Looker helpt de metriek consistent te houden terwijl vragen evolueren en het gebruik toeneemt. Wij ondersteunen je bij het bouwen van een setup die betrouwbaar blijft naarmate meer mensen afhankelijk zijn van dezelfde gegevens.
Met LookML kunnen kerncijfers en dimensies centraal worden gedefinieerd. Inkomsten, kaartverkoop, conversie of bezoekersaantallen hebben één overeengekomen betekenis, ongeacht waar ze verschijnen.
Dit vermindert voortdurende discussies over aantallen en maakt het eenvoudiger om rapporten bij te houden naarmate het gebruik toeneemt.
Met Looker kunnen niet-technische gebruikers gegevens vrij verkennen binnen duidelijke grenzen. Bijvoorbeeld de creatieve marketeers die uw creatieve bedrijfsstrategie bepalen.
Zakelijke gebruikers kunnen nieuwe vragen stellen zonder de kernlogica te veranderen, terwijl analisten controle houden over definities en structuur.
Looker behandelt analytics als code. Modellen worden bijgewerkt, herzien en ingezet via bekende workflows.
Dit maakt de samenwerking binnen je bedrijf voorspelbaarder en vermindert toevallige veranderingen.
Metrics, dimensies en relaties worden eenmalig gedefinieerd en overal hergebruikt. Dit creëert een duidelijke scheiding tussen wat de gegevens betekenen en hoe ze worden gevisualiseerd.
Dat verschil wordt cruciaal als de rapportage zich uitstrekt over meerdere teams of merken, KPI’s in de loop van de tijd op elkaar afgestemd moeten blijven en analyses deel uitmaken van de dagelijkse besluitvorming.
Looker is een goede keuze als de rapportage groei moet kunnen weerstaan.
Het hulpmiddel past vaak goed wanneer:
- Verschillende dashboards laten vandaag verschillende cijfers zien
- Meerdere teams vertrouwen op dezelfde KPI's
Marketing, financiën, bedrijfsvoering of leiderschap hebben op elkaar afgestemde definities nodig.
- Rapportage moet geschaald kunnen worden zonder voortdurend opnieuw te moeten werken
- Analytics ondersteunen dagelijkse beslissingen.
Looker presteert het beste wanneer dashboards deel uitmaken van reguliere workflows, niet van incidentele rapportages.
Looker kan minder geschikt zijn als de rapportagebehoeften beperkt of van korte duur zijn. In die gevallen leveren lichtere tools vaak sneller waarde.
Daarom beginnen we meestal met een kort gesprek.
Focus op resultaten, duidelijkheid en betrouwbaarheid op de lange termijn.
We werken nauw samen met belanghebbenden om te begrijpen hoe het bedrijf denkt over prestaties. Deze discussies geven vorm aan de LookML modellen, zodat definities de werkelijkheid weerspiegelen in plaats van aannames.
Ons team bouwt transparante gegevensstromen, met aandacht voor testen, documentatie en stabiliteit.
Schone datasets ondersteunen betrouwbare rapportage. Power BI, Tableau en andere BI-tools ontvangen gestructureerde gegevens die zijn voorbereid voor consistente inzichten.
Databricks biedt een praktische omgeving voor het trainen en inzetten van modellen. We ondersteunen klanten met gecureerde datasets en duidelijke workflows.
We helpen om grenzen te stellen die de kerndefinities beschermen en tegelijkertijd exploratie aanmoedigen. Deze balans is cruciaal voor vertrouwen en acceptatie.
Als vragen veranderen, evolueren modellen. Wij ondersteunen voortdurende verfijning, zodat Looker uw bedrijf blijft dienen in plaats van verouderd te raken.
In samenwerking met het digitale team van Superstruct hebben we gewerkt aan het opzetten van Looker, het creëren van gedeelde logica die kan worden hergebruikt voor verschillende evenementen en tegelijkertijd flexibel genoeg blijft voor zeer verschillende operationele contexten.
Duidelijke definities, gestructureerde bedrijfslogica en leesbare modellen maakten het mogelijk om analytics op te schalen zonder het vertrouwen in de cijfers te verliezen.
Werken met Looker op schaal verandert hoe je denkt over analytics.
Ons perspectief is ook door actieve betrokkenheid bij de Looker community.
Samen met Superstruct Digital op de Looker Meetup in Amsterdam in oktober 2025 deelden we de voordelen van LookML en gedeelde semantische modellen om analyses op elkaar af te stemmen naarmate het gebruik groeit. De sessie richtte zich op wat standhoudt zodra dashboards dagelijks door veel verschillende rollen worden gebruikt.
- Bedrijfslogica structureren zodat deze na verloop van tijd leesbaar blijft;
- Voorkomen dat dashboards zich vermenigvuldigen zonder eigenaarschap;
- Definities consistent houden voor verschillende teams en use cases;
- Analytics toegankelijk maken zonder de controle te verliezen.
Onze passie zijn de gegevens van onze klanten en de inzichten die ze bieden. Wij werken samen met bedrijven en helpen hen hun gegevens om te zetten in een krachtig hulpmiddel voor groei. Het is onze rol om u te helpen snel en doelgericht te handelen en commerciële, operationele en tijdsgerelateerde doelen om te zetten in echte resultaten.
De resultaten? Efficiënte bedrijfsvoering, betere besluitvorming, en vaak een zichtbare impact op jouw resultaat.
Vragen die we vaak horen over het werken met Looker.
Looker wordt gebruikt om consistente, betrouwbare rapportages te maken voor verschillende teams door bedrijfsstatistieken één keer te definiëren en overal te hergebruiken. Het wordt vaak gebruikt voor het bijhouden van prestaties, operationele rapportage en ondersteuning van beslissingen in omgevingen waar veel mensen op dezelfde cijfers vertrouwen.
De meeste BI-tools bevatten logica in dashboards. Looker scheidt logica van visualisatie door definities in LookML te plaatsen. Dit maakt het eenvoudiger om metrieken op één lijn te houden als de rapportage groeit en vragen veranderen.
Nee. LookML is zo geschreven dat anderen het niet dagelijks hoeven aan te raken. Analisten en datateams definiëren de logica, terwijl zakelijke gebruikers gegevens verkennen via de interface met behulp van vooraf gedefinieerde statistieken en dimensies.
Ja, als modellen zorgvuldig worden ontworpen. Looker werkt goed voor niet-technische belanghebbenden omdat het de verkenning leidt via gedeelde definities in plaats van ruwe tabellen.
Looker past goed wanneer consistentie, governance en hergebruik belangrijk zijn. Het is mogelijk minder geschikt voor zeer kleine opstellingen of kortstondige rapportagebehoeften waarbij snelheid belangrijker is dan afstemming.
Looker zit bovenop een datawarehouse en bevraagt gegevens rechtstreeks. Het slaat zelf geen gegevens op. Dit maakt Looker uitermate geschikt voor moderne dataplatforms waar transformatie stroomopwaarts plaatsvindt.
Ja. De modelleeraanpak van Looker ondersteunt gedeelde logica met flexibiliteit voor lokale variatie, waardoor het geschikt is voor omgevingen met meerdere merken of regio’s.
Ja. Looker fungeert vaak als de analyse- en verkenningslaag bovenop een samenstelbaar dataplatformen consumeert gecureerde datasets zonder eigen transformaties.
Geen demo’s, geen verkooppraatjes. Gewoon een praktische discussie over hoe Looker werkt in echte omgevingen en of het past bij je rapportagedoelen.