Sisense is een bedrijf dat een nieuw momentum verzamelt op het gebied van selfservice business intelligence (BI).
In september 2018 kondigde het bedrijf een nieuwe investering van $ 80 miljoen aan van het in New York gevestigde venture capital (VC) -bedrijf Insight Venture Partners.
Als u bekend bent met BI-tools, zult u waarschijnlijk onder de indruk zijn van Sisense (die alleen wordt geprijsd op basis van een aangepaste offerte).
Het is een aantrekkelijk product met een flinke kracht.
Toch mist Sisense de merkherkenning van andere BI-zwaargewichten zoals IBM Watson Analytics en Microsoft Power BI.
Maar met zijn intuïtieve gebruikersinterface (UI) en de aanzienlijke diepgang van zijn datavisualisatiemogelijkheden, is Sisense serieus het overwegen waard.
Eerlijke, objectieve beoordelingen
Daxdi.com is een toonaangevende autoriteit op het gebied van technologie en levert op Labs gebaseerde, onafhankelijke beoordelingen van de nieuwste producten en diensten.
Onze deskundige brancheanalyses en praktische oplossingen helpen u betere aankoopbeslissingen te nemen en meer uit technologie te halen.
Hoewel de gebruikersinterface en opdrachten lang niet zo bekend zijn als die van Microsoft Power BI, vormt het een ernstige bedreiging voor Tableau Desktop gezien de topfunctionaliteiten, zoals verwerking in de chip in plaats van in het geheugen, en opdrachten en vragen in natuurlijke taal die je kunt gebruiken in apps van derden, zoals Microsoft Skype en Slack.
Serieus, je kunt een vraag stellen in Skype en Sisense zal je antwoorden in Skype.
Dat is genoeg om zelfs IBM Watson Analytics rechtop te laten zitten en op te merken.
Maak je nog geen zorgen, Watson, want niet alles in Sisense ondersteunt natuurlijke taal, wat een deel van de reden is dat het niet een van onze Editors 'Choices is.
Aan de andere kant is Sisense nog steeds een beetje te onhandig om klaar te zijn voor prime time in een volledig data-gedemocratiseerde organisatie waar je wilt dat mensen data gebruiken bij hun werkbeslissingen, ongeacht hun vaardigheidsniveau in datawetenschap of statistiek.
Weet je, zoals iedereen in een bepaalde organisatie kan Microsoft Word ($ 128,00 bij Amazon) gebruiken zonder te weten hoe je code moet schrijven of zelfs hoe je correct moet spellen.
Toegegeven, toegang hebben tot de analyses van Sisense door simpelweg een zoekopdracht in natuurlijke taal in een app van een derde partij te plaatsen, zorgt ervoor dat het platform universeel bruikbaar wordt.
De rest van de gebruikersinterface van het platform is echter nog steeds nodig en komt gewoon niet overeen met het niveau van gebruiksvriendelijkheid dat nodig is om gebruikers tevreden te stellen die geen kennis hebben van gegevens.
Toch werkt het bedrijf aan deze zwakte en levert het verdienstelijk werk door online training en lessen aan te bieden met een goed georganiseerde ondersteuningssectie en een goed onderhouden blog.
Toch is dit een prima - laat ik zeggen, badass - app die gemiddelde en zeer bekwame bedrijfsanalisten zeker zullen waarderen.
Het verlicht de meeste last van bekwaam personeel, zonder dat u extra gereedschap hoeft aan te schaffen.
Het is een full-stack tool, dus er is minder afhankelijkheid van IT of hoogopgeleide resources.
Sisense speelt ook goed samen met andere analyses en apps, wat verklaart waarom het bedrijf de helft van zijn inkomsten haalt uit ingebed gebruik in andere producten.
Sisense heeft nog geen kritische massa op de markt bereikt, maar die mijlpaal zal waarschijnlijk binnenkort worden bereikt.
Ondertussen is het bedrijf moeder van de prijzen, dus je moet ze om een ??offerte vragen.
Dat is ook een nadeel, aangezien het steeds lage totale eigendomskosten (TCO) noemt.
