جدول المحتويات[يخفي][يعرض]
عزز الوباء المستمر العمل عن بعد والأدوات التي تدعمه بشكل لم يسبق له مثيل. التكبير ، على سبيل المثال ، قد تضاعف في القيمة.
ومع ذلك ، لم تكن التطورات التكنولوجية بالسرعة نفسها في تمكين محللي البيانات وعلماء البيانات من التعاون في الوقت الفعلي.
تأمل شركة Einblick ، وهي شركة ناشئة مقرها ماساتشوستس ، في تغيير ذلك.
Einblick هي لوحة بيضاء تحليلية تفاعلية تمكن المستخدمين من تحليل ملفات البيانات بصرياوإنشاء النماذج واتخاذ خيارات تستند إلى البيانات كمجموعة.
تحليلات البيانات التفاعلية هي امتداد تحليلات في الوقت الفعلي تستخدم مزيجًا من أنظمة قواعد البيانات الموزعة ومهارات العرض لتسريع عملية التحليلات والسماح للمستخدمين بالاستفادة من القدرات التحليلية لتقنية ذكاء الأعمال.
استنادًا إلى ست سنوات من الدراسة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة براون ، تساعد تقنيتها المستخدمين في التغلب على الصعوبات المرتبطة بالاتصالات عن بُعد.
دعنا نستكشفها بعمق!
ما هي تفاصيل تبصر?
Einblick هي أداة تحليلات تفاعلية مبنية على السبورة البيضاء التي تسمح للفرق بفحص الماضي بسرعة ، وتوقع المستقبل ، واتخاذ أفضل القرارات القائمة على البيانات لأعمالهم.
يوفر حلاً منفردًا يتضمن مجموعة شاملة من الأدوات والتقنيات لعمليات التحليلات ، من تنقية البيانات وتحويلها من خلال بناء النموذج وتحليل ماذا لو.
نظرًا لواجهة المستخدم البسيطة ، والتعلم الآلي المتطور ، وقدرات التنقيب عن البيانات الفريدة ، لا يحتاج المستخدمون إلى خلفية فنية لإجراء تحليل معقد.
يقوم بأتمتة العمليات الصعبة والمستهلكة للوقت ، مما يسمح لأي شخص بمراجعة بياناته واكتساب رؤى مفيدة.
كيف تعمل؟
هناك مكونان منطقيان أساسيان لـ Einblick:
- تطبيق Einblick
- حاوية Einblick
تطبيق Einblick
تستضيف مجموعة Kubernetes حاويات Einblick. يقوم نظام مصادقة المستخدم الآمن الخاص به بمصادقة كل طلب مستخدم.
• موازن التحميل يخصص تطبيقًا إلى حاوية عندما يتصل بها المستخدم. الحاويات عبارة عن نسخ متماثلة متطابقة يتم الاحتفاظ بها متزامنة بواسطة قاعدة بيانات MongoDB مركزية.
عندما يقوم المستخدم بتعديل مساحة العمل الخاصة به ، يقوم MongoDB بتحديث ونشر المعلومات الجديدة لجميع النسخ المتماثلة ، مما يتيح التعاون في الوقت الفعلي.
تجدر الإشارة إلى أنه نظرًا لأن حالة مساحة العمل والحساب منفصلان ، يمكن للمستخدمين المتزامنين تنفيذ المهام في نفس مساحة العمل التي تعمل على حاويات مختلفة مع تمكين المزامنة والتوازي.
حاوية Einblick
في حاويات Einblick ، يتم تنفيذ أحمال العمل. يعمل محرك الحوسبة التقدمية في Einblick ، Davos ، عبر تدفقات البيانات ويسمح بالسرعة التفاعلية للتطبيق.
عندما يتم تعيين مستخدم في حاوية ، يتم إرسال كل مهمة إلى دافوس ، والتي تبدأ في سحب البيانات من مصدر البيانات المختار.
كلما كان ذلك ممكنًا ، سيدفع شروط العينة إلى مصدر البيانات الأساسي.
خلاف ذلك ، سيتم مسح البيانات وحساب عينة الخزان على مصدر البيانات. يعمل كل مشغل على تدفقات البيانات ، ويحصل المستهلكون على نسخ محدثة من مخرجات المهمة في كل مرة ينفذ فيها المشغل على دفعة.
