차세대 빅 분석 플랫폼인가요?

방대한 기업 데이터 세트에서 즉시 실질적인 인사이트를 도출하고 싶으신가요? 그렇다면 Sigma Computing이 최적의 선택입니다!

Sigma Computing은 클라우드 기반의 실시간 분석 앱으로, 데이터 분석 환경에 혁신을 가져오고 있습니다. 온라인 도구에 데이터를 연결하고, 사전 제작된 템플릿을 선택하여 단 몇 분 만에 멋진 데이터 모델링, 데이터 대시보드, 데이터 시각화 및 빅데이터 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 놀랍게도, 단 한 줄의 코드도 작성할 필요가 없습니다.

흥미롭게 들리시나요? Sigma Computing에 대한 이 심층적인 리뷰를 계속 읽어보시면, Sigma Computing이 무엇인지, 주요 기능, 서비스 제공 산업, 사용 사례, 그리고 경쟁 업체들과의 비교를 상세히 파악하여 클라우드 분석 서비스 구독에 대한 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있을 것입니다.

시그마 컴퓨팅이란 무엇인가?

Sigma Computing은 온라인 데이터 분석, 시각화, 데이터 협업, 그리고 비즈니스 인텔리전스(BI)를 위한 최첨단 클라우드 분석 플랫폼입니다. 엑셀이나 구글 스프레드시트 사용 경험이 있다면, Sigma Computing은 사용자 친화적인 스프레드시트 인터페이스를 통해 쉽게 이용할 수 있습니다.

이 노코드 클라우드 분석 도구를 사용하면, Snowflake, Databricks, Google Big Query, PostgreSQL, 모든 CSV 데이터베이스 및 다른 CDW(클라우드 데이터 웨어하우스)와 같은 데이터 소스에서 데이터를 쉽게 분석할 수 있습니다. 템플릿이나 사용자 정의 워크플로우를 활용하여 빠른 데이터 인사이트를 생성할 수 있습니다.

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클라우드 네이티브 분석 플랫폼으로서의 Sigma Computing의 역할

클라우드 네이티브 데이터 분석 및 BI 도구인 Sigma Computing은 데이터 분석 프로젝트를 더 쉽고 비용 효율적으로 만들어 줍니다. 중소기업 소유자로서 데이터 과학 팀이 없더라도 Sigma Computing을 통해 대기업이 수백만 달러를 투자하여 얻는 것과 동일한 수준의 결과를 만들어낼 수 있습니다.

더불어, Excel, Google Sheets, Looker와 같은 기존 데이터 분석 도구는 복잡하고 수동적인 접근 방식을 필요로 합니다. 클라우드 데이터 분석에는 적합하지 않으며, 온프레미스 또는 로컬 데이터베이스를 유지해야 하는 번거로움이 있습니다.

Sigma Computing은 데이터 분석, 보고서 생성, 공유에 플러그 앤 플레이 및 드래그 앤 드롭 방식의 접근을 제공합니다. 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하는 다양한 데이터 분석 템플릿을 제공합니다.

시그마 컴퓨팅의 이점

기존 데이터 분석 도구를 사용하는 경쟁 제품과 비교했을 때, 클라우드 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 Sigma를 사용할 때 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

• 가장 사용하기 쉬운 클라우드 데이터 분석 플랫폼 중 하나입니다.
• 비즈니스 소유자나 관리자는 대규모 데이터베이스에서 직접 실질적인 통찰력을 분석, 시각화 및 추출할 수 있습니다.
• Sigma를 사용하면 비즈니스 데이터 세트의 가장 미세한 세부 사항까지 심층적으로 탐색할 수 있습니다.
• 일반 대중, 투자자 및 주주가 이해하기 쉬운 고수준의 데이터 시각화 자료를 생성할 수 있습니다.
• Excel과 유사한 스프레드시트 기반의 친숙한 인터페이스에서 작업할 수 있습니다. 따라서 새로운 도구를 배우는 데 시간과 자원을 낭비할 필요가 없습니다. 직원들에게도 마찬가지입니다. 새로운 도구를 교육하는 데 비용을 투자할 필요가 없습니다. Excel 및 Google Sheets 사용 경험이 있다면, Sigma의 사용자 인터페이스에 바로 적응할 수 있습니다.
• 데이터 분석 프로젝트에서 결과를 얻을 시간이 부족하다면, Sigma가 최고의 BI 앱이 될 것입니다.
• 공동 데이터 분석을 위해 Sigma 통합 문서를 내부 및 외부 협력자와 공유할 수 있습니다.
• 민감한 고객 및 금융 데이터를 보호하기 위한 강력한 데이터 보안 및 암호화 프로토콜이 제공됩니다.
• Sigma를 사용하여 직원 및 계약자를 위한 맞춤형 데이터 거버넌스 정책을 설정할 수 있습니다.

