いつでも、
どこでも、
あらゆるデバイスで
ビジネス インテリジェンスマシンのパワフルな機能を統合し、日常のワークフローに取り入れます。チームはいつでも、どこでも、あらゆるデバイスでデータを活用でき、実行可能なインサイトを引き出します。
高度な分析機能
Slingshot の強力な分析機能でデータを最大限に活用
マシンラーニング
Azure ML および Google BigQuery のマシンラーニングモデルを使用して、Slingshot で美しくわかりやすいダッシュボードを作成します。
データ ブレンディング
複数のデータ ソースを1つにまとめ可視化することでより簡単に見通しを立てられます。
計算フィールド
データソースの追加フィールドを作成して、すぐにデータ可視化できます。
グローバル フィルタリング
インタラクティブなフィルターを可視化し、データを細かく分析してより深いインサイトを獲得します。
ダッシュボード リンク
可視化データをURLにリンクさせたり、複数のダッシュボードを一緒に表示させたりすることで、より深くドリルダウンを行えます。
注釈
ワンクリックでデータドリブンなディスカッションを開始します。Slingshotは、インサイトからディスカッションやチャットをしたり、ダッシュボードに注釈を付けたりすることができるので、ワークスペース内ですぐに誰とでもコラボレーションを開始できます。
データにすばやく接続
Slingshotは全てのデータソースをリアルタイムでまとめられるので、異なるアプリケーションを切り替えることなくビジネスデータをあらゆる角度から閲覧できます。
Amazon Athena
すべてのサーバーレス クエリに接続します。
Amazon Redshift
クラウド データ ウェアハウスに接続します。
Google BigQuery
サーバーレス データ ウェアハウスに接続します。
Microsoft Azure Snapse Analytics
サーバーレス データ ウェアハウスに接続します。
必要なデータソースが見つからない時は・・・
リクエストをお送りください。私たちはお客様に最高の製品をお届けするために日々努力しています。
ご希望のデータソースの用意ができ次第お知らせします。
データ分析を次のレベルへ
高速ダッシュボード作成
ピン固定された Excel ファイルから Slingshot 表示形式エディターに移動して、ワンクリックで豊富なダッシュボードを作成できます。
データカタログ
分析、データソースセット、表示形式、ダッシュボードなど幅広いデータカタログを提供することで、ユーザーはデータを重視し、必要なインサイトを簡単に見つけることができます。
よくある質問
データ分析は、有用な情報と実行可能なインサイトを得るために生データを分析するプロセスです。
データ分析プロセスは、大規模なデータセットの収集、処理、クリーンアップ、および分析を指します。複雑なプロセスであり、技術的なプラットフォームや専門知識を提供する高度な技術的ノウハウやデータ分析ツール、そしてインサイトを示す機能的で直感的な可視化を必要とします。
データ分析は、データを有意義な方法で理解するのに役立ち、多くの利点があります。顧客の動向や行動を予測し、意思決定をより迅速かつ的確に行い、ビジネスの生産性を向上させ、問題を解決してそのような事態の発生を防止できます。データ分析は、カスタマー エクスペリエンスの最適化と改善、業務の合理化、関連性の高い優れた製品の提供をサポートします。
データ分析は、企業が顧客をより深く理解し、マーケティングキャンペーンを評価し、コンテンツをカスタマイズし、競合他社を分析できます。さらに、データ分析は現実的な目標の設定、コストの削減、収益の増加に役立ちます。
データ分析ツールは、データのインサイトを提供するツールです。データ分析にはさまざまなツールが使用されますが、最も一般的なものにはチャート、ダイアグラム、ヒストグラム、マップなどがあります。調査は、対象となるグループから人々の意見、行動、または知識に関するデータを収集するのに役立つため、データ分析ツールと見なされます。
Slingshot は統合された BI マシンの機能が活用されており、日々のワークフローに取り入れ、組織内の誰もがデータを分析してダッシュボードを個別に作成できるようにします。これにより、チームの意思決定プロセスが改善され、数秒でインサイトから行動に移ることができます。主要なビジネス データにいつでもどこからでもアクセスできるため、より無駄なく作業を行います。
Azure Machine Learning Studio または BigQuery モデルのトレーニング済みモデルのデータを Slingshot ダッシュボードで使用できます。データ ソースを選択し、表示形式を構築し、統合を使用して、トレーニングされたマシンラーニングモデルに接続します。
データ ブレンディングは、複数のデータ ソースを単一のデータまたは機能するデータセットに結合するプロセスです。
Slingshot のダッシュボードでは、表示形式を作成するときに他のデータ ソースからフィールドを取り込むことができます。共通フィールドが必要です。
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