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Die anhaltende Pandemie hat die Remote-Arbeit und die Tools, die sie unterstützen, wie nie zuvor angekurbelt. Zoom zum Beispiel hat seinen Wert mehr als verdoppelt.
Die technologischen Fortschritte waren jedoch nicht so schnell, um Datenanalysten und Datenwissenschaftler in die Lage zu versetzen, in Echtzeit zusammenzuarbeiten.
Einblick, ein in Massachusetts ansässiges Startup, hofft, das zu ändern.
Einblick ist ein interaktives Analyse-Whiteboard, das es Benutzern ermöglicht, ihre Daten visuell, erstellen Sie Modelle und treffen Sie als Gruppe datengesteuerte Entscheidungen.
Interaktive Datenanalyse ist eine Echtzeit-Analyseerweiterung, die eine Mischung aus verteilten Datenbanksystemen und Rendering-Fähigkeiten verwendet, um den Analyseprozess zu beschleunigen und es Benutzern zu ermöglichen, die Analysefunktionen der Business-Intelligence-Technologie zu nutzen.
Basierend auf sechs Jahren Studium am MIT und an der Brown University hilft seine Technologie den Benutzern, Schwierigkeiten zu überwinden, die mit der Fernkommunikation verbunden sind.
Lassen Sie es uns eingehend untersuchen!
Was ist Betrügen?
Einblick ist ein interaktives Analysetool, das auf einem Whiteboard basiert und es Teams ermöglicht, die Vergangenheit schnell zu untersuchen, die Zukunft zu antizipieren und die besten datengesteuerten Entscheidungen für ihr Unternehmen zu treffen.
Es bietet eine einzige Lösung, die eine umfassende Suite von Tools und Technologien für Analysevorgänge umfasst, von der Datenbereinigung und -transformation bis hin zur Modellerstellung und Was-wäre-wenn-Analyse.
Aufgrund der einfachen Benutzeroberfläche, des hochmodernen automatischen maschinellen Lernens und der einzigartigen Data-Mining-Funktionen benötigen Benutzer keinen technischen Hintergrund, um komplexe Analysen durchzuführen.
Es automatisiert zeitaufwändige und schwierige Vorgänge, sodass jeder seine Daten überprüfen und nützliche Erkenntnisse gewinnen kann.
Wie funktioniert es?
Einblick besteht aus zwei grundlegenden logischen Komponenten:
- Einblick-Anwendung
- Einblick Container
Einblick-Anwendung
Ein Kubernetes-Cluster hostet die Einblick-Container. Sein sicheres Benutzerauthentifizierungssystem authentifiziert jede Benutzeranfrage.
Das Lastenausgleicher ordnet eine Anwendung einem Container zu, wenn ein Benutzer eine Verbindung zu ihm herstellt. Die Container sind identische Replikate, die von einer zentralisierten MongoDB-Datenbank synchronisiert werden.
Wenn ein Benutzer seinen Arbeitsbereich ändert, aktualisiert MongoDB die neuen Informationen und gibt sie an alle Replikate weiter, wodurch eine Zusammenarbeit in Echtzeit ermöglicht wird.
Erwähnenswert ist, dass gleichzeitige Benutzer Aufgaben im selben Arbeitsbereich ausführen können, die auf verschiedenen Containern ausgeführt werden, da der Status und die Berechnung des Arbeitsbereichs getrennt sind, während Synchronisierung und Parallelität ermöglicht werden.
Einblick Container
In Einblick-Containern werden Workloads ausgeführt. Davos, die fortschrittliche Berechnungs-Engine von Einblick, arbeitet über Datenströme hinweg und ermöglicht die interaktive Geschwindigkeit der Anwendung.
Wenn ein Benutzer einem Container zugewiesen wird, wird jeder Auftrag an Davos gesendet, das mit dem Abrufen von Daten aus der ausgewählten Datenquelle beginnt.
Wann immer möglich, werden Beispielbedingungen in die zugrunde liegende Datenquelle verschoben.
Andernfalls werden die Daten gescannt und eine Reservoirprobe über der Datenquelle berechnet. Jeder Operator arbeitet mit Datenströmen, und Verbraucher erhalten jedes Mal aktualisierte Kopien der Aufgabenausgaben, wenn ein Operator einen Batch ausführt.
