您是否渴望借助统一的云分析方案，从庞杂的商业数据中挖掘出切实可行的洞察？ 那么，Sigma Computing 将是您的理想之选！
诸如Sigma Computing这样的实时云分析应用正在彻底改变数据分析的生态。 您只需将数据连接至在线工具，并选用预设的模板，便能在数分钟内创建出色的数据建模、数据仪表板、数据可视化以及大数据分析，更重要的是，这一切无需编写任何代码。
听起来是不是很吸引人？ 那么请继续阅读这篇关于 Sigma Computing 的深度评测，了解它的本质、核心功能、适用行业、应用场景以及与竞争对手的比较，以便您在选择云分析服务时能够做出基于数据的明智决策。
什么是 Sigma Computing？
Sigma Computing 是一款前沿的云分析平台，专为在线数据分析、可视化、数据协作及商业智能（BI）而设计。它采用用户友好的电子表格式界面，如果您熟悉 Excel 或 Google Sheets，定能在 Sigma Computing 上轻松上手。
这款无需代码的云分析工具，使您能够便捷地深入研究云数据仓库（CDW）中的数据，例如 Snowflake、Databricks、Google Big Query、PostgreSQL，以及任何CSV数据库及其他CDW。它能帮助您借助模板或自定义工作流程，快速生成数据洞察。
Sigma Computing 作为云原生分析平台的作用
作为一款云原生数据分析和BI工具，Sigma Computing能够让您的数据分析项目变得更加轻松且更具成本效益。 如果您是中小型企业主，且缺乏专门的数据科学团队，那么Sigma Computing 便是您的理想选择，让您能够获得与大型企业投入巨资聘请数据科学团队所取得的相同分析成果。
此外，传统的Excel、Google Sheets、Looker等数据分析工具，需要复杂的手动操作才能适应云端的数据分析，而且还需要维护本地或非本地的数据库。
Sigma Computing为您提供即插即用、拖放式的分析、报告创建和共享方式。它提供多种预设模板，肯定能满足您在数据分析格式和样式方面的各种业务需求。
Sigma Computing 的优势
当您使用Sigma处理所有云数据分析和商业智能时，与使用传统数据分析工具的竞争对手相比，您将享受到以下优势：
- 它是目前最简便易用的云数据分析平台。
- 作为企业主或管理者，您可以自行从庞大的数据库中进行分析、可视化并提取可执行的见解。
- Sigma 可以让您深入了解业务数据集的微观细节。
- 它还支持创建易于普通受众、投资者和股东理解的高级数据可视化。
- 它采用类似Excel的电子表格界面，无需投入时间和资源学习新工具。您的员工也会很快上手，无需额外培训。因为他们都熟悉 Excel 和 Google Sheets，所以对 Sigma 的用户界面也会感到亲切。
- 如果您没有时间等待漫长的数据分析项目周期才能获取洞察，Sigma是您首选的BI应用程序。
- 您可以与外部和内部协作者共享Sigma工作簿，以实现协作式数据分析。
- 它配备严格的数据安全和加密协议，以保护敏感的客户和财务数据。
- 此外，您可以使用Sigma为个别员工和承包商创建数据管理策略。
接下来，让我们深入探索 Sigma Computing 的核心功能。
Sigma Computing 的核心功能
以下是 Sigma 在云数据分析市场中备受关注的功能：
#1. 数据连接器
Sigma 提供丰富的数据连接器，因此您可以从各种现代 CDW 导入数据库，并立即开始分析。 相比之下，在传统数据分析工具中，完成相同的任务可能需要数天时间。
截至撰写本文时，Sigma 支持以下 CDW：
- Snowflake
- Amazon Redshift
- Google BigQuery
- PostgreSQL
- Databricks
- AlloyDB
您还可以将数据库托管在任何云平台上，并将其导入 Sigma 中。
