Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Pandemi sing terus-terusan nambah kerja jarak jauh lan alat sing ndhukung kaya sadurunge. Zoom, contone, wis luwih saka kaping pindho ing Nilai.
Nanging, kemajuan teknologi durung secepat sing ngidini analis data lan ilmuwan data bisa kolaborasi ing wektu nyata.
Einblick, wiwitan basis Massachusetts, ngarep-arep bisa ngowahi.
Einblick minangka papan putih analytics interaktif sing ngidini pangguna nganalisa data kanthi visual, nggawe model, lan nggawe pilihan data-driven minangka grup.
Analitik data interaktif minangka ekstensi analytics wektu nyata sing nggunakake campuran sistem basis data sing disebarake lan katrampilan rendering kanggo nyepetake proses analitik lan ngidini pangguna njupuk kauntungan saka kemampuan analitis teknologi Business Intelligence.
Adhedhasar enem taun sinau ing MIT lan Universitas Brown, teknologi kasebut mbantu pangguna ngatasi kesulitan sing ana gandhengane karo komunikasi sing adoh.
Ayo digoleki kanthi jero!
apa wawasan?
Einblick minangka alat analitik interaktif sing dibangun ing papan tulis sing ngidini tim nliti masa lalu kanthi cepet, ngantisipasi masa depan, lan nggawe keputusan sing paling apik adhedhasar data kanggo bisnise.
Nyedhiyakake solusi siji sing kalebu piranti lan teknologi lengkap kanggo operasi analytics, saka pemurnian data lan transformasi liwat bangunan model lan analisis apa-apa.
Amarga antarmuka panganggo sing prasaja, pembelajaran mesin otomatis sing canggih, lan kemampuan penambangan data sing unik, pangguna ora mbutuhake latar mburi teknis kanggo nindakake analisis kompleks.
Iki ngotomatisasi operasi sing mbutuhake wektu lan angel, ngidini sapa wae mriksa data lan entuk wawasan sing migunani.
Carane ora iku bisa?
Ana rong komponen logis dhasar kanggo Einblick:
- Aplikasi Einblick
- Wadhah Einblick
Aplikasi Einblick
Kluster Kubernetes dadi tuan rumah wadah Einblick. Sistem otentikasi pangguna sing aman ngotentikasi saben panjaluk pangguna.
The mbukak balancer allocates aplikasi menyang wadhah nalika pangguna nyambung menyang. Wadah kasebut minangka replika sing padha sing tetep diselarasake karo basis data MongoDB terpusat.
Nalika pangguna ngowahi ruang kerjane, MongoDB nganyari lan nyebarake informasi anyar menyang kabeh replika, supaya bisa kolaborasi wektu nyata.
Perlu dielingake, amarga status ruang kerja lan komputasi dipisahake, pangguna bebarengan bisa nglakokake tugas ing ruang kerja sing padha sing mlaku ing wadhah sing beda-beda nalika ngidini sinkronisasi lan paralelisme.
Wadhah Einblick
Ing wadhah Einblick, beban kerja ditindakake. Mesin komputasi progresif Einblick, Davos, ngoperasikake aliran data lan ngidini kacepetan interaktif aplikasi kasebut.
Nalika pangguna ditugasake menyang wadhah, saben proyek dikirim menyang Davos, sing wiwit narik data saka sumber data sing dipilih.
Yen bisa, bakal nyurung kahanan sampel menyang sumber data dhasar.
Yen ora, bakal mindai data lan ngetung sampel reservoir liwat sumber data. Saben operator ngoperasikake aliran data, lan konsumen entuk salinan output tugas sing dianyari saben operator nglakokake sakumpulan.
Nalika asil beban kerja ditemtokake, Montana bakal langsung nampa salinan asil beban kerja sing anyar.
Montana minangka lapisan middleware Einblick, sing tanggung jawab kanggo njaga informasi aplikasi/ruang kerja, ngidini kolaborasi kanggo nyelarasake ruang kerja antarane pangguna (MongoDB), lan ngirim asil tugas menyang Laax, frontend.
Pungkasan, Laax minangka kode Javascript sing nampilake asil Davos ing browser pangguna.
Apa Einblick Analytics?
Einblick mbisakake tim kanggo ngetrapake analisis data canggih kanggo ngladeni macem-macem proses pengambilan keputusan lan perencanaan strategis:
Analytics Deskriptif
Data bisa digunakake kanggo sinau babagan kedadeyan ing jaman kepungkur. Kanggo wangun sinau iki, alat BI tradisional (bagan, dashboard, lan analytics interaktif) umume digunakake.
Nanging, ana alat BI generasi anyar (kayata Sisu) sing nggunakake pembelajaran mesin kanggo mbantu para analis navigasi set data dimensi dhuwur.
