Vil du hente ut handlingskraftig innsikt fra massive bedriftsdatasett på én gang ved å bruke en alt-i-ett-skyanalyseløsning? Det beste skuddet ditt er Sigma Comuting!
Sanntids skyanalyseapper som Sigma Computing endrer økosystemet for dataanalyse. Du trenger bare å koble dataene dine til verktøyet online og velge en forhåndsbygd mal for å lage fantastisk datamodellering, datadashboards, datavisualisering og big data-analyse på noen få minutter. For ikke å nevne uten å skrive en eneste kodelinje.
Høres det interessant ut for deg? Fortsett å lese denne ultimate anmeldelsen av Sigma Computing for å lære nøyaktig hva det er, dens beste funksjoner, bransjene den betjener, brukssaker og sammenligning av konkurrenter, slik at du kan ta datadrevne beslutninger når du abonnerer på en skyanalysetjeneste.
Innholdsfortegnelse
Hva er Sigma Computing?
Sigma Computing er en banebrytende skyanalyseplattform for dataanalyse, visualisering, datasamarbeid og business intelligence (BI) online. Den har et brukervennlig regnearkgrensesnitt, så hvis du vet hvordan du bruker Excel eller Google Sheets, vil du rocke på Sigma Computing.
Dette skyanalyseverktøyet uten kode lar deg enkelt fordype deg i dataene dine i skydatavarehus (CDW) som Snowflake, Databricks, Google Big Query, PostgreSQL, enhver CSV-database og alle andre CDW. Det hjelper deg å produsere rask datainnsikt ved hjelp av maler eller tilpassede arbeidsflyter.
Få en gratis prøveversjon for Sigma Computing nå!
Rollen til Sigma Computing som en Cloud-Native Analytics-plattform
Som et skybasert dataanalyse- og BI-verktøy er Sigma Computing her for å gjøre dataanalyseprosjektene dine mye enklere og rimeligere. Hvis du er en liten og mellomstor bedriftseier og ikke har et annet datavitenskapsteam, er Sigma Computing det perfekte verktøyet for deg for å skape de samme resultatene som store bedrifter får med millioner av dollar i investeringer i datavitenskapsteam.
I tillegg krever eldre dataanalyseverktøy som Excel, Google Sheets, Looker, etc. en komplisert manuell tilnærming for å gjøre verktøyene egnet for dataanalyse på skyen uten å vedlikeholde en lokal eller lokal database.
Sigma Computing gir deg plug-and-play og dra-og-slipp-tilnærminger til dataanalyse, rapportoppretting og deling. Det er mange maler som helt sikkert vil passe alle forretningskravene dine for dataanalyseformater og stiler.
Fordeler med Sigma Computing
Nedenfor finner du fordelene du nyter godt av når du bruker Sigma til alt skydataanalyse og forretningsintelligens i forhold til konkurrentene dine som bruker eldre dataanalyseverktøy:
La oss nå utforske de beste funksjonene til sigma-databehandling.
Beste funksjoner i Sigma Computing
Her er funksjonene til Sigma som skaper mye oppmerksomhet i markedet for nettskydataanalyse:
#1. Datakoblinger
Sigma tilbyr ulike datakoblinger slik at du kan importere databaser fra alle moderne CDW-er og analysere dataene dine akkurat nå. I motsetning til dette, ville den samme oppgaven dager i eldre dataanalyseverktøy.
Sigma støtter følgende CDW-er i skrivende stund:
- Snøfnugg
- Amazon Redshift
- Google Big Query
- PostgreSQL
- Databricks
- AlloyDB
Du kan også være vert for databasene dine på en av følgende skyplattformer og importere dem til Sigma:
Det krever 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 investere tid i å sette opp en ny tilkobling når du lukker den gjeldende databasespørringsoppgaven.
#2. Datamodellering
Datamodelleringsfunksjonen til Sigma lar deg lage tilpassede rapporter og dashbord for din unike forretningslogikk. Datasettfunksjonen på Sigma UI lar deg lage tilpassede datamodeller som følgende:
- Lage beregninger
- Bli med flere bord
- Trekker ut JSON fra datasett
- Filtrering av datasettet ditt
- Relative datofiltre
- Tekstfiltre
- Koble tabeller
- Legg til merker som godkjent, avviklet, advarsel osv.
Du kan lagre en nyopprettet 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.
Materialiseringsfunksjonen lar deg lagre datasettendringene i datavarehuset som tabeller.
#3. Innebygd arbeidsbok og analyse
Du kan bruke arbeidsbokinnbygging for å vise frem arbeidsbøkene og dataelementene dine i forskjellige mobilapper, nettapper og nettsteder. Dette kan være dine interne eller eksterne egenskaper. De innebygde dataene dine vil alltid være oppdatert og synkroniseres med endringer i datavarehuset ditt.
Innebyggingsanalysen fungerer på arbeidsbok-, enkeltdatasettside og enkeltelementnivå.
Hvis du er en 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 bruke ulike visualiseringselementer med bare fire klikk. Den lar deg lage raske visuelle kontekster ved å bruke en tabell, pivottabell og koblet inndatatabell. For flere bilder kan du også få tilgang til Visualisering-menyen.
Den kommer med 14 forskjellige datavisualiseringsobjekter som stolpediagram, KPI-diagram, punktplott, kake-/smultringdiagram, målerdiagram, geografikart og mange flere.
Egendefinerte konfigurasjoner-funksjonen lar deg tilpasse disse objektene ytterligere ved å bruke egenskaper og formateringsmenyer.
