Modelado y análisis de datos con Looker

Sobre este libro

"Looker Data Modeling and Analytics" se presenta como una guía de referencia imprescindible para ingenieros de analytics, modeladores de datos y profesionales de BI que buscan aprovechar todo el potencial de Looker como plataforma de datos moderna. La obra parte de una base rigurosa y bien estructurada que recorre la arquitectura de Looker, el modelado semántico con LookML, las integraciones mediante API y las estrategias de despliegue escalable. A partir de ahí, el lector avanza desde los fundamentos de la plataforma hacia temas avanzados, explorando la generación de SQL, el modelo de seguridad y los detalles del despliegue de entornos de analytics robustos y multiinquilino. El libro ahonda con solidez en el modelado avanzado con LookML y aporta a los profesionales las técnicas necesarias para diseñar modelos de alto rendimiento, gestionar relaciones complejas, optimizar el análisis de series temporales y automatizar la validación dentro de flujos de CI/CD con Git. Más allá del modelado puramente técnico, la obra aborda la arquitectura de datos de manera integral —los esquemas en estrella, en copo de nieve y data vault—, las estrategias de federación entre múltiples fuentes y los principios de gobernanza para el analytics empresarial. La optimización de costes y rendimiento merece un capítulo aparte, con orientaciones prácticas sobre el ajuste del data warehouse, la aggregate awareness, la caché y la monitorización, tanto de la salud como de la huella económica, de las cargas de trabajo analíticas. La implementación práctica vertebra cada capítulo, enriquecida con casos de uso avanzados del mundo real que abarcan soluciones verticales por industria, integraciones de IA/ML, la incrustación de Looker en aplicaciones externas y la construcción de entornos de BI seguros y conformes con la normativa. El espacio dedicado a DevOps, CI/CD y operaciones automatizadas dota al lector de las herramientas necesarias para sostener y escalar ecosistemas de analytics con confianza. Tanto si se trata de diseñar la arquitectura de plataformas de autoservicio, de desarrollar marcos de extensión personalizados o de planificar despliegues globales multirregión, "Looker Data Modeling and Analytics" constituye una referencia indispensable para construir soluciones de datos resilientes, escalables y preparadas para el futuro sobre