Tabl Cynnwys[Cuddio][Dangos]
Rhoddodd y pandemig parhaus hwb i waith o bell a'r offer sy'n ei gefnogi fel erioed o'r blaen. Mae Zoom, er enghraifft, wedi mwy na dyblu mewn gwerth.
Fodd bynnag, nid yw datblygiadau technolegol wedi bod mor gyflym o ran galluogi dadansoddwyr data a gwyddonwyr data i gydweithio mewn amser real.
Mae Einblick, cwmni newydd o Massachusetts, yn gobeithio newid hynny.
Mae Einblick yn fwrdd gwyn dadansoddeg rhyngweithiol sy'n galluogi defnyddwyr i ddadansoddi eu data yn weledol, creu modelau, a gwneud dewisiadau sy'n seiliedig ar ddata fel grŵp.
Mae dadansoddeg data rhyngweithiol yn estyniad dadansoddeg amser real sy'n defnyddio cymysgedd o systemau cronfa ddata dosranedig a sgiliau rendro i gyflymu'r broses ddadansoddeg a chaniatáu i ddefnyddwyr fanteisio ar alluoedd dadansoddol technoleg Gwybodaeth Busnes.
Yn seiliedig ar chwe blynedd o astudio yn MIT a Phrifysgol Brown, mae ei dechnoleg yn helpu defnyddwyr i oresgyn anawsterau sy'n gysylltiedig â chyfathrebu pell.
Gadewch i ni ei archwilio'n fanwl!
Beth yw Einblick?
Offeryn dadansoddol rhyngweithiol yw Einblick sydd wedi'i adeiladu ar fwrdd gwyn sy'n galluogi timau i archwilio'r gorffennol yn gyflym, rhagweld y dyfodol, a gwneud y penderfyniadau gorau ar sail data ar gyfer eu busnes.
Mae'n darparu datrysiad sengl sy'n cynnwys cyfres gynhwysfawr o offer a thechnolegau ar gyfer gweithrediadau dadansoddol, o buro a thrawsnewid data trwy adeiladu modelau a dadansoddi beth os.
Oherwydd ei ryngwyneb defnyddiwr syml, dysgu peiriannau awtomatig blaengar, a galluoedd cloddio data unigryw, nid oes angen cefndir technegol ar ddefnyddwyr i wneud dadansoddiad cymhleth.
Mae'n awtomeiddio gweithrediadau sy'n cymryd llawer o amser ac yn anodd, gan ganiatáu i unrhyw un adolygu eu data a chael mewnwelediadau defnyddiol.
Sut mae'n gweithio?
Mae dwy gydran resymegol sylfaenol i Einblick:
- Cais Einblick
- Cynhwysydd Einblick
Cais Einblick
Mae clwstwr Kubernetes yn cynnal y cynwysyddion Einblick. Mae ei system ddilysu defnyddwyr diogel yn dilysu pob cais defnyddiwr.
Mae adroddiadau cydbwysedd llwyth yn dyrannu cais i gynhwysydd pan fydd defnyddiwr yn cysylltu ag ef. Mae'r cynwysyddion yn atgynyrchiadau union yr un fath sy'n cael eu cadw wedi'u cydamseru gan gronfa ddata ganolog MongoDB.
Pan fydd defnyddiwr yn addasu ei weithle, mae MongoDB yn diweddaru ac yn lledaenu'r wybodaeth newydd i bob atgynhyrchiad, gan alluogi cydweithredu amser real.
Mae'n werth nodi, oherwydd bod cyflwr gweithle a chyfrifiant wedi'u gwahanu, y gall defnyddwyr cydamserol gyflawni tasgau yn yr un man gwaith sy'n rhedeg ar wahanol gynwysyddion tra'n galluogi cydamseru a chyfochredd.
Cynhwysydd Einblick
Mewn cynwysyddion Einblick, cyflawnir llwythi gwaith. Mae peiriant cyfrifiant blaengar Einblick, Davos, yn gweithredu ar draws ffrydiau data ac yn caniatáu cyflymder rhyngweithiol y rhaglen.
Pan fydd defnyddiwr yn cael ei neilltuo i gynhwysydd, mae pob swydd yn cael ei anfon i Davos, sy'n dechrau tynnu data o'r ffynhonnell ddata a ddewiswyd.
Lle bynnag y bo modd, bydd yn gwthio amodau sampl i lawr i'r ffynhonnell ddata sylfaenol.
