VantegrateIntegración nativa por APIMetrix, el agente de datos de Vantegrate, se conecta a tu Looker por la API oficial de Looker: tu equipo pregunta por WhatsApp, Slack o Microsoft Teams, el agente arma la consulta sobre tus Explores y Looker genera el SQL con las definiciones de tu modelo. El número coincide con el de tus tableros y los datos siguen en tu base.
Cómo fluye el dato
Integrar Looker con los agentes de IA de Vantegrate significa que Metrix, el agente de datos, consulta tus Explores por la API oficial de Looker: traduce una pregunta en lenguaje natural a los campos, filtros y medidas de tu modelo de LookML, y Looker genera y corre el SQL contra tu base. La respuesta llega por WhatsApp, Slack o Microsoft Teams, con los mismos números que tus tableros.
Looker no es lo mismo que Data Studio, la herramienta de reportes sin costo de Google que antes se llamaba Looker Studio. Google ubica a Looker como su plataforma de BI empresarial, con un modelo semántico central, y a Data Studio como el lugar para los reportes ad hoc. Si tus tableros viven en Data Studio, Metrix se conecta a las fuentes que los alimentan, como BigQuery o Google Sheets.
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El agente trabaja sobre lo que tu equipo de datos ya modeló en Looker, en modo lectura: no copia tablas ni recalcula métricas por su cuenta.
El agente lee la estructura de cada Explore habilitado (sus dimensiones, medidas y descripciones) y arma la consulta con esos campos, sin escribir SQL a mano.
Cuando ya existe un Look que responde la pregunta, el agente puede correr esa consulta guardada y devolver el resultado vigente, con los filtros que se definieron en Looker.
Para lo que vive en Data Studio, el agente va a la fuente del reporte (BigQuery, Google Sheets o Google Analytics 4) con su propio acceso de solo lectura.
Vantegrate se encarga de la configuración y la puesta en marcha. Tu administrador de Looker autoriza, tu equipo de datos valida y el resto empieza a preguntar.
Tu administrador crea las credenciales de la API (client ID y client secret) sobre un usuario dedicado, con un rol que solo ve los modelos y Explores del caso, como recomienda Google.
Elegimos qué Explores consulta el agente y sumamos a la capa semántica de Metrix las palabras con las que tu equipo pregunta de verdad: zona, canal, familia de productos.
Metrix traduce cada pregunta a una consulta sobre el Explore (campos, filtros y orden) y la corre por la API; Looker genera el SQL con tu LookML y devuelve el resultado.
Comparamos las respuestas con los tableros que tu equipo ya usa, ajustamos lo que no coincide y activamos por área, de forma progresiva.
Son dos productos de Google Cloud que compartieron nombre. Data Studio es la herramienta sin costo para armar reportes y tableros arrastrando y soltando, con una versión paga, Data Studio Pro. Durante unos años se llamó Looker Studio, y Google le devolvió su nombre original (Google Cloud). Los reportes existentes siguen funcionando: lookerstudio.google.com redirige al dominio nuevo.
Looker es la plataforma de BI empresarial. El equipo de datos define una sola vez, en LookML, las dimensiones, las medidas y cómo se unen las tablas, y Looker usa ese modelo para construir las consultas SQL contra tu base (Google Cloud). Google la reserva para los casos que piden datos gobernados por un modelo semántico central, y deja Data Studio para la exploración personal y los reportes ad hoc.
| Aspecto | Looker | Data Studio (antes Looker Studio) |
|---|---|---|
| Para qué lo propone Google | BI empresarial con un modelo semántico central | Reportes ad hoc y exploración personal |
| Costo | Plataforma más licencias por usuario, con suscripción anual | Sin costo; Data Studio Pro es la versión paga |
| Definición de las métricas | LookML: dimensiones, medidas y uniones definidas una vez | Los campos que configura cada fuente de datos del reporte |
| API | API REST 4.0: consultas, contenido, usuarios y envíos programados | Data Studio API: buscar y administrar reportes y fuentes |
| Cómo lo usa Metrix | Consulta tus Explores por la API, con las métricas del modelo | Se conecta a las fuentes del reporte, no al reporte |
Según la documentación y el blog de Google Cloud. La Data Studio API está disponible solo para organizaciones con Google Workspace o Cloud Identity.
