Sisense es una empresa que está cobrando un nuevo impulso en el espacio de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio.
En septiembre de 2018, la compañía anunció una nueva inversión de $ 80 millones de la firma de capital de riesgo (VC) con sede en Nueva York Insight Venture Partners.
Si está familiarizado con las herramientas de BI, probablemente quedará impresionado con Sisense (cuyo precio solo se realiza mediante cotizaciones personalizadas).
Es un producto atractivo con una potencia sustancial.
Aún así, Sisense carece del reconocimiento de marca de otros pesos pesados ??de BI como IBM Watson Analytics y Microsoft Power BI.
Pero con su interfaz de usuario intuitiva (UI) y la gran profundidad de sus capacidades de visualización de datos, Sisense merece una seria consideración.
Reseñas honestas y objetivas
Daxdi.com es una autoridad líder en tecnología, que ofrece revisiones independientes basadas en laboratorios de los últimos productos y servicios.
Nuestro análisis experto de la industria y nuestras soluciones prácticas lo ayudan a tomar mejores decisiones de compra y aprovechar más la tecnología.
Si bien su interfaz de usuario y sus comandos no son tan familiares como los de Microsoft Power BI, es una seria amenaza para Tableau Desktop dadas sus funcionalidades de primer nivel, como el procesamiento en chip en lugar de en memoria, y los comandos y consultas en lenguaje natural que puede utilizar dentro de aplicaciones de terceros como Microsoft Skype y Slack.
En serio, puedes hacer una pregunta en Skype y Sisense te responderá en Skype.
Eso es suficiente para que incluso IBM Watson Analytics se sienta y se dé cuenta.
Todavía no se preocupe, Watson, ya que no todo en Sisense es compatible con el lenguaje natural, lo cual es parte de la razón por la que no es una de las opciones de nuestros editores.
En el lado negativo, Sisense todavía es un poco torpe para estar listo para el horario de máxima audiencia en una organización totalmente democratizada por los datos donde desea que las personas usen los datos en sus decisiones laborales, independientemente de su nivel de habilidad en ciencia de datos o estadísticas.
Ya sabes, como todos en una organización determinada pueden usar Microsoft Word ($ 128.00 en Amazon) sin tener que saber cómo escribir código o incluso cómo se escribe correctamente.
Es cierto que poder acceder a los análisis de Sisense con solo hacer aparecer una consulta en lenguaje natural en una aplicación de terceros contribuye en gran medida a que la plataforma sea universalmente útil.
Sin embargo, el resto de la interfaz de usuario de la plataforma sigue siendo necesaria y simplemente no coincide con el nivel de facilidad de uso necesario para satisfacer a los usuarios que no conocen los datos.
Aún así, la compañía está trabajando en esta debilidad y hace un trabajo digno de crédito al brindar capacitación y aprendizaje en línea con una sección de soporte bien organizada y un blog bien mantenido.
Aun así, esta es una aplicación excelente (me atrevo a decir, rudo) que los analistas de negocios promedio y altamente calificados seguramente apreciarán.
Elimina la mayor parte de la carga del personal calificado, sin tener que comprar herramientas adicionales.
Es una herramienta de pila completa, por lo que hay menos dependencia de TI o recursos altamente calificados.
Sisense también funciona bien con otros análisis y aplicaciones, lo que explica por qué la empresa obtiene la mitad de sus ingresos del uso integrado en otros productos.
Sisense aún tiene que alcanzar una masa crítica en el mercado, pero es probable que logre ese hito pronto.
Mientras tanto, la empresa no dice nada sobre los precios, por lo que debe pedirles una cotización.
Eso también es un inconveniente, considerando que sigue promocionando un bajo costo total de propiedad (TCO).
Es difícil calcular esa afirmación sin conocer primero el precio.
Empezando
Piense en Sisense como que consta de dos partes: existe la interfaz web intuitiva y luego está ElastiCube, la base de datos analítica patentada de Sisense.
ElastiCube debe descargarse y ejecutarse localmente, algo que no tuve que hacer con otros jugadores.
Después de la descarga, fui al menú Inicio de Windows y abrí Sisense ElastiCube Manager.
Si desea hacer el tutorial primero con datos de muestra que ya están en el sistema, seleccione Archivo> Nuevo archivo ElastiCube y nombre el archivo "tutorial", "prueba", "jugar" o algo que luego signifique que esto no es No es el archivo que necesita para cualquier otra cosa.
