시 센스 리뷰 및 평가

Sisense는 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 (BI) 공간에서 새로운 추진력을 모으는 회사입니다. 2018 년 9 월, 이 회사는 뉴욕 기반 벤처 캐피탈 (VC) 회사 인 Insight Venture Partners로부터 8 천만 달러의 새로운 투자를 발표했습니다. BI 도구에 익숙하다면 Sisense (맞춤 견적으로 만 가격이 책정 됨)에 깊은 인상을받을 것입니다. 상당한 힘을 가진 매력적인 제품입니다. 여전히 Sisense는 IBM Watson Analytics 및 Microsoft Power BI와 같은 다른 BI 헤비급에 대한 브랜드 인지도가 부족합니다. 그러나 직관적 인 사용자 인터페이스 (UI)와 데이터 시각화 기능의 깊이있는 깊이로 인해 Sisense는 고려할 가치가 있습니다.

UI와 명령은 Microsoft Power BI와 거의 유사하지 않지만 Tableau Desktop에 심각한 위협이됩니다. 선반 메모리 내 처리가 아닌 인칩과 같은 기능, Microsoft Skype 및 Slack과 같은 타사 앱에서 사용할 수있는 자연어 명령 및 쿼리 Skype에서 질문을하면 Sisense가 Skype에서 답변을 드릴 것입니다. IBM Watson Analytics조차도 앉아서 주목할 수 있습니다. Sisense의 모든 언어가 자연어를 지원하는 것은 아니기 때문에 Watson은 걱정할 필요가 없으며, 이것이 편집자의 선택이 아닌 이유의 일부입니다.

단점은 데이터 과학 또는 통계 기술 수준에 관계없이 업무 결정에 데이터를 사용하는 사람들을 원하는 완전 데이터 민주화 조직에서 아직 시시 센스를 준비하기에는 아직 너무 복잡합니다. 특정 조직의 모든 사람이 코드 작성 방법이나 철자를 정확하게 입력하는 방법을 몰라도 Microsoft Word를 사용할 수 있습니다. 사실, 자연어 쿼리를 타사 앱에 간단히 입력하여 Sisense의 분석에 액세스 할 수 있다는 것은 플랫폼을 보편적으로 유용하게 만드는 데 큰 도움이됩니다. 그러나 나머지 플랫폼 UI는 여전히 필요하며 데이터에 익숙하지 않은 사용자를 만족시키는 데 필요한 수준의 사용자 친화 성과 일치하지 않습니다. 여전히 회사는이 약점을 연구하고 있으며 신용 할 수있는 잘 구성된 지원 섹션과 잘 관리 된 블로그를 통해 온라인 교육 및 학습을 제공합니다.

그럼에도 불구하고 이것은 벌금 - 내 말은, 나쁜 놈들 - 앱 평범하고 고도로 숙련 된 비즈니스 분석가들에게 감사드립니다. 추가 도구를 구입할 필요없이 숙련 된 직원의 부담을 대부분 덜어줍니다. 풀 스택 도구이므로 IT 또는 숙련 된 리소스에 대한 의존도가 줄어 듭니다. 또한 Sisense는 다른 분석 및 앱과도 잘 어울립니다. 이는 다른 회사의 임베디드 사용으로 인해 매출의 절반을 차지하는 이유를 설명합니다.

Sisense는 아직 시장에서 임계 질량에 도달하지 못했지만 곧 이정표에 도달 할 것입니다. 한편, 회사는 가격에 엄마가 있으므로 견적을 요청해야합니다. 낮은 총 소유 비용 (TCO)을 유지한다는 점을 감안하면 단점이기도합니다. 가격을 먼저 알지 못하면 그 주장에 대한 수학을하기가 어렵습니다.

시작하기

Sisense는 두 부분으로 구성되어 있습니다. 직관적 인 웹 인터페이스가 있고 Sisense의 독점 분석 데이터베이스 인 ElastiCube가 있습니다. ElastiCube는 로컬에서 다운로드하여 실행해야합니다. 다른 플레이어와는 관련이 없습니다.

다운로드 후 Windows 시작 메뉴로 이동하여 Sisense ElastiCube 관리자를 열었습니다. 시스템에 이미있는 샘플 데이터로 튜토리얼을 먼저 수행하려면 파일> 새 ElastiCube 파일을 선택하고 파일 이름을 "tutorial", "testing" ""messing around "또는 나중에 이것이 의미하는 것으로 지정하십시오. 다른 것에 필요한 파일이 아닙니다. 그런 다음 지시에 따라 수영장의 깊은 곳으로 뛰어 들기 전에 발가락을 담그십시오.

데이터 과학에 대한 지식이 충분하여 곧바로 끝까지 뛰어 들었습니다. 나중에 튜토리얼을 보았고 잘 수행되었으며 따라하기 쉽습니다. UI가 그다지 직관적이지 않고 모든 자연어가 끝난 후 실망스러워서 먼저 보는 것이 더 똑똑합니다.

어쨌든, 브라우저에서 Sisense를 열고 데스크톱에서 ElastiCube 관리자를 열었습니다. ElastiCube에서 "파일 열기"로 바로갔습니다. 아니, 그것은 분명히 내 데이터의 경로가 아닙니다. 로컬 파일을 가져 왔지만 CSV (Comma Separated Values) 파일을 열 수 없습니다.

다음으로 "Connecting to Data"를 클릭하면 커넥터가 나와있는 가이드로 안내됩니다. CSV 커넥터가 사전 설치된 여러 커넥터 중 하나라는 것을 알았습니다. "데이터 작업"을 한 번 더 클릭하면 로컬 CSV 데이터를 업로드 할 수있는 "+"버튼을 가리키는 메시지가 표시됩니다.

