Vous souhaitez extraire en une seule fois des informations exploitables d’énormes ensembles de données commerciales à l’aide d’une solution d’analyse en nuage tout-en-un ? Votre meilleure chance est Sigma Computing !
Les applications d’analyse en nuage en temps réel comme Sigma Computing sont en train de changer l’écosystème de l’analyse des données. Il vous suffit de connecter vos données à l’outil en ligne et de choisir un modèle prédéfini pour créer en quelques minutes des modèles de données, des tableaux de bord, des visualisations de données et des analyses de big data impressionnants. Et ce, sans écrire une seule ligne de code.
Cela vous semble intéressant ? Continuez à lire cette revue ultime de Sigma Computing pour apprendre exactement ce qu’il est, ses meilleures caractéristiques, les industries qu’il sert, les cas d’utilisation et la comparaison des concurrents afin que vous puissiez prendre des décisions fondées sur des données lorsque vous souscrivez à un service d’analyse en nuage.
Qu’est-ce que Sigma Computing ?
SigmaComputing est une plateforme d’analyse en nuage de pointe pour l’analyse de données, la visualisation, la collaboration sur les données et la veille stratégique (BI) en ligne. Sigma Computing est doté d’une interface de feuille de calcul conviviale. Si vous savez utiliser Excel ou Google Sheets, vous serez comblé par Sigma Computing.
Cet outil d’analyse en nuage sans code vous permet d’explorer sans effort vos données dans des entrepôts de données en nuage (CDW) tels que Snowflake, Databricks, Google Big Query, PostgreSQL, n’importe quelle base de données CSV et tous les autres CDW. Il vous aide à produire rapidement des informations sur les données à l’aide de modèles ou de flux de travail personnalisés.
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Rôle de Sigma Computing en tant que plateforme analytique native dans le nuage
En tant qu’outil d’analyse de données et de BI natif dans le nuage, Sigma Computing est là pour rendre vos projets d’analyse de données beaucoup plus faciles et plus abordables. Si vous êtes propriétaire d’une PME et que vous ne disposez pas d’une équipe de science des données, Sigma Computing est l’outil idéal pour vous permettre d’obtenir les mêmes résultats que les grandes entreprises qui investissent des millions de dollars dans des équipes de science des données.
De plus, les outils d’analyse de données traditionnels tels qu’Excel, Google Sheets, Looker, etc., nécessitent une approche manuelle compliquée pour adapter les outils à l’analyse de données sur le cloud sans maintenir une base de données sur site ou locale.
Sigma Computing vous propose des approches “plug-and-play” et “drag-and-drop” pour l’analyse des données, la création de rapports et le partage. Il existe de nombreux modèles qui répondront certainement à toutes les exigences de votre entreprise en matière de formats et de styles d’analyse de données.
Avantages de Sigma Computing
Découvrez ci-dessous les avantages dont vous bénéficiez lorsque vous utilisez Sigma pour tout ce qui concerne l’analyse de données en nuage et la business intelligence par rapport à vos concurrents qui utilisent des outils d’analyse de données traditionnels :
- C’est la plateforme de cloud data analytics la plus simple que vous puissiez obtenir.
- En tant que chef d’entreprise ou manager, vous pouvez analyser, visualiser et extraire vous-même des informations exploitables à partir de bases de données massives.
- Sigma vous permet de plonger dans les détails les plus infimes et les plus granulaires des données de votre entreprise.
- Il vous permet également de créer des visualisations de données de haut niveau que le grand public, les investisseurs et les actionnaires peuvent comprendre.
- Vous pouvez travailler sur une interface familière, à savoir des feuilles de calcul de type Excel. Vous n’avez donc pas besoin d’investir du temps et des ressources dans l’apprentissage d’un nouvel outil. Cela s’applique également à vos employés. Vous n’avez pas besoin d’investir dans la formation d’un groupe d’employés à un nouvel outil. Ils connaissent tous l’interface utilisateur de Sigma puisqu’ils ont déjà travaillé sur Excel et Google Sheets.
- Si vous n’avez pas le temps d’attendre un cycle de projet d’analyse de données pour obtenir des informations, Sigma est votre application de référence pour la BI.
- Vous pouvez partager les classeurs Sigma avec des collaborateurs externes et internes pour une analyse collaborative des données.