Luego, siga las instrucciones para sumergir el dedo del pie antes de sumergirse en el extremo profundo de la piscina.
Habiendo familiarizado lo suficiente con la ciencia de datos, salté directamente a lo más profundo.
Vi los tutoriales más tarde, y están bien hechos y son fáciles de seguir.
Es más inteligente verlos primero, ya que la interfaz de usuario no es tan intuitiva como debería ser y es algo decepcionante después de toda la bondad del lenguaje natural.
De todos modos, ahí estaba yo con Sisense abierto en mi navegador y ElastiCube Manager abierto en mi escritorio.
Fui directamente a "Abrir archivo" en ElastiCube.
No, aparentemente ese no es el camino a mis datos.
Apareció archivos locales pero no me permitió abrir mis archivos de valores separados por comas (CSV).
A continuación, hice clic en "Conectando a los datos" y eso me llevó a una guía que enumera los conectores, de los cuales hay muchos.
Allí aprendí que el conector CSV es uno de los varios que están preinstalados.
Un clic más en "Trabajar con datos" y había un mensaje que apuntaba a un botón "+" donde podía cargar mis datos CSV locales.
Llamaré a eso errores de tres clics y no errores serios, lo que significa que, si usted es un analista de negocios experimentado, explorar el sistema sin tutorial no es difícil.
Pero si no lo está, es probable que se pierda por completo rápidamente.
Aquí hay una curva de aprendizaje significativa, así que mira los tutoriales y toma notas.
Pero en resumen, haga clic en Agregar datos, seleccione sus fuentes de datos e ingrese sus credenciales de inicio de sesión según sea necesario para conectarse.
Todas las tablas disponibles se presentan en cada base de datos y luego selecciona las que desea utilizar.
Puede obtener una vista previa y combinar varias fuentes de datos antes de agregarlas a su esquema.
La creación de una unión se realiza arrastrando y soltando.
Se pueden combinar grandes conjuntos de datos en un solo cubo.
Después de eso, pude analizar los datos y crear paneles usando la interfaz web.
Todo eso suena fácil y lo es si ha trabajado con aplicaciones de BI antes, pero no tanto si esta es su primera incursión en el trabajo con datos.
Puede obtener datos de varias fuentes de datos, incluidos eBay, Facebook, QuickBooks y PayPal.
También se integra con plataformas de almacenamiento en la nube como Box.
Además, puede incorporar datos de plataformas de base de datos como servicio (DBaaS) como Google BigQuery.
Una vez que se cargaron los datos, seguí el mensaje hasta el comando Compilar, donde pude configurar y compilar un ElastiCube.
Allí se me presentaron dos opciones: Crear cambios de esquema y Crear ElastiCube completo.
Una vez más, los principiantes y los usuarios no profesionales pueden quedarse estancados y confundidos.
Elegí la primera opción y el sistema tardó unos cuatro minutos en completar el proceso de creación e importación.
Entonces estaba listo para diseñar un tablero y ejecutar cualquier cantidad de análisis ad hoc.
Ahora también tenía un archivo ElastiCube en mi escritorio.
El proceso de descubrimiento
Haga clic en "Panel de control" en ElastiCube Manager y será trasladado automáticamente a la interfaz web de Sisense en su navegador.
Alternativamente, en una fecha posterior, no tuve necesidad de abrir ElastiCube Manager primero.
Simplemente fui a la interfaz web para usar los datos que ya estaban en ElastiCube.
Una vez encendido, se me pidió que seleccionara un conjunto de datos (de los que ya están en ElastiCube), también conocido como Cube.
También podría darle un nombre al nuevo panel antes de hacer clic en Crear.
Bajo el subtítulo "Widget" en la página siguiente, me pidió que seleccionara datos nuevamente.
Pero esta vez no significó para mí elegir un conjunto de datos completo como ya lo había hecho en la página anterior.
Más bien, significó para mí elegir campos de las tablas en los conjuntos de datos seleccionados.
Si selecciona campos de diferentes tablas a las que aún no se ha unido, aparecerá un mensaje de error, otro punto más en el proceso en el que los usuarios comerciales pueden tropezar.