Het is moeilijk om die bewering uit te rekenen zonder eerst de prijs te kennen.
Aan de slag
Beschouw Sisense als bestaande uit twee delen: er is de intuïtieve webinterface en dan is er ElastiCube, de eigen analytische database van Sisense.
ElastiCube moet worden gedownload en lokaal worden uitgevoerd, iets wat ik niet met andere spelers hoefde te doen.
Na het downloaden ging ik naar het Windows Start-menu en opende Sisense ElastiCube Manager.
Als je de tutorial eerst wilt doen met voorbeeldgegevens die al in het systeem staan, selecteer dan Bestand> Nieuw ElastiCube-bestand en noem het bestand "tutorial", "testen", "rommelen" of iets dat later zal betekenen dat dit niet is 't het bestand dat je nodig hebt voor iets anders.
Volg daarna de aanwijzingen om je teen erin te dompelen voordat je in het diepe gedeelte van het zwembad duikt.
Omdat ik voldoende bekend was met data science, sprong ik meteen in het diepe.
Ik heb de tutorials later bekeken, en ze zijn goed gedaan en gemakkelijk te volgen.
Het is slimmer om die eerst te bekijken, aangezien de gebruikersinterface niet zo intuïtief is als het zou moeten zijn en een beetje een teleurstelling na alle goedheid van natuurlijke taal.
Hoe dan ook, daar was ik met Sisense open in mijn browser en ElastiCube Manager open op mijn bureaublad.
Ik ging meteen voor "Open File" op ElastiCube.
Nee, dat is blijkbaar niet het pad naar mijn gegevens.
Het leverde lokale bestanden op, maar ik kon mijn CSV-bestanden (Comma Separated Values) niet openen.
Vervolgens klikte ik op "Connecting to Data" en dat bracht me naar een gids met de connectoren, waarvan er genoeg zijn.
Daar leerde ik dat de CSV-connector een van de vele is die vooraf is geïnstalleerd.
Nog een klik op "Werken met gegevens" en er was een prompt die naar een "+" - knop wees waar ik mijn lokale CSV-gegevens kon uploaden.
Ik noem dat drie klikknobbels en geen serieuze onhandigheden, wat betekent dat, als je een ervaren bedrijfsanalist bent, het niet moeilijk is om de tutorial zonder systeem te verkennen.
Maar als u dat niet bent, zult u waarschijnlijk snel volledig verdwaald zijn.
Er is hier een aanzienlijke leercurve, dus bekijk de tutorials en maak aantekeningen.
Maar kort gezegd, klik op Gegevens toevoegen, selecteer uw gegevensbronnen en voer uw inloggegevens in om verbinding te maken.
Alle beschikbare tabellen worden in elke database gepresenteerd en u selecteert vervolgens degene die u wilt gebruiken.
U kunt een voorbeeld van meerdere gegevensbronnen weergeven en deze samenvoegen voordat u deze aan uw schema toevoegt.
Het aanmaken van een join doe je door middel van slepen en neerzetten.
Grote datasets kunnen in één kubus worden gecombineerd.
Daarna kon ik de gegevens analyseren en dashboards maken met behulp van de webinterface.
Dat klinkt allemaal eenvoudig en het is als je al eerder met BI-apps hebt gewerkt, maar niet zozeer als dit je eerste uitstapje is naar het werken met data.
U kunt gegevens ophalen uit meerdere gegevensbronnen, waaronder eBay, Facebook, QuickBooks en PayPal.
Het kan ook worden geïntegreerd met cloudopslagplatforms zoals Box.
Bovendien kunt u gegevens van Database-as-a-Service (DBaaS) -platforms zoals Google BigQuery opnemen.
Nadat de gegevens waren geladen, volgde ik de prompt naar het Build-commando waar ik een ElastiCube kon configureren en bouwen.
Daar kreeg ik twee opties voorgeschoteld: Schema-wijzigingen bouwen en Gehele ElastiCube bouwen.
