Ønsker du å utvinne handlingsrettet innsikt fra omfattende bedriftsdatasett med en komplett skybasert analyseløsning? Da er Sigma Computing et utmerket valg!
Skybaserte sanntidsanalyseapplikasjoner som Sigma Computing revolusjonerer dataanalysefeltet. Du trenger kun å koble dataene dine til verktøyet online og velge en forhåndsdefinert mal. Dermed kan du lage imponerende datamodeller, dashbord, visualiseringer og utføre stordataanalyse på bare noen få minutter, uten å skrive en eneste linje med kode.
Høres dette interessant ut? Les videre i denne detaljerte gjennomgangen av Sigma Computing for å forstå hva det er, de mest fremtredende funksjonene, hvilke bransjer det betjener, relevante bruksområder og en sammenligning med konkurrenter. Dette vil hjelpe deg med å ta velinformerte beslutninger når du skal velge en skybasert analysetjeneste.
Hva er Sigma Computing?
Sigma Computing er en innovativ skybasert analyseplattform for dataanalyse, visualisering, datasamarbeid og forretningsintelligens (BI) online. Plattformen har et brukervennlig regnearkgrensesnitt. Om du er kjent med Excel eller Google Sheets, vil du raskt mestre Sigma Computing.
Dette kodefrie skyanalyseverktøyet lar deg enkelt utforske dataene dine i skybaserte datavarehus (CDW) som Snowflake, Databricks, Google Big Query, PostgreSQL, og alle andre CDW, samt CSV-databaser. Det hjelper deg med å produsere rask datainnsikt ved hjelp av maler eller tilpassede arbeidsflyter.
Få en gratis prøveversjon av Sigma Computing nå!
Sigma Computings rolle som en skybasert analyseplattform
Som et skybasert dataanalyse- og BI-verktøy er Sigma Computing utviklet for å forenkle og redusere kostnadene ved dine dataanalyseprosjekter. For små og mellomstore bedrifter som mangler et eget datavitenskapsteam, er Sigma Computing det ideelle verktøyet for å oppnå de samme resultatene som store selskaper med millioninvesteringer i datavitenskap.
Eldre dataanalyseverktøy som Excel, Google Sheets og Looker krever en kompleks og manuell tilnærming for å tilpasse dem til skybasert dataanalyse uten å vedlikeholde en lokal database.
Sigma Computing tilbyr en enkel plug-and-play og dra-og-slipp-metode for dataanalyse, rapportgenerering og deling. Med et bredt utvalg av maler, finner du garantert noe som passer dine forretningsbehov for formater og stiler for dataanalyse.
Fordeler med Sigma Computing
Nedenfor finner du fordelene ved å bruke Sigma for all din skybaserte dataanalyse og forretningsintelligens, sammenlignet med konkurrenter som bruker eldre dataanalyseverktøy:
- Det er den mest brukervennlige skybaserte dataanalyseplattformen tilgjengelig.
- Som bedriftseier eller leder kan du selv analysere, visualisere og utvinne praktisk innsikt fra store datasett.
- Sigma lar deg dykke dypt ned i de minste detaljene i bedriftens datasett.
- Plattformen gir deg mulighet til å lage avanserte datavisualiseringer som er lette å forstå for publikum, investorer og aksjonærer.
- Du jobber i et kjent grensesnitt, et regneark som ligner på Excel. Det betyr at du ikke trenger å bruke tid og ressurser på å lære et nytt verktøy. Det samme gjelder dine ansatte. Du slipper å investere i opplæring av personalet i et nytt verktøy, siden de allerede er kjent med brukergrensesnittet fra Excel og Google Sheets.
- Hvis du ikke har tid til å vente på en lang dataanalyseprosess for å få innsikt, er Sigma din favorittapp for BI.
- Du kan dele Sigma-arbeidsbøkene med eksterne og interne samarbeidspartnere for felles dataanalyse.
