Söker du efter ett sätt att omvandla stora mängder företagsdata till praktisk kunskap med en heltäckande molnbaserad analyslösning? Då kan Sigma Computing vara svaret!
Molnanalysverktyg i realtid, som Sigma Computing, revolutionerar sättet vi arbetar med dataanalys. Du behöver bara koppla dina data till det webbaserade verktyget och välja en färdig mall för att snabbt skapa datamodellering, datapaneler, visualiseringar och avancerade analyser, utan att skriva en enda kodrad.
Låter det spännande? Läs vidare i denna djupgående genomgång av Sigma Computing för att förstå exakt vad det är, dess främsta fördelar, vilka branscher det betjänar, dess användningsområden och hur det står sig mot konkurrenterna, så att du kan ta välgrundade beslut när du väljer en molnbaserad analystjänst.
Vad är Sigma Computing?
Sigma Computing är en nyskapande molnplattform för dataanalys, visualisering, samarbete kring data och business intelligence (BI) online. Med sitt användarvänliga gränssnitt, som påminner om ett kalkylblad, kommer du som är bekant med Excel eller Google Sheets snabbt att bemästra Sigma Computing.
Detta kodfria molnanalysverktyg låter dig enkelt dyka djupt ner i data som lagras i molndatalager (CDW) som Snowflake, Databricks, Google BigQuery, PostgreSQL, CSV-databaser och alla andra CDW:er. Det hjälper dig att snabbt generera insikter med hjälp av mallar eller anpassade arbetsflöden.
Prova Sigma Computing gratis nu!
Sigma Computings roll som molnbaserad analysplattform
Som ett molnbaserat analys- och BI-verktyg strävar Sigma Computing efter att förenkla och göra dataanalysprojekt mer kostnadseffektiva. För små och medelstora företag som kanske inte har tillgång till ett dedikerat datavetenskapsteam, kan Sigma Computing erbjuda samma resultat som stora företag uppnår med betydande investeringar i datavetenskap.
Äldre analysverktyg som Excel, Google Sheets och Looker kräver ofta komplicerade manuella steg för att anpassas till molnbaserad dataanalys utan att behöva underhålla en lokal databas.
Sigma Computing erbjuder användarvänliga ”plug-and-play”- och ”dra-och-släpp”-funktioner för dataanalys, rapportgenerering och delning. Det finns ett brett utbud av mallar som passar olika behov och format för dataanalys.
Fördelar med Sigma Computing
Här är några av fördelarna med att använda Sigma för molnbaserad dataanalys och affärsintelligens, jämfört med traditionella analysverktyg:
- Det är en mycket tillgänglig och användarvänlig plattform för molndataanalys.
- Som företagsägare eller chef kan du själv analysera, visualisera och dra viktiga slutsatser från stora databaser.
- Sigma ger dig möjlighet att undersöka detaljerade aspekter av dina företagsdata.
- Du kan skapa lättförståeliga visualiseringar som passar en bred publik, inklusive investerare och aktieägare.
- Gränssnittet liknar ett bekant kalkylblad, vilket minskar inlärningstiden. Du behöver inte investera tid eller resurser i att utbilda personalen i ett nytt verktyg eftersom de flesta är vana vid Excel och Google Sheets.
- Om du behöver snabba insikter är Sigma ett idealiskt BI-verktyg.
- Du kan enkelt dela arbetsböcker med kollegor för samarbete.
- Hög datasäkerhet och kryptering skyddar känsliga kund- och finansdata.
- Du kan upprätta datastyrningspolicyer för både anställda och konsulter.
Låt oss nu utforska de viktigaste funktionerna i Sigma Computing.
Bästa funktionerna i Sigma Computing
Här är några av de funktioner som gör Sigma till ett hett samtalsämne inom molnbaserad dataanalys:
#1. Dataanslutningar
Sigma erbjuder olika dataanslutningar för att du snabbt ska kunna importera data från alla moderna CDW:er och börja analysera dina data direkt. Denna uppgift skulle tidigare tagit dagar i äldre analysverktyg.
Sigma stöder för närvarande följande CDW:er:
- Snowflake
- Amazon Redshift
- Google BigQuery
- PostgreSQL
- Databricks
- AlloyDB
Du kan även hosta dina databaser på valfri molnplattform och importera dem till Sigma.
En anslutningssträng krävs för att kommunicera med databasen. Den kan innehålla data som serveradress, användar-ID, lösenord, databaskonfigurationer och säkerhetspolicyer.
Sigma hanterar automatiskt uppdatering och stängning av dataanslutningar, vilket eliminerar behovet av att konfigurera nya anslutningar varje gång du avslutar en datafråga.