Hay un comando "Intentar de nuevo", pero eso no hace nada si las tablas no están unidas.
Volví a ElastiCube y me uní a las mesas allí.
De mi cubo, elegí los campos "marca" y "dispositivo" y luego una visualización: mapa de árbol.
Hice clic en el botón "Crear", escribí un título en la barra de título, agregué un par de filtros y listo: tenía una visualización interactiva para explorar.
Si es un usuario habitual de Tableau Desktop (Visite la tienda en Tableau), entonces pensará que este proceso es genial y muy eficiente.
Si es más un usuario del tipo "Dime como es" de IBM Watson Analytics, le tomará un tiempo comprender lo suficiente sobre esta aplicación para apreciarla realmente.
Visualizaciones de datos
A diferencia de otras aplicaciones de BI de autoservicio, el valor de las visualizaciones en Sisense no está en la cantidad de diseños y formatos entre los que puede elegir, sino en la profundidad de los conocimientos que exponen.
En resumen, los widgets multidimensionales representan visualizaciones interactivas de "exploración a cualquier lugar" que brindan una gran cantidad de información con solo desplazar el mouse sobre ellos o hacer clic en diferentes secciones.
Sisense también permite a los usuarios reposicionar y cambiar el tamaño de las visualizaciones en los paneles antes de compartirlas para que sean más fáciles de leer en los modos de correo electrónico o alimentación, lo que lo hace ideal para ver en múltiples dispositivos.
Sin embargo, diría que la profundidad disponible de su visualización podría ser el diferenciador más significativo para Sisense.
Esto significa que un analista o un usuario no especializado podría descubrir fácilmente más de lo que esperaban originalmente de cualquier análisis dado, sin ningún esfuerzo adicional.
Pero para que este beneficio se materialice por completo en una organización con datos democratizados, Sisense primero debe facilitar que los usuarios legos lleguen a este punto.
Contras
Quizás un poco complejo para una herramienta de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio.
El proceso de análisis necesita trabajo.
Las características del lenguaje natural tienen limitaciones.
La línea de fondo
Sisense atraerá fácilmente a los usuarios experimentados de BI con sus funciones integrales, pero puede frustrar a los usuarios novatos.
Sisense es una empresa que está cobrando un nuevo impulso en el espacio de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio.
En septiembre de 2018, la compañía anunció una nueva inversión de $ 80 millones de la firma de capital de riesgo (VC) con sede en Nueva York Insight Venture Partners.
Si está familiarizado con las herramientas de BI, probablemente quedará impresionado con Sisense (cuyo precio solo se realiza mediante cotizaciones personalizadas).
Es un producto atractivo con una potencia sustancial.
Aún así, Sisense carece del reconocimiento de marca de otros pesos pesados ??de BI como IBM Watson Analytics y Microsoft Power BI.
Pero con su interfaz de usuario intuitiva (UI) y la gran profundidad de sus capacidades de visualización de datos, Sisense merece una seria consideración.
Reseñas honestas y objetivas
Daxdi.com es una autoridad líder en tecnología, que ofrece revisiones independientes basadas en laboratorios de los últimos productos y servicios.
Nuestro análisis experto de la industria y nuestras soluciones prácticas lo ayudan a tomar mejores decisiones de compra y aprovechar más la tecnología.
Si bien su interfaz de usuario y sus comandos no son tan familiares como los de Microsoft Power BI, es una seria amenaza para Tableau Desktop dadas sus funcionalidades de primer nivel, como el procesamiento en chip en lugar de en memoria, y los comandos y consultas en lenguaje natural que puede utilizar dentro de aplicaciones de terceros como Microsoft Skype y Slack.
En serio, puedes hacer una pregunta en Skype y Sisense te responderá en Skype.
Eso es suficiente para que incluso IBM Watson Analytics se sienta y se dé cuenta.
Todavía no se preocupe, Watson, ya que no todo en Sisense es compatible con el lenguaje natural, lo cual es parte de la razón por la que no es una de las opciones de nuestros editores.
En el lado negativo, Sisense todavía es un poco torpe para estar listo para el horario de máxima audiencia en una organización totalmente democratizada por los datos donde desea que las personas usen los datos en sus decisiones laborales, independientemente de su nivel de habilidad en ciencia de datos o estadísticas.