Piranti anyar iki nyorot driver utama, golek tren, lan malah menehi rekomendasi grafik. Dheweke bisa kanthi otomatis mbabarake pola lan pembalap penting saliyane nyedhiyakake antarmuka sing dinamis banget kanggo mbangun visualisasi data.
Nanging, yen sampeyan pengin ngukur KPI ing wektu nyata, sampeyan butuh sistem ngawasi, kaya Einblick, sing kanthi otomatis nganyari data lan ngirim tandha.
Prediksi Analytics
Gunakake data kanggo nggawe model prediksi. Model ramalan lan churn minangka conto populer ing wilayah iki.
Nanging apa durung ana alat (autoML) sing ngidini wong non-teknis nggawe model?
Piranti kasebut pancen ana - nimbang KNIME, Rapid Miner, lan Alteryx - nanging akeh sing bisa digunakake kanthi niru mesin alur kerja: data mlebu, sampeyan nindakake sawetara operasi, lan output dikirim menyang operator liyane.
Sampeyan bisa uga takon apa UI kaya alur kerja iku sampurna. Sawise nyobi karo iterasi awal, aku yakin antarmuka pangguna sing cocog kanggo wong non-teknis.
Einblick ngidini pangguna nggawe lan nuduhake model prediksi, uga nggabungake lan ngowahi pirang-pirang set data.
Sing luwih penting, pangguna terus ngembangake model lan aplikasi data kanthi nggunakake antarmuka sing nyenengake sing ngidini dheweke nyampur visualisasi, model, lan analisis data.
Analytics Resep
Sampeyan bisa nggawe apa-apa, skenario, utawa simulasi nggunakake data nggunakake Einblick.
Iki uga bisa mbantu sampeyan ngerti pentinge variabel lan prediktor penting, uga kanggo mbangun lan nganalisa skenario. Piranti canggih kayata simulasi Monte Carlo bakal disedhiyakake sakcepete.
Sapa sing bisa nggunakake platform kasebut?
Preduli saka sektor, bisnis, utawa fungsi sampeyan, bisa mbantu sampeyan nggawe pilihan adhedhasar data kanthi cepet. Sawetara kasebut kapacak ing ngisor iki:
1. Manufacturing
- ramalan dikarepake produk.
- pangopènan prediktif.
- Ngoptimalake staf lini produksi.
2. Asuransi lan Perbankan
- Model kudu dianyari kanthi cepet kanggo nanggapi kedadeyan saiki.
- Nggawe strategi marketing adhedhasar syarat pelanggan.
- Ngapikake akuisisi pelanggan.
3. Sektor energi
- Neliti dampak lingkungan tanduran.
- Ngenali kelainan jaringan distribusi.
- Lacak throughput pabrik lan pabrik ekstraksi.
4. Sektor Pemerintah
- Etung impact saka kawicaksanan mangsa.
- Dampak program kudu diukur.
- Nggawe keputusan adhedhasar data.
5. Sektor kesehatan
- Ing skenario krisis, ramalan populasi.
- Ningkatake manajemen risiko.
- Prototipe model risiko diakoni kanthi cepet.
6. Sektor ritel
- Ngapikake kampanye marketing.
- Ngoptimalake tingkat tenaga kerja nggunakake Covid-19.
- Permintaan ramalan ing tengah-tengah owah-owahan kahanan pasar.
Fitur Key
- Visualisasi Data Pigura - Gunakake potensial lengkap pigura data Python kanggo ngowahi data lan sesambungan karo sawetara set data ing layar sing padha.
- Ing Kanvas Formulir Gratis, Visual Analytics - Pengulangan kanthi cepet ing antarane ngemot, ngresiki, ngowahi, nampilake, lan modeling data ing kanvas gratis tanpa watesan didhukung.
- Learning Machine Interaktif - Gawe model ML nggunakake alat AutoML interaktif sing menang penghargaan Einblick nalika njaga kontrol babagan spesifik model.
- Optimization – Optimalake kanggo asil sing penting kanggo perusahaan, lan nangkep trade-offs sing teka karo macem-macem tumindak alternatif.
- Kolaborasi - Iki ngidini kolaborasi pribadi lan remot karo kolega ing kamar sing padha. Iki digawe kanggo browser desktop uga antarmuka pena lan tutul.
- Panyebaran Cloud Gampang - Gampang disebarake ing awan umum utawa pribadi lan digabungake karo sistem panyimpenan lan database sing wis ana.
- keluwesan – Integrasi fungsi Python dhewe minangka operator visual anyar, supaya kasedhiya kanggo kabeh tim utawa perusahaan.
- Jaring Safety Statistik - Asisten statistik nyederhanakake proses milih tes statistik sing cocog kanggo data sampeyan.
