Integration von SQL mit Looker für die Datenanalyse

Vielleicht haben Sie schon einmal den Begriff "datengesteuert" gehört. Alle großen Unternehmen verfolgen heutzutage einen datengesteuerten Ansatz; das bedeutet ganz einfach, dass sie strategische Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen und -interpretationen treffen. Um den Prozess zu rationalisieren und wettbewerbsfähig zu bleiben, verlassen sich Unternehmen in hohem Maße auf Datenanalysen und Business Intelligence (BI)-Tools. Eine der bekanntesten und leistungsfähigsten BI-Plattformen ist Looker.

Looker, das inzwischen zu Google gehört, ist bekannt für seine Datenexplorations-, Visualisierungs- und Berichtsfunktionen. Die Datenexploration mit Looker kann über seine visuelle Schnittstelle oder durch das Schreiben von SQL-Abfragen erfolgen. SQL (Structured Query Language) ist die Standardsprache für die Verwaltung und Durchführung von Abfragen in relationalen Datenbanken. Mit Hilfe von SQL können Daten effizient abgerufen, gefiltert und analysiert werden.

Die Integration von SQL in Looker ist für die fortgeschrittene Datenanalyse unerlässlich: Sie kombiniert die Leistungsfähigkeit von Looker mit den Stärken von SQL. Obwohl die Datenexploration mit der visuellen Oberfläche von Looker das Abrufen aussagekräftiger Informationen ermöglicht, eröffnet die Integration von SQL mit Looker erweiterte Datenoperationen, wie z.B. das Erstellen komplexer Abfragen, um bestimmte Daten abzurufen und datengesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen.

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Lassen Sie mich etwas klarstellen: Sie müssen kein Entwickler oder Ingenieur sein, um SQL zu beherrschen! Als Datenanalytiker, BI-Fachmann oder jeder, der sich mit Datenmanipulation und Datenbankmanagement beschäftigt, ist die Beherrschung von SQL-Operationen eine notwendige Fähigkeit. Und wenn Looker zu Ihren täglich genutzten Werkzeugen gehört, sind SQL-Kenntnisse von großem Vorteil. Indem Sie die Synergie zwischen SQL und Looker nutzen, können Sie robuste Datenmodelle erstellen und diese Modelle mit Looker visualisieren und untersuchen.

Einrichten von Looker mit SQL

Die Integration von Looker mit SQL umfasst mehrere Schritte.

Zuerst erfolgt die anfängliche Konfiguration. Sie müssen bei Looker eingeloggt sein, bevor Sie etwas anderes tun können. Wenn Sie noch keinen Looker-Account haben, melden Sie sich für eine kostenlose Testversion an oder eröffnen Sie ein kostenpflichtiges Abonnement. Melden Sie sich dann bei Ihrem Looker-Konto an. Nach der Anmeldung werden Sie durch den Einrichtungsprozess geführt. Folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm, um grundlegende Einstellungen wie Ihre Zeitzone, bevorzugte Sprache usw. zu konfigurieren.

Nun können Sie die Verbindung zu Ihrer Datenbank einrichten. Klicken Sie auf das Zahnrad-Symbol(Admin) in der oberen rechten Ecke der Looker-Oberfläche; dadurch wird das Admin-Panel angezeigt. Navigieren Sie im Admin-Panel zum Abschnitt " Verbindungen" und klicken Sie auf "Verbindung hinzufügen". Sie werden aufgefordert, einen Verbindungsnamen zu vergeben und Ihren Datenbankdialekt (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, etc.) aus der Dropdown-Liste auszuwählen. (Wenn Sie sich nicht sicher sind, welchen SQL-Dialekt Sie lernen sollen, machen Sie sich keine Sorgen. SQL ist eine standardisierte Sprache und alle SQL-Dialekte sind untereinander verständlich. Der Wechsel von einem Dialekt zum anderen ist kein großes Problem.)

Sie werden aufgefordert, Ihre Anmeldedaten für die Datenbank einzugeben. Geben Sie als Host den Hostnamen oder die IP-Adresse Ihres Datenbankservers ein. Geben Sie als Port die Nummer des Ports ein, den Ihre Datenbank verwendet (die Standard-Ports sind in der Regel auf der Grundlage des von Ihnen gewählten Dialekts vorausgefüllt). Für die Datenbank geben Sie den Namen Ihrer Datenbank ein; für den Benutzernamen und das Passwort geben Sie den Benutzernamen und das Passwort Ihrer Datenbank ein.