Ya sabes, como todos en una organización determinada pueden usar Microsoft Word ($ 128.00 en Amazon) sin tener que saber cómo escribir código o incluso cómo se escribe correctamente.
Es cierto que poder acceder a los análisis de Sisense con solo hacer aparecer una consulta en lenguaje natural en una aplicación de terceros contribuye en gran medida a que la plataforma sea universalmente útil.
Sin embargo, el resto de la interfaz de usuario de la plataforma sigue siendo necesaria y simplemente no coincide con el nivel de facilidad de uso necesario para satisfacer a los usuarios que no conocen los datos.
Aún así, la compañía está trabajando en esta debilidad y hace un trabajo digno de crédito al brindar capacitación y aprendizaje en línea con una sección de soporte bien organizada y un blog bien mantenido.
Aun así, esta es una aplicación excelente (me atrevo a decir, rudo) que los analistas de negocios promedio y altamente calificados seguramente apreciarán.
Elimina la mayor parte de la carga del personal calificado, sin tener que comprar herramientas adicionales.
Es una herramienta de pila completa, por lo que hay menos dependencia de TI o recursos altamente calificados.
Sisense también funciona bien con otros análisis y aplicaciones, lo que explica por qué la empresa obtiene la mitad de sus ingresos del uso integrado en otros productos.
Sisense aún tiene que alcanzar una masa crítica en el mercado, pero es probable que logre ese hito pronto.
Mientras tanto, la empresa no dice nada sobre los precios, por lo que debe pedirles una cotización.
Eso también es un inconveniente, considerando que sigue promocionando un bajo costo total de propiedad (TCO).
Es difícil calcular esa afirmación sin conocer primero el precio.
Empezando
Piense en Sisense como que consta de dos partes: existe la interfaz web intuitiva y luego está ElastiCube, la base de datos analítica patentada de Sisense.
ElastiCube debe descargarse y ejecutarse localmente, algo que no tuve que hacer con otros jugadores.
Después de la descarga, fui al menú Inicio de Windows y abrí Sisense ElastiCube Manager.
Si desea hacer el tutorial primero con datos de muestra que ya están en el sistema, seleccione Archivo> Nuevo archivo ElastiCube y nombre el archivo "tutorial", "prueba", "jugar" o algo que luego signifique que esto no es No es el archivo que necesita para cualquier otra cosa.
Luego, siga las instrucciones para sumergir el dedo del pie antes de sumergirse en el extremo profundo de la piscina.
Habiendo familiarizado lo suficiente con la ciencia de datos, salté directamente a lo más profundo.
Vi los tutoriales más tarde, y están bien hechos y son fáciles de seguir.
Es más inteligente verlos primero, ya que la interfaz de usuario no es tan intuitiva como debería ser y es algo decepcionante después de toda la bondad del lenguaje natural.
De todos modos, ahí estaba yo con Sisense abierto en mi navegador y ElastiCube Manager abierto en mi escritorio.
Fui directamente a "Abrir archivo" en ElastiCube.
No, aparentemente ese no es el camino a mis datos.
Apareció archivos locales pero no me permitió abrir mis archivos de valores separados por comas (CSV).
A continuación, hice clic en "Conectando a los datos" y eso me llevó a una guía que enumera los conectores, de los cuales hay muchos.
Allí aprendí que el conector CSV es uno de los varios que están preinstalados.
Un clic más en "Trabajar con datos" y había un mensaje que apuntaba a un botón "+" donde podía cargar mis datos CSV locales.
Llamaré a eso errores de tres clics y no errores serios, lo que significa que, si usted es un analista de negocios experimentado, explorar el sistema sin tutorial no es difícil.
Pero si no lo está, es probable que se pierda por completo rápidamente.
Aquí hay una curva de aprendizaje significativa, así que mira los tutoriales y toma notas.
Pero en resumen, haga clic en Agregar datos, seleccione sus fuentes de datos e ingrese sus credenciales de inicio de sesión según sea necesario para conectarse.
Todas las tablas disponibles se presentan en cada base de datos y luego selecciona las que desea utilizar.
Puede obtener una vista previa y combinar varias fuentes de datos antes de agregarlas a su esquema.
La creación de una unión se realiza arrastrando y soltando.
Se pueden combinar grandes conjuntos de datos en un solo cubo.
Después de eso, pude analizar los datos y crear paneles usando la interfaz web.