- Sigma est doté de protocoles de sécurité et de cryptage des données très stricts afin de protéger les données sensibles des clients et les données financières.
- En outre, vous pouvez créer des politiques de gouvernance des données pour les employés individuels et les sous-traitants en utilisant Sigma.
Voyons maintenant les meilleures fonctionnalités de Sigma Computing.
Les meilleures fonctionnalités de Sigma Computing
Voici les fonctionnalités de Sigma qui font beaucoup parler d’elles sur le marché de l’analyse de données en nuage :
#1. Connecteurs de données
Sigma propose différents connecteurs de données qui vous permettent d’importer des bases de données à partir de tous les CDW modernes et d’analyser vos données immédiatement. En revanche, la même tâche prendrait des jours dans les outils d’analyse de données traditionnels.
Sigma supporte les CDWs suivants au moment de la rédaction de cet article :
- Snowflake
- Amazon Redshift
- Google Big Query
- PostgreSQL
- Databricks
- AlloyDB
Vous pouvez également héberger vos bases de données sur l’une des plateformes cloud suivantes et les importer dans Sigma :
- Google Cloud
- Amazon Web Services (AWS)
- Microsoft Azure
Vous avez besoin d’une chaîne de connexion pour communiquer avec la base de données via un connecteur de données. La chaîne peut inclure des données telles que l’adresse du serveur, l’identifiant de l’utilisateur, le mot de passe, les configurations de la base de données, les politiques de sécurité, etc.
Sigma gère aussi automatiquement le rafraîchissement et la fermeture des connexions aux sources de données. Par conséquent, vous ne devez pas perdre de temps à établir une nouvelle connexion lorsque vous terminez la tâche d’interrogation de la base de données en cours.
#2. Modélisation des données
La fonction de modélisation des données de Sigma vous permet de créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés en fonction de votre logique d’entreprise. La fonction Dataset de l’interface utilisateur de Sigma vous permet de créer des modèles de données personnalisés tels que les suivants :
- Créer des calculs
- Joindre plusieurs tables
- Extraire JSON des ensembles de données
- Filtrer votre jeu de données
- Filtres de date relative
- Filtres de texte
- Tableaux de liens
- Ajouter des badges comme Approuvé, Déprécié, Avertissement, etc.
Vous pouvez enregistrer un modèle de données nouvellement créé en tant que modèle pour une utilisation ultérieure. De plus, il est facile de personnaliser ces modèles de données en ajoutant de nouvelles mesures en faisant référence à celles de la barre de formule ou en les glissant-déposant à partir d’une colonne.
Sa fonction de matérialisation vous permet d’enregistrer les modifications apportées aux ensembles de données dans l’entrepôt de données sous forme de tables.
#3. Classeur intégré et analyse
Vous pouvez utiliser l’intégration de classeurs pour présenter vos classeurs et vos éléments de données dans différentes applications mobiles, applications web et sites web. Il peut s’agir de vos propriétés internes ou externes. Vos données intégrées resteront toujours à jour, synchronisées avec les changements dans votre entrepôt de données.
L’analyse d’intégration fonctionne au niveau du classeur, de la page d’un jeu de données unique et des éléments uniques.
Si vous êtes administrateur d’une organisation, vous pouvez choisir parmi trois types d’intégration en fonction de vos besoins. L’intégration Sigma permet trois types d’intégration : publique, privée et soutenue par l’utilisateur.
#4. Visualisation des données
Pour ajouter un contexte visuel à vos bases de données CDW sur Sigma, vous pouvez utiliser divers éléments de visualisation en seulement quatre clics. Sigma vous permet de créer rapidement des contextes visuels à l’aide d’un tableau, d’un tableau croisé dynamique et d’un tableau d’entrée lié. Pour plus de visuels, vous pouvez également accéder au menu Visualisation.
Il comprend 14 objets de visualisation de données différents, tels que des diagrammes à barres, des diagrammes KPI, des diagrammes de dispersion, des diagrammes en camembert ou en noix, des diagrammes de jauge, des cartes géographiques, et bien d’autres encore.
La fonction Configurations personnalisées vous permet de personnaliser davantage ces objets à l’aide des menus Propriétés et Formatage.
