07
مهبستن
پروژه خود را از امروز شروع کنید91307930-021
پلتفرم تحلیل داده Looker
- نویسنده : آیسان بهرمند
- ارسال شده در: 28 ژوئن 2025
- ارسال دیدگاه: 0
فهرست مطالب
در دنیای امروز، داده‌ها به عنوان دارایی‌های ارزشمند سازمان‌ها شناخته می‌شوند. اما این داده‌ها زمانی معنا پیدا می‌کنند که بتوانیم از دل آن‌ها بینش (Insight) استخراج کنیم. در این بین ابزارهای Business Intelligence (هوش تجاری) نقش بسیار کلیدی دارند. یکی از ابزارهای نوین و قدرتمند در این حوزه Looker است. اگر به دنبال یک پلتفرم مدرن برای تحلیل داده، گزارش‌سازی پیشرفته و به اشتراک‌گذاری آسان داشبوردها هستید، Looker گزینه‌ای بسیار مناسب برای شماست.
در این مطلب، با نگاه جامع و دقیق، به بررسی Looker خواهیم پرداخت و تمامی جنبه‌های مهم آن را پوشش می‌دهیم.
1. پلتفرم تحلیل داده Looker چیست؟
Looker یک پلتفرم مدرن برای هوش تجاری (BI)، تحلیل داده و تجسم اطلاعات است که در بستر وب عمل می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به استخراج دستی داده‌ها از پایگاه‌های اطلاعاتی، به‌راحتی داده‌ها را بررسی، مدل‌سازی و تحلیل کنند. برخلاف ابزارهای سنتی که نیازمند انتقال داده به محیط‌های مجزا برای تحلیل هستند، پلتفرم تحلیل داده Looker داده‌ها را در محل خود نگه می‌دارد و امکان استعلام زنده از دیتابیس را فراهم می‌سازد. این ویژگی باعث می‌شود داده‌ها همیشه به‌روز باشند و فرایند تحلیل به شکلی سریع‌تر، دقیق‌تر و امن‌تر انجام گیرد. Looker به زبان ساده، پلی است بین دیتابیس سازمان و تحلیل‌گر یا تصمیم‌گیرنده نهایی؛ به جای استخراج داده و اعمال تحلیل در ابزارهایی مثل Excel، پلتفرم تحلیل داده Looker این فرآیند را به‌صورت زنده، امن و ساختاریافته انجام می‌دهد. از طریق رابط کاربری ساده و بصری، کاربران فنی و غیر‌فنی می‌توانند به راحتی گزارش بسازند، نمودار ایجاد کنند و داده‌ها را به‌صورت تعاملی بررسی کنند. این ابزار همچنین از قابلیت‌هایی مانند به‌اشتراک‌گذاری گزارش، برنامه‌ریزی خودکار ارسال تحلیل‌ها و تعبیه داشبورد در اپلیکیشن‌های دیگر پشتیبانی می‌کند، که آن را به انتخابی ایده‌آل برای سازمان‌هایی با نیازهای تحلیلی پیچیده تبدیل کرده است.
2. تاریخچه پلتفرم تحلیل داده Looker
پلتفرم تحلیل داده Looker در سال 2012 توسط دو مهندس نرم‌افزار با تجربه به نام‌های Lloyd Tabb و Ben Porterfield تأسیس شد. هدف اصلی آن‌ها از طراحی Looker، ایجاد پلتفرمی بود که فرایند دسترسی، مدل‌سازی و تحلیل داده را از طریق یک زبان مدل‌سازی اختصاصی و قابل فهم به نام LookML تسهیل کند. این زبان، به کاربران اجازه می‌دهد تا منطق کسب‌وکار را به صورت ساخت‌یافته در مدل‌های داده پیاده‌سازی کنند، به نحوی که کاربران غیر‌فنی نیز بتوانند به راحتی از آن بهره‌مند شوند. از همان سال‌های ابتدایی، Looker توانست توجه شرکت‌های نوآور حوزه فناوری را به خود جلب کند. در سال 2019، شرکت Google Cloud Looker را با مبلغ 2.6 میلیارد دلار خریداری کرد. این خرید بخشی از استراتژی گوگل برای گسترش توانمندی‌های تحلیلی خود در برابر رقبا مانند Microsoft Azure و AWS بود. پس از این ادغام، Looker به‌سرعت رشد کرد و به یکی از ابزارهای کلیدی در اکوسیستم Google Cloud تبدیل شد. این پلتفرم اکنون به صورت عمیق با سایر محصولات گوگل مانند BigQuery، Google Sheets، Google Data Studio و Vertex AI یکپارچه شده است و یکی از ارکان اصلی راهکارهای داده‌محور گوگل محسوب می‌شود.
