სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
მიმდინარე პანდემიამ გააძლიერა დისტანციური მუშაობა და ინსტრუმენტები, რომლებიც მხარს უჭერენ მას, როგორც არასდროს. მაგალითად, Zoom-ის ღირებულება გაორმაგდა.
თუმცა, ტექნოლოგიური წინსვლა არ ყოფილა ისეთი სწრაფი, რაც საშუალებას აძლევს მონაცემთა ანალიტიკოსებს და მონაცემთა მეცნიერებს რეალურ დროში ითანამშრომლონ.
Einblick, მასაჩუსეტსის სტარტაპი, იმედოვნებს, რომ შეცვლის ამას.
Einblick არის ანალიტიკის ინტერაქტიული დაფა, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გააანალიზონ თავიანთი მონაცემები ვიზუალურად, შექმენით მოდელები და გააკეთეთ მონაცემების საფუძველზე არჩევანი ჯგუფურად.
მონაცემთა ინტერაქტიული ანალიტიკა არის რეალურ დროში ანალიტიკის გაფართოება, რომელიც იყენებს მონაცემთა ბაზის განაწილებული სისტემებისა და რენდერის უნარების ნაზავს ანალიტიკის პროცესის დასაჩქარებლად და საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს ისარგებლონ Business Intelligence ტექნოლოგიის ანალიტიკური შესაძლებლობებით.
MIT-სა და ბრაუნის უნივერსიტეტში ექვსწლიანი სწავლის საფუძველზე, მისი ტექნოლოგია მომხმარებლებს ეხმარება გადალახონ სირთულეები, რომლებიც დაკავშირებულია შორეულ კომუნიკაციასთან.
მოდით გამოვიკვლიოთ იგი სიღრმისეულად!
რა არის გამჭრიახობა?
Einblick არის ინტერაქტიული ანალიტიკური ინსტრუმენტი, რომელიც აგებულია დაფაზე, რომელიც საშუალებას აძლევს გუნდებს სწრაფად შეისწავლონ წარსული, განჭვრიტონ მომავალი და მიიღონ საუკეთესო გადაწყვეტილებები მონაცემების საფუძველზე თავიანთი ბიზნესისთვის.
ის უზრუნველყოფს ერთიან გადაწყვეტას, რომელიც მოიცავს ინსტრუმენტებისა და ტექნოლოგიების ყოვლისმომცველ კომპლექტს ანალიტიკური ოპერაციებისთვის, მონაცემთა გაწმენდიდან და ტრანსფორმაციიდან მოდელის შექმნამდე და რა-თუ ანალიზის ჩათვლით.
მომხმარებლის მარტივი ინტერფეისის, უახლესი ავტომატური მანქანური სწავლისა და მონაცემთა მოპოვების უნიკალური შესაძლებლობების გამო, მომხმარებლებს არ სჭირდებათ ტექნიკური ცოდნა რთული ანალიზის გასაკეთებლად.
ის ავტომატიზირებს შრომატევად და რთულ ოპერაციებს, რაც საშუალებას აძლევს ნებისმიერს გადახედოს მათ მონაცემებს და მოიპოვოს სასარგებლო ინფორმაცია.
როგორ მუშაობს?
Einblick-ის ორი ძირითადი ლოგიკური კომპონენტია:
- Einblick აპლიკაცია
- Einblick კონტეინერი
Einblick აპლიკაცია
Kubernetes კასეტური მასპინძლობს Einblick კონტეინერებს. მისი უსაფრთხო მომხმარებლის ავთენტიფიკაციის სისტემა ამოწმებს მომხმარებლის თითოეულ მოთხოვნას.
ის დატვირთვის ბალანსი ანაწილებს აპლიკაციას კონტეინერზე, როდესაც მომხმარებელი უკავშირდება მას. კონტეინერები იდენტური ასლებია, რომლებიც სინქრონიზებულია ცენტრალიზებული MongoDB მონაცემთა ბაზაში.
როდესაც მომხმარებელი ცვლის სამუშაო სივრცეს, MongoDB განაახლებს და ავრცელებს ახალ ინფორმაციას ყველა რეპლიკაზე, რაც საშუალებას აძლევს რეალურ დროში თანამშრომლობას.
აღსანიშნავია, რომ იმის გამო, რომ სამუშაო სივრცის მდგომარეობა და გამოთვლა განცალკევებულია, ერთდროულად მომხმარებლებს შეუძლიათ შეასრულონ დავალებები იმავე სამუშაო სივრცეში, რომელიც მუშაობს სხვადასხვა კონტეინერზე, სინქრონიზაციისა და პარალელიზმის ჩართვით.
Einblick კონტეინერი
Einblick კონტეინერებში სამუშაო დატვირთვები შესრულებულია. Einblick-ის პროგრესული გამოთვლითი ძრავა, Davos, მუშაობს მონაცემთა ნაკადებში და იძლევა აპლიკაციის ინტერაქტიული სიჩქარის საშუალებას.
როდესაც მომხმარებელი ენიჭება კონტეინერს, თითოეული სამუშაო იგზავნება დავოსში, რომელიც იწყებს მონაცემთა ამოღებას არჩეული მონაცემთა წყაროდან.
შეძლებისდაგვარად, ის გადააყენებს ნიმუშის პირობებს მონაცემთა ძირითადი წყარომდე.