Je nach Datenbank und Netzwerkeinrichtung werden Sie möglicherweise aufgefordert, zusätzliche Parameter wie SSL-Zertifikate, Verbindungszeitüberschreitungen oder spezifische Optionen für Ihren Datenbankdialekt anzugeben.

Wenn alles richtig funktioniert, speichern Sie Ihre Verbindung, indem Sie auf "Verbindung hinzufügen" klicken.

Erstellen und Ausführen von SQL-Abfragen in Looker

Sobald Sie Ihre Datenbankverbindung konfiguriert haben, können Sie mit dem SQL Runner SQL-Abfragen in Looker ausführen - eine einfache Schnittstelle, mit der Sie benutzerdefinierte SQL-Abfragen für die Datenabfrage erstellen können.

Klicken Sie in der Hauptnavigationsleiste auf Entwickeln und wählen Sie SQL Runner aus dem Dropdown-Menü. Wählen Sie die Datenbankverbindung, die Sie zuvor eingerichtet haben, und beginnen Sie dann mit dem Schreiben Ihrer Abfrage im SQL-Editor. Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf "Ausführen", um Ihre Abfrage auszuführen; die Ergebnisse werden unterhalb des Editors angezeigt.

Beispiel für den SQL-Runner von Looker

Stellen Sie sich vor, Sie möchten die zehn größten Aufträge des Jahres 2023 nach Auftragswert abrufen und die Ergebnisse in absteigender Reihenfolge anzeigen lassen. Sie könnten die folgende SQL-Abfrage schreiben:

SELECT 
  order_id,
  order_amount
FROM 
  orders
WHERE 
  order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
ORDER BY 
  order_amount DESC
LIMIT 10;

Wie Sie sehen können, bietet SQL Klauseln und Filter, die es den Benutzern ermöglichen, Abfragen zu schreiben, die ihren Bedürfnissen entsprechen. Diese Flexibilität ist sehr wichtig: Die Integration von SQL mit Looker für die Datenanalyse ermöglicht die Erstellung von aussagekräftigen Berichten und Dashboards, die auf die individuellen Geschäftsanforderungen abgestimmt sind.

SQL kann zum Beispiel verwendet werden, um Daten auf der Grundlage komplexer Filterkriterien abzurufen, mehrere Tabellen zu verbinden und komplexe Berechnungen durchzuführen, die von der Standardschnittstelle von Looker nicht direkt unterstützt werden.

Sind Sie neugierig darauf, wie man SQL-Abfragen schreibt, die in der Praxis für Geschäftsberichte verwendet werden können? Dann empfehle ich Ihnen, sich für unseren SQL Reporting Track anzumelden!

Visualisierung von Daten in Looker

Sobald Sie Ihre SQL-Abfrage geschrieben und ausgeführt haben, werden die Ergebnisse in einer Tabelle unterhalb des Abfrageeditors angezeigt. Sie können Ihre Ergebnisse aber auch auf andere Weise visualisieren. Looker wandelt die Ergebnisse von SQL-Abfragen in Visualisierungen wie Diagramme, Graphen und Tabellen um, die Sie zur Erstellung von übersichtlichen, umsetzbaren Berichten und Dashboards verwenden können.

Beispiel einer Visualisierung mit Looker

Die erste und häufigste Art der Visualisierung ist die Tabelle. Tabellen werden für detaillierte Datenansichten, zusammenfassende Berichte und Vergleiche von bestimmten Datenpunkten verwendet. Eine Tabelle könnte zum Beispiel Verkaufsdaten nach Produktkategorie anzeigen, einschließlich Spalten für Produktname, Gesamtumsatz und verkaufte Menge.

Dann gibt es noch das Balkendiagramm. Das Balkendiagramm wird verwendet, um Mengen über verschiedene Kategorien hinweg zu vergleichen. Mit einem Balkendiagramm lassen sich beispielsweise die monatlichen Verkaufszahlen für verschiedene Regionen vergleichen.

Das Liniendiagramm wird verwendet, um Trends im Zeitverlauf zu visualisieren, z. B. die Entwicklung der Besucherzahlen einer Website im letzten Jahr. Das berühmte Tortendiagramm - oder "Camembert", wie es in Frankreich genannt wird - wird verwendet, um die Zusammensetzung eines Ganzen darzustellen. Sie könnten ein Tortendiagramm verwenden, um die Verteilung der Marktanteile unter den Wettbewerbern darzustellen.

