Integração do SQL com o Looker para análise de dados

Você já deve ter ouvido o termo "orientado por dados". Atualmente, todas as grandes empresas têm uma abordagem orientada por dados; isso significa simplesmente que elas tomam decisões estratégicas com base na análise e interpretação de dados. Para agilizar o processo e manter a competitividade, as empresas dependem muito da análise de dados e das ferramentas de Business Intelligence (BI). Uma das mais famosas e poderosas plataformas de BI é a Looker.

Agora pertencente ao Google, o Looker é conhecido por seus recursos de exploração de dados, visualização e geração de relatórios. A exploração de dados com o Looker pode ser feita por meio de sua interface visual ou escrevendo consultas SQL. SQL (Structured Query Language, Linguagem de Consulta Estruturada) é a linguagem padrão para gerenciar e executar consultas em bancos de dados relacionais. Graças ao SQL, os dados podem ser recuperados, filtrados e analisados com eficiência.

A integração do SQL com o Looker é essencial para a análise avançada de dados: ela combina o poder do Looker e a força do SQL. Embora a exploração de dados com a interface visual do Looker permita a recuperação de informações significativas, a integração do SQL com o Looker abre operações avançadas de dados, como a criação de consultas complexas para recuperar dados específicos e obter insights orientados por dados.

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Deixe-me esclarecer uma coisa: não é necessário ser um desenvolvedor ou engenheiro para saber SQL! Como analista de dados, profissional de BI ou qualquer pessoa envolvida na manipulação de dados e no gerenciamento de bancos de dados, dominar as operações de SQL é uma habilidade necessária. Além disso, se o Looker faz parte de suas ferramentas diárias mais usadas no trabalho, saber SQL lhe trará um benefício incrível. Aproveitando a sinergia entre o SQL e o Looker, você pode criar modelos de dados robustos e visualizar e explorar esses modelos com o Looker.

Configuração do Looker com SQL

A integração do Looker com o SQL envolve várias etapas.

Primeiro, há a configuração inicial. Você precisa estar conectado ao Looker antes de poder fazer qualquer outra coisa. Se ainda não tiver uma conta no Looker, inscreva-se para uma avaliação gratuita ou inicie uma assinatura paga. Em seguida, faça login na sua conta do Looker. Depois de fazer login, você será guiado pelo processo de configuração; siga as instruções na tela para definir as configurações básicas, como fuso horário, idioma preferido, etc.

Agora você pode configurar a conexão com seu banco de dados. Clique no ícone de engrenagem(Admin) no canto superior direito da interface do Looker; isso mostrará o painel Admin. No painel de administração, navegue até a seção Connections (Conexões) e clique em "Add Connection" (Adicionar conexão). Será solicitado que você forneça um nome de conexão e selecione o dialeto do banco de dados (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, etc.) na lista suspensa. (Se você não tiver certeza de qual dialeto SQL deve aprender, não se preocupe. O SQL é uma linguagem padronizada e todos os dialetos SQL são mutuamente inteligíveis. Mudar de um dialeto para outro não é um grande problema).

Você será solicitado a inserir suas credenciais de banco de dados. Para o host, digite o nome do host ou o endereço IP do servidor do banco de dados. Para a porta, digite o número da porta que o banco de dados está usando (as portas padrão geralmente são pré-preenchidas com base no dialeto selecionado). Para o banco de dados, digite o nome do banco de dados; para o nome de usuário e a senha, digite o nome de usuário e a senha do banco de dados.

Dependendo da configuração do seu banco de dados e da rede, pode ser solicitado que você forneça parâmetros adicionais, como certificados SSL, tempos limite de conexão ou opções específicas para o dialeto do seu banco de dados.

Quando tudo estiver funcionando corretamente, salve a conexão clicando em "Add Connection" (Adicionar conexão).

Criação e execução de consultas SQL no Looker

Depois de configurar a conexão com o banco de dados, você pode executar consultas SQL no Looker usando o SQL Runner - uma interface simples que permite criar consultas SQL personalizadas para recuperação de dados.

Na barra de navegação principal, clique em Develop (Desenvolver ) e selecione SQL Runner no menu suspenso. Escolha a conexão de banco de dados que você configurou anteriormente e comece a escrever sua consulta no editor SQL. Quando terminar, clique em "Run" (Executar) para executar a consulta; os resultados serão exibidos abaixo do editor.

Exemplo de do SQL Runner do Looker

Imagine que você queira recuperar os dez maiores pedidos de 2023 por valor do pedido e que os resultados sejam exibidos em ordem decrescente. Você poderia escrever a seguinte consulta SQL:

SELECT 
  order_id,
  order_amount
FROM 
  orders
WHERE 
  order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
ORDER BY 
  order_amount DESC
LIMIT 10;

Como você pode ver, o SQL fornece cláusulas e filtros que permitem aos usuários escrever consultas que atendam às suas necessidades. Essa flexibilidade é muito importante: a integração do SQL com o Looker para análise de dados permite a geração de relatórios e painéis significativos que se alinham com os requisitos comerciais exclusivos.