Nogmaals, beginners en niet-professionele gebruikers kunnen vastlopen en in de war raken.
Ik koos voor de eerste optie en het systeem duurde ongeveer vier minuten om het bouw- en importproces te voltooien.
Toen was ik klaar om een ??dashboard te ontwerpen en een willekeurig aantal ad-hocanalyses uit te voeren.
Ik had nu ook een ElastiCube-bestand op mijn bureaublad.
Het ontdekkingsproces
Klik op "Dashboard" in ElastiCube Manager en je wordt automatisch naar de webinterface van Sisense in je browser geleid.
Als alternatief hoefde ik op een later tijdstip niet eerst ElastiCube Manager te openen.
Ik ging gewoon naar de webinterface om gegevens te gebruiken die al in ElastiCube stonden.
Toen ik eenmaal aan was, werd ik gevraagd om een ??dataset te selecteren (van degenen die al in ElastiCube staan), ook wel een Cube genoemd.
Ik zou het nieuwe dashboard hier ook een naam kunnen geven voordat ik op Maken klik.
Onder het kopje "Widget" op de volgende pagina, werd ik gevraagd om opnieuw gegevens te selecteren.
Maar deze keer betekende het niet dat ik een hele dataset moest kiezen, want dat had ik al op de vorige pagina gedaan.
Het betekende eerder dat ik velden moest kiezen uit de tabellen in de geselecteerde gegevenssets.
Als u velden selecteert uit verschillende tabellen waaraan u nog niet heeft deelgenomen, krijgt u een foutmelding - nog een ander punt in het proces waarop zakelijke gebruikers kunnen struikelen.
Er is een "Probeer het opnieuw" -commando, maar dat doet niets als de tafels niet zijn samengevoegd.
Ik ging weer naar ElastiCube en ging daar aan de tafels zitten.
Uit mijn Kubus koos ik de velden "merk" en "apparaat" en vervolgens een visualisatie: treemap.
Klik op de knop "Maken", typ een titel in de titelbalk, voeg een paar filters toe en voila: ik had een interactieve visualisatie om te verkennen.
Als je een gewone gebruiker van Tableau Desktop (Visit Store at Tableau) bent, zul je denken dat dit proces cool en superefficiënt is.
Als je meer een "Tell me like it is" -gebruiker bent van IBM Watson Analytics, dan zal het even duren voordat je genoeg van deze app begrijpt om het echt op prijs te stellen.
Gegevensvisualisaties
In tegenstelling tot andere selfservice BI-apps, zit de waarde van visualisaties in Sisense niet in het aantal ontwerpen en formaten waaruit je kunt kiezen, maar in de diepte van de inzichten die ze blootleggen.
Kortom, de multidimensionale widgets geven interactieve, "drill to where" visualisaties die veel inzichten verschaffen door er simpelweg met de muis overheen te scrollen of op verschillende secties te klikken.
Met Sisense kunnen gebruikers visualisaties op dashboards opnieuw positioneren en vergroten of verkleinen voordat ze worden gedeeld, zodat ze gemakkelijker te lezen zijn in e-mail- of feedmodi, waardoor het ideaal is voor weergave op meerdere apparaten.
Ik zou echter beweren dat de beschikbare diepte van de visualisatie de belangrijkste onderscheidende factor voor Sisense zou kunnen zijn.
Dit betekent dat een analist of een leek gemakkelijk meer zou kunnen ontdekken dan ze aanvankelijk van een bepaalde analyse verwachtten, zonder enige verdere inspanning.
Maar om dit voordeel volledig te realiseren in een data-gedemocratiseerde organisatie, moet Sisense het voor leken eerst gemakkelijker maken om op dit punt te komen.
Nadelen
Misschien wat ingewikkeld voor een selfservice business intelligence (BI) -tool.
Het analyseproces heeft werk nodig.
Natuurlijke taalkenmerken hebben beperkingen.
Het komt neer op
Sisense zal doorgewinterde BI-gebruikers gemakkelijk aanspreken met zijn uitgebreide functies, maar het kan beginnende gebruikers frustreren.
