Змест[Схаваць][Паказаць]
Пандэмія, якая працягваецца, як ніколі пашырыла выдаленую працу і інструменты, якія яе падтрымліваюць. Zoom, напрыклад, павялічыўся больш чым у два разы.
Тым не менш, тэхналагічныя дасягненні не былі такімі хуткімі, каб дазволіць аналітыкам дадзеных і навукоўцам па дадзеных супрацоўнічаць у рэжыме рэальнага часу.
Einblick, стартап з штата Масачусэтс, спадзяецца змяніць гэта.
Einblick - гэта інтэрактыўная аналітычная дошка, якая дазваляе карыстальнікам аналізаваць іх дадзеныя візуальна, ствараць мадэлі і рабіць выбар на аснове дадзеных у групе.
Інтэрактыўная аналітыка даных - гэта пашырэнне аналітыкі ў рэжыме рэальнага часу, якое выкарыстоўвае спалучэнне сістэм размеркаваных баз дадзеных і навыкаў рэндэрынгу, каб паскорыць працэс аналітыкі і дазволіць карыстальнікам скарыстацца аналітычнымі магчымасцямі тэхналогіі Business Intelligence.
На падставе шасці гадоў навучання ў Масачусецкім тэхналагічным цэнтры і Універсітэце Браўна яго тэхналогія дапамагае карыстальнікам пераадольваць цяжкасці, звязаныя з аддаленай камунікацыяй.
Давайце вывучым яго паглыблена!
Што такое Айнблік?
Einblick - гэта інтэрактыўны інструмент аналітыкі, пабудаваны на дошцы, які дазваляе камандам хутка даследаваць мінулае, прадбачыць будучыню і прымаць найлепшыя рашэнні для свайго бізнесу на аснове дадзеных.
Ён забяспечвае адзінае рашэнне, якое ўключае ў сябе поўны набор інструментаў і тэхналогій для аналітычных аперацый, пачынаючы ад ачысткі і трансфармацыі даных да стварэння мадэлі і аналізу «што калі».
Дзякуючы простаму карыстальніцкаму інтэрфейсу, сучаснаму аўтаматычнаму машыннаму навучанню і ўнікальным магчымасцям інтэлектуальнага аналізу, карыстальнікам не патрабуецца тэхнічная падрыхтоўка для правядзення складанага аналізу.
Ён аўтаматызуе працаёмкія і складаныя аперацыі, дазваляючы любому праглядаць свае даныя і атрымліваць карысную інфармацыю.
Як гэта працуе?
Ёсць два асноўных лагічных кампанента Einblick:
- Дадатак Einblick
- Кантэйнер Einblick
Дадатак Einblick
У кластары Kubernetes размяшчаюцца кантэйнеры Einblick. Яго бяспечная сістэма аўтэнтыфікацыі карыстальнікаў аўтэнтыфікуе кожны запыт карыстальніка.
,en балансавальнік нагрузкі вылучае прыкладанне ў кантэйнер, калі карыстальнік падключаецца да яго. Кантэйнеры ўяўляюць сабой ідэнтычныя копіі, якія сінхранізуюцца з цэнтралізаванай базай дадзеных MongoDB.
Калі карыстальнік змяняе сваю працоўную прастору, MongoDB абнаўляе і распаўсюджвае новую інфармацыю ва ўсе рэплікі, што дазваляе супрацоўнічаць у рэжыме рэальнага часу.
Варта адзначыць, што, паколькі стан працоўнай прасторы і вылічэнне падзеленыя, адначасовыя карыстальнікі могуць выконваць задачы ў адной працоўнай прасторы, якая працуе на розных кантэйнерах, адначасова забяспечваючы сінхранізацыю і паралелізм.
Кантэйнер Einblick
У кантэйнерах Einblick выконваюцца працоўныя нагрузкі. Механізм прагрэсіўных вылічэнняў Einblick, Davos, працуе праз патокі даных і забяспечвае інтэрактыўную хуткасць прыкладання.
Калі карыстальніка прызначаюць да кантэйнера, кожнае заданне адпраўляецца ў Давос, які пачынае выцягваць дадзеныя з абранай крыніцы даных.
Кожны раз, калі гэта магчыма, ён будзе падштурхоўваць умовы ўзору да асноўнай крыніцы даных.
