Czy to następna duża platforma analityczna?

przez

Odkryj potencjał swoich danych biznesowych z Sigma Computing

Czy marzysz o błyskawicznym wydobywaniu kluczowych wniosków z obszernych danych firmowych, korzystając z kompleksowej platformy analitycznej w chmurze? Twoim idealnym rozwiązaniem może być Sigma Computing!

Aplikacje do analizy danych w chmurze w czasie rzeczywistym, takie jak Sigma Computing, rewolucjonizują podejście do analizy danych. Wystarczy połączyć swoje dane z tym narzędziem online i wybrać gotowy szablon, aby w mgnieniu oka wygenerować zaawansowane modelowanie danych, interaktywne pulpity, atrakcyjne wizualizacje i dogłębne analizy wielkich zbiorów danych. A co najlepsze? Nie musisz pisać ani jednej linijki kodu!

Zaintrygowany? Zanurz się w tę kompleksową recenzję Sigma Computing, aby zgłębić jego istotę, poznać jego flagowe funkcje, branże, w których znajduje zastosowanie, przykłady użycia oraz porównania z konkurencją. Dzięki tej wiedzy podejmiesz świadomą decyzję o subskrypcji usługi analizy danych w chmurze, która najlepiej odpowiada Twoim potrzebom.

Czym jest Sigma Computing?

Sigma Computing to nowoczesna platforma analityczna działająca w chmurze, która umożliwia skuteczną analizę danych, ich wizualizację, efektywną współpracę oraz zaawansowaną analitykę biznesową (BI) online. Wykorzystuje intuicyjny interfejs oparty na arkuszu kalkulacyjnym, co sprawia, że jeśli masz doświadczenie z Excelem lub Arkuszami Google, z pewnością polubisz pracę z Sigma Computing.

To bezkodowe narzędzie do analizy danych w chmurze pozwala na płynne i dogłębne analizowanie danych w chmurowych hurtowniach danych (CDW), takich jak Snowflake, Databricks, Google Big Query, PostgreSQL, dowolnych bazach danych CSV, oraz innych CDW. Ułatwia szybkie wyciąganie wniosków z danych, korzystając z gotowych szablonów lub konfigurując własne ścieżki analizy.

Wypróbuj bezpłatną wersję testową Sigma Computing już teraz!

Rola Sigma Computing jako platformy analitycznej natywnej dla chmury

Jako natywne w chmurze narzędzie do analizy danych i BI, Sigma Computing ma na celu uczynienie projektów analizy danych prostszymi i bardziej przystępnymi cenowo. Jeśli prowadzisz małą lub średnią firmę i nie masz dedykowanego zespołu ds. analizy danych, Sigma Computing jest idealnym narzędziem, aby uzyskać wyniki porównywalne z tymi, które osiągają duże przedsiębiorstwa dzięki znacznym inwestycjom w zespoły analityczne.

Ponadto tradycyjne narzędzia do analizy danych, takie jak Excel, Arkusze Google czy Looker, wymagają skomplikowanych ręcznych działań, aby umożliwić analizę danych w chmurze bez konieczności utrzymywania baz danych lokalnie.

Sigma Computing oferuje podejście oparte na zasadzie „plug and play” oraz „przeciągnij i upuść” w analizie danych, generowaniu raportów i ich udostępnianiu. Dostępna jest szeroka gama szablonów, które z pewnością zaspokoją różnorodne potrzeby biznesowe w zakresie formatów i stylów analizy danych.

Korzyści z używania Sigma Computing

Odkryj zalety, które możesz zyskać, wykorzystując Sigma do celów związanych z analizą danych w chmurze i analityką biznesową, w porównaniu z konkurencją korzystającą z przestarzałych narzędzi:

  • To jedno z najprostszych rozwiązań do analizy danych w chmurze.
  • Jako właściciel lub menedżer firmy możesz samodzielnie analizować, wizualizować i wydobywać wartościowe informacje z ogromnych zbiorów danych.
  • Sigma pozwala na eksplorację danych na poziomie najdrobniejszych szczegółów.
  • Umożliwia również tworzenie wizualizacji danych o wysokiej zrozumiałości, które są przystępne dla szerokiego grona odbiorców, inwestorów i udziałowców.
  • Możesz pracować w znanym środowisku arkusza kalkulacyjnego, przypominającym Excela. Nie musisz więc tracić czasu i zasobów na naukę nowego narzędzia. Dotyczy to również Twoich pracowników. Nie ma potrzeby szkolenia zespołu z obsługi nowego programu – każdy zna interfejs Sigmy z pracy z Excelem i Arkuszami Google.
  • Jeśli nie masz czasu na długi cykl projektów analizy danych, Sigma jest idealnym narzędziem do uzyskiwania szybkich informacji w zakresie BI.
  • Możesz udostępniać arkusze Sigma współpracownikom wewnątrz i na zewnątrz firmy, aby wspólnie analizować dane.
  • Platforma jest wyposażona w zaawansowane protokoły bezpieczeństwa i szyfrowania, które chronią wrażliwe dane klientów i informacje finansowe.
  • Ponadto, za pomocą Sigmy, możesz definiować polityki zarządzania danymi dla poszczególnych pracowników i kontrahentów.

