Looker dashboard
Met Looker beschik je over een beheerbare, schaalbare analyselaag die meegroeit met je bedrijf. Om de volledige waarde eruit te halen, is expertise nodig in LookML, datamodellering en uw manier van werken.
Wij bieden de benodigde data-expertise, vanaf het eerste gesprek tot en met een Looker-omgeving waarop uw bedrijf kan vertrouwen.










Je kunt een punt bereiken waarop de BI-tools die je in het begin van dienst zijn geweest hun grenzen beginnen aan te geven. De gegevens zijn er, maar de infrastructuur eromheen heeft moeite om gelijke tred te houden met de vragen die het bedrijf stelt.
Looker lost dit op met LookML, een modelleertaal waarin je eenmalig omzet, marge, churn en andere zaken definieert, waarna elk dashboard in je omgeving deze definities automatisch overneemt. Als financiën en verkoop dezelfde metriek gebruiken, krijgen ze hetzelfde getal.
We bouwen het LookML-model vanaf nul op rond de manier waarop je dingen berekent en bouwen daar vervolgens de dashboards bovenop.
Sommigen evalueren Looker als de volgende stap in hun analytics setup. Ze willen iemand die kan beoordelen of hun magazijn en gegevensinfrastructuur er klaar voor zijn, het LookML-model kan ontwerpen en het kan bouwen zodat de investering loont.
Anderen hebben al een licentie voor Looker, maar de implementatie heeft te weinig opgeleverd. De dashboards bestaan, maar niemand vertrouwt de cijfers. Het LookML-model is dun of inconsistent opgebouwd. We controleren wat er is, identificeren wat er moet veranderen en herbouwen de onderdelen die het platform tegenhouden.
We zijn direct over wat elke situatie inhoudt en eerlijk over hoe lang het duurt.
De dashboards zijn wat het management elke ochtend opent. Het LookML-model maakt die dashboards betrouwbaar. Hier zie je hoe dat eruitziet als beide op de juiste manier zijn opgebouwd.
Wanneer LookML de inkomsten centraal definieert, haalt elk dashboard, Explore en gepland rapport hetzelfde cijfer op, op dezelfde manier berekend. De afstemmingsvergaderingen verdwijnen omdat er niets meer af te stemmen valt.
Met de Explore-functionaliteit van Looker kan iedereen met toegang uw gegevens snijden en filteren op basis van het LookML-model, zonder dat dit nodig is. De vangrails zijn ingebouwd in het model, zodat selfservice accuraat blijft.
Een goed gestructureerd LookML-model is gebouwd om uit te breiden. Nieuwe dimensies, nieuwe metingen en nieuwe Verkenningen komen bovenop wat er al is. U herschrijft de basis niet telkens wanneer u een productlijn toevoegt of een nieuwe markt betreedt.
Looker verplaatst de berekeningen naar uw datawarehouse. Dankzij geaggregeerd bewustzijn, PDT’s en cachingstrategieën die in het LookML-model zijn ingebouwd, blijven de queryprestaties behouden als het aantal rijen toeneemt.
Rolgebaseerde toegang betekent dat directeuren het volledige plaatje zien, projectleiders hun eigen portfolio zien en financiën zien wat ze nodig hebben. Het juiste detailniveau bereikt de juiste persoon zonder dat iemand ziet wat hij niet zou moeten zien.
Looker is warehouse-native: BigQuery, Snowflake, Databricks, Redshift. We zorgen ervoor dat de verbinding tussen uw magazijn en uw LookML-model schoon is en dat de querypatronen die we bouwen, gebruikmaken van hoe uw magazijn is geoptimaliseerd.
We beginnen met een gesprek van 20 minuten. Als u Looker evalueert, willen we weten hoe uw huidige BI-opstelling eruitziet, waar de grenzen liggen en wat uw gegevensinfrastructuur kan ondersteunen.
Als u Looker al gebruikt en het platform ondermaats presteert, willen we begrijpen wat er is gebouwd, waar de hiaten zitten en wat het bedrijf er eigenlijk van nodig heeft.
We zijn direct over wat we denken dat uw situatie vereist en eerlijk over wat het zal inhouden. Als Looker niet past bij uw situatie, dan zullen we dat zeggen.
Voordat er iets gebouwd wordt, gaan we diep in op uw gegevens: waar ze zich bevinden, hoe ze gestructureerd zijn in uw magazijn en hoe schoon ze zijn. Voor bestaande Looker-omgevingen controleren we het LookML-model, de dashboards en de toegangsinstellingen om te begrijpen wat goed is en wat er moet veranderen. Voor nieuwe implementaties beoordelen we eerst uw magazijn en maken we afspraken over de architectuur.
