什么是 Sigma？与实时数据协作的新方式

Sigma 的作用

Sigma BI 是一款云原生的分析与商业智能（BI）平台，能直接与您的云数据仓库协同工作。与传统工具不同，它不会复制或移动数据。 

其工作方式如下： 

• 仓库原生的实时分析：Sigma 直接连接诸如 Snowflake、BigQuery 和 Redshift 等平台，将全部计算下推到仓库中。这意味着您始终在使用最新数据，而无需设置刷新计划。
• 性能优化：Sigma 的 Alpha 查询引擎优化计算资源使用，帮助团队更快运行复杂查询，同时控制云成本。
• 适配任意云环境：Sigma 可无缝集成至 AWS、Azure 和 GCP，便于嵌入您现有的云技术栈。
• 企业级安全默认开启：行级访问控制、审计日志与治理功能，确保您的数据安全受控并满足合规要求。

Sigma 的关键功能

一起来看看 Sigma 的关键特性，了解它能帮助您实现什么：

电子表格式界面

Sigma 提供熟悉的类电子表格界面，便于探索数据。 

Sigma 界面。图片来源：作者。

体验类似 Excel，但它直接连接您的云数据仓库。即使不会写 SQL，也能构建报告或探索指标。要进行更高级的分析，您还可以在 Sigma 中使用自定义 SQL。

仪表板与报告

您还可以快速构建交互式仪表板。 

只需拖放可视化组件、安排定期报告，并设置提醒，确保团队不错过任何重要变化。

例如，如果您在跟踪每日走势的产品，您可以构建一个仪表板，用柱状图显示各地区的畅销产品。安排每早给团队发送邮件，或设置当销售低于某个阈值时触发提醒。

Sigma 中的柱状图。图片来源：作者。

数据应用与嵌入式分析

Sigma 不止于静态仪表板。 

您可以构建带参数与控件的交互式数据应用，例如用于“假设”情景的滑块，并将其嵌入到您的内部工具中。

例如，销售团队可将折扣滑块调至 5%，即刻看到对营收的影响，而且无需离开公司门户。

实时协作

协同处理数据，不应再像传来传去一个 Excel 文件那样。 

在 Sigma 中，多人可同时探索与编辑同一仪表板或工作表，而不会覆盖彼此的更改。

您可以按地区筛选，同事则可放大查看产品品类——都在同一会话中完成。如果有人发现值得分享的内容，可以直接在图表或表格上评论，提醒团队留意。

在 Sigma 中添加了评论。图片来源：作者。

由于一切都运行在实时数据上，您与团队成员会同时看到相同的数据。再也不会版本冲突，也不必再问“哪个报告是最新的？”

Ask Sigma 与 AI 功能

Ask Sigma 允许您用自然语言查询数据。无需懂 SQL 就能输入问题。 

例如，若您想要概括数据，用简明英文提示 Sigma，它将为您生成摘要文本。 

使用 Sigma AI 概括文本。 Image 

它还可以建议相关数据与分析路径，帮助您做出更优决策。

集成与可扩展性

Sigma 并不试图取代您的数据技术栈；它与之协同。它可直接连接 Snowflake、Databricks、BigQuery、Redshift 及其他云平台，让您无障碍使用实时数据。

Sigma 可直接连接其他云工具。图片来源：作者。

如果您的数据分散在不同系统中，例如 CRM 与财务工具，Sigma 可将其汇总到一个视图中，您无需在多个仪表板间来回切换即可把握全局。

此外，如果您的团队需要更定制化的方案，开发者可以使用 Sigma 的 REST API。这使得将仪表板嵌入自有应用或自动化重复性报告任务变得容易。

用户体验与协作

Sigma 让团队中的任何人都能以极少配置探索数据、分享见解：

• 市场团队可以查看活动结果。 
• 销售团队可以跟踪商机。 
• 运营团队可以了解绩效趋势。 

不再需要等待数据请求被处理。

数据团队仍在后端进行全面管控。他们可设置权限、管理规则，并追踪数据来源，确保数据准确且安全。

例如，零售团队可查看实时库存仪表板，决定补货内容。而数据团队则确保他们只会看到其被授权查看的产品与门店。如此一来，每个人都能获得所需信息，而不彼此拖慢进度。

Sigma 与传统 BI

相比 Tableau、Power BI 与 Looker 等工具，Sigma BI 的思路不同。让我们看看它与这三大主流 BI 平台的对比：

实时数据，而非快照

Sigma 直接从云数据仓库查询实时数据。仪表板始终是最新的，无需抽取或定时刷新。

Tableau、Power BI 与 Looker 往往依赖数据抽取或刷新周期。这意味着您看到的可能是快照，而非最新数字。

云端成本更低

Sigma 运行在您现有的数据仓库算力上，因此只为使用量付费。这种按需计费模式对于已在云端工作的团队而言，通常更具成本优势。

传统 BI 工具可能需要独立的服务器、存储或 ETL 流程。以 Power BI 为例，需额外的微软基础设施；而 Tableau 用户则需为额外的数据引擎付费，以处理大型数据集。