Fel arall, bydd yn sganio'r data ac yn cyfrifo sampl cronfa ddŵr dros ffynhonnell y data. Mae pob gweithredwr yn gweithredu ar ffrydiau data, ac mae defnyddwyr yn cael copïau wedi'u diweddaru o allbynnau tasg bob tro y mae gweithredwr yn cyflawni dros swp.
Pan fydd canlyniad y llwyth gwaith yn cael ei bennu, mae Montana yn derbyn copïau newydd o ganlyniad y llwyth gwaith ar unwaith.
Montana yw haen nwyddau canol Einblick, sy'n gyfrifol am gadw gwybodaeth cymhwysiad / gweithle, galluogi cydweithredu i gysoni gweithleoedd ar draws defnyddwyr (MongoDB), a throsglwyddo canlyniadau tasg i Laax, ei flaen.
Yn olaf, Laax yw'r cod Javascript sy'n dangos canlyniadau Davos ym mhorwr y defnyddiwr.
Beth yw Einblick Analytics?
Mae Einblick yn galluogi timau i gymhwyso dadansoddeg data uwch i wasanaethu amrywiaeth o brosesau gwneud penderfyniadau a chynllunio strategol:
Dadansoddeg Ddisgrifiadol
Gellir defnyddio data i ddysgu am yr hyn a ddigwyddodd yn y gorffennol. Ar gyfer y math hwn o astudio, mae offer BI traddodiadol (siartiau, dangosfyrddau, a dadansoddeg ryngweithiol) yn cael eu defnyddio'n gyffredin.
Ond, mae cenhedlaeth newydd o offer BI (fel Sisu) sy'n defnyddio dysgu peirianyddol i helpu dadansoddwyr i lywio setiau data dimensiwn uchel.
Mae'r offer newydd hyn yn tynnu sylw at yrwyr allweddol, yn dod o hyd i dueddiadau, a hyd yn oed yn argymell siartiau. Gallant ddatgelu patrymau a ysgogwyr pwysig yn awtomatig yn ogystal â darparu rhyngwyneb deinamig iawn ar gyfer adeiladu delweddu data.
Fodd bynnag, os ydych am fesur DPA mewn amser real, bydd angen system fonitro arnoch, fel Einblick, sy'n diweddaru data yn awtomatig ac yn anfon rhybuddion.
Dadansoddeg Rhagfynegol
Gwneud defnydd o ddata i greu modelau rhagfynegi. Mae modelau rhagweld a chorddi yn enghreifftiau poblogaidd yn y maes hwn.
Ond onid oes offer (autoML) yn barod sy'n caniatáu i bobl annhechnegol gynhyrchu modelau?
Mae offer o'r fath yn bodoli - ystyriwch KNIME, Rapid Miner, ac Alteryx - ond mae llawer ohonynt yn gweithredu trwy ddyblygu peiriannau llif gwaith: mae data'n dod i mewn, rydych chi'n cyflawni rhywfaint o weithrediad, ac mae'r allbwn yn cael ei roi i weithredwr arall.
Efallai y byddwch yn cwestiynu a yw UI tebyg i lif gwaith yn berffaith. Ar ôl arbrofi gydag iteriadau cynnar ohono, credaf fod eu rhyngwyneb defnyddiwr yn cyfateb yn well i bobl nad ydynt yn dechnegol.
Mae Einblick yn galluogi defnyddwyr i greu a rhannu modelau rhagfynegi, yn ogystal ag uno ac addasu setiau data niferus.
Yn bwysicach fyth, mae defnyddwyr yn datblygu modelau ac apiau data yn gynyddol gan ddefnyddio rhyngwyneb apelgar sy'n caniatáu iddynt gymysgu delweddu, modelau, a dadansoddi data.
Dadansoddeg Ragnodol
Gallwch greu beth-os, senarios, neu efelychiadau gan ddefnyddio data gan ddefnyddio Einblick.
Gall hefyd eich helpu i ddeall arwyddocâd newidynnau a rhagfynegyddion pwysig, yn ogystal ag adeiladu a dadansoddi senarios. Bydd offer uwch fel efelychiad Monte Carlo yn cael eu cynnwys yn fuan.
Pwy all ddefnyddio'r platfform?
Waeth beth fo'ch sector, busnes neu swyddogaeth, gall eich helpu i wneud dewisiadau sy'n seiliedig ar ddata yn gyflym. Rhestrir rhai ohonynt isod:
1. gweithgynhyrchu
- Rhagolwg galw cynnyrch.
