Бажаєте отримати корисну інформацію з величезних наборів бізнес-даних одним рухом за допомогою комплексного рішення хмарної аналітики? Ваш найкращий удар – Sigma Comuting!
Програми хмарної аналітики в режимі реального часу, такі як Sigma Computing змінюють екосистему аналізу даних. Вам просто потрібно підключити дані до онлайн-інструменту та вибрати попередньо створений шаблон, щоб за кілька хвилин створити неймовірне моделювання даних, інформаційні панелі даних, візуалізацію даних і аналітику великих даних. Не кажучи вже про те, що не написав жодного рядка коду.
Звучить цікаво для вас? Продовжуйте читати цей остаточний огляд Sigma Computing, щоб точно дізнатися, що це таке, його найкращі функції, галузі, які він обслуговує, варіанти використання та порівняння конкурентів, щоб ви могли приймати рішення на основі даних, підписавшись на службу хмарної аналітики.
Що таке Sigma Computing?
Sigma Computing це передова платформа хмарної аналітики для аналізу даних, візуалізації, співпраці даних і бізнес-аналітики (BI) онлайн. Він має зручний інтерфейс електронної таблиці, тож якщо ви вмієте користуватися Excel або Google Sheets, Sigma Computing вам сподобається.
Цей інструмент хмарної аналітики без коду дає вам змогу без зусиль заглиблюватись у свої дані в хмарних сховищах даних (CDW), таких як Snowflake, Databricks, Google Big Query, PostgreSQL, будь-яка база даних CSV та інші CDW. Це допоможе вам отримати швидку статистику даних за допомогою шаблонів або спеціальних робочих процесів.
Отримати безкоштовна пробна версія Sigma Computing зараз!
Роль Sigma Computing як хмарної аналітичної платформи
Sigma Computing — це хмарний інструмент аналітики даних і BI, який допоможе зробити ваші проекти аналізу даних набагато простішими та доступнішими. Якщо ви власник малого та середнього бізнесу та не маєте іншої команди з обробки даних, Sigma Computing стане ідеальним інструментом для створення тих самих результатів, які отримують великі підприємства з мільйонними інвестиціями в команди з обробки даних.
Крім того, застарілі інструменти аналізу даних, такі як Excel, Google Sheets, Looker тощо, вимагають складного ручного підходу, щоб зробити інструменти придатними для аналізу даних у хмарі без підтримки локальної чи локальної бази даних.
Sigma Computing пропонує вам підходи plug-and-play і drag-and-drop для аналізу даних, створення звітів і спільного використання. Є багато шаблонів, які точно відповідатимуть усім вашим бізнес-вимогам щодо форматів і стилів аналітики даних.
Переваги Sigma Computing
Нижче знайдіть переваги, які ви отримуєте, коли використовуєте Sigma для всього, що стосується аналізу хмарних даних і бізнес-аналітики, порівняно з вашими конкурентами, які використовують застарілі інструменти аналізу даних:
Тепер давайте дослідимо найкращі функції сигма-обчислень.
Найкращі характеристики Sigma Computing
Ось функції Sigma, які викликають багато шуму на ринку аналітики хмарних даних:
#1. Конектори даних
Sigma пропонує різні з’єднувачі даних, щоб ви могли імпортувати бази даних із усіх сучасних CDW та аналізувати свої дані прямо зараз. На відміну від цього, те саме завдання виконувало б кілька днів у застарілих інструментах аналізу даних.
Sigma підтримує наступні CDW на момент написання:
- Сніжинка
- Червоне зміщення Amazon
- Google Big Query
- PostgreSQL
- Databricks
- AlloyDB
Ви також можете розмістити свої бази даних на будь-якій із наведених нижче хмарних платформ та імпортувати їх до Sigma:
Для зв’язку з базою даних через з’єднувач даних потрібен рядок підключення. Рядок може містити такі дані, як адреса сервера, ідентифікатор користувача, пароль, конфігурації бази даних, політики безпеки тощо.
Sigma також автоматично керує оновленням і закриттям підключень 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 із наборів даних
- Фільтрування вашого набору даних
- Фільтри відносної дати
- Текстові фільтри
- Зв’язати таблиці
- Додайте значки, наприклад «Схвалено», «Застаріло», «Попередження» тощо.