Przyjrzyjmy się teraz kluczowym funkcjom Sigma Computing.

Najważniejsze funkcje Sigma Computing

Oto cechy Sigmy, które zyskują uznanie na rynku analityki danych w chmurze:

#1. Złącza danych

Sigma oferuje różnorodne złącza danych, co umożliwia importowanie danych z wszystkich nowoczesnych CDW i ich natychmiastową analizę. Tradycyjne narzędzia do analizy danych mogłyby wymagać znacznie więcej pracy, aby osiągnąć ten sam rezultat.

W chwili pisania tego tekstu, Sigma obsługuje następujące CDW:

  • Snowflake
  • Amazon Redshift
  • Google Big Query
  • PostgreSQL
  • Databricks
  • SingleStoreDB

Możesz również hostować swoje bazy danych na dowolnej z następujących platform chmurowych i importować je do Sigmy:

Do połączenia z bazą danych za pośrednictwem złącza danych, wymagane są parametry połączenia. Ciąg znaków może zawierać informacje takie jak adres serwera, identyfikator użytkownika, hasło, konfiguracje bazy danych, zasady bezpieczeństwa itp.

Sigma automatycznie zarządza odświeżaniem i zamykaniem połączeń ze źródłami danych. Dzięki temu nie musisz tracić czasu na konfigurację nowego połączenia po zakończeniu bieżącego zadania wysyłania zapytań do bazy danych.

#2. Modelowanie danych

Funkcja modelowania danych w Sigma pozwala na tworzenie spersonalizowanych raportów i pulpitów, które odzwierciedlają unikalną logikę Twojej firmy. Funkcja Dataset w interfejsie użytkownika Sigma umożliwia tworzenie własnych modeli danych, takich jak:

  • Tworzenie obliczeń
  • Łączenie tabel
  • Wyodrębnianie JSON ze zbiorów danych
  • Filtrowanie zbiorów danych
    • Filtry dat względnych
    • Filtry tekstowe
  • Łączenie tabel
  • Dodawanie etykiet, takich jak „Zatwierdzone”, „Nieaktualne”, „Ostrzeżenie” itp.

Nowo utworzony model danych możesz zapisać jako szablon, aby wykorzystać go w przyszłości. Szablony modeli danych można także łatwo dostosować, dodając nowe metryki, odwołując się do nich za pomocą paska formuły lub przeciągając i upuszczając z kolumny.

Funkcja Materializacja pozwala na zapisanie zmian w zestawie danych w hurtowni danych w formie tabel.

#3. Osadzanie skoroszytów i analiza

Osadzanie skoroszytów umożliwia prezentację ich zawartości i elementów danych w różnorodnych aplikacjach mobilnych, webowych i na stronach internetowych. Mogą to być Twoje wewnętrzne lub zewnętrzne zasoby. Osadzone dane będą zawsze aktualne i zsynchronizowane ze zmianami w Twojej hurtowni danych.

Analityka osadzania działa na poziomie skoroszytu, pojedynczej strony z zestawem danych oraz na poziomie poszczególnych elementów.

Jako administrator organizacji możesz wybrać jeden z trzech typów osadzania w zależności od potrzeb: publiczne, prywatne lub osadzanie z obsługą użytkownika.

#4. Wizualizacja danych

Aby nadać wizualny kontekst bazom danych CDW w Sigma, możesz użyć różnych elementów wizualizacyjnych, które można utworzyć za pomocą zaledwie kilku kliknięć. Umożliwia to szybkie tworzenie wizualnych kontekstów przy pomocy tabel, tabel przestawnych i połączonych tabel wejściowych. Aby uzyskać dostęp do większej liczby wizualizacji, możesz przejść do menu „Wizualizacja”.

Do dyspozycji jest 14 różnych obiektów do wizualizacji danych, takich jak wykresy słupkowe, wskaźniki KPI, wykresy punktowe, kołowe/pierścieniowe, wskaźnikowe, mapy geograficzne i wiele innych.

Funkcja „Konfiguracje niestandardowe” pozwala na dalszą personalizację tych obiektów za pomocą menu „Właściwości” i „Formatowanie”.

Menu „Właściwości elementu” steruje elementami takimi jak kategorie osi, podpowiedzi, kolory, metryki, agregacja danych, orientacja wykresu itp.

