Eerste indruk van Looker Studio

Inhoud

Vorige week schreef ik een blogpost over mijn eerste indrukken van GoodData (Eerste indruk van GoodData). Deze week heb ik Looker Studio verkend.

Zowel Looker als Looker Studio, ontwikkeld door Google, zijn platformen voor business intelligence en gegevensanalyse. Looker is ontworpen om bedrijven te helpen gegevens te structureren met behulp van zijn eigen ‘semantische laag’ en LookML, een door Looker ontwikkelde taal voor het definiëren van dimensies en metriek in rapporten. Dit platform ondersteunt analyse, gegevensverkenning, dashboarding en biedt talloze samenwerkingsfuncties. Looker heeft echter een steile leercurve en vereist een hogere investering in vergelijking met de meeste visualisatietools.

Dit is waar Looker Studio, voorheen bekend als Google Data Studio, om de hoek komt kijken. Het is een gratis, gebruiksvriendelijke tool voor zowel analisten als eindgebruikers. Het is misschien wel de eenvoudigste tool die ik tot nu toe heb gebruikt voor datavisualisatie. Dankzij mijn bekendheid met andere Google Workspace-tools (zoals Docs en Slides) en datavisualisatieplatforms kon ik snel beginnen met het bouwen van een dashboard zonder dat ik lange tutorials of ingewikkelde documentatie nodig had. Het kostte me minder dan een uur om mijn eerste Looker Studio dashboard te maken.

Hoewel Looker Studio een uitstekend hulpmiddel is voor datavisualisatie voor beginners zoals ik, heeft het ook enkele beperkingen. Het biedt minder samenwerkingsmogelijkheden dan zijn tegenhanger Looker, het mist versiebeheer en het worstelt met grote, complexe datasets vanwege de beperkte gegevensverwerkingsmogelijkheden. Deze tekortkomingen zijn begrijpelijk voor een gratis tool en sommige kunnen worden verholpen met een pro account. Ondanks deze beperkingen vind ik Looker Studio een handig hulpmiddel om snel dashboards te maken en ik ben van plan het in de toekomst te blijven gebruiken.

Ga voor meer informatie over de verschillen tussen Looker en Looker Studio naar: Looker vs Looker Studio.

– Tessa (data viz enthousiast)

Zijn uw gegevens klaar voor de toekomst?
Flexibele dataoplossingen die met u meegroeien.

Waarom ik geloof dat elke data- en AI-oplossing een ethisch fundament nodig heeft.

In de loop der jaren heb ik geleerd dat het bouwen van data- en AI-oplossingen niet alleen een technische uitdaging is. Het is ook een...

i-spark’s samenwerking met stichting (Gelijk)waardig Herstel voor ethische data-impact.

Bij i-spark hebben we er vanaf het allereerste begin in geloofd dat data de kracht hebben om blijvende verandering teweeg te brengen, mits we er...

Slimme AI heeft nog steeds slimme data nodig

Van het automatiseren van beslissingen tot het verbeteren van klantervaringen; het biedt echte kansen. Maar niet alle AI is gelijk. Om betekenisvolle resultaten te behalen,...