它需要一个连接字符串，通过数据连接器与数据库进行通信。 该字符串可能包含服务器地址、用户ID、密码、数据库配置、安全策略等信息。
Sigma还会自动管理数据源连接的刷新和关闭。因此，当您完成当前的数据库查询任务后，无需花费额外的时间来建立新的连接。
#2. 数据建模
Sigma的数据建模功能，让您能够为独特的业务逻辑创建自定义报告和仪表板。Sigma的用户界面上的数据集功能，允许您创建自定义数据模型，具体如下：
- 创建计算
- 连接更多表
- 从数据集中提取JSON
- 过滤您的数据集
- 相对日期过滤器
- 文本过滤器
- 链接表
- 添加徽章，例如 “已批准”、“已弃用”、“警告” 等。
您可以将新创建的数据模型保存为模板以供未来使用。 此外，通过引用公式栏中的指标或从列中拖放来添加新的指标，可以轻松地自定义这些数据模型模板。
其物化功能允许您将数据集的更改以表的形式保存到数据仓库中。
#3. 嵌入式工作簿和分析
您可以使用工作簿嵌入，在不同的移动应用、Web应用以及网站上展示您的工作簿和数据元素。这些可能是您的内部或外部资产。您的嵌入数据将始终保持最新，并与数据仓库中的更改同步。
嵌入分析适用于工作簿、单个数据集页面以及单个元素级别。
如果您是组织管理员，可以根据需要从三种嵌入类型中进行选择。 Sigma 嵌入提供三种嵌入类型：公共、私有和用户支持的嵌入。
#4. 数据可视化
在Sigma上为CDW数据库添加可视化上下文，您只需点击四次即可使用各种可视化元素。它允许您使用表格、数据透视表以及链接输入表创建快速视觉上下文。如需更多视觉效果，您还可以访问“可视化”菜单。
它提供14种不同的数据可视化对象，例如条形图、KPI图表、散点图、饼图/圆环图、仪表图、地理地图等等。
自定义配置功能，允许您使用属性和格式菜单进一步个性化这些对象。
元素属性菜单控制轴类别、工具提示、颜色、指标、数据聚合、图表方向等。
另一方面，元素格式便于编辑轴、背景、数据标签、数据引用、趋势线、图例等。
#5. Sigma AI
Sigma AI是一种用于基于自然语言的数据分析的生成式预训练转换器。 您可以指示 Sigma AI 工具，通过用自然英语描述您的需求，而不是自己创建数据模型和可视化，来为您创建数据模型和可视化。
借助此数据分析人工智能，您还可以在几秒钟内对数据表进行分类、自动填充、清理和提取。此外，还有一个AI聊天机器人可以帮助您了解Sigma AI还能做什么。
#6. 输入表
为了将结构化数据输入到动态Sigma工作簿中，您可以使用输入表。 因此，您可以在数据分析项目中引入新的数据点。 您还可以扩充现有的Databricks和Snowflake数据，以进行快速假设分析、原型设计、高级建模、预测等。
输入表可以是数据元素的来源，例如数据透视表、可视化对象和表格。 或者，您可以使用带有查找和联接的输入表来进行数据合并。
#7. 在线协作
借助Sigma Computing，您不再需要从数据分析工作簿中复制内容并将其粘贴到电子邮件中。 您只需与授权的协作者共享工作簿，即可进行工作簿编辑、数据模式探索以及内容共享。
它的协作功能具备以下特性：
- 捕获元素的屏幕截图并进行注释
- 将图像注释保存为元素注释
- 与协作者实时编辑工作簿
- 共享文件夹
- 对工作簿进行评论
#8. 安全与治理
Sigma不会缓存、提取或保留您的数据在传输中。 您的数据永远不会从仓库转移到其他任何地方。 更重要的是，您在Sigma上进行的每一次操作都会通过SSL协议进行加密。
存在基于角色的访问策略，可以为不同的员工或承包商提供同一工作簿的不同视图。 例如，作为企业主，您可以深入到创建绩效仪表板的最小数据集层次结构。 相反，销售代理只能看到包含销售业绩数据的顶级仪表板。 他们并不知道销售数据从何而来。