Z kolei menu „Format elementu” ułatwia edycję osi, tła, etykiet danych, odniesień do danych, linii trendu, legend itp.

#5. Sigma AI

Sigma AI to wstępnie wytrenowany transformator generatywny do analizy danych oparty na języku naturalnym. Zamiast samodzielnie tworzyć modele danych i wizualizacje, możesz zlecić to narzędziu Sigma AI, opisując swoje potrzeby w języku naturalnym.

Dzięki tej sztucznej inteligencji możesz również klasyfikować, automatycznie wypełniać, czyścić i wyodrębniać tabele danych w ciągu kilku sekund. Dostępny jest również chatbot AI, który pomoże Ci dowiedzieć się, jakie inne możliwości oferuje Sigma AI.

#6. Tabele wejściowe

Tabele wejściowe służą do strukturalnego wprowadzania danych do dynamicznych skoroszytów w Sigma. W ten sposób możesz dodawać nowe punkty danych do swojego projektu analitycznego. Możesz również rozszerzyć istniejące dane w Databricks i Snowflake, aby szybko przeprowadzić analizę „co by było gdyby”, tworzyć prototypy, zaawansowane modele i prognozy.

Tabele wejściowe mogą stanowić źródło danych dla elementów takich jak tabele przestawne, obiekty wizualizacyjne i tabele. Alternatywnie, możesz używać tabel wejściowych z wyszukiwaniami i łączeniami, aby włączyć dodatkowe dane.

#7. Współpraca online

Dzięki Sigma Computing nie musisz już kopiować zawartości skoroszytów z analizami i wklejać ich do wiadomości e-mail. Możesz po prostu udostępnić skoroszyt autoryzowanym współpracownikom, aby wspólnie go edytować, badać wzorce danych i dzielić się wnioskami.

Funkcja współpracy obejmuje następujące możliwości:

  • Tworzenie zrzutów ekranu elementów i dodawanie do nich adnotacji
  • Zapisywanie adnotacji do obrazów jako komentarzy do elementów
  • Współpraca przy edycji skoroszytu w czasie rzeczywistym
  • Udostępnianie folderów
  • Komentowanie skoroszytów

#8. Bezpieczeństwo i zarządzanie

Sigma nie buforuje, nie wyodrębnia ani nie przechowuje danych w trakcie przesyłania. Twoje dane pozostają wyłącznie w Twoim magazynie danych. Co więcej, każda czynność wykonywana w Sigmie jest szyfrowana przy pomocy protokołów SSL.

Dostępne są zasady dostępu oparte na rolach, dzięki którym różni pracownicy lub wykonawcy mogą widzieć te same skoroszyty z różnymi poziomami szczegółowości. Na przykład, jako właściciel firmy możesz mieć dostęp do najniższej warstwy hierarchii danych, z których tworzony jest pulpit nawigacyjny z informacjami o wydajności. Z drugiej strony, przedstawiciel handlowy może widzieć tylko pulpit nawigacyjny najwyższego poziomu z danymi dotyczącymi wyników sprzedaży, bez wiedzy o pochodzeniu tych danych.

Sigma jest zgodna z protokołami ochrony danych takimi jak SAS70, RODO, HIPAA, AWS Private Link, CCPA, Privacy Shield, CSA, SOC 1 Type II, SOC 2 Type II i SOC 3.

Sigma Computing dla różnych branż

To niesamowite, oparte na chmurze narzędzie do analizy danych jest odpowiednie dla każdej firmy i branży. Jednakże, następujące popularne sektory szczególnie korzystają z Sigma Computing:

  • Analityka marketingowa
    • Analiza efektywności punktów styku z klientem, z uwzględnieniem wskaźników takich jak współczynnik odrzuceń, koszt pozyskania klienta i średni czas spędzony na stronie
    • Optymalizacja targetowania i kosztów kampanii marketingowych poprzez analizę danych pod kątem ROI
    • Śledzenie zaangażowania marki poprzez analizę ruchu, liczby wyszukiwań itp.
  • Sprzedaż
    • Realizacja precyzyjnego i szybkiego planowania przychodów
    • Szybka reakcja na zagrożenia związane z odejściem klientów
    • Odkrywanie możliwości sprzedaży dodatkowej
    • Tworzenie panelu prowizyjnego dla przedstawicieli handlowych
  • Handel detaliczny i CPG
    • Analiza stanu zapasów i prognozowanie zapasów w kontekście specjalnych wydarzeń sprzedażowych i sezonów w czasie rzeczywistym
    • Tworzenie ścieżek zakupowych klientów poprzez łączenie Sigmy z hurtowniami danych przechowującymi dane z różnych punktów styku z klientem
  • Usługi finansowe
    • Modelowanie ryzyka portfela pod kątem ekspozycji
    • Ustalenie regulowanego dostępu do danych dotyczących wyników finansowych firmy dla zespołu ds. wycen w Snowflake
    • Tworzenie przejrzystych pulpitów dla klientów
    • Analiza ryzyka, analiza inwestycji i analiza transakcji
  • Opieka zdrowotna
    • Dostawcy usług medycznych mogą minimalizować wycieki w wydatkach na ubezpieczenie zdrowotne
    • Dokładne monitorowanie i przetwarzanie roszczeń oraz zapobieganie oszustwom
    • Efektywne i proste w obsłudze zarządzanie danymi klinicznymi (CDM) dla instytucji badawczych

