シグマコンピューティング: 次の大きな分析プラットフォームになるのか?

オールインワンのクラウド分析ソリューションを使用して、大規模なビジネスデータセットから実用的な洞察を一度に抽出したいと考えていますか?あなたのベストショットはシグマ通勤です!

Sigma Computingのようなリアルタイムクラウド分析アプリは、データ分析エコシステムを変えています。オンラインでデータをツールに接続し、事前に構築されたテンプレートを選択するだけで、優れたデータモデリング、データダッシュボード、データの視覚化、ビッグデータ分析を数分で作成できます。言うまでもなく、コードを 1 行も記述する必要はありません。

面白そうですか？ Sigma Computing のこの究極のレビューを読み続けて、Sigma Computing が何であるか、その最高の機能、提供する業界、ユースケース、競合他社の比較を正確に学び、クラウド分析サービスに加入する際にデータに基づいた意思決定を行うことができます。

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シグマコンピューティングとは何ですか?

Sigma Computing は、オンラインでのデータ分析、視覚化、データコラボレーション、ビジネスインテリジェンス (BI) のための最先端のクラウド分析プラットフォームです。ユーザーフレンドリーなスプレッドシートインターフェイスを備えているため、Excel または Google Sheets の使用方法を知っていれば、Sigma Computing を活用できるでしょう。

このコード不要のクラウド分析ツールを使用すると、Snowflake、Databricks、Google Big Query、PostgreSQL、CSV データベース、その他すべての CDW などのクラウドデータウェアハウス (CDW) 内のデータを簡単に調査できます。テンプレートまたはカスタムワークフローを使用して、データに関する洞察を迅速に生成するのに役立ちます。

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クラウドネイティブ分析プラットフォームとしてのシグマコンピューティングの役割

シグマコンピューティングは、クラウドネイティブのデータ分析および BI ツールとして、データ分析プロジェクトをより簡単かつ手頃な価格で実現します。あなたが中小企業の経営者で、別のデータサイエンスチームを持っていない場合、Sigma Computing は、大企業がデータサイエンスチームに何百万ドルもの投資をして得ているのと同じ成果物を作成するのに最適なツールです。

また、Excel、Google Sheets、Looker などの従来のデータ分析ツールでは、オンプレミスまたはローカルのデータベースを維持せずにツールをクラウド上のデータ分析に適合させるには、複雑な手動アプローチが必要です。

Sigma Computing は、データ分析、レポート作成、共有に対するプラグアンドプレイおよびドラッグアンドドロップのアプローチを提供します。データ分析の形式とスタイルに関するすべてのビジネス要件に確実に適合するテンプレートが多数あります。

シグマコンピューティングの利点

クラウドデータ分析とビジネスインテリジェンスのすべてに Sigma を使用すると、従来のデータ分析ツールを使用する競合他社と比較して得られる利点を以下で見つけてください。

これは、入手できる中で最も簡単なクラウドデータ分析プラットフォームです。
ビジネスオーナーまたはマネージャーは、大規模なデータベースを自分で分析、視覚化し、実用的な洞察を抽出できます。
Sigma を使用すると、ビジネスデータセットの最小かつ最も詳細な詳細を深く掘り下げることができます。
また、一般の聴衆、投資家、株主が理解できる高レベルのデータ視覚化を作成することもできます。
Excel のようなスプレッドシートという、使い慣れたインターフェイスで作業できます。したがって、新しいツールの学習に時間とリソースを投資する必要はありません。それは従業員にも同様に当てはまります。新しいツールに関する従業員のグループのトレーニングに投資する必要はありません。彼らは皆、Excel や Google Sheets を使ってきたため、Sigma の UI に精通しています。
データ分析プロジェクトのサイクルを待って洞察を得る時間がない場合は、Sigma が頼りになる BI アプリです。
Sigma ワークブックを外部および内部のコラボレーターと共有して、共同でデータ分析を行うことができます。
機密性の高い顧客データや財務データを保護するための、厳格なデータセキュリティと暗号化プロトコルが付属しています。
さらに、Sigma を使用して、個々の従業員や請負業者向けのデータガバナンスポリシーを作成できます。

それでは、シグマコンピューティングの優れた機能を見てみましょう。

シグマコンピューティングの優れた機能

クラウドデータ分析市場で大きな話題となっている Sigma の機能は次のとおりです。

#1.データコネクタ

Sigma はさまざまなデータコネクタを提供しているため、最新のすべての CDW からデータベースをインポートして、すぐにデータを分析できます。対照的に、従来のデータ分析ツールでは同じタスクを何日もかけて行う必要がありました。

執筆時点では、Sigma は次の CDW をサポートしています。

スノーフレーク
アマゾン赤方偏移
Googleビッグクエリ
PostgreSQL
データブリック
アロイDB

次のクラウドプラットフォームのいずれかでデータベースをホストし、Sigma にインポートすることもできます。

グーグルクラウド
アマゾンウェブサービス (AWS)
マイクロソフトアジュール

データコネクタを介してデータベースと通信するには、接続文字列が必要です。文字列には、サーバーアドレス、ユーザー ID、パスワード、データベース構成、セキュリティポリシーなどのデータが含まれる場合があります。

Sigma は、データソース接続の更新と終了も自動的に管理します。したがって、現在のデータベースクエリタスクを閉じるときに、新しい接続のセットアップに時間を費やす必要はありません。

#2.データモデリング

Sigma のデータモデリング機能を使用すると、独自のビジネスロジックに合わせたカスタムレポートやダッシュボードを作成できます。 Sigma UI のデータセット機能を使用すると、次のようなカスタムデータモデルを作成できます。

計算の作成
さらにテーブルを結合する
データセットからの JSON の抽出
データセットのフィルタリング
- 相対日付フィルター
- テキストフィルター
リンクテーブル
承認済み、非推奨、警告などのバッジを追加します。

新しく作成したデータモデルを、将来使用するためにテンプレートとして保存できます。また、数式バー内の指標を参照するか列からドラッグアンドドロップすることで新しい指標を追加することで、これらのデータモデルテンプレートを簡単にカスタマイズできます。

マテリアライゼーション機能を使用すると、データセットの変更をテーブルとしてデータウェアハウスに保存できます。

#3.埋め込みワークブックと分析

ワークブックの埋め込みを使用して、さまざまなモバイルアプリ、Web アプリ、Web サイトでワークブックとデータ要素を紹介できます。これらは内部プロパティまたは外部プロパティである可能性があります。埋め込みデータは常に最新の状態に保たれ、データウェアハウス内の変更と同期されます。

埋め込み分析は、ワークブック、単一データセットページ、および単一要素レベルで機能します。

組織管理者の場合は、ニーズに基づいて 3 つの埋め込みタイプから選択できます。シグマ埋め込みでは、パブリック、プライベート、およびユーザー支援埋め込みの 3 つの埋め込みタイプが可能です。

#4.データの視覚化

Sigma 上の CDW データベースに視覚的なコンテキストを追加するには、わずか 4 回のクリックでさまざまな視覚化要素を使用できます。テーブル、ピボットテーブル、およびリンクされた入力テーブルを使用して、視覚的なコンテキストを簡単に作成できます。さらに多くのビジュアルを表示するには、[ビジュアル化] メニューにもアクセスできます。

棒グラフ、KPI チャート、散布図、円/ドーナツチャート、ゲージチャート、地理マップなどの 14 種類のデータ視覚化オブジェクトが付属しています。

カスタム構成機能を使用すると、[プロパティ] メニューと [書式設定] メニューを使用して、これらのオブジェクトをさらにカスタマイズできます。

[要素プロパティ] メニューは、軸カテゴリ、ツールチップ、色、メトリック、データ集計、グラフの方向などを制御します。

一方、要素形式では、軸、背景、データラベル、データ参照、傾向線、凡例などの編集が容易になります。

#5.シグマAI

Sigma AI は、自然言語ベースのデータ分析用の事前トレーニング済み生成トランスフォーマーです。データモデルやビジュアライゼーションを自分で作成する代わりに、自然な英語でニーズを説明することで、Sigma AI ツールにこれらを作成するように指示できます。

このデータ分析 AI を使用すると、データテーブルの分類、自動入力、クリーニング、抽出を数秒で行うこともできます。 Sigma AI でさらに何ができるかを学ぶのに役立つ AI チャットボットもあります。

#6.入力テーブル

動的 Sigma ワークブックに構造化データを入力するには、入力テーブルを使用できます。したがって、データ分析プロジェクトに新しいデータポイントを導入できます。また、既存の Databricks および Snowflake データを拡張して、What-If 分析、プロトタイピング、高度なモデリング、予測などを迅速に行うこともできます。

入力テーブルは、ピボットテーブル、視覚化オブジェクト、テーブルなどのデータ要素のソースになることができます。あるいは、データの組み込みのためのルックアップと結合を備えた入力テーブルを使用することもできます。

＃7。オンラインコラボレーション

Sigma Computing を使用すると、データ分析ワークブックからコンテンツをコピーして電子メールに貼り付ける必要がなくなりました。ワークブックの編集、データパターンの探索、コンテンツ共有を目的として、承認されたコラボレータとワークブックを共有するだけです。

そのコラボレーション機能には、次の機能が付属しています。

要素のスクリーンショットをキャプチャして注釈を付ける
画像の注釈を要素のコメントとして保存する
共同作業者とのワークブックのライブ編集
フォルダーを共有する
ワークブックにコメントする

#8.セキュリティとガバナンス

Sigma は、転送中のデータをキャッシュ、抽出、または保持しません。データが倉庫から他の場所に流出することはありません。さらに、Sigma 上で行うすべてのアクションは SSL プロトコルによって暗号化されます。

異なる従業員や請負業者に同じワークブックの異なるビューを提供するための役割ベースのアクセスポリシーがあります。たとえば、ビジネスオーナーは、パフォーマンスダッシュボードを作成する最小のデータセット階層までドリルダウンできます。対照的に、販売代理店は、販売実績の数値を含む最上位のダッシュボードのみを表示できます。彼らは売上高がどこから来たのか全く知りません。

シグマは、SAS70、GDPR、HIPAA、AWS Private Link、CCPA、プライバシーシールド、CSA、SOC 1 Type II、SOC 2 Type II、SOC 3 などのデータコンプライアンスプロトコルをサポートしています。

さまざまな業界向けのシグマコンピューティング

この素晴らしいクラウドネイティブデータ分析ツールは、あらゆるビジネスや業界に適しています。ただし、シグマコンピューティングを利用する人気の分野は次のとおりです。

マーケティング分析
- 直帰率、顧客獲得コスト、平均ページ滞在時間などの指標を使用して、顧客タッチポイントのパフォーマンスを分析します。
- ROI別にデータを分析することで、マーケティングキャンペーンのターゲット設定とコストを最適化します。
- トラフィックや検索ボリュームなどによるブランドエンゲージメントを追跡します。
販売
- 正確かつ迅速な収益計画の実行
- 顧客離れの脅威に迅速に対処する
- アップセルの機会に関する洞察を作成する
- 販売代理店向けの手数料ダッシュボードを作成する
小売と日用品雑貨
- 在庫状況をリアルタイムに分析し、特売イベントや季節の在庫を予測します
- さまざまな顧客タッチポイントからのデータを保存するデータウェアハウスと Sigma を接続することで、顧客の購入プロセスを作成します
金融業務
- エクスポージャーごとのモデルポートフォリオリスク
- Snowflake の評価チーム向けに企業の財務実績データへの管理されたアクセスを作成します。
- クライアント向けにわかりやすいダッシュボードを作成する
- リスク分析、投資分析、トレーダー分析
健康管理
- 医療提供者は健康保険費用の漏れを最小限に抑えることができます
- 請求を正確に監視および処理し、不正行為を防止します
- 研究機関向けの効果的かつ簡単な臨床データ管理 (CDM)

次に、シグマコンピューティングのユースケースを見ていきます。

シグマコンピューティングの使用例

収益計画

あらゆるビジネスにおける Sigma の最も一般的な使用例の 1 つは、収益計画です。これには、四半期ごとの売上と収益についてのアイデアを提供する、販売実績の詳細な表を含めることができます。

ここで、収益目標を計画し、収益予測を作成できます。これら 2 つの指標間のギャップを分析することで、販売促進を促進する必要があるかどうかの戦略を立てることができます。

マーケティングキャンペーンのパフォーマンスの追跡

この Sigma の使用例は、3 つの重要なマーケティングキャンペーンのコンポーネントに焦点を当てています。これらは：

ファーストタッチデータ分析によるコンバージョン率とリード生成の監視
プリセットフィルターを使用して重要な指標を調査することによるマーケティングキャンペーンの分析
顧客、売上、見込み顧客、コンバージョン、連絡先、およびそれらの傾向をダッシュボードで定期的に監視します

スノーフレークのコスト監視

Sigma を使用すると、Snowflake などの CDW 上のデータベースを維持するための支出を監視できます。ワークブックを作成し、Snowflake アカウントからデータをインポートできます。次に、ワークブックの計算出力をダッシュボードオブジェクトにリンクして、以下を監視します。

クレジットの使用状況
契約と保管にかかる費用
総使用量
月々の支出
使用状況に関する声明

シグマコンピューティングと競合他社との比較

#1.ルッカー

Lookerは、生のビジネスデータから実用的な洞察を見つける Google の検索エンジンです。データを分析し、クラウド上の生データから視覚化を作成するのに役立ちます。

ただし、Sigma の使用は Looker よりも簡単で手頃な価格です。 Looker に関する実用的な分析情報を生成するには、専門の LookML 開発者を任命する必要があります。しかし、シグマでは、テンプレートとシグマ AI を使用することで、すべてを自分で行うことができます。

Looker データモデルには、Sigma と比較して高額なメンテナンスコストもかかります。

#2.どーも

Domo では、プロコードおよびローコードの方法でデータ分析のためのカスタムビジネスアプリを作成できます。また、大企業向けの人気のあるデータ統合、視覚化、ガバナンス、セキュリティアプリでもあります。

Sigma と Domo は、Domo の追加のアプリ作成機能を除いてほぼ似ています。ただし、Sigma はスプレッドシート形式を使用しているため、Sigma ユーザーインターフェイスは Domo よりも簡単です。

著者のメモ

機能とユーザーインターフェイスの観点から見ると、Sigma Computing は中小企業、新興企業に推奨されるクラウドネイティブデータ分析ツールです。

スプレッドシートアプリの操作方法をすでに知っているため、すぐに Sigma を使い始めることができます。データ分析機能、データモデリングオブジェクト、視覚化要素もスプレッドシートアプリに非常に似ています。

さらに、数回クリックするだけでさまざまなデータウェアハウスからデータをインポートし、データを操作して洞察を安全に得ることができます。言うまでもなく、Sigma は安全でロールベースのワークブック共有機能を促進するため、データ分析プロジェクトでのコラボレーションに理想的なツールです。

次に、強力な洞察を生み出すための最高のデータ分析ソフトウェアをチェックしてください。