ביקורת ודירוג של Sisense

Sisense היא חברה אחת הצוברת תאוצה חדשה במרחב הבינה העסקית (BI) בשירות עצמי. בספטמבר 2018 הודיעה החברה על השקעה חדשה של 80 מיליון דולר מחברת הון סיכון בניו יורק (VC) Insight Venture Partners. אם אתה מכיר כלי BI, סביר להניח שתתרשם מ- Sisense (שמתומחר רק בהצעת מחיר בהתאמה אישית). זה מוצר אטרקטיבי עם עוצמה משמעותית. עדיין, Sisense נעוצה בהכרת המותג בקרב משקולות כבדות אחרות של BI כמו IBM Watson Analytics ו- Microsoft Power BI. אבל עם ממשק המשתמש האינטואיטיבי שלה (UI) והעומק המשמעותי של יכולות הדמיית הנתונים שלו, Sisense שווה בחשבון.

אמנם ממשק המשתמש והפקודות שלו אינם ידועים כמעט כמו אלה של Microsoft Power BI, אך זהו איום רציני על Tableau Desktop בהתחשב בכך מדף עליון פונקציונליות, כגון עיבוד שבב ולא עיבוד זיכרון, ופקודות ושאלות בשפה טבעית בהן תוכלו להשתמש בתוך אפליקציות של צד שלישי כגון Microsoft Skype ו- Slack. ברצינות, אתה יכול לשאול שאלה בסקייפ וסיסנס תענה לך בסקייפ. זה מספיק בכדי לגרום אפילו ל- IBM Watson Analytics להתיישב ולהבחין בכך. אין דאגות, ווטסון, מכיוון שלא כל דבר ב- Sisense תומך בשפה טבעית, שהיא חלק מהסיבה שהיא לא אחת מבחירות העורכים שלנו.

בחיסרון, סיסנס עדיין קצת מגושמת מכדי להיות מוכנה לפריים טיים בארגון מלא-דמוקרטיזציה שבו אתה רוצה שאנשים ישתמשו בנתונים בהחלטות העבודה שלהם ללא קשר לרמת המיומנות שלהם במדעי נתונים או סטטיסטיקה. אתה יודע, כמו שכל אחד מכל ארגון נתון יכול להשתמש ב- Microsoft Word מבלי שתצטרך לדעת לכתוב קוד או אפילו לאיית נכון. נכון, היכולת לגשת לניתוח של Sisense פשוט על ידי הפניית שאילתת שפה טבעית לאפליקציה של צד שלישי, עושה דרך ארוכה לקראת הפיכת הפלטפורמה לשימוש אוניברסלי. עם זאת, שאר ממשק המשתמש של הפלטפורמה עדיין נחוץ והוא פשוט לא תואם את רמת הידידותיות למשתמש הדרושה כדי לספק משתמשים שאינם בקיאים בנתונים. ועדיין, החברה עובדת על חולשה זו ועושה זאת לזכאות עבודה במתן הכשרה מקוונת ולמידה עם מדור תמיכה מסודר ובלוג מטופח.

אף על פי כן, זהו קנס - אני מעז לומר, רע אפליקציה אנליסטים עסקיים ממוצעים ומיומנים מאוד בטוחים להעריך. זה מרים את רוב הנטל מצוות מיומן, מבלי שתצטרך לקנות כלים נוספים. זהו כלי ערימה מלאה כך שיש פחות תלות ב- IT או במשאבים מיומנים מאוד. Sisense משחקת גם יפה עם אנליטיקס ואפליקציות אחרות, מה שמסביר מדוע החברה מרוויחה מחצית מההכנסות שלה משימוש מוטבע במוצרים אחרים.

Sisense טרם הגיעה למסה קריטית בשוק, אך סביר להניח שהיא תגיע לאבן דרך זו בקרוב. בינתיים החברה מאמא על מחירים ולכן עליכם לבקש מהם הצעת מחיר. זהו גם חיסרון, בהתחשב בכך שהוא ממשיך להעלות על עלות בעלות כוללת נמוכה (TCO). קשה לבצע את המתמטיקה בטענה זו מבלי לדעת קודם את המחיר.