Dit is ook waar we de bedrijfslogica instellen. Als we het hierover eens zijn voordat we gaan bouwen, is dat het verschil tussen een LookML model dat in de loop der tijd stand houdt en een model dat zes maanden later moet worden aangepast.
Zodra we je gegevens en je metrische definities begrijpen, maken we een visuele mockup van de dashboards voordat we beginnen met het bouwen van het model. Dit laat precies zien welke weergaven worden opgenomen, hoe de lay-out is opgebouwd en welke statistieken waar verschijnen.
De dashboardstructuur beïnvloedt hoe het LookML-model moet worden ontworpen. Het kost een uur om een ontbrekende view of een verkeerd gescoped metric in dit stadium op te lossen.
Als we het eens zijn over de architectuur en de mockup is afgetekend, bouwen we eerst het LookML-model, dan de dashboards en vervolgens de toegangslaag. We werken iteratief met regelmatige controlepunten, zodat u tijdens het hele proces de voortgang kunt zien en feedback kunt geven voordat iets wordt vastgelegd.
De overdracht omvat volledige LookML documentatie, een walkthrough met degene die het model intern gaat onderhouden en enablement voor de mensen die Explores gaan gebruiken. Wij zorgen ervoor dat het platform wordt begrepen. Na de overdracht bieden we doorlopende ondersteuning voor LookML-onderhoud en modelevolutie naarmate uw gegevens- en rapportagebehoeften veranderen.
Lees hier meer over het Data team as a service hier.
Een Looker-engagement met i-spark heeft betrekking op wat uw situatie vereist, een eerste implementatie, uitbreiding en verbetering van wat er al is, enz.
Een overzicht op topniveau van de statistieken die uw leiderschap als eerste controleert: omzet, marge, groeipercentage, pijplijn en belangrijke operationele indicatoren. Gemaakt voor iemand die in dertig seconden het volledige plaatje wil zien.
Pijplijn per fase, winpercentages, dealsnelheid, omzet per segment en per account. Het dashboard dat uw verkoop- en commercieel leiderschap gebruikt om te begrijpen wat er wordt afgesloten, wat er gevaar loopt en waar ze dit kwartaal hun aandacht op moeten richten.
Retentie, churn, NRR, adoptie van functies, gebruikspatronen per cohort. Ontwikkeld voor product- en customer success executives die moeten begrijpen hoe klanten zich engageren en waar uitbreidings- of retentierisico’s ontstaan.
Zichtbaarheid op P&L, brutomarge per product of segment, kosten van goederen, budget versus actuals en kasstroomindicatoren. Ontworpen voor financiële managers die een live overzicht van de cijfers nodig hebben.
SLA-naleving, doorvoer, capaciteitsgebruik, wachtrijdiepte en incidenttrends. Het operationele overzicht dat u nodig hebt om de prestaties af te zetten tegen de gedane toezeggingen en om te zien waar de druk toeneemt.
Naast vaste dashboards bouwen we de Explores en LookML modelstructuur waarmee uw analisten hun eigen vragen kunnen stellen zonder SQL te hoeven schrijven. Geregisseerd, consistent en gedimensioneerd zodat ze snel kunnen werken.
Issue 4 | april 2026 AI ontwerpt op de achtergrond, beheert workflows, leert je voorkeuren en integreert zichzelf in de infrastructuur waar je bedrijf al op draait. Anthropic lanceerde Claude Design. OpenAI bracht GPT-5.5 uit en sloot een groot samenwerkingsverband met AWS. Google hernoemde Looker Studio terug naar Data Studio. Snowflake’s Intelligence-platform kreeg een persoonlijke […]
Wat is er gebeurd op het gebied van data en AI? Als februari ging over AI die opgroeide, dan gaat maart over AI die echt dingen doet. Het daadwerkelijk uitvoeren van pijplijnen, het detecteren van bedreigingen, het schrijven en uitvoeren van code, het voeren van een real-time gesprek in meer dan 200 landen tegelijk. De […]
Dit artikel maakt deel uit van een serie over hoe i-spark AI gebruikt in ons werk. Zie ons begeleidende artikel voor een overzicht van de drie hoofdcategorieën waarin AI wordt gebruikt: ideeënvorming, hulp bij code en gegevensanalyse. AI-ondersteund coderen is nu standaardpraktijk bij alle gegevensinitiatieven, bij het schrijven van code en het nakijken van code. […]