Prós, contras e alternativas do Looker

À medida que as equipes de produto procuram oferecer experiências orientadas por dados, a demanda por análises no aplicativo cresceu. Os usuários finais querem insights rápidos, acessíveis e alinhados com seus fluxos de trabalho diários.

A análise incorporada do Looker é frequentemente considerada uma opção obrigatória. Sua conexão com o Google Cloud e sua presença estabelecida no espaço de BI o tornam uma opção atraente para organizações que já usam seu ecossistema.

Mas reconhecimento não é o mesmo que prontidão. A verdadeira questão é quão bem o Looker atende às necessidades dos produtos modernos. Esta revisão examina os prós e contras do Looker, destacando onde ele se destaca e onde suas limitações começam a desacelerar o SaaS e os aplicativos corporativos.

O Looker Embedded foi desenvolvido para a arquitetura do seu produto?

A análise incorporada do Looker traz uma forte reputação em BI, mas sua arquitetura não foi projetada com as equipes de produto em mente. A plataforma é construída em torno do LookML, uma linguagem de modelagem proprietária que define métricas e relacionamentos. Embora poderoso, isso adiciona uma curva de aprendizado íngreme e torna a incorporação de análises dependente de habilidades que muitas equipes de produto não possuem. Para os líderes de SaaS, isso se traduz em tempo extra de aceleração e maior dependência de pessoal especializado.

A maioria das plataformas de BI incorporadas agora se concentra na integração do desenvolvedor em primeiro lugar. O Looker, por outro lado, depende muito de iFrames para incorporação. As equipes devem gerenciar URLs assinadas, fluxos de autenticação e transferências de sessão para fornecer painéis dentro de seus aplicativos. Essa configuração limita o controle que você tem sobre a experiência do usuário. O estilo, a capacidade de resposta e o tratamento de eventos permanecem vinculados à estrutura do Looker, não ao do seu produto.

Essas opções de arquitetura se tornam obstáculos maiores em arquiteturas multilocatário e aplicativos nativos da nuvem. Fornecer painéis para vários clientes requer configuração extra, e o dimensionamento de cargas de trabalho geralmente aciona o ajuste de desempenho. Os desenvolvedores também enfrentam limites na criação de interações personalizadas ou na extensão de análises para se alinhar aos fluxos de trabalho do produto. O Looker funciona bem para relatórios tradicionais, mas sua base técnica pode desacelerar as equipes que desejam que as análises pareçam nativas, flexíveis e escaláveis.

Prós: O que o Looker Embedded Analytics faz bem

Embora uma análise dos prós e contras do Looker destaque algumas limitações, a plataforma traz pontos fortes reais. Essas vantagens explicam por que continua sendo uma escolha comum para empresas que buscam ferramentas de análise.

Principais prós da análise incorporada do Looker: 

• Interface intuitiva: Os usuários acham o design do Looker acessível, facilitando a interação de usuários não técnicos com os painéis.

• Forte visualização de dados: A plataforma oferece painéis interativos e sofisticados que ajudam as equipes a compartilhar insights com clareza.

• Integrações extensas: O Looker se conecta a uma ampla variedade de bancos de dados, ferramentas em nuvem e CRMs, atendendo a amplas necessidades de relatórios.

• Modelagem semântica com LookML: A modelagem centralizada garante consistência entre os relatórios, mantendo a lógica de negócios alinhada.

• Segurança e governança corporativa: Painéis baseados em funções, permissões e integração com a estrutura de segurança do Google Cloud são compatíveis com os requisitos corporativos.

Esses pontos fortes dão à Looker uma vantagem em ambientes onde a governança, a visualização de dados e os relatórios centralizados são mais importantes. Para organizações já vinculadas ao Google Cloud, suas integrações fornecem uma maneira direta de estender as análises.

Contras: Principais desafios com o Looker Embedded Analytics

Embora a análise incorporada do Looker ofereça recursos fortes, os usuários e as equipes de produto geralmente encontram desafios que afetam o ajuste a longo prazo. Esses problemas explicam por que muitas equipes começam a avaliar as alternativas do Looker.

Principais contras da análise incorporada do Looker: 

• Curva de aprendizado íngreme e dependência do LookML: O sucesso com o Looker depende do domínio do LookML, uma linguagem de modelagem proprietária. Isso retarda a integração e cria barreiras para equipes sem essa experiência.

• Lentidão de desempenho em escala: Os usuários relatam painéis lentos com grandes conjuntos de dados ou muitos elementos visuais. O dimensionamento de cargas de trabalho geralmente requer ajuste contínuo de desempenho.

• Complexidade de incorporação e limitações do iFrame: O Looker depende muito de iFrames, URLs assinados e gerenciamento de sessões. Isso torna a integração complexa e limita a personalização.

• Complexidade de preços e crescimento baseado no usuário: Os preços baseados em cotações vinculados a funções e licenças crescem rapidamente à medida que a adoção se expande, tornando os custos imprevisíveis.

• Controle limitado de marca branca: Por padrão, os painéis incorporados carregam a marca Looker. Uma personalização mais profunda requer configurações de administrador ou licenciamento adicional, deixando a integração da interface do usuário incompleta.

Essas desvantagens se tornam mais visíveis em ambientes SaaS que exigem análises escaláveis, integração amigável ao desenvolvedor e painéis de marca branca que parecem nativos. Para equipes em rápida evolução, a sobrecarga de aprender LookML, gerenciar iFrames e prever custos pode prejudicar a velocidade de entrega e reduzir a satisfação do usuário.

Quando o Looker Embedded pode ser uma boa opção

Embora o Looker tenha suas limitações perceptíveis, ainda existem casos específicos em que o Looker Embedded pode ser suficiente. Para produtos com certas prioridades e práticas estabelecidas, o Looker ainda pode oferecer valor adequado.

