجزیه و تحلیل داده ها را تشویق کند.
- انعطاف پذیری: این ابزار انعطاف پذیر است، می تواند با ساختارهای داده های مختلف کار کند، و می تواند برای رفع نیازهای یک کسب و کار پیکربندی شود.
موارد استفاده Looker
تطبیق پذیری Looker آن را برای طیف گسترده ای از صنایع و کاربردها مناسب می کند.
- تجارت الکترونیک: برای درک عادات خرید مشتریان، الگوهای فروش و مدیریت سهام.
- امور مالی: کنترل شاخص های اصلی عملکرد، ارزیابی ریسک های احتمالی و پیشگیری از تقلب.
- مراقبت های بهداشتی: همچنین نتیجه بیمار، منابع مورد استفاده در مدیریت بیمار و انطباق با برنامه مراقبت پرستاری را خلاصه می کند.
- بازاریابی: ردیابی عملکرد کمپین، تقسیم بندی مشتریان و تجزیه و تحلیل بازگشت سرمایه.
- مهندسی ساخت: این بهبود مدیریت زنجیره تامین، تضمین کیفیت و کنترل و ارزیابی عملکرد تولید است.
نقاط ضعف خطاب شده توسط Looker BI
Looker به چندین چالش متداول که سازمان ها در سفر تجزیه و تحلیل داده خود با آن مواجه هستند، می پردازد:
- Data Silos: ابزارLooker داده ها را از منابع مختلف به هم متصل می کند و اجازه نمی دهد داده ها در محفظه های جداگانه ذخیره شوند.
- گزارش آهسته: در دسترس بودن داده های بلادرنگ و رابط های کاربری آسان، زمان صرف شده برای تولید گزارش ها را افزایش می دهد.
- کاوش محدود داده: مدل Looker’s کاملاً سلف سرویس است که امکان سطوح بیشتری از تجزیه و تحلیل داده ها و سفارشی سازی را فراهم می کند.
- معیارهای ناسازگار: تعاریف استاندارد داده به جلوگیری از تفاوت در تعاریف که می تواند در سراسر سازمان استفاده شود کمک می کند.
- مسائل مقیاس پذیری: معماری مبتنی بر ابر چارچوبی را فراهم می کند که با افزایش اندازه داده ها به راحتی می توان آن را گسترش داد.
ویژگی های Looker که هوش تجاری را دوباره تعریف می کند
- LookML: LookML زبانی انحصاری برای Looker است که می‌تواند برای ساخت مدل‌های داده عملیاتی، پایدار و نسخه‌شده‌تر استفاده شود.
- Explores: یک رابط کاربری گرافیکی تعاملی برای جستجوی آبدار داده و تولید تجسم داده.
- عملکرد تمرینی: سایر کاربران را قادر می سازد تا با ارائه اطلاعات اضافی در مورد موضوع، نقاط داده خاص را با دقت بیشتری تجزیه و تحلیل کنند.
- تجزیه و تحلیل جاسازی شده: توانایی سیستم برای ادغام داشبوردهای Looker و/یا تجسم ها در برنامه های مختلف.
- Data Actions: به کاربران اجازه می دهد تا گردش های کاری دیگر را در سیستم های دیگر در Looker فراخوانی کنند.
ابزار Looker برای چه مواردی استفاده می شود؟
- ایجاد داشبورد و گزارش های تعاملی
- کاوش و تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف
- به اشتراک گذاری بینش در سراسر یک سازمان
- تعبیه تجزیه و تحلیل در سایر برنامه ها
- مدل سازی پیش بینی و تجزیه و تحلیل پیشرفته
نتیجه گیری
Looker نشان دهنده یک تحول مهم در دنیای ابزارهای هوش تجاری است. رویکرد مدرن آن به تجزیه و تحلیل داده ها، رابط کاربر پسند و ویژگی های قدرتمند آن را به یک انتخاب قانع کننده برای سازمان هایی تبدیل می کند که به دنبال تصمیم گیری مبتنی بر داده هستند. در حالی که چالش هایی وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند، مزایای بالقوه از نظر بینش، کارایی و دموکراسی سازی داده ها قابل توجه است.
مانند هر تصمیم مهم فناوری، ارزیابی دقیق Looker در برابر نیازهای خاص سازمان، زیرساخت‌های موجود و استراتژی داده‌های بلندمدت ضروری است. یک پروژه آزمایشی یا اثبات مفهوم را در نظر بگیرید تا به طور کامل درک کنید که چگونه Looker می تواند با پلت فرم هوش تجاری فعلی شما یکپارچه شود و آن را ارتقا دهد.
برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.
بدون دیدگاه