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Google Cloud : analyse de la science des données avec Looker
Une préparation des données plus rapide peut signifier une efficacité améliorée et un retour sur investissement plus rapide. Et avec Looker de Google Cloud, cela s’avère facile et intuitif. Looker : qu’est-ce que c’est ? […]
Ce que vous allez découvrir
- Looker : qu'est-ce que c'est ?
- Les caractéristiques de Looker
- Les points forts
Google Cloud : analyse de la science des données avec Looker
Une préparation des données plus rapide peut signifier une efficacité améliorée et un retour sur investissement plus rapide. Et avec Looker de Google Cloud, cela s’avère facile et intuitif.
Looker : qu’est-ce que c’est ?
Looker n’est pas qu’un simple outil de BI. Il s’agit d’une plateforme de données complète, ce qui signifie que vous pouvez l’utiliser dans le cadre d’un workflow de science des données. Il est capable de transformer les entrées utilisateur basées sur l’interface utilisateur graphique (GUI) en requêtes SQL, puis de les envoyer directement à la base de données en mode direct. Il offre aux utilisateurs de nombreuses visualisations et options de personnalisation adaptées à leurs besoins uniques. La plate-forme prend en charge plusieurs sources de données et méthodes de déploiement afin que vous puissiez les utiliser pour tous vos besoins analytiques sans compromettre la transparence, la fiabilité, la sécurité ou la confidentialité de vos données, ce qui en fait le bon choix pour les besoins critiques.
Il vous permet d’alimenter votre modèle analytique avancé avec votre jeu de données nettoyé afin que vous puissiez passer votre temps à créer des modèles au lieu de manipuler des données.
Looker peut fournir des données gouvernées, de sorte que les métriques dont vous avez besoin sont prédéfinies, réutilisables et fiables. Cela peut faciliter la collecte, la combinaison et l’alimentation de données provenant de sources connectées directement vers vos modèles d’analyse avancés.
Les caractéristiques de Looker
La plate-forme d’informations Looker aide les groupes à visualiser les informations provenant de différentes sources telles que MySQL, Amazon Web Services, etc. Elle propose également des appareils de BI et installe le système d’analyse Looker dans les applications. Il utilise l’IA pour enquêter et trouver des connexions d’informations, ce qui permet aux examinateurs de faire et de gérer des rencontres d’informations personnalisées à l’aide de LookML.
- Analytics & BI : présentez des tableaux de bord pour une enquête supplémentaire prévisible de haut en bas. L’accès à des informations fiables permet aux groupes de recueillir de nouveaux résultats pour une documentation plus précise. Les analyses de Looker sont accessibles avec des instruments tels que des API, des SDK et une bibliothèque pour aider les concepteurs à se concentrer sur la création d’applications plutôt que sur la création d’appareils de BI personnalisés.
- Effectuez une analyse prescriptive avec des instruments traditionnels : de la simple rechute pour l’estimation, à k implique le regroupement pour la division client en utilisant les méthodes et les instruments que vous comprenez et que vous souhaitez fabriquer et les modèles d’IA qui donnent vos requêtes les plus remarquables. Fournis des blocs de code d’investigation avec des conceptions SQL adaptables à vos besoins particuliers.
- Flux de travail axés sur l’information : renforcez vos processus de travail avec de nouvelles informations solides. Looker offre aux groupes réunis l’accès aux réponses qu’ils doivent apporter avec des résultats efficaces. Il se coordonne avec d’énormes informations et bases de données.
- Applications personnalisées : créez des applications personnalisées qui véhiculent des services d’information aussi intéressants que votre entreprise. Les accords d’analyse implantés de Looker fournissent à vos clients les informations dont ils ont besoin pour s’occuper d’entreprises allant de la vente au détail aux soins médicaux. Personnalisation extraordinaire, polyvalente et intuitive.
Les points forts
Outre la capacité de préparer efficacement les données pour la modélisation Data Science, Looker offre divers autres avantages :
- fusionner les résultats : fonctionnalité permettant de combiner des données provenant de plusieurs sources et de créer une vue analytique unique ;
- flux de résultats : possibilité de diffuser et d’interroger de gros volumes de données en temps réel et de les utiliser dans la modélisation de la science des données ;
- fonctions statistiques : les utilisateurs peuvent effectuer des opérations statistiques avancées et complexes directement dans Looker ;
- analyses suggérées : des suggestions relatives aux analyses, aux blocs et aux tableaux de bord sont fournies sur la page d’accueil de l’utilisateur pour garantir la facilité d’utilisation ;
- R SDK : les données de R et R Studio peuvent être facilement exploitées grâce à la prise en charge de l’intégration de Looker pour R ;
- connexions Python : les blocs de données et de code des blocs-notes Python et Jupyter peuvent être facilement exploités grâce à la prise en charge des blocs-notes Jupyter sur Looker.
La plate-forme d’analyse d’informations de Looker et Google Cloud offre plus de choix pour vous aider à transmettre davantage en utilisant de nouvelles informations solides. Looker sous-tend de nombreuses sources d’information et techniques d’envoi, offrant davantage d’alternatives sans se contenter de la clarté, de la sécurité ou de la protection.
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Thierry VANOFFE, consultant, formateur, coach Google Workspace CEO de Numericoach, leader de la formation Google Workspace en France. Passionné par Google, ce blog me permet de partager cette passion et distiller tutos, trucs, astuces, guides sur les outils Google. N'hésitez pas à me solliciter pour vos projets de formation.