3. معماری و نحوه عملکرد Looker
یکی از تفاوت‌های کلیدی Looker با بسیاری از ابزارهای هوش تجاری دیگر، استفاده از معماری مبتنی بر Live Query یا «استعلام زنده» است. در این معماری، داده‌ها در محل ذخیره‌سازی اصلی خود، مثلاً در BigQuery یا Snowflake، باقی می‌مانند و هنگام نیاز به تحلیل، کوئری‌های SQL از طریق Looker به‌صورت زنده اجرا می‌شوند. این روش چند مزیت مهم دارد: اول اینکه داده‌ها همیشه به‌روز هستند و کاربر به آخرین وضعیت داده‌ها دسترسی دارد؛ دوم اینکه نیازی به انتقال یا کپی داده‌ها به سیستم‌های میانی وجود ندارد که این خود باعث کاهش هزینه، پیچیدگی و ریسک امنیتی می‌شود؛ سوم اینکه منابع محاسباتی مورد استفاده برای پردازش، منابع خود دیتابیس هستند و نه Looker، که به مقیاس‌پذیری و پایداری بیشتر سیستم کمک می‌کند. این معماری Looker را به ابزاری مناسب برای سازمان‌هایی با داده‌های حجیم و ساختارهای پیچیده تبدیل کرده است، زیرا بدون بارگذاری داده به حافظه Looker، می‌توان گزارش‌هایی دقیق، سریع و قابل اعتماد تهیه کرد. به همین دلیل است که بسیاری از شرکت‌های بزرگ فناوری، خدمات مالی، تجارت الکترونیک و حتی سلامت، از Looker به عنوان ابزار تحلیلی مرکزی خود بهره می‌برند.
4. LookML: زبان مدل‌سازی داده در پلتفرم تحلیل داده Looker
LookML که مخفف Looker Modeling Language است، یک زبان توصیفی و سطح‌بالا برای تعریف ساختار داده، منطق کسب‌وکار، روابط بین جداول و قوانین امنیتی در پلتفرم تحلیل داده Looker محسوب می‌شود. این زبان شبیه به YAML یا JSON طراحی شده تا هم برای تحلیل‌گران داده و هم توسعه‌دهندگان قابل فهم باشد. برخلاف زبان‌های برنامه‌نویسی کلاسیک، LookML بیشتر برای توصیف ساختارها و ارتباطات داده‌ای به کار می‌رود تا برای انجام عملیات منطقی یا محاسبات پیچیده. با استفاده از LookML، می‌توان viewهایی ساخت که معادل جدول‌های پایگاه داده هستند، در آن‌ها فیلدهایی مانند dimension (برای توصیف ویژگی‌ها) و measure (برای محاسبه مقادیر تجمعی) تعریف کرد. همچنین قابلیت تعریف روابط join بین جداول مختلف و ایجاد فیلترهای سفارشی، محاسبات ترکیبی و کنترل دسترسی در سطوح مختلف فراهم است. این زبان باعث می‌شود مدل‌سازی داده در سازمان به شکلی ساخت‌یافته و تکرارپذیر انجام شود و همه‌ی تیم‌ها از یک منطق تحلیلی واحد استفاده کنند. برای مثال اگر تعریف «مشتری فعال» در سازمان تغییر کند، فقط کافی است تعریف آن در LookML تغییر داده شود و بلافاصله همه‌ی گزارش‌ها و داشبوردهای مرتبط به‌روزرسانی خواهند شد، بدون اینکه نیاز به ویرایش تک‌تک آن‌ها باشد. این موضوع، ضمن صرفه‌جویی در زمان و انرژی، احتمال بروز خطای انسانی را نیز به شدت کاهش می‌دهد.