Le menu Propriétés des éléments permet de contrôler des éléments tels que les catégories d’axes, les infobulles, les couleurs, les métriques, l’agrégation des données, l’orientation du graphique, etc.
Le format des éléments, quant à lui, facilite l’édition des axes, de l’arrière-plan, des étiquettes de données, des références de données, des lignes de tendance, des légendes, etc.
#5. Sigma AI
Sigma AI est un transformateur génératif pré-entraîné pour l’analyse de données en langage naturel. Au lieu de créer vous-même des modèles de données et des visualisations, vous pouvez demander à l’outil Sigma AI de les créer pour vous en décrivant vos besoins en langage naturel anglais.
Avec cette IA d’analyse de données, vous pouvez également classifier, remplir automatiquement, nettoyer et extraire des tableaux de données en quelques secondes. Il existe également un chatbot pour vous aider à découvrir ce que vous pouvez faire de plus avec Sigma AI.
#6. Tableaux d’entrée
Pour une saisie structurée des données dans les classeurs dynamiques de Sigma, vous pouvez utiliser les tableaux de saisie. Vous pouvez ainsi introduire de nouveaux points de données dans votre projet d’analyse de données. Vous pouvez également augmenter les Databricks et les données Snowflake existantes pour des analyses d’hypothèses rapides, des prototypes, des modélisations avancées, des prévisions, etc.
Les tableaux d’entrée peuvent être la source d’éléments de données tels que les tableaux croisés dynamiques, les objets de visualisation et les tableaux. Vous pouvez également utiliser des tableaux d’entrée avec des listes de recherche et des jointures pour l’incorporation de données.
#7. Collaboration en ligne
Avec Sigma Computing, vous n’avez plus besoin de copier le contenu de vos classeurs d’analyse de données et de le coller dans un e-mail. Vous pouvez simplement partager le classeur avec des collaborateurs autorisés pour l’édition du classeur, l’exploration des modèles de données et le partage de contenu.
La fonction de collaboration comprend les fonctionnalités suivantes :
- Capturez une capture d’écran d’un élément et annotez-la
- Enregistrer les annotations d’image en tant que commentaires d’élément
- Modification en direct du classeur avec les collaborateurs
- Partager un dossier
- Commenter les classeurs
#8. Sécurité et gouvernance
Sigma ne met pas en cache, n’extrait pas et ne conserve pas vos données en transit. Vos données ne sortent jamais de votre entrepôt. De plus, toutes les actions que vous effectuez sur Sigma sont cryptées par des protocoles SSL.
Il existe des règles d’accès basées sur les rôles qui permettent de donner des vues différentes du même classeur à différents employés ou contractants. Par exemple, en tant que propriétaire d’une entreprise, vous pouvez explorer la plus petite hiérarchie d’ensembles de données pour créer un tableau de bord des performances. À l’inverse, un agent commercial ne peut voir qu’un tableau de bord de haut niveau contenant les chiffres de performance des ventes. Il n’a aucune idée de l’origine des chiffres de vente.
Sigma supporte les protocoles de conformité des données tels que SAS70, GDPR, HIPAA, AWS Private Link, CCPA, Privacy Shield, CSA, SOC 1 Type II, SOC 2 Type II, et SOC 3.
Sigma Computing pour divers secteurs d’activité
Ce formidable outil d’analyse de données cloud-native convient à toutes les entreprises et à tous les secteurs d’activité. Cependant, les secteurs populaires qui utilisent Sigma Computing sont les suivants :
- Marketing Analytics
- Analysez les performances des points de contact avec les clients à l’aide de mesures telles que le taux de rebond, le coût d’acquisition des clients et le temps moyen passé sur la page
- Optimisez le ciblage et les coûts des campagnes de marketing en analysant les données en fonction du retour sur investissement
- Suivez l’engagement de la marque en fonction du trafic, des volumes de recherche, etc.
