תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
המגיפה המתמשכת חיזקה את העבודה מרחוק ואת הכלים התומכים בה כמו שלא היה מעולם. זום, למשל, יותר מכפיל את ערכו.
עם זאת, ההתקדמות הטכנולוגית לא הייתה כה מהירה בכך שאפשרה למנתחי נתונים ומדעני נתונים לשתף פעולה בזמן אמת.
איינבליק, סטארט-אפ ממסצ'וסטס, מקווה לשנות זאת.
Einblick הוא לוח ניתוח אינטראקטיבי המאפשר למשתמשים לנתח את שלהם נתונים מבחינה ויזואלית, צור מודלים ובצע בחירות מונחות נתונים כקבוצה.
ניתוח נתונים אינטראקטיבי הוא הרחבה לניתוח בזמן אמת המשתמשת בשילוב של מערכות מסד נתונים מבוזרות ומיומנויות רינדור כדי להאיץ את תהליך הניתוח ולאפשר למשתמשים לנצל את היכולות האנליטיות של טכנולוגיית Business Intelligence.
בהתבסס על שש שנות לימוד ב-MIT ובאוניברסיטת בראון, הטכנולוגיה שלה עוזרת למשתמשים להתגבר על קשיים הקשורים לתקשורת מרוחקת.
בואו לחקור את זה לעומק!
מה תוֹבָנָה?
Einblick הוא כלי ניתוח אינטראקטיבי הבנוי על לוח ציור המאפשר לצוותים לבחון במהירות את העבר, לצפות את העתיד ולקבל את ההחלטות מונעות הנתונים הטובות ביותר עבור העסק שלהם.
הוא מספק פתרון יחיד הכולל חבילה מקיפה של כלים וטכנולוגיות לפעולות אנליטיות, מטיהור נתונים וטרנספורמציה דרך בניית מודלים וניתוח מה אם.
בשל ממשק המשתמש הפשוט שלו, למידת מכונה אוטומטית חדשנית ויכולות כריית נתונים ייחודיות, המשתמשים אינם זקוקים לרקע טכני כדי לבצע ניתוח מורכב.
זה עושה אוטומציה של פעולות גוזלות זמן וקשות, ומאפשר לכל אחד לסקור את הנתונים שלו ולקבל תובנות שימושיות.
איך זה עובד?
ישנם שני מרכיבים לוגיים בסיסיים לאיינבליק:
- יישום איינבליק
- מיכל איינבליק
יישום איינבליק
אשכול Kubernetes מארח את מכולות איינבליק. מערכת אימות המשתמש המאובטחת שלו מאמתת כל בקשת משתמש.
השמיים איזון עומס מקצה יישום למיכל כאשר משתמש מתחבר אליו. הקונטיינרים הם העתקים זהים שנשמרים מסונכרנים על ידי מסד נתונים מרכזי של MongoDB.
כאשר משתמש משנה את סביבת העבודה שלו, MongoDB מעדכן ומפיץ את המידע החדש לכל ההעתקים, מה שמאפשר שיתוף פעולה בזמן אמת.
ראוי להזכיר שבגלל שמצב סביבת העבודה והחישוב מופרדים, משתמשים במקביל יכולים לבצע משימות באותה סביבת עבודה הפועלות על קונטיינרים שונים תוך הפעלת סנכרון ומקביליות.
מיכל איינבליק
בקונטיינרים של Einblick, עומסי עבודה מבוצעים. מנוע החישוב המתקדם של איינבליק, Davos, פועל על פני זרמי נתונים ומאפשר את המהירות האינטראקטיבית של האפליקציה.
כאשר משתמש מוקצה למיכל, כל עבודה נשלחת לדאבוס, שמתחילה למשוך נתונים ממקור הנתונים הנבחר.
במידת האפשר, הוא ידחוף את תנאי הדוגמא אל מקור הנתונים הבסיסי.
אחרת, הוא יסרוק את הנתונים ויחשב דגימת מאגר מעל מקור הנתונים. כל מפעיל פועל על זרמי נתונים, וצרכנים מקבלים עותקים מעודכנים של פלטי משימות בכל פעם שמפעיל מבצע אצווה.