이제 Sigma Computing의 주요 기능들을 자세히 살펴보겠습니다.

시그마 컴퓨팅의 주요 기능

클라우드 데이터 분석 시장에서 큰 주목을 받고 있는 Sigma의 기능들은 다음과 같습니다.

#1. 데이터 커넥터

Sigma는 다양한 데이터 커넥터를 제공하여 모든 최신 CDW에서 데이터베이스를 가져와 즉시 데이터를 분석할 수 있게 해줍니다. 반면에, 기존 데이터 분석 도구로는 동일한 작업을 수행하는 데 며칠이 걸릴 수도 있습니다.

현재(글을 쓰는 시점) Sigma는 다음 CDW를 지원합니다:

• Snowflake
• Amazon Redshift
• Google BigQuery
• PostgreSQL
• Databricks
• AlloyDB

또한, 다음 클라우드 플랫폼 중 하나에서 호스팅되는 데이터베이스를 Sigma로 가져올 수도 있습니다.

데이터베이스와 통신하기 위해 데이터 커넥터는 연결 문자열을 요구합니다. 이 문자열에는 서버 주소, 사용자 ID, 비밀번호, 데이터베이스 구성, 보안 정책과 같은 정보가 포함됩니다.

Sigma는 데이터 소스 연결의 새로 고침 및 닫기를 자동으로 관리합니다. 따라서 현재 데이터베이스 쿼리 작업을 닫을 때 새로운 연결을 설정하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다.

#2. 데이터 모델링

Sigma의 데이터 모델링 기능을 사용하면, 사용자 고유의 비즈니스 로직에 맞춰 사용자 정의 보고서와 대시보드를 만들 수 있습니다. Sigma UI의 데이터 세트 기능을 사용하면 다음과 같은 사용자 정의 데이터 모델을 만들 수 있습니다.

• 계산 생성
• 테이블 조인
• 데이터 세트에서 JSON 추출
• 데이터 세트 필터링
  • 기준 날짜 필터
  • 텍스트 필터
• 링크 테이블
• 승인됨, 사용 중단됨, 경고 등과 같은 배지 추가

나중에 사용할 수 있도록, 새로 생성된 데이터 모델을 템플릿으로 저장할 수 있습니다. 또한 수식 입력줄에서 측정값을 참조하거나 열에서 측정값을 끌어다 놓아, 쉽게 이러한 데이터 모델 템플릿을 맞춤화할 수 있습니다.

구체화 기능을 사용하면 데이터 세트의 변경 사항을 데이터 웨어하우스에 테이블로 저장할 수 있습니다.

#3. 내장된 통합 문서 및 분석

통합 문서 임베드를 사용하면, 다양한 모바일 앱, 웹 앱 및 웹사이트에 통합 문서 및 데이터 요소를 표시할 수 있습니다. 이는 내부 또는 외부 자산이 될 수 있습니다. 임베드된 데이터는 항상 최신 상태로 유지되며, 데이터 웨어하우스의 변경 사항과 동기화됩니다.

임베드 분석은 통합 문서, 단일 데이터 세트 페이지 및 단일 요소 수준에서 작동합니다.

조직 관리자라면 필요에 따라 세 가지 임베드 유형 중에서 선택할 수 있습니다. Sigma 임베드는 공개, 비공개, 사용자 지원 임베드 세 가지를 허용합니다.

#4. 데이터 시각화

Sigma의 CDW 데이터베이스에 시각적인 맥락을 추가하려면, 단 네 번의 클릭만으로 다양한 시각화 요소를 사용할 수 있습니다. 테이블, 피벗 테이블, 연결된 입력 테이블을 사용하여 빠른 시각적 맥락을 만들 수 있습니다. 더 많은 시각적 자료를 보려면 시각화 메뉴에 액세스할 수도 있습니다.

막대 차트, KPI 차트, 산점도 차트, 원형/도넛 차트, 게이지 차트, 지리 지도 등 14가지의 다양한 데이터 시각화 객체를 제공합니다.

사용자 정의 구성 기능을 사용하면, 속성 및 서식 메뉴를 사용하여 이러한 객체를 더욱 개인화할 수 있습니다.

