Прагнете отримувати цінну інформацію з великих обсягів бізнес-даних миттєво за допомогою комплексного хмарного аналітичного рішення? Тоді Sigma Computing – це те, що вам потрібно!
Платформи хмарної аналітики в реальному часі, як-от Sigma Computing, кардинально змінюють підхід до аналізу даних. Вам достатньо підключити свої дані до онлайн-інструменту і вибрати готовий шаблон, щоб за лічені хвилини створити потужні моделі даних, інформаційні панелі, візуалізації та аналітику великих даних. І все це без написання жодного рядка коду.
Звучить привабливо? Продовжуйте читати цей вичерпний огляд Sigma Computing, щоб дізнатися, що це за платформа, які її головні особливості, в яких галузях вона використовується, які варіанти її застосування та порівняння з конкурентами. Це допоможе вам прийняти обґрунтоване рішення щодо використання хмарного аналітичного сервісу.
Що таке Sigma Computing?
Sigma Computing – це інноваційна платформа хмарної аналітики, призначена для аналізу даних, візуалізації, спільної роботи з даними та бізнес-аналітики (BI) в онлайн-режимі. Вона має інтуїтивно зрозумілий інтерфейс у вигляді електронної таблиці, тому, якщо ви вмієте працювати з Excel або Google Sheets, Sigma Computing вам точно сподобається.
Цей хмарний інструмент аналітики без коду дозволяє без зайвих зусиль глибоко аналізувати ваші дані у хмарних сховищах даних (CDW), таких як Snowflake, Databricks, Google Big Query, PostgreSQL, будь-якій базі даних CSV та інших CDW. Він допомагає отримувати швидку статистику даних за допомогою готових шаблонів або налаштованих робочих процесів.
Отримайте безкоштовну пробну версію Sigma Computing вже зараз!
Роль Sigma Computing як хмарної аналітичної платформи
Sigma Computing є хмарним інструментом для аналізу даних та BI, який значно спрощує та робить доступнішими ваші проекти з аналізу даних. Якщо ви власник малого чи середнього бізнесу і не маєте власної команди обробки даних, Sigma Computing стане ідеальним інструментом для досягнення тих же результатів, що й великі компанії з мільйонними інвестиціями в аналітичні команди.
Крім того, застарілі інструменти аналізу даних, як-от Excel, Google Sheets, Looker та інші, вимагають складного ручного підходу для аналізу даних у хмарі без підтримки локальної або серверної бази даних.
Sigma Computing пропонує підходи plug-and-play та drag-and-drop для аналізу даних, створення звітів та обміну інформацією. Платформа має безліч шаблонів, які точно відповідають всім вашим бізнес-вимогам щодо форматів та стилів аналітики даних.
Переваги Sigma Computing
Нижче наведено перелік переваг, які ви отримуєте, використовуючи Sigma для аналізу хмарних даних та бізнес-аналітики, у порівнянні з конкурентами, які використовують застарілі інструменти:
- Це найпростіша хмарна платформа аналізу даних, яку ви можете знайти.
- Як власник або керівник бізнесу, ви можете самостійно аналізувати, візуалізувати та отримувати цінну інформацію з великих баз даних.
- Sigma дозволяє глибоко занурюватися в найдрібніші деталі наборів даних вашого бізнесу.
- Вона також дозволяє створювати зрозумілі візуалізації даних високого рівня для широкої аудиторії, інвесторів та акціонерів.
- Ви працюєте у знайомому інтерфейсі, схожому на електронні таблиці Excel. Отже, вам не потрібно витрачати час та ресурси на вивчення нового інструменту. Це стосується і ваших співробітників. Вам не потрібно вкладати кошти в навчання команди, оскільки всі вони знайомі з інтерфейсом Sigma, адже працювали з Excel та Google Sheets.
- Якщо у вас немає часу чекати на завершення циклу проекту аналітики, Sigma – ваш найкращий інструмент BI.
- Ви можете ділитися робочими книгами Sigma із зовнішніми та внутрішніми співавторами для спільної аналітики даних.