Zu den weniger gebräuchlichen Arten der Visualisierung gehört das Punktdiagramm, das vor allem dazu dient, Korrelationen zwischen zwei Variablen aufzuzeigen. Sie könnten ein Streudiagramm verwenden, um die Beziehung zwischen Werbeausgaben und Umsatzerlösen darzustellen. Zu dieser Kategorie gehört auch die Heatmap, die Datendichte und -muster hervorhebt. Sie könnten eine Heatmap verwenden, um die Kundenaktivität auf einer Website nach Tag und Uhrzeit zu verstehen.

Die Karte schließlich wird für die geografische Datenvisualisierung verwendet, z. B. für eine Karte, die die Standorte von Geschäften und die Umsatzentwicklung in einem Land zeigt.

Wenn Sie sich für Datenvisualisierung interessieren, empfehle ich Ihnen Nicole Darneys ausgezeichneten Artikel Data Visualization Using SQL: Ein vollständiger Leitfaden für Datenanalysten.

Fortgeschrittene Datenanalysetechniken

Looker bietet viele fortgeschrittene Datenanalysetechniken, mit denen Sie tiefer in die Datenexploration und -visualisierung einsteigen können.

Eine dieser Techniken ist als abgeleitete Tabellen bekannt. Abgeleitete Tabellen in Looker sind virtuelle Tabellen, die durch das Schreiben von SQL-Abfragen in LookML (Looker Modeling Language) erstellt werden. Mit ihnen können Benutzer komplexe Transformationen und Aggregationen definieren, die mit Standard-Datenbanktabellen nicht möglich sind.

Eine weitere fortschrittliche Technik sind Tabellenberechnungen. Tabellenberechnungen erleichtern die Erstellung von Echtzeitmetriken. Sie ähneln den Formeln, die wir in Tabellenkalkulationen wie Excel und Google Sheets finden. Im folgenden Beispiel wird in der letzten Spalte eine Tabellenberechnung verwendet, um drei Felder in den Daten mit der Funktion concat zu kombinieren:

Beispiel für Tabellenkalkulationen mit Looker

Mit fortgeschrittenen Datenanalysetechniken in Looker, wie dem Erstellen von abgeleiteten Tabellen und Tabellenkalkulationen, können Datenanalysten und BI-Experten tiefere und komplexere Analysen durchführen. Diese Techniken helfen dabei, neue Erkenntnisse zu gewinnen, die Dateneffizienz zu steigern und die Qualität von Berichten und Dashboards zu verbessern.

Erstellen eines einfachen Dashboards

In diesem Abschnitt erkläre ich, wie Sie mit Lookup ein einfaches Dashboard erstellen können.

Zunächst müssen Sie die wichtigsten Kennzahlen festlegen, die Sie für Ihr Dashboard verfolgen möchten. Sie können zum Beispiel die Schlüsselmetrik Umsatz verwenden, um ein Dashboard zur Umsatzüberwachung zu erstellen. Es könnte den Gesamtumsatz, den Umsatz nach Produkt, den Umsatz nach Region, die monatlichen Umsatztrends und die Top-Kunden nach Umsatz (neben anderen Metriken) enthalten.

Als nächstes müssen Sie einzelne Looks oder eine gespeicherte Abfrage mit einer Visualisierung erstellen. Jede Kennzahl wird durch einen Look dargestellt. Zu diesem Zweck erstellen Sie zunächst Ihre benutzerdefinierte SQL-Abfrage. Dann wählen Sie einen geeigneten Visualisierungstyp (z. B. ein Liniendiagramm) und speichern den Look.

Nun können Sie endlich Ihr Dashboard erstellen. Navigieren Sie zum Abschnitt Dashboard und klicken Sie auf "Neues Dashboard". Klicken Sie auf "Kachel hinzufügen", wählen Sie "Look", und wählen Sie den Look, den Sie einfügen möchten. Wiederholen Sie diesen Vorgang für alle Looks, die Sie in Ihrem Dashboard haben möchten. Dann können Sie die Kacheln per Drag & Drop auf das Dashboard ziehen und dort anordnen.

Beispiel für ein Dashboard in Looker

Weitere Ideen zur Verwendung von SQL mit Looker für die Datenanalyse

In diesem Artikel haben wir gesehen, wie wichtig die Integration von SQL mit Looker für eine effektive Datenanalyse ist - aber wir haben wirklich nur an der Oberfläche gekratzt! Wenn Sie mehr über Looker und Datenanalyse wissen wollen, empfehle ich Ihnen, die offiziellen Looker-Ressourcen zu besuchen.

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Vielen Dank für die Lektüre dieses Artikels über die Integration von SQL mit Looker für die Datenanalyse. Ich hoffe, er hat Ihnen gefallen und war nützlich für Sie. Wir sehen uns im nächsten Artikel!