Architectures

Nền tảng multi cloud linh hoạt mở rộng quy mô dễ dàng để đáp ứng khối lượng dữ liệu, truy vấn theo nhu cầu và chiến lược doanh nghiệp.

Traditional Business Intelligence Programs: Được thiết kế cho các cơ sở dữ liệu cũ, yêu cầu quy mô thiết lập, bảo trì và giới hạn chuyên biệt khi khối lượng dữ liệu tăng lên.

Khi một câu hỏi được đặt ra, Looker sẽ viết một truy vấn trực tiếp vào database cơ bản. Browser-based experience: loại bỏ nhu cầu cài đặt và bảo trì phần mềm.

Extract-Based Self Service Tools: Trích xuất dữ liệu hoặc cubes thường được yêu cầu, dữ liệu có thể trở nên cũ. Desktop software tạo thêm chi phí quản trị và CNTT

Mô hình ngữ nghĩa của Looker hỗ trợ cộng tác: phiên bản được kiểm soát và cho phép doanh nghiệp xác định dimension hoặc phép đo lường để chuẩn hóa chỉ số, điều này giúp giảm nhu cầu cập nhật chỉ số theo cách thủ công.

Data Visualization Software: Business logic thường được quản lý thông qua SQL thủ công được viết bởi các nhà phân tích, điều này hạn chế việc sử dụng lại và khả năng kiểm tra.

Looker tận dụng các khả năng của cloud native ML như Google BQML hoặc Amazon Sagemaker mà không cần định vị lại hoặc di chuyển dữ liệu, đồng thời cung cấp cho khách hàng và người dùng tính minh bạch và kiểm soát mô hình.

Automated Machine Learning Solution: Các thuật toán thường bị khách hàng và người dùng ẩn và không thể truy cập được

Customization & Integration

API, SDK và công cụ dành cho nhà phát triển mạnh mẽ mang đến cơ hội embeded analytics và tạo trải nghiệm dữ liệu mới.

Data Visualization Software: Trọng tâm xây dựng biểu đồ có thể làm giảm các tùy chọn tùy chỉnh, tích hợp và quy trình làm việc

Framework phát triển phong phú cho phép doanh nghiệp xây dựng các sản phẩm sáng tạo và kiếm tiền từ dữ liệu

Automated Machine Learning Products:  có các công cụ hạn chế việc nhúng phân tích vào quy trình công việc và tạo trải nghiệm dữ liệu mới.

Workflow & Reporting

Nhóm dữ liệu tạo trải nghiệm dữ liệu được cá nhân hóa để người dùng có thể sử dụng thông tin chi tiết trong bảng điều khiển, ứng dụng kinh doanh, Slack, v.v.

Traditional Business Intelligence: tập trung vào việc xây dựng các báo cáo và bảng điều khiển đặc biệt/lặp đi lặp lại hơn là các chiến lược

Centralized modeling layer tạo môi trường đáng tin cậy để người dùng tương tác — mà không cần trích xuất dữ liệu hoặc kiến ​​thức về SQL

Automated Machine Learning Products: Khả năng BI cơ bản xung quanh việc trực quan hóa và khám phá dữ liệu

Dynamic dashboard cho phép doanh nghiệp khám phá dữ liệu cơ bản cho các câu hỏi mới và giúp cung cấp tính minh bạch để cải thiện quá trình ra quyết định.

Extract-Based Self Service Tools: Các nhóm dữ liệu có thể dành hàng giờ để chuẩn bị dữ liệu để phân tích và cập nhật các trích xuất và khối dữ liệu

Ease of use

Analytics có thể được nhúng hoặc tích hợp trong quy trình công việc, cung cấp cho người dùng quyền truy cập theo yêu cầu vào thông tin chi tiết có liên quan.

Traditional BI: thường không có trong quy trình làm việc hàng ngày và các công cụ cộng tác, người dùng phải mở công cụ phân tích để xem báo cáo.

Universal semantic model đơn giản hóa dữ liệu phức tạp cho end-users với danh mục được quản lý, pre-define chỉ số kinh doanh và built-in transformation khi được truy vấn.

Extract-Based Self Service Tools: Business logic thường tồn tại trong các tệp giải nén cục bộ, điều này làm tăng chi phí CNTT và xảy ra lỗi đồng bộ hóa.