Looker

Was es ist

Looker ist die Enterprise-BI-Plattform von Google Cloud, aufgebaut um LookML — eine in Code definierte semantische Schicht, in der Ihr Datenteam ein einziges Mal festlegt, was „Pipeline“, „Net Revenue Retention“ oder „aktiver Account“ bedeutet. Jedes Dashboard, jeder geplante Report und jede KI-Antwort fragt dann Ihr Data Warehouse live über diese Definitionen ab. Looker läuft auf BigQuery, Snowflake, Databricks, Redshift und den meisten anderen SQL-Datenbanken und kommt in zwei Varianten: Looker (original) und Looker (Google Cloud core), die über ein Google-Cloud-Konto abgerechnete Version. Google wurde im Gartner Magic Quadrant 2026 für Analytics- und BI-Plattformen zum dritten Mal in Folge als Leader eingestuft.

Das Thema 2026 sind Agents. Auf der Google Cloud Next am 22. April 2026 kündigte Google Looker BI Agents an: Der Conversational-Analytics-Agent (bereits GA) erhielt ein Reasoning-Upgrade in der Preview, Dashboard Agents beantworten Fragen direkt in einem bestehenden Dashboard, und geplante agentische Workflows, die Metriken auf Anomalien überwachen, gingen am 9. Oktober in die Preview. Data Agents für benutzerdefinierte und LookML-Dashboards sind seit dem 8. Oktober allgemein verfügbar. Ein von Looker verwalteter MCP-Server ist in der Preview, ergänzt um Unterstützung für die Open-Source-MCP-Toolbox, und die Looker-Erweiterung für VS Code ist seit dem 10. September GA.

Nicht zu verwechseln mit Data Studio: Google hat Looker Studio im April 2026 wieder in Data Studio umbenannt, „Looker“ bezeichnet jetzt also nur noch die Plattform mit der semantischen Schicht.

Warum es in RevOps- und CS-Stacks auftaucht

• Eine Metrikdefinition für alle Teams. Der Dauerkonflikt in RevOps: Finance, Sales und CS melden jeweils einen anderen ARR. In Looker liegt die Definition in versioniertem LookML, und jedes Chart, jeder geplante Versand und jede Agent-Antwort übernimmt sie. Das ist der stärkste Grund, Looker einem BI-Tool im Tabellenstil vorzuziehen.
• Agents antworten aus gesteuerten Definitionen, nicht aus Rohtabellen. Ein CSM, der fragt „Welche Accounts haben dieses Quartal 30% weniger Nutzung?“, bekommt eine Antwort, die mit derselben LookML-Kennzahl berechnet ist wie das QBR-Dashboard. Datenteams können Verified Queries markieren (GA seit dem 28. August), damit häufige Fragen eine geprüfte Antwort liefern.
• Es reicht bis in Gemini Enterprise. Conversational-Analytics-Agents lassen sich in Gemini Enterprise veröffentlichen, und seit dem 5. August liefern diese Chats Looker-Charts. Engineers können die semantische Schicht über MCP aus Claude oder Cursor abfragen.

Preise in der Praxis

Google veröffentlicht keine Jahrespreise. Die Preisseite nennt drei Plattform-Editionen — Standard (unter 50 Nutzer, 1.000 abfragebasierte API-Aufrufe pro Monat), Enterprise (100.000) und Embed (500.000) —, jeweils mit 10 Standard- und 2 Developer-Nutzern inklusive, verkauft mit Laufzeiten von einem, zwei oder drei Jahren, dazu Nutzerlizenzen in drei Typen: Developer, Standard und Viewer. Auswertungen von Googles SKU-Liste durch Dritte, geprüft am 12. Oktober 2026, setzen Standard bei etwa 5.000 $ pro Monat an, zusätzliche Nutzer bei rund 30 $ (Viewer), 60 $ (Standard) und 125 $ (Developer) pro Monat.

Käuferdaten: Vendr meldet einen Median-Vertrag für Looker von 84.602 $ pro Jahr über 418 Käufe, mit rund 18% Ersparnis gegenüber dem ersten Angebot. Planen Sie 60.000 $ pro Jahr als Untergrenze für Standard vor zusätzlichen Nutzern und 85.000–150.000 $ für Enterprise mit einigen hundert Viewern. Warehouse-Compute wird separat abgerechnet.

Conversational Analytics wird in „Data Tokens“ gemessen. Standard enthält 60M Input- und 1,2M Output-Tokens pro Monat, Enterprise 300M und 6M, Embed 1,2B und 24M. Mehrverbrauch kostet 3 $ pro 1M Input- und 20 $ pro 1M Output-Tokens, wird aber noch nicht abgerechnet: Google fährt eine Aktionsphase ohne Kontingent und hat zugesagt, 90 Tage vor Abrechnungsbeginn zu informieren.

