google analytics , looker , bigquery的区别

Google Analytics、Looker 和 BigQuery 是 Google 提供的三种不同的数据服务，它们各自有不同的用途和功能。

1. Google Analytics:

   • 主要用途：Google Analytics 是一种网站和应用程序分析服务，它能帮助您理解用户如何与您的网站或应用互动。它收集关于页面浏览量、用户会话、用户行为、转化跟踪等的数据。
   • 用户界面：提供一个用户友好的界面，让非技术用户可以轻松查看和理解网站数据。
   • 数据处理：自动收集网站和应用的数据，提供了预配置的报告和实时数据分析功能。

2. Looker:

   • 主要用途：Looker 是一个商业智能（BI）平台，用于数据探索和洞察发现。它允许创建复杂的数据模型，并为最终用户提供自助式探索。
   • 用户界面：提供一个强大的界面，可以用于创建交互式的仪表板和报告，支持自定义视图和复杂的数据可视化。
   • 数据处理：不直接存储数据，而是连接到数据库或数据仓库（如BigQuery），使用LookML（Looker的建模语言）来定义数据关系和计算。

3. BigQuery:

   • 主要用途：BigQuery 是一个完全托管的数据仓库服务，用于存储和查询大规模数据集。它适用于运行复杂的查询和分析任务。
   • 用户界面：提供SQL查询界面，主要面向数据分析师和工程师，需要编写SQL语句来查询数据。
   • 数据处理：可以处理多PB级别的数据，并支持机器学习等高级分析功能。

总结如下：

• Google Analytics：用于网站和应用分析，面向营销和产品团队。(自定义看板?
• Looker：商业智能和数据可视化平台，适用于数据分析和业务团队进行深入分析。 （app分析
• BigQuery：数据仓库服务，适合存储大量数据并进行高性能查询和分析，通常是数据科学家和工程师的选择。（kwaibi

它们可以相互配合使用：比如，Google Analytics 的数据可以导出到 BigQuery 进行存储和分析，Looker 可以连接到 BigQuery 来创建仪表板和报告，为用户提供可视化的数据洞察。