요소 속성 메뉴는 축 범주, 도구 설명, 색상, 측정값, 데이터 집계, 차트 방향과 같은 항목을 제어합니다.

반면에, 요소 서식은 축, 배경, 데이터 레이블, 데이터 참조, 추세선, 범례 등을 쉽게 편집할 수 있게 해줍니다.

#5. 시그마 AI

Sigma AI는 자연어 기반 데이터 분석을 위한 생성형 사전 훈련 트랜스포머입니다. 데이터 모델이나 시각화를 직접 만드는 대신, Sigma AI 도구에 자연스러운 영어로 요구 사항을 설명하면 이를 생성할 수 있습니다.

이 데이터 분석 AI를 사용하면 몇 초 안에 데이터 테이블을 분류, 자동 완성, 정리 및 추출할 수 있습니다. 또한 Sigma AI를 최대한 활용하는 방법을 배우는 데 도움이 되는 AI 챗봇도 제공됩니다.

#6. 입력 테이블

동적 Sigma 통합 문서에 구조화된 데이터를 입력하려면 입력 테이블을 사용할 수 있습니다. 따라서 데이터 분석 프로젝트에 새로운 데이터 포인트를 도입할 수 있습니다. 또한 빠른 가정 분석, 프로토타입 생성, 고급 모델링, 예측 등을 위해 기존 Databricks 및 Snowflake 데이터를 보강할 수 있습니다.

입력 테이블은 피벗 테이블, 시각화 객체, 테이블과 같은 데이터 요소의 소스가 될 수 있습니다. 또는 데이터 통합을 위한 조회 및 조인이 포함된 입력 테이블을 사용할 수 있습니다.

#7. 온라인 협업

Sigma Computing을 사용하면, 더 이상 데이터 분석 통합 문서의 내용을 복사하여 이메일에 붙여 넣을 필요가 없습니다. 통합 문서 편집, 데이터 패턴 탐색, 내용 공유를 위해 승인된 협업자들과 간편하게 통합 문서를 공유할 수 있습니다.

협업 기능에는 다음이 포함됩니다:

• 요소 스크린샷을 캡처하고 주석 추가
• 이미지 주석을 요소 설명으로 저장
• 협력자와 함께 실시간으로 통합 문서 편집
• 폴더 공유
• 통합 문서에 댓글 달기

#8. 보안 및 거버넌스

Sigma는 전송 중인 데이터를 캐시, 추출 또는 저장하지 않습니다. 데이터는 데이터 웨어하우스 밖으로 이동하지 않습니다. 또한 Sigma에서 수행되는 모든 작업은 SSL 프로토콜로 암호화됩니다.

다양한 직원 또는 계약자에게 동일한 통합 문서에 대해 서로 다른 보기를 제공하는 역할 기반 액세스 정책이 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 소유자는 성과 대시보드를 생성하는 가장 작은 데이터 세트 계층 구조까지 드릴다운할 수 있습니다. 반면에, 영업 담당자는 판매 실적 수치를 포함하는 최상위 대시보드만 볼 수 있으며, 판매 수치가 어디에서 나오는지 알지 못합니다.

Sigma는 SAS70, GDPR, HIPAA, AWS Private Link, CCPA, Privacy Shield, CSA, SOC 1 Type II, SOC 2 Type II 및 SOC 3과 같은 데이터 규정 준수 프로토콜을 지원합니다.

다양한 산업 분야를 위한 Sigma Computing

이 강력한 클라우드 기반 데이터 분석 도구는 모든 비즈니스 및 산업 분야에 적합합니다. 그러나 Sigma Computing을 사용하는 인기 있는 분야는 다음과 같습니다.

• 마케팅 분석
  • 이탈률, 고객 확보 비용, 페이지에 머문 평균 시간 등의 지표를 사용하여 고객 접점 성과를 분석합니다.
  • ROI별 데이터 분석을 통해 마케팅 캠페인 타겟팅 및 비용 최적화
  • 트래픽, 검색량 등을 기준으로 브랜드 참여를 추적합니다.
• 영업
  • 정확하고 빠른 수익 계획 수행
  • 고객 이탈 위협에 신속하게 대처
  • 업셀링 기회에 대한 통찰력 확보
  • 영업 담당자를 위한 커미션 대시보드 생성
• 소매 및 CPG
  • 실시간으로 재고 상태를 분석하고, 특가 판매 이벤트 및 계절별 재고를 예측합니다.
  • 다양한 고객 접점 데이터를 저장하는 데이터 웨어하우스와 Sigma를 연결하여 고객 구매 여정을 파악합니다.
• 금융 서비스
  • 노출당 모델 포트폴리오 위험
  • Snowflake의 평가팀을 위해 회사 재무 성과 데이터에 대한 통제된 액세스 생성
  • 고객이 이해하기 쉬운 대시보드 제작
  • 위험 분석, 투자 분석, 트레이더 분석
• 의료
  • 의료 서비스 제공자는 건강 보험 비용의 손실을 최소화할 수 있습니다.
  • 정확하게 청구를 모니터링하고 처리하여 사기를 방지합니다.
  • 연구 기관을 위한 효율적이고 쉬운 임상 데이터 관리(CDM)