כאשר תוצאת עומס העבודה נקבעת, מונטנה מקבלת מיד עותקים טריים של תוצאת עומס העבודה.
Montana היא שכבת התווך של איינבליק, האחראית על שמירת מידע יישומים/סביבת עבודה, המאפשרת שיתוף פעולה לסנכרון סביבת עבודה בין משתמשים (MongoDB), והעברת תוצאות משימות ל-Laax, החזית שלה.
לבסוף, Laax הוא קוד ה-Javascript המציג את תוצאות Davos בדפדפן של המשתמש.
מהו Einblick Analytics?
איינבליק מאפשרת לצוותים ליישם ניתוח נתונים מתקדם כדי לשרת מגוון תהליכי קבלת החלטות ותכנון אסטרטגי:
ניתוח תיאורי
ניתן להשתמש בנתונים כדי ללמוד על מה שקרה בעבר. עבור צורת לימוד זו, משתמשים בדרך כלל בכלי BI מסורתיים (תרשימים, לוחות מחוונים וניתוח אינטראקטיבי).
אבל, יש דור חדש של כלי BI (כגון Sisu) שמשתמשים בלמידת מכונה כדי לעזור לאנליסטים לנווט מערכי נתונים במימד גבוה.
הכלים החדשים האלה מדגישים גורמי מפתח, מוצאים מגמות ואפילו ממליצים על תרשימים. הם יכולים לחשוף באופן אוטומטי דפוסים ומנהלי התקנים חשובים בנוסף לספק ממשק דינמי ביותר לבניית הדמיות נתונים.
עם זאת, אם אתה רוצה למדוד KPIs בזמן אמת, תצטרך מערכת ניטור, כמו Einblick, שמעדכנת נתונים אוטומטית ושולחת התראות.
אנליטי חזוי
השתמש בנתונים ליצירת מודלים של חיזוי. מודלים של חיזוי ונטישה הם דוגמאות פופולריות בתחום זה.
אבל האם אין כבר כלים (autoML) שמאפשרים לאנשים שאינם טכניים לייצר מודלים?
כלים כאלה אכן קיימים - קחו בחשבון את KNIME, Rapid Miner ו-Alteryx - אבל רבים מהם פועלים על ידי שכפול של מנועי זרימת עבודה: נתונים נכנסים, אתה מבצע פעולה כלשהי, והפלט מועבר למפעיל אחר.
אתה עשוי לשאול אם ממשק משתמש דמוי זרימת עבודה מושלם. לאחר ניסוי עם איטרציות מוקדמות שלו, אני מאמין שממשק המשתמש שלהם מתאים יותר לאנשים שאינם טכניים.
איינבליק מאפשר למשתמשים ליצור ולשתף מודלים של חיזוי, כמו גם למזג ולשנות מערכי נתונים רבים.
חשוב יותר, משתמשים מפתחים בהדרגה מודלים ואפליקציות נתונים תוך שימוש בממשק מושך המאפשר להם לערבב הדמיות, מודלים וניתוח נתונים.
ניתוח מרשם
אתה יכול ליצור מה אם, תרחישים או סימולציות באמצעות נתונים באמצעות Einblick.
זה גם יכול לעזור לך להבין את המשמעות של משתנים ומנבאים חשובים, כמו גם לבנות ולנתח תרחישים. כלים מתקדמים כגון הדמיית מונטה קרלו ייכללו בקרוב.
מי יכול להשתמש בפלטפורמה?
ללא קשר למגזר, לעסק או לתפקיד שלך, זה יכול לעזור לך לבצע בחירות מונעות נתונים במהירות. כמה מהם מפורטים להלן:
1. ייצור
- תחזית ביקוש למוצרים.
- תחזוקה חזויה.
- בצע אופטימיזציה של איוש קו הייצור.
2. ביטוח ובנקאות
- יש לעדכן דגמים במהירות כדי להגיב להתרחשויות נוכחיות.
