進行中のパンデミックは、リモートワークとそれをサポートするツールをかつてないほど後押ししました。 たとえば、ズームの価値はXNUMX倍以上になっています。
ただし、データアナリストとデータサイエンティストがリアルタイムでコラボレーションできるようにするための技術の進歩は、それほど急速ではありません。
マサチューセッツを拠点とするスタートアップのEinblickは、それを変えることを望んでいる。
Einblickは、ユーザーが自分の分析を行えるようにするインタラクティブな分析ホワイトボードです。 視覚的にデータ、モデルを作成し、グループとしてデータ主導の選択を行います。
インタラクティブデータ分析は、分散データベースシステムとレンダリングスキルを組み合わせて分析プロセスを加速し、ユーザーがビジネスインテリジェンステクノロジーの分析機能を利用できるようにするリアルタイム分析拡張機能です。
MITとブラウン大学でのXNUMX年間の研究に基づいて、そのテクノロジーは、ユーザーが遠隔通信に関連する問題を克服するのに役立ちます。
それを深く探求しましょう!
何ですか アインブリック?
Einblickは、ホワイトボード上に構築されたインタラクティブな分析ツールであり、チームが過去を迅速に調査し、未来を予測し、ビジネスに最適なデータ主導の意思決定を行うことを可能にします。
これは、データの精製と変換からモデル構築やwhat-if分析に至るまで、分析操作のためのツールとテクノロジーの包括的なスイートを含む単一のソリューションを提供します。
シンプルなユーザーインターフェイス、最先端の自動機械学習、独自のデータマイニング機能により、ユーザーは複雑な分析を行うための技術的なバックグラウンドを必要としません。
時間のかかる困難な操作を自動化し、誰でもデータを確認して有用な洞察を得ることができます。
システムを教えてください。
EinblickにはXNUMXつの基本的な論理コンポーネントがあります。
- Einblickアプリケーション
- Einblickコンテナ
Einblickアプリケーション
KubernetesクラスターはEinblickコンテナーをホストします。 その安全なユーザー認証システムは、各ユーザー要求を認証します。
ロードバランサ ユーザーがコンテナに接続したときに、アプリケーションをコンテナに割り当てます。 コンテナーは、一元化されたMongoDBデータベースによって同期が維持される同一のレプリカです。
ユーザーが自分のワークスペースを変更すると、MongoDBは新しい情報を更新してすべてのレプリカに伝達し、リアルタイムのコラボレーションを可能にします。
ワークスペースの状態と計算が分離されているため、同時ユーザーは、同期と並列処理を有効にしながら、異なるコンテナーで実行されている同じワークスペースでタスクを実行できることに注意してください。
Einblickコンテナ
Einblickコンテナーでは、ワークロードが実行されます。 Einblickのプログレッシブ計算エンジンであるDavosは、データストリーム全体で動作し、アプリケーションのインタラクティブな速度を可能にします。
ユーザーがコンテナーに割り当てられると、各ジョブはDavosにディスパッチされ、Davosは選択されたデータソースからデータのプルを開始します。
可能な場合は常に、サンプル条件を基になるデータソースにプッシュします。
それ以外の場合は、データをスキャンし、データソースのリザーバーサンプルを計算します。 すべてのオペレーターはデータストリームを操作し、コンシューマーは、オペレーターがバッチを実行するたびに、タスク出力の更新されたコピーを取得します。
ワークロードの結果が決定されると、モンタナはワークロードの結果の新しいコピーをすぐに受け取ります。
MontanaはEinblickのミドルウェア層であり、アプリケーション/ワークスペース情報の保持、コラボレーションによるユーザー間でのワークスペースの同期(MongoDB)、およびタスク結果のフロントエンドであるLaaxへの送信を担当します。
最後に、Laaxは、ユーザーのブラウザにダボスの結果を表示するJavascriptコードです。
Einblick Analyticsとは何ですか?