Teraz przyjrzymy się przykładowym zastosowaniom Sigma Computing.

Przykłady zastosowania Sigma Computing

Planowanie przychodów

Jednym z najczęstszych zastosowań Sigmy w firmach jest planowanie przychodów. Może obejmować szczegółową tabelę wyników sprzedaży, która pozwala na analizę sprzedaży i przychodów w poszczególnych kwartałach.

W tym miejscu możesz określić cele związane z przychodami i stworzyć prognozę przychodów. Analizując różnice między tymi dwoma wskaźnikami, możesz określić, czy konieczne jest zwiększenie motywacji sprzedaży.

Śledzenie skuteczności kampanii marketingowych

Ten przypadek użycia Sigmy skupia się na trzech kluczowych elementach kampanii marketingowej:

  • Analiza danych z pierwszego kontaktu w celu monitorowania współczynników konwersji i generowania leadów
  • Analiza kampanii marketingowych poprzez badanie istotnych wskaźników za pomocą gotowych filtrów
  • Regularne monitorowanie klientów, sprzedaży, leadów, konwersji, kontaktów i ich trendów na pulpicie nawigacyjnym

Monitorowanie kosztów Snowflake

Za pomocą Sigmy można monitorować wydatki na utrzymanie baz danych w CDW, takich jak Snowflake. Możesz utworzyć skoroszyt i importować dane ze swojego konta Snowflake. Następnie możesz połączyć wyniki obliczeń ze skoroszytu z elementami pulpitu nawigacyjnego, aby monitorować następujące aspekty:

  • Wykorzystanie kredytu
  • Koszt umowy i przechowywania
  • Całkowite wykorzystanie
  • Miesięczne wydatki
  • Oświadczenie o użytkowaniu

Porównanie Sigma Computing z konkurencją

#1. Looker

Looker to narzędzie firmy Google, które pomaga w analizie danych biznesowych i wyciąganiu z nich użytecznych wniosków. Umożliwia analizę i tworzenie wizualizacji na podstawie surowych danych w chmurze.

Jednak korzystanie z Sigma jest prostsze i bardziej ekonomiczne niż z Looker. Do korzystania z Looker potrzebny jest specjalista ds. LookML. Natomiast dzięki Sigma możesz to wszystko zrobić samodzielnie, wykorzystując gotowe szablony i wsparcie Sigma AI.

Modele danych w Looker są również znacznie bardziej kosztowne w utrzymaniu niż w Sigma.

#2. Domo

Domo pozwala na tworzenie niestandardowych aplikacji biznesowych do analizy danych za pomocą metod pro-code i low-code. Jest to popularna aplikacja do integracji danych, wizualizacji, zarządzania i bezpieczeństwa w dużych firmach.

Sigma i Domo są do siebie podobne, z wyjątkiem dodatkowej możliwości tworzenia aplikacji w Domo. Jednak interfejs użytkownika Sigma jest bardziej przyjazny dla użytkownika niż Domo, ponieważ Sigma korzysta z formatu arkusza kalkulacyjnego.

Notka od autora

Biorąc pod uwagę funkcje i interfejs użytkownika, Sigma Computing jest godnym polecenia narzędziem do analizy danych w chmurze dla małych, średnich firm i start-upów.

Możesz szybko rozpocząć pracę z Sigma, ponieważ znasz już format aplikacji arkusza kalkulacyjnego. Funkcje analizy danych, modelowania i wizualizacji są również bardzo podobne do tych znanych z programów do arkuszy kalkulacyjnych.

Dodatkowo, za pomocą kilku kliknięć możesz importować dane z różnych hurtowni danych i bezpiecznie nimi manipulować w celu uzyskania wartościowych informacji. Nie wspominając o tym, że Sigma to doskonałe narzędzie do współpracy przy projektach związanych z analizą danych, dzięki bezpiecznym i opartym na rolach funkcjom udostępniania skoroszytów.

Zachęcamy do sprawdzenia innych, najlepszych narzędzi do analizy danych, które mogą okazać się przydatne.