- Plattformen leveres med strenge datasikkerhets- og krypteringsprotokoller for å beskytte sensitive kunde- og finansdata.
- Du kan opprette retningslinjer for datastyring for individuelle ansatte og kontraktører ved hjelp av Sigma.
La oss nå se nærmere på de beste funksjonene i Sigma dataverktøy.
De beste funksjonene i Sigma Computing
Her er noen av funksjonene til Sigma som skaper stor oppmerksomhet i markedet for skybasert dataanalyse:
#1. Datakoblinger
Sigma tilbyr en rekke datakoblinger slik at du umiddelbart kan importere databaser fra alle moderne CDW-er og analysere dataene dine. I motsetning til dette, ville den samme oppgaven ta dager med eldre dataanalyseverktøy.
Sigma støtter følgende CDW-er per dags dato:
- Snowflake
- Amazon Redshift
- Google Big Query
- PostgreSQL
- Databricks
- AlloyDB
Du kan også hoste databasene dine på en av følgende skyplattformer og importere dem til Sigma:
Det kreves en tilkoblingsstreng for å kommunisere med databasen gjennom en datakobling. Strengen kan inkludere data som serveradresse, bruker-ID, passord, databasekonfigurasjoner, sikkerhetspolicyer, etc.
Sigma administrerer også automatisk oppdatering og lukking av datakildeforbindelsene. Derfor trenger du ikke å sette opp en ny tilkobling når du lukker den gjeldende databasespørringsoppgaven.
#2. Datamodellering
Med Sigmas datamodelleringsfunksjon kan du skape tilpassede rapporter og dashbord som samsvarer med din unike forretningslogikk. Datasettfunksjonen i Sigma UI lar deg lage skreddersydde datamodeller som:
- Opprettelse av beregninger
- Sammenføying av flere tabeller
- Utvinning av JSON fra datasett
- Filtrering av datasettet ditt
- Relative datofiltre
- Tekstfiltre
- Sammenkobling av tabeller
- Legge til merker som godkjent, avviklet, advarsel, etc.
Du kan lagre en nylig opprettet datamodell som en mal for fremtidig bruk. Det er også enkelt å tilpasse disse datamodellmalene ved å legge til nye beregninger ved å referere til dem i formellinjen eller dra og slippe fra en kolonne.
Med materialiseringsfunksjonen kan du lagre datasettendringene i datavarehuset som tabeller.
#3. Innebygd arbeidsbok og analyse
Du kan bruke arbeidsbokinnbygging for å vise frem dine arbeidsbøker og dataelementer i ulike mobilapplikasjoner, nettapplikasjoner og nettsider. Dette kan være dine interne eller eksterne ressurser. De innebygde dataene dine vil alltid være oppdatert og synkronisert med endringer i datavarehuset ditt.
Innebyggingsanalysen fungerer på arbeidsbok-, enkeltdatasett- og enkeltelementnivå.
Som organisasjonsadministrator kan du velge mellom tre typer innebygging basert på dine behov. Sigma-innbygging tillater tre typer innebygging: offentlig, privat og brukerstøttet innebygging.
#4. Datavisualisering
For å legge til en visuell kontekst til CDW-databasene dine på Sigma, kan du benytte deg av ulike visualiseringselementer med bare fire klikk. Du kan raskt lage visuelle kontekster ved å bruke en tabell, pivottabell og en koblet inndatatabell. For flere bilder kan du også få tilgang til Visualisering-menyen.
Plattformen har 14 forskjellige datavisualiseringsobjekter som stolpediagram, KPI-diagram, punktplott, kake-/smultringdiagram, målerdiagram, geografisk kart og mye mer.
Med den egendefinerte konfigurasjonsfunksjonen kan du videre tilpasse disse objektene ved å bruke egenskapene og formateringsmenyene.
Elementegenskaper-menyen kontrollerer ting som aksekategorier, verktøytips, farger, beregninger, dataaggregering og diagramorientering.
