차례:
비디오: ë¬¸ëª ëì 1) (십월 2024)
Domo (한 달에 사용자 당 $ 83로 시작)는 표면적으로 훌륭한 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 (BI) 도구 인 것처럼 보이지만 IBM Watson Analytics 또는 Microsoft Power BI보다 비즈니스 사용자에게는 훨씬 덜 친숙한 것으로 나타났습니다. 셀프 서비스 BI 도구 검토 라운드 업에서 편집자의 선택 수상자. Domo에는 ML (Machine Learning) 및 Sisense와 같은 다른 많은 BI 제품이 이미 가지고있는 자연 언어 구성 요소가 없습니다. 이를 염두에두고 Domo는 여전히 가파른 학습 곡선에 투자하고자하는 사람들에게 가치있는 제안입니다. Domo는 광범위한 애플리케이션 커넥터, 견고한 데이터 시각화 기능 및 훌륭한 협업 기능을 갖추고 있습니다.
Domo는 자연 언어 기능 부족에 대처하기 위해 자연 언어 처리 및 ML 앱을 개발하는 파트너의 도움을 받아 이러한 단점을 해결합니다. 또한 무료 및 유료 사전 구축 된 "카드"(커넥터에 대한 Domo의 용어)로 가득 찬 내부 App Store가있어 사용자에게 프로젝트를 빠르게 시작할 수 있습니다. 또한 R 언어, Informatica 데이터 관리 플랫폼, Microsoft Excel 및 Microsoft PowerPoint와 같은 다른 도구에 익숙한 사람들을 도울 수있는 인상적인 플러그인을 자랑합니다.
우리는 작년에 가격을 공개하지 않은 회사를 종식 시켰지만 Domo는 조금 전에 그 입장을 바꾸어 웹 사이트에서 가격을 알기 쉽게했습니다. 이 수치를 지키면 사용자 당 월 $ 50로 시작하는 Zoho Reports 또는 SAP Analytics Cloud와 같은 툴과의 치열한 경쟁에 대비하여 중소 기업 고객을 유치하는 것이 약간의 입지입니다. 이는 더 큰 규모의 조직을 만족시킬뿐만 아니라 한 달에 사용자 당 21 달러로 시작합니다.
그럼에도 불구하고 Domo는 가격표 아래에 더 많은 가치를 부가 할 수있는 제품 기능을 계속 추가하고 있으며 여기에는 새로운 기능뿐만 아니라 부가 기능도 포함됩니다. 이러한 추가 기능 중 하나는 Domo의 CourseBuilder 앱입니다.
시작하기
성숙한 SaaS (Software-as-a-Service) 제품인 Domo의 프런트 엔드는 예상대로 전적으로 브라우저에 있으므로 다운로드 및 설치할 클라이언트가 없습니다. 또한 데이터 캐시 엔진은 기존 데이터웨어 하우스가 아닙니다. ETL (Extract, Transform, and Load) 작업을 조작하고로드 후 엔진에서 데이터 정리를 수행 할 수 있으며 저장할 수있는 데이터의 양에는 제한이 없습니다.
이 회사는 "450 개 이상의"커넥터를 인용하지만 "배틀 강화"그룹에서는 약 114 개만 즉시 사용할 수 있습니다. 나머지
테스트 과정에서 데이터를로드하는 것은 매우 쉬웠습니다. 그렇게 많은 방법으로, 당신은 자신을 잠겨 찾을 수 없을 것입니다. "데이터 연결"버튼을 클릭하면 옵션 화면으로 이동합니다. 로컬에 저장된 CSV 파일을로드하려면 "데이터 센터"를 클릭하여 시작해야했습니다. 데이터 센터 버튼 아래에서 사용 가능한 데이터 세트 목록을 찾을 수 있습니다. 여기에는 입력 한 내용과 샘플 데이터 세트도 포함됩니다. 여기에서 클릭과 드래그 앤 드롭으로 간단하게 데이터를 사용할 수 있습니다.
