Looker Blocks bereitstellen

Auf dieser Seite werden die Schritte zum Installieren eines vorkonfigurierten Looker-Blocks für das Cortex-Framework in einem öffentlichen GitHub-Repository beschrieben, z. B.:

Informationen zum Bereitstellen des Looker-Dashboards für Dun & Bradstreet finden Sie unter Looker Studio-Dashboard für Dun & Bradstreet.

Vorbereitung

Damit Sie auf diese vordefinierten Dashboards zugreifen und sie verwenden können, müssen Sie zuerst Folgendes tun:

  1. Cortex Framework bereitstellen: Cortex Framework muss eingerichtet und mit Ihren Datenquellen konfiguriert sein. Weitere Informationen finden Sie unter Cortex Framework-Voraussetzungen für die Bereitstellung.
  2. Auf Looker zugreifen:Hier erfahren Sie, wie Sie auf Looker zugreifen und sich mit der Plattform vertraut machen.
  3. Verfügbare Dashboards ansehen: Sehen Sie sich die vordefinierten Dashboards und die verfügbaren Statistiken im Dashboard an, das Sie bereitstellen möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Looker-Blöcke.

Nachdem Sie die Voraussetzungen erfüllt haben, können Sie den Looker-Block installieren.

Installation

In Looker Blocks wird LookML (Looker Modeling Language) verwendet, um das semantische Modell für die Looker-Dashboards zu definieren. Verwenden Sie eine der folgenden Optionen, um das LookML-Modell zu installieren, das Ihrer Cortex-Datenquelle entspricht:

  • Option A: Über den Looker Marketplace über eine Git-URL installieren.
  • Option B: Installation durch Fork des Repositorys

In den folgenden Abschnitten werden die Schritte für die einzelnen Optionen beschrieben.

Option A: Über den Looker Marketplace über eine Git-URL installieren

Der Looker Marketplace ist ein zentraler Ort in Looker, an dem Sie Looker-Blöcke, -Anwendungen, -Visualisierungen und -Plug-ins finden, bereitstellen und verwalten können. So installieren Sie ein Add-on über den Looker Marketplace über eine Git-URL:

  1. Rufen Sie Ihre Looker-Instanz auf.
  2. Klicken Sie in der Looker-Menüleiste  auf die Schaltfläche Marketplace.
  3. Wählen Sie im Menü „Marktplatz“ die Option Verwalten aus.
  4. Wählen Sie auf der Seite Verwalten das Dreipunkt-Menü Optionen  aus.
  5. Klicken Sie auf die Schaltfläche Über Git-URL installieren.
  6. Geben Sie die URL und den Commit-SHA des ausgewählten Repositorys ein:
  7. Klicken Sie auf Installieren.
  8. Klicken Sie im Dialogfeld mit den Nutzungsbedingungen auf „Zustimmen und fortfahren“.
  9. Geben Sie die erforderlichen Parameter ein, die Ihren Daten entsprechen:
    • Verbindungsname
    • Projekt-ID
    • Dataset für die Berichterstellung
  10. Klicken Sie auf Installieren.

Weitere Informationen finden Sie in der Looker-Dokumentation unter Tool über eine Git-URL installieren.

Option B: Installation durch Fork des Repositorys

So installieren Sie Looker-Blöcke durch Fork des Repositorys:

  1. Erstellen Sie einen Fork des GitHub-Repositories:

    1. Rufen Sie das GitHub-Repository für den ausgewählten Looker-Block auf:
    2. Klicken Sie rechts oben im Repository auf Fork.
    3. Erstellen Sie einen Fork mit Ihrem Nutzernamen. Dadurch wird eine Kopie des Repositorys in Ihrem GitHub-Konto erstellt.

  2. Leeres LookML-Projekt erstellen:

    1. Prüfen Sie, ob Sie sich im Entwicklungsmodus befinden.
    2. Wählen Sie im Menü Entwickeln die Option Projekte aus.

    3. Wählen Sie links oben auf der Seite LookML-Projekte die Option Neues Modell konfigurieren aus, um die Seite Modell konfigurieren zu öffnen.

    4. Geben Sie auf der Seite Modell konfigurieren die Optionen für Ihr Modell an:

      1. Model: Geben Sie für das Modell denselben Namen wie für die model.lkml-Datei im Repository an. Benennen Sie das Modell beispielsweise cortex-<datasource>.