Wenn das Workload-Ergebnis bestimmt ist, erhält Montana sofort neue Kopien des Workload-Ergebnisses.
Montana ist die Middleware-Schicht von Einblick, die für die Verwaltung von Anwendungs-/Arbeitsbereichsinformationen, die Ermöglichung der Zusammenarbeit zur Synchronisierung des Arbeitsbereichs zwischen Benutzern (MongoDB) und die Übertragung von Aufgabenergebnissen an Laax, sein Frontend, zuständig ist.
Laax schließlich ist der Javascript-Code, der die Davos-Ergebnisse im Browser des Benutzers anzeigt.
Was ist Einblick Analytics?
Einblick ermöglicht es Teams, fortschrittliche Datenanalysen anzuwenden, um eine Vielzahl von Entscheidungsfindungs- und strategischen Planungsprozessen zu unterstützen:
Beschreibende Analytik
Daten können verwendet werden, um zu erfahren, was in der Vergangenheit passiert ist. Für diese Form der Studie werden üblicherweise traditionelle BI-Tools (Diagramme, Dashboards und interaktive Analysen) verwendet.
Aber es gibt eine neue Generation von BI-Tools (wie Sisu), die maschinelles Lernen einsetzen, um Analysten bei der Navigation durch hochdimensionale Datensätze zu unterstützen.
Diese neuen Tools heben wichtige Treiber hervor, finden Trends und empfehlen sogar Diagramme. Sie können Muster und wichtige Treiber automatisch aufdecken und bieten zusätzlich eine hochdynamische Schnittstelle zum Erstellen von Datenvisualisierungen.
Wenn Sie jedoch KPIs in Echtzeit messen möchten, benötigen Sie ein Überwachungssystem wie Einblick, das Daten automatisch aktualisiert und Warnungen sendet.
Vorausschauende Analytik
Nutzen Sie Daten, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Prognose- und Abwanderungsmodelle sind beliebte Beispiele in diesem Bereich.
Aber gibt es nicht bereits (autoML-)Tools, die es Laien ermöglichen, Modelle zu generieren?
Solche Tools gibt es – denken Sie an KNIME, Rapid Miner und Alteryx – aber viele von ihnen funktionieren, indem sie Workflow-Engines replizieren: Daten kommen herein, Sie führen eine Operation aus und die Ausgabe wird an einen anderen Operator übergeben.
Sie fragen sich vielleicht, ob eine Workflow-ähnliche Benutzeroberfläche perfekt ist. Nachdem ich mit frühen Iterationen davon experimentiert habe, glaube ich, dass ihre Benutzeroberfläche besser zu nicht-technischen Leuten passt.
Einblick ermöglicht Benutzern das Erstellen und Teilen von Vorhersagemodellen sowie das Zusammenführen und Ändern zahlreicher Datensätze.
Noch entscheidender ist, dass Benutzer schrittweise Modelle und Daten-Apps entwickeln, indem sie eine ansprechende Benutzeroberfläche verwenden, die es ihnen ermöglicht, Visualisierungen, Modelle und Datenanalysen zu kombinieren.
Prescriptive Analytics
Mit Einblick können Sie anhand von Daten Was-wäre-wenn, Szenarien oder Simulationen erstellen.
Es kann Ihnen auch helfen, die Bedeutung wichtiger Variablen und Prädiktoren zu verstehen sowie Szenarien zu erstellen und zu analysieren. Erweiterte Tools wie die Monte-Carlo-Simulation werden in Kürze hinzugefügt.
Wer kann die Plattform nutzen?
Unabhängig von Ihrer Branche, Ihrem Unternehmen oder Ihrer Funktion kann es Ihnen helfen, schnell datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Einige von ihnen sind unten aufgeführt:
1. Herstellung
- Prognose der Produktnachfrage.
- Vorausschauende Wartung.
- Optimieren Sie die Personalbesetzung der Produktionslinie.
2. Versicherungen und Banken
- Modelle müssen schnell aktualisiert werden, um auf aktuelle Ereignisse reagieren zu können.
- Erstellen Sie eine Marketingstrategie basierend auf den Kundenanforderungen.
- Kundenakquise verbessern.
