آیا Looker BI یک ابزار است؟
Google’s Looker یک ابزار هوش تجاری مبتنی بر ابر است که به شما کمک می‌کند داده‌هایی را کاوش کنید، به اشتراک بگذارید، و تجسم کنید که تصمیمات تجاری بهتری را اتخاذ می‌کند. Looker پلتفرمی است که به شما امکان می دهد گزارش ها را سریع و هوشمندانه ایجاد و به اشتراک بگذارید. این به هر کسی در کسب و کار شما اجازه می دهد تا به سرعت در مورد مجموعه داده های شما اطلاعاتی را تجزیه و تحلیل و پیدا کند.
با پلتفرم Looker، می‌توانید چیزی بیش از یک ابزار هوش تجاری (BI) داشته باشید. شما می توانید تجزیه و تحلیل Looker، یک پشته داده مدرن، ادغام، ویژگی های توسعه برنامه، خدمات حرفه ای جامع و پشتیبانی در سطح جهانی را به دست آورید.
به ارزش‌های اصلی Looker به‌عنوان ابزار مدرن BI نگاهی عمیق بیندازید:
قبل از فرو رفتن در پیچیدگی های Looker BI، درک ارزش های اصلی که رویکرد آن به هوش تجاری (BI) را تعریف می کند، ضروری است:
1. API-first و Cloud Native ادغام:
Looker برای ادغام یکپارچه در گردش‌های کاری موجود، با تأکید بر رویکرد اول API و مبتنی بر ابر طراحی شده است.
2. مدل‌سازی معنایی و حکمرانی:
Looker با یک لایه مدل‌سازی معنایی، مدیریت داده‌ها را در سطح سازمانی تضمین می‌کند و ثبات و دقت را ارتقا می‌دهد.
3. معماری درون پایگاه داده:
دسترسی به داده های بلادرنگ سنگ بنای معماری Looker است که کاربران را قادر می سازد بر اساس آخرین اطلاعات تصمیم گیری کنند.
- داشبورد واحد، چندین تجربه:
Looker تجربیات متنوع را در یک داشبورد ادغام می کند و رابط کاربری را ساده می کند و همکاری را تقویت می کند.
- مجموعه داده های غنی و کنترل شده:
کاربران می توانند از مجموعه داده های غنی و کنترل شده بدون نیاز به یادگیری ابزارهای جدید استفاده کنند و از انتقال یکپارچه به Looker BI اطمینان حاصل کنند.
- معیارهای استاندارد استاندارد شده:
Looker استفاده از معیارها و تعاریف رایج استاندارد شده را ترویج می کند و ثبات را در سراسر سازمان تسهیل می کند.
- بینش یکپارچه:
Looker اجازه می دهد تا با API های شخص ثالث ادغام شود و ترکیب API ها و افزودن قابلیت های AI/ML به برنامه ها را ممکن می سازد.
- سفارشی سازی و شخصی سازی:
کاربران می توانند تجربه Looker خود را سفارشی کرده و شخصی سازی کنند و آن را مطابق با نیازهای خاص خود تنظیم کنند.
Embedded BI:
Looker ادغام بینش ها را از طریق تجزیه و تحلیل دو تعبیه شده در برنامه های موجود تسهیل می کند و تجربه کاربر را افزایش می دهد.
موارد مورد استفاده Looker:
Looker BI تأثیر تحول آفرین خود را در صنایع مختلف با نتایج ملموس نشان داده است:
عملکرد کانال با Looker:
Looker BI همه داده‌های عملکرد بازاریابی شما، از جمله نمایش تبلیغات، ترافیک وب‌سایت و داده‌های مشتری را در یک کنسول مرکزی برای تیم بازاریابی شما یکپارچه می‌کند. می توانید داده های Google Analytics 360 (GA360) یا Google Analytics 4 (GA4) را به همراه داده های Google Marketing Platform (GMP) در BigQuery در کنار مجموعه داده های شخص اول خود ادغام کنید. این به Looker امکان می‌دهد تا بینش‌های بی‌درنگ درباره عملکرد کانال شما و تعامل کاربر ارائه دهد.