5. مزایای استفاده از Looker
استفاده از پلتفرم تحلیل داده Looker در سازمان‌ها با مزایای فراوانی همراه است که آن را به یکی از پیشروترین ابزارهای تحلیل داده در بازار تبدیل کرده است. یکی از اصلی‌ترین مزایای Looker، مدل‌سازی مرکزی داده‌هاست؛ بدین معنا که همه‌ی تحلیل‌گران و تیم‌های کسب‌وکار از یک منبع داده‌ی مشترک استفاده می‌کنند که ساختار و منطق آن به‌صورت شفاف و مستند در LookML تعریف شده است. این موضوع باعث هماهنگی کامل در تحلیل‌ها و گزارش‌ها می‌شود و از بروز ناهماهنگی‌ها در تفسیر داده جلوگیری می‌کند. ویژگی مهم دیگر، عدم نیاز به فرآیندهای پیچیده ETL برای استخراج و آماده‌سازی داده جهت گزارش‌سازی است. پلتفرم تحلیل داده Looker با بهره‌گیری از Live Query، مستقیماً به دیتابیس متصل شده و تحلیل‌ها را بدون ایجاد کپی داده انجام می‌دهد. این مزیت موجب کاهش هزینه‌ها، افزایش سرعت و بهبود امنیت داده می‌شود. از سوی دیگر، Looker از انواع دیتابیس‌های محبوب پشتیبانی می‌کند، از جمله PostgreSQL، Snowflake، BigQuery، Redshift و بسیاری دیگر. همچنین امکان اشتراک‌گذاری آسان داشبوردها، چه از طریق لینک مستقیم، چه از طریق ایمیل و چه در قالب Embed در نرم‌افزارها و پورتال‌های داخلی، همکاری بین تیم‌ها را بهبود می‌بخشد. پلتفرم تحلیل داده Looker قابلیت تعریف هشدارها و برنامه‌ریزی خودکار برای ارسال گزارش‌ها را نیز دارد که آن را به ابزاری کارآمد برای پایش عملکرد و اطلاع‌رسانی فعال تبدیل می‌کند. همچنین زبان مدل‌سازی ساده و توسعه‌پذیر LookML این امکان را می‌دهد که تیم‌ها به‌راحتی منطق کسب‌وکار خود را مستندسازی و به‌روزرسانی کنند.
6. تفاوت Looker با سایر ابزارهای BI
| ویژگی | Looker | Tableau | Power BI |
|---|---|---|---|
| معماری | تحت وب + Live Query | Desktop/Server | Desktop/Cloud |
| زبان مدل‌سازی | LookML | ندارد | DAX + PowerQuery |
| مالکیت | Google Cloud | Salesforce | Microsoft |
| پشتیبانی از Embed | بسیار قوی | محدود | متوسط |
| امنیت | Enterprise-grade | متوسط | خوب |
7. موارد استفاده Looker در دنیای واقعی
1. تحلیل رفتار مشتری در تجارت الکترونیک
فروشگاه‌های آنلاین مانند eBay یا Etsy از پلتفرم تحلیل داده Looker برای تحلیل رفتار کاربران، نرخ تبدیل، مسیر خرید، سبدهای رهاشده و تحلیل A/B استفاده می‌کنند. این داده‌ها به بهینه‌سازی تجربه کاربر و افزایش فروش کمک می‌کنند.
2. بهینه‌سازی زنجیره تأمین در شرکت‌های تولیدی
شرکت‌های تولیدی از Looker برای تحلیل زنجیره تأمین، مدیریت موجودی، پیش‌بینی تقاضا و زمان‌بندی تولید استفاده می‌کنند. این موضوع باعث کاهش هزینه‌ها و جلوگیری از کمبود یا مازاد موجودی می‌شود.
3. پایش سلامت سیستم‌ها در شرکت‌های فناوری
شرکت‌های نرم‌افزاری (مثل Spotify یا Square) از Looker برای پایش متریک‌های فنی مانند زمان پاسخ‌دهی سرورها، نرخ خطا، لاگ‌های سیستم و تحلیل عملکرد APIها بهره می‌برند.
4. تحلیل عملکرد بازاریابی دیجیتال
تیم‌های مارکتینگ با استفاده از Looker کمپین‌های تبلیغاتی در شبکه‌های اجتماعی، Google Ads، ایمیل مارکتینگ و غیره را تحلیل کرده و نرخ بازگشت سرمایه (ROI) و نرخ کلیک (CTR) را ارزیابی می‌کنند.
5. گزارش‌گیری مالی و پیش‌بینی درآمد
تیم‌های مالی از Looker برای گزارش‌گیری دقیق درآمد، هزینه‌ها، سود خالص، تجزیه و تحلیل روندهای مالی و پیش‌بینی مالی آینده استفاده می‌کنند.
6. تحلیل رفتار کاربران در اپلیکیشن‌های موبایل
استارتاپ‌های موبایلی از Looker برای تحلیل رفتار کاربران در اپلیکیشن‌ها (مانند زمان استفاده، تعامل با ویژگی‌ها، مسیرهای خروج از اپ) استفاده می‌کنند تا بهینه‌سازی UI/UX انجام دهند.
8. مراحل ساخت گزارش و داشبورد در Looker
1. ورود به Looker
وارد حساب کاربری Looker شوید و به پروژه یا فضای کاری موردنظر بروید.
2. کاوش داده‌ها (Explore Data)
از منوی سمت چپ روی بخشی که می‌خواهید داده‌های آن را بررسی کنید کلیک کنید (مثلاً
Orders,Users,Sales).وارد صفحه Explore شوید.
فیلدهای موردنظر را از بخش Dimensions و Measures انتخاب کنید.
Dimensions: ویژگی‌های توصیفی مثل نام مشتری، تاریخ، محصول.
Measures: مقادیر قابل محاسبه مثل مجموع فروش، تعداد سفارش.
