Por qué todo el mundo habla de Looker (y por qué deberías implantarlo en tu empresa)

Nadie niega ya la importancia de los datos y la información. Pero no es suficiente con tenerlos: es imprescindible interpretarlos. Y esa transformación de los datos en conocimiento que pueda activarse es vital para todo tipo de negocios. Lo es tanto para medianas empresas digitalizadas como para grandes compañías con un nivel maduro de tecnificación.

En efecto muchas empresas utilizan modelos de análisis dinámicos, cuyas fuentes de datos externas actualizan métricas continuamente. A menudo se trata de herramientas de Business Intelligence basadas en dashboards, gráficos e informes. Sin embargo, estas soluciones poseen dos limitaciones:

• No pueden ejecutar acciones en otros sistemas
• No ofrecen la posibilidad de que otras aplicaciones consuman los modelos de análisis

En definitiva, no permiten activar el dato de manera ágil para obtener de él un retorno a corto plazo.

Así, cuando una empresa avanza en el uso del Data, y se plantea desplegar soluciones de analítica avanzada, ha de enfrentarse a tres cuestiones:

1. Fuentes de datos. Existen múltiples fuentes, muy heterogéneas, y además algunas herramientas obligan a descargar en local los modelos de análisis. Como resultado se hace difícil trabajar con datos actualizados en tiempo real o incorporar, con mínimo impacto, nuevas fuentes en los procesos de análisis.
2. Gobierno del dato. No sólo se trata de obtener los datos, hay que asegurar su calidad. Con ello se facilita el cumplimiento con la normativa vigente y el mantenimiento de los modelos de ánalisis. Esto es: incoporar nuevos indicadores, corregir cálculos de métricas y evitar que existan diferentes versiones del dato, correspondientes a distintas áreas o departamentos de la empresa.
3. Flujos de activación. Dicho en otras palabras, poder ejecutar acciones derivadas del análisis de un conjunto de datos, como realizar campañas en el CRM, mailing, envío de SMS, etc. Hasta ahora, las soluciones tradicionales de Business Intelligence no permiten este tipo de acciones ya que están diseñadas para el descubrimiento de los datos, el análisis y la distribución de informes.

Ante este escenario, Looker se presenta como el punto de partida para una verdadera transformación en torno al Data.

Qué es Looker

Looker es una de las herramientas de Business Intelligence más avanzadas del mercado. De hecho, trasciende el concepto de Business Intelligence –ofrece mucho más como explicaremos a continuación–. Fue adquirida por Google en el año 2019 y desde entonces forma parte de los servicios de Google Cloud Platform.

Se podría definir como una plataforma unificada –Cloud Native– para el procesamiento y análisis de datos que permite activar acciones. Con Looker es posible implantar una estrategia de Análisis de Datos Gobernado, ya que centraliza todas las fuentes de datos definidas bajo unos mismo criterios, siendo accesible para cualquier departamento de la empresa. Es lo que se conoce como “democratización del dato”: cualquier usuario, sin necesidad de conocimientos avanzados en SQL o bases de datos, dispone de herramientas para acceder, explorar y analizar los datos en Looker.

Looker es una plataforma unificada de Business Intelligence, activación de datos, análisis integrado, Cloud Native, que permite implantar una estrategia de Análisis de Datos Gobernado

Posee un lenguaje de modelado propio –LookerML– de marcado ligero y flexible, lo que permite a los equipos definir:

• Las fuentes de sus datos y las transformaciones necesarias
• Cómo se comparten
• Cómo se visualizan
• Cómo se relacionan los datos y se combinan con otros para calcular las métricas empresariales

Gracias a esto, los analistas generan modelos que hacen accesibles los datos a los usuarios no técnicos. En pocas palabras, esta característica empodera a los equipos de análisis y de negocio, ya que pueden explorar los datos por su cuenta y dirigirlos hacia una necesidad específica. De igual forma, permite crear informes y dashboards personalizados para un área o requisito específico sin recurrir a perfiles especializados y sustituyendo a la amalgama de herramientas que suelen utilizarse para esta finalidad.

Por otro lado, Looker es compatible con la mayoría de bases de datos transaccionales como Oracle, SQLServer o MySQL, así como con los almacenes de datos analíticos BigQuery, Snowflake y Redshift. También hay disponibles complementos para aplicaciones y experiencias de datos personalizadas.

Ventajas que ofrece Looker

Hay tres elementos que hacen de Looker una potente herramienta que sobrepasa el concepto de Business Intelligence: Democratización del acceso al dato, único punto de verdad y activación avanzada del dato. Acerquémonos a ellos con más profundidad.

