Seminarübersicht: Looker – Google Cloud – Grundlagen und professionelle Nutzung

Looker ist eine moderne, cloudbasierte BI- und Analytics-Plattform mit einem modellgetriebenen Ansatz. Im Seminar werden die zentralen Konzepte von Looker, die Nutzung von Explores sowie die Erstellung von Analysen und Dashboards vermittelt. Besonderer Fokus liegt auf dem Zusammenspiel aus semantischer Schicht (LookML), Governance und einem konsistenten Kennzahlenverständnis im Unternehmen.

Zielgruppen

  • Fachanwender aus Controlling, Reporting und Datenanalyse
  • BI-/Analytics-Teams in Cloud- und Data-Warehouse-Projekten
  • IT-nahe Anwender, die Looker-Modelle verstehen und sicher nutzen möchten
  • Organisationen, die von anderen BI-Tools (z. B. IBM Cognos, Power BI, Tableau) zu Looker wechseln

Lernziele

  • Grundprinzipien von Looker verstehen: Architektur, Rollen, Arbeitsweise
  • Explores sicher nutzen: Dimensionen, Kennzahlen, Filter und Aggregationen
  • Analysen erstellen und geeignete Visualisierungen auswählen
  • Dashboards erstellen, strukturieren und interaktiv nutzbar machen
  • Governance-Grundlagen in Looker einordnen (Berechtigungen, konsistente Kennzahlen)

Inhalte

1) Einführung & Überblick

  • Looker im BI- und Analytics-Stack: Positionierung und typische Einsatzszenarien
  • Architekturprinzip: Query-Generierung und Ausführung direkt im Data Warehouse
  • Rollenverständnis: Modellierung (LookML) vs. fachliche Nutzung (Explores/Dashboards)

2) Semantische Schicht & LookML (konzeptionell)

  • Warum ein semantisches Modell: Definition von Kennzahlen und Business-Logik
  • LookML-Grundidee: Views, Explores, Dimensions & Measures (Überblick)
  • Joins, Beziehungen und Auswirkungen auf Auswertungen (typische Fallstricke)

3) Arbeiten mit Explores

  • Auswahl von Feldern, Filtern, Sortierung und Limitierungen
  • Aggregation, Drill-Down, Ergebnisinterpretation
  • Ad-hoc Analysen vs. standardisierte Auswertungen

4) Visualisierungen & Dashboards

  • Visualisierungstypen und Auswahlkriterien
  • Dashboard-Erstellung: Kacheln, Layout, Filter und Interaktion
  • Best Practices: Struktur, Lesbarkeit, Performance und Wiederverwendbarkeit

5) Governance, Berechtigungen & Betrieb

  • Rollen und Rechte: Zugriff auf Inhalte, Daten und Explores
  • Governance-Ansatz: konsistente Kennzahlenlogik über LookML
  • Einordnung von Versionierung/Deployment (konzeptionell, je nach Setup)

Methodik

  • Live-Demos in Looker mit praxisnahen Szenarien
  • Geführte Übungen (Explores, Visualisierungen, Dashboards)
  • Best Practices, typische Fehlerbilder und Troubleshooting-Hinweise

Dauer & Formate

  • 1 Tag – Grundlagen (Looker-Konzepte, Explores, Dashboards)
  • 2 Tage – inkl. Governance, Modellverständnis (LookML) und Best Practices
  • Durchführung: Remote oder vor Ort

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse zu Kennzahlen, Reports und Datenstrukturen
  • SQL ist nicht zwingend erforderlich, aber hilfreich für ein tieferes Verständnis
  • (Optional) Zugang zu einer Looker-Testumgebung mit Beispielmodell

Ergebnisse

  • Sicherer Einstieg in Looker und Verständnis der zentralen Konzepte
  • Selbstständige Erstellung von Analysen und Dashboards auf Basis von Explores
  • Einordnung von Governance und Kennzahlenlogik über die semantische Schicht
  • Praxisnahe Best Practices für Struktur, Bedienbarkeit und Performance

Optionale Module

  • LookML Vertiefung (Modellierung, Joins, Measures, wiederverwendbare Definitionen)
  • Performance & Kosten: Query-Optimierung im Data Warehouse (Best Practices)
  • Embedded Analytics & APIs: Einbettung und Automatisierung (Überblick)

Termine & Preise

Auf Anfrage. Individuelle Workshops zu eigenen Use Cases und Datenmodellen sind möglich.