更快的探索

Sigma 可即时筛选并探索实时数据。即便数据量很大，依然可以实时运行。

Tableau 与 Power BI 往往因刷新周期或抽取限制而显得更慢。若想快速做临时分析，Looker 也可能显得僵硬，还得等待开发人员支持。

人人易用

Sigma 采用类电子表格界面，十分熟悉亲切。这让非技术用户无需大量培训就能探索数据并创建仪表板。

Tableau 与 Power BI 功能强大，但复杂报告需要受训的 BI 开发人员。Looker 虽然在治理上有优势，但用户需学习 LookML，或依赖数据团队搭建模型。

可视化与设计

在 Sigma 中，您可以制作简洁干净的图表与仪表板。但如果需要高度定制或用于演示级别的仪表板，Tableau 与 Power BI 仍以其高级可视化选项领先。Looker 提供一致且受治理的可视化，但在创意布局方面灵活性较低。

采用度不断提升

Sigma 正在快速获得认可。它已被收录进 Gartner 魔力象限，并被更多向云优先分析转型的企业采纳。

Tableau、Power BI 与 Looker 都拥有更大且成熟的用户群与生态。但对于追求速度与简洁的团队而言，Sigma 作为更现代、云原生的替代方案，正展现其优势。

Sigma 与 Tableau、Power BI、Looker 的对比

以下是 Sigma 与这三款 BI 工具的对比要点，帮助您把握核心差异： 

真实案例

各行各业的公司都在使用 Sigma 让数据更易获取、易使用。我们来看两个真实案例： 

DoorDash 

DoorDash 通过 Sigma 为各部门员工提供对实时数据的直接访问。他们不再等待分析师搭建报告。

自采用 Sigma 以来，他们的查询量提升约 25–30%，而 Snowflake 成本未增加。他们将 Sigma 推广至数千名用户，并重建了 5000 多个仪表板。

Veronica Beard

Veronica Beard 是一家成长中的时尚品牌，他们在 Sigma 中整合了线上与门店数据，以锁定其最佳客户。

以下是一些显著成果：

• 电子邮件 ROI 提升 25%
• 获客成本降低 20%
• 广告支出回报率（ROAS）提高 11%

定价概览

Sigma 的定价简单明了。您只需为创建报告或进行深度分析的人员付费。仅查看仪表板的用户可免费使用 Sigma，规模扩大时有助于降低成本。

它同样遵循按使用量付费的模式。也就是说，您只需为查询所需的计算能力买单——如果您的数据已经在云端，这种方式非常契合。

由于 Sigma 运行在云端，无需管理服务器或安装升级。它能随您的业务扩展，而不会带来额外开销。

Sigma 的下一步是什么？

Sigma 正在增加新功能，帮助团队从数据中获取更多价值。

它正着力于非结构化数据（如文档与图像）的分析工具，让您不仅能从表格中，而且能从更广泛的数据类型中提炼洞见。

Sigma 也在改进其与语义层（如 Snowflake 的语义层）的协作方式，使公司范围内的数据保持一致、易于治理。

AI 也将成为 Sigma 更重要的一部分。 

与常见的 AI 工具不同，Ask Sigma 的每个答案都会明确展示数据来源及其计算方式，团队因此能信任洞见、做出有把握的决策，而无需等待专家支持。

结语 

Sigma BI 为您的团队提供对云端数据的实时访问、简洁的电子表格界面，以及可规模化探索洞见的工具。它兼顾速度、协作与治理，而无需传统 BI 的复杂性。

如果您想看看 Sigma 如何融入您的报告与分析工作流，从免费试用开始，或请求演示。您也可以查看我们的 Introduction to Sigma 课程，学习基础知识。最后，若您正考虑在组织内引入 BI 工具并关注 Sigma，请联系 DataCamp for Business，我们的专家团队可助力您与您的公司推进数据与 AI 转型。