ارزش طول عمر مشتری (CLV):
Looker BI می تواند به ایجاد مدل های ارزش مادام العمر مشتری برای بهبود تجربیات شخصی مشتری و افزایش ROI کمک کند. از BigQuery ML یا AutoML برای ایجاد لیستی از مشتریان سودآور بر اساس ارزش طول عمر مشتری پیش بینی شده استفاده کنید، که می تواند به طور یکپارچه در پلتفرم های بازاریابی برای استراتژی های هدفمند ادغام شود.
مدل سازی تمایل:
بخش‌هایی از مخاطبان ایجاد کنید که تمایل به انجام اقدامات خاصی مانند خرید، ثبت‌نام یا سرکوب کردن دارند، و استراتژی‌های تبلیغاتی خود را برای دستیابی مؤثر به آنها تنظیم کنید. برای ساخت و استقرار مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای این منظور، از خطوط لوله‌های Vertex AI، BigQuery Machine Learning (BQML) و XGBoost پلتفرم Google Cloud استفاده کنید.
تجزیه و تحلیل مشارکت درآمد:
تجزیه و تحلیل مشارکت درآمد یک تکنیک قدرتمند است که به شما امکان می دهد عوامل مختلفی را که بر درآمد کل شما تأثیر می گذارند تجزیه و تحلیل و درک کنید. این تجزیه و تحلیل می تواند به شما در تجزیه و تحلیل محرک های درآمد مانند کانال های فروش، محصولات، دستگاه ها و مناطق برای بهینه سازی استراتژی های سودآوری کمک کند.
Looker داده‌ها را ادغام می‌کند و تجزیه و تحلیل کامل رفتار کاربر، نرخ تبدیل، اندازه سبد خرید، میانگین قیمت‌ها و تأثیر آنها بر درآمد را تسهیل می‌کند. برای به دست آوردن درک عمیق تر از این رابطه و تصمیم گیری های مبتنی بر داده، ما یک بلوک Looker ایجاد کرده ایم که به ما قدرت می دهد تا بینش هایی را از داده ها استخراج کنیم.
نقاط درد نشان داده شده توسط Looker BI:
Looker BI به نقاط درد رایج می پردازد:
1. سیلوهای داده:
Looker چالش داده‌های ذخیره‌شده در مکعب‌ها یا سیلوهایی را که فاقد اعتماد در سراسر سازمان هستند، حل می‌کند.
به عنوان مثال، یک شرکت چند ملیتی با عملیاتی که در چندین منطقه فعالیت می کرد، در تجمیع داده ها از دفاتر منطقه ای مختلف با چالش هایی مواجه شد. لایه مدل‌سازی معنایی Looker یک نمای یکپارچه از داده‌ها ارائه می‌دهد، سیلوها را تجزیه می‌کند و معیارهای ثابت را در سراسر سازمان تضمین می‌کند.
2. سربار داشبورد:
این نیاز به داشبوردهای متعدد برای موارد استفاده مختلف را از بین می برد، هزینه های سربار را کاهش می دهد و دسترسی به داده ها را ساده می کند.
به عنوان مثال، در بخش مراقبت های بهداشتی، یک شبکه بیمارستانی بزرگ با موضوع داشبوردهای متفاوت برای سوابق بیماران، معیارهای مالی و داده های عملیاتی مواجه شد. رویکرد تک داشبورد Looker BI به بیمارستان اجازه داد تا این منابع متفاوت را ادغام کند و دید جامعی را برای تصمیم گیرندگان فراهم کند. این نه تنها سربار داشبورد را کاهش داد، بلکه کارایی تصمیم گیری را نیز بهبود بخشید.
3. منحنی یادگیری:
Looker با مسئله ابزارهای گران قیمت سلف سرویس با منحنی یادگیری قابل توجهی مقابله می کند و تجربه کاربرپسندی را تضمین می کند.
