Rivery signe un partenariat avec Sigma

Grâce à ce partenariat, les utilisateurs non techniques sont plus autonomes concernant l’analyse des données.

Rivery et Sigma annoncent un partenariat stratégique qui améliore la prise de décisions clés en permettant aux équipes non techniques d’appréhender les données en créant une meilleure compréhension des flux de données cloud essentiels dans les plateformes de données cloud telles que Snowflake et Databricks.

La collaboration entre Rivery et Sigma permet aux entreprises d’exploiter la suite complète de Rivery, qui comprend plus de 200 sources de données entièrement gérées, y compris le marketing, le CRM, la finance, les bases de données et d’autres sources communes. Cela accélère l’afflux de données dans les entrepôts de données, les lacs de données, et l’orchestration transparente des transformations au sein des mêmes pipelines. En conséquence, l’analyse des données est accélérée dans l’ensemble de l’organisation, favorisant une demande accrue pour une approche commerciale axée sur les données et l’IA. Grâce à cette collaboration, les utilisateurs métiers peuvent eux-mêmes créer des feuilles de calcul et des tableaux de bord pour répondre à des questions commerciales sans avoir à compter sur une équipe de données et devoir attendre pour obtenir ces informations.

Grâce au kit de matérialisation Sigma Workbook de Rivery, la transformation des programmes de données d’entreprise avec des outils cloud native présentant les dernières données disponibles pour la prise de décision en temps réel est plus rapide. De plus, le kit de matérialisation Sigma Workbook de Rivery réduit les coûts de l’entrepôt de données. Rivery ingère les données dans les entrepôts de données sur le cloud, transforme les données et active proactivement de nouvelles perspectives dans les tableaux de bord Sigma. L’intégration améliore l’expérience utilisateur pour les clients de Rivery et de Sigma, et évite d’entraîner la présentation de données obsolètes dans Sigma en raison de la nécessité de planifier à l’avance les rafraîchissements de l’entrepôt de données.