Sigma 支持SAS70、GDPR、HIPAA、AWS Private Link、CCPA、Privacy Shield、CSA、SOC 1 Type II、SOC 2 Type II 和 SOC 3等数据合规性协议。
适用于各个行业的 Sigma Computing
这个出色的云原生数据分析工具适用于任何企业和行业。然而，以下是使用Sigma Computing的热门领域：
- 营销分析
- 使用跳出率、客户获取成本和平均页面停留时间等指标分析客户触点绩效。
- 通过按投资回报率分析数据，优化营销活动目标和成本。
- 通过流量、搜索量等跟踪品牌参与度。
- 销售
- 执行准确、快速的收入规划。
- 快速处理客户流失的威胁。
- 创建有关追加销售机会的见解。
- 为销售代理创建佣金仪表板。
- 零售和消费品
- 实时分析库存状态，并预测特殊销售活动和季节的库存。
- 通过将Sigma与存储来自各个客户触点的数据的数据仓库连接起来，创建客户购买旅程。
- 金融服务
- 对每次暴露的投资组合风险进行建模。
- 为 Snowflake 上的估值团队创建对公司财务业绩数据的受监管访问权限。
- 为客户创建易于理解的仪表板。
- 风险分析、投资分析、交易者分析。
- 卫生保健
- 医疗保健提供者可以最大限度地减少健康保险费用的流失。
- 准确监控和处理索赔，并防止欺诈。
- 为研究机构提供有效且轻松的临床数据管理（CDM）。
接下来，我们将探讨 Sigma Computing 的应用场景。
Sigma Computing 的应用场景
收入规划
对于任何企业而言，Sigma 最常见的应用场景之一就是收入规划。它可包括销售业绩深入分析表，让您了解按季度的销售额和收入情况。
在这里，您可以规划收入目标并创建收入预测。 通过分析这两个指标之间的差距，您可以制定是否必须提高销售动力的策略。
营销活动绩效跟踪
此 Sigma 应用场景侧重于三个重要的营销活动组成部分。 这些都是：
- 首次接触数据分析，可监控转化率和潜在客户生成。
- 通过使用预设过滤器探索重要指标，来分析营销活动。
- 在仪表板上定期监控客户、销售、潜在客户、转化、联系人及其趋势。
Snowflake 成本监控
您可以使用 Sigma 来监控在 Snowflake 等 CDW 上维护数据库的支出。您可以创建工作簿并从 Snowflake 账户导入数据。然后，将工作簿计算输出链接到仪表板对象，以监控以下内容：
- 信用使用情况
- 合同和存储成本
- 总使用量
- 每月支出
- 使用声明
Sigma Computing 与竞争对手的比较
#1. Looker
Looker 是 Google 的一款数据探索工具，可以从原始业务数据中挖掘可行见解。它能够帮助您分析数据并根据云端原始数据创建可视化效果。
然而，使用 Sigma 比 Looker 更简单、更经济。您需要指定一位LookML专家开发人员才能在 Looker 上生成可行见解。但是，通过 Sigma，您可以使用模板和 Sigma AI 自行完成这一切。
与Sigma相比，Looker数据模型的维护成本也较高。
#2. Domo
Domo 允许您通过专业代码和低代码方法，创建用于数据洞察的自定义业务应用。它也是大型企业广泛采用的数据集成、可视化、治理和安全应用。
Sigma和Domo非常相似，只是Domo额外提供了应用创建功能。但是，Sigma的用户界面比Domo更简单，因为它采用电子表格格式。
作者注
从功能和用户界面的角度来看，Sigma Computing是一款值得中小型和初创企业推荐的云原生数据分析工具。
您可以快速上手Sigma，因为它使用熟悉的电子表格界面。其数据分析功能、数据建模对象以及可视化元素也与电子表格应用程序非常相似。
最重要的是，您只需点击几下即可从各种数据仓库导入数据，并安全地操作数据以获取见解。更重要的是，Sigma是数据分析项目协作的理想工具，因为它提供了安全和基于角色的工作簿共享功能。
接下来，请查看最佳数据分析软件，以创建强大的洞察力。