Google BigQuery 和 Looker 为 Google 数据云套件带来强大的分析和洞察能力，可帮助组织最大限度地提高数据利用率。BigQuery 是完全托管的无服务器数据仓库，可帮助组织大规模分析数据，并支持广泛的功能，包括数据管理、共享和集成、查询、跨云分析、ML和商业智能（BI）。Looker 是一个数据分析平台，用于 BI 和嵌入式分析，由单一的真相来源提供支持。其创新的语义层由 Looker 建模语言（LookML）提供支持，将可信指标扩展到 BI 工具、嵌入式分析和自定义数据应用程序，并与 Git 集成，用于协作工作流和版本控制。

BigQuery 和 Looker 相结合，使非技术人员能够通过仪表板和报告轻松访问和探索数据与见解。它们还有助于产品团队构建面向客户的数据产品，并提供强大且可扩展的数据基础，以满足所有类型团队中用户的复杂数据需求。这使企业领导者能够根据准确和最新的数据做出决策。

Google Cloud 委托 Forrester Consulting 进行一项“总体经济影响”Total Economic Impact™（TEI）研究，并考察企业通过部署 BigQuery 和 Looker 可能实现的潜在投资回报率（ROI）。本研究的目的是为读者提供一个框架，以评估 BigQuery 和 Looker 对其组织的潜在财务影响。

为了更好地了解与这项投资相关的收益、成本和风险，Forrester 采访了六位具备 BigQuery 和 Looker 使用经验的代表。在本研究中，Forrester 将受访者的经验汇总，并将结果合并到一个单一国际复合型组织中，即拥有超过 1,000 万客户，每年收入为 10 亿美元的零售组织。

在使用 BigQuery 和 Looker 之前，受访者所在组织使用了用于数据存储和分析的多种遗留工具，通常将内部部署和云数据服务相结合。在大多数情况下，现有工具不能及时提供结果，需要过多的管理和支持。这些工具缺乏适当的数据可视化和洞察能力，无法支持组织的增长。这些挑战意味着各组织团队之间的数据长期利用不足，数据分析和工程团队已过度负荷。

将以前孤立的数据集成到 BigQuery 和 Looker 中改善了数据质量和可访问性，并为业务团队提供自助式的数据和见解获取。对更加互联和及时的数据进行分布式访问加强了组织的数据使用，这提高了技术数据团队和最终用户的效率，改善了决策，并最终增加了销售和提高了客户保留率。

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