Einblickを使用すると、チームは高度なデータ分析を適用して、さまざまな意思決定および戦略的計画プロセスに対応できます。
記述分析
データを使用して、過去に何が起こったかを知ることができます。 この形式の調査では、従来のBIツール(チャート、ダッシュボード、およびインタラクティブ分析)が一般的に使用されます。
ただし、機械学習を使用してアナリストが高次元のデータセットをナビゲートするのに役立つ新世代のBIツール(Sisuなど)があります。
これらの新しいツールは、主要な推進要因を強調し、傾向を見つけ、さらにはチャートを推奨します。 データの視覚化を構築するための非常に動的なインターフェイスを提供することに加えて、パターンと重要なドライバーを自動的に公開できます。
ただし、KPIをリアルタイムで測定する場合は、データを自動的に更新してアラートを送信するEinblickなどの監視システムが必要になります。
予測分析
データを利用して予測モデルを作成します。 予測モデルとチャーンモデルは、この分野で人気のある例です。
しかし、技術者以外の人がモデルを生成できるようにする(autoML)ツールはすでにありませんか?
そのようなツールは存在します– KNIME、Rapid Miner、Alteryxを考慮してください–しかし、それらの多くはワークフローエンジンを複製することによって機能します:データが入り、何らかの操作を実行し、出力が別のオペレーターに渡されます。
ワークフローのようなUIが完璧かどうか疑問に思うかもしれません。 それの初期の反復を実験した後、私は彼らのユーザーインターフェースが技術者でない人々にとってより良いマッチであると信じています。
Einblickを使用すると、ユーザーは予測モデルを作成および共有したり、多数のデータセットをマージおよび変更したりできます。
さらに重要なことに、ユーザーは、視覚化、モデル、およびデータ分析を組み合わせることができる魅力的なインターフェイスを使用して、モデルとデータアプリを段階的に開発します。
規範的分析
Einblickを使用したデータを使用して、what-if、シナリオ、またはシミュレーションを作成できます。
また、重要な変数と予測変数の重要性を理解したり、シナリオを構築して分析したりするのにも役立ちます。 モンテカルロシミュレーションなどの高度なツールがまもなく含まれる予定です。
誰がプラットフォームを使用できますか?
セクター、ビジネス、または機能に関係なく、データ主導の選択を迅速に行うのに役立ちます。 それらのいくつかを以下に示します。
1。 加工
- 製品需要予測。
- 予知保全。
- 生産ラインの人員配置を最適化します。
2.保険と銀行
- モデルは、現在の発生に対応するために迅速に更新する必要があります。
- 顧客の要件に基づいてマーケティング戦略を作成します。
- 顧客獲得を改善します。
3.エネルギー部門
- プラントの環境への影響を調査します。
- 配電網の異常を特定します。
- 製造および抽出プラントのスループットを追跡します。
4.政府部門
- 将来のポリシーの影響を計算します。
- プログラムへの影響を測定する必要があります。
- データ主導の意思決定を行います。
5.ヘルスケアセクター
- 危機のシナリオでは、人口を予測します。
- リスク管理を強化します。
- 入院リスクモデルのプロトタイプを迅速に作成します。
6.小売部門
- マーケティングキャンペーンを改善します。
- Covid-19を使用して労働力レベルを最適化します。
- 市場環境の変化の中で需要を予測します。
主な機能
- Data Visualization フレーム – Pythonデータフレームの可能性を最大限に活用して、データを編集し、同じ画面で複数のデータセットを操作します。
- 自由形式のキャンバス上で、ビジュアル分析 –無制限の自由形式のキャンバスでのデータのロード、クリーニング、変換、表示、およびモデリングの間の迅速な反復がサポートされます。
- インタラクティブな機械学習 –モデルの詳細を制御しながら、受賞歴のあるEinblickのインタラクティブなAutoMLツールを使用してMLモデルを構築します。
- 最適化 –会社にとって重要な結果に合わせて最適化し、さまざまな代替アクションに伴うトレードオフを把握します。
- コラボレーション –同じ部屋にいる同僚との直接およびリモートのコラボレーションが可能になります。 デスクトップブラウザだけでなく、ペンとタッチインターフェイス用に作成されました。
- 簡単なクラウド展開 –パブリッククラウドまたはプライベートクラウドに簡単に導入でき、既存のストレージおよびデータベースシステムと統合できます。
