iDBQuery vs Sigma Computing : quelle est la différence ?

Sigma est natif de l'entrepôt. Il pose une grille familière de type tableur sur un entrepôt de données cloud et l'interroge en direct, de sorte que les utilisateurs métier peuvent explorer des données d'entrepôt gouvernées avec des formules qu'ils connaissent déjà. Si vos données sont consolidées dans un entrepôt cloud et que vous appréciez la métaphore du tableur, Sigma convient très bien.

iDBQuery diffère de deux façons importantes :

• Aucun prérequis d'entrepôt. iDBQuery se connecte aussi aux entrepôts, mais n'en exige aucun. Il unifie bases de données relationnelles, feuilles de calcul, Google Sheets, PDF, dossiers de fichiers (avec OCR) et API REST, ainsi que les entrepôts, en un modèle unique et vivant.
• Demandez, ne construisez pas. Au lieu de composer des classeurs de tableur, vous saisissez une question en langage naturel ; iDBQuery rédige le SQL, l'exécute et renvoie un chiffre, un graphique ou un tableau de bord cités.

En outre, chaque chiffre que renvoie iDBQuery renvoie aux lignes sources exactes, et il peut se déployer dans le cloud, votre VPC, une application Desktop ou entièrement en air-gapped, de sorte que les données n'ont jamais à migrer vers un entrepôt ou le cloud d'un fournisseur pour être analysées.

Choisissez Sigma quand vos données vivent déjà dans un entrepôt cloud et que vous voulez une exploration de type tableur. Choisissez iDBQuery quand vos données sont dispersées entre de nombreux systèmes et fichiers, ou quand vous avez besoin de réponses citées et d'un déploiement souple, dans vos murs.