عندما يتم تحديد نتيجة عبء العمل ، تتلقى مونتانا نسخًا جديدة من نتيجة عبء العمل على الفور.
مونتانا هي طبقة البرامج الوسيطة لـ Einblick ، وهي المسؤولة عن حفظ معلومات التطبيق / مساحة العمل ، وتمكين التعاون لمزامنة مساحة العمل عبر المستخدمين (MongoDB) ، ونقل نتائج المهام إلى Laax ، الواجهة الأمامية لها.
أخيرًا ، Laax هو كود Javascript الذي يعرض نتائج Davos في متصفح المستخدم.
ما هو برنامج Einblick Analytics؟
يمكّن Einblick الفرق من تطبيق تحليلات البيانات المتقدمة لخدمة مجموعة متنوعة من عمليات صنع القرار والتخطيط الاستراتيجي:
التحليلات الوصفية
يمكن استخدام البيانات للتعرف على ما حدث في الماضي. بالنسبة لهذا النوع من الدراسة ، يتم استخدام أدوات BI التقليدية (المخططات ولوحات المعلومات والتحليلات التفاعلية) بشكل شائع.
ولكن ، هناك جيل جديد من أدوات ذكاء الأعمال (مثل Sisu) التي تستخدم التعلم الآلي لمساعدة المحللين على التنقل في مجموعات البيانات عالية الأبعاد.
تسلط هذه الأدوات الجديدة الضوء على الدوافع الرئيسية ، والعثور على الاتجاهات ، وحتى التوصية بالمخططات. يمكنهم الكشف تلقائيًا عن الأنماط وبرامج التشغيل المهمة بالإضافة إلى توفير واجهة ديناميكية للغاية لبناء تصورات البيانات.
ومع ذلك ، إذا كنت ترغب في قياس مؤشرات الأداء الرئيسية في الوقت الفعلي ، فستحتاج إلى نظام مراقبة ، مثل Einblick ، يقوم تلقائيًا بتحديث البيانات وإرسال التنبيهات.
التحليلات التنبؤية
استفد من البيانات لإنشاء نماذج تنبؤ. نماذج التنبؤ والتخبط هي أمثلة شائعة في هذا المجال.
لكن ألا توجد بالفعل أدوات (autoML) تسمح للأشخاص غير التقنيين بإنشاء نماذج؟
توجد مثل هذه الأدوات - ضع في اعتبارك KNIME و Rapid Miner و Alteryx - ولكن العديد منها يعمل عن طريق تكرار محركات سير العمل: تأتي البيانات ، وتقوم بتنفيذ بعض العمليات ، ويتم تسليم الإخراج إلى مشغل آخر.
قد تتساءل عما إذا كانت واجهة المستخدم التي تشبه سير العمل مثالية. بعد تجربة التكرارات المبكرة له ، أعتقد أن واجهة المستخدم الخاصة بهم هي أفضل مطابقة للأشخاص غير التقنيين.
يتيح Einblick للمستخدمين إنشاء نماذج التنبؤ ومشاركتها ، بالإضافة إلى دمج مجموعات البيانات المتعددة وتعديلها.
والأهم من ذلك ، أن المستخدمين يطورون تدريجيًا النماذج وتطبيقات البيانات باستخدام واجهة جذابة تسمح لهم بمزج التصورات والنماذج وتحليل البيانات.
تحليلات وصفية
يمكنك إنشاء ماذا لو أو سيناريوهات أو عمليات محاكاة باستخدام البيانات باستخدام Einblick.
يمكن أن يساعدك أيضًا على فهم أهمية المتغيرات والتنبؤات المهمة ، بالإضافة إلى بناء السيناريوهات وتحليلها. سيتم تضمين أدوات متقدمة مثل محاكاة مونت كارلو قريبًا.
من يمكنه استخدام المنصة؟
بغض النظر عن قطاعك أو عملك أو وظيفتك ، يمكن أن تساعدك على اتخاذ خيارات تعتمد على البيانات بسرعة. بعضها مذكور أدناه:
1. التصنيع
- توقعات الطلب على المنتج.