Sisense is een bedrijf dat een nieuw momentum verzamelt op het gebied van selfservice business intelligence (BI).
In september 2018 kondigde het bedrijf een nieuwe investering van $ 80 miljoen aan van het in New York gevestigde venture capital (VC) -bedrijf Insight Venture Partners.
Als u bekend bent met BI-tools, zult u waarschijnlijk onder de indruk zijn van Sisense (die alleen wordt geprijsd op basis van een aangepaste offerte).
Het is een aantrekkelijk product met een flinke kracht.
Toch mist Sisense de merkherkenning van andere BI-zwaargewichten zoals IBM Watson Analytics en Microsoft Power BI.
Maar met zijn intuïtieve gebruikersinterface (UI) en de aanzienlijke diepgang van zijn datavisualisatiemogelijkheden, is Sisense serieus het overwegen waard.
Eerlijke, objectieve beoordelingen
Daxdi.com is een toonaangevende autoriteit op het gebied van technologie en levert op Labs gebaseerde, onafhankelijke beoordelingen van de nieuwste producten en diensten.
Onze deskundige brancheanalyses en praktische oplossingen helpen u betere aankoopbeslissingen te nemen en meer uit technologie te halen.
Hoewel de gebruikersinterface en opdrachten lang niet zo bekend zijn als die van Microsoft Power BI, vormt het een ernstige bedreiging voor Tableau Desktop gezien de topfunctionaliteiten, zoals verwerking in de chip in plaats van in het geheugen, en opdrachten en vragen in natuurlijke taal die je kunt gebruiken in apps van derden, zoals Microsoft Skype en Slack.
Serieus, je kunt een vraag stellen in Skype en Sisense zal je antwoorden in Skype.
Dat is genoeg om zelfs IBM Watson Analytics rechtop te laten zitten en op te merken.
Maak je nog geen zorgen, Watson, want niet alles in Sisense ondersteunt natuurlijke taal, wat een deel van de reden is dat het niet een van onze Editors 'Choices is.
Aan de andere kant is Sisense nog steeds een beetje te onhandig om klaar te zijn voor prime time in een volledig data-gedemocratiseerde organisatie waar je wilt dat mensen data gebruiken bij hun werkbeslissingen, ongeacht hun vaardigheidsniveau in datawetenschap of statistiek.
Weet je, zoals iedereen in een bepaalde organisatie kan Microsoft Word ($ 128,00 bij Amazon) gebruiken zonder te weten hoe je code moet schrijven of zelfs hoe je correct moet spellen.
Toegegeven, toegang hebben tot de analyses van Sisense door simpelweg een zoekopdracht in natuurlijke taal in een app van een derde partij te plaatsen, zorgt ervoor dat het platform universeel bruikbaar wordt.
De rest van de gebruikersinterface van het platform is echter nog steeds nodig en komt gewoon niet overeen met het niveau van gebruiksvriendelijkheid dat nodig is om gebruikers tevreden te stellen die geen kennis hebben van gegevens.
Toch werkt het bedrijf aan deze zwakte en levert het verdienstelijk werk door online training en lessen aan te bieden met een goed georganiseerde ondersteuningssectie en een goed onderhouden blog.
Toch is dit een prima - laat ik zeggen, badass - app die gemiddelde en zeer bekwame bedrijfsanalisten zeker zullen waarderen.
Het verlicht de meeste last van bekwaam personeel, zonder dat u extra gereedschap hoeft aan te schaffen.
Het is een full-stack tool, dus er is minder afhankelijkheid van IT of hoogopgeleide resources.
Sisense speelt ook goed samen met andere analyses en apps, wat verklaart waarom het bedrijf de helft van zijn inkomsten haalt uit ingebed gebruik in andere producten.
Sisense heeft nog geen kritische massa op de markt bereikt, maar die mijlpaal zal waarschijnlijk binnenkort worden bereikt.
Ondertussen is het bedrijf moeder van de prijzen, dus je moet ze om een ??offerte vragen.
Dat is ook een nadeel, aangezien het steeds lage totale eigendomskosten (TCO) noemt.
Het is moeilijk om die bewering uit te rekenen zonder eerst de prijs te kennen.
Aan de slag
Beschouw Sisense als bestaande uit twee delen: er is de intuïtieve webinterface en dan is er ElastiCube, de eigen analytische database van Sisense.
ElastiCube moet worden gedownload en lokaal worden uitgevoerd, iets wat ik niet met andere spelers hoefde te doen.
Na het downloaden ging ik naar het Windows Start-menu en opende Sisense ElastiCube Manager.
Als je de tutorial eerst wilt doen met voorbeeldgegevens die al in het systeem staan, selecteer dan Bestand> Nieuw ElastiCube-bestand en noem het bestand "tutorial", "testen", "rommelen" of iets dat later zal betekenen dat dit niet is 't het bestand dat je nodig hebt voor iets anders.
Volg daarna de aanwijzingen om je teen erin te dompelen voordat je in het diepe gedeelte van het zwembad duikt.
Omdat ik voldoende bekend was met data science, sprong ik meteen in het diepe.
Ik heb de tutorials later bekeken, en ze zijn goed gedaan en gemakkelijk te volgen.
Het is slimmer om die eerst te bekijken, aangezien de gebruikersinterface niet zo intuïtief is als het zou moeten zijn en een beetje een teleurstelling na alle goedheid van natuurlijke taal.
Hoe dan ook, daar was ik met Sisense open in mijn browser en ElastiCube Manager open op mijn bureaublad.
Ik ging meteen voor "Open File" op ElastiCube.
Nee, dat is blijkbaar niet het pad naar mijn gegevens.
Het leverde lokale bestanden op, maar ik kon mijn CSV-bestanden (Comma Separated Values) niet openen.
Vervolgens klikte ik op "Connecting to Data" en dat bracht me naar een gids met de connectoren, waarvan er genoeg zijn.
Daar leerde ik dat de CSV-connector een van de vele is die vooraf is geïnstalleerd.
Nog een klik op "Werken met gegevens" en er was een prompt die naar een "+" - knop wees waar ik mijn lokale CSV-gegevens kon uploaden.
Ik noem dat drie klikknobbels en geen serieuze onhandigheden, wat betekent dat, als je een ervaren bedrijfsanalist bent, het niet moeilijk is om de tutorial zonder systeem te verkennen.
Maar als u dat niet bent, zult u waarschijnlijk snel volledig verdwaald zijn.
Er is hier een aanzienlijke leercurve, dus bekijk de tutorials en maak aantekeningen.
Maar kort gezegd, klik op Gegevens toevoegen, selecteer uw gegevensbronnen en voer uw inloggegevens in om verbinding te maken.
Alle beschikbare tabellen worden in elke database gepresenteerd en u selecteert vervolgens degene die u wilt gebruiken.
U kunt een voorbeeld van meerdere gegevensbronnen weergeven en deze samenvoegen voordat u deze aan uw schema toevoegt.
Het aanmaken van een join doe je door middel van slepen en neerzetten.
Grote datasets kunnen in één kubus worden gecombineerd.
Daarna kon ik de gegevens analyseren en dashboards maken met behulp van de webinterface.
Dat klinkt allemaal eenvoudig en het is als je al eerder met BI-apps hebt gewerkt, maar niet zozeer als dit je eerste uitstapje is naar het werken met data.
U kunt gegevens ophalen uit meerdere gegevensbronnen, waaronder eBay, Facebook, QuickBooks en PayPal.
Het kan ook worden geïntegreerd met cloudopslagplatforms zoals Box.
Bovendien kunt u gegevens van Database-as-a-Service (DBaaS) -platforms zoals Google BigQuery opnemen.
Nadat de gegevens waren geladen, volgde ik de prompt naar het Build-commando waar ik een ElastiCube kon configureren en bouwen.
Daar kreeg ik twee opties voorgeschoteld: Schema-wijzigingen bouwen en Gehele ElastiCube bouwen.
