Integración de SQL con Looker para el análisis de datos

Es posible que hayas oído el término "data-driven". Hoy en día, todas las grandes empresas se basan en los datos; esto significa simplemente que toman decisiones estratégicas basadas en el análisis y la interpretación de los datos. Para agilizar el proceso y seguir siendo competitivas, las empresas dependen en gran medida del análisis de datos y de las herramientas de Business Intelligence (BI). Una de las plataformas de BI más famosas y potentes es Looker.

Looker, ahora propiedad de Google, es conocida por sus capacidades de exploración, visualización e informes de datos. La exploración de datos con Looker puede realizarse a través de su interfaz visual o escribiendo consultas SQL. SQL (Structured Query Language) es el lenguaje estándar para gestionar y realizar consultas en bases de datos relacionales. Gracias a SQL, los datos se pueden recuperar, filtrar y analizar de forma eficiente.

La integración de SQL con Looker es esencial para el análisis avanzado de datos: combina la potencia de Looker y la fuerza de SQL. Aunque la exploración de datos con la interfaz visual de Looker permite recuperar información significativa, la integración de SQL con Looker abre las puertas a operaciones de datos avanzadas, como la creación de consultas complejas para recuperar datos específicos y obtener información basada en datos.

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Permíteme aclarar algo: ¡no es necesario ser desarrollador o ingeniero para saber SQL! Como analista de datos, profesional de BI, o cualquiera involucrado en la manipulación de datos y gestión de bases de datos, dominar las operaciones SQL es una habilidad requerida. Además, si Looker forma parte de tus herramientas de trabajo diarias más utilizadas, saber SQL te aportará un beneficio increíble. Aprovechando la sinergia entre SQL y Looker, puedes crear modelos de datos robustos y visualizar y explorar esos modelos con Looker.

Configuración de Looker con SQL

Integrar Looker con SQL implica varios pasos.

Primero está la configuración inicial. Necesitas iniciar sesión en Looker antes de poder hacer cualquier otra cosa. Si aún no tienes una cuenta Looker, regístrate para una prueba gratuita o inicia una suscripción de pago. A continuación, inicia sesión en tu cuenta de Looker. Después de acceder, se te guiará a través del proceso de configuración; sigue las instrucciones en pantalla para configurar los ajustes básicos como tu zona horaria, idioma preferido, etc.

Ahora puedes configurar la conexión a tu base de datos. Haz clic en el icono de engranaje(Admin) en la esquina superior derecha de la interfaz de Looker; esto mostrará el Panel de Administración. En el panel de administración, navega hasta la sección Conexiones y haz clic en "Añadir conexión". Se te pedirá que des un nombre a la conexión y que selecciones el dialecto de tu base de datos (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, etc.) de la lista desplegable. (Si no estás seguro de qué dialecto SQL debes aprender, no te preocupes. SQL es un lenguaje estandarizado y todos los dialectos de SQL son mutuamente inteligibles. Pasar de un dialecto a otro no es un gran problema).

Se le pedirá que introduzca las credenciales de su base de datos. Para el host, introduzca el nombre de host o la dirección IP de su servidor de base de datos. Para el puerto, introduzca el número de puerto que utiliza su base de datos (los puertos predeterminados suelen estar precargados en función del dialecto seleccionado). Para la base de datos, introduzca el nombre de su base de datos; para el nombre de usuario y la contraseña, introduzca el nombre de usuario y la contraseña de su base de datos.

Dependiendo de la configuración de la base de datos y de la red, es posible que se le soliciten parámetros adicionales, como certificados SSL, tiempos de espera de conexión u opciones específicas para el dialecto de la base de datos.

Cuando todo funcione correctamente, guarde la conexión haciendo clic en "Añadir conexión".

Creación y ejecución de consultas SQL en Looker

Una vez configurada la conexión a la base de datos, puedes ejecutar consultas SQL en Looker mediante SQL Runner, una sencilla interfaz que te permite crear consultas SQL personalizadas para recuperar datos.

En la barra de navegación principal, haz clic en Desarrollar y selecciona SQL Runner en el menú desplegable. Elige la conexión a la base de datos que hayas configurado previamente y empieza a escribir tu consulta en el editor SQL. Cuando haya terminado, haga clic en "Ejecutar" para ejecutar su consulta; los resultados se mostrarán debajo del editor.

Ejemplo de SQL Runner de Looker

Imagina que quieres recuperar los diez mayores pedidos de 2023 por importe de pedido y quieres que los resultados se muestren en orden descendente. Podrías escribir la siguiente 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 puede ver, SQL proporciona cláusulas y filtros que permiten a los usuarios escribir consultas que se ajusten a sus necesidades. Esta flexibilidad es muy importante: la integración de SQL con Looker para el análisis de datos permite generar informes y cuadros de mando significativos que se ajustan a los requisitos empresariales específicos.

Por ejemplo, SQL se puede utilizar para recuperar datos basados en criterios de filtrado complejos, unir varias tablas y realizar cálculos complejos que pueden no estar soportados directamente a través de la interfaz estándar de Looker.