Ви можете зберегти щойно створену модель даних як шаблон для подальшого використання. Крім того, можна легко налаштувати ці шаблони моделі даних, додавши нові показники, посилаючись на них у рядку формул або перетягуючи зі стовпця.
Його 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 програмах, веб-програмах і на веб-сайтах. Це можуть бути ваші внутрішні чи зовнішні властивості. Ваші вбудовані дані завжди залишатимуться актуальними, синхронізуючи зміни у вашому сховищі даних.
Аналітика вбудовування працює на рівні робочої книги, окремої сторінки набору даних і окремих елементів.
Якщо ви адміністратор організації, ви можете вибрати один із трьох типів вбудовування відповідно до ваших потреб. Вбудовування Sigma дозволяє три типи вбудовування: загальнодоступне, приватне та вбудовування за підтримки користувача.
#4. Візуалізація даних
Щоб додати візуальний контекст до ваших баз даних CDW на Sigma, ви можете використовувати різні елементи візуалізації всього за чотири кліки. Він дозволяє створювати швидкі візуальні контексти за допомогою таблиці, зведеної таблиці та пов’язаної таблиці введення. Щоб отримати більше візуальних елементів, ви також можете отримати доступ до меню візуалізації.
Він поставляється з 14 різними об’єктами візуалізації даних, як-от стовпчасті діаграми, діаграми KPI, точкові діаграми, кругові/круглі 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, формат Element полегшує редагування осей, тла, міток даних, посилань на дані, ліній тренду, легенд тощо.
#5. Сигма А.І
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 природною англійською мовою.
За допомогою цього штучного інтелекту аналітики даних ви також можете класифікувати, автоматично заповнювати, очищати та витягувати таблиці даних за кілька секунд. Існує також чат-бот штучного інтелекту, який допоможе вам дізнатися, що ще ви можете зробити з Sigma AI.
#6. Вхідні таблиці
Для введення структурованих даних у динамічні робочі книги Sigma можна використовувати таблиці введення. Таким чином, ви можете додати нові точки даних у свій проект аналітики даних. Ви також можете доповнювати наявні дані Databricks і 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 об’єднання даних.
#7. Онлайн співпраця
Завдяки Sigma Computing вам більше не потрібно копіювати вміст із ваших книг аналітики даних і вставляти його в електронний лист. Ви можете просто поділитися книгою з авторизованими співавторами для редагування книги, дослідження шаблонів даних і спільного використання вмісту.
Його функція співпраці має такі функції:
- Зробіть знімок екрана елемента та додайте примітки
- Збережіть анотації до зображень як коментарі до елемента
- Живе редагування робочої книги разом із співавторами
- Спільний доступ до папки
- Коментування робочих зошитів
#8. Безпека та управління
Sigma не кешує, не витягує та не зберігає ваші дані під час передавання. Ваші дані більше нікуди не потрапляють із вашого сховища. Крім того, кожна ваша дія на Sigma шифрується протоколами SSL.
Існують політики доступу на основі ролей, щоб надавати різні перегляди однієї робочої книги різним співробітникам або підрядникам. Наприклад, як власник бізнесу ви можете перейти до найменшої ієрархії набору даних, яка створює інформаційну панель продуктивності. І навпаки, торговий агент може бачити лише інформаційну панель верхнього рівня з показниками ефективності продажів. Вони поняття не мають, звідки беруться 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 і SOC 3.
Sigma Computing для різних галузей
Цей приголомшливий інструмент аналітики даних у хмарі підходить для будь-якого бізнесу та галузі. Однак нижче наведено популярні сектори, які використовують Sigma Computing:
- Аналізуйте ефективність точки взаємодії з клієнтом, використовуючи такі показники, як показник відмов, вартість залучення клієнтів і середній час перебування на сторінці
- Оптимізуйте націлювання маркетингової кампанії та витрати, аналізуючи дані за рентабельністю інвестицій
- Відстежуйте зацікавленість брендом за трафіком, обсягом пошуку тощо.