- Платформа оснащена надійними протоколами безпеки даних та шифрування для захисту конфіденційних клієнтських та фінансових даних.
- Крім того, за допомогою Sigma ви можете створювати політики управління даними для окремих співробітників та підрядників.
Тепер розглянемо кращі функції Sigma Computing.
Найкращі характеристики Sigma Computing
Ось функції Sigma, які викликають великий інтерес на ринку аналітики хмарних даних:
#1. Конектори даних
Sigma пропонує різні конектори даних, щоб ви могли імпортувати бази даних з усіх сучасних CDW та одразу аналізувати їх. На відміну від цього, аналогічне завдання могло б зайняти кілька днів у застарілих інструментах аналізу даних.
На момент написання статті Sigma підтримує такі CDW:
- Snowflake
- Amazon Redshift
- Google Big Query
- PostgreSQL
- Databricks
- AlloyDB
Ви також можете розмістити свої бази даних на будь-якій з наведених нижче хмарних платформ та імпортувати їх до Sigma:
Для підключення до бази даних через конектор даних потрібен рядок підключення. Цей рядок може містити такі дані, як адреса сервера, ідентифікатор користувача, пароль, конфігурації бази даних, політики безпеки тощо.
Sigma також автоматично керує оновленням та закриттям підключень до джерела даних. Тому вам не потрібно витрачати час на встановлення нового з’єднання, коли ви закриваєте поточне завдання запиту бази даних.
#2. Моделювання даних
Функція моделювання даних у Sigma дозволяє створювати власні звіти та інформаційні панелі для вашої унікальної бізнес-логіки. Функція набору даних в інтерфейсі користувача Sigma дозволяє створювати власні моделі даних, наприклад:
- Створення розрахунків
- Об’єднання кількох таблиць
- Витяг JSON з наборів даних
- Фільтрування вашого набору даних
- Фільтри відносної дати
- Текстові фільтри
- Зв’язування таблиць
- Додавання значків, наприклад «Схвалено», «Застаріло», «Попередження» тощо.
Ви можете зберегти щойно створену модель даних як шаблон для подальшого використання. Крім того, можна легко налаштувати ці шаблони, додаючи нові показники, посилаючись на них у рядку формул або перетягуючи зі стовпця.
Функція матеріалізації дозволяє зберігати зміни набору даних у сховищі даних у вигляді таблиць.
#3. Вбудована робоча книга та аналітика
Ви можете використовувати вбудовування робочої книги, щоб демонструвати свої робочі книги та елементи даних у різних мобільних та веб-програмах і на сайтах. Це можуть бути як ваші внутрішні, так і зовнішні ресурси. Ваші вбудовані дані завжди залишатимуться актуальними, синхронізуючи зміни у вашому сховищі даних.
Аналітика вбудовування працює на рівні робочої книги, окремої сторінки набору даних та окремих елементів.
Якщо ви адміністратор організації, ви можете вибрати один із трьох типів вбудовування відповідно до ваших потреб. Вбудовування Sigma підтримує три типи: загальнодоступне, приватне та вбудовування за підтримки користувача.
#4. Візуалізація даних
Щоб додати візуальний контекст до ваших баз даних CDW у Sigma, ви можете використовувати різні елементи візуалізації всього за чотири кліки. Платформа дозволяє створювати швидкі візуалізації за допомогою таблиці, зведеної таблиці та пов’язаної таблиці введення. Для отримання більшої кількості візуальних елементів ви також можете скористатися меню візуалізації.
Sigma пропонує 14 різних об’єктів візуалізації даних, як-от стовпчасті діаграми, діаграми KPI, точкові діаграми, кругові діаграми, вимірювальні діаграми, географічні карти та багато іншого.
Функція користувацьких конфігурацій дозволяє додатково персоналізувати ці об’єкти за допомогою меню «Властивості» та «Форматування».
Меню «Властивості елемента» керує категоріями осей, підказками, кольорами, показниками, агрегацією даних, орієнтацією діаграми тощо.
