我们来继续介绍Looker。 最近两三年Looker发展势头迅猛: 2014年Looker业务实现了400%的增长,当时商业客户超过250家,其中包括Yahoo! 2016年1月Looker获4800万美元C轮融资,秒针D轮才5000万美元。截止2016年11月底,Looker有约700家商业客户,其中电商占绝大多数。 Looker的战略是把主要资金用于开发,让Looker能够嵌入到其他web应用上。 说Looker已经做到了有点夸张,但在这点上,Looker做的已经相当不错了。 ?
在Looker中,可以通过Python SDK来实现这一点。设置实例的URL、客户端ID和客户端密钥的环境变量。 import looker_sdk sdk = looker_sdk.init31() 通过SDK直接获取所有可能的数据。对于Looker来说,最有用的信息是获取所有的仪表板、查询和用户。 但是,它们会公开原始数据集,比如Looker(i__looker metadata)和PowerBI(原始审计日志),或者Tableau和Domo中的预构建报告。 让我们回顾一下我们拥有的数据源: 每个可视化的表格(以Looker为例,包括仪表板和查询)。将其称为“looker_dashboard”和“looker_look”。 用户表格。 将其称为“looker_user”。 历史访问表格(原始或按可视化的最新访问日期进行聚合)。将其称为“looker_historical_access”。
商业智能工具全面评估报告 (2025年)摘要本报告对七款主流商业智能工具(Domo、Power BI、DataFocus、Tableau、Looker、Amazon QuickSight、ThoughtSpot (Google)基本介绍Looker是Google Cloud旗下的现代商业智能和数据分析平台,以其独特的LookML数据建模语言和数据库内分析架构为特色。 安全性、合规性、数据治理零售Domo, ThoughtSpotQuickSight, Power BI实时分析、多数据源集成制造业Power BI, AlteryxTableau, Looker流程自动化 、预测分析医疗健康Tableau, Power BIDomo, Alteryx数据安全、合规性、可视化科技企业Looker, ThoughtSpotDomo, DataFocusAPI集成、嵌入式分析政府机构 Power BI, TableauQuickSight, Looker成本效益、安全性、合规性教育机构Power BI, QuickSightTableau, DataFocus成本效益、易用性中小企业
Dubovskiy表示,他考察过Yellowfin商务智能、Gooddata公司和Tableau软件的可视化软件,但都不满意,最终选择了Looker Data Sciences的系统。 Dubovskiy表示,Looker系统确实能够将数据进行图形可视化,但这不是选择它的主要原因,因为很多数据可视化系统都有这个功能。 我们之所以选择Looker,是因为它专有的可以定义报告标准的LookerML语言。在这种语言下,他拥有了更多的权限,可以制作相关性更高的报告。 最近,DonorsChoose使用Looker系统出具了捐赠指数报告,这份报告揭示了很多慈善捐赠的特点,无论是对普通教育学校还是对高等教育学校。报告显示,曼哈顿、布鲁克林和芝加哥收到的慈善捐赠最多。 对于初涉数据分析的组织来说,数据可视化软件是一个不错的选择,但对于DonorsChoose这种有数据科学家团队的中型组织,就需要Looker这种更成熟的软件。
Google 旗下的 Looker 长期以语义模型 LookML 为核心能力,2025 年进一步推出 Looker MCP Server,让 Gemini CLI、Claude 等外部 AI 平台可以直接查询 Looker 的语义层(见 Google Cloud Blog Opening up the Looker semantic layer)。 docs.databricks.com/en/metric-views- Tableau Semantics & Tableau Next:tableau.com/products/tableau-next- Looker LookML 语义层:cloud.google.com/looker-modeling- Power BI Semantic Model:learn.microsoft.com/en-us/power-bi
