Google met à jour ses solutions de Business Intelligence avec Looker et BigQuery SQL

Les nouveaux changements de produit de Google ajoutent une autre intégration précieuse de Business Intelligence sur le marché.

Les meilleures solutions commerciales sont comme les pièces Jenga – vous avez besoin des bonnes pièces pour maintenir la pile ensemble.

Les fournisseurs de solutions s’efforcent constamment de trouver les bons “éléments Jenga” pour leurs offres de business intelligence. Un fournisseur, Google, semble avoir rassemblé la bonne pile.

Google a annoncé un réalignement de ses solutions cloud sous une nouvelle sous-marque appelée Looker. Google Data Studio s’appelle désormais Looker Studio et Google présente une version payante appelée Studio Pro pour les besoins de données des entreprises.

Qu’est-ce que Looker Studio de Google ?

Looker Studio est une continuation de Data Studio, offrant les mêmes fonctionnalités qui étaient disponibles sous l’ancien surnom – et de nouvelles telles que Data Blending, que je couvre ici. Cela garde son objectif inchangé : un canevas de visualisation convivial qui intègre les données des plateformes Google telles que Google Ads, Google Analytics et Google Search Console. La page d’accueil reste le point de départ pour créer et accéder à tous vos assets Looker Studio : rapports, sources de données et explorations. Cela signifie également que les mêmes fonctionnalités d’interface utilisateur qui se connectent à diverses sources de données restent également gratuites.

L’URL de connexion à votre compte a été mise à jour pour refléter le nouveau nom — lookerstudio.google.com — ainsi que l’URL du centre d’aide. Lorsque je me suis connecté à mon compte, j’ai vu que tout se ressemblait, à l’exception du nouveau logo Looker en haut à gauche de l’écran.

Avec Looker, Data Studio marque son évolution au-delà de ses racines d’introduction de 2016 en tant que tableau de bord analytique supplémentaire. Dans un article annonçant Looker, Google note que Data Studio prend en charge plus de 800 sources de données avec 600 connecteurs. Cette quantité de support signifie que les mises à jour de la couche de données doivent aller au-delà des tâches du tableau de bord dans des visualisations en temps réel plus sophistiquées pour être utiles aux utilisateurs.

Looker Studio Pro, en revanche, est nouveau. Il s’agit d’une version dédiée aux besoins avancés de gestion d’entreprise tels que la collaboration d’équipe et les accords de niveau de service (SLA), un peu comme Google Analytics 360. Comme cette plate-forme d’analyse, Looker Studio Pro offre des fonctionnalités dédiées aux utilisateurs d’entreprise.

Deux nouvelles fonctionnalités sont les espaces de travail d’équipe et la liaison de projets Google Cloud. Les espaces de travail d’équipe sont une interface apparaissant à côté de l’interface utilisateur pour faciliter la discussion en équipe autour de la visualisation des données dans leur projet Data Studio. Chaque membre de l’équipe disposant d’un espace de travail reçoit une autorisation spécifique basée sur un rôle accordé : gestionnaire, gestionnaire de contenu ou contributeur. L’association de projets Google fournit un flux de travail d’autorisation afin que les rapports et les sources de données restent l’accès d’une organisation, plutôt que d’un seul individu. Cela permet aux actifs critiques de continuer à fonctionner même si le membre de l’équipe qui les a créés quitte l’organisation.

Google continuera à affiner Looker Studio avec des améliorations d’intégration. La première version bêta est une intégration de Google Sheets, qui devrait sortir de la version bêta en 2023. Sur son site Web, Google a noté d’autres connexions sources telles que Tableau et Power BI. Ceux-ci arrivent alors que Google avait précédemment introduit un connecteur Google Analytics 4 pour Looker Studio.

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Autres nouvelles de Google sur la Business Intelligence : BigQuery SQL

Ce n’est pas la seule consolidation annoncée par Google. Ces derniers mois, il a combiné deux de ses plateformes de données : BigQuery et Apache Spark. Les plates-formes combinées s’appellent désormais Google BigQuery SQL.

La combinaison étend la possibilité d’utiliser les procédures BigQuery avec d’autres modèles de données. Les procédures BigQuery sont une collection stockée d’instructions qui peuvent être appelées à partir de requêtes ou de procédures pour rassembler des données. Apache Spark est souvent appliqué dans des projets d’analyse exploratoire, allant de l’analyse de données ad hoc aux modèles d’apprentissage automatique.

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