- יצירת אסטרטגיה שיווקית בהתאם לדרישות הלקוח.
- שפר את גיוס הלקוחות.
3. מגזר האנרגיה
- חקור את ההשפעה הסביבתית של המפעל.
- זיהוי חריגות ברשת ההפצה.
- עקוב אחר התפוקה של מפעלי ייצור ומיצוי.
4. המגזר הממשלתי
- חשב את ההשפעה של מדיניות עתידית.
- יש למדוד את השפעת התוכנית.
- קבל החלטות מונעות נתונים.
5. מגזר הבריאות
- בתרחישי משבר, תחזית אוכלוסייה.
- שפר את ניהול הסיכונים.
- אבטיפוס מהיר של מודלים של סיכון קבלה.
6. המגזר הקמעונאי
- שיפור קמפיינים שיווקיים.
- בצע אופטימיזציה של רמות כוח העבודה באמצעות Covid-19.
- תחזית ביקוש על רקע נסיבות השוק המשתנות.
תכונות עיקריות
- נתונים להדמיה מסגרות - השתמש בפוטנציאל המלא של מסגרות הנתונים של Python כדי לערוך נתונים וליצור אינטראקציה עם מספר מערכי נתונים באותו מסך.
- על קנבס בצורה חופשית, Visual Analytics - חזרות מהירות בין טעינה, ניקוי, המרה, הצגה ומודלים של נתונים על קנבס ללא הגבלה בצורה חופשית נתמכות.
- למידת מכונה אינטראקטיבית – בנו דגמי ML באמצעות הכלי האינטראקטיבי AutoML עטור הפרסים של Einblick תוך שמירה על שליטה על פרטי הדגם.
- אופטימיזציה - בצע אופטימיזציה לתוצאות החשובות לחברה שלך, ותפוס את הפשרות הנלוות לפעולות אלטרנטיביות שונות.
- שיתוף פעולה - הוא מאפשר שיתוף פעולה אישי ומרוחק עם עמיתים באותו חדר. זה נוצר עבור דפדפנים שולחניים כמו גם ממשקי עט ומגע.
- פריסת ענן קלה - ניתן לפריסה בקלות בענן הציבורי או הפרטי ומשתלב עם מערכות האחסון ומסד הנתונים הקיימות שלך.
- גמישות - שלב את פונקציות Python משלך כמפעילים ויזואליים חדשים, מה שהופך אותם לזמינים לכל הצוות או התאגיד שלך.
- רשתות ביטחון סטטיסטיות – העוזר הסטטיסטי מפשט את תהליך בחירת המבחן הסטטיסטי המתאים לנתונים שלך.
תחילת העבודה עם איינבליק
1. התחברות
כאשר אתה מפעיל את Einblick, תתבקש עם מסך התחברות.
2. תפריט ראשי
אתה תישלח לתפריט הראשי לאחר הכניסה.
החלקים המודגשים לעיל נדונים בהמשך.
הוסף כפתור חדש
השיטה העיקרית להוספת פריטים חדשים היא באמצעות הוסף חדש לַחְצָן. כאשר אתה לוחץ עליו, מופיע תפריט אפשרויות המפרט את הדברים שאתה יכול להוסיף, כפי שניתן לראות באיור למטה.
כרטיסיות פריט
אתה יכול לגשת לסוגי הפריטים הרבים הנגישים ב-Einblick על ידי לחיצה על לשוניות הפריטים השונות.
לדוגמה, ביקור בלשונית סביבות העבודה יציג את כל מקומות העבודה אליהם יש לך גישה. אנא זכור שמוצרים שאין לך גישה אליהם לא יוצגו כאן.
זה כולל:
- אחרון
- קבצים
- נתונים
- מפעילים
- משתמש
ניתן להשתמש בסרגל החיפוש, אשר מוסבר להלן, כדי לסנן את האובייקטים המוצגים.
בר חיפוש
סרגל החיפוש מתרחב כדי לחשוף את כל הפריטים שנעשה בהם שימוש לאחרונה, שאילתות אחרונות ותגים שגלויים כעת כאשר אתה לוחץ עליו (מתואר בהמשך).