Looker核心功能: 基于Google BigQuery的大数据分析,支持SQL建模(LookML)。 2025年与Vertex AI融合,提供零代码AI建模。 搜索式BI与合规适配 Tableau 全球化企业复杂可视化 可视化能力与社区资源 Looker Alteryx 数据科学家主导的ETL与预测分析 复杂数据处理与自动化 未来趋势: AI增强:多数工具(如Power BI、Looker
(来自百度百科) 2.Looker Looker致力于提供统一的数据环境和集中的数据治理,致力于成为数据分析者的可重用组件。 使用提取/加载/转换(ELT)方法,Looker使用户能够根据需要对数据进行建模和转换。 Looker还具有专有的LookML语言,它以可视和可重用的方式利用SQL。 可重用性概念扩展到Looker的Blocks组件,这些组件是可重用的数据连接,分析,可视化和分发实用程序。 最后,Looker还能轻松集成流行的协作和工作流工具,如Jira,Slack和Segment。
6 IBM云数据服务的Looker Blocks Looker为基于Web的商业智能平台提供了访问驻留在数据库中或者云中的数据。 去年,该公司推出了被称为Looker Blocks的可复用、可定制的业务逻辑组件,可以创建完整的业务分析查询功能。 Looker与IBM合作开发了一套Looker Blocks组件,通过利用IBM的云数据服务实现更加简化和可定制的数据分析服务。根据这两家公司所称,该组合将允许客户在数天内部署一个完整的数据平台。
IBM云数据服务的Looker Blocks Looker为基于Web的商业智能平台提供了访问驻留在数据库中或者云中的数据。 去年,该公司推出了被称为Looker Blocks的可复用、可定制的业务逻辑组件,可以创建完整的业务分析查询功能。 Looker与IBM合作开发了一套Looker Blocks组件,通过利用IBM的云数据服务实现更加简化和可定制的数据分析服务。根据这两家公司所称,该组合将允许客户在数天内部署一个完整的数据平台。
Looker SaaS & Analytics Software Looker于2012年在美国加州成立,是商业智能软件和大数据分析平台,19年6月6日,谷歌宣布将收购Looker,收购完成后将并入谷歌云部门
Redshift 集群,数据以有规律的节奏从各种来源流入,Amazon Redshift 针对批量加载和通过复制命令从 S3 加载进行了优化,我们所有的业务分析师、数据科学家和决策者都通过各种可视化工具(Looker 考虑到所有这些因素,我们得出了以下工具: Looker • Looker 是一款高级工具,可提供丰富的可视化效果,是我们所有 BI 报告的一站式平台。 • 在解决问题时Looker 的支持团队反应迅速,同时提供具有最新功能的软件升级。 Metabase • Metabase 是一个简单的开源工具,可供公司中的每个人提问和可视化数据。
我们采用了 Looker 和 Tableau 等 BI 工具,以便利益相关者可以轻松地探索数据并监控指标。但现实情况是,简单性和自助性之间总是存在权衡。 Looker 中的 Gemini 就是一个例子。Looker 归谷歌所有,因此他们将 Gemini 整合进去是很自然的事情。 Looker 构建 AI 功能的另一个优势是数据字段已经在 LookML 语义层中进行了文档化,定义了常见的连接,并在仪表板中内置了流行的指标。因此,它有很多可供学习的优质数据。 Gemini 允许用户调整 Looker 仪表板,询问有关数据的问题,甚至为对话式分析构建自定义数据代理。尽管根据我有限的实验体验,该工具经常超时,有时甚至无法回答简单问题。
我们评估了一些工具,本来最喜欢Looker,而且决定尝试一下。 不幸的是,当我们把它和MySQL连在一起时的分析结果太慢了,以至于我们没法推荐给我们的商业团队。 把Looker和Redshift链接后,性能从需要数分钟变得足以实时地在绝大多数查询上循环。这个组合太强大了,以至于我们的商业团队自己就决定用它了。 商业智能工具(Interana and Looker) 当调研商业智库工具的时候,有人介绍Interana。一个基于交互事件的、处理原生日志文件的分析解决方案。然而,这个并不是我们一开始需求的东西。 同时,Looker继续成为我们商业团队的一个重要的补充。我们的团队需要及时分析某几个时间点上数据的状态。 我们能够在几秒钟内处理十亿数量级的数据点。 一些Looker擅长的例子: 查询金融和收入数据;多种方式分切收入来理解增长的趋势 视觉化随着时间流逝的群效应(见截图右侧部分) 数据堆砌;所有满足一个标准的客户,等等。
