更好的见解,更好的结果

利用数据平台做出更好的决策.

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体验平台的好处

十大老品牌排名_十大赌的app排行榜- App Store-排行榜网体验数据的方式和以前不一样了. 一个有效的 仪表盘是伟大的,但美人平台打开了一个世界 可能性. 通过转变洞察力,从你的数据中获得更多价值 为你的用户提供强大的数据驱动体验.

现代BI & 分析

为更深入的分析创建动态仪表板. 给团队 获得可靠的数据,支持更好的报告.

集成的见解

美人平台与您现有的BI设置一起工作. 统一 让你的团队更高效、更有数据依据 决定.

数据驱动的工作流

节省时间和金钱,把您的数据工作在您的 业务. 美人的平台足够灵活,足以刺激 工作流.

自定义应用程序

在创建时提供用户需要的专用工具 人们喜欢的数据驱动体验.

美人架构

用于集成工作流的现代api

适应您业务的独特需求. 简化 工作流和交付数据使用 api, sdk、基于规则的主动预警、定期报告, 嵌入式分析,更多的.

创造更好的产品并通过数据盈利

为客户提供他们需要增加的有价值的数据 收入流和降低成本. 使用git工作流和 版本历史便于大规模协作.

跨数据的安全治理

提供统一和准确的数据视图,以保持您的 团队同步. 利用数据开发数据驱动的体验 使用lookml (SQL的一种进化的抽象)编写代码.

实现数据技术栈的现代化

集中数据,提供有影响力的见解 准确地以一种能够适应不断变化的需求的方式. 使用统一的受治理数据增强遗留BI系统 团队.

授权给用户、部门或客户

提供大规模的自助数据体验,包括 行级探索, 交互式可视化、数据编目、数据发现等.

安心:安全的、面向未来的建筑

使用多云主机和一个 数据库内的架构 符合SOC 2 Type 2, GDPR, HIPAA,更多的. 规模与 企业级 加密、管理、用户权限和内容 管理.

比较商业智能工具

比较顶级的商业智能工具和功能,看看为什么 美人脱颖而出.

体系结构

一个现代的、基于web的十大老品牌排名_十大赌的app排行榜- App Store-排行榜网,旨在与您的 业务需求.

美人 其他工具
灵活,多云平台可伸缩 轻松满足数据量和查询量 帮助您的数据策略面向未来 传统的商业智能 项目
这是为遗留数据库设计的 需要专门的设置,维护和限制 当数据量增长时进行扩展
当一个问题被提出时,美人会写一个查询 直接到您的底层数据库的最新 可用的数据. 基于浏览器的经验可以 消除了软件安装和 维护-优化桌面,平板电脑 & 移动 基于提取的自助服务工具
数据提取或立方体一般需要, 数据可能过时. 桌面软件 需求可以创建额外的管理 它的开销
建立美人的语义模型来支持 协作:它是版本控制的 允许您定义一个维度或测量一次 标准化指标,可以减少需求 手动更新指标 数据可视化软件
业务逻辑一般通过管理实现 由分析人员手工编写的SQL,这可能会限制 重用和可审核性
美人利用了云本地ML功能,例如 如谷歌BQML或亚马逊Sagemaker 重新定位或移动您的数据,而给予 客户和用户模拟透明性和控制 自动化机器学习十大老品牌排名_十大赌的app排行榜- App Store-排行榜网
算法通常是隐藏的 客户和用户无法访问

定制 & 集成

一流的集成可以让您将数据投入工作 为你.

美人 其他工具
支持健壮的api、sdk和开发工具 嵌入分析和创造新的机会 数据的经验 数据可视化软件
建立图表的注意力会减少 定制、集成和工作流选项
丰富的开发框架允许您构建 创新产品和数据变现 自动化机器学习产品
一般有有限的开发工具来 将分析嵌入工作流程或创建新的 数据的经验

工作流 & 报告

一致的、实时的指标可以加快实现价值的时间 你的数据.

美人 其他工具
数据团队创造个性化的数据体验 用户可以在仪表板、业务上获得洞见 应用程序、Slack等等 传统的商业智能
数据团队可能专注于构建特别/ 重复的报告和仪表板而不是 战略行动
集中式建模层可以创建受信任的 用户交互的环境 不需要数据提取或SQL知识 自动化机器学习产品
基本的商业智能功能 围绕数据可视化和探索
动态仪表板允许您探索底层 数据为新的问题和帮助提供 改进决策制定的透明度 基于提取的自助服务工具
数据团队可能会花费数小时准备数据 用于分析和更新数据提取和多维数据集

易用性

控制用户体验.

美人 其他工具
分析可以嵌入或集成在内部 工作流,为用户提供按需访问 相关的见解 传统的商业智能
数据在内部通常不可用 日常工作流程和协作工具 可以强迫用户打开分析工具查看吗 报告或指示板
通用语义模型可以支持复杂数据 为最终用户简化了一个策划 目录、预定义的业务指标和 查询时的内置转换 基于提取的自助服务工具
业务逻辑通常存在于本地 提取文件,这可以增加IT开销和 同步错误的风险

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