به عنوان مثال، یک مؤسسه آموزشی که به دنبال افزایش قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌های خود بود، به دلیل منحنی یادگیری تند ابزارهای BI موجود، با مقاومت مواجه شد. رابط کاربر پسند Looker BI و پشتیبانی آموزشی گسترده به این مؤسسه اجازه می دهد تا کارکنان خود را با بینش داده ها بدون نیاز به آموزش گسترده توانمند کند. این منجر به پذیرش سریع‌تر و بهبود تصمیم‌گیری در بخش‌ها شد.
4. ادغام جستجوگر:
تطبیق پذیری Looker از طریق ادغام آن با پلتفرم های مختلف بیشتر تقویت می شود. خواه Google Cloud، Azure، AWS یا سایر خدمات ابر برجسته باشد، Looker BI یک تجربه قابل اعتماد و قابل اعتماد را تضمین می کند. علاوه بر این، ادغام بومی با تبلیغات گوگل و تبلیغات فیس بوک، سازمان ها را قادر می سازد تا فرآیندهای بازاریابی مجدد را ساده کرده و تصمیمات مبتنی بر داده را اتخاذ کنند.
یک شرکت تجارت الکترونیک را در نظر بگیرید که از ادغام بومی Looker با تبلیغات گوگل و فیس بوک استفاده می کند. با اتصال یکپارچه داده‌های عملکرد بازاریابی با تجزیه و تحلیل Looker، این شرکت بینش‌های بی‌درنگ در مورد نمایش تبلیغات، نرخ کلیک و معیارهای تبدیل به دست آورد. این ادغام نه تنها استراتژی های بازاریابی را بهینه کرد، بلکه تجربه کلی مشتری را نیز افزایش داد.
مخاطبان را برای Looker BI هدف قرار دهید
شناسایی مخاطبان مناسب برای Looker BI برای اجرای موثر آن بسیار مهم است. این ابزار به موارد زیر پاسخ می دهد:
تحلیلگران داده:
Looker یک پلت فرم قدرتمند برای کاوش، تجزیه و تحلیل و تجسم در اختیار تحلیلگران داده قرار می دهد.
یک تحلیلگر داده در یک سازمان خرده‌فروشی را در نظر بگیرید که وظیفه دارد روند فروش و بهینه‌سازی موجودی را شناسایی کند. رابط بصری Looker و قابلیت‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته به تحلیلگر قدرت می‌دهد تا داشبوردهای پویا ایجاد کند، که امکان نظارت در زمان واقعی بر عملکرد فروش، گردش موجودی، و ترجیحات مشتری را فراهم می‌کند.
متخصصان هوش تجاری:
متخصصان BI می توانند از ویژگی های Looker برای یکپارچه سازی یکپارچه و تجزیه و تحلیل پیشرفته استفاده کنند.
در بخش مالی، متخصصان هوش تجاری با چالش جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف برای گزارش‌دهی نظارتی دست و پنجه نرم می‌کنند. رویکرد اول API Looker به این متخصصان اجازه داد تا Looker را به طور یکپارچه با منابع داده موجود ادغام کنند و خطاهای گزارش را کاهش دهند و از انطباق اطمینان حاصل کنند.
تصمیم گیرندگان:
مدیران و تصمیم گیرندگان از داشبورد کاربر پسند Looker و بینش بلادرنگ بهره می برند.
مدیر عاملی را در نظر بگیرید که یک شرکت چند ملیتی را رهبری می کند که به دنبال بهینه سازی کارایی عملیاتی در واحدهای مختلف تجاری است. داشبورد تلفیقی Looker یک دید جامع از شاخص‌های کلیدی عملکرد را در اختیار مدیرعامل قرار می‌دهد و امکان تصمیم‌گیری آگاهانه را فراهم می‌کند.
مقاله های مرتبط:
1- IBM SPSS Modeler چیست و چه کاربردی دارد؟
2- معرفی پلت فرم خدماتی Snowflake
3- تکنیک های مدل سازی در تحلیل کسب و کار با R
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها