Rumah Ulasan Ulasan & peringkat Sisense

Ulasan & peringkat Sisense

Daftar Isi:

Video: NLQ Enhancements Q3 (November 2024)

Video: NLQ Enhancements Q3 (November 2024)
Anonim

Sisense adalah salah satu perusahaan yang mengumpulkan momentum baru di ruang intelijen bisnis swalayan (BI). Pada bulan September 2018, perusahaan mengumumkan investasi $ 80 juta baru dari perusahaan modal ventura (VC) yang bermarkas di New York, Insight Venture Partners. Jika Anda terbiasa dengan alat BI, maka Anda mungkin akan terkesan dengan Sisense (yang hanya dihargai dengan penawaran khusus). Ini adalah produk yang menarik dengan kekuatan besar. Namun, Sisense tidak memiliki pengakuan merek dari kelas berat BI lainnya seperti IBM Watson Analytics dan Microsoft Power BI. Tetapi dengan antarmuka pengguna yang intuitif (UI) dan kedalaman yang signifikan dari kemampuan visualisasi datanya, Sisense sangat layak dipertimbangkan.

Sementara UI dan perintahnya tidak sepopuler Microsoft Power BI, ini merupakan ancaman serius bagi Tableau Desktop mengingat rak atas fungsi, seperti di-chip daripada di-memori pengolahan, dan perintah dan pertanyaan bahasa alami yang dapat Anda gunakan di dalam aplikasi pihak ketiga seperti Microsoft Skype dan Slack. Serius, Anda dapat mengajukan pertanyaan di Skype dan Sisense akan menjawab Anda di Skype. Itu cukup untuk membuat IBM Watson Analytics duduk dan memperhatikan. Jangan khawatir, Watson, karena tidak semua yang ada di Sisense mendukung bahasa alami, yang merupakan bagian dari alasan itu bukan salah satu Pilihan Editor kami.

Pada sisi negatifnya, Sisense masih agak terlalu kikuk untuk siap menjadi prime time di organisasi yang sepenuhnya demokratisasi data di mana Anda ingin orang menggunakan data dalam keputusan pekerjaan mereka terlepas dari tingkat keahlian mereka dalam ilmu data atau statistik. Anda tahu, seperti semua orang di organisasi mana pun dapat menggunakan Microsoft Word tanpa harus tahu cara menulis kode atau bahkan cara mengeja dengan benar. Benar, bisa mengakses analitik Sisense hanya dengan memasukkan kueri bahasa alami ke aplikasi pihak ketiga sangat membantu membuat platform ini bermanfaat secara universal. Namun, UI platform lainnya masih diperlukan dan tidak cocok dengan tingkat keramahan pengguna yang diperlukan untuk memuaskan pengguna yang tidak memiliki data. Meski demikian, perusahaan sedang mengerjakan kelemahan ini dan melakukan a dapat dikreditkan pekerjaan yang menyediakan pelatihan dan pembelajaran online dengan bagian dukungan yang terorganisir dengan baik dan blog yang terpelihara dengan baik.

Meski begitu, ini denda -Aku katakan, badass- aplikasi analis bisnis yang rata-rata dan sangat terampil pasti akan menghargai. Itu mengangkat sebagian besar beban dari staf terampil, tanpa harus membeli alat tambahan. Ini adalah alat tumpukan penuh sehingga ada sedikit ketergantungan pada IT atau sumber daya yang sangat terampil. Sisense juga bermain bagus dengan analitik dan aplikasi lain, yang menjelaskan mengapa perusahaan membuat setengah dari pendapatannya dari penggunaan yang tertanam dalam produk lain.

Sisense belum mencapai massa kritis di pasar, tetapi kemungkinan akan mencapai tonggak sejarah itu segera. Sementara itu, perusahaan itu bungkam pada harga sehingga Anda harus meminta mereka untuk penawaran. Itu juga merupakan kelemahan, mengingat ia terus menggembar-gemborkan total biaya kepemilikan (TCO) yang rendah. Sulit untuk melakukan perhitungan pada klaim itu tanpa mengetahui harganya terlebih dahulu.

Mulai

Pikirkan Sisense sebagai terdiri dari dua bagian: Ada antarmuka web yang intuitif dan kemudian ada ElastiCube, basis data analitik eksklusif Sisense. ElastiCube harus diunduh dan dijalankan secara lokal, sesuatu yang tidak harus saya lakukan dengan pemain lain.

Setelah mengunduh, saya pergi ke menu Start Windows dan membuka Sisense ElastiCube Manager. Jika Anda ingin melakukan tutorial terlebih dahulu dengan sampel data yang sudah ada dalam sistem, lalu pilih File> New ElastiCube File, dan beri nama file "tutorial, " "testing, " "main-main, " atau sesuatu yang nantinya akan berarti bahwa ini bukan file yang Anda butuhkan untuk hal lain. Kemudian, ikuti petunjuk untuk mencelupkan jari kaki Anda sebelum menyelam ke dalam kolam.

Setelah cukup akrab dengan ilmu data, saya langsung terjun ke ujung yang dalam. Saya menonton tutorialnya nanti, dan itu dilakukan dengan baik dan mudah diikuti. Lebih cerdas untuk menonton yang pertama karena UI tidak seintuitif yang seharusnya dan sesuatu yang mengecewakan setelah semua kebaikan bahasa alami.

Lagi pula, di sanalah saya dengan Sisense terbuka di browser saya dan ElastiCube Manager terbuka di desktop saya. Saya langsung menuju "Open File" di ElastiCube. Tidak, itu bukan jalan ke data saya rupanya. Itu memunculkan file lokal tetapi tidak membiarkan saya membuka file Comma Separated Values ​​(CSV) saya.

Selanjutnya, saya mengklik "Menghubungkan ke Data" dan itu membawa saya ke panduan daftar konektor, yang ada banyak. Di sana saya mengetahui bahwa konektor CSV adalah salah satu dari beberapa yang sudah diinstal sebelumnya. Satu klik lagi pada "Bekerja dengan Data, " dan ada prompt yang menunjuk ke tombol "+" di mana saya bisa mengunggah data CSV lokal saya.

Saya akan menyebutnya tiga klik gagal dan tidak ada kesalahan serius, yang berarti bahwa, jika Anda seorang analis bisnis yang berpengalaman, maka mengeksplorasi tutorial sistem sans tidak sulit. Tetapi jika Anda tidak, maka Anda mungkin akan menemukan diri Anda benar-benar hilang, cepat. Ada kurva belajar yang signifikan di sini jadi tonton tutorialnya dan catat.

Namun singkatnya, klik Tambah Data, pilih sumber data Anda, dan masukkan kredensial login Anda jika diperlukan untuk terhubung. Semua tabel yang tersedia disajikan di masing-masing basis data , dan Anda kemudian pilih yang ingin Anda gunakan. Anda dapat melihat pratinjau dan menyatukan beberapa sumber data sebelum menambahkan ke skema Anda. Membuat gabungan dilakukan dengan drag-and-drop. Kumpulan data besar dapat dikombinasikan dalam satu kubus. Setelah itu, saya bisa menganalisis data dan membuat dasbor menggunakan antarmuka web. Semua itu terdengar mudah dan itu adalah jika Anda pernah bekerja dengan aplikasi BI sebelumnya, tetapi tidak terlalu banyak jika ini adalah perampokan pertama Anda untuk bekerja dengan data.

Anda dapat menarik data dari berbagai sumber data, termasuk eBay, Facebook, QuickBooks, dan PayPal. Ini juga terintegrasi dengan platform penyimpanan cloud seperti Box. Selain itu, Anda dapat menggabungkan data dari platform Database-as-a-Service (DBaaS) seperti Google BigQuery.