- Cynnal a chadw rhagfynegol.
- Optimeiddio staffio llinell gynhyrchu.
2. Yswiriant a Bancio
- Rhaid diweddaru modelau yn gyflym i ymateb i ddigwyddiadau cyfredol.
- Creu strategaeth farchnata yn seiliedig ar ofynion cwsmeriaid.
- Gwella caffael cwsmeriaid.
3. Sector ynni
- Ymchwilio i effaith amgylcheddol y planhigyn.
- Nodi annormaleddau rhwydwaith dosbarthu.
- Cadw golwg ar y mewnbwn o weithfeydd gweithgynhyrchu ac echdynnu.
4. Sector y llywodraeth
- Cyfrifwch effaith polisïau'r dyfodol.
- Dylid mesur effaith y rhaglen.
- Gwneud penderfyniadau sy'n cael eu gyrru gan ddata.
5. Sector gofal iechyd
- Mewn sefyllfaoedd o argyfwng, rhagolygon poblogaeth.
- Gwella rheolaeth risg.
- Prototeip cyflym o fodelau risg derbyn.
6. Sector manwerthu
- Gwella ymgyrchoedd marchnata.
- Optimeiddio lefelau gweithlu gan ddefnyddio Covid-19.
- Y galw a ragwelir yng nghanol newid yn amgylchiadau'r farchnad.
Nodweddion allweddol
- Delweddu Data Fframiau – Defnyddiwch botensial llawn fframiau data Python i olygu data a rhyngweithio â sawl set ddata ar yr un sgrin.
- Ar Gynfas Ffurf Rhad, Dadansoddeg Weledol - Cefnogir iteriadau cyflym rhwng llwytho, glanhau, trosi, arddangos a modelu data ar gynfas ffurf rydd diderfyn.
- Dysgu Peiriannau Rhyngweithiol – Adeiladu modelau ML gan ddefnyddio offeryn AutoML rhyngweithiol arobryn Einblick tra'n cynnal rheolaeth dros fanylion model.
- Optimization - Optimeiddiwch ar gyfer y canlyniadau sy'n bwysig i'ch cwmni, a deall y cyfaddawdau a ddaw yn sgil amrywiol gamau gweithredu amgen.
- Cydweithio - Mae'n caniatáu ar gyfer cydweithio personol ac o bell gyda chydweithwyr yn yr un ystafell. Fe'i crëwyd ar gyfer porwyr bwrdd gwaith yn ogystal â rhyngwynebau pen a chyffwrdd.
- Defnydd Cwmwl Hawdd - Mae'n hawdd ei ddefnyddio yn y cwmwl cyhoeddus neu breifat ac mae'n integreiddio â'ch systemau storio a chronfa ddata presennol.
- Hyblygrwydd - Integreiddiwch eich swyddogaethau Python eich hun fel gweithredwyr gweledol newydd, gan sicrhau eu bod ar gael i'ch tîm neu gorfforaeth gyfan.
- Rhwydi Diogelwch Ystadegol – Mae'r cynorthwyydd ystadegol yn symleiddio'r broses o ddewis y prawf ystadegol priodol ar gyfer eich data.
Cychwyn Arni gydag Einblick
1. Mewngofnodi
Pan fyddwch chi'n lansio Einblick, fe'ch anogir â sgrin mewngofnodi.
2. Prif Ddewislen
Byddwch yn cael eich anfon i'r Brif Ddewislen ar ôl mewngofnodi.
Trafodir y rhannau a amlygwyd uchod ymhellach isod.
Ychwanegu Botwm Newydd
Y prif ddull ar gyfer ychwanegu eitemau newydd yw trwy'r Add New botwm. Pan gliciwch arno, mae dewislen o ddewisiadau sy'n manylu ar y pethau y gallwch eu hychwanegu yn ymddangos, fel y gwelir yn y ffigur isod.
Tabiau Eitem
Gallwch gyrchu'r mathau niferus o eitemau sydd ar gael yn Einblick trwy glicio ar y tabiau eitemau amrywiol.
Er enghraifft, bydd ymweld â'r tab mannau gwaith yn dangos yr holl weithleoedd y mae gennych fynediad iddynt. Cofiwch na fydd cynhyrchion nad oes gennych chi fynediad iddynt yn cael eu harddangos yma.