Nogmaals, beginners en niet-professionele gebruikers kunnen vastlopen en in de war raken.
Ik koos voor de eerste optie en het systeem duurde ongeveer vier minuten om het bouw- en importproces te voltooien.
Toen was ik klaar om een ??dashboard te ontwerpen en een willekeurig aantal ad-hocanalyses uit te voeren.
Ik had nu ook een ElastiCube-bestand op mijn bureaublad.
Het ontdekkingsproces
Klik op "Dashboard" in ElastiCube Manager en je wordt automatisch naar de webinterface van Sisense in je browser geleid.
Als alternatief hoefde ik op een later tijdstip niet eerst ElastiCube Manager te openen.
Ik ging gewoon naar de webinterface om gegevens te gebruiken die al in ElastiCube stonden.
Toen ik eenmaal aan was, werd ik gevraagd om een ??dataset te selecteren (van degenen die al in ElastiCube staan), ook wel een Cube genoemd.
Ik zou het nieuwe dashboard hier ook een naam kunnen geven voordat ik op Maken klik.
Onder het kopje "Widget" op de volgende pagina, werd ik gevraagd om opnieuw gegevens te selecteren.
Maar deze keer betekende het niet dat ik een hele dataset moest kiezen, want dat had ik al op de vorige pagina gedaan.
Het betekende eerder dat ik velden moest kiezen uit de tabellen in de geselecteerde gegevenssets.
Als u velden selecteert uit verschillende tabellen waaraan u nog niet heeft deelgenomen, krijgt u een foutmelding - nog een ander punt in het proces waarop zakelijke gebruikers kunnen struikelen.
Er is een "Probeer het opnieuw" -commando, maar dat doet niets als de tafels niet zijn samengevoegd.
Ik ging weer naar ElastiCube en ging daar aan de tafels zitten.
Uit mijn Kubus koos ik de velden "merk" en "apparaat" en vervolgens een visualisatie: treemap.
Klik op de knop "Maken", typ een titel in de titelbalk, voeg een paar filters toe en voila: ik had een interactieve visualisatie om te verkennen.
Als je een gewone gebruiker van Tableau Desktop (Visit Store at Tableau) bent, zul je denken dat dit proces cool en superefficiënt is.
Als je meer een "Tell me like it is" -gebruiker bent van IBM Watson Analytics, dan zal het even duren voordat je genoeg van deze app begrijpt om het echt op prijs te stellen.
Gegevensvisualisaties
In tegenstelling tot andere selfservice BI-apps, zit de waarde van visualisaties in Sisense niet in het aantal ontwerpen en formaten waaruit je kunt kiezen, maar in de diepte van de inzichten die ze blootleggen.
Kortom, de multidimensionale widgets geven interactieve, "drill to where" visualisaties die veel inzichten verschaffen door er simpelweg met de muis overheen te scrollen of op verschillende secties te klikken.
Met Sisense kunnen gebruikers visualisaties op dashboards opnieuw positioneren en vergroten of verkleinen voordat ze worden gedeeld, zodat ze gemakkelijker te lezen zijn in e-mail- of feedmodi, waardoor het ideaal is voor weergave op meerdere apparaten.
Ik zou echter beweren dat de beschikbare diepte van de visualisatie de belangrijkste onderscheidende factor voor Sisense zou kunnen zijn.
Dit betekent dat een analist of een leek gemakkelijk meer zou kunnen ontdekken dan ze aanvankelijk van een bepaalde analyse verwachtten, zonder enige verdere inspanning.
Maar om dit voordeel volledig te realiseren in een data-gedemocratiseerde organisatie, moet Sisense het voor leken eerst gemakkelijker maken om op dit punt te komen.
Nadelen
Misschien wat ingewikkeld voor een selfservice business intelligence (BI) -tool.
Het analyseproces heeft werk nodig.
Natuurlijke taalkenmerken hebben beperkingen.
Het komt neer op
Sisense zal doorgewinterde BI-gebruikers gemakkelijk aanspreken met zijn uitgebreide functies, maar het kan beginnende gebruikers frustreren.