У адваротным выпадку ён прасканіруе дадзеныя і вылічыць пробу пласта па крыніцы даных. Кожны аператар працуе з патокамі даных, і спажыўцы атрымліваюць абноўленыя копіі вынікаў задач кожны раз, калі аператар выконвае пакет.
Калі вынік працоўнай нагрузкі вызначаны, Мантана адразу атрымлівае свежыя копіі вынікаў працоўнай нагрузкі.
Montana - гэта ўзровень прамежкавага праграмнага забеспячэння Einblick, які адказвае за захаванне інфармацыі аб дадатках/працоўнай прасторы, дазваляе сумеснай працы сінхранізаваць працоўную прастору паміж карыстальнікамі (MongoDB) і перадаваць вынікі задачы ў Laax, яго інтэрфейс.
Нарэшце, Laax - гэта код Javascript, які адлюстроўвае вынікі Давоса ў браўзэры карыстальніка.
Што такое Einblick Analytics?
Einblick дазваляе камандам прымяняць пашыраную аналітыку дадзеных для абслугоўвання розных працэсаў прыняцця рашэнняў і стратэгічнага планавання:
Апісальная аналітыка
Дадзеныя можна выкарыстоўваць, каб даведацца пра тое, што адбылося ў мінулым. Для гэтай формы навучання звычайна выкарыстоўваюцца традыцыйныя інструменты BI (дыяграмы, прыборныя панэлі і інтэрактыўная аналітыка).
Але існуе новае пакаленне інструментаў BI (напрыклад, Sisu), якія выкарыстоўваюць машыннае навучанне, каб дапамагчы аналітыкам арыентавацца ў наборах дадзеных высокай памернасці.
Гэтыя новыя інструменты вылучаюць асноўныя фактары, знаходзяць тэндэнцыі і нават рэкамендуюць дыяграмы. Яны могуць аўтаматычна выстаўляць шаблоны і важныя драйверы ў дадатак да забеспячэння вельмі дынамічнага інтэрфейсу для пабудовы візуалізацыі дадзеных.
Аднак, калі вы хочаце вымяраць KPI ў рэжыме рэальнага часу, вам спатрэбіцца сістэма маніторынгу, напрыклад Einblick, якая аўтаматычна абнаўляе даныя і адпраўляе абвесткі.
Predictive Analytics
Выкарыстоўвайце дадзеныя для стварэння мадэляў прагназавання. Папулярнымі прыкладамі ў гэтай галіне з'яўляюцца мадэлі прагназавання і адтоку.
Але ці не існуюць ужо інструменты (autoML), якія дазваляюць ствараць мадэлі нетэхнічным людзям?
Такія інструменты сапраўды існуюць - разгледзім KNIME, Rapid Miner і Alteryx - але многія з іх функцыянуюць шляхам рэплікацыі механізмаў працоўнага працэсу: даныя паступаюць, вы выконваеце пэўную аперацыю, а вынік перадаецца іншаму аператару.
Вы можаце сумнявацца, ці з'яўляецца дасканалым інтэрфейс, падобны на працоўны працэс. Пасля эксперыментаў з яго раннімі ітэрацыямі я лічу, што іх карыстацкі інтэрфейс лепш падыходзіць для нетэхнічных людзей.
Einblick дазваляе карыстальнікам ствараць і абменьвацца мадэлямі прагназавання, а таксама аб'ядноўваць і мадыфікаваць шматлікія наборы даных.
Што яшчэ больш важна, карыстальнікі паступова распрацоўваюць мадэлі і дадаткі, выкарыстоўваючы прывабны інтэрфейс, які дазваляе змешваць візуалізацыі, мадэлі і аналіз дадзеных.
Дакладная аналітыка
Вы можаце ствараць што-калі, сцэнары або мадэляванне, выкарыстоўваючы дадзеныя з дапамогай Einblick.
Гэта таксама можа дапамагчы вам зразумець значэнне важных зменных і прадказальнікаў, а таксама пабудаваць і прааналізаваць сцэнары. У хуткім часе будуць уключаны пашыраныя інструменты, такія як мадэляванне Монтэ-Карла.
Хто можа выкарыстоўваць платформу?
Незалежна ад вашага сектара, бізнесу або функцыі, гэта можа дапамагчы вам хутка зрабіць выбар на аснове дадзеных. Некаторыя з іх пералічаны ніжэй:
1. Вытворчасць
- Прагноз попыту на прадукцыю.
