目录:
视频: Chartio Introductory Training (十月 2024)
Chartio已设计了其自助服务商务智能(BI)工具,可以在两种基本模式之一中工作。 既可以拥有个人许可证(每个用户每月150美元),也可以拥有团队许可证(每月249美元起)。 用户可以在拖放交互模式或结构化查询语言(SQL)模式之间进行选择。 尽管SQL模式是为专家用户设计的,但大多数企业用户可能希望使用拖放功能。 Chartio拥有令人印象深刻的处理引擎,但与顶级编辑选择IBM Watson Analytics相比,其用户界面(UI)仍然过于笨拙。 Chartio也很难与更好的产品(如用户友好的Microsoft Power BI)相撞,但与Tableau Desktop相比却表现得更好,Tableau Desktop也有一些令人沮丧的UI怪癖。 Chartio可以满足您的要求,但它没有击败我们的编辑选择IBM Watson Analytics,Microsoft Power BI和Tableau Desktop。
Chartio具有22个直接数据源连接,涵盖从Amazon Redshift,Google Analytics(GA)和Google Big Query到CSV文件,Azure,Hadoop,IBM DashDB,MySQL和PostgreSQL的整个范围。 该公司表示,通过其数据合作伙伴(包括HubSpot,Marketo,Salesforce和Zendesk支持小组)还有150种数据源集成。 Chartio具有用于基于云的关系数据库的一系列连接器,从而无需将数据上传到Chartio。 相反,可以简单地从这些数据库实时查询数据。 就总体可用性和市场吸引力而言,这是朝着正确方向迈进的一步。
从技术上讲,Chartio快速而强大,几乎没有缺陷。 阻碍它的是UI
如果新手或低技能的用户要从UI开始,他们可能不知道该怎么做。 换句话说,尽管Chartio确实具有提示,但对于初学者甚至对于许多中级技能的用户而言,它们都不够直观。 这对数据民主化和分布式BI工作构成了严峻挑战,Chartio说,这是该产品的目标。
但是有节省的恩典。 Chartio在“帮助”按钮下有一个不错的菜单指南,教程,视频等。 Chartio的人员还连接了直接消息传递(DM)工具,以帮助解决任何问题。 如果初学者确实从帮助功能入手,而不是浪费时间在UI上徘徊,这将很有帮助。 如果您的团队中有SQL专家,这也将很有帮助。
入门
IT通常通过加载必要的数据集并设置任何合规性和安全性规则来开始配置过程。 或者,用户可以从连接到他们在云存储中拥有的数据集开始,也可以使用反向安全Shell(SSH)隧道从自己的存储中上传数据。
加载和准备数据始终是使用任何BI应用程序中最困难的部分,而不仅是Chartio,因此在这方面会遇到一些麻烦。 但这并不总是产品存在问题。 就我而言,问题来自于短讯和
最后,Chartio的人员从一个公共的Dropbox帐户为我上传了我的测试数据,该过程模仿了用户可以通过邀请公司数据库管理员协助建立连接而在系统中采取的措施。 只需单击UI中的“数据源”页面即可实现邀请。 值得注意的是,Chartio是一款真正的基于Web的产品,不需要在客户端上进行安装,就像Tableau Desktop和Microsoft的Power BI一样。 从数据加载和数据准备到分析和发布的所有内容
发现过程
如前所述,UI流程和术语对于中高级数据专业人员和业务分析人员来说是熟悉的,但对于经验不足或初学者却非常困惑。 即使这样,如果用户首先观看Chartio的Resources页面上的教程,则学习曲线可以大大缩短。 快速入门指南应该是强制性的,然后,您可以从Chartio的培训视频库,其Data Boot Camp和各种白皮书中设计自己的非正式培训课程。 一旦确定了UI导航(并且需要大量工作),这些过程就非常简单了。