מתחילים

חשוב על Sisense כמורכב משני חלקים: יש ממשק אינטרנט אינטואיטיבי ויש את ElastiCube, בסיס הנתונים האנליטי הקנייני של Sisense. יש להוריד את ElastiCube ולהפעיל אותו באופן מקומי, דבר שלא הייתי צריך לעשות עם שחקנים אחרים.

לאחר ההורדה ניגשתי לתפריט התחל של Windows ופתחתי את Sisense ElastiCube Manager. אם ברצונך לבצע את ההדרכה תחילה עם נתוני דוגמה שכבר נמצאים במערכת, בחר קובץ> קובץ ElastiCube חדש, ושם את הקובץ "הדרכה", "בדיקה", "התעסקות", או משהו שישמע אחר כך שזה לא לא הקובץ שאתה צריך לכל דבר אחר. לאחר מכן, עקוב אחר ההנחיות לטבול את הבוהן לפני שתצלול לקצה העמוק של הבריכה.

לאחר היכרות מספקת עם מדעי הנתונים, קפצתי היישר אל הסוף העמוק. צפיתי אחר כך במדריכי הלימוד, והם עשויים היטב וקלים למעקב. חכם יותר לראות את אלה ראשונים שכן ממשק המשתמש אינו אינטואיטיבי כמו שצריך להיות ומשהו מאכזב אחרי כל הטוב בשפה הטבעית.

בכל אופן, שם הייתי עם Sisense פתוח בדפדפן שלי ו- ElastiCube Manager פתוח על שולחן העבודה שלי. הלכתי ישר לעבר "קובץ פתוח" ב- ElastiCube. לא, זה כנראה לא הנתיב לנתונים שלי. זה העלה קבצים מקומיים אך לא איפשר לי לפתוח את קבצי ה- CSV המופרד בין פסיקים.

בשלב הבא לחצתי על "התחברות לנתונים" וזה לקח אותי למדריך המציג את המחברים, שיש בהם המון. שם למדתי שמחבר ה- CSV הוא אחד מכמה המותקנים מראש. לחיצה נוספת על "עבודה עם נתונים" והייתה בקשה להצביע על כפתור "+" בו אוכל להעלות את נתוני ה- CSV המקומיים שלי.

אני אתקשר לשלושה דבורי לחץ ולא מתמודדים עם רציני, מה שאומר שאם אתה אנליסט עסקי מנוסה, אז לחקור את מערך ההוראות של מערכת זה לא קשה. אבל אם לא, סביר להניח שתמצא עצמך אבוד לחלוטין, מהיר. יש כאן עקומת למידה משמעותית אז צפו במדריכי הלימוד ורישמו הערות.

אך בקיצור, לחץ על הוסף נתונים, בחר במקורות הנתונים שלך והזן את פרטי הכניסה שלך לפי הצורך כדי להתחבר. כל הטבלאות הזמינות מוצגות בכל אחת מהן מאגר מידע ואז תבחר את אלה שבהם ברצונך להשתמש. אתה יכול להציג תצוגה מקדימה ולעבור מקורות נתונים מרובים לפני שתוסיפו לסכימה. יצירת חיבור מתבצעת על ידי גרירה ושחרור. ניתן לשלב מערכי נתונים גדולים בקוביה אחת. לאחר מכן יכולתי לנתח את הנתונים וליצור לוחות מחוונים באמצעות ממשק האינטרנט. כל זה נשמע קל וזה אם עבדת בעבר עם אפליקציות BI, אבל לא כל כך אם זו הדרך הראשונה שלך לעבוד עם נתונים.

אתה יכול לשלוף נתונים ממקורות נתונים מרובים, כולל eBay, Facebook, QuickBooks ו- PayPal. זה גם משתלב עם פלטפורמות אחסון בענן כמו Box. בנוסף, תוכלו לשלב נתונים מפלטפורמות DBaaS כמו מסד נתונים כשירות כמו Google BigQuery.