Mae'n cynnwys:
- diweddar
- Ffeiliau
- Dyddiad
- Gweithredwyr
- defnyddwyr
Gellir defnyddio'r bar chwilio, sy'n cael ei esbonio isod, i hidlo'r gwrthrychau sy'n cael eu harddangos.
Chwilio Bar
Mae'r bar chwilio yn ymestyn i ddatgelu unrhyw eitemau a ddefnyddiwyd yn ddiweddar, ymholiadau diweddar, a thagiau sydd i'w gweld ar hyn o bryd pan fyddwch yn clicio arno (a ddisgrifir ymhellach isod).
Yn y canlyniadau chwilio, bydd unrhyw eitem gydag enw neu dag cyfatebol yn ymddangos.
Eitemau Prif Ddewislen
Yn y brif ddewislen, mae blwch yn cynrychioli pob gwrthrych y gallwch ryngweithio ag ef. Gallwch symud y pethau hyn i rywle arall yn y brif ddewislen os ydych am eu cysylltu ag eitemau eraill.
Gellir cysylltu eitemau hefyd ag opsiynau, sy'n hygyrch trwy ddefnyddio'r ddewislen dot triphlyg, fel y dangosir yn y ffigur isod.
3. Lanlwytho Set Ddata
Mae'n cefnogi amrywiaeth o ryngwynebau data, sy'n eich galluogi i gael mynediad i'ch data waeth ble mae'n gorwedd. Y dull symlaf i ddechrau yw gyda ffeil CSV, ond gallwch hefyd ymchwilio i Start trwy glicio:
- Ychwanegu newydd
- Datasets
- Llwythwch ffeil CSV i fyny
- Llwythiad cyflym
Bydd eich ffeil CSV yn ymddangos yn y setiau data ardal o'r brif ddewislen ar ôl iddo gael ei gyflwyno i'r system.
4. Creu man gwaith newydd
I ddechrau dadansoddi'ch data, yn gyntaf rhaid i chi adeiladu man gwaith a'i gysylltu â'ch set ddata. Gellir paru nifer mympwyol o setiau data gyda phob man gwaith.
Cliciwch ychwanegu newydd ac yna gweithle i greu man gwaith newydd.
Yn y tab mannau gwaith, bydd man gwaith newydd yn cael ei ychwanegu, a bydd panel ar y dde yn darparu gwybodaeth yn ymwneud â gweithle.
Llusgwch eicon set ddata o'r tab setiau data i ardal setiau data'r panel gweithle i'w gysylltu ag ef.
I gael mynediad i'r man gwaith, cliciwch yr eicon saeth ar ei eicon neu'r botwm agored ar frig ei banel. Gallwch hefyd ychwanegu'r set ddata i'r gweithle wedyn.
5. Yn olaf, defnyddiwch y man gwaith
Cynfas rhyngweithiol yw man gwaith lle gallwch osod data yn graff i'w archwilio, yn ogystal â chynnal gweithgareddau cloddio data a modelu rhagfynegol.
Prisiau
Gallwch chi ddechrau defnyddio'r wefan gyda'i gynllun Sylfaenol, sy'n hollol rhad ac am ddim ac sydd â llu o nodweddion. Mae hefyd yn cynnig dau gynllun premiwm, y manylir arnynt isod:
- Pro: $45/defnyddiwr/mis (bil blynyddol).
- Menter: Cysylltwch â thîm Einblick i gael prisiau personol.
Pros
- Gwella cydweithio dadansoddol.
- Gwell modelau a mewnwelediadau cyflymach
- Grymuso gwyddor data dinasyddion.
anfanteision
- Mae'n bosibl y bydd rhai pobl yn gweld y gweithle'n annifyr.
Casgliad
I grynhoi, mae democrateiddio dadansoddeg ragnodol yn gofyn am newid sylfaenol yn y modd y mae unigolion yn rhyngweithio â data.
Einblick yw'r llwyfan prosesu data gweledol cyntaf, sy'n cyfuno nodweddion mwyaf offer AI sy'n canolbwyntio ar lif gwaith ac offer BI delweddu-ganolog.
Fe'i cynlluniwyd o'r gwaelod i fyny i hwyluso cydweithredu, naill ai o bell neu'n bersonol, gan ganiatáu i dimau wneud penderfyniadau sy'n seiliedig ar ddata.
Rhowch gynnig arni a rhannwch eich meddyliau gyda ni.
Mark
Neis ysgrifennu lan, Jay. Newydd ddod ar draws hyn wrth geisio darganfod am Einblick.