З іншого боку, меню «Формат елемента» дозволяє редагувати осі, фон, мітки даних, посилання на дані, лінії тренду, легенди тощо.
#5. Sigma AI
Sigma AI – це генеративний попередньо навчений трансформатор для аналізу даних на основі природної мови. Замість того, щоб самостійно створювати моделі даних і візуалізації, ви можете доручити інструменту Sigma AI створити їх для вас, описавши свої потреби звичайною англійською мовою.
За допомогою цього ШІ для аналітики даних ви також можете класифікувати, автоматично заповнювати, очищати та витягувати таблиці даних за лічені секунди. Також є чат-бот ШІ, який допоможе вам дізнатися, що ще ви можете робити з Sigma AI.
#6. Вхідні таблиці
Для введення структурованих даних у динамічні робочі книги Sigma можна використовувати вхідні таблиці. Таким чином ви можете додавати нові точки даних до вашого проекту аналітики. Ви також можете доповнювати наявні дані Databricks та Snowflake для швидкого аналізу «що-якщо», створення прототипів, розширеного моделювання, прогнозування тощо.
Вхідні таблиці можуть бути джерелами таких елементів даних, як зведені таблиці, об’єкти візуалізації та таблиці. Крім того, ви можете використовувати вхідні таблиці з пошуками та об’єднаннями для комбінування даних.
#7. Онлайн співпраця
Завдяки Sigma Computing вам більше не потрібно копіювати вміст зі своїх книг аналітики даних і вставляти його в електронний лист. Ви можете просто поділитися книгою з авторизованими співавторами для редагування, вивчення шаблонів даних і спільного використання вмісту.
Функція спільної роботи має такі можливості:
- Створення знімка екрана елемента та додавання приміток
- Збереження анотацій до зображень як коментарів до елемента
- Редагування робочої книги в реальному часі разом зі співавторами
- Спільний доступ до папки
- Коментування робочих книг
#8. Безпека та управління
Sigma не кешує, не витягує і не зберігає ваші дані під час передавання. Ваші дані не потрапляють нікуди за межі вашого сховища. Крім того, кожна ваша дія в Sigma шифрується за допомогою протоколів SSL.
Існують політики доступу на основі ролей для надання різних переглядів однієї робочої книги різним співробітникам або підрядникам. Наприклад, як власник бізнесу, ви можете переглядати детальну інформацію до найнижчого рівня ієрархії набору даних, що створює інформаційну панель продуктивності. Натомість торговий агент може бачити лише інформаційну панель верхнього рівня з показниками ефективності продажів, не знаючи, звідки походять цифри продажів.
Sigma підтримує такі протоколи відповідності даних, як SAS70, GDPR, HIPAA, AWS Private Link, CCPA, Privacy Shield, CSA, SOC 1 Type II, SOC 2 Type II та SOC 3.
Sigma Computing для різних галузей
Цей потужний інструмент аналітики даних у хмарі підходить для будь-якого бізнесу та галузі. Проте нижче наведено популярні сектори, які використовують Sigma Computing:
- Маркетингова аналітика
- Аналізуйте ефективність точок взаємодії з клієнтом, використовуючи такі показники, як показник відмов, вартість залучення клієнтів та середній час перебування на сторінці
- Оптимізуйте націлювання маркетингової кампанії та витрати, аналізуючи дані рентабельності інвестицій
- Відстежуйте зацікавленість брендом за трафіком, обсягом пошуку тощо.