Si usás los dos: Data Studio puede leer Explores de Looker con su conector de Looker, que habilita el administrador de Looker (Google Cloud). Si tus reportes van por ese camino, Metrix consulta los mismos Explores por la API y responde con las mismas métricas.
Un agente que escribe SQL contra la base tiene que adivinar qué columna es la venta neta y cómo se unen las tablas. Con Looker eso ya está resuelto: el modelo de LookML guarda cada definición y el generador de SQL de Looker la aplica en cada consulta. Metrix lee la estructura de tus Explores y le pide a Looker campos, filtros y orden, no SQL; Looker arma la consulta y la corre (Google Cloud). Es el mismo criterio de capa semántica que usa Metrix con cualquier fuente.
El segundo motivo son los permisos. En Looker, las credenciales de la API siempre pertenecen a un usuario y cada llamada devuelve solo lo que ese usuario puede ver. Google recomienda no usar cuentas de administrador en producción y crear usuarios con los permisos mínimos para la tarea (Google Cloud). Sobre esa base, Metrix aplica el alcance de cada persona que pregunta: un gerente regional ve su región y no las demás.
Dos datos de Google para tener a mano antes de empezar. En Looker (Google Cloud core), el acceso a la API viene con la licencia Developer User, no con la Standard ni la Viewer, y cada plataforma trae dos incluidas (Google Cloud). Además, las llamadas que corren consultas cuentan contra un cupo mensual por edición: hasta 1.000 en Standard, 100.000 en Enterprise y 500.000 en Embed (Google Cloud). Por eso el volumen de preguntas se dimensiona con tu equipo antes de abrir el agente a toda la empresa.
Lo que queda registrado: tu administrador puede listar en la actividad del sistema de Looker todas las llamadas a la API de un período (Google Cloud), y Metrix guarda además quién preguntó qué y qué consulta corrió.
Google publica un servidor MCP administrado dentro de Looker, en versión preliminar, para conectar por Model Context Protocol asistentes como Gemini CLI, Claude o Cursor a una instancia alojada por Looker. Usa OAuth 2.1, el asistente hereda los roles de quien lo autoriza, las herramientas vienen apagadas hasta que el administrador elige cuáles prender y cada acción queda en la actividad del sistema (Google Cloud). Para instancias alojadas por el cliente existe MCP Toolbox for Databases, de código abierto y sin soporte de Google Cloud.
Looker también trae su propia BI conversacional con Gemini: se le pregunta a un Explore en lenguaje natural, o a un agente de datos que consulta hasta cinco Explores y se puede compartir o publicar en Gemini Enterprise (Google Cloud). Si tu equipo trabaja dentro de Looker, puede alcanzar con eso.
Metrix encaja en otro lugar: lleva la pregunta al canal donde ya está la persona, sea WhatsApp, Slack o Microsoft Teams, y cruza Looker con fuentes que no están modeladas ahí, como el ERP, el CRM o una planilla, con un mismo criterio por métrica. No reemplaza al servidor MCP ni a Gemini, que un analista puede seguir usando desde su propio asistente, ni los envíos programados de Looker, que mandan un Look o un tablero por correo, webhook, Amazon S3 o SFTP, o a servicios como Slack, Microsoft Teams y Twilio desde su Action Hub, donde WhatsApp no figura (Google Cloud).
Para que quede claro: Vantegrate no es partner de Google. Metrix se conecta por la API REST oficial de Looker, con el usuario y los permisos que define tu administrador.
