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Looker Blocks: Acelera el análisis de datos con Looker

Looker Blocks: Acelera el análisis de datos con Looker

El Big Data se ha convertido en un activo cada vez más importante para las empresas porque entienden que es clave para hacer negocio y para crecer. Según Markets and Markets, se espera que este mercado crezca de los 162,6 mil millones de dólares en 2021 a los 273,4 mil millones de dólares el año 2026. En este contexto, las empresas apuestan, con más frecuencia, por herramientas que les permitan acelerar el análisis de los datos porque entienden que son imprescindibles para tomar decisiones más rápido y ser más competitivas.

Si tu empresa necesita acelerar la analítica de datos, la mejor opción es Looker Blocks.

¿Qué son Looker blocks? 

Looker Blocks son modelos de datos pre construidos para patrones analíticos comunes y fuentes de datos que actúan como punto de partida para el modelado de datos rápido y flexible en Looker.

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Es la mejor solución que tiene a tu disposición tu empresa para reutilizar el trabajo que otros ya han hecho en lugar de comenzar desde cero. Desde patrones de SQL optimizados hasta modelos de datos completamente construidos.

Una herramienta clave en analítica de datos que admite la personalización de los bloques según las especificaciones exactas que necesitas.

¿Qué tipos de Looker Blocks puedes utilizar para la analítica de tu empresa? 

Tienes a tu disposición diferentes Looker Blocks en el Marketplace de Looker y la mayoría de los que se pueden encontrar en este lugar requieren cierta personalización para adaptarse al esquema de datos de tu empresa.

La excepción a esta norma son los bloques de datos, los más sencillos de implementar, pero que no se pueden personalizar.

1.- Bloques de datos: Estos incluyen conjuntos de datos públicos y modelos LookML completos y, simplemente, requieren copiar el modelo LookML del repositorio de GitHub para acceder a las tablas modeladas.

2.- Aplicaciones de recopilación de datos: Estas aplicaciones, como Segment y Snowplow, rastrean eventos en un formato relativamente estandarizado. Esto hace posible crear patrones de diseño en plantillas, capaces de limpiar, transformar y analizar datos, que pueden ser empleados por cualquier cliente que use estas aplicaciones.

3.- Otras aplicaciones web: Aplicaciones como Salesforce permiten agregar campos personalizados para los usuarios internos, lo que genera datos en un formato menos estandarizado. Para poner en marcha el análisis, se pueden generar plantillas de parte del modelo de datos. Pero, hay que tener en cuenta que se deberá personalizar la parte no estandarizada.

4.- Bloques para información comercial general. Estos son patrones de diseño de SQL o LookML optimizados que son independientes de la fuente de datos y que permiten, por ejemplo, analizar el valor de por vida de un cliente a lo largo del tiempo. Hay algunas suposiciones integradas en estos patrones, pero se pueden personalizar para que coincidan con las necesidades comerciales específicas. Estos patrones reflejan el punto de vista de Looker sobre la mejor manera de realizar ciertos tipos de análisis.

¿Por qué necesita tu empresa utilizar Looker Blocks para el análisis de datos? 

Looker Blocks incluye modelos de datos completamente integrados, visualizaciones personalizadas y otros códigos para ayudar a que los datos estén disponibles para el análisis tan pronto como estén accesibles.

Esta solución le ofrece a tu compañía, por lo tanto, un tiempo de comprensión más rápido y simplifica el proceso de aprovechar nuevos datasets compartidos.

Si quieres modernizar el análisis de datos, y acelerar su implementación, Looker se presenta como una herramienta perfecta para ello.

 

Moderniza el análisis de datos con Looker

 

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