- Прагнастычнае абслугоўванне.
- Аптымізаваць штат вытворчай лініі.
2. Страхаванне і банкаўская справа
- Мадэлі павінны хутка абнаўляцца, каб рэагаваць на бягучыя з'явы.
- Стварыце маркетынгавую стратэгію на аснове патрабаванняў кліентаў.
- Палепшыць прыцягненне кліентаў.
3. Энергетычны сектар
- Даследаваць уплыў завода на навакольнае асяроддзе.
- Вызначыць адхіленні размеркавальнай сеткі.
- Сачыце за прапускной здольнасцю вытворчых і экстракцыйных устаноў.
4. Дзяржаўны сектар
- Разлічыце ўплыў будучай палітыкі.
- Уплыў праграмы трэба вымераць.
- Прымайце рашэнні на аснове дадзеных.
5. Сектар аховы здароўя
- У крызісных сцэнарах прагназуецца колькасць насельніцтва.
- Павысіць кіраванне рызыкамі.
- Хутка прататып мадэляў рызыкі прыёму.
6. Сектар рознічнага гандлю
- Палепшыць маркетынгавыя кампаніі.
- Аптымізаваць узровень працоўнай сілы з дапамогай Covid-19.
- Прагназуйце попыт ва ўмовах змены кан'юнктуры рынку.
асноўныя характарыстыкі
- Візуалізацыя дадзеных рамкі – Выкарыстоўвайце ўвесь патэнцыял кадраў даных Python для рэдагавання даных і ўзаемадзеяння з некалькімі наборамі даных на адным экране.
- На палатне свабоднай формы, візуальная аналітыка – Падтрымліваюцца хуткія ітэрацыі паміж загрузкай, ачысткай, пераўтварэннем, адлюстраваннем і мадэляваннем дадзеных на неабмежаванай колькасці палатна свабоднай формы.
- Інтэрактыўнае машыннае навучанне – Стварайце мадэлі ML, выкарыстоўваючы адзначаны ўзнагародамі інтэрактыўны інструмент AutoML ад Einblick, захоўваючы пры гэтым кантроль над асаблівасцямі мадэлі.
- Аптымізацыя – Аптымізуйце вынікі, важныя для вашай кампаніі, і разумейце кампрамісы, якія прыходзяць з рознымі альтэрнатыўнымі дзеяннямі.
- Супрацоўніцтва – Гэта дазваляе асабіста і выдалена супрацоўнічаць з калегамі ў адным пакоі. Ён быў створаны для настольных браўзераў, а таксама для пяра і сэнсарнага інтэрфейсу.
- Лёгкае разгортванне воблака – Ён лёгка разгортваецца ў публічным або прыватным воблаку і інтэгруецца з існуючымі сістэмамі захоўвання дадзеных і базамі дадзеных.
- Гнуткасць – Інтэграваць свае ўласныя функцыі Python як новыя візуальныя аператары, робячы іх даступнымі для ўсёй вашай каманды або карпарацыі.
- Статыстычныя сеткі бяспекі – Статыстычны памочнік спрашчае працэс выбару адпаведнага статыстычнага тэсту для вашых дадзеных.
Пачатак працы з Einblick
1. Увайсці
Калі вы запусціце Einblick, вам будзе прапанавана экран для ўваходу ў сістэму.
2. Галоўнае меню
Пасля ўваходу ў сістэму вы трапіце ў галоўнае меню.
Часткі, вылучаныя вышэй, абмяркоўваюцца далей.
Дадаць новую кнопку
Асноўны метад для дадання новых элементаў - праз Дадаць кнопка. Калі вы націснеце на яго, з'явіцца меню варыянтаў з падрабязным апісаннем рэчаў, якія вы можаце дадаць, як відаць на малюнку ніжэй.
Укладкі элемента
Вы можаце атрымаць доступ да шматлікіх тыпаў прадметаў, даступных у Einblick, націснуўшы на розныя ўкладкі прадметаў.
Напрыклад, пры наведванні ўкладкі працоўных прастораў будуць паказаны ўсе працоўныя месцы, да якіх у вас ёсць доступ. Майце на ўвазе, што прадукты, да якіх у вас няма доступу, тут не будуць паказвацца.
