Audit LookML
Cinq jours pour retrouver un Looker qu'on croit.
Audit LookML complet en 5 jours ouvrés : explores lents, jointures qui multiplient les lignes, mesures dupliquées, PDT non maîtrisées, dashboards abandonnés. Rapport priorisé et correctifs livrés sur une branche à part, prêts à être relus. Périmètre fixe, devis sous 24 h.
Le problème
Un projet Looker de deux ou trois ans accumule les mêmes dettes : des explores qui mettent trente secondes à répondre, des jointures many-to-many sans agrégats symétriques qui gonflent les totaux, la même mesure définie trois fois avec trois filtres, des PDT reconstruites toutes les heures pour rien, des dashboards que plus personne n'ouvre. L'audit passe le projet au crible sur 25 points, mesure ce qui coûte réellement (temps de réponse, slots BigQuery, confiance des utilisateurs) et livre les correctifs les plus rentables directement en LookML, sur une branche que vous relisez et fusionnez.
Pour qui
- Équipes data de scale-ups et ETI sur Looker depuis plus d'un an
- Nouveau responsable data qui hérite d'un projet LookML sans documentation
- Équipes qui préparent Conversational Analytics ou Gemini in Looker et veulent une base saine
- Filiales de groupes qui doivent rendre des comptes sur le coût BigQuery de Looker
Ce que vous recevez
- Revue complète des modèles, vues, explores et dashboards (checklist 25 points)
- Rapport écrit : constats classés par impact, cause, correctif recommandé, effort
- Correctifs prioritaires appliqués en LookML sur une branche à part, prêts à être relus et intégrés
- Mesure avant / après des explores les plus lents
- Plan de remédiation à 30 jours pour le reste
- Vidéo de 20 minutes qui explique le rapport à votre équipe
Hors périmètre
- Refonte complète de la modélisation (c'est l'offre Couche sémantique)
- Développement de nouveaux dashboards
- Administration Looker (licences, SSO, instance)
Prérequis
- Accès développeur à l'instance Looker et au dépôt LookML
- Accès lecture au projet BigQuery (ou à l'entrepôt utilisé)
- Un interlocuteur joignable par écrit pendant les 5 jours
Déroulé
01
Jour 1 : cadrage écrit
Brief, accès, liste des dashboards critiques, extraction System Activity.
02
Jours 2 et 3 : revue
Modèles, explores, PDT, datagroups, accès, performances mesurées.
03
Jour 4 : correctifs
Les correctifs à meilleur rendement livrés sur une branche, avec tests.
04
Jour 5 : restitution
Rapport, plan 30 jours, vidéo explicative, session de questions écrites.
StackLooker · LookML · BigQuery · Git · Looker API · System Activity
Questions fréquentes
Pourquoi cinq jours, pas plus ?
Parce que le périmètre est stable d'un projet à l'autre : une instance, un dépôt LookML. Si votre projet dépasse 40 explores ou 300 vues, le devis le dit et nous découpons.
Faut-il un appel ?
Non. Le brief est écrit, la restitution est écrite et en vidéo. Un appel de 30 minutes est possible si vous le souhaitez.
Que se passe-t-il après l'audit ?
Vous fusionnez les correctifs et appliquez le plan 30 jours vous-même, ou vous prenez l'abonnement Looker et Neuravoid s'en charge. Aucune obligation.
Travaillez-vous sur d'autres entrepôts que BigQuery ?
Oui pour Snowflake et PostgreSQL derrière Looker. Le cœur de l'audit reste LookML, qui ne dépend pas de l'entrepôt.
Implémentations de référence
Le code qu'on peut lire avant de nous écrire.
Trois couches sémantiques complètes, publiques, construites comme pour un client : dbt sur BigQuery, LookML, tableau de bord, linter et intégration continue. Une par secteur.
E-commerce
Marge, panier moyen, réachat, un seul chiffre d'affaires. Dataset public thelook_ecommerce, 13 métriques, 3 explores.
Santé
Réadmissions à 30 jours, durée de séjour, maladies chroniques, protection des champs patients. Données Medicare synthétiques au format OMOP, 17 métriques.
Fintech
Volume de paiement, chargebacks, churn, encours et impayés. Données synthétiques générées, historisation clients, 56 métriques, 134 tests.
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