Miwiti karo Einblick
1. Mlebet
Nalika sampeyan miwiti Einblick, sampeyan bakal dijaluk layar login.
2. Menu Utama
Sampeyan bakal dikirim menyang Menu Utama sawise mlebu.
Bagean-bagean ing ndhuwur bakal dirembug maneh ing ngisor iki.
Tambah Tombol Anyar
Cara utama kanggo nambah item anyar yaiku liwat Tambah New tombol. Nalika sampeyan ngeklik, menu pilihan sing rinci babagan apa sing bisa ditambahake katon, kaya sing katon ing gambar ing ngisor iki.
Tab Barang
Sampeyan bisa ngakses macem-macem jinis item sing bisa diakses ing Einblick kanthi ngeklik macem-macem tab item.
Contone, ngunjungi tab ruang kerja bakal nampilake kabeh papan kerja sing sampeyan akses. Elinga yen produk sing sampeyan ora duwe akses ora bakal ditampilake ing kene.
Iku kalebu:
- anyar
- file
- Data
- Operators
- pangguna
Bar telusuran, sing diterangake ing ngisor iki, bisa digunakake kanggo nyaring obyek sing ditampilake.
search Bar
Bar telusuran ngluwihi kanggo mbukak item sing mentas digunakake, pitakon anyar, lan tag sing saiki katon nalika sampeyan ngeklik (dijelasake ing ngisor iki).
Ing asil panelusuran, item apa wae kanthi jeneng utawa tag sing cocog bakal katon.
Item Menu Utama
Ing menu utama, saben obyek sing diwakili kothak sing sampeyan bisa sesambungan. Sampeyan bisa mindhah barang kasebut ing papan liya ing menu utama yen sampeyan pengin nggandhengake karo item liyane.
Item uga bisa disambungake karo opsi, kang bisa diakses nggunakake menu telung titik, minangka gambaran ing tokoh ngisor.
3. Upload Dataset
Ndhukung macem-macem antarmuka data, ngijini sampeyan kanggo ngakses data preduli saka ngendi iku dumunung. Cara paling gampang kanggo miwiti yaiku nganggo file CSV, nanging sampeyan uga bisa nyelidiki Mulai kanthi ngeklik:
- Tambah anyar
- Dataset
- Unggah file CSV
- Unggahan cepet
File CSV sampeyan bakal katon ing susunan data area menu utama sawise wis dikirim menyang sistem.
4. Nggawe ruang kerja anyar
Kanggo miwiti nganalisa data, sampeyan kudu mbangun ruang kerja lan nyambung menyang set data. Jumlah set data sing bisa digathukake karo saben ruang kerja.
Klik nambah anyar banjur ruang kerja kanggo nggawe ruang kerja anyar.
Ing tab ruang kerja, ruang kerja anyar bakal ditambahake, lan panel ing sisih tengen bakal menehi informasi sing gegandhengan karo ruang kerja.
Seret lambang set data saka tab set data menyang area set data ing panel ruang kerja kanggo ngubungake.
Kanggo ngakses ruang kerja, klik lambang panah ing lambang utawa tombol mbukak ing sisih ndhuwur panel. Sampeyan uga bisa nambah set data menyang ruang kerja sakwise.
5. Pungkasan, gunakake ruang kerja
Ruang kerja minangka kanvas interaktif ing ngendi sampeyan bisa nampilake data kanthi grafis kanggo eksplorasi, uga nglakokake pertambangan data, lan aktivitas model prediktif.
Reregan
Sampeyan bisa miwiti nggunakake situs kanthi rencana dhasar, sing gratis lan akeh fitur. Uga nawakake rong rencana premium, sing rinci ing ngisor iki:
- Pro: $ 45 / pangguna / wulan (ditagih saben taun).
- Perusahaan: Hubungi tim Einblick kanggo rega khusus.
Pros
- Ngapikake kolaborasi analitis.
- Model sing luwih apik lan wawasan sing luwih cepet
- Ilmu data warga dikuatake.
cons
- Sawetara wong bisa nemokake papan kerja sing ora nyenengake.
kesimpulan
Kanggo ngringkes, demokratisasi analytics preskriptif mbutuhake owah-owahan dhasar babagan cara individu sesambungan karo data.
Einblick minangka platform pangolahan data visual pisanan, nggabungake fitur paling gedhe saka alat AI sing fokus ing alur kerja lan alat BI sing fokus ing visualisasi.
Iki dirancang saka ngisor munggah kanggo nggampangake kolaborasi, kanthi jarak adoh utawa langsung, ngidini tim nggawe keputusan adhedhasar data.
Coba lan nuduhake pikirane karo kita.
Mark
Tulisan sing apik, Jay. Mung nemoni iki nalika nyoba ngerteni babagan Einblick.