3. Energiesektor
- Untersuchen Sie die Umweltauswirkungen der Anlage.
- Identifizieren Sie Anomalien im Vertriebsnetz.
- Behalten Sie den Durchsatz von Produktions- und Extraktionsanlagen im Auge.
4. Regierungssektor
- Berechnen Sie die Auswirkungen zukünftiger Richtlinien.
- Die Wirkung des Programms sollte gemessen werden.
- Treffen Sie datengesteuerte Entscheidungen.
5. Gesundheitssektor
- In Krisenszenarien prognostizierte Bevölkerung.
- Verbessern Sie das Risikomanagement.
- Erstellen Sie schnell Prototypen von Eintrittsrisikomodellen.
6. Einzelhandel
- Verbessern Sie Marketingkampagnen.
- Optimieren Sie den Personalbestand mit Covid-19.
- Prognostizieren Sie die Nachfrage unter sich ändernden Marktbedingungen.
Merkmale
- Datenvisualisierung Bilderrahmen – Nutzen Sie das volle Potenzial von Python-Datenrahmen, um Daten zu bearbeiten und mit mehreren Datensätzen auf demselben Bildschirm zu interagieren.
- Auf einer Freiform-Leinwand, Visual Analytics – Schnelle Iterationen zwischen Laden, Bereinigen, Konvertieren, Anzeigen und Modellieren von Daten auf einer unbegrenzten Freiform-Leinwand werden unterstützt.
- Interaktives maschinelles Lernen – Erstellen Sie ML-Modelle mit dem preisgekrönten interaktiven AutoML-Tool von Einblick und behalten Sie gleichzeitig die Kontrolle über die Modellspezifikationen.
- OPTIMIERUNG – Optimieren Sie für die Ergebnisse, die für Ihr Unternehmen wichtig sind, und erfassen Sie die Kompromisse, die mit verschiedenen alternativen Maßnahmen einhergehen.
- Zusammenarbeit – Es ermöglicht die persönliche und Remote-Zusammenarbeit mit Kollegen im selben Raum. Es wurde sowohl für Desktop-Browser als auch für Stift- und Touch-Oberflächen entwickelt.
- Einfache Cloud-Bereitstellung – Es ist einfach in der öffentlichen oder privaten Cloud bereitzustellen und lässt sich in Ihre vorhandenen Speicher- und Datenbanksysteme integrieren.
- Flexibilität – Integrieren Sie Ihre eigenen Python-Funktionen als neue visuelle Operatoren und stellen Sie sie Ihrem gesamten Team oder Unternehmen zur Verfügung.
- Statistische Sicherheitsnetze – Der Statistik-Assistent vereinfacht die Auswahl des passenden statistischen Tests für Ihre Daten.
Einstieg mit Einblick
1. Anmeldung
Wenn Sie Einblick starten, werden Sie mit einem Anmeldebildschirm aufgefordert.
2. Hauptmenü
Nach der Anmeldung werden Sie zum Hauptmenü weitergeleitet.
Die oben hervorgehobenen Teile werden weiter unten erörtert.
Neue Schaltfläche hinzufügen
Die primäre Methode zum Hinzufügen neuer Elemente ist über die Neu hinzufügen Taste. Wenn Sie darauf klicken, wird ein Menü mit Auswahlmöglichkeiten angezeigt, in dem die Dinge aufgeführt sind, die Sie hinzufügen können, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.
Element-Registerkarten
Sie können auf die zahlreichen Arten von Artikeln zugreifen, auf die in Einblick zugegriffen werden kann, indem Sie auf die verschiedenen Artikel-Registerkarten klicken.
Wenn Sie beispielsweise die Registerkarte Arbeitsbereiche besuchen, werden alle Arbeitsplätze angezeigt, auf die Sie Zugriff haben. Bitte beachten Sie, dass Produkte, auf die Sie keinen Zugriff haben, hier nicht angezeigt werden.
Es umfasst:
- Aktuelle
- Mappen
- Datum
- Betreiber
- Nutzer
Über die nachfolgend erläuterte Suchleiste können die angezeigten Objekte gefiltert werden.
