Avec LookML, Looker permet aux équipes data de définir de manière centralisée les sources, les jointures, les métriques et la logique métier, dans un modèle versionné et testé. Cette couche sémantique évite la prolifération de calculs divergents dans les rapports, garantit la cohérence des indicateurs entre équipes et fournit un socle fiable pour tous les usages analytiques, qu’ils soient réalisés dans Looker ou consommés depuis des outils externes.

Looker expose ce modèle sémantique via des interfaces d’exploration et des tableaux de bord interactifs qui permettent aux équipes métier d’explorer les données, de filtrer, de percer au niveau ligne et de créer leurs propres vues, sans écrire de SQL. Les utilisateurs gagnent en autonomie pour répondre à leurs questions opérationnelles, tandis que les équipes data gardent le contrôle sur les définitions et la qualité des données.

Grâce à son approche API-first et à ses capacités d’embedded analytics, Looker permet de construire des data apps, des portails clients ou des fonctionnalités analytiques intégrées directement dans des produits ou outils internes. Les organisations peuvent ainsi mettre la donnée au cœur de leurs processus métier, exposer des insights à leurs partenaires ou clients, et créer des expériences data sur mesure tout en capitalisant sur le même modèle gouverné.

Entièrement cloud-native, Looker s’appuie sur l’architecture in-database : les requêtes sont exécutées directement dans l’entrepôt de données (notamment BigQuery), ce qui permet de tirer parti de la puissance de calcul du data warehouse et de scaler sur de très gros volumes. Cette approche réduit les duplications de données, limite les problèmes de latence et facilite le déploiement dans des environnements multi-cloud ou hybrides.

En combinant son modèle sémantique avec les intégrations Gemini et les connecteurs vers d’autres outils BI, Looker sert de couche de métriques de confiance pour les cas d’usage d’IA générative et d’assistants data. Les requêtes en langage naturel peuvent être traduites en requêtes alignées sur les définitions métier, ce qui améliore la pertinence des réponses, sécurise l’usage de l’IA sur des données sensibles et accélère l’adoption de la donnée par des profils non techniques.