- الصيانة الوقائية.
- تحسين طاقم العمل في خط الإنتاج.
2. التأمين والمصارف
- يجب تحديث النماذج بسرعة للاستجابة للأحداث الحالية.
- إنشاء إستراتيجية تسويق بناءً على متطلبات العميل.
- تحسين اكتساب العملاء.
3. قطاع الطاقة
- تحقق من التأثير البيئي للمحطة.
- التعرف على تشوهات شبكة التوزيع.
- تتبع إنتاجية مصانع التصنيع والاستخراج.
4. القطاع الحكومي
- احسب تأثير السياسات المستقبلية.
- يجب قياس تأثير البرنامج.
- اتخذ قرارات مبنية على البيانات.
5. قطاع الرعاية الصحية
- في سيناريوهات الأزمات ، توقع عدد السكان.
- تعزيز إدارة المخاطر.
- النماذج الأولية السريعة لنماذج مخاطر القبول.
6. قطاع التجزئة
- تحسين الحملات التسويقية.
- تحسين مستويات القوى العاملة باستخدام Covid-19.
- توقع الطلب وسط ظروف السوق المتغيرة.
الميزات الرئيسية
- عرض مرئي للمعلومات الإطارات - استخدم الإمكانات الكاملة لإطارات بيانات Python لتحرير البيانات والتفاعل مع العديد من مجموعات البيانات على نفس الشاشة.
- على قماش حر ، تحليلات بصرية - يتم دعم التكرارات السريعة بين تحميل البيانات وتنظيفها وتحويلها وعرضها ونمذجةها على قماش حر غير محدود الشكل.
- التعلم الآلي التفاعلي - بناء نماذج ML باستخدام أداة AutoML التفاعلية الحائزة على جوائز من Einblick مع الحفاظ على التحكم في تفاصيل النموذج.
- التحسين - قم بتحسين النتائج المهمة لشركتك ، واستوعب المقايضات التي تأتي مع إجراءات بديلة مختلفة.
- التعاون: - يسمح بالتعاون الشخصي وعن بعد مع الزملاء في نفس الغرفة. تم إنشاؤه لمتصفحات سطح المكتب وكذلك واجهات القلم واللمس.
- سهولة النشر عبر السحابة - يمكن نشره بسهولة في السحابة العامة أو الخاصة ويتكامل مع أنظمة التخزين وقواعد البيانات الموجودة لديك.
- مرونة - دمج وظائف Python الخاصة بك كمشغلين بصريين جدد ، وإتاحتها لفريقك أو مؤسستك بالكامل.
- شبكات الأمان الإحصائية - يبسط المساعد الإحصائي عملية اختيار الاختبار الإحصائي المناسب لبياناتك.
الشروع في العمل مع Einblick
1. تسجيل الدخول
عند تشغيل Einblick ، ستتم مطالبتك بشاشة تسجيل الدخول.
2. القائمة الرئيسية
سيتم إرسالك إلى القائمة الرئيسية بعد تسجيل الدخول.
الأجزاء الموضحة أعلاه سيتم مناقشتها أدناه.
إضافة زر جديد
الطريقة الأساسية لإضافة عناصر جديدة هي عبر إضافة جديد زر. عند النقر فوقه ، تظهر قائمة اختيارات توضح بالتفصيل الأشياء التي يمكنك إضافتها ، كما هو موضح في الشكل أدناه.
علامات تبويب العنصر
يمكنك الوصول إلى أنواع عديدة من العناصر التي يمكن الوصول إليها في Einblick بالنقر فوق علامات تبويب العناصر المختلفة.
على سبيل المثال ، ستؤدي زيارة علامة التبويب "مساحات العمل" إلى عرض جميع أماكن العمل التي يمكنك الوصول إليها. يرجى أن تضع في اعتبارك أن المنتجات التي لا يمكنك الوصول إليها لن يتم عرضها هنا.
وتشمل:
- الأخيرة
- ملفات
- البيانات
- مشغلي
- المستخدمين
يمكن استخدام شريط البحث ، الموضح أدناه ، لتصفية الكائنات المعروضة.
