Die Advanced Analytics Plattform für
Data Teams

Sisense for Cloud Data Teams versetzt Datenteams in die Lage, schnell eine Verbindung zu Cloud-Datenquellen herzustellen und Daten innerhalb weniger Minuten zu durchsuchen und zu analysieren. Erweitern Sie Ihre Cloud-Investitionen mit der Sisense Analytics Plattform, um Analysen in großem Maßstab einzubetten und bereitzustellen.

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Erhalten Sie mit leistungsstarken Tools tiefere Einblicke für Advanced Analytics

Mit zunehmendem Datenvolumen und -komplexität erfordert der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse leistungsfähigere Tools. Sisense for Cloud Data Teams bietet Datenteams die Möglichkeit, Cloud-Daten-Pipelines zu erstellen, Advanced Analytics in bereits bekannten Sprachen wie SQL, Python und R durchzuführen und erweiterte benutzerdefinierte Visualisierungen zu erstellen.

Cloud Data Pipelines

Stellen Sie einfach eine Verbindung zu Ihren Cloud-Datenquellen her, um Ihre Cloud-Daten-Pipelines zu verwalten und die Leistung zu optimieren.

Advanced Analytics

Führen Sie Data Prep, Natural Language Processing, Predictive Analytics und mehr mit SQL, Python und R durch.

Flexibilität beim Modellieren

119/5000 Durchsuchen Sie sowohl modellierte als auch unformatierte Daten, um unvorhergesehene Fragen schnell zu beantworten, ohne Modelle neu erstellen zu müssen.

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Cloud Data Pipelines

Stellen Sie einfach eine Verbindung zu Ihren Cloud-Datenquellen her und erhöhen Sie die Transparenz und Kontrolle über Ihre gesamte Datenpipeline.

Mit Cloud Datenquellen verbinden

Stellen Sie eine sichere Verbindung her und nehmen Sie Daten in Cloud-Data-Warehouses auf, um einen einzigen Speicher für Ihre Daten zu erstellen.

Performance optimieren

Reduzieren Sie die Abfragelaufzeiten von Stunden auf Sekunden, indem Sie Ansichten mit hoher Komplexität direkt in Ihr Cloud-Data-Warehouse wie Redshift oder Snowflake zurückführen.

Rechenkosten reduzieren

133/5000 Reduzieren Sie die Rechenkosten mit flexiblen Optionen für die Ansichtsplanung, mit denen Sie steuern können, wann und wie oft Ihre Daten aktualisiert werden.

Advanced Analytics

Machen Sie Fortschritte von der Berichterstattung über die Vergangenheit bis hin zur Vorhersage der zukünftigen KPI-Bewegung mit leistungsstarken Tools für fortschrittliche Analysen.

Leistungsstarke Editoren von Experten für Experten

Leistungsstarke Funktionen wie der Verlauf der Abfragerevisionen, die automatische Vervollständigung, Formatierungen, Snippets und der Explorationsmodus ermöglichen es Ihnen, innerhalb von Sekunden von einer Abfrage zur nächsten zu wechseln. Mit der integrierten Funktion für Zusammenfassungsstatistiken können Sie Daten auf einen Blick schnell nachvollziehen, um Muster, Beziehungen und unerwartete Werte zu identifizieren.

SQL, Python und R

Mit der Unterstützung von SQL, R und Python in derselben Umgebung können Sie Predictive Analytics, Natural Language Processing und Data Prep für Machine Learning auf einer einzigen Plattform in der Sprache Ihrer Wahl ausführen. Erstellen Sie erweiterte, anpassbare Visualisierungen mit Python-Bibliotheken oder R-Paketen wie plot.ly.

Versionskontrolle

Mit der Git-Integration erhalten Datenteams ein ausgeklügeltes Versionskontrollsystem, Release-Management-Workflows und Zugriff auf alle vom Benutzer generierten Inhalte auf Dateiebene. Automatisieren und verwalten Sie Änderungen, indem Sie alle vom Benutzer erstellten Inhalte mit GitHub, GitLab, BitBucket oder Ihrem eigenen Git-Server über Git synchronisieren.

Flexibilität beim Modellieren

Durchsuchen Sie modellierte und unformatierte Daten, um unvorhergesehene Fragen in Minuten zu beantworten, und verwenden Sie gängige Codefragmente erneut, um zeitnahe Neuerstellungen zu vermeiden.

Modellieren in Echtzeit

Beantworten Sie komplexe und mehrdeutige Geschäftsfragen, ohne dass Sie Modelle neu erstellen müssen. Datenteams können Daten direkt von der Quelle abfragen, um schnell Antworten zu erhalten, selbst wenn sich die Quelldaten oder -annahmen geändert haben.

Join mit modellierten Daten

Erweitern Sie modellierte Daten mit neuen Erkenntnissen aus der Ad-hoc-Analyse, um Hypothesen schnell zu durchlaufen und neue Erkenntnisse für das Unternehmen zu gewinnen.

Reuse Analyse

Zentralisieren Sie häufig verwendeten internen Code mithilfe von Snippets und Ansichten, um auf einfache Weise mit dem Rest Ihres Teams zusammenzuarbeiten. Die Daten-Teammitglieder sind aufgerüstet, um an effektiveren Projekten zu arbeiten, ohne dass jede neue Frage von vorne beginnen muss.

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Erfahren Sie, wie diese Unternehmen ihr Geschäft mit Advanced Analytics optimieren

Flexport

Flexport ist ein lizenzierter Spediteur für moderne Logistik-Teams, die Fracht rund um den Globus befördern. Erfahren Sie, wie Flexport Sisense for Cloud Data Teams verwendet, um auf unvorhergesehene Faktoren zu reagieren und Versandrouten innerhalb von Minuten zu ändern.

Pared

Pared hilft Restaurants bei Bedarf, Personallücken zu schließen. Erfahren Sie, wie das Data Science-Team von Pared Sisense for Cloud Data Teams verwendet, um mit der Integration von Python und R komplexe Analyseprojekte auf die nächste Ebene zu heben.

Crisis Text Line

Das Data Science-Team von Crisis Text Line nutzte Periscope Data für die Verarbeitung natürlicher Sprachen und das maschinelle Lernen von Sisense, um durch Themenmodellierung Problemtrends zu identifizieren und eine Stack-Ranking-Warteschlange zu erstellen, die eingehende Nachrichten nach Schweregrad priorisiert.

GitLab

GitLab ist eine vollständige DevOps-Plattform, mit der der Software-Lebenszyklus um bis zu 200% beschleunigt werden soll. GitLab verwendet Sisense for Cloud Data Teams, um bei der Abfrage in SQL agil zu bleiben, und wechselt zu Python und R, um komplexere Analysen durchzuführen.

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SQL, Python, R
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