推出 Looker Modeler：商业智能指标的单一事实来源

由于缺乏统一的定义、业务逻辑相互冲突以及不断增加的过时数据提取，数据驱动型公司经常需要努力解决指标不一致的问题。 当团队无法就月活跃用户数量或管道增长等基本指标达成一致时，可能会导致关键绩效指标不一致，从而削弱信任，不利于蓬勃发展的数据文化。 通过一次性定义指标并使其适用于各种环境，您可以缩短获取深入分析所需的时间，不仅能够帮助降低风险，改善治理情况，而且还能够提高安全性和更为有效的成本控制。

十年前，Looker 的创新语义模型帮助推动了现代商业智能（BI）行业的发展。 如今，我们正在使用该智能引擎为您的业务创建一个单一的、可信的信息源，也就是我们称之为 Looker Modeler 的独立指标层。Looker Modeler 的预览版将在第二季度推出。

用户可以通过 Looker Modeler 来定义指标并将其存储起来。 这样，用户可以在 Connected Sheets、Looker Studio、Looker Studio Pro、Microsoft Power BI、Tableau 和 ThoughtSpot 等主流 BI 工具中随时调用这些指标。 Looker Modeler 还可以跨云数据库工作，查询最新数据，避免了需要管理数据提取的情况。 此外，Looker Modeler 还可以帮助降低报表滞后和分析的风险，包括影响财务决策的报表。

Looker Modeler 扩展了过去十年里用户对 Looker 系列所期待的数据协作和分析功能。 用户可以将模型共享给同事，并将新的 LookML 草稿提交给公司的中央数据团队进行审核。 这可以帮助企业得出易于理解的、 统一的衡量指标，定义数据关系，并根据各种业务重要程度进行安排。 此外，Looker Modeler 还可以让企业在语义层中定义数据的业务呈现，而不需要用户直接访问底层数据库。 这可以帮助企业避免因相关基础设施发生变化而导致的中断。

Looker Modeler 是一种商业智能平台，可以帮助企业从数据中获取洞察。 除了可以直接与多种可视化工具整合之外，Looker 还提供了一个新的 SQL 接口，让使用 SQL 查询语言的工具也能连接到 Looker。 这个新增功能让 Looker 更加开放，任何人都可以通过他们现有的工具来使用 Looker 的数据。 这些功能都有助于企业培育数据文化，提高营运效率，并推动创新。