API modernes pour workflows intégrés

Adaptez-vous aux besoins uniques de votre entreprise. Simplifiez les workflows et fournissez les données pour toutes les utilisations avec API, SDK, alertes proactives basées sur les règles, rapports planifiés, l'analytique embarquée et plus.

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Créez de meilleurs produits et monétisez les données

Fournissez aux clients les données de valeurs dont ils ont besoin pour optimiser les sources de revenus et réduire les frais. Utilisez les workflows git et l'historique des versions pour collaborer facilement à l'échelle désirée.

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Une gouvernance sécurisée véritable pour toutes les données

Fournissez une vue unifiée et exacte sur toutes vos données pour garder vos équipes synchronisées. Développez des expériences fondées sur les données en utilisant les données comme des codes avec LookML, une abstraction évoluée du SQL.

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Modernisez votre stack de technologie de données

Centralisez vos données et fournissez des informations percutantes de façon à pouvoir s'adapter à l'évolution des demandes. Optimisez les systèmes de BI traditionnels avec des données gouvernées qui unifient les équipes.

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Donnez le pouvoir aux utilisateurs, aux départements ou aux clients

Offrez des expériences de données en libre-service à tous les niveaux : exploration au niveau des rangées, visualisations interactives, organisation des données, découverte de données et plus.

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La sérénité avec une architecture sécurisée et parée pour le futur

Utilisez un hébergement multi-cloud et une architecture dans la base de données conforme avec SOC 2 Type 2, GDPR, HIPAA, et plus. Adaptez avec le chiffrement de niveau d'entreprise, l'administration, les permissions d'utilisateur et la gestion de contenu.

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Comment fonctionne notre plateforme
(en bref)

Comment fonctionne notre plateforme
(creusons un peu plus)

La différence Looker

 

Ingénieurs de données

La méthode ancienne
La nouvelle méthode

Étape 1

Effectuer des transformations importantes sur les données pour les préparer au stockage dans des bases de données anciennes impeccables. Stocker toutes vos données dans une base de données performante et moins structurée

Étape 2

Extraire un petit sous-ensemble de données, les stocker ailleurs puis les traiter pour les analyser (« ETL ») Utiliser la couche de modélisation unique de Looker pour mettre toutes les données à la disposition de tous en effectuant la transformation au moment de la requête (« ELT »)

Étape 3

Poser uniquement des questions sur les données extraites et recommencer pour toutes les nouvelles questions Poser toutes les questions sur toutes les données sans avoir à extraire de sous-ensembles pour recommencer avec de nouvelles questions. Accéder aux données sur tous les dispositifs, livrer les données pour tous les workflows, ou créer des produits de données personnalisés avec des API puissants
 

Constructeurs de produits

La méthode ancienne
La nouvelle méthode

Étape 1

Essayer de construire une application de données, être submergé par la construction et la maintenance des flux d'alimentation de données et l'authentification à partir de rien Faire confiance à un partenaire de technologies comme Looker avec une vraie gouvernance, une adaptabilité et des API modernes pour les données

Étape 2

Faire confiance à un vendeur mais être déçu par les frais énormes et la faible performance à l'échelle Construire des produits fondés sur les données au moyen de workflows, d'API et de SDK de développement modernes afin de fournir des analyses gouvernées à l'échelle aux partenaires, aux clients ou aux équipes internes

Étape 3

Abandonner en raison de la lourdeur de la maintenance requise avec un vendeur et recommencer à l'étape 1 Monétiser les données en offrant les expériences de données les plus puissantes au niveau premium
 

Consommateurs de données

La méthode ancienne
La nouvelle méthode

Étape 1

Poser une question à l'équipe des données et devoir attendre des jours voire des semaines pour avoir une réponse (l'effet d'entonnoir) Poser la question de votre choix sur les données de votre choix, et recevoir la réponse en quelques secondes

Étape 2

Tirer vos propres chiffres mais recevoir des réponses différentes par rapport à vos collègues (données chaotiques) Explorer les détails de vos résultats au niveau des rangées pour poser et répondre à chacune de vos question

Étape 3

Recommencer à l'étape 1 et tout ralentir, ou cesser de faire confiance aux données Agir directement sur les données en intégrant tous les workflows, que ce soit en planifiant un e-mail, en remplissant un billet JIRA ou en offrant une promotion, et bien plus