在撰写本文时,用户可以选择基本或高级(测试版)版本,并选择以下两种模式之一:交互式或SQL。 Advanced Data Pipeline位于Advanced(测试版)版本中,也可以通过向仪表盘添加新图表来激活。 它实质上是建立工作负载的图表-数据处理的可视化。 可以通过简单的拖放方式通过应用图层来合并或更改图表和数据。 节点的添加或删除方式几乎相同。
基本版本上的交互模式最易于使用,但是单击SQL模式以查看系统如何从交互模式下的拖放命令自动编写代码,这很有用。 快速浏览
在“交互”模式下,用户从左上方的下拉菜单中选择一个数据源,然后系统会自动显示适合该数据集的多个选项。 单击“表格”图标将以表格形式显示数据,这可以帮助用户查看其中包含哪些数据以及可能需要进行哪些清理,例如消除空白字段或标准化邮件地址等信息。
或者,单击数据源的名称将显示“度量和维”的选择,它可以有效地指导用户找到构成查询的选择列表。 在此处,单击“运行查询”按钮将以系统选择的可视化形式呈现结果分析,但用户可以单击或通过添加层进行更改。
虽然该设置可能会有所帮助,但我发现它有点烦人。 为了了解我真正想知道的内容,我必须弄清楚UI底部的数据管道及其隐蔽的命令,以添加层和混合数据,对列和行进行更改并执行数据转换。 毕竟,我终于找到了我一直想问的查询。
就像Bugs Bunny突然出现在某个地方之后所说的那样,他的意思并不是:“我一定在Albuquerque遇到了错误的转折!” 实际上,我走了几次错路,但最终还是到达了我需要的位置。 但是,它就像其中的任何其他软件一样,一旦您多次运行,它将变得更加容易。 即便如此,为了使Chartio达到其明确目标的高标准,它必须找到一种方法将流程进一步推向后台,并在其UI和显示中带来更人性化的方面,至少对于互动模式。
数据可视化
数据可视化选择是实用的,而不是艺术的,这意味着您将找到通常的饼图,条形图和折线图以及气泡图,地图和散点图。 功利主义者没有错
该工具会自动选择一个可视化来传达查询的输出,但是用户只需单击功能性可视化下面列出的选项,就可以更改它。 快照是一项很酷且有用的功能,它可以制作并保存仪表盘的PDF副本,因此您可以轻松查看和比较历史图表数据。 但是,即使具有这些功能,如果利用更现代或更高级的可视化对您来说很重要,那么您将获得我们的编辑选择奖获得者,尤其是Microsoft Power BI和Tableau Desktop,会更好。
不适用于流分析
像其同类产品中的所有竞争对手一样,Chartio并非专为实时流数据分析而设计。 但是,在许多情况下,刷新周期足够频繁,足以使分析合格为接近实时。 令人惊讶的是,鉴于来自物联网(IoT)的实时数据的大量涌入,自助式BI应用程序就是这种情况。 底线:目前,大多数用户都不会因为缺少流分析而发现问题。
目前,该公司报告说每天有80%的用户使用该产品
Chartio最常见的用例是市场营销,运营,产品管理和销售运营,并且该系统非常适合所有这些应用,只要用户对软件有充分的了解,并且最好具有一定的使用经验。数据分析。 Chartio使用机器学习(ML),并且完全基于网络,随着数据随着时间的推移以及IoT的出现不断增长,它可以更好地实现大规模执行。
除了具有挑战性的UI外,Chartio的另一个值得注意的问题是,与许多竞争对手相比,它仍然很昂贵。 问题是,大多数小型操作都可能会与Chartio的“团队计划”一起使用,该计划被称为“最多六个用户”。 但是,一旦开始使用它,就会发现术语“用户”定义为一个 编辑器 和五个 查看器 。 与竞赛相比,“编辑”是大多数人会考虑的
总体而言,Chartio是一个有前途的BI平台,它支持大多数企业从BI工具中需要的高级数据处理功能。 它的定价结构和复杂的UI对于某些人来说将是个问题,但是在将来,它还需要开发更复杂的数据可视化和流数据分析功能。 尽管如此,它的核心功能集当然是有能力的,值得您对购买决策进行调查。