Elementformatet letter redigering av akser, bakgrunn, dataetiketter, datareferanser, trendlinjer og legender.
#5. Sigma AI
Sigma AI er en generativ, forhåndstrent transformator for naturlig språkbasert dataanalyse. I stedet for å lage datamodeller og visualiseringer selv, kan du instruere Sigma AI-verktøyet til å gjøre dette for deg ved å beskrive behovene dine med et naturlig språk.
Med denne dataanalyse-AIen kan du også klassifisere, autofylle, rense og trekke ut datatabeller på noen få sekunder. Det finnes også en AI-chatbot som hjelper deg med å forstå hva mer du kan gjøre med Sigma AI.
#6. Inndatatabeller
For strukturert dataregistrering i dynamiske Sigma-arbeidsbøker kan du bruke inndatatabeller. Med det kan du introdusere nye datapunkter i ditt dataanalyseprosjekt. Du kan også utvide eksisterende Databricks- og Snowflake-data for rask «hva-hvis»-analyse, prototyping, avansert modellering og prognoser.
Inndatatabeller kan være kilder til dataelementer som pivottabeller, visualiseringsobjekter og tabeller. Alternativt kan du bruke inndatatabeller med oppslag og sammenføyninger for data inkorporering.
#7. Online samarbeid
Med Sigma Computing trenger du ikke lenger å kopiere innhold fra dataanalyse-arbeidsbøkene og lime dem inn i en e-post. Du kan enkelt dele arbeidsboken med autoriserte samarbeidspartnere for redigering, datautforskning og innholdsdeling.
Samarbeidsfunksjonen leveres med følgende funksjoner:
- Ta et skjermbilde av et element og merk det
- Lagre bildekommentarer som elementkommentarer
- Direkteredigering av arbeidsbok med samarbeidspartnere
- Del en mappe
- Kommenterer arbeidsbøker
#8. Sikkerhet og styring
Sigma hurtigbufrer, trekker ut eller beholder dataene dine under overføring. Dataene dine forlater aldri datalageret ditt. I tillegg er alle handlingene dine på Sigma kryptert med SSL-protokoller.
Det finnes rollebaserte tilgangspolicyer for å gi forskjellige visninger av den samme arbeidsboken til forskjellige ansatte eller kontraktører. Som bedriftseier kan du for eksempel se det minste datasetthierarkiet som oppretter et ytelsesdashbord. En salgsagent kan derimot bare se et dashbord med salgsresultater på toppnivå. De har ingen anelse om hvor salgstallene kommer fra.
Sigma støtter dataoverholdelsesprotokoller som SAS70, GDPR, HIPAA, AWS Private Link, CCPA, Privacy Shield, CSA, SOC 1 Type II, SOC 2 Type II og SOC 3.
Sigma-databehandling for ulike bransjer
Dette fantastiske skybaserte dataanalyseverktøyet passer for enhver bedrift og bransje. Følgende er imidlertid de mest populære sektorene som benytter seg av Sigma Computing:
- Markedsføringsanalyse
- Analyser kundens kontaktpunktytelse ved hjelp av beregninger som fluktfrekvens, kundeanskaffelseskostnad og gjennomsnittlig tid på siden.
- Optimaliser målretting og kostnader for markedsføringskampanjer ved å analysere data etter avkastning.
- Spor merkevareengasjement etter trafikk, søkevolum, etc.
- Salg
- Utfør nøyaktig og rask inntektsplanlegging.
- Håndter raskt trusler om kundefrafall.
- Skap innsikt i mersalgsmuligheter.
- Opprett et provisjonsdashbord for salgsagenter.
- Detaljhandel og CPG
- Analyser lagerstatus og forutsig lagerbeholdning for spesielle salgsarrangementer og sesonger i sanntid.
- Lag kundekjøpsreiser ved å koble Sigma med datavarehus som lagrer data fra ulike kundekontaktpunkter.
- Finansielle tjenester
- Modellporteføljerisiko per eksponering.