Elementegenskaper-menyen kontrollerer ting som aksekategorier, verktøytips, farger, beregninger, dataaggregering, diagramorientering, etc.
Elementformatet på den annen side letter redigeringen av akser, m bakgrunn, dataetiketter, datareferanser, trendlinjer, legender, etc.
#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 lage disse for deg ved å beskrive dine behov på det naturlige engelske språket.
Med denne dataanalyse-AIen kan du også klassifisere, autofylle, rense og trekke ut datatabeller på noen få sekunder. Det er også en AI-chatbot for å hjelpe deg å lære hva mer du kan gjøre med Sigma AI.
#6. Inndatatabeller
For strukturert dataregistrering i dynamiske Sigma-arbeidsbøker kan du bruke inndatatabeller. Dermed kan du introdusere nye datapunkter i dataanalyseprosjektet ditt. Du kan også utvide eksisterende Databricks- og Snowflake-data for rask hva-hvis-analyse, prototyping, avansert modellering, prognoser, etc.
Inndatatabeller kan være kildene til dataelementer som pivottabeller, visualiseringsobjekter og tabeller. Alternativt kan du bruke inndatatabeller med oppslag og sammenføyninger for datainkorporering.
#7. Online samarbeid
Med Sigma Computing trenger du ikke lenger å kopiere innhold fra dataanalysearbeidsbøkene dine og lime dem inn i en e-post. Du kan ganske enkelt dele arbeidsboken med autoriserte samarbeidspartnere for redigering av arbeidsbok, datamønsterutforskning og innholdsdeling.
Samarbeidsfunksjonen kommer 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 går aldri andre steder fra lageret ditt. På toppen av det, er hver handling du gjør på Sigma kryptert av 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 gå ned til det minste datasetthierarkiet som oppretter et ytelsesdashbord. Motsatt kan en salgsagent bare se et dashbord på toppnivå med salgsresultater. De aner ikke 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 populære sektorene som bruker Sigma Computing:
- Analyser kundeberøringspunktytelsen ved å bruke 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 osv.
- Utfør nøyaktig og rask inntektsplanlegging
- Håndter raskt kundefragangstrusler
- Skap innsikt i mersalgsmuligheter
- Opprett et provisjonsdashbord for salgsagenter
- 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
- Modellporteføljerisiko per eksponering
- Opprett styrt tilgang til selskapets økonomiske resultatdata for verdivurderingsteamet på Snowflake
- Lag enkle å forstå dashboards for kunder
- Risikoanalyse, investeringsanalyse og traderanalyse
- 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 utforske brukstilfellene for sigma-databehandling.
Bruk tilfeller av Sigma Computing
Inntektsplanlegging
En av de vanligste brukssakene av Sigma for enhver bedrift er inntektsplanlegging. Den kan inkludere en dypdykktabell for salgsresultater for å gi deg en ide om salg og inntekter per kvartal.
Her kan du planlegge inntektsmål og lage en inntektsprognose. Ved å analysere gapet mellom disse to beregningene, kan du planlegge om du må øke salgsfremgangen eller ikke.
Sporing av resultat for markedsføringskampanjer
Denne Sigma-brukssaken fokuserer på tre viktige komponenter i markedsføringskampanjen. Disse er:
- Første-berøringsdataanalyse for å overvåke konverteringsfrekvenser og generering av potensielle kunder
- Analysere markedsføringskampanjer ved å utforske viktige beregninger med forhåndsinnstilte filtre
- Overvåk kunder, salg, potensielle salg, konverteringer, kontakter og deres trender regelmessig på et dashbord
Overvåking av snøfnuggkostnader
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. Koble deretter arbeidsbokberegningsutdataene til et dashbordobjekt for å overvåke følgende:
- Kredittbruk
- Kostnad for kontrakt og lagring
- Total bruk
- Månedlig forbruk
- Brukserklæring
Sammenligning av Sigma Computing med konkurrenter
#1. Looker
Looker er en søkemotor fra Google som finner praktisk innsikt fra rå forretningsdata. Den hjelper deg med å analysere data og lage visualiseringer fra rådata på skyen.
Å bruke Sigma er imidlertid enklere og rimeligere enn Looker. Du må utnevne en ekspert LookML-utvikler for å produsere praktisk innsikt om Looker. Men med Sigma kan du gjøre alt selv ved å bruke maler og Sigma AI.
Looker-datamodeller har også høye vedlikeholdskostnader sammenlignet med Sigma.
#2. Domo
Domo lar deg lage tilpassede bedriftsapper for datainnsikt via 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. Imidlertid er Sigma brukergrensesnitt enklere enn Domo siden Sigma bruker regnearkformatet.
Forfatterens notat
Fra funksjons- og brukergrensesnittperspektivet er Sigma Computing det anbefalte cloud-native dataanalyseverktøyet for små, mellomstore og oppstartsbedrifter.
Du kan raskt komme i gang med Sigma fordi du allerede vet hvordan du navigerer i en regneark-app. Dens dataanalysefunksjoner, datamodelleringsobjekter og visualiseringselementer ligner også veldig på regnearkapper.
På toppen av det kan du importere data fra ulike datavarehus med noen få klikk og manipulere data for innsikt på en sikker måte. For ikke å nevne, Sigma er det ideelle verktøyet for samarbeid om dataanalyseprosjekter, da det forenkler sikre og rollebaserte arbeidsbokdelingsfunksjoner.
Deretter kan du sjekke ut den beste dataanalyseprogramvaren for å skape kraftig innsikt.