Analytics shop Le nouvel outil de Sisu automatise la visualisation des résultats de recherche

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La boutique d’analyse de données Sisu a dévoilé aujourd’hui un outil Smart Waterfall Charts qui visualise automatiquement les résultats de recherche pour les utilisateurs de sa plate-forme.

La plate-forme Sisu analyse les schémas, les types de données, la cardinalité et d’autres attributs associés des ensembles de données, quel que soit leur emplacement physique. Il transforme ensuite automatiquement les informations en un index qui peut être interrogé en langage naturel. Le défi était qu’avant, quelqu’un avait encore besoin de masser manuellement les résultats de ces requêtes pour les visualiser pour les utilisateurs via un tableau de bord.

L’outil Smart Waterfall Charts automatise désormais la visualisation des requêtes lancées via son moteur de recherche, a déclaré Peter Bailis, PDG de Sisu. Auparavant, les analystes auraient passé des heures à créer des visualisations des résultats des requêtes de données, a-t-il noté. «C’est le dernier kilomètre du processus», a-t-il déclaré.

Cette approche permet de visualiser des requêtes de quantités massives de données via un moteur de recherche qui utilise l’analyse de mots-clés et d’autres techniques de science des données, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et une analyse statistique pour mettre en évidence les attributs et les relations, a déclaré Bailis.

Sisu n’est pas la première plate-forme à utiliser des moteurs de recherche pour interroger des données, mais Bailis a déclaré qu’il était uniquement capable d’analyser des quantités massives de types variés de données à grande échelle en raison de la façon dont il indexe les données. Plutôt que d’exiger que toutes les données soient déplacées dans un lac de données ou un entrepôt unique, Bailis a déclaré qu’il était souvent plus pratique d’indexer les données où qu’elles se trouvent plutôt que de se donner la peine et les frais de les déplacer.

Les analystes commerciaux peuvent également désormais, par exemple, non seulement découvrir plus facilement ce qui se passe, mais également discerner pourquoi cela se produit, car la plate-forme met automatiquement en évidence les modifications récentes apportées aux ensembles de données connexes en temps réel, a noté Bailis. C’est essentiel, car les analystes ne sont pas toujours suffisamment proches de l’entreprise pour savoir quelles requêtes doivent être lancées sur des ensembles de données qui, à première vue, peuvent ne pas sembler liés.

Une mise à jour des feuilles de calcul

Les outils d’analyse des données ne manquent bien sûr pas. Le problème a toujours été la capacité à faire apparaître des informations exploitables par rapport à un rapport qui identifie les tendances bien après qu’il soit trop tard pour avoir un impact sur le résultat. En l’absence d’analyses immédiatement pertinentes, les chefs d’entreprise continueront simplement à s’appuyer sur l’instinct par rapport aux faits réels.

Les fournisseurs d’applications d’analyse tentent de convaincre les entreprises de renoncer à se fier aux feuilles de calcul pour analyser les données depuis près de deux décennies maintenant, avec un succès limité. Cependant, alors que les applications d’analyse commencent à tirer parti des algorithmes d’apprentissage automatique et d’autres formes de capacités d’analyse statistique, les informations dérivées de quantités massives qui peuvent être mises en évidence dans une plate-forme d’analyse moderne ne peuvent pas être mises en évidence ou ne peuvent pas être facilement répliquées dans une application de feuille de calcul..

Pire encore, la précision de l’application de feuille de calcul n’est généralement pas vérifiée et si la personne qui a créé l’application quitte l’entreprise, il n’y a souvent pas de documentation disponible décrivant le fonctionnement de cette application, et encore moins suffisante pour passer un audit de conformité.

Ce n’est plus qu’une question de temps avant que les entreprises qui utilisent des applications d’analyse avancées prennent de meilleures décisions commerciales plus rapidement. En revanche, les entreprises qui reposent principalement sur un mélange d’instinct instinctif et de données de feuille de calcul difficiles à visualiser ou à comprendre se trouveront encore plus à la traîne.

Nous ne savons pas encore quelles plates-formes d’analyse prévaudront en fin de compte dans cet espace encombré. De nombreuses unités métier utilisent aujourd’hui plusieurs applications d’analyse avec peu ou pas de support de la part des équipes centrales. Cependant, à plus long terme, les entreprises finiront par standardiser sur quelques plates-formes d’analyse, ne serait-ce que pour réduire les coûts de licence.

VentureBeat

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