En este artículo, nos centraremos en Looker vs Data Studio y compararemos estas dos plataformas de 5 criterios principales para que pueda tomar una mejor decisión sobre cuál de estas herramientas de BI es la más adecuada para cumplir con sus objetivos comerciales.
La comparación girará en torno a los siguientes aspectos: precio, integración de fuentes de datos, implementación, modelado de datos y capacidades de análisis.
Google Data Studio ahora es Looker Studio
Actualizado: A partir de diciembre de 2022, Google ha cambiado el nombre de «Google Data Studio» a «Looker studio», después de adquirir Looker a principios de este año. El objetivo de Google era unificar todas sus herramientas de inteligencia empresarial bajo la marca Looker y hacer que Looker ahora sea la cara de todos los programas de análisis de datos de Google Cloud existentes. Con este cambio, los usuarios de Looker Studio ahora pueden usar modelos de datos de Looker y aprovechar la capa de modelado de Looker para combinar orígenes de datos.
Looker Studio también viene con un nuevo plan: Looker Studio Pro, que se rumorea que cuesta $ 7 / usuario / mes, diseñado para usuarios más avanzados a nivel empresarial con herramientas de colaboración adicionales y acuerdos de nivel de servicio.
En un futuro próximo, tanto el estudio Looker como Looker podrían seguir siendo independientes entre sí en términos de desarrollo de productos, aunque con una mayor integración entre esos dos. Por lo tanto, los puntos de comparación destacados en este artículo siguen siendo relevantes.
Echemos un vistazo a la tabla siguiente para obtener una comparación de características de alto nivel entre Data Studio y Looker:
| Funciones | Estudio de datos | Looker |
| Precio | Gratis | Desde USD3K por mes |
| Integración de orígenes de datos | SQL y no SQL | .SQL |
| Combinación de orígenes de datos | Sí | Sí |
| Totalmente alojado en la nube | Sí | Sí |
| Implementación local | No | Sí |
| Implementación de Linux / Windows | No | No |
| Modelado de datos básico | Sí | Sí |
| Modelado de datos avanzado | No | Sí |
| Análisis predictivo | No | Sí |
| Soporte de lenguajes de programación | Sí | Sí |
| Análisis integrados | Sí | Sí |
| Versión gratuita | Sí | No |
| Compatibilidad con SQL | Sí | Sí |
| Acceso a la API | Sí | Sí |
| Visualización personalizada | Sí | Sí |
1. Precios
¿Cuál es la estructura de precios de Data Studio?
A partir de este momento, Looker Data Studio es gratuito para todos los usuarios. Todo lo que necesitas es una cuenta de Google. Para comenzar, simplemente vaya a datastudio.google.com donde puede comenzar a crear su primer tablero.
Después de cambiar de Google Data Studio a Looker Studio, también viene con un nuevo plan: Looker Studio Pro, que se rumorea que cuesta $ 7 / usuario / mes, diseñado para usuarios más avanzados a nivel empresarial con herramientas de colaboración adicionales y acuerdos de nivel de servicio.
¿Cuál es la estructura de precios de Looker?
Looker es generalmente una solución costosa de nivel empresarial. Está diseñado para empresas con requisitos de datos avanzados y casos de uso. El costo de Looker estará entre USD 3000 y USD 5000 por mes para 10 usuarios. Esto es solo una estimación, ya que Looker ofrece precios personalizados basados en los requisitos de la organización.
2. Integración de fuentes de datos
2.1. ¿Cómo funciona la integración de datos en Data Studio?
- Tipos
de fuentes de datos Dado que Data Studio es un producto de Google, existen varias integraciones nativas con fuentes como Google Analytics, Google Ads, Google Sheets, BigQuery, Cloud Storage y muchas más. Además, hay más de 400 conectores de socios disponibles que le permiten conectarse a fuentes de datos como Adobe Analytics, JASON y Facebook. Una cosa interesante acerca de los conectores de estudio de datos es que puede crear el suyo propio si no puede encontrar el adecuado para su caso de uso. Tenga en cuenta que, a diferencia de muchas otras herramientas de BI que requieren una fuente de datos SQL para estar conectada, Google Data Studio puede conectarse a fuentes de datos basadas en SQL y noSQL. - Combinación de orígenes
de datos Algunos de ustedes pueden preguntar: ¿Puedo combinar varias fuentes de datos en un panel para crear tablas y gráficos? La respuesta es sí. En Data Studio, hay una opción llamada combinación de datos, que es básicamente una combinación externa izquierda que le permite crear gráficos basados en múltiples fuentes de datos. Puede combinar hasta 4 fuentes de datos. Para unir los datos, cada origen de datos de la combinación debe compartir un conjunto de una o más dimensiones, conocido como clave de unión. Es importante tener en cuenta que esta operación solo se realiza a nivel de informe y no las verá en la página principal de las fuentes de datos.
2.2. ¿Cómo funciona la integración de datos en Looker?