이제 Sigma Computing의 사용 사례를 살펴보겠습니다.

Sigma Computing 활용 사례

수익 계획

모든 비즈니스에서 Sigma의 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 수익 계획입니다. 여기에는 분기별 판매 및 수익에 대한 아이디어를 제공하는 심층적인 판매 실적 분석 표가 포함될 수 있습니다.

여기에서 수익 목표를 계획하고 수익 예측을 생성할 수 있습니다. 이러한 두 지표 사이의 격차를 분석하여, 판매 촉진을 강화해야 하는지 여부에 대한 전략을 세울 수 있습니다.

마케팅 캠페인 성과 추적

이 Sigma 활용 사례는 세 가지 핵심 마케팅 캠페인 구성 요소에 중점을 둡니다. 이러한 구성 요소는 다음과 같습니다:

• 전환율 및 리드 생성을 모니터링하기 위한 첫 번째 터치 데이터 분석
• 사전 설정된 필터로 주요 지표를 탐색하여 마케팅 캠페인 분석
• 대시보드에서 고객, 판매, 리드, 전환, 연락처 및 추세를 정기적으로 모니터링

Snowflake 비용 모니터링

Sigma를 사용하면 Snowflake와 같은 CDW의 데이터베이스 유지 관리 비용을 모니터링할 수 있습니다. 통합 문서를 만들고 Snowflake 계정에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 그런 다음 통합 문서 계산 출력을 대시보드 객체에 연결하여 다음을 모니터링합니다:

• 크레딧 사용량
• 계약 및 저장 비용
• 총 사용량
• 월별 지출
• 사용 명세서

경쟁 업체와 Sigma Computing 비교

#1. Looker

Looker는 Google의 검색 엔진으로, 원시 비즈니스 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 찾을 수 있도록 돕습니다. 클라우드 상의 원시 데이터를 분석하고 시각화를 생성하는 데 도움을 줍니다.

하지만 Sigma를 사용하는 것이 Looker보다 더 쉽고 저렴합니다. Looker에서 실행 가능한 통찰력을 생성하려면 전문 LookML 개발자를 고용해야 합니다. 그러나 Sigma를 사용하면 템플릿과 Sigma AI를 사용하여 모든 것을 직접 수행할 수 있습니다.

Looker 데이터 모델은 Sigma에 비해 유지 관리 비용이 더 많이 듭니다.

#2. Domo

Domo는 프로 코드 및 로우 코드 방식을 통해 데이터 통찰력을 위한 사용자 지정 비즈니스 앱을 만들 수 있습니다. 또한 대기업을 위한 인기 있는 데이터 통합, 시각화, 거버넌스 및 보안 앱이기도 합니다.

Sigma와 Domo는 Domo의 추가 앱 생성 기능을 제외하고는 매우 유사합니다. 그러나 Sigma는 스프레드시트 형식을 사용하므로, Sigma의 사용자 인터페이스가 Domo보다 더 쉽습니다.

작성자의 메모

기능 및 사용자 인터페이스 측면에서, Sigma Computing은 중소기업 및 스타트업에 권장되는 클라우드 기반 데이터 분석 도구입니다.

스프레드시트 앱을 사용하는 방법에 익숙하다면, Sigma를 빠르게 시작할 수 있습니다. 데이터 분석 기능, 데이터 모델링 객체 및 시각화 요소도 스프레드시트 앱과 매우 유사합니다.

또한 몇 번의 클릭만으로 다양한 데이터 웨어하우스에서 데이터를 가져와 데이터를 조작하여 안전하게 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 Sigma는 안전한 역할 기반 통합 문서 공유 기능을 제공하여 데이터 분석 프로젝트 협업에 이상적인 도구입니다.

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