商业智能用户常受限于标准化仪表板和有限的图表选项，进行深度分析时需依赖繁琐的 CSV 导出。使用典型的网格化工具设计满足特定需求（如高管简报或客户门户）的自定义仪表板也颇具挑战。此前，这导致需要构建自定义应用程序；虽然 AI 现已加速了这一过程，但仍受限于生产部署问题。这些问题包括缺乏受管数据、行级安全以及清晰的审核路径。为解决这些问题，Looker 推出了 Looker Data Apps，它将 AI 的速度与 Looker 的治理框架相结合。数据应用是由 AI 生成、托管于 Looker 内的交互式 Web 应用程序，专为特定运营工作流而设计。它们提供量身定制的布局，支持用户输入以进行场景测试和模拟，并将分析结果与执行任务（如更新记录或触发事件）相连接。这些应用基于 Looker 语义层构建，利用 AI 开发工具开发。与仪表板相比，数据应用通过启用主动执行和自定义 Web 组件，超越了仪表板的聚合可视性和标准化图表功能。Looker Data Apps 基于受管数据，通过语义层确保准确性和一致性。它们将分析转化为行动，提供可定制的、多页面的 Web 应用体验。面向企业设计，这些应用继承现有的语义模型、行级安全和访问控制。它们支持零代码部署由 AI 代理生成的应用，且终端用户交互无需运行时令牌成本。部署数据应用如同嵌入仪表板般简单，可无缝集成到外部门户中。Looker Data Apps 使原型在数分钟内即可转变为生产级工具，弥合基础仪表板与复杂自定义系统之间的差距。