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La pandemia en curso impulsó el trabajo remoto y las herramientas que lo respaldan como nunca antes. Zoom, por ejemplo, ha más que duplicado su valor.
Sin embargo, los avances tecnológicos no han sido tan rápidos para permitir que los analistas de datos y los científicos de datos colaboren en tiempo real.
Einblick, una startup con sede en Massachusetts, espera cambiar eso.
Einblick es una pizarra interactiva de análisis que permite a los usuarios analizar sus datos visualmente, crear modelos y tomar decisiones basadas en datos como grupo.
El análisis de datos interactivo es una extensión de análisis en tiempo real que utiliza una combinación de sistemas de bases de datos distribuidas y habilidades de representación para acelerar el proceso de análisis y permitir que los usuarios aprovechen las capacidades analíticas de la tecnología Business Intelligence.
Basado en seis años de estudio en el MIT y la Universidad de Brown, su tecnología ayuda a los usuarios a superar las dificultades asociadas con la comunicación a distancia.
¡Vamos a explorarlo en profundidad!
Que es visión?
Einblick es una herramienta de análisis interactivo construida en una pizarra que permite a los equipos examinar rápidamente el pasado, anticipar el futuro y tomar las mejores decisiones basadas en datos para su negocio.
Proporciona una solución única que incluye un conjunto completo de herramientas y tecnologías para operaciones de análisis, desde la purificación y transformación de datos hasta la construcción de modelos y el análisis hipotético.
Debido a su sencilla interfaz de usuario, aprendizaje automático de última generación y capacidades únicas de extracción de datos, los usuarios no necesitan conocimientos técnicos para realizar análisis complejos.
Automatiza operaciones difíciles y que consumen mucho tiempo, lo que permite que cualquier persona revise sus datos y obtenga información útil.
¿Cómo funciona?
Hay dos componentes lógicos básicos para Einblick:
- Aplicación Einblick
- Contenedor Einblick
Aplicación Einblick
Un clúster de Kubernetes aloja los contenedores de Einblick. Su sistema de autenticación de usuario seguro autentica cada solicitud de usuario.
El equilibrador de carga asigna una aplicación a un contenedor cuando un usuario se conecta a él. Los contenedores son réplicas idénticas que se mantienen sincronizadas mediante una base de datos MongoDB centralizada.
Cuando un usuario modifica su espacio de trabajo, MongoDB actualiza y propaga la nueva información a todas las réplicas, lo que permite la colaboración en tiempo real.
Vale la pena mencionar que, debido a que el estado del espacio de trabajo y el cómputo están separados, los usuarios simultáneos pueden ejecutar tareas en el mismo espacio de trabajo ejecutándose en diferentes contenedores mientras habilitan la sincronización y el paralelismo.
Contenedor Einblick
En los contenedores de Einblick, se ejecutan las cargas de trabajo. El motor de cómputo progresivo de Einblick, Davos, opera a través de flujos de datos y permite la velocidad interactiva de la aplicación.
Cuando se asigna un usuario a un contenedor, cada trabajo se envía a Davos, que comienza a extraer datos de la fuente de datos elegida.
Siempre que sea posible, empujará las condiciones de la muestra hasta la fuente de datos subyacente.
De lo contrario, escaneará los datos y calculará una muestra del yacimiento sobre la fuente de datos. Cada operador opera en flujos de datos y los consumidores obtienen copias actualizadas de los resultados de las tareas cada vez que un operador ejecuta un lote.
Cuando se determina el resultado de la carga de trabajo, Montana recibe copias nuevas del resultado de la carga de trabajo de inmediato.
Montana es la capa de middleware de Einblick, a cargo de mantener la información de la aplicación/espacio de trabajo, permitir la colaboración para sincronizar el espacio de trabajo entre usuarios (MongoDB) y transmitir los resultados de las tareas a Laax, su interfaz.
Finalmente, Laax es el código Javascript que muestra los resultados de Davos en el navegador del usuario.
¿Qué es Einblick Analytics?
Einblick permite a los equipos aplicar análisis de datos avanzados para servir una variedad de procesos de toma de decisiones y planificación estratégica:
Analítica descriptiva
Los datos se pueden usar para aprender sobre lo que sucedió en el pasado. Para esta forma de estudio, las herramientas de BI tradicionales (gráficos, tableros y análisis interactivo) se emplean comúnmente.
Pero existe una nueva generación de herramientas de BI (como Sisu) que emplean el aprendizaje automático para ayudar a los analistas a navegar conjuntos de datos de gran dimensión.