Suchleiste
Die Suchleiste wird erweitert, um alle kürzlich verwendeten Elemente, letzten Suchanfragen und Tags anzuzeigen, die derzeit sichtbar sind, wenn Sie darauf klicken (weiter unten beschrieben).
In den Suchergebnissen wird jedes Element mit einem übereinstimmenden Namen oder Tag angezeigt.
Hauptmenüpunkte
Im Hauptmenü stellt jedes Objekt ein Kästchen dar, mit dem Sie interagieren können. Sie können diese Dinge im Hauptmenü an eine andere Stelle verschieben, wenn Sie sie mit anderen Elementen in Beziehung setzen möchten.
Elemente können auch mit Optionen verbunden werden, auf die über das Dreipunktmenü zugegriffen werden kann, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.
3. Datensatz hochladen
Es unterstützt eine Vielzahl von Datenschnittstellen, sodass Sie unabhängig vom Speicherort auf Ihre Daten zugreifen können. Die einfachste Methode, um loszulegen, ist mit einer CSV-Datei, aber Sie können Start auch untersuchen, indem Sie auf klicken:
- Hinzufügen neuer
- Datensätze
- CSV-Datei hochladen
- Schnelles Hochladen
Ihre CSV-Datei erscheint in der Datensätze Bereich des Hauptmenüs, nachdem es an das System übermittelt wurde.
4. Erstellen Sie einen neuen Arbeitsbereich
Um mit der Analyse Ihrer Daten zu beginnen, müssen Sie zunächst einen Arbeitsbereich erstellen und ihn mit Ihrem Dataset verknüpfen. Jedem Arbeitsbereich kann eine beliebige Anzahl von Datensätzen zugeordnet werden.
Klicken Sie auf Kostenlos erhalten und dann auf Installieren. add new und dann Arbeitsbereich, um einen neuen Arbeitsbereich zu erstellen.
Auf der Registerkarte „Arbeitsbereiche“ wird ein neuer Arbeitsbereich hinzugefügt, und ein Bereich auf der rechten Seite enthält arbeitsbereichsbezogene Informationen.
Ziehen Sie ein Datensatzsymbol von der Registerkarte „Datensätze“ in den Bereich „Datensätze“ des Bedienfelds „Arbeitsbereich“, um ihn damit zu verknüpfen.
Um auf den Arbeitsbereich zuzugreifen, klicken Sie auf das Pfeilsymbol auf seinem Symbol oder auf die Schaltfläche „Öffnen“ oben im Bedienfeld. Sie können den Datensatz auch nachträglich zum Arbeitsbereich hinzufügen.
5. Verwenden Sie schließlich den Arbeitsbereich
Ein Arbeitsbereich ist eine interaktive Leinwand, auf der Sie Daten für die Untersuchung grafisch anordnen sowie Data-Mining- und Vorhersagemodellierungsaktivitäten ausführen können.
AnzeigenPreise
Sie können die Website mit ihrem Basisplan verwenden, der völlig kostenlos ist und eine Fülle von Funktionen bietet. Es bietet auch zwei Premium-Pläne, die unten aufgeführt sind:
- Pro: 45 $/Benutzer/Monat (jährlich abgerechnet).
- Enterprise: Wenden Sie sich an das Einblick-Team, um individuelle Preise zu erhalten.
Vorteile
- Verbessern Sie die analytische Zusammenarbeit.
- Verbesserte Modelle und schnellere Erkenntnisse
- Citizen Data Science befähigt.
Nachteile
- Manche Menschen finden den Arbeitsplatz vielleicht unattraktiv.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Demokratisierung der präskriptiven Analytik eine grundlegende Veränderung der Art und Weise erfordert, wie Einzelpersonen mit Daten interagieren.
Einblick ist die erste visuelle Datenverarbeitungsplattform, die die besten Funktionen von Workflow-zentrierten KI-Tools und Visualisierungs-zentrierten BI-Tools kombiniert.
Es ist von Grund auf so konzipiert, dass es die Zusammenarbeit erleichtert, entweder aus der Ferne oder persönlich, und es den Teams ermöglicht, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Probieren Sie es aus und teilen Sie Ihre Gedanken mit uns.
Tobias
Gut geschrieben, Jay. Ich bin gerade darauf gestoßen, als ich versucht habe, mich über Einblick zu informieren.