با استفاده از فیلترها داده را محدود کنید.
روی دکمه
Runکلیک کنید تا نتایج نمایش داده شود.
3. ساخت Visualization (بصری‌سازی)
در پایین صفحه‌ی Explore، به تب Visualization بروید.
نوع نمودار مورد نظر را انتخاب کنید (ستونی، دایره‌ای، خطی، جدول و …).
تنظیمات گراف را شخصی‌سازی کنید (رنگ، عنوان، محور، واحدها و…).
4. ذخیره گزارش (Look)
پس از ایجاد گزارش، روی دکمه‌ی Save کلیک کنید.
یک نام مناسب وارد کرده و محل ذخیره‌سازی را مشخص کنید.
می‌توان در فضای کاری شخصی یا فولدر تیم ذخیره کرد.
5. ساخت داشبورد (Dashboard)
روش اول: از داخل صفحه‌ی Explore
پس از ساخت گزارش و تنظیم گراف، روی دکمه‌ی
Save to Dashboardکلیک کنید.انتخاب کنید که می‌خواهید این نمودار را به داشبورد جدید اضافه کنید یا به داشبورد موجود.
روش دوم: از منوی Dashboards
از منوی کناری وارد بخش Dashboards شوید.
روی دکمه‌ی
+ New Dashboardکلیک کنید.نامی برای داشبورد انتخاب کنید.
سپس با دکمه‌ی
Add Tile، گزارش‌ها (Looks) یا کوئری‌های جدید را اضافه کنید.
6. شخصی‌سازی داشبورد
کاشی‌ها (Tiles) را می‌توان:
جابجا کرد
تغییر اندازه داد
عنوان و توضیح داد
همچنین امکان تنظیم فیلتر سراسری (Dashboard Filters) برای کنترل چند نمودار همزمان وجود دارد.
7. اشتراک‌گذاری و زمان‌بندی
می‌توانید داشبورد را با هم‌تیمی‌ها به اشتراک بگذارید.
امکان زمان‌بندی ارسال ایمیلی داشبورد یا Look نیز وجود دارد (Schedule Delivery).
9. امنیت در پلتفرم تحلیل داده Looker
Looker امکانات امنیتی پیشرفته‌ای ارائه می‌دهد:
احراز هویت SSO و OAuth
تعیین مجوز دسترسی در سطح کاربر، پروژه، جدول یا فیلد
فیلترهای Row-Level Security برای مخفی‌سازی داده‌های خاص بر اساس نقش
رمزنگاری داده در حالت استراحت (At Rest) و حین انتقال (In Transit)
10. ادغام Looker با سایر ابزارها
پلتفرم تحلیل داده Looker به‌راحتی با ابزارهای متنوعی ادغام می‌شود:
Slack / Gmail / Google Sheets: ارسال گزارش یا هشدار.
BigQuery / Snowflake / Redshift: به عنوان منبع داده.
APIs: برای ساخت اپلیکیشن‌های سفارشی یا ایجاد خودکار داشبوردها.
Embed: می‌توان Looker را در وب‌سایت یا نرم‌افزارهای SaaS جاسازی کرد.
11. مجوزها و نسخه‌های Looker
پلتفرم تحلیل داده Looker به‌صورت SaaS عرضه می‌شود و مجوزهای آن بسته به حجم داده، تعداد کاربر و نیازهای سازمانی تعیین می‌شود. نسخه دمو رایگان نیز برای بررسی امکانات اولیه قابل دسترس است، اما امکانات پیشرفته نیاز به لایسنس دارد.
12. آینده Looker با Google Cloud
پس از پیوستن به Google Cloud، Looker به عنوان محور اصلی راهکارهای داده‌محور گوگل درآمده است. هم‌اکنون با سرویس‌هایی مانند BigQuery, Vertex AI, Data Studio و Google Sheets ادغام‌های پیشرفته دارد. همچنین پروژه‌هایی مثل Looker Studio (نسخه جدید Google Data Studio) نیز در حال توسعه هستند تا Looker را به یک ابزار تحلیل داده یکپارچه تبدیل کنند.
13. جمع‌بندی
پلتفرم تحلیل داده Looker یکی از بهترین و مدرن‌ترین ابزارهای تحلیل داده در بازار امروز است. اگر به دنبال ساختن یک فرهنگ داده‌محور در سازمان خود هستید، پلتفرم تحلیل داده Looker می‌تواند انتخابی بسیار هوشمندانه باشد. قدرت مدل‌سازی، انعطاف‌پذیری بالا، امنیت حرفه‌ای و ادغام با ابزارهای مختلف باعث شده تا پلتفرم تحلیل داده Looker در میان سازمان‌های پیشرو بسیار محبوب باشد.
بیشتر بخوانید: “Matomo چیست؟“
دیدگاه بگذارید