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En las 10 principales tendencias de datos y análisis de Gartner para 2021, la tendencia n. ° 9 dice: «Los paneles están siendo reemplazados por información automatizada, comunicativa, móvil y generada dinámicamente que se adapta a las necesidades de un usuario y se entrega a su punto de consumo». Sisense Fusion-Platform encarna esta idea y permite a cada usuario utilizar análisis de información utilizable que se pone a su disposición directamente donde pasa su tiempo.

Como analista, desarrollador o incluso líder de marketing o producto, es más importante que nunca proporcionar información personalizada a las partes interesadas adecuadas en el lugar correcto y en el momento adecuado. De esa manera, los usuarios pueden mirar más allá del ruido del tablero de instrumentos típico y obtener información crítica que realmente les importa. El lanzamiento de Sisense Q1 2021 se centra en proporcionar análisis personalizados para cada persona.

Personalización rápida y sin código con diseños Sisense

Simplifique la forma en que proporciona un aspecto analítico totalmente personalizado a cada uno de sus clientes y usuarios finales mediante el uso de nuevos temas de Sisense. Con nuestra nueva extensión de personalización sin código, puede crear y agrupar rápidamente personalizaciones de IU a un nivel granular creando un tema con un clic del mouse. Asigne sus temas a grupos de forma individual (también gestionable a través de API REST) ​​o actualice temas de forma dinámica en paneles y widgets integrados mediante iFrames, Embed SDK o Sisense.JS para obtener una solución de análisis integrada personalizada e integrada.

Transformación de datos avanzada con código personalizado

¿Su pila tecnológica contiene AWS y Sisense? Si es así, es tu día de suerte. Con nuestra última versión, puede aprovechar el código Python de Jupyter Notebooks para conectarse a servicios como Amazon SageMaker, Amazon Comprehend y Amazon Translate, y para transformar y ampliar datos en sus modelos ElastiCube. En Sisense, es fácil conectarse a estas fuentes de terceros y elegir qué secciones de código desea usar para la limpieza de datos, transformaciones avanzadas o aprendizaje automático en su conjunto de datos existente.

Tome las reseñas de Amazon, por ejemplo: digamos que desea ejecutar un análisis de sentimiento en sus datos de texto para comprender quién se sintió positivo, negativo o neutral con respecto a su marca. Al agregar poderosos fragmentos de código Python a sus cuadernos de Jupyter, puede analizar datos textuales de nuevas formas para determinar la actitud de cada revisor hacia su marca y, en última instancia, expandir su análisis a través del aprendizaje automático.

Continuamos fortaleciendo nuestra relación con AWS y estamos orgullosos de anunciar que se están introduciendo nuevas mejoras que mejoran el uso de la plataforma Sisense junto con el entorno de AWS. Sumérjase más en el código personalizado aquí.

Parámetros de conexión mejorados para modelos en vivo

Con parámetros de conexión mejorados para modelos en vivo, ahora puede usar un modelo de datos en vivo para varios clientes usando la misma estructura de esquema en su almacén de datos. Con esta nueva funcionalidad, ya no tiene que mantener muchos modelos en vivo, por lo que puede consolidarlos y actualizarlos fácilmente en un solo lugar.

Defina parámetros en Sisense para conectarse a su modelo en vivo y despídase de la molestia de replicar y mantener múltiples modelos de datos para sus clientes usando la misma estructura de esquema.

¡Prepárese para las posibilidades del análisis personalizado en 2021!

No olvide actualizar su implementación de Sisense a la última versión que incluye nuevas funciones, correcciones y otras mejoras. ¿Está listo para comenzar un análisis sólido y completo con nosotros este año?

Este es solo el comienzo de un año de análisis infundido con Sisense, y acabamos de arañar la superficie de las novedades aquí en esta publicación. La innovación es el nombre del juego y queremos que se una a nosotros en el camino para proporcionar análisis tanto para sus equipos como para sus clientes. ¡Obtenga más información en nuestras notas de la versión!

Park Hunter es Product Marketing Manager en Sisense. Tiene más de cinco años de experiencia en la industria del software, incluido el éxito del cliente y el marketing de productos. Ella está comprometida a capacitar a todos los clientes de Sisense para que aprovechen las innovaciones analíticas para desarrollar sus negocios e interrumpir sus mercados.