O Looker pode se encaixar no seu produto se: 

• Alinhamento do Google Cloud: As organizações que já usam os serviços do BigQuery e do GCP podem se beneficiar da integração nativa.

• Portais internos ou de parceiros: Funciona melhor quando os painéis atendem a funcionários ou parceiros confiáveis, não a aplicativos voltados para o cliente.

• Necessidades de relatórios centralizados: Ideal quando a governança, a conformidade e a visualização consistente de dados são mais importantes do que a personalização profunda.

• Fluxos de trabalho familiares: As equipes já treinadas no LookML podem preferir continuar dentro do mesmo ecossistema.

• Requisitos de marca limitados: Quando a consistência visual com a IU do produto não é crítica, o design padrão do Looker pode ser suficiente.

Nesses casos de uso, o Looker pode ser uma opção viável. Mas quando a análise deve parecer totalmente nativa, oferecer suporte a fluxos de trabalho complexos ou escalar de forma previsível, muitas equipes começam a comparar alternativas de BI que se alinham melhor às demandas de produtos modernos.

Quando considerar uma alternativa de looker

O Looker resolve certas necessidades de relatórios, mas as equipes de SaaS e ISV geralmente acham seu design limitante quando a análise deve residir dentro do produto. À medida que esses limites se acumulam, explorar as alternativas do Looker torna-se menos uma opção e mais uma necessidade.

Principais gatilhos que sinalizam que é hora de avaliar alternativas: 

• A análise é voltada para o cliente: Os usuários esperam que os painéis pareçam parte do seu aplicativo. Com o Looker, a incorporação depende de iFrames que geralmente parecem desconectados. Isso quebra a experiência perfeita do produto e reduz a adoção. As equipes precisam de análises incorporadas que se comportem como um recurso interno.

• A escalabilidade é importante: As empresas de SaaS crescem rapidamente. Com o Looker, os problemas de desempenho surgem quando os conjuntos de dados aumentam ou os locatários se multiplicam. As consultas ficam mais lentas e a otimização se torna uma sobrecarga contínua. A análise escalável moderna deve fornecer velocidade e confiabilidade consistentes em grandes volumes de dados e ambientes multilocatários.

• A personalização gera valor: Os clientes querem análises alinhadas com seus fluxos de trabalho. O Looker fornece personalização limitada além de seus padrões. Os recursos avançados geralmente exigem codificação LookML pesada ou scripts alternativos. As equipes se beneficiam mais da integração API-first e das ferramentas baseadas em SDK que permitem criar recursos e fluxos de trabalho exclusivos para seus produtos.

• Os custos devem permanecer previsíveis: O Looker usa preços baseados em função ou usuário. Isso funciona para pequenas implantações, mas à medida que a adoção cresce, os custos podem aumentar de forma rápida e imprevisível. Prever orçamentos de longo prazo torna-se difícil. Muitas equipes buscam alternativas que forneçam transparência de preços e estruturas de custos estáveis.

• A marca deve ser perfeita: As incorporações do Looker carregam sua marca por padrão, com personalização mais profunda exigindo etapas ou licenças extras. Isso cria uma aparência desconexa que prejudica a experiência do produto. As equipes que precisam de painéis de marca branca para refletir sua marca geralmente recorrem a outras opções.

Esses problemas raramente aparecem no primeiro dia. Mas à medida que o uso se expande, o atrito cresce e retarda a inovação. Para muitos líderes de SaaS, esse ponto de virada é quando as alternativas ao Looker, criadas para incorporação de produtos, se tornam o próximo passo lógico.

Como Reveal se compara como uma alternativa ao Looker

As equipes que exploram as alternativas do Looker geralmente querem análises que pareçam nativas, tenham desempenho em escala e tenham custos previsíveis. Embora a análise incorporada do Looker ofereça suporte a relatórios de BI, sua estrutura dificulta o alinhamento com as demandas de produtos SaaS. Reveal foi criado exatamente para esse cenário: incorporar análises em produtos de software.

Com o Reveal, os desenvolvedores incorporam painéis usando uma biblioteca de cliente JavaScript compatível com Angular, React, Blazor, Vue e muito mais, além de pacotes de servidor para .NET Core, NodeJS e Java.

Essa abordagem fornece controle total sobre a interface do usuário por meio da integração API-first, permitindo que os painéis correspondam à experiência do produto em vez de ficarem confinados a um quadro externo. O resultado é uma análise que parece e se comporta como se tivesse sido criada internamente.

O desempenho é igualmente importante. Reveal oferece análises em tempo real projetadas para grandes conjuntos de dados e ambientes SaaS multilocatários. Os painéis são carregados rapidamente, dimensionados de acordo com a demanda e permanecem responsivos entre os usuários. Isso garante que as equipes possam fornecer análises sem desacelerar o crescimento ou complicar a infraestrutura. 

Os custos também permanecem previsíveis. Em vez de vincular preços a usuários ou funções, Reveal oferece transparência de preços com uma única estrutura fixa. As equipes podem aumentar a adoção sem se preocupar com o aumento das contas, o que simplifica o planejamento.

O controle de marca vem embutido. Reveal oferece painéis de marca branca que replicam com precisão os temas e layouts dos produtos, resultando em uma aparência perfeita. Você pode ver mais detalhes em Reveal abordagem da para análise de marca branca.

Para líderes de SaaS que comparam alternativas do Looker, Reveal fornece uma plataforma pronta para desenvolvedores que combina flexibilidade, desempenho e previsibilidade de custos. Saiba mais sobre a análise incorporada do Reveal ou explore uma análise detalhada entre Reveal e Looker. Se você quiser uma próxima etapa prática, experimente a Lista de verificação gratuita de recursos de BI incorporado.