Am besten geeignet für

RevOps- und CS-Ops-Leiter in Unternehmen mit 200 oder mehr Mitarbeitenden, einem modellierten Warehouse (vor allem BigQuery) und mindestens einem Analytics Engineer, der LookML verantwortet — wenn das Hauptproblem widersprüchliche Metrikdefinitionen bei über 50 Report-Nutzern sind und diese Nutzer ihre Fragen zunehmend im Chat stellen, statt Dashboards zu öffnen.

Lassen Sie es, wenn niemand im Team LookML schreiben wird; Sie zahlen dann Enterprise-Preise für ein Tool, das beim ersten Modell stecken bleibt. Lassen Sie es auch, wenn Sie Microsoft 365 E5 nutzen, wo Power BI Pro bereits im Paket enthalten ist.

Im Vergleich zu den Alternativen

Power BI führt BI nach installierter Basis an, mit 14 $ pro Nutzer und Monat für Pro. Wählen Sie es in einem Microsoft-Unternehmen, in dem Reporting die ganze Aufgabe ist. Wählen Sie Looker, wenn Sie eine als Code reviewte semantische Schicht brauchen, die über Tools und Agents hinweg geteilt wird.

Tableau Cloud Creator kostet laut Liste 75 $ pro Nutzer und Monat. Wählen Sie es für geschulte Analysten mit intensiver visueller Exploration. Wählen Sie Looker, wenn die Governance gemeinsamer Definitionen wichtiger ist als visuelle Freiheit.

Omni ist der am schnellsten wachsende Neueinsteiger: von ehemaligen Looker-Führungskräften gegründet, sammelte es im April 2026 eine Series C über 120 Millionen $ bei einer Bewertung von 1,5 Milliarden $ ein, bei 4-fachem Umsatzwachstum im Jahresvergleich. Wählen Sie Omni, wenn Sie eine semantische Schicht im Looker-Stil mit schnellerem Self-Service im Tabellenstil wollen und nicht an Google Cloud gebunden sind. Wählen Sie Looker für die BigQuery-Tiefe und die Reichweite in Gemini Enterprise.

Sigma gewinnt, wenn Fachanwender ins Warehouse zurückschreiben müssen. Hex gewinnt, wenn die Arbeit explorative Analyse in SQL- und Python-Notebooks ist. Passt keins, weil Ihre Quelldaten noch gar nicht in einem Warehouse liegen, beginnen Sie mit Data Warehouse vs. CDP.

Worauf Sie achten sollten

• LookML ist Entwicklerarbeit. Self-Service-Explores und der Expression Assistant helfen, aber jede dauerhafte Metrik lebt weiterhin in LookML. Absicherung: Benennen Sie vor der Unterschrift einen Analytics Engineer als LookML-Verantwortlichen und planen Sie dessen Developer-Lizenzen ein; behandeln Sie Self-Service-Explores als Prototypen, die anschließend in LookML überführt werden.
• Mehrverbrauch bei Conversational Analytics wird abgerechnet werden. Die kostenlose Phase endet mit 90 Tagen Vorlauf, und Google hat nicht veröffentlicht, wie viele Tokens eine typische Frage verbraucht. Absicherung: Aktivieren Sie jetzt die Preview für die Token-Nutzungsüberwachung, messen Sie 60 Tage als Basislinie und schreiben Sie das enthaltene Kontingent und den Mehrverbrauchstarif in Ihre Verlängerung.
• Die Gemini-Enterprise-Integration ist noch nicht eingeschwungen. Veröffentlichte Data Agents müssen nach einem Update der Gemini-Enterprise-Instanz neu veröffentlicht werden. Absicherung: Starten Sie mit einem Pilotteam und nehmen Sie „Looker-Agents neu veröffentlichen“ in Ihre Change-Checkliste für Gemini Enterprise auf.
• Die Abkündigungen 2026 entfernen Dinge, die Sie vielleicht nutzen. Looker Reports wurden am 13. Juli 2026 abgekündigt; der eigenständige Spectacles-Dienst wird ab dem 30. November 2026 abgeschaltet; kostenlose Data-Studio-Pro-Lizenzen gibt es für Google-Cloud-core-Instanzen, die nach dem 1. August 2026 angelegt wurden, nicht mehr. Absicherung: Verlagern Sie reportartige Ausgaben auf Paginated Reporting (GA), überführen Sie Spectacles-Checks vor dem 30. November in Looker Continuous Integration und kalkulieren Sie Data Studio Pro in neuen Verträgen separat.
• Looker fragt Datenbanken ab, keine Anwendungen. Es gibt keine nativen Konnektoren zu CRM oder Helpdesk. Absicherung: Laden Sie Salesforce- und Zendesk-Daten zuerst mit Fivetran oder Ähnlichem ins Warehouse und nehmen Sie diese ELT-Kosten in den Business Case auf.