- Tipos de orígenes de datos: Necesita una base de datos SQL para integrar el origen de datos con Looker. Esto significa que cualquiera que sea el formato en el que se encuentren sus datos sin procesar, debe transferirlos a una base de datos SQL, y solo entonces Looker podrá leer los datos. Actualmente, Looker admite más de 50 bases de datos, incluidas Google BigQuery, Amazon Redshift y Snowflake.
- Combinación de orígenes de datos: En Looker, puede usar Exploraciones para combinar orígenes de datos. Un Explore es el punto de partida para las consultas. Con la característica Resultados combinados, puede crear una consulta desde un Explorar y, a continuación, agregar consultas de otros Exploraciones para mostrar los resultados combinados en una sola tabla. Desde allí, puede examinar los datos, pivotar campos y crear visualizaciones.
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3. Despliegue
¿Qué opciones de implementación ofrece Data Studio?
Actualmente, Data Studio solo ofrece acceso a la plataforma basado en navegador (totalmente alojado en la nube). Esto significa que debe estar conectado a Internet y abrir Data Studio con una cuenta de Google. Los paneles que cree se guardarán y se podrá acceder a ellos siempre que esté en línea.
¿Qué opciones de implementación ofrece Looker?
Looker es una herramienta de BI basada en navegador que está completamente alojada en la nube. Esto significa que los usuarios no necesitan pasar por la instalación, configuración y mantenimiento de Looker. Sin embargo, las empresas que tienen medidas de seguridad estrictas pueden hospedar instancias de Looker en las instalaciones.
4. Modelado de datos
Antes de entrar en el análisis de las capacidades de modelado de datos para Looker y Data Studio, es crucial comprender qué es el modelado de datos y por qué es importante.
4.1. ¿Qué es el modelado de datos?
En resumen, el modelado de datos es el proceso de analizar y definir todos los diferentes datos que su empresa recopila y produce, así como las relaciones entre esos bits de datos. En términos generales, hay 3 tipos de modelos de datos: conceptuales, lógicos y físicos.
4.2. ¿Por qué es importante el modelado de datos?
El modelado de datos es crucial porque prepara los datos para el análisis. En la etapa de modelado de datos, puede definir relaciones entre cada conjunto de datos para que pueda usar diferentes conjuntos de datos juntos al realizar análisis. Además, puede crear nuevos campos dentro de los conjuntos de datos existentes que se utilizarán en su visualización y análisis para mejorar la información y encontrar oportunidades para mejorar los procesos empresariales que de otro modo no se descubrirían.
Además, el modelado de datos crea una estructura para que el equipo de TI y el equipo de negocios colaboren de manera más efectiva. También reduce los errores (y la entrada de datos redundantes propensos a errores), al tiempo que mejora la integridad de los datos.
Entonces, si lo anterior es algo que desea lograr con sus datos, es importante elegir una herramienta de BI que pueda admitir el modelado avanzado de datos.
4.3. ¿Cómo admite Data Studio el modelado de datos?
Data Studio le permite personalizar los campos de su fuente de datos para admitir su caso de uso empresarial. Una vez que conecte correctamente la fuente de datos a Data Studio, verá una lista de campos. Los campos constan de dimensiones y métricas. Cada campo tiene un nombre, un tipo de datos y una agregación predeterminada que se derivan del conjunto de datos subyacente.
- Cambiar detalles
del campo Puede cambiar el nombre, el tipo de datos y el tipo de agregación de cada campo para personalizarlo para su objetivo empresarial. Por ejemplo, puede utilizar una dimensión como métrica. - Campos calculado
Además de lo anterior, puede crear campos calculados que le permitan crear nuevas métricas y dimensiones derivadas de sus datos. El campo calculado es una fórmula que realiza alguna acción en uno o más campos de su origen de datos. Los campos calculados pueden realizar aritmética y matemáticas, manipular texto, fecha e información geográfica, y usar lógica de bifurcación para evaluar los datos y devolver resultados diferentes. La salida de un campo calculado se puede mostrar para cada fila de datos en gráficos que incluyen ese campo.
4.4. ¿Cómo admite Looker el modelado de datos?
Looker tiene su propio lenguaje para el modelado de datos llamado LookML. LookML es un lenguaje para describir dimensiones, agregados, cálculos y relaciones de datos en una base de datos SQL. Looker utiliza un modelo escrito en LookML para construir consultas SQL en una base de datos determinada.
De forma predeterminada, Looker genera un modelo LookML básico una vez que se conecta Looker a una base de datos SQL. A continuación, puede utilizar LookML para desarrollar aún más su modelo de datos según sea necesario. También hay 100+ patrones de modelado LookML preconstruidos (Looker Blocks) para ayudar a acelerar el desarrollo.
5. Capacidades analíticas
5.1. ¿Cuáles son las capacidades analíticas de Data Studio?
- A diferencia de muchas otras herramientas de BI en el mercado, Google Data Studio no tiene ninguna capacidad significativa de análisis predictivo que le permita hacer cosas como regresión de clasificación o pronósticos de series temporales. Entonces, en cierto sentido, la falta de esta característica podría hacer que Data Studio no sea una herramienta adecuada para aquellas empresas con casos de uso avanzados que incluyen predicciones y pronósticos.