금융, 의료 또는 산업 또는 국가에서 준수해야하는 수많은 데이터 보호 규정이있는 경우 Domo에는 여러 가지 옵션이 있습니다. 서버 나 다른 Microsoft Windows 기반 컴퓨터에있는 Workbench Tool을 사용하여 데이터를 암호화 한 다음 Domo로 푸시 할 수 있습니다. 또는 두 가지 하이브리드 옵션 중 하나를 선택할 수 있습니다. 온 프레미스 가상 머신 (VM)을 사용하고 방화벽 뒤에서 Domo 쿼리 엔진을 사용하거나 다른 쿼리 엔진과 해당 데이터 및 데이터에서 Domo를 실행할 수 있습니다.
그러나 Domo를 사용하는 경우
데이터웨어 하우스 버튼을 사용하면 대화식 형식으로 데이터를 탐색 할 수 있습니다. 클릭 한 번으로 데이터를 가져 와서 가지고있는 것에 대한 보고서를 제공합니다. 여기에서 데이터 준비, 데이터 조인 및 ETL 작업을 수행 할 수 있습니다. 나는 대부분의 Domo 사용자 인터페이스 (UI)를 좋아하지는 않았지만, 이것이 상당히 달콤한 설정이라는 것을 알았습니다. 다시 한 번, 저는 SQL (Structured Query Language)에 대해 잘 알고있는 데이터베이스 전문가이며 Domo는보다 일반적인 비즈니스 수준의 분석가를 위해이를 계획하고 있습니다. 이 데이터 준비 작업을 적절하고 철저하게 수행하는 데 필요한 SQL 기술 및 기타 기술은 특히 셀프 서비스 BI 앱을 배포하려는 요일과 시대에 조직에서 사용자 수준에서 기대하는 것의 일부일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 순위와 파일. 결론: SQL 및 데이터 관리 기술에 대한 평가가없는 사람들은 아마도 UI 의이 부분도 인상적이라고 생각하지 않을 것입니다.
발견 프로세스
개요에서 "카드 추가"를 선택하고 "디자인"을 선택하여 카드를 만듭니다. 앞서 언급했듯이 카드는
완성 된 카드를 원하는 방식으로 클릭하거나 드래그 앤 드롭하는 것은 간단한 과정이지만, 숙련 된 사용자에게만 간단합니다. 이 앱은 IBM Watson Analytics, Zoho Reports 및 Microsoft Power BI와 같은 일반 사용자를 대상으로하지 않습니다.
Domo를 어렵게 만드는 요소 중 하나는 카드 개념이 시스템에 명확하게 설명되어 있지 않거나 특히 직관적이지 않으며 전체 UI가 아니라는 것입니다. 숙련 된 분석가가 클릭하여 알아내는 데 많은 시간이 걸리지 않습니다. 그러나 이미 셀프 서비스 BI 앱에 노출되지 않은 경우 첫 화면에서 "데이터 연결"버튼을 통과하면 완전히 혼란 스러울 수 있습니다.
공동 작업자와 지원을 공유 할 수있는 내부 메시징 시스템을 좋아합니다.
데이터 시각화
Domo는 선택할 수있는 85 가지가 넘는 시각화를 가지고 있으며, 오늘날에도 경쟁 업체들 중에서는 상당히 예외적입니다. 텍스트 편집 및 단일 데이터 포인트에서 App Store 용 앱 생성에 이르기까지 필요한 방식으로 카드와 페이지를 생성하고 사용자 정의 할 수 있습니다. 그러나 기본 차트 외에도 명령은 다소 정교하며 드릴 다운 및 고급 기술이 필요합니다. 여전히 출력 시각화는 잘 수행되지만 Microsoft Power BI 에서처럼 눈에 띄는 인상적인 시각화를 만드는 것은 쉽지 않습니다.
전반적으로 Domo의 가장 큰 문제는 오래된 UI처럼 느껴지는 것입니다. 이 문제는 사용자 경험이있는 경우 "좋아요, 함께 살 수 있습니다"일종의 학습 곡선으로 평가 될 것입니다. 그러나 최종 목표가 모든 사람을위한 총체 데이터 민주화 (물리적 식물 관리인이 부족하고 어쩌면 그들도) 인 경우 이것은 아마도 당신을위한 앱이 아닙니다. 대신 편집자 선택 IBM Watson Analytics를 확인하십시오. 반면에 팀이 데이터 록 스타 모음 인 경우이 응용 프로그램은 엄청난 부하를 전달하고 지속적으로 좋은 결과를 제공하는 빠르고 합리적인 부담의 짐승입니다.