许多供应商纷纷创办就体现了这个挑战,包括: 分析解决方案:比如ClearStory Data、Domo、Incorta、Looker、FineBI、Microsoft Power BI、Qlik、Sisense 亿美元的D轮融资 Sisense在2018年9月完成8000万美元的E轮融资 Incorta在2018年10月完成1500万美元的B轮融资 Fivetran在2018年12月完成1500万美元的A轮融资 Looker 年3月收购SnappyData Alteryx在2019年4月收购ClearStory Data Matillion在2019年6月完成3500万美元的C轮融资 谷歌在2019年6月斥资26亿美元收购Looker 谷歌和Salesforce刚斥资180亿美元收购了Looker和Tableau,那些收购基本上是针对颇具规模和收入增长的公司的市场价值收购。
Looker 提供了一个saas业务分析平台,该公司表示将通过简单的方式将企业不同来源的数据以可视化的方式呈现并共享出来。 Looker是一个基于web的BI平台,可以对广泛的数据源进行集成,包括 Amazon Redshift, Google BigQuery, HP Vertica, Cloudera Impala,Apache
---- 新智元报道 来源:informationweek 编辑:元子 【新智元导读】机器学习工程师团队负责人、Looker的首席产品官,以自己十几年的从业经历,以及对当下机器学习领域的观察和思考 Looker首席产品官Nick Caldwell,是一位机器学习从业者,有着管理ML团队十多年的经验,而他最近有点被刺激到。 他的一名初级前端工程师决定利用黑客马拉松时间,去探索机器学习。
许多供应商纷纷创办就体现了这个挑战,包括: 分析解决方案:比如ClearStory Data、Domo、Incorta、Looker、FineBI、Microsoft Power BI、Qlik、Sisense 亿美元的D轮融资 Sisense在2018年9月完成8000万美元的E轮融资 Incorta在2018年10月完成1500万美元的B轮融资 Fivetran在2018年12月完成1500万美元的A轮融资 Looker 年3月收购SnappyData Alteryx在2019年4月收购ClearStory Data Matillion在2019年6月完成3500万美元的C轮融资 谷歌在2019年6月斥资26亿美元收购Looker 谷歌和Salesforce刚斥资180亿美元收购了Looker和Tableau,那些收购基本上是针对颇具规模和收入增长的公司的市场价值收购。
Google Looker Studio中的新“LeakyLooker”漏洞可能会启用跨租户SQL查询原文:New "LeakyLooker" Flaws in Google Looker Studio 网络安全研究人员披露了Google Looker Studio中的九个跨租户漏洞,这些漏洞可能允许攻击者对受害者的数据库运行任意SQL查询,并在组织的Google Cloud环境中泄露敏感数据。 缺点是同事…… 漏洞与威胁⏰ Tue, 10 Ma 原文链接:https://thehackernews.com/2026/03/new-leakylooker-flaws-in-google-looker.html
以下是亚马逊和谷歌的招聘经理真正关心的内容: 必备技能 工具和语言 问题解决 SQL、Python/R Excel、Tableau、Power BI 数据洞察 商业思维 Looker、Data Studio 额外技巧:使用亚马逊或谷歌的产品脱颖而出 使用 谷歌趋势数据 构建一个 Google Looker Studio 报告。利用 亚马逊评论数据集 从 Kaggle 创建一个迷你案例研究。
随后,谷歌云便先后进行了三大收购案:Looker、Elastifile和CloudSimple。三次收购分别在商业智能软件和大数据分析企业云存储服务和文件存储能力几个方向来加强云计算业务。 其中,以26亿美元收购的Looker动作是Alphabet继对广告公司DoubleClick 31亿美元的收购以来金额最大的收购案,也是谷歌历史上第四大收购。 收购Looker也是谷歌云新任CEO库里安落实“多云战略(multi-cloud)”重要一步。 从最初的施密特到现在的库里安,谷歌云历任掌权者一直试图将谷歌云从市场占有率只有个位数的残局中挣出。