Setelah data dimuat, saya mengikuti prompt ke perintah Bangun di mana saya bisa mengkonfigurasi dan membangun ElastiCube. Di sana saya disuguhi dua pilihan: Build Schema Changes dan Build Keseluruhan ElastiCube. Sekali lagi, timer pertama dan pengguna awam mungkin berhenti dan menjadi bingung. Saya memilih opsi pertama, dan sistem membutuhkan waktu sekitar empat menit untuk menyelesaikan proses pembuatan dan impor. Kemudian saya siap merancang dasbor dan menjalankan sejumlah analitik ad hoc. Saya juga sekarang memiliki file ElastiCube di desktop saya.

Proses Penemuan

Klik "Dasbor" di ElastiCube Manager dan Anda secara otomatis dipindahkan ke antarmuka web Sisense di peramban Anda. Bergantian, di kemudian hari, saya tidak perlu membuka ElastiCube Manager terlebih dahulu. Saya hanya pergi ke antarmuka web untuk menggunakan data yang sudah ada di ElastiCube. Sekali, saya diminta untuk memilih satu set data (dari yang sudah ada di ElastiCube), alias Cube. Saya juga bisa memberi nama dasbor baru di sini sebelum saya mengklik Buat.

Di bawah subjudul "Widget" di halaman berikutnya, ia meminta saya untuk memilih data lagi. Tapi kali ini bukan berarti saya memilih seluruh kumpulan data karena saya sudah melakukannya di halaman sebelumnya. Sebaliknya, itu berarti bagi saya untuk memilih bidang dari tabel di set data yang dipilih. Jika Anda memilih bidang dari tabel berbeda yang belum Anda ikuti, maka Anda akan mendapatkan pesan kesalahan - titik lain dalam proses di mana pengguna bisnis mungkin tersandung. Ada perintah "Coba Lagi" tapi itu tidak melakukan apa-apa jika tabel tidak bergabung. Saya muncul kembali ke ElastiCube dan bergabung dengan meja di sana.

Dari Cube saya, saya memilih bidang "merek" dan "perangkat" dan kemudian visualisasi: treemap. Klik tombol "Buat", ketikkan judul ke bilah judul, tambahkan beberapa filter, dan voila: Saya punya visualisasi interaktif untuk dijelajahi. Jika Anda pengguna Tableau Desktop biasa, maka Anda akan berpikir proses ini keren dan sangat efisien. Jika Anda lebih dari pengguna "Tell me like it is" IBM Watson Analytics, maka Anda perlu sedikit waktu untuk cukup memahami tentang aplikasi ini untuk benar-benar menghargainya.

Visualisasi Data

Tidak seperti aplikasi BI swalayan lainnya, nilai visualisasi di Sisense bukan dalam jumlah desain dan format yang dapat Anda pilih tetapi dalam kedalaman wawasan yang mereka paparkan. Singkatnya, widget multidimensi membuat visualisasi "bor ke mana saja" interaktif yang memberikan banyak wawasan hanya dengan menggulir mouse di atasnya atau mengklik bagian yang berbeda. Sisense juga memungkinkan pengguna memposisikan ulang dan mengubah ukuran visualisasi pada dasbor sebelum dibagikan sehingga mereka lebih mudah dibaca dalam mode email atau umpan, membuatnya ideal untuk dilihat di beberapa perangkat.

Namun saya berpendapat bahwa kedalaman visualisasi yang tersedia mungkin merupakan pembeda paling signifikan bagi Sisense. Ini berarti bahwa seorang analis atau pengguna awam dapat dengan mudah menemukan lebih dari yang semula diharapkan dari setiap analisis yang diberikan, tanpa upaya lebih lanjut. Tetapi agar manfaat ini dapat sepenuhnya diwujudkan dalam suatu organisasi data yang demokratis, Sisense pertama-tama harus membuatnya lebih mudah bagi pengguna awam untuk sampai ke titik ini.

Ulasan & peringkat Sisense