      2. Project (Projekt): Geben Sie einen Namen für das Projekt ein. Geben Sie entweder denselben Namen wie für das Modell oder einen anderen Namen an.

      3. Zulässige Verbindungen:Legen Sie fest, welche Datenbankverbindungen vom Modell verwendet werden dürfen, oder geben Sie an, dass das Modell alle aktuellen oder zukünftigen Verbindungen verwenden darf.

    5. Klicken Sie auf Speichern, um das Projekt als Ausstehendes Projekt zu speichern.

    6. Suchen Sie auf der Seite LookML-Projekte im Abschnitt Ausstehende Projekte nach dem neuen Projekt.

    7. Klicken Sie auf LookML hinzufügen, um die Seite Neues Projekt zu öffnen.

    8. Legen Sie auf der Seite „Neues Projekt“ die Optionen für Ihr Projekt fest:

      1. Projektname: Enthält bereits den im vorherigen Schritt angegebenen Wert.
      2. Ausgangspunkt: Wählen Sie Leeres Projekt aus.

    9. Wählen Sie Projekt erstellen aus. Looker erstellt das Projekt und öffnet es in der Looker IDE.

    Weitere Informationen finden Sie in der ursprünglichen Looker-Dokumentation zum Generieren eines LookML-Modells.

  3. Neues LookML-Projekt mit dem gegabelten Repository verbinden: Folgen Sie der Anleitung in der Looker-Dokumentation unter Git-Verbindung einrichten und testen.

  4. Aktualisieren Sie die Werte der Konstanten in der Datei manifest.lkml:

    1. Öffnen Sie die Datei manifest.lkml in Ihrem geforkten Repository in Looker.
    2. Suchen Sie den Abschnitt „Konstanten“ und aktualisieren Sie die Werte wie im Abschnitt Erforderliche Parameter beschrieben.

  5. Änderungen committen und in der Produktion bereitstellen Mit dem Looker-Projekt, das auf Ihrem gegabelten Repository basiert, können Sie die LookML an Ihre individuellen Geschäftsanforderungen anpassen. Folgen Sie der Anleitung unter Änderungen in die Produktion übernehmen.

Erforderliche Parameter

Diese erforderlichen Werte werden während der Installation im Play Store konfiguriert. Wenn dieser Block aus einem gegabelten Git-Repository installiert wurde, müssen Sie die Werte für diese Konstanten in der manifest.lkml-Datei für das Projekt aktualisieren.

Parameter Wert Beschreibung Looker Blocks
Connection Name Name der Verbindung Der Name der BigQuery-Verbindung, mit der Looker das Cortex-REPORTING-Dataset abfragen kann. muss aktiviert sein. Alle
Project ID Projekt-ID Das Google Cloud Projekt, in dem sich das Berichtsdatenpool in BigQuery befindet. Weitere Informationen finden Sie unter Projekte identifizieren. Alle
Reporting Dataset Name des Datasets für die Berichterstellung Das bereitgestellte Cortex Data Foundation-BERICHTS-Dataset, in dem sich die Datenquellendatensatzansichten im Google Cloud BigQuery-Projekt befinden. Je nach Bereitstellungseinstellungen für die Cortex Data Foundation endet dieser Dataset-Name in der Regel auf _REPORTING. Alle
Client SAP-Clientnummer (mandt) Die SAP-Clientnummer (mandt), die für die Berichterstellung verwendet werden soll. SAP
Sign Change Yes oder No In Gewinn- und Verlustrechnungen wird der Umsatz im Hauptbuch in der Regel als negative Zahl angezeigt, was auf ein Guthaben hinweist. Wenn Sie den Wert für die Änderung des Vorzeichens auf Yes festlegen, wird er in Berichten zur Gewinn- und Verlustrechnung als positive Zahl angezeigt. SAP

Zusätzliche blockspezifische Anforderungen

Für einige Blöcke gelten bestimmte Anforderungen an die Implementierung. Weitere Informationen finden Sie in der blockspezifischen Bereitstellung:

Blockieren Link zu zusätzlichen Anforderungen
SAP Zusätzliche Spezifikationen für den Cortex Framework Looker-Block für SAP
Oracle EBS Zusätzliche Spezifikationen für den Cortex Framework Looker-Block für Oracle EBS

Weitere Ressourcen

Weitere Informationen zu LookML finden Sie in der folgenden Dokumentation und in den folgenden Schulungen: