Warum unsere Kunden sich für Looker statt Qlik entschieden haben

Mit Looker erreichen sowohl QlikView- als auch Qlik Sense-Kunden mehr als nur die Erstellung von Dashboards und grundlegenden BI-Anwendungen. Sie können mehr Nutzer erreichen und einen größeren Einfluss auf die Geschäftsergebnisse nehmen, indem sie neue Möglichkeiten für die Verwertung von Daten und Erkenntnissen für alle Nutzer schaffen. Die Looker-Datenplattform ermöglicht den Kunden eine zentrale Bereitstellung von BI-Funktionen mit einem modernen Ansatz. Sie eröffnet durch die Entwicklung neuer Datenprodukte und die Einbettung von Daten in wichtige betriebliche Arbeitsabläufe wesentlich mehr Möglichkeiten.

Die Looker-Datenplattform bildet die Grundlage für alle Arten von Datenerfahrungen. Ihr liegt ein vertrauenswürdiges Datenmodell zu Grunde, das konsistent die wichtigsten Geschäftsregeln und Metriken sowie granulare Benutzerrechte definiert. Seit Anfang an war die Grundlage der Looker-Plattform eine einzige Modellierungsebene, die über einen robusten Satz von APIs erweiterbar ist und als Quelle für alle Inhalte, Produkte, Anwendungen und Integrationen dient. Darüber hinaus gewährleistet sie die Zukunftsfähigkeit für neue Geschäftsanforderungen und Anwendungsfälle. Kunden zufolge versetzt die flexible und zugleich leistungsstarke Grundlage von Looker sie in die Lage, neue Geschäftsprobleme zu lösen und die Leistungsfähigkeit von analytischen Erkenntnissen zu wirkungsvoll nutzen, wodurch ein breiteres und vielfältiges Spektrum von Benutzern auf neue Weise erreicht werden kann.

Kunden, die unsere Lösung sowohl mit Qlik Sense als auch mit QlikView verglichen haben, führen am häufigsten die folgenden Vorteile von Looker an:

Konzipiert für die Cloud-Skalierung

Zentral definierte Geschäftsregeln

Roadmap mit Schwerpunkt auf modernen Datenerfahrungen

Untersuchung einer kuratierten Datenschicht

Live-Chat-Kundendienst im Produkt mit Experten

Konzipiert für die Cloud-Skalierung

Die heutigen modernen Cloud-Datenbanken sind ideal für die unvorhersehbaren und zunehmend anspruchsvollen analytischen Bedürfnisse von Organisationen. Benutzer aller Kategorien stellen bei einer wachsenden Datenmenge mehr Fragen. Daher ist es umso wichtiger, dass die zugrundeliegende Datenbank mit der gestiegenen Nachfrage nach Erkenntnissen Schritt hält. Die In-Memory-Architektur von Qlik wurde zu einer Zeit entwickelt, als Datenbanken noch nicht annähernd so leistungsfähig und skalierbar waren wie heute. Diese wesentlich höhere Leistungsfähigkeit hat eine In-Memory-Extraktion erforderlich gemacht. Die Architektur von Looker wurde entwickelt, um die Vorteile der nativen Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit der Cloud zu nutzen. Im Gegensatz zu Qlik zwingt Looker Sie nicht dazu, Daten aus hochleistungsfähigen Datenbanken zu extrahieren. Stattdessen haben Sie die Möglichkeit, diese in einer separaten, proprietären In-Memory-Architektur zu replizieren und zu pflegen.