إطار البحث
يمتد شريط البحث ليكشف عن أي عناصر مستخدمة مؤخرًا ، واستعلامات حديثة ، وعلامات مرئية حاليًا عند النقر فوقها (الموضحة بمزيد من التفصيل أدناه).
في نتائج البحث ، سيظهر أي عنصر له اسم أو علامة مطابقة.
عناصر القائمة الرئيسية
في القائمة الرئيسية ، يمثل كل كائن مربع يمكنك التفاعل معه. يمكنك نقل هذه الأشياء إلى مكان آخر في القائمة الرئيسية إذا كنت تريد ربطها بعناصر أخرى.
يمكن أيضًا توصيل العناصر بالخيارات ، والتي يمكن الوصول إليها باستخدام قائمة النقاط الثلاث ، كما هو موضح في الشكل أدناه.
3. تحميل مجموعة البيانات
يدعم مجموعة متنوعة من واجهات البيانات ، مما يسمح لك بالوصول إلى بياناتك بغض النظر عن مكانها. إن أبسط طريقة للبدء هي باستخدام ملف CSV ، ولكن يمكنك أيضًا التحقق من "ابدأ" بالنقر فوق:
- إضافة جديدة
- قواعد البيانات
- تحميل ملف CSV
- تحميل سريع
سيظهر ملف CSV الخاص بك بتنسيق قواعد البيانات منطقة القائمة الرئيسية بعد تقديمها للنظام.
4. قم بإنشاء مساحة عمل جديدة
لبدء تحليل بياناتك ، يجب عليك أولاً إنشاء مساحة عمل وربطها بمجموعة البيانات الخاصة بك. يمكن إقران عدد عشوائي من مجموعات البيانات مع كل مساحة عمل.
انقر إضافة جديدة ثم مساحة عمل لإنشاء مساحة عمل جديدة.
في علامة تبويب مساحات العمل ، ستتم إضافة مساحة عمل جديدة ، وستوفر اللوحة الموجودة على اليمين المعلومات المتعلقة بمساحة العمل.
اسحب رمز مجموعة البيانات من علامة تبويب مجموعات البيانات إلى منطقة مجموعات البيانات في لوحة مساحة العمل لربطها بها.
للوصول إلى مساحة العمل ، انقر فوق رمز السهم الموجود على الرمز الخاص بها أو الزر "فتح" الموجود أعلى اللوحة. يمكنك أيضًا إضافة مجموعة البيانات إلى مساحة العمل بعد ذلك.
5. أخيرًا ، استخدم مساحة العمل
مساحة العمل عبارة عن لوحة تفاعلية يمكنك من خلالها تخطيط البيانات للاستكشاف بيانياً ، فضلاً عن تنفيذ أنشطة التنقيب عن البيانات والنمذجة التنبؤية.
التسعير
يمكنك البدء في استخدام الموقع بخطته الأساسية ، وهي مجانية تمامًا وتحتوي على عدد كبير من الميزات. كما يقدم خطتين مميزتين ، والتي تم تفصيلها أدناه:
- Pro: 45 دولارًا / مستخدم / شهر (يتم الدفع سنويًا).
- المؤسسة: اتصل بفريق Einblick لمعرفة الأسعار المخصصة.
الايجابيات
- تحسين التعاون التحليلي.
- نماذج محسنة ورؤى أسرع
- تمكين علوم بيانات المواطن.
سلبيات
- قد يجد بعض الناس أن مكان العمل غير جذاب.
وفي الختام
للتلخيص ، يتطلب إضفاء الطابع الديمقراطي على التحليلات الوصفية تحولًا جوهريًا في كيفية تفاعل الأفراد مع البيانات.
Einblick هو أول نظام أساسي لمعالجة البيانات المرئية ، حيث يجمع بين أعظم ميزات أدوات الذكاء الاصطناعي التي تركز على سير العمل وأدوات ذكاء الأعمال التي تركز على التصور.
إنه مصمم من الأسفل إلى الأعلى لتسهيل التعاون ، سواء عن بعد أو شخصيًا ، مما يسمح للفرق باتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
جربه وشاركنا أفكارك.
علامة
لطيفة الكتابة ، جاي. لقد صادفت هذا عند محاولة التعرف على Einblick.