Formation Looker LookML

Programme de la formation Looker LookML

Introduction à Looker

• Cas d’usage typiques : BI, reporting, exploration ad hoc
• Looker vs autres outils de BI
• Explore, View, Model, LookML, Dashboard
• Différence entre Looker front-end et LookML back-end
• Introduction à l’architecture Looker

Prise en main de l’interface utilisateur Looker

• Explorer une source de données
• Sauvegarder des Looks et créer des Dashboards
• Filtrage, pivot, agrégation, tri
• Types de graphiques disponibles
• Personnalisation des visualisations
• Ajout d’interactivité : filtres, liens dynamiques
• Ajout de blocs visuels
• Paramètres de filtres globaux
• Mise en page et partage

Fondamentaux du LookML

• Fichiers .model, .view, .dashboard
• Hiérarchie des projets Looker
• Dépendances et structures de répertoires
• Dimensions, mesures et types
• sql, label, group_label, description
• Réutilisation avec includes et extends
• Connexion à la base de données
• Déclaration des Explores
• Paramétrage des jointures et filtres par défaut

Construction de vues en LookML

• Types de dimensions : string, number, date
• Expressions SQL personnalisées
• Formatage et options d’affichage
• Agrégations standard
• Mesures personnalisées avec sql
• Mesures conditionnelles et filtres liés
• Utilisation de timeframes
• Cas particuliers : semaines fiscales, UTC/local
• Comparaison temporelle : MoM, YoY

Jointures et modélisation avancée

• Types de jointures : left_outer, inner, full_outer
• Utilisation de sql_on et relationship
• Bonnes pratiques pour éviter les erreurs d’agrégation
• Stratégie de modélisation
• Pré-agrégations via PDT
• Filtres de sécurité sur les jointures
• Création de vues matérialisées temporaires
• Syntaxe SQL dans les derived_table
• Optimisation via persist_for ou datagroup_trigger

Sécurité et gestion des accès

• Types d’utilisateurs
• Contrôle d’accès aux projets, modèles, explorations
• Gestion des permissions dans l’Admin panel
• Implémentation via access_filter
• Filtres conditionnels sur les utilisateurs
• Cas d’usage : données régionales, commerciaux

Développement collaboratif et Git

• Initialisation d’un dépôt
• Utilisation de branches
• Workflows de publication
• Revue de code et validation
• Résolution de conflits
• Déploiement en environnement de production

Bonnes pratiques et performance

• Convention de nommage
• Structuration des vues et modèles
• Réutilisation de code
• Utilisation judicieuse des dimensions/mesures
• Éviter les pièges de jointures volumineuses
• Optimisation des PDT et datagroup

Monitoring, alertes et automatisation

• Logs d’utilisation et performance
• Analyse des requêtes lentes
• Alertes sur erreurs de rendu ou d’exploration
• Création d’alertes conditionnelles
• Planification d’envoi de rapports
• Envoi par e-mail, webhook, Slack…