Die datenbankinterne Cloud-optimierte Architektur von Looker verhindert die Verbreitung und unnötige Wartung der redundanten und möglicherweise veralteten Datenextrakte, was sowohl bei Qlik Sense- als auch bei QlikView-Implementierungen üblich ist. Abgesehen von der Redundanz und Wartung im Zusammenhang mit Extrakten bestehen auch Einschränkungen hinsichtlich der Größe und Komplexität der analysierbaren Daten, wodurch die Skalierung der Bereitstellungen erschwert wird. Die Multi-Cloud-Fähigkeit von Looker macht Ihre Datenstrategie zukunftssicher. Sie können unkompliziert ändern, wo Sie Looker und die zugrundeliegende(n) Cloud-Datenbank(en) einsetzen möchten, ohne dass dies Auswirkungen auf die Endbenutzer hat und ohne dass Sie die Daten-Pipelines neu einrichten müssen.

Zentral definierte Geschäftsregeln

Die einzigartige Looker-Plattform bietet ein perfektes Gleichgewicht aus Governance und Self-Service, indem sie den bereit mit SQL vertrauten Analysten ermöglicht, zum git-versionsgesteuerten Datenmodell von Looker beizutragen und Geschäftsregeln für ihre Organisation zu definieren und zu pflegen. Weniger technisch versierte Geschäftsbenutzer, die nicht mit SQL vertraut sind, können problemlos auf die für sie relevanten, vertrauenswürdigen, kuratierten Inhalte und die von diesen unterstützten Workflows zugreifen und mit ihnen interagieren.

Die meisten der im Wettbewerb stehenden Lösungen (einschließlich Qlik Sense und QlikView) behalten Geschäftsregeln und Transformationen auf Anwendungs- oder Arbeitsmappenebene bei, können aber Definitionen nicht über diese hinweg gemeinsam nutzen. Dies bringt bei Änderungen von Geschäftsregeln oder zugrunde liegenden Daten eine große Herausforderung und unnötigen Aufwand mit sich, wenn einheitliche Definitionen über alle Objekte hinweg aufrechterhalten und die extrahierten Ergebnisse synchronisiert werden sollen. Lookers Geschäftslogikschicht ist von den zugrunde liegenden Daten getrennt und wird über alle nachgelagerten Inhalte hinweg gemeinsam genutzt. Das ermöglicht sofortige Änderungen am Datenmodell und die unmittelbare Verbreitung nachgeschalteter Updates, wenn sich Geschäftsregeln weiterentwickeln und im Laufe der Zeit ändern. Das Ergebnis ist ein reduzierter Wartungsaufwand und ein höherer ROI für den Kunden.

Roadmap mit Schwerpunkt auf modernen Datenerfahrungen

Looker ermöglicht es Unternehmen, den Benutzern Business Intelligence als Kerninhalt zur Verfügung zu stellen, und erschließt den Wert einer wachsenden Datenmenge durch innovative Datenerfahrungen. Zu diesen Datenerfahrungen gehören: Einbinden von Daten in betriebliche Arbeitsabläufe, um Entscheidungen in Echtzeit zu automatisieren, Bereitstellung integrierter Einblicke in den für die Benutzer am besten geeigneten Kontext und die Möglichkeit, robuste kundenspezifische Anwendungen sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisation zu erstellen und bereitzustellen. Looker wurde auf einer zu 100 % webbasierten Plattform entwickelt und eignet sich in einzigartiger Weise dazu, neue Werte zu erschließen, die weit über das hinausgehen, was nur mit Berichten und Dashboards möglich ist.

QlikView galt einst als disruptive Technologie. Es gibt sie nun jedoch schon seit fast 30 Jahren und sie wurde zu einer Zeit entwickelt, als die Daten weit weniger komplex und nicht annähernd in so großen Mengen mit einem derart gewaltigen Wachstum vorhanden waren. Selbst das neuere Produkt von Qlik, Qlik Sense, ist im Hinblick auf die Art der Erfahrungen, die Organisationen damit zur Verfügung stehen, begrenzt. Qlik Sense wird ähnlich wie QlikView in erster Linie zur Erstellung und Bereitstellung von Dashboards und Basisanwendungen verwendet, die auf Daten basieren, die in die proprietäre In-Memory-Assoziationsengine von Qlik extrahiert wurden. Für beide Produkte auf dem Markt erhältlichen Produkte fehlt es jedoch an einer produktübergreifenden Integration, und da in jüngster Zeit im Zusammenhang mit dem Datenmanagement mehrere Übernahmen getätigt wurden, sind viele Qlik-Kunden hinsichtlich der individuellen Produkt-Roadmaps und der allgemeinen Produktstrategie verunsichert.