#2. Datamodellering
Med Sigmas datamodelleringsfunktion kan du anpassa rapporter och instrumentpaneler efter dina unika affärsbehov. Med dataset-funktionen i Sigma UI kan du skapa anpassade datamodeller som inkluderar:
- Beräkningar
- Sammanslagning av flera tabeller
- Extrahering av JSON från dataset
- Filtrering av data med relativa datum eller textfilter
- Länkning av tabeller
- Tillägg av etiketter som ”Godkänd”, ”Utfasad” och ”Varning”
Du kan spara nyskapade datamodeller som mallar för framtida bruk. Det är också enkelt att anpassa dessa mallar genom att lägga till nya mätvärden via formelfältet eller genom att dra och släppa kolumner.
Funktionen för materialisering gör det möjligt att spara datasetändringar som tabeller i datalagret.
#3. Inbäddad arbetsbok och analys
Du kan använda inbäddning av arbetsböcker för att visa dina arbetsböcker och dataelement i olika mobila applikationer, webbapplikationer och webbplatser, oavsett om det är interna eller externa plattformar. Dina inbäddade data är alltid uppdaterade och synkroniserade med ändringar i datalagret.
Inbäddad analys fungerar på arbetsboks-, enskild dataset- och enskild elementnivå.
Som organisationsadministratör kan du välja mellan tre olika inbäddningstyper beroende på dina behov: offentlig, privat och användarstödd inbäddning.
#4. Datavisualisering
För att skapa visuella representationer av dina CDW-databaser i Sigma kan du använda olika visualiseringsverktyg med endast några få klick. Du kan snabbt skapa visuella sammanhang med tabeller, pivottabeller och länkade inmatningstabeller. Du kan också hitta fler alternativ i visualiseringsmenyn.
Verktyget har 14 olika visualiseringsalternativ, inklusive stapeldiagram, KPI-diagram, punktdiagram, cirkel- och munkdiagram, mätardiagram och geografiska kartor.
Funktionen för anpassade konfigurationer gör det möjligt att anpassa dessa objekt ytterligare via egenskaperna och formateringsmenyn.
Menyn Egenskaper styr element som axelkategorier, verktygstips, färger, mätvärden, dataaggregering och diagramorientering.
Menyn Formatering hjälper dig att anpassa axlar, bakgrund, dataetiketter, datareferenser, trendlinjer och legender.
#5. Sigma AI
Sigma AI är en generativ, förtränad transformator för dataanalys med naturligt språk. Istället för att skapa datamodeller och visualiseringar manuellt, kan du instruera Sigma AI att göra det åt dig genom att beskriva dina behov på vanligt engelska.
Denna dataanalys-AI kan klassificera, fylla i automatiskt, rensa och extrahera datatabeller på några sekunder. Det finns också en AI-chattbot som hjälper dig att lära dig mer om vad du kan göra med Sigma AI.
#6. Inmatningstabeller
För att infoga strukturerad data i dynamiska Sigma-arbetsböcker kan du använda inmatningstabeller. Det ger dig möjlighet att introducera nya datapunkter i dina dataanalysprojekt. Du kan också utöka befintliga Databricks- och Snowflake-data för snabba analyser, prototyper, avancerad modellering och prognoser.
Inmatningstabeller kan vara datakällor för pivottabeller, visualiseringsverktyg och tabeller. Du kan även använda dem för uppslagningar och kopplingar för dataförening.
#7. Onlinesamarbete
Med Sigma Computing behöver du inte längre kopiera data från dina analysarbetsböcker och klistra in dem i e-postmeddelanden. Du kan istället dela arbetsboken med behöriga kollegor för att underlätta redigering, datautforskning och innehållsdelning.
Samarbetsfunktionen inkluderar:
- Möjlighet att ta en skärmdump av ett element och kommentera
- Spara kommentarer som elementkommentarer
- Redigering av arbetsböcker i realtid med kollegor
- Möjlighet att dela en mapp
- Möjlighet att kommentera arbetsböcker
#8. Säkerhet och styrning
Sigma lagrar, extraherar eller behåller inte din data under överföring. Din data lämnar aldrig ditt datalager. Dessutom är alla åtgärder du gör i Sigma krypterade med SSL-protokoll.
Det finns rollbaserade åtkomstpolicyer för att ge olika vyer av samma arbetsbok till olika användare. Till exempel kan en företagsägare ha full insyn i datauppsättningen, medan en säljare bara ser en övergripande instrumentpanel utan att veta var datan kommer ifrån.
Sigma stödjer efterlevnad av datakompatibilitetsprotokoll som SAS70, GDPR, HIPAA, AWS Private Link, CCPA, Privacy Shield, CSA, SOC 1 Type II, SOC 2 Type II och SOC 3.