Por exemplo, o SQL pode ser usado para recuperar dados com base em critérios de filtragem complexos, unir várias tabelas e realizar cálculos complexos que podem não ser diretamente suportados pela interface padrão do Looker.

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Visualização de dados no Looker

Depois de escrever e executar sua consulta SQL, os resultados serão exibidos em uma tabela abaixo do editor de consultas. Mas você também pode optar por visualizar seus resultados de outras maneiras. O Looker transforma os resultados das consultas SQL em visualizações como tabelas, gráficos e quadros, que você pode usar para criar relatórios e painéis claros e acionáveis.

Exemplo de de visualização com o Looker

O primeiro e mais comum tipo de visualização é a tabela. As tabelas são usadas para visualizações detalhadas de dados, relatórios resumidos e comparações de pontos de dados específicos. Por exemplo, uma tabela pode mostrar dados de vendas por categoria de produto, incluindo colunas para o nome do produto, total de vendas e quantidade vendida.

Em seguida, temos o gráfico de barras. O gráfico de barras é usado para comparar quantidades entre diferentes categorias. Por exemplo, um gráfico de barras pode comparar números de vendas mensais em diferentes regiões.

O gráfico de linhas é usado para visualizar tendências ao longo do tempo, por exemplo, tendências de tráfego do site no último ano. O famoso gráfico de pizza - ou "camembert", como é chamado na França - é usado para mostrar a composição de um todo. Você pode usar um gráfico de pizza para ilustrar a distribuição da participação de mercado entre os concorrentes.

Entre os tipos menos comuns de visualização, temos o gráfico de dispersão; ele é usado principalmente para identificar correlações entre duas variáveis. Você poderia usar um gráfico de dispersão para mostrar a relação entre gastos com publicidade e receita de vendas. A essa categoria também pertence o mapa de calor, que destaca a densidade e os padrões dos dados. Você pode usar um mapa de calor para entender a atividade do cliente em um site por dia e hora.

Por fim, o mapa é usado para visualização de dados geográficos, como um mapa que mostra os locais das lojas e o desempenho das vendas em um país.

Se você tiver interesse em visualização de dados, recomendo que leia o excelente artigo de Nicole Darney, Data Visualization Using SQL: Um guia completo para analistas de dados.

Técnicas avançadas de análise de dados

O Looker oferece muitas técnicas avançadas de análise de dados que permitem que você se aprofunde na exploração e visualização de dados.

Uma dessas técnicas é conhecida como tabelas derivadas. As tabelas derivadas no Looker são tabelas virtuais criadas ao escrever consultas SQL dentro da LookML (Looker Modeling Language). Elas permitem que os usuários definam transformações e agregações complexas que não são possíveis com tabelas de banco de dados padrão.

Outra técnica avançada são os cálculos de tabela. Os cálculos de tabela facilitam a criação de métricas em tempo real. Eles são semelhantes às fórmulas que encontramos em planilhas como o Excel e o Google Sheets. No exemplo a seguir, a última coluna usa um cálculo de tabela para combinar três campos nos dados usando a função concat:

Exemplo de cálculos de tabela com o Looker

Usando técnicas avançadas de análise de dados no Looker, como a criação de tabelas derivadas e cálculos de tabela, os analistas de dados e profissionais de BI podem realizar análises mais profundas e complexas. Essas técnicas ajudam a descobrir novos insights, aumentar a eficiência dos dados e melhorar a qualidade dos relatórios e dashboards.

Criação de um painel simples

Nesta seção, explicarei como criar um painel simples com o Lookup.

Primeiro, você precisa identificar as principais métricas que deseja rastrear em seu painel. Por exemplo, você pode usar a métrica-chave receita para criar um painel de monitoramento de receita. Ele poderia incluir a receita total, a receita por produto, a receita por região, as tendências de receita mensal e os principais clientes por receita (entre outras métricas).

Em seguida, você precisa criar Looks individuais ou uma consulta salva com uma visualização. Cada métrica será representada por um Look. Para fazer isso, primeiro você cria sua consulta SQL personalizada. Em seguida, você escolhe um tipo de visualização adequado (como um gráfico de linhas) e salva o Look.

Agora você pode finalmente criar seu painel. Navegue até a seção Dashboard e clique em "New Dashboard". Clique em "Add Tile" (Adicionar bloco), selecione "Look" (Olhar) e escolha o Look que deseja inserir. Repita o processo para todos os Looks que deseja ter em seu painel. Em seguida, você pode arrastar e soltar os blocos e organizá-los no painel.

Exemplo de um painel no Looker

Mais ideias para usar o SQL com o Looker para análise de dados

Neste artigo, vimos a importância de integrar o SQL com o Looker para uma análise de dados eficaz, mas, na verdade, apenas arranhamos a superfície! Se você quiser saber mais sobre o Looker e a análise de dados, recomendo que consulte os recursos oficiais do Looker.

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Obrigado por ler este artigo sobre a integração do SQL com o Looker para análise de dados. Espero que você tenha gostado e achado útil. Vejo você no próximo artigo!