Todo eso suena fácil y lo es si ha trabajado con aplicaciones de BI antes, pero no tanto si esta es su primera incursión en el trabajo con datos.
Puede obtener datos de varias fuentes de datos, incluidos eBay, Facebook, QuickBooks y PayPal.
También se integra con plataformas de almacenamiento en la nube como Box.
Además, puede incorporar datos de plataformas de base de datos como servicio (DBaaS) como Google BigQuery.
Una vez que se cargaron los datos, seguí el mensaje hasta el comando Compilar, donde pude configurar y compilar un ElastiCube.
Allí se me presentaron dos opciones: Crear cambios de esquema y Crear ElastiCube completo.
Una vez más, los principiantes y los usuarios no profesionales pueden quedarse estancados y confundidos.
Elegí la primera opción y el sistema tardó unos cuatro minutos en completar el proceso de creación e importación.
Entonces estaba listo para diseñar un tablero y ejecutar cualquier cantidad de análisis ad hoc.
Ahora también tenía un archivo ElastiCube en mi escritorio.
El proceso de descubrimiento
Haga clic en "Panel de control" en ElastiCube Manager y será trasladado automáticamente a la interfaz web de Sisense en su navegador.
Alternativamente, en una fecha posterior, no tuve necesidad de abrir ElastiCube Manager primero.
Simplemente fui a la interfaz web para usar los datos que ya estaban en ElastiCube.
Una vez encendido, se me pidió que seleccionara un conjunto de datos (de los que ya están en ElastiCube), también conocido como Cube.
También podría darle un nombre al nuevo panel antes de hacer clic en Crear.
Bajo el subtítulo "Widget" en la página siguiente, me pidió que seleccionara datos nuevamente.
Pero esta vez no significó para mí elegir un conjunto de datos completo como ya lo había hecho en la página anterior.
Más bien, significó para mí elegir campos de las tablas en los conjuntos de datos seleccionados.
Si selecciona campos de diferentes tablas a las que aún no se ha unido, aparecerá un mensaje de error, otro punto más en el proceso en el que los usuarios comerciales pueden tropezar.
Hay un comando "Intentar de nuevo", pero eso no hace nada si las tablas no están unidas.
Volví a ElastiCube y me uní a las mesas allí.
De mi cubo, elegí los campos "marca" y "dispositivo" y luego una visualización: mapa de árbol.
Hice clic en el botón "Crear", escribí un título en la barra de título, agregué un par de filtros y listo: tenía una visualización interactiva para explorar.
Si es un usuario habitual de Tableau Desktop (Visite la tienda en Tableau), entonces pensará que este proceso es genial y muy eficiente.
Si es más un usuario del tipo "Dime como es" de IBM Watson Analytics, le tomará un tiempo comprender lo suficiente sobre esta aplicación para apreciarla realmente.
Visualizaciones de datos
A diferencia de otras aplicaciones de BI de autoservicio, el valor de las visualizaciones en Sisense no está en la cantidad de diseños y formatos entre los que puede elegir, sino en la profundidad de los conocimientos que exponen.
En resumen, los widgets multidimensionales representan visualizaciones interactivas de "exploración a cualquier lugar" que brindan una gran cantidad de información con solo desplazar el mouse sobre ellos o hacer clic en diferentes secciones.
Sisense también permite a los usuarios reposicionar y cambiar el tamaño de las visualizaciones en los paneles antes de compartirlas para que sean más fáciles de leer en los modos de correo electrónico o alimentación, lo que lo hace ideal para ver en múltiples dispositivos.
Sin embargo, diría que la profundidad disponible de su visualización podría ser el diferenciador más significativo para Sisense.
Esto significa que un analista o un usuario no especializado podría descubrir fácilmente más de lo que esperaban originalmente de cualquier análisis dado, sin ningún esfuerzo adicional.
Pero para que este beneficio se materialice por completo en una organización con datos democratizados, Sisense primero debe facilitar que los usuarios legos lleguen a este punto.
Contras
Quizás un poco complejo para una herramienta de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio.
El proceso de análisis necesita trabajo.
Las características del lenguaje natural tienen limitaciones.
La línea de fondo
Sisense atraerá fácilmente a los usuarios experimentados de BI con sus funciones integrales, pero puede frustrar a los usuarios novatos.