Contanos cómo está armado tu Looker y te decimos qué datos necesitamos y por dónde se conecta el agente.
| Herramienta de IA aislada | Agente integrado a tu Looker | |
|---|---|---|
| Fuente del dato | Copia que se desfasa | Tus Explores de Looker, en vivo |
| Definición de cada métrica | Recalculada aparte, puede no coincidir | La de tu LookML, la misma de tus tableros |
| Dónde quedan tus datos | En un sistema de terceros | En tu base: Looker corre cada consulta |
| Permisos y trazabilidad | Genéricos, poco auditables | Usuario de API con permisos mínimos y registro |
| Llega a producción | Suele quedar en piloto | Activación progresiva validada |
Datos que Google publica sobre sus productos, cada uno con su fuente. Ninguna cifra es un resultado propio de Vantegrate.
1.000
Llamadas de API de consulta por mes que incluye la edición Standard de Looker (Google Cloud core); Enterprise llega a 100.000
1.400+
Fuentes de datos a las que Data Studio se conecta en forma directa, entre ellas Google Sheets, BigQuery y Google Analytics
0
Herramientas habilitadas por defecto en el servidor MCP administrado de Looker: el administrador elige cuáles prender
5
Explores como máximo por agente de datos en la analítica conversacional que trae Looker
Son datos de la documentación de Google Cloud y pueden cambiar con cada versión. El cupo de llamadas es el de Looker (Google Cloud core) y no cuenta las del conector de Data Studio; el servidor MCP administrado está en versión preliminar y sus llamadas sí cuentan.
El caso de Looker es BI conversacional: el agente de datos consulta tus Explores en vivo y responde con las métricas que ya definió tu equipo.
El principio es simple: la IA viene a tu dato, no tu dato a la IA. Metrix consulta tu Looker por la API oficial, con un usuario de permisos mínimos, y Looker corre cada consulta contra tu base.
Lo que suelen preguntar los equipos de datos y de TI antes de conectar un agente de IA a Looker o a sus reportes de Data Studio.
No. Looker Studio volvió a llamarse Data Studio, su nombre original: es la herramienta sin costo de Google para reportes y tableros ad hoc, con una versión paga, Data Studio Pro. Looker es la plataforma de BI empresarial, con un modelo semántico escrito en LookML. Metrix consulta Looker por su API y, para Data Studio, se conecta a las fuentes de tus reportes, como BigQuery.
Por la API REST 4.0 de Looker. Tu administrador crea credenciales de API (client ID y client secret) sobre un usuario con los permisos mínimos; con ellas el agente obtiene un token de acceso y consulta los Explores habilitados. No hace falta instalar nada en Looker ni darle al agente acceso directo a tu base: Looker genera el SQL con tu modelo y lo corre. En Looker (Google Cloud core), cada consulta cuenta contra el cupo mensual de llamadas de API de tu edición. Conocé el agente en Metrix.
Sí, en versión preliminar. El servidor MCP administrado por Looker funciona en instancias alojadas por Looker, se conecta con OAuth 2.1 y hereda los permisos de quien lo autoriza. Sus herramientas vienen apagadas hasta que el administrador las habilita, no tiene costo adicional y sus llamadas consumen la cuota de API de la instancia (Google Cloud). Está pensado para el asistente de cada analista.
Si tu equipo trabaja dentro de Looker, la analítica conversacional con Gemini puede alcanzar. Metrix suma dos cosas: responde desde WhatsApp, Slack o Microsoft Teams, donde ya está quien pregunta, y cruza Looker con fuentes que no están modeladas ahí, como el ERP o el CRM, con un mismo criterio por métrica. Convive con Looker: no reemplaza tus tableros ni el trabajo de tu equipo de datos.
Cómo tu equipo pregunta por sus KPIs en lenguaje natural y recibe la respuesta donde trabaja.
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Ver másContanos qué Explores y tableros usa tu equipo (y si también tenés reportes en Data Studio): te mostramos qué consulta el agente, qué usuario y permisos pedimos y cómo queda preguntar tus KPIs por WhatsApp. Una conversación de 30 minutos, sin compromiso.
Te atiende Francisco Morales, cofundador. Respondemos por WhatsApp en menos de 4 horas hábiles, sin compromiso.