Democratización

Como ya hemos avanzado, Looker empodera a los empleados no técnicos de una compañía, que se ven capacitados para descubrir los datos y producir análisis sin necesidad del soporte de los equipos técnicos. Las tareas del departamento de Data Analysis se centran en la elaboración de los modelos semánticos, es decir, en la configuración de las normas que generarán los resultados. Estas normas incluyen de las dimensiones, agregados, cálculos y relaciones entre los datos. Por ambas partes, aumenta la obtención de conocimiento basados en los datos y en sus posibles aplicaciones para nuevos modelos de negocio.

Según un estudio realizado por Forrester, las compañías que invierten en implantar Looker obtienen un ROI del 486%, situándose el aumento del valor medio de las ventas en el 26%. Pero quizá el aspecto más llamativo del estudio, en relación a la democratización del dato, es que en estas empresas se redujo la dependencia de los equipos técnicos para los flujos de trabajo de Business Intelligence en un 99%. Por su parte, la productividad de esos flujos mejoró en un 24% y la pérdida de clientes se redujo en un 7%.

Único punto de verdad

Otro de los aspectos clave de Looker es lo que respecta al Gobierno del Dato. En muchas ocasiones, las empresas realizan copias de datos para los warehouses específicos de cada área de negocio. En otras, utilizan soluciones de Business Intelligence que permiten importar y modificar los conjuntos de datos en local. En ambos casos se propician escenarios en los que:

• No se tiene control de qué datos y modificaciones han sido aplicadas por cada departamento o área de negocio. Como consecuencia, se generan dudas sobre la confiabilidad de los datos.
• En aquellos casos en los que los equipos no trabajan con el global del Data, sino solo con una parte, se reduce el potencial de la información almacenada por la organización.
• Al trabajarse en local, el conocimiento generado no está conectado; los análisis o conclusiones a los que llegue un equipo quedarán sólo en su ámbito. Como añadido, puede ocurrir que no todos los usuarios trabajen con la misma versión de los datos.
• Las actualizaciones que se efectúen en el warehouse no llegarán a los datos trasvasados a los dispositivos locales, con lo que se corre el riesgo de trabajar con datos obsoletos y, por tanto, inválidos.

En definitiva, establecer una correcta gobernanza supone casi una tarea imposible. A lo que hay que añadir el riesgo de incumplimiento del RGPD.

Frente a esto, Looker ofrece un “único punto de verdad” o Single Source Of True (SSoT). Los datos están almacenados en una única ubicación y no se descargan o trasvasan a ningún otro equipo. Todas las operaciones, procesos de calidad, seguridad, auditoría y gestión del ciclo de vida del dato se realizan en ese único punto. De este modo:

• Los datos y métricas son los mismos para toda la organización, si bien se pueden establecer diferentes niveles de acceso y restricción en función de los roles
• Se garantiza que toda la información es accesible y confiable. No sólo en lo referente a los datos, también que todas las modificaciones y correcciones que se apliquen en los modelos de análisis estén disponibles para todos los usuarios
• El conocimiento generado se comparte, en tiempo real, entre el total de usuarios con acceso, así como la posibilidad de activar acciones.
• Como todo el ciclo de vida del dato se gestiona desde el SSoT, los usuarios siempre trabajarán con la versión más actualizada

Activación avanzada del dato

El elemento más diferenciador de Looker es la posibilidad de crear acciones directamente gracias a Data Actions y Action Hub. En otras herramientas, incluso las más potentes de Business Intelligence, es imposible ejecutar acciones para sacar rendimiento de esos datos. Es decir, obtenemos el análisis y la visualización pero si queremos poner los datos a trabajar, debemos acudir a herramientas externas, perdiendo inmediatez.

En Looker, sin embargo, se pueden implementar acciones personalizadas con NodeJs y cuenta con conexión vía API a muchos servicios ya presentes en las empresas. Podrás, por ejemplo:

• Enviar segmentos y audiencias directamente a Google Ads
• Compartir información a través de Slack para que otros la evalúen
• Crear una nueva tarea en Jira
• Incluir clientes en una campaña en Salesforce
• Enviar listas de usuarios a Marketo para campañas
• Distribuir mails o SMS personalizados a segmentos concretos de clientes

En resumen, con Data Actions y Action Hub los equipos de Marketing y Negocio de una empresa pueden realizar tareas dentro herramientas sin salir de Looker.