בתוצאות החיפוש יופיע כל פריט עם שם או תג תואמים.
פריטי תפריט ראשי
בתפריט הראשי, כל אובייקט מייצגת תיבה שאיתה ניתן לקיים אינטראקציה. אתה יכול להעביר את הדברים האלה למקום אחר בתפריט הראשי אם אתה רוצה לקשר אותם לפריטים אחרים.
ניתן לחבר פריטים גם עם אפשרויות, הנגישות באמצעות תפריט הנקודות המשולשות, כפי שמוצג באיור למטה.
3. העלה מערך נתונים
הוא תומך במגוון ממשקי נתונים, המאפשר לך לגשת לנתונים שלך ללא קשר למקום שבו הם נמצאים. השיטה הפשוטה ביותר להתחיל היא באמצעות קובץ CSV, אך אתה יכול גם לחקור את התחל על ידי לחיצה על:
- הוסף חדש
- מערכי נתונים
- העלה קובץ CSV
- העלאה מהירה
קובץ ה-CSV שלך יופיע ב- מערכי נתונים אזור התפריט הראשי לאחר הגשתו למערכת.
4. צור סביבת עבודה חדשה
כדי להתחיל לנתח את הנתונים שלך, תחילה עליך לבנות סביבת עבודה ולקשר אותה למערך הנתונים שלך. ניתן לשייך מספר שרירותי של מערכי נתונים לכל סביבת עבודה.
נְקִישָׁה להוסיף חדש ולאחר מכן סביבת עבודה כדי ליצור סביבת עבודה חדשה.
בלשונית סביבות העבודה תתווסף סביבת עבודה חדשה, וחלונית מימין תספק מידע הקשור לסביבת העבודה.
גרור סמל מערך נתונים מכרטיסיית מערכי הנתונים לאזור מערכי הנתונים של חלונית סביבת העבודה כדי לקשר אותו אליו.
כדי לגשת לסביבת העבודה, לחץ על סמל החץ בסמל שלה או על כפתור הפתיחה בחלק העליון של החלונית שלו. אתה יכול גם להוסיף את מערך הנתונים לסביבת העבודה לאחר מכן.
5. לבסוף, השתמשו בסביבת העבודה
סביבת עבודה היא קנבס אינטראקטיבי עליו ניתן לפרוס נתונים לחקירה, כמו גם לבצע כריית נתונים ופעילויות דוגמנות חזויה.
מחיר כרטיס
אתה יכול להתחיל להשתמש באתר עם התוכנית הבסיסית שלו, שהיא חינמית לחלוטין ובעלת שפע של תכונות. הוא מציע גם שתי תוכניות פרימיום, המפורטות להלן:
- יתרונות: 45 $ למשתמש לחודש (מחייב מדי שנה).
- ארגוני: צור קשר עם צוות איינבליק לקבלת תמחור מותאם אישית.
Pros
- שפר את שיתוף הפעולה האנליטי.
- מודלים משופרים ותובנות מהירות יותר
- מדע נתונים של אזרחים מועצמת.
חסרונות
- אנשים מסוימים עשויים למצוא את מקום העבודה כבלתי מושך.
סיכום
לסיכום, דמוקרטיזציה של ניתוח מרשם דורש שינוי מהותי באופן שבו אנשים מתקשרים עם נתונים.
Einblick היא פלטפורמת עיבוד הנתונים החזותיים הראשונה, המשלבת את התכונות הטובות ביותר של כלי AI ממוקדי זרימת עבודה וכלי BI ממוקדי ויזואליזציה.
הוא תוכנן מלמטה למעלה כדי לאפשר שיתוף פעולה, מרחוק או אישי, ומאפשר לצוותים לקבל החלטות מונחות נתונים.
נסה זאת ושתף אותנו במחשבותיך.
סמן
כתיבה יפה, ג'יי. בדיוק נתקלתי בזה כשניסיתי לברר על איינבליק.