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Visualización de datos en Looker

Una vez que hayas escrito y ejecutado tu consulta SQL, los resultados se mostrarán en una tabla debajo del editor de consultas. Pero también puedes elegir visualizar tus resultados de otras maneras. Looker transforma los resultados de las consultas SQL en visualizaciones como diagramas, gráficos y tablas, que puedes utilizar para crear informes y cuadros de mando claros y procesables.

Ejemplo de visualización con Looker

El primer y más común tipo de visualización es la tabla. Las tablas se utilizan para vistas detalladas de datos, informes resumidos y comparaciones de puntos de datos específicos. Por ejemplo, una tabla puede mostrar datos de ventas por categoría de producto, incluyendo columnas para el nombre del producto, ventas totales y cantidad vendida.

Luego tenemos el gráfico de barras. El gráfico de barras se utiliza para comparar cantidades entre diferentes categorías. Por ejemplo, un gráfico de barras puede comparar las cifras de ventas mensuales en diferentes regiones.

El gráfico de líneas se utiliza para visualizar tendencias a lo largo del tiempo, por ejemplo, las tendencias de tráfico de un sitio web en el último año. El famoso gráfico circular -o "camembert", como lo llaman en Francia- se utiliza para mostrar la composición de un todo. Puede utilizar un gráfico circular para ilustrar la distribución de la cuota de mercado entre los competidores.

Entre los tipos de visualización menos comunes, tenemos el diagrama de dispersión; se utiliza principalmente para identificar correlaciones entre dos variables. Podrías utilizar un gráfico de dispersión para mostrar la relación entre el gasto en publicidad y los ingresos por ventas. A esta categoría pertenece también el mapa de calor, que destaca la densidad y los patrones de los datos. Podrías utilizar un mapa de calor para comprender la actividad de los clientes en un sitio web por día y hora.

Por último, el mapa se utiliza para la visualización de datos geográficos, como un mapa que muestre la ubicación de las tiendas y el rendimiento de las ventas en todo un país.

Si te interesa la visualización de datos, te recomiendo que leas el excelente artículo de Nicole Darney Data Visualization Using SQL: Una guía completa para analistas de datos.

Técnicas avanzadas de análisis de datos

Looker ofrece muchas técnicas avanzadas de análisis de datos que te permiten profundizar en la exploración y visualización de datos.

Una de estas técnicas se conoce como tablas derivadas. Las tablas derivadas en Looker son tablas virtuales creadas escribiendo consultas SQL dentro de LookML (Looker Modeling Language). Permiten a los usuarios definir transformaciones y agregaciones complejas que no son posibles con las tablas de bases de datos estándar.

Otra técnica avanzada son los cálculos de tablas. Los cálculos de tablas facilitan la creación de métricas en tiempo real. Son similares a las fórmulas que encontramos en hojas de cálculo como Excel y Google Sheets. En el siguiente ejemplo, la última columna utiliza un cálculo de tabla para combinar tres campos de los datos mediante la función concat:

Ejemplo de cálculo de tablas con Looker

Utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos en Looker, como la creación de tablas derivadas y cálculos de tablas, los analistas de datos y los profesionales de BI pueden realizar análisis más profundos y complejos. Estas técnicas ayudan a descubrir nuevos conocimientos, mejorar la eficiencia de los datos y mejorar la calidad de los informes y cuadros de mando.

Creación de un cuadro de mando sencillo

En esta sección, explicaré cómo crear un cuadro de mando sencillo con Lookup.

En primer lugar, debe identificar las métricas clave de las que desea realizar un seguimiento para su cuadro de mando. Por ejemplo, puede utilizar la métrica clave ingresos para crear un panel de control de ingresos. Podría incluir los ingresos totales, los ingresos por producto, los ingresos por región, las tendencias de los ingresos mensuales y los principales clientes por ingresos (entre otras métricas).

A continuación, debe crear Looks individuales, o una consulta guardada con una visualización. Cada métrica estará representada por un Look. Para ello, primero debe crear su consulta SQL personalizada. A continuación, elija un tipo de visualización adecuado (como un gráfico de líneas) y guarde el Look.

Ahora ya puede crear su cuadro de mando. Vaya a la sección Cuadro de mandos y haga clic en "Nuevo cuadro de mandos". Haga clic en "Añadir mosaico", seleccione "Aspecto" y elija el Aspecto que desea insertar. Repite el proceso para todos los Looks que quieras tener en tu dashboard. A continuación, puedes arrastrar y soltar los mosaicos y organizarlos en el panel de control.

Ejemplo de un cuadro de mando en Looker

Más ideas para utilizar SQL con Looker para el análisis de datos

En este artículo, hemos visto la importancia de integrar SQL con Looker para un análisis de datos efectivo - ¡pero sólo hemos arañado la superficie! Si quieres saber más sobre Looker y el análisis de datos, te recomiendo que consultes los recursos oficiales de Looker.

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Gracias por leer este artículo sobre la integración de SQL con Looker para el análisis de datos. Espero que te haya gustado y resultado útil. ¡Nos vemos en el próximo!