Яна ўключае ў сябе:
- нядаўні
- файлы
- Дата
- Аператары
- карыстальнікаў
Радок пошуку, які тлумачыцца ніжэй, можна выкарыстоўваць для фільтрацыі паказаных аб'ектаў.
Search Bar
Панэль пошуку пашыраецца, каб выявіць усе нядаўна выкарыстаныя элементы, нядаўнія запыты і тэгі, якія ў цяперашні час бачныя, калі вы пстрыкніце па ім (апісаны далей).
У выніках пошуку з'явіцца любы элемент з адпаведным імем або тэгам.
Пункты галоўнага меню
У галоўным меню кожны аб'ект прадстаўляе поле, з якім вы можаце ўзаемадзейнічаць. Вы можаце перамясціць гэтыя рэчы ў іншае месца ў галоўным меню, калі хочаце звязаць іх з іншымі элементамі.
Элементы таксама можна звязваць з дапамогай опцый, доступ да якіх можна атрымаць з дапамогай меню з трох кропак, як паказана на малюнку ніжэй.
3. Загрузіце набор даных
Ён падтрымлівае розныя інтэрфейсы даных, што дазваляе атрымліваць доступ да даных незалежна ад таго, дзе яны знаходзяцца. Самы просты спосаб пачаць працу - гэта файл CSV, але вы таксама можаце даследаваць Пачаць, націснуўшы:
- дадаць новы
- Datasets
- Загрузіць файл CSV
- Хуткая загрузка
Ваш файл CSV з'явіцца ў файле наборы дадзеных вобласці галоўнага меню пасля таго, як ён быў прадстаўлены ў сістэму.
4. Стварыце новую працоўную прастору
Каб пачаць аналіз даных, вы павінны спачатку стварыць працоўную прастору і звязаць яе з наборам даных. З кожнай працоўнай прасторай можна спалучаць адвольную колькасць набораў даных.
націсніце дадаць новы а затым працоўную вобласць, каб стварыць новую працоўную прастору.
На ўкладцы працоўных прастор будзе дададзена новая працоўная вобласць, а на панэлі справа будзе прадстаўлена інфармацыя аб працоўнай прасторы.
Перацягніце значок набору даных з укладкі набораў даных у вобласць набораў даных панэлі працоўнай прасторы, каб звязаць яго з ім.
Каб атрымаць доступ да працоўнай прасторы, націсніце на значок стрэлкі на яго значку або кнопку адкрыць у верхняй частцы панэлі. Вы таксама можаце дадаць набор даных у працоўную прастору пасля.
5. Нарэшце, выкарыстоўвайце працоўную прастору
Рабочая прастора - гэта інтэрактыўнае палатно, на якім можна графічна размясціць даныя для даследавання, а таксама ажыццяўляць інтэлектуальны аналіз даных і прагназавальнае мадэляванне.
Цэннiк
Вы можаце пачаць выкарыстоўваць сайт з яго базавым планам, які цалкам бясплатны і мае мноства функцый. Ён таксама прапануе два планы прэміум-класа, якія падрабязна апісаны ніжэй:
- Pro: $45/карыстальнік/месяц (аплата штогод).
- Прадпрыемства: звярніцеся да каманды Einblick, каб даведацца аб індывідуальных цэнах.
Прафесіяналы
- Паляпшэнне аналітычнага супрацоўніцтва.
- Палепшаныя мадэлі і больш хуткае разуменне
- Грамадзянскія навукі аб дадзеных.
мінусы
- Некаторыя людзі могуць палічыць працоўнае месца непрывабным.
заключэнне
Падводзячы вынік, дэмакратызацыя прадпісальнай аналітыкі патрабуе фундаментальнага зруху ў тым, як людзі ўзаемадзейнічаюць з дадзенымі.
Einblick - гэта першая платформа для візуальнай апрацоўкі даных, якая спалучае ў сабе найлепшыя магчымасці інструментаў AI, арыентаваных на працоўны працэс, і інструментаў BI, арыентаваных на візуалізацыя.
Ён распрацаваны знізу ўверх, каб палегчыць супрацоўніцтва, як выдалена, так і асабіста, што дазваляе камандам прымаць рашэнні на аснове дадзеных.
Паспрабуйце і падзяліцеся сваімі думкамі з намі.
Мозг
Добра напісаў, Джэй. Толькі што наткнуўся на гэта, калі спрабаваў даведацца пра Einblick.