- Продажі
- Здійснюйте точне та швидке планування доходів
- Швидко виявляйте загрози відтоку клієнтів
- Створюйте уявлення про можливості збільшених продажів
- Створіть панель комісій для торгових агентів
- Роздрібна торгівля та CPG
- Аналізуйте стан запасів та прогнозуйте запаси для спеціальних розпродажів та сезонів у реальному часі
- Створюйте шляхи клієнта до покупки, підключивши Sigma до сховищ даних, які зберігають дані з різних точок взаємодії
- Фінансові послуги
- Моделюйте портфельний ризик
- Створіть керований доступ до даних про фінансову діяльність компанії для команди оцінки на Snowflake
- Створюйте прості для розуміння інформаційні панелі для клієнтів
- Аналізуйте ризики, інвестиції та трейдерські операції
- Охорона здоров’я
- Постачальники медичних послуг можуть мінімізувати витоки витрат на медичне страхування
- Контролюйте та точно обробляйте претензії та запобігайте шахрайству
- Керуйте клінічними даними (CDM) для дослідницьких установ ефективно та просто
Далі розглянемо приклади використання Sigma Computing.
Випадки використання Sigma Computing
Планування доходів
Одним із найпоширеніших випадків використання Sigma для будь-якого бізнесу є планування доходів. Він може містити детальну таблицю ефективності продажів, щоб надати вам розуміння обсягів продажів і доходів за кварталами.
Тут ви можете планувати цілі доходу та створювати прогноз. Аналізуючи розрив між цими двома показниками, ви можете визначити, чи потрібно вам підвищувати продажі.
Відстеження ефективності маркетингової кампанії
Цей приклад використання Sigma зосереджений на трьох важливих компонентах маркетингової кампанії. А саме:
- Аналіз даних першого дотику для моніторингу коефіцієнтів конверсії та залучення потенційних клієнтів
- Аналіз маркетингових кампаній шляхом вивчення важливих показників з використанням встановлених фільтрів
- Регулярний моніторинг клієнтів, продажів, потенційних клієнтів, конверсій, контактів та їхніх тенденцій на інформаційній панелі
Моніторинг витрат Snowflake
Ви можете використовувати Sigma для моніторингу своїх витрат на підтримку баз даних на CDW, таких як Snowflake. Для цього ви створюєте книгу та імпортуєте дані зі свого облікового запису Snowflake. Потім пов’яжіть результати обчислення робочої книги з об’єктом приладної панелі, щоб контролювати:
- Використання кредиту
- Вартість договору та зберігання
- Загальне використання
- Щомісячні витрати
- Звіт про використання
Порівняння Sigma Computing з конкурентами
#1. Looker
Looker – це пошукова система від Google, яка допомагає знаходити цінну інформацію на основі необроблених бізнес-даних. Вона використовується для аналізу даних та створення візуалізацій з необроблених даних у хмарі.
Однак Sigma простіша у використанні та доступніша, ніж Looker. Для отримання корисної інформації з Looker потрібен спеціаліст з розробки LookML. Натомість за допомогою Sigma ви можете все зробити самостійно, використовуючи шаблони та Sigma AI.
Моделі даних Looker також мають високу вартість обслуговування порівняно із Sigma.
#2. Domo
Domo дозволяє створювати власні бізнес-додатки для аналізу даних за допомогою професійних та низькокодових методів. Це також популярна платформа для інтеграції, візуалізації, управління та безпеки даних для великих компаній.
Sigma та Domo майже ідентичні, за винятком додаткової можливості створення додатків у Domo. Однак інтерфейс Sigma простіший, оскільки використовує формат електронної таблиці.
Примітка автора
З точки зору функцій та інтерфейсу користувача, Sigma Computing є рекомендованим хмарним інструментом аналітики для малих, середніх підприємств та стартапів.
Ви можете швидко почати працювати з Sigma, оскільки ви вже знаєте, як працювати з програмами для роботи з електронними таблицями. Функції аналізу даних, моделювання та візуалізації також дуже схожі на ті, що використовуються в програмах для роботи з електронними таблицями.
Крім того, ви можете імпортувати дані з різних сховищ даних кількома клацаннями миші та безпечно маніпулювати ними для аналізу. Sigma – ідеальний інструмент для спільної роботи над проектами аналітики даних, оскільки забезпечує захищені функції спільного використання робочих книг на основі ролей.
Ознайомтеся з іншим найкращим програмним забезпеченням для аналізу даних, щоб отримати потужні інсайти.