- Opprett styrt tilgang til selskapets økonomiske resultatdata for verdivurderingsteamet på Snowflake.
- Lag enkle å forstå dashboards for kunder.
- Utfør risikoanalyse, investeringsanalyse og traderanalyse.
- Helsevesen
- Helsepersonell kan minimere lekkasjer i helseforsikringsutgifter.
- Overvåk og behandle krav nøyaktig og forhindre svindel.
- Effektiv og uanstrengt Clinical Data Management (CDM) for forskningsinstitusjoner.
Nå skal vi se på bruksområdene for Sigma-databehandling.
Bruksområder for Sigma Computing
Inntektsplanlegging
Et av de vanligste bruksområdene for Sigma er inntektsplanlegging. Dette kan inkludere en detaljert oversikt over salgsresultater, som gir en oversikt over salg og inntekter per kvartal.
Her kan du planlegge inntektsmål og lage en inntektsprognose. Ved å analysere gapet mellom disse to beregningene, kan du bestemme om du må øke salgsfremgangen eller ikke.
Sporing av ytelse for markedsføringskampanjer
Dette bruksområdet for Sigma fokuserer på tre viktige komponenter i markedsføringskampanjen. Disse er:
- Første berøringsdataanalyse for å overvåke konverteringsfrekvenser og generering av potensielle kunder.
- Analyse av markedsføringskampanjer ved å utforske viktige beregninger med forhåndsdefinerte filtre.
- Overvåking av kunder, salg, potensielle salg, konverteringer, kontakter og deres trender regelmessig på et dashbord.
Overvåking av Snowflake-kostnader
Du kan bruke Sigma til å overvåke utgiftene dine for å vedlikeholde databaser på CDW-er som Snowflake. Du kan opprette en arbeidsbok og importere data fra Snowflake-kontoen din. Deretter kobler du arbeidsbokens beregningsutdata til et dashbordobjekt for å overvåke følgende:
- Kredittbruk
- Kostnad for kontrakt og lagring
- Total bruk
- Månedlig forbruk
- Bruksforklaring
Sammenligning av Sigma Computing med konkurrenter
#1. Looker
Looker er en søkemotor fra Google som finner praktisk innsikt fra rå forretningsdata. Det hjelper deg med å analysere data og lage visualiseringer fra rådata i skyen.
Å bruke Sigma er imidlertid enklere og rimeligere enn Looker. Du må ansette en ekspert LookML-utvikler for å produsere praktisk innsikt med Looker. Med Sigma kan du derimot gjøre alt selv ved hjelp av maler og Sigma AI.
Looker-datamodeller har også høye vedlikeholdskostnader sammenlignet med Sigma.
#2. Domo
Domo lar deg lage tilpassede bedriftsapplikasjoner for datainnsikt ved hjelp av pro-kode og lav-kode metoder. Det er også en populær app for dataintegrasjon, visualisering, styring og sikkerhet for store bedrifter.
Sigma og Domo er nesten like, bortsett fra den ekstra muligheten for appoppretting i Domo. Sigma sitt brukergrensesnitt er imidlertid enklere enn Domo, siden Sigma bruker et regnearkformat.
Forfatterens notat
Fra et funksjons- og brukergrensesnittperspektiv er Sigma Computing det anbefalte skybaserte dataanalyseverktøyet for små, mellomstore og oppstartsselskaper.
Du kan raskt komme i gang med Sigma fordi du allerede er kjent med regneark-apper. Plattformens dataanalysefunksjoner, datamodelleringsobjekter og visualiseringselementer ligner også på regnearkapper.
I tillegg kan du importere data fra ulike datavarehus med noen få klikk og manipulere data for innsikt på en sikker måte. Sigma er det ideelle verktøyet for samarbeid om dataanalyseprosjekter, da det forenkler sikre og rollebaserte arbeidsbokdelingsfunksjoner.
Sjekk også ut den beste dataanalyseprogramvaren for å skape kraftig innsikt.