Untersuchung einer kuratierten Datenschicht

Die Plattform von Looker basiert auf der zentral verwalteten Modellierungsebene LookML, die die Wiederverwendung von Dimensionen und Kennzahlen fördert, da Geschäftsregeln nur einmal definiert werden müssen. Da Geschäftsbenutzer sich keine Gedanken um die Erstellung und Pflege ihrer eigenen Definitionen machen müssen, können sie sich auf die eigentliche Analyse und Erforschung der kuratierten Daten konzentrieren. Die Modellierungsebene von LookML gewährleistet nicht nur, dass alle kuratierten Inhalte, einschließlich der Berichte und Dashboards, genaue, zeitgerechte und konsistente Metriken darstellen, sondern ermöglicht es auch den technisch nicht so versierten Benutzern, ihre eigenen Fragen über eine intuitive webbasierte Schnittstelle zu stellen und beantworten zu lassen.

Im Gegensatz zu Looker müssen die Geschäftsbenutzer von Qlik Sense und QlikView die Dashboard-Spezifikationen und -Anforderungen den technisch versierteren Benutzern, in der Regel IT-Entwicklern, zur Verfügung stellen, die über die Fähigkeiten verfügen, eine Verbindung zu den zugrunde liegenden Daten herzustellen, um Dashboards und Basisanwendungen entwickeln und bereitstellen zu können. Nach der Einrichtung können Qlik-Benutzer Daten untersuchen, aber nur innerhalb der Grenzen des Dashboards oder der Anwendung, die ein Entwickler für sie erstellt hat. Im Fallen von neuen Fragen, die nicht durch vorgefertigte Inhalte beantwortet werden können, müssen sie sich erneut an die IT-Abteilung wenden, um neue Felder zu den Auszügen und nachgeschalteten Dashboards und Anwendungen hinzuzufügen.

Live-Chat-Kundendienst im Produkt mit Experten

Looker nimmt Kundenfeedback und Beziehungen wichtiger als alles andere. Anstatt Kunden in einer Warteschlange des technischen Supports zu parken und sie tagelang auf eine Antwort warten zu lassen, verbinden wir Kunden mit einer Person, die sich um die Lösung ihrer Probleme kümmert. Looker unterscheidet sich im Hinblick auf den Support so sehr von Qlik und anderen Wettbewerbern, dass wir unseren eigenen Namen dafür haben – unsere die Abteilung für Kundenliebe (DCL, Department of Customer Love).

Kunden von Looker erhalten über produktinternen Live-Chat Zugang zu DCL, wann immer sie Hilfe zu einer bestimmten Funktion benötigen oder eine Frage zum Produkt haben, und dabei müssen sie die Plattform nicht verlassen. Kunden bewerten den Support von Looker stets als eine der am meisten geschätzten Eigenschaften unseres Produkts.


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Gartner für Analytik und BI-Plattformen

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G2 Crowd Grid Report

G2 bietet verbraucherorientierte Bewertungen für Geschäftsfähigkeiten über eine breite Palette von Bereichen hinweg, darunter Personaldienstleister, Rechtsdienstleister, Cybersicherheitsfirmen und BI-Intelligence-Anbieter.

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„The BI Survey“ von BARC

Der „The BI Survey“ von BARC ist die weltweit größte und umfassendste Umfrage unter Anwendern von Business Intelligence (BI)-Software, die Feedback von über 3.000 Befragten aus 95 Ländern über 36 BI-Lösungen bereitstellt.

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