세 번의 클릭만으로도 심각한 문제가 발생하지 않습니다. 숙련 된 비즈니스 분석가라면 시스템 Sans 자습서를 탐색하는 것이 어렵지 않습니다. 그러나 당신이 그렇지 않다면, 당신은 자신을 완전히 잃어 버릴 것입니다. 여기에는 중요한 학습 곡선이 있으므로 자습서를보고 메모하십시오.

간단히 말해서 데이터 추가를 클릭하고 데이터 소스를 선택한 다음 연결에 필요한 로그인 자격 증명을 입력하십시오. 사용 가능한 모든 테이블이 각각 표시됩니다 데이터베이스 그런 다음 사용하려는 것을 선택하십시오. 스키마에 추가하기 전에 여러 데이터 소스를 미리보고 매시업 할 수 있습니다. 끌어서 놓기로 조인을 만듭니다. 큰 데이터 세트를 단일 큐브로 결합 할 수 있습니다. 그 후 웹 인터페이스를 사용하여 데이터를 분석하고 대시 보드를 만들 수있었습니다. 이 모든 것이 쉬운 것처럼 들리며 이전에 BI 앱을 사용해 본 적이 있지만 이것이 데이터 작업에 대한 첫 번째 방법이라면 그리 많지 않습니다.

eBay, Facebook, QuickBooks 및 PayPal을 포함한 여러 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 또한 Box와 같은 클라우드 스토리지 플랫폼과 통합됩니다. 또한 Google BigQuery와 같은 DBaaS (데이터베이스 서비스) 플랫폼의 데이터를 통합 할 수 있습니다.

데이터가로드되면 ElastiCube를 구성하고 빌드 할 수있는 빌드 명령의 프롬프트를 따랐습니다. 거기에는 Build Schema Changes와 Build ElastiCube의 두 가지 옵션이 있습니다. 다시 한번, 첫 타이머 일반 사용자가 실속에 빠져 혼란 스러울 수 있습니다. 첫 번째 옵션을 선택했고 시스템은 빌드 및 가져 오기 프로세스를 완료하는 데 약 4 분이 걸렸습니다. 그런 다음 대시 보드를 설계하고 임의 수의 애드혹 분석을 실행할 준비가되었습니다. 또한 이제 데스크탑에 ElastiCube 파일이있었습니다.

발견 프로세스

ElastiCube 관리자에서 "대시 보드"를 클릭하면 브라우저에서 자동으로 Sisense의 웹 인터페이스로 이동됩니다. 또는 나중에 ElastiCube 관리자를 먼저 열 필요가 없었습니다. ElastiCube에 이미있는 데이터를 사용하기 위해 웹 인터페이스로 이동했습니다. 한 번은 큐브 (일명 ElastiCube에있는 데이터 세트)에서 데이터 세트를 선택하라는 요청을 받았습니다. 생성을 클릭하기 전에 여기에 새 대시 보드의 이름을 지정할 수도 있습니다.

다음 페이지의 "위젯"이라는 하위 제목 아래에서 데이터를 다시 선택하도록 요청했습니다. 그러나 이번에는 이전 페이지에서 이미 한 것처럼 전체 데이터 세트를 선택한다는 의미는 아닙니다. 오히려 선택한 데이터 세트의 테이블에서 필드를 선택해야했습니다. 아직 조인하지 않은 다른 테이블에서 필드를 선택하면 비즈니스 사용자가 넘어 질 수있는 프로세스의 다른 지점에 오류 메시지가 표시됩니다. "다시 시도"명령이 있지만 테이블이 조인되지 않으면 아무 것도 수행하지 않습니다. 나는 ElastiCube로 돌아가서 테이블에 합류했습니다.

큐브에서 "브랜드"및 "장치"필드를 선택한 다음 시각화: 트리 맵을 선택했습니다. "만들기"버튼을 클릭하고 제목 표시 줄에 제목을 입력하고 몇 가지 필터를 추가 한 다음 짜잔을 추가했습니다. 대화식 시각화를 통해 탐색했습니다. 일반 Tableau Desktop 사용자 인 경우이 프로세스가 훌륭하고 효율적이라고 생각할 것입니다. IBM Watson Analytics의 "그 자체가 사실인지"사용자라면이 앱에 대해 충분히 이해하고 진심으로 감사하게 될 것입니다.

데이터 시각화

다른 셀프 서비스 BI 앱과 달리 Sisense의 시각화 가치는 선택할 수있는 디자인 및 형식의 수가 아니라 노출되는 심도에 있습니다. 간단히 말해서, 다차원 위젯은 대화식 "어디서나 드릴"시각화를 렌더링하여 마우스를 스크롤하거나 다른 섹션을 클릭하여 많은 통찰력을 제공합니다. 또한 Sisense를 사용하면 공유하기 전에 대시 보드에서 시각화 위치를 조정하고 크기를 조정하여 전자 메일 또는 피드 모드에서보다 쉽게 ​​읽을 수 있으므로 여러 장치에서 볼 수 있습니다.

그러나 시각화의 가능한 깊이는 Sisense의 가장 중요한 차별화 요소가 될 수 있다고 주장합니다. 이는 분석 가나 일반 사용자가 추가 노력 없이도 주어진 분석에서 예상했던 것보다 더 쉽게 발견 할 수 있음을 의미합니다. 그러나 데이터 민주화 된 조직에서이 이점을 완전히 실현하려면 먼저 Sisense가 일반 사용자가이 시점에 쉽게 접근 할 수 있도록해야합니다.