- Виконуйте точне та швидке планування доходів
- Швидко справляйтеся із загрозами відтоку клієнтів
- Створіть уявлення про можливості збільшених продажів
- Створіть панель комісій для торгових агентів
- Аналізуйте стан запасів і прогнозуйте запаси для спеціальних розпродажів і сезонів у режимі реального часу
- Створюйте шляхи клієнта до покупки, підключивши Sigma до сховищ даних, які зберігають дані з різних точок взаємодії з клієнтами
- Модель портфельного ризику на ризик
- Створіть керований доступ до даних про фінансову діяльність компанії для команди оцінки на Snowflake
- Створіть прості для розуміння інформаційні панелі для клієнтів
- Аналіз ризиків, аналіз інвестицій та аналіз трейдерів
- Постачальники медичних послуг можуть мінімізувати витоки витрат на медичне страхування
- Контролюйте та точно обробляйте претензії та запобігайте шахрайству
- Ефективне та просте керування клінічними даними (CDM) для дослідницьких установ
Тепер ми розглянемо випадки використання сигма-обчислень.
Випадки використання Sigma Computing
Планування доходів
Одним із найпоширеніших випадків використання Sigma для будь-якого бізнесу є планування доходів. Він може містити докладну таблицю ефективності продажів, щоб дати вам уявлення про продажі та доходи за кварталами.
Тут ви можете планувати цілі доходу та створювати прогноз доходу. Аналізуючи розрив між цими двома показниками, ви можете визначити стратегію, чи потрібно вам підвищувати продажі чи ні.
Відстеження ефективності маркетингової кампанії
Цей приклад використання Sigma зосереджений на трьох важливих компонентах маркетингової кампанії. Це:
- Аналіз даних першого дотику для моніторингу коефіцієнтів конверсії та залучення потенційних клієнтів
- Аналіз маркетингових кампаній шляхом вивчення важливих показників за допомогою попередньо встановлених фільтрів
- Регулярно контролюйте клієнтів, продажі, потенційних клієнтів, конверсії, контакти та їхні тенденції на інформаційній панелі
Моніторинг витрат Snowflake
Ви можете використовувати Sigma для моніторингу своїх витрат на підтримку баз даних на CDW, як-от Snowflake. Ви можете створити книгу та імпортувати дані зі свого облікового запису Snowflake. Потім пов’яжіть результати обчислення робочої книги з об’єктом приладної панелі, щоб контролювати наступне:
- Використання кредиту
- Вартість договору та зберігання
- Загальне використання
- Щомісячні витрати
- Заява про використання
Порівняння Sigma Computing з конкурентами
#1. Looker
Looker це пошукова система від Google, яка знаходить корисну інформацію на основі необроблених бізнес-даних. Це допомагає аналізувати дані та створювати візуалізації з необроблених даних у хмарі.
Однак використовувати Sigma простіше та доступніше, ніж Looker. Ви повинні призначити експерта-розробника LookML, щоб отримати корисну інформацію про Looker. Однак із Sigma ви можете зробити все самостійно, використовуючи шаблони та Sigma AI.
Моделі даних Looker також мають високі витрати на обслуговування порівняно з Sigma.
#2. Домо
Домо дає змогу створювати власні бізнес-додатки для аналізу даних за допомогою методів професійного та низького коду. Це також популярна програма для інтеграції даних, візуалізації, управління та безпеки для великих компаній.
Sigma та Domo майже схожі, за винятком додаткової можливості створення програм у Domo. Однак інтерфейс користувача Sigma легший, ніж Domo, оскільки Sigma використовує формат електронної таблиці.
Примітка автора
З точки зору функцій і інтерфейсу користувача, Sigma Computing є рекомендованим хмарним інструментом аналітики даних для малих, середніх і стартапів.
Ви можете швидко розпочати роботу з Sigma, оскільки ви вже знаєте, як керувати програмою для роботи з електронними таблицями. Його функції аналізу даних, об’єкти моделювання даних і елементи візуалізації також дуже схожі на програми для роботи з електронними таблицями.
Крім того, ви можете імпортувати дані з різних сховищ даних кількома клацаннями миші та безпечно маніпулювати даними для аналізу. Не кажучи вже про те, що Sigma є ідеальним інструментом для спільної роботи над проектами аналітики даних, оскільки вона забезпечує захищені функції спільного використання робочих книг на основі ролей.
Далі ознайомтеся з найкращим програмним забезпеченням для аналізу даних, щоб отримати потужну інформацію.