- Compatibilidad con lenguajes
de programación Data Studio no admite de forma nativa lenguajes como Python y R. Sin embargo, hay herramientas de 3rd party como Panoply que permiten a los usuarios integrar R y Python con Data Studio. Además, puede usar una hoja de Google que se actualiza con Python y conectarla a Data Studio. Esta solución es más adecuada para conjuntos de datos más pequeños. Para conjuntos de datos más grandes, puede usar BigQuery. - Análisis incrustados
Puede incrustar un informe en cualquier sitio o aplicación que admita la etiqueta HTML iframe. El código iframe incluye un enlace al informe y Data Studio lo genera automáticamente. No se requieren conocimientos de HTML. El informe incrustado aparece en modo de vista (los espectadores no pueden editar el informe).
5.2. ¿Cuáles son las capacidades analíticas de Looker?
- Análisis predictivo / avanzado
En Looker, los usuarios pueden encontrar e instalar modelos de aprendizaje automático del mercado de Looker para varios casos de uso, incluidos modelos de clasificación, regresión y pronóstico de series temporales, entre otros. Una vez que se aplica el modelo de ML y se produce el resultado, los usuarios pueden usar los datos para crear tablas o gráficos relativos y exportarlos a otras plataformas como Google Analytics para la activación de datos. - Compatibilidad con lenguajes
de programación Looker tiene una variedad de SDK de lenguaje de programación que utiliza la API de Looker.
Algunos lenguajes como Ruby, Python y TypeScript son directamente compatibles con Looker, y algunos otros como Kotlin, Swift y R son compatibles con la comunidad. - Embedded Analytics
Looker ofrece opciones de análisis integradas que forman parte del producto SaaS al que se suscribe. Cuando desee crear una solución de análisis integrada con Looker, hay algunas estrategias que puede emplear para aumentar el éxito: - Cree algunos paneles atractivos y fáciles de entender y expóngalos a sus clientes como parte del portal del cliente a través de la incorporación de SSO de Looker. El objetivo aquí es obtener comentarios de los clientes para que sepa dónde debe invertir tiempo y recursos a continuación. La inversión inicial debe consistir en interactuar con sus clientes después de lanzar estos paneles:
- Agregue nuevas funcionalidades y aumente la base de usuarios a medida que solicita los comentarios de sus clientes.
- Utilice la API de Looker como motor de back-end para personalizar la experiencia de la aplicación en función de lo que desean sus clientes.
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Conclusión
Tanto Data Studio como Looker son productos de Google y, en esencia, ambos ofrecen paneles y visualizaciones colaborativas. Data Studio satisface las necesidades básicas de las organizaciones que solo necesitan una herramienta de BI para crear paneles interactivos. Looker, por otro lado, ofrece más que la capacidad de crear paneles interactivos. Está diseñado para empresas que desean tener una fuente centralizada de verdad, crear modelos de datos avanzados e implementar modelos de aprendizaje automático. Looker también se puede utilizar como una plataforma de datos de clientes (CDP) donde crea un perfil completo de sus clientes utilizando datos PII y no PII de fuentes fuera de línea y en línea.
Además, dado que Looker es un producto de Google, los datos manipulados se pueden importar a plataformas como Google Analytics 360, que es la herramienta de análisis web de Google para un análisis posterior y orientación de anuncios. Trabajar con Looker requiere un amplio conocimiento de SQL para que pueda aprovechar LookML para modelar datos y definir esquemas. Entonces, si puede pagar Looker, tiene los conocimientos técnicos para configurarlo y hay casos de uso avanzados con los que desea experimentar, Looker es su mejor opción.
Preguntas frecuentes
1) ¿Es Looker mejor que Google Data Studio?
Realmente depende de su caso de uso. Si su fuente de datos está dentro de Google (por ejemplo, Google Analytics) Stack y solo desea una herramienta de BI gratuita a la que todos los miembros de su organización puedan acceder y crear gráficos o tablas interactivos, Google Data Studio es para usted. Si necesita algo más avanzado para admitir su modelado de datos personalizado y más opciones de visualización personalizadas con la capacidad de admitir análisis predictivos, entonces Looker es una opción más adecuada.
2) ¿Puedo usar Looker y Data Studio sin conexión?
Para Data Studio, actualmente el servicio está basado en la web y requiere una conexión a Internet para funcionar. Sin embargo, ahora puede exportar datos a CSV y Excel.
Si va a ejecutar Looker en una red que no se conecta a Internet, es posible que deba configurar un servidor proxy para comunicarse con el servidor de licencias de Looker o usar servicios web sin servidor que solo realicen llamadas web, como BigQuery.
3) ¿Hay cargos ocultos / adicionales para Data Studio y Looker?
Para Data Studio no hay muro de pago. Todos los usuarios (en los países en los que el producto está disponible) tienen acceso para crear informes y utilizar el producto completo.
Para Looker, no hay costos ocultos después de comprar una suscripción y todas las funciones están incluidas en su paquete.