Sigma Computing för olika branscher
Detta molnbaserade dataanalysverktyg passar företag och branscher i alla storlekar. Några populära sektorer som använder Sigma Computing är:
- Marknadsanalys
- Analysera kundinteraktioner med mätvärden som avvisningsfrekvens, kundförvärvskostnad och genomsnittlig tid på sidan.
- Optimera marknadsföringskampanjer genom att analysera data baserat på ROI.
- Spåra varumärkesengagemang efter trafik, sökvolym med mera.
- Försäljning
- Utför noggrann och snabb intäktsplanering.
- Identifiera och hantera risker för kundbortfall.
- Skapa insikter för merförsäljning.
- Skapa en provisionspanel för säljare.
- Detaljhandel och CPG
- Analysera lagerstatus och prognostisera lager inför speciella försäljningsevenemang och säsonger i realtid.
- Skapa kundresor genom att koppla Sigma till datalager som lagrar data från olika kundinteraktioner.
- Finansiella tjänster
- Modellera portföljrisker per exponering.
- Skapa kontrollerad åtkomst till företagets finansiella data för värderingsteamet på Snowflake.
- Skapa tydliga och lättförståeliga instrumentpaneler för kunder.
- Genomför riskanalys, investeringsanalys och handelsanalys.
- Sjukvård
- Hälso- och sjukvårdsleverantörer kan minimera läckage i sjukförsäkringskostnader.
- Övervaka och behandla anspråk noggrant för att förhindra bedrägerier.
- Effektiv och enkel Clinical Data Management (CDM) för forskningsinstitutioner.
Låt oss nu undersöka några användningsområden för Sigma Computing.
Användningsområden för Sigma Computing
Intäktsplanering
Intäktsplanering är ett av de vanligaste användningsområdena för Sigma. Genom att visa en detaljerad försäljningsresultattabell kan du få en översikt över intäkter per kvartal.
Här kan du planera intäktsmål och skapa en intäktsprognos. Genom att analysera skillnaden mellan dessa två värden kan du avgöra om du behöver öka försäljningen.
Resultatspårning av marknadsföringskampanjer
Detta användningsområde för Sigma fokuserar på tre viktiga aspekter av marknadsföringskampanjer:
- Analys av första interaktioner för att övervaka konverteringsfrekvenser och generering av potentiella kunder.
- Analysera marknadsföringskampanjer med förinställda filter för att utforska viktiga mätvärden.
- Övervaka regelbundet kunder, försäljning, potentiella kunder, konverteringar och trender på en instrumentpanel.
Snöflinga kostnadsövervakning
Med Sigma kan du hålla koll på dina kostnader för databaser på CDW:er som Snowflake. Du kan skapa en arbetsbok och importera data från ditt Snowflake-konto. Genom att koppla arbetsbokens data till ett instrumentpanelsobjekt kan du övervaka:
- Kreditanvändning.
- Kostnad för avtal och lagring.
- Total användning.
- Månadsutgifter.
- Användningsredovisning.
Jämförelse av Sigma Computing med konkurrenter
#1. Looker
Looker är en sökmotor från Google som hämtar insikter från rå affärsdata. Det hjälper dig att analysera och visualisera data som lagras i molnet.
Sigma är dock enklare att använda och mer prisvärt än Looker. I Looker krävs en expertutvecklare i LookML för att ta fram användbara insikter, medan du med Sigma kan göra allt själv med hjälp av mallar och Sigma AI.
Looker-datamodeller har också högre underhållskostnader jämfört med Sigma.
#2. Domo
Domo erbjuder möjligheten att skapa anpassade företagsapplikationer för datainsikter med både kod och low-code metoder. Det är en populär plattform för dataintegration, visualisering, styrning och säkerhet för stora företag.
Sigma och Domo liknar varandra, men Domo har extra funktioner för att skapa applikationer. Sigmas användargränssnitt är dock enklare eftersom det är baserat på ett kalkylbladsformat.
Författarens kommentar
Utifrån funktioner och användargränssnitt är Sigma Computing det rekommenderade molnbaserade analysverktyget för små, medelstora och nystartade företag.
Du kan snabbt komma igång med Sigma eftersom det är lätt att navigera i, precis som ett kalkylblad. Dessutom är dataanalysfunktionerna, datamodelleringsverktygen och visualiseringsalternativen också mycket lika dem i kalkylbladsapplikationer.
Du kan enkelt importera data från olika datalager med några få klick och manipulera dem för att få insikter på ett säkert sätt. Sigma är ett utmärkt verktyg för samarbetsprojekt inom dataanalys eftersom det erbjuder säkra och rollbaserade funktioner för att dela arbetsböcker.
Utforska även annan programvara för dataanalys för att skapa kraftfulla insikter.