Sisense for Cloud Data Teams — программная платформа для аналитики данных и построения визуализаций, ориентированная на совместную работу команд data engineering, data science и бизнес-аналитики. Платформа объединяет возможность написания запросов на SQL, выполнения скриптов на Python и R, а также инструменты для подготовки данных, создания аналитических моделей и публикации интерактивных дашбордов. Решение позиционируется как облачное и ориентировано на интеграцию с современными хранилищами данных и инструментами обработки в облаке.
Исторически продукт развивался как часть линейки инструментов для бизнес-аналитики и визуализации, с акцентом на упрощение рабочих процессов для команд, работающих со сложными данными и требующих сочетания кода и визуальных представлений. В случае ограниченной публичной информации о конкретных версиях и деталях реализации, описание ниже отражает обобщённый набор возможностей и типичные сценарии применения таких платформ: подготовка и очистка данных, выполнение аналитических вычислений, совместная разработка моделей и публикация интерактивных отчётов для потребителей внутри организации.
- Поддержка многопарадигменного анализа: выполнение SQL-запросов наряду с возможностью запуска кода на Python и R для подготовки данных, моделирования и расширенной аналитики.
- Интеграция с облачными хранилищами: подключение к современным Data Lake и Data Warehouse, хранениям в облаке и потоковым источникам данных.
- Инструменты подготовки данных: объединение, очистка, трансформация и обогащение данных с возможностью повторного использования рабочих процессов.
- Визуализация и дашборды: создание интерактивных визуализаций и панелей мониторинга с возможностью фильтрации, детализации и встраивания в корпоративные приложения.
- Совместная работа и контроль версий: функции совместной разработки, управления доступом и отслеживания изменений в коде и аналитических артефактах.
- Расширяемость и интеграция: API и коннекторы для интеграции с внешними инструментами аналитики, ML-пайплайнами и системой оповещений.
- Производительность и масштабирование: механизмы оптимизации выполнения запросов и распределённая обработка для работы с большими объёмами данных в облаке.
- Безопасность и управление доступом: средства аутентификации, разграничения прав и соответствия корпоративным требованиям безопасности данных.
- Возможности для data science: встроенная поддержка библиотек и сред выполнения для тестирования моделей, оценки метрик и развёртывания прогнозных результатов в отчётах.
- Автоматизация рабочих процессов: планирование задач, триггеры обновления данных и оповещения о состоянии процессов.