- 柔軟性 –独自のPython関数を新しいビジュアル演算子として統合し、チーム全体または企業が利用できるようにします。
- 統計セーフティネット –統計アシスタントは、データに適切な統計的検定を選択するプロセスを簡素化します。
Einblick入門
1 ログイン
Einblickを起動すると、ログイン画面が表示されます。
2.メインメニュー
ログイン後、メインメニューに移動します。
上で強調表示されている部分については、以下でさらに説明します。
新しいボタンを追加
新しいアイテムを追加するための主な方法は、 新規追加 ボタン。 それをクリックすると、下の図に示すように、追加できるものの詳細を示す選択肢のメニューが表示されます。
アイテムタブ
さまざまなアイテムタブをクリックすると、Einblickでアクセスできるさまざまなタイプのアイテムにアクセスできます。
たとえば、[ワークスペース]タブにアクセスすると、アクセスできるすべてのワークプレースが表示されます。 アクセスできない商品はここに表示されませんのでご注意ください。
これは含まれています:
- 最近の
- 且つ
- オペレーター
- ユーザー
以下で説明する検索バーを使用して、表示されているオブジェクトをフィルタリングできます。
検索バー
検索バーが拡張され、最近使用されたアイテム、最近のクエリ、およびクリックしたときに現在表示されているタグが表示されます(以下で詳しく説明します)。
検索結果には、名前またはタグが一致するアイテムが表示されます。
メインメニュー項目
メインメニューでは、ボックスが表す各オブジェクトを操作できます。 これらを他のアイテムに関連付けたい場合は、メインメニューの他の場所に移動できます。
次の図に示すように、アイテムは、トリプルドットメニューを使用してアクセスできるオプションと接続することもできます。
3.データセットをアップロードする
さまざまなデータインターフェイスをサポートしているため、データがどこにあるかに関係なくデータにアクセスできます。 開始する最も簡単な方法はCSVファイルを使用することですが、[開始]をクリックして調査することもできます。
- 新しい追加
- データセット
- CSVファイルをアップロード
- クイックアップロード
CSVファイルがに表示されます データセット システムに送信された後のメインメニューの領域。
4.新しいワークスペースを作成します
データの分析を開始するには、最初にワークスペースを構築し、それをデータセットにリンクする必要があります。 各ワークスペースでは、任意の数のデータセットをペアにすることができます。
クリック 引っ越し先 次に、ワークスペースを使用して新しいワークスペースを作成します。
[ワークスペース]タブに新しいワークスペースが追加され、右側のパネルにワークスペース関連の情報が表示されます。
データセットアイコンを[データセット]タブからワークスペースパネルの[データセット]領域にドラッグして、リンクします。
ワークスペースにアクセスするには、アイコンの矢印アイコンまたはパネル上部の開くボタンをクリックします。 後でデータセットをワークスペースに追加することもできます。
5.最後に、ワークスペースを使用します
ワークスペースはインタラクティブなキャンバスであり、探索用のデータをグラフィカルにレイアウトしたり、データマイニングや予測モデリングアクティビティを実行したりできます。
価格(英語)
完全無料で豊富な機能を備えた基本プランでサイトの利用を開始できます。 また、以下に詳述するXNUMXつのプレミアムプランも提供しています。
- プロ:ユーザーあたり月額45ドル(毎年請求)。
- エンタープライズ:カスタム価格については、Einblickチームにお問い合わせください。
メリット
- 分析コラボレーションを改善します。
- 改善されたモデルとより迅速な洞察
- 市民のデータサイエンスが力を与えました。
デメリット
- 一部の人々は、職場が魅力的でないと感じるかもしれません。
まとめ
要約すると、処方分析を民主化するには、個人がデータを操作する方法を根本的に変える必要があります。
Einblickは、ワークフロー中心のAIツールと視覚化中心のBIツールの最大の機能を組み合わせた最初のビジュアルデータ処理プラットフォームです。
これは、リモートまたは対面でのコラボレーションを容易にするためにボトムアップで設計されており、チームがデータ主導の決定を下せるようにします。
それを試して、私たちとあなたの考えを共有してください。
Mark Hodder
いいね、ジェイ。 Einblickについて調べようとしたときに、これに出くわしました。