לאחר טעינת הנתונים עקבתי אחר הפקודה לפקודה Build שם אוכל להגדיר ולבנות ElastiCube. שם הוצגו בפני שתי אפשרויות: בנה שינויים בסכימה ובנו ElastiCube שלם. שוב פעם, טיימרים ראשונים ומשתמשים בשכבים עלולים להתעכב ולהתבלבל. בחרתי באפשרות הראשונה והמערכת לקחה כארבע דקות להשלמת תהליך הבנייה והיבוא. ואז הייתי מוכן לתכנן לוח מחוונים ולהפעיל כל מספר של ניתוחים אד-הוק. כעת היה לי גם קובץ ElastiCube בשולחן העבודה.

תהליך הגילוי

לחץ על "לוח מחוונים" במנהל ElastiCube ותועבר אוטומטית לממשק האינטרנט של Sisense בדפדפן שלך. לחילופין, במועד מאוחר יותר, לא היה לי צורך לפתוח תחילה את מנהל ElastiCube. פשוט הלכתי לממשק האינטרנט כדי להשתמש בנתונים שכבר נמצאים ב- ElastiCube. פעם אחת התבקשתי לבחור מערך נתונים (מאלו שכבר היו ב- ElastiCube), המכונה קוביה. יכולתי גם לתת ללוח המחוונים החדש שם לפני שאלחץ על צור.

תחת כותרת המשנה "יישומון" בעמוד הבא, היא ביקשה ממני לבחור נתונים שוב. אבל הפעם לא התכוונתי לבחור במערך נתונים שלם כפי שכבר עשיתי זאת בעמוד הקודם. במקום זאת, פירוש הדבר היה לי לבחור שדות מהטבלאות בערכות הנתונים שנבחרו. אם תבחר שדות מטבלאות שונות שעדיין לא הצטרפת אליהם, תקבל הודעת שגיאה - נקודה נוספת בתהליך בו משתמשים עסקיים עשויים להיתקל. יש פקודה "נסה שוב" אבל זה לא עושה כלום אם הטבלאות לא מחוברות. חזרתי אל ElastiCube והצטרפתי לשולחנות שם.

מהקוביה שלי בחרתי בשדות "מותג" ו- "מכשיר" ואז הדמיה: treemap. לחצתי על כפתור "צור", הקליד כותרת בשורת הכותרת, הוספתי מספר פילטרים וואלה: הייתה לי הדמיה אינטראקטיבית לחקור. אם אתה משתמש קבוע בשולחן העבודה של Tableau, אתה חושב שתהליך זה מגניב ויעיל במיוחד. אם אתה משתמש יותר של "תגיד לי שהוא" של יבמ ווטסון אנליטיקס יותר, אז זה ייקח לך זמן להבין מספיק על האפליקציה הזו כדי להעריך אותה באמת.

הדמיות נתונים

בשונה מאפליקציות BI אחרות בשירות עצמי, הערך של הדמיות ב- Sisense אינו במספר העיצובים והפורמטים שמהם תוכלו לבחור אלא בעומק התובנות שהם חושפים. בקיצור, הווידג'טים הרב-ממדיים מציגים הדמיות "אינטראקטיביות לכל מקום" אינטראקטיביות המספקות הרבה תובנות פשוט על ידי גלילת העכבר מעליהם או לחיצה על קטעים שונים. Sisense מאפשרת למשתמשים גם למקם מחדש את גודל ההדמיות בלוח המחוונים לפני השיתוף כך שיהיה קל יותר לקרוא אותם במצבי אימייל או בעדכון, מה שהופך אותו לאידיאלי לצפייה במכשירים מרובים.

עם זאת, הייתי טוען שהעומק הזמין של הדמייתו עשוי להיות המבדל המשמעותי ביותר עבור Sisense. משמעות הדבר היא כי אנליסט או משתמש שכב יכול בקלות לגלות יותר ממה שהם צפו במקור מכל ניתוח נתון, ללא מאמץ נוסף. אך כדי שתועלת זו תתממש במלואם בארגון דמוקרטיזציה של נתונים, Sisense צריכה תחילה להקל על המשתמשים בשכבות להגיע לנקודה זו.