- Ventes
- Effectuez une planification précise et rapide des revenus
- Gérez rapidement les menaces de désabonnement des clients
- Créez des informations sur les opportunités de vente additionnelle
- Créez un tableau de bord des commissions pour les agents commerciaux
- Commerce de détail et CPG
- Analysez l’état des stocks et prévoyez les stocks pour les ventes spéciales et les saisons en temps réel
- Créez des parcours d’achat pour les clients en connectant Sigma à des entrepôts de données qui stockent des données provenant de différents points de contact avec les clients
- Services financiers
- Modéliser le risque du portefeuille par exposition
- Créer un accès régi aux données de performance financière de l’entreprise pour l’équipe d’évaluation sur Snowflake
- Créer des tableaux de bord faciles à comprendre pour les clients
- Analyse des risques, analyse des investissements et analyse des traders
- Santé
- Les prestataires de soins de santé peuvent minimiser les pertes dans les dépenses d’assurance maladie
- Contrôler et traiter les demandes de remboursement avec précision et prévenir les fraudes
- Gestion efficace et sans effort des données cliniques (CDM) pour les instituts de recherche
Nous allons maintenant explorer les cas d’utilisation du sigma computing.
Cas d’utilisation de Sigma Computing
Planification des revenus
L’un des cas d’utilisation les plus courants de Sigma pour toute entreprise est la planification des revenus. Il peut s’agir d’un tableau d’analyse approfondie des performances de vente qui vous donne une idée des ventes et du chiffre d’affaires réalisé par trimestre.
Vous pouvez ainsi planifier des objectifs de chiffre d’affaires et créer des prévisions de chiffre d’affaires. En analysant l’écart entre ces deux mesures, vous pouvez déterminer si vous devez stimuler les ventes ou non.
Suivi des performances des campagnes marketing
Ce cas d’utilisation de Sigma se concentre sur trois composants importants de la campagne marketing. Il s’agit des éléments suivants
- L’analyse des données de première main pour contrôler les taux de conversion et la génération de leads
- L’analyse des campagnes marketing en explorant les indicateurs importants à l’aide de filtres prédéfinis
- Suivi régulier des clients, des ventes, des leads, des conversions, des contacts et de leurs tendances sur un tableau de bord
Suivi des coûts par flocon de neige
Vous pouvez utiliser Sigma pour surveiller vos dépenses liées à la maintenance de bases de données sur des CDW comme Snowflake. Vous pouvez créer un classeur et importer les données de votre compte Snowflake. Liez ensuite les résultats des calculs du classeur à un objet du tableau de bord pour contrôler les éléments suivants :
- L’utilisation des crédits
- Coût du contrat et du stockage
- Utilisation totale
- Dépenses mensuelles
- Relevé d’utilisation
Comparaison de Sigma Computing avec ses concurrents
#1. Looker
Looker est un moteur de recherche de Google qui permet de trouver des informations exploitables à partir de données commerciales brutes. Il vous aide à analyser les données et à créer des visualisations à partir de données brutes sur le cloud.
Cependant, l’utilisation de Sigma est plus facile et plus abordable que Looker. Vous devez désigner un développeur LookML expert pour produire des informations exploitables sur Looker. Avec Sigma, vous pouvez le faire vous-même en utilisant des modèles et Sigma AI.
Les modèles de données de Looker s’accompagnent également de coûts de maintenance élevés par rapport à ceux de Sigma.
#2. Domo
Domo vous permet de créer des applications professionnelles personnalisées pour la compréhension des données via des méthodes pro-code et low-code. Il s’agit également d’une application d’intégration de données, de visualisation, de gouvernance et de sécurité très populaire dans les grandes entreprises.
Sigma et Domo sont presque similaires, à l’exception de la capacité supplémentaire de création d’applications de Domo. Cependant, l’interface utilisateur de Sigma est plus simple que celle de Domo car Sigma utilise le format feuille de calcul.
Note de l’auteur
Du point de vue des fonctionnalités et de l’interface utilisateur, Sigma Computing est l’outil d’analyse de données cloud-native recommandé pour les petites, moyennes et jeunes entreprises.
Vous pouvez rapidement commencer à utiliser Sigma car vous savez déjà comment naviguer dans une application de feuille de calcul. Ses fonctions d’analyse de données, ses objets de modélisation de données et ses éléments de visualisation sont également très similaires aux applications de tableur.
En outre, vous pouvez importer des données de divers entrepôts de données en quelques clics et manipuler les données pour obtenir des informations en toute sécurité. Sans oublier que Sigma est l’outil idéal pour collaborer à des projets d’analyse de données, car il offre des fonctions de partage de classeurs sécurisées et basées sur les rôles.
Découvrez ensuite les meilleurs logiciels d’analyse de données pour créer des analyses puissantes.