Welche Integrationsmöglichkeiten bietet die Looker App mit anderen Datenquellen?
- Datenbank-Anbindungen und native Konnektoren
- API-basierte Integrationen und externe Datenanbindung
- ETL- und Daten-Pipelines als Bindeglied
- Streaming-Daten und Echtzeit-Analyse
- Datenmodellierung und einheitliche Geschäftslogik
- Fazit
Datenbank-Anbindungen und native Konnektoren
Die Looker App ermöglicht eine nahtlose Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen, insbesondere mit relationalen Datenbanken und Cloud-Datenplattformen. Dank integrierter nativer Konnektoren lassen sich bekannte Datenbanken wie Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake, Microsoft Azure SQL, PostgreSQL, MySQL und viele weitere direkt anbinden. Diese direkte Vernetzung erlaubt es, Daten in Echtzeit abzufragen, zu modellieren und visuell aufzubereiten, ohne dass es einer komplexen Datenverlagerung bedarf. Looker nutzt hierbei eine intelligente Abstraktionsschicht, die es ermöglicht, unterschiedliche Datenquellen in einem einheitlichen Modell zusammenzuführen.
API-basierte Integrationen und externe Datenanbindung
Neben den nativen Verbindungen unterstützt Looker ebenfalls die Integration von Daten über APIs, was eine flexible Anbindung weiterer Systeme ermöglicht. Dadurch können Daten aus CRM-Systemen, Marketing-Tools, Webservices oder anderen Unternehmensanwendungen in den Analyseprozess eingebunden werden. Die Looker API erlaubt nicht nur das Auslesen und Aktualisieren von Daten, sondern auch die Automatisierung von Workflows und die Integration mit externen BI- oder ETL-Tools. Dank dieser Möglichkeiten ist Looker nicht nur ein Visualisierungswerkzeug, sondern ein zentrales Element in einer umfassenden Dateninfrastruktur.
ETL- und Daten-Pipelines als Bindeglied
Looker arbeitet idealerweise eng mit ETL- oder ELT-Prozessen zusammen, die dafür sorgen, dass Daten aus diversen Quellen vorab aufbereitet und in Data Warehouses eingespeist werden. Die Integration erfolgt dabei über standardisierte Schnittstellen und unterstützte Datenbanken, wodurch eine konsistente und qualitativ hochwertige Datenbasis geschaffen wird. Plattformen wie Fivetran, Stitch oder Talend werden oft als Bindeglied verwendet, um aus unterschiedlichen Quellsystemen Daten zu extrahieren, zu transformieren und in ein gemeinsames Zielsystem zu laden, das Looker dann analysiert. So lassen sich auch heterogene Datenquellen effizient zusammenführen.
Streaming-Daten und Echtzeit-Analyse
Für die Integration von Streaming-Datenquellen bietet Looker Unterstützung, indem es mit modernen Data-Warehouse-Lösungen kombiniert wird, die Echtzeit-Daten verarbeiten können. Durch die Verbindung mit Plattformen wie Apache Kafka, Google Pub/Sub oder Amazon Kinesis über vorgelagerte Systeme können kontinuierlich generierte Daten in den Analyseprozess eingebunden werden. Somit ist Looker auch in Szenarien der Echtzeit-Analyse einsetzbar, wobei es die Daten aus den zugrundeliegenden Systemen abruft und dynamisch visualisiert.
Datenmodellierung und einheitliche Geschäftslogik
Ein wesentlicher Vorteil der Integration mit diversen Datenquellen liegt in der zentralen Datenmodellierung, die Looker über die eigene LookML-Sprache bereitstellt. Damit können unterschiedliche Datenquellen harmonisiert und eine einheitliche Geschäftslogik definiert werden. Dies erleichtert die Zusammenarbeit über Abteilungen hinweg, da überall dieselbe Definition von KPI’s und Metriken gilt, unabhängig von der ursprünglichen Datenquelle. Diese Abstraktion sorgt für konsistente und vertrauenswürdige Analysen und kann problemlos auf weitere Datenquellen erweitert werden.
Fazit
Die Looker App bietet umfassende Integrationsmöglichkeiten mit einer breiten Palette von Datenquellen, die von klassischen relationalen Datenbanken über Cloud-Datenplattformen bis hin zu API-gestützten Systemen und Streaming-Daten reichen. Durch native Konnektoren, API-Anbindungen, unterstützende ETL-Prozesse und die zentrale Modellierungssprache LookML ermöglicht Looker eine flexible, skalierbare und konsistente Datenanalyse. Dies macht Looker zu einer leistungsfähigen Lösung, die sich gut in bestehende Datenarchitekturen einfügt und eine transparente sowie verlässliche Entscheidungsgrundlage bietet.