AI för Google Looker
AI-insikter i Looker och Looker Studio.
Vi kopplar Gemini och egna modeller till Looker för att automatisera dashboardgenerering, datamodellering och affärssammanfattningar.
Vi hjälper er implementera AI på riktigt i Google Looker
EgenAI är inte ännu en återförsäljare. Vi bygger faktisk AI – tränar modeller, kopplar in egna LLM:er, automatiserar arbetsflöden och driftsätter lösningarna i er befintliga Google Looker-miljö. Vi börjar alltid med ett konkret användningsfall och en mätbar effekt.
AI-användningsområden i Google Looker
- Auto-genererade dashboards
- AI-sammanfattningar av rapporter
- LookML-assistans
Integrationer & teknik
- Gemini in Looker
- BigQuery ML
- Vertex AI
Så kopplar vi AI till Google Looker
- Läsning av semantiska modeller och datamängder i Google Looker via plattformens API, så att AI-modellen arbetar mot samma definitioner som era rapporter.
- Ett semantiskt lager som översätter frågor på svenska till korrekta mått och dimensioner – utan att användaren behöver kunna frågespråket.
- Retrieval-lösning som hämtar rätt siffra vid rätt tillfälle i stället för att låta språkmodellen gissa.
- Behörighetsstyrning som ärver befintlig radnivåsäkerhet, så AI aldrig visar data en användare inte redan får se.
Så går ett projekt till
1. Kartläggning
Vi går igenom hur Google Looker används hos er idag – vilka flöden som tar tid, var felen uppstår och vilken data som faktiskt finns tillgänglig. Resultatet är en prioriterad lista med användningsfall och en uppskattad effekt för varje.
2. Pilot på ett skarpt flöde
Vi väljer ett användningsfall – ofta auto-genererade dashboards – och bygger en fungerande lösning mot er verkliga data. Piloten körs parallellt med nuvarande arbetssätt så att träffsäkerheten kan mätas innan något ändras.
3. Driftsättning
Lösningen kopplas in i Google Looker med tydliga kontrollpunkter, loggning och en konfidensgräns som avgör vad som går automatiskt och vad som går till granskning. Vi utbildar de som ska använda den.
4. Förvaltning och vidareutveckling
Modeller förändras när verksamheten gör det. Vi följer upp träffsäkerhet över tid, tränar om vid behov och bygger vidare med nästa användningsfall.
Vanliga fallgropar
- • Språkmodeller som räknar själva i stället för att hämta siffran från modellen – svaren låter rätt men är fel.
- • AI ovanpå ostädad data. Datakvalitet först, modell sedan.
- • Behörigheter som inte följer med in i AI-lagret.
Vanliga frågor om AI i Google Looker
Går det att använda AI i Google Looker utan att byta system?
Ja. Vi bygger AI som lägger sig ovanpå och bredvid Google Looker via integrationer, inte som en ersättning. Ni behåller ert nuvarande system, era processer och er data – AI tillför automatiken.
Vilka AI-användningsfall är vanligast i Google Looker?
De som oftast ger effekt först är auto-genererade dashboards, ai-sammanfattningar av rapporter, lookml-assistans. Vilket som passar er beror på var volymen och det manuella arbetet finns idag, vilket vi kartlägger i ett första steg.
Måste vår data lämna företaget?
Nej. Vi kan köra modellerna lokalt eller i privat molnmiljö så att data aldrig lämnar er infrastruktur. Det är ofta avgörande vid känsliga uppgifter och gör GDPR-frågan betydligt enklare.
Hur lång tid tar ett AI-projekt mot Google Looker?
En avgränsad pilot mot ett flöde är normalt ett projekt på några veckor, medan bredare driftsättning tar längre tid. Vi arbetar hellre i korta steg med mätbar effekt än i långa projekt utan delleveranser.
Vad kostar det?
Det beror på omfattning, antal integrationer och hur mycket datastädning som krävs. Vi ger en kostnadsbild efter kartläggningen – den första genomgången är kostnadsfri.