Estas nuevas herramientas destacan los impulsores clave, encuentran tendencias e incluso recomiendan gráficos. Pueden exponer automáticamente patrones y controladores importantes, además de proporcionar una interfaz altamente dinámica para crear visualizaciones de datos.
Sin embargo, si desea medir los KPI en tiempo real, necesitará un sistema de monitoreo, como Einblick, que actualice automáticamente los datos y envíe alertas.
Análisis Predictivo
Hacer uso de los datos para crear modelos de predicción. Los modelos de previsión y rotación son ejemplos populares en esta área.
Pero, ¿no existen ya herramientas (autoML) que permitan a personas sin conocimientos técnicos generar modelos?
Tales herramientas existen, considere KNIME, Rapid Miner y Alteryx, pero muchas de ellas funcionan replicando motores de flujo de trabajo: ingresan datos, ejecuta alguna operación y la salida se entrega a otro operador.
Puede preguntarse si una interfaz de usuario similar a un flujo de trabajo es perfecta. Después de experimentar con iteraciones tempranas, creo que su interfaz de usuario es más adecuada para personas sin conocimientos técnicos.
Einblick permite a los usuarios crear y compartir modelos de predicción, así como fusionar y modificar numerosos conjuntos de datos.
Más importante aún, los usuarios desarrollan progresivamente modelos y aplicaciones de datos utilizando una interfaz atractiva que les permite combinar visualizaciones, modelos y análisis de datos.
Analítica prescriptiva
Puede crear situaciones hipotéticas, escenarios o simulaciones usando datos usando Einblick.
También puede ayudarlo a comprender la importancia de variables y predictores importantes, así como a construir y analizar escenarios. Próximamente se incluirán herramientas avanzadas como la simulación Monte Carlo.
¿Quién puede usar la plataforma?
Independientemente de su sector, negocio o función, puede ayudarlo a tomar decisiones basadas en datos rápidamente. Algunos de ellos se enumeran a continuación:
1. fabricación
- Pronóstico de demanda de productos.
- Mantenimiento predictivo.
- Optimice la dotación de personal de la línea de producción.
2. Seguros y Banca
- Los modelos deben actualizarse rápidamente para responder a las ocurrencias actuales.
- Crear estrategia de marketing en base a los requerimientos del cliente.
- Mejorar la captación de clientes.
3. Sector energético
- Investigar el impacto ambiental de la planta.
- Identificar anomalías en la red de distribución.
- Realice un seguimiento del rendimiento de las plantas de fabricación y extracción.
4. Sector gubernamental
- Calcular el impacto de futuras políticas.
- Se debe medir el impacto del programa.
- Tome decisiones basadas en datos.
5. Sector salud
- En escenarios de crisis, previsión de población.
- Mejorar la gestión de riesgos.
- Modelos de riesgo de admisión rápidamente prototipo.
6. Sector minorista
- Mejorar las campañas de marketing.
- Optimice los niveles de fuerza de trabajo utilizando Covid-19.
- Pronostique la demanda en medio de circunstancias cambiantes del mercado.
Principales Caracteristicas
- Visualización de datos Marcos – Utilice todo el potencial de los marcos de datos de Python para editar datos e interactuar con varios conjuntos de datos en la misma pantalla.
- En un lienzo de forma libre, análisis visual – Se admiten iteraciones rápidas entre la carga, la limpieza, la conversión, la visualización y el modelado de datos en un lienzo ilimitado de forma libre.
- Aprendizaje automático interactivo – Cree modelos ML con la galardonada herramienta interactiva AutoML de Einblick mientras mantiene el control sobre los detalles del modelo.
- Optimización – Optimice los resultados que son importantes para su empresa y aproveche las ventajas y desventajas que conllevan varias acciones alternativas.
- Colaboración – Permite la colaboración presencial y remota con compañeros en la misma sala. Fue creado para navegadores de escritorio, así como para interfaces táctiles y de lápiz.
- Fácil implementación en la nube – Se puede implementar fácilmente en la nube pública o privada y se integra con sus sistemas de base de datos y almacenamiento existentes.
- Flexibilidad – Integre sus propias funciones de Python como nuevos operadores visuales, poniéndolas a disposición de todo su equipo o corporación.
- Redes de seguridad estadística – El asistente estadístico simplifica el proceso de selección de la prueba estadística adecuada para sus datos.
Primeros pasos con Einblick
1. Iniciar sesión
Cuando inicie Einblick, se le solicitará una pantalla de inicio de sesión.
2. Menú principal
Se le enviará al menú principal después de iniciar sesión.
Las partes resaltadas anteriormente se analizan más adelante.
Agregar nuevo botón
El método principal para agregar nuevos elementos es a través de la Añadir nuevo botón. Cuando hace clic en él, aparece un menú de opciones que detalla las cosas que puede agregar, como se ve en la figura a continuación.
Fichas de artículos
Puede acceder a los numerosos tipos de elementos accesibles en Einblick haciendo clic en las distintas pestañas de elementos.
Por ejemplo, si visita la pestaña de espacios de trabajo, se mostrarán todos los lugares de trabajo a los que tiene acceso. Tenga en cuenta que los productos a los que no tiene acceso no se mostrarán aquí.
Incluye:
- Entradas recientes
- archivos
- Datos
- telecomunicaciones
- Usuarios
La barra de búsqueda, que se explica a continuación, se puede utilizar para filtrar los objetos mostrados.
Barra de búsqueda
La barra de búsqueda se extiende para revelar los elementos usados recientemente, las consultas recientes y las etiquetas que están actualmente visibles al hacer clic en él (se describe más adelante).
En los resultados de la búsqueda, aparecerá cualquier elemento con un nombre o etiqueta que coincida.
Elementos del menú principal
En el menú principal, cada objeto representa un cuadro con el que puedes interactuar. Puede mover estas cosas a otra parte del menú principal si desea relacionarlas con otros elementos.
Los elementos también se pueden conectar con opciones, a las que se puede acceder mediante el menú de tres puntos, como se ilustra en la figura a continuación.
3. Cargar conjunto de datos
Es compatible con una variedad de interfaces de datos, lo que le permite acceder a sus datos independientemente de dónde se encuentren. El método más simple para comenzar es con un archivo CSV, pero también puede investigar Iniciar haciendo clic en:
- Añadir nuevo
- Conjuntos de datos
- Subir archivo CSV
- Carga rápida
Su archivo CSV aparecerá en la conjuntos de datos área del menú principal después de haber sido enviado al sistema.
4. Crea un nuevo espacio de trabajo
Para comenzar a analizar sus datos, primero debe crear un espacio de trabajo y vincularlo a su conjunto de datos. Se puede emparejar un número arbitrario de conjuntos de datos con cada espacio de trabajo.
Haga Clic en añadir nuevo y luego espacio de trabajo para crear un nuevo espacio de trabajo.
En la pestaña de espacios de trabajo, se agregará un nuevo espacio de trabajo y un panel a la derecha proporcionará información relacionada con el espacio de trabajo.
Arrastre un icono de conjunto de datos desde la pestaña de conjuntos de datos al área de conjuntos de datos del panel del espacio de trabajo para vincularlo.
Para acceder al espacio de trabajo, haga clic en el icono de flecha en su icono o en el botón Abrir en la parte superior de su panel. También puede agregar el conjunto de datos al espacio de trabajo después.
5. Finalmente, usa el espacio de trabajo
Un espacio de trabajo es un lienzo interactivo en el que puede diseñar gráficamente los datos para su exploración, así como ejecutar actividades de minería de datos y modelado predictivo.
Precios
Puede comenzar a usar el sitio con su plan básico, que es completamente gratuito y tiene una gran cantidad de funciones. También ofrece dos planes premium, que se detallan a continuación:
- Pro: $45/usuario/mes (facturado anualmente).
- Empresa: comuníquese con el equipo de Einblick para conocer los precios personalizados.
Para Agencias y Operadores
- Mejore la colaboración analítica.
- Modelos mejorados y conocimientos más rápidos
- Ciencia de datos ciudadana empoderada.
Desventajas
- Algunas personas pueden encontrar el lugar de trabajo poco atractivo.
Conclusión
En resumen, la democratización del análisis prescriptivo requiere un cambio fundamental en la forma en que las personas interactúan con los datos.
Einblick es la primera plataforma de procesamiento de datos visuales que combina las mejores características de las herramientas de IA centradas en el flujo de trabajo y las herramientas de BI centradas en la visualización.
Está diseñado de abajo hacia arriba para facilitar la colaboración, ya sea de forma remota o en persona, lo que permite a los equipos tomar decisiones basadas en datos.
Pruébalo y comparte tus pensamientos con nosotros.
Marc
Buen escrito, Jay. Acabo de encontrar esto cuando intentaba averiguar sobre Einblick.