წინააღმდეგ შემთხვევაში, ის დაასკანირებს მონაცემებს და გამოთვლის რეზერვუარის ნიმუშს მონაცემთა წყაროზე. ყველა ოპერატორი მუშაობს მონაცემთა ნაკადებზე და მომხმარებლები იღებენ ამოცანების განახლებულ ასლებს ყოველ ჯერზე, როცა ოპერატორი ასრულებს პარტიას.
როდესაც სამუშაო დატვირთვის შედეგი დადგინდება, მონტანა დაუყოვნებლივ იღებს სამუშაო დატვირთვის შედეგის ახალ ასლებს.
Montana არის Einblick-ის შუალედური ფენა, რომელიც პასუხისმგებელია აპლიკაციის/სამუშაო სივრცის ინფორმაციის შენახვაზე, თანამშრომლობის საშუალებას აძლევს მომხმარებელთა შორის სამუშაო სივრცის სინქრონიზაციას (MongoDB) და ამოცანების შედეგების გადაცემას Laax-ზე, მის ფრონტზე.
და ბოლოს, Laax არის Javascript კოდი, რომელიც აჩვენებს დავოსის შედეგებს მომხმარებლის ბრაუზერში.
რა არის Einblick Analytics?
Einblick საშუალებას აძლევს გუნდებს გამოიყენონ მონაცემთა გაფართოებული ანალიტიკა, რათა მოემსახურონ სხვადასხვა გადაწყვეტილების მიღებისა და სტრატეგიული დაგეგმვის პროცესებს:
აღწერითი ანალიტიკა
მონაცემები შეიძლება გამოყენებულ იქნას წარსულში მომხდარის გასაგებად. კვლევის ამ ფორმისთვის ჩვეულებრივ გამოიყენება BI-ს ტრადიციული ინსტრუმენტები (დიაგრამები, დაფები და ინტერაქტიული ანალიტიკა).
მაგრამ, არსებობს ახალი თაობის BI ინსტრუმენტები (როგორიცაა Sisu), რომელიც იყენებს მანქანურ სწავლებას, რათა დაეხმაროს ანალიტიკოსებს მაღალი განზომილებიანი მონაცემების ნავიგაციაში.
ეს ახალი ხელსაწყოები ხაზს უსვამს ძირითად დრაივერებს, პოულობს ტენდენციებს და რეკომენდაციას უწევს დიაგრამებსაც კი. მათ შეუძლიათ ავტომატურად გამოავლინონ შაბლონები და მნიშვნელოვანი დრაივერები, გარდა იმისა, რომ უზრუნველყოფენ უაღრესად დინამიურ ინტერფეისს მონაცემთა ვიზუალიზაციის შესაქმნელად.
თუმცა, თუ გსურთ რეალურ დროში გაზომოთ KPI, დაგჭირდებათ მონიტორინგის სისტემა, როგორიცაა Einblick, რომელიც ავტომატურად ანახლებს მონაცემებს და აგზავნის შეტყობინებებს.
Predictive ანალიტიკა
გამოიყენეთ მონაცემები პროგნოზირების მოდელების შესაქმნელად. პროგნოზირებისა და გადახურების მოდელები პოპულარული მაგალითებია ამ სფეროში.
მაგრამ არ არსებობს უკვე (autoML) ინსტრუმენტები, რომლებიც საშუალებას აძლევს არატექნიკურ ადამიანებს შექმნან მოდელები?
ასეთი ინსტრუმენტები ნამდვილად არსებობს – განიხილეთ KNIME, Rapid Miner და Alteryx – მაგრამ ბევრი მათგანი ფუნქციონირებს სამუშაო პროცესის ძრავების რეპლიკაციით: მონაცემები შემოდის, თქვენ ასრულებთ გარკვეულ ოპერაციას და გამომავალი გადაეცემა სხვა ოპერატორს.
თქვენ შეიძლება ეჭვი გეპარებათ, არის თუ არა სამუშაო პროცესის მსგავსი UI სრულყოფილი. მისი ადრეული გამეორებების ექსპერიმენტების შემდეგ, მე მჯერა, რომ მათი მომხმარებლის ინტერფეისი უკეთესია არატექნიკური ადამიანებისთვის.
Einblick საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან და გააზიარონ პროგნოზირების მოდელები, ასევე შეაერთონ და შეცვალონ მრავალი მონაცემთა ნაკრები.
რაც მთავარია, მომხმარებლები თანდათან ავითარებენ მოდელებსა და მონაცემთა აპებს მიმზიდველი ინტერფეისის გამოყენებით, რომელიც საშუალებას აძლევს მათ შეურიონ ვიზუალიზაცია, მოდელები და მონაცემთა ანალიზი.
დანიშნულების ანალიტიკა
თქვენ შეგიძლიათ შექმნათ რა-თუ, სცენარები ან სიმულაციები მონაცემთა გამოყენებით Einblick-ის გამოყენებით.
ის ასევე დაგეხმარებათ მნიშვნელოვანი ცვლადების და პროგნოზირების მნიშვნელობის გაგებაში, ასევე სცენარების შექმნასა და გაანალიზებაში. მოწინავე ინსტრუმენტები, როგორიცაა მონტე კარლოს სიმულაცია, მალე შემოვა.
ვის შეუძლია პლატფორმის გამოყენება?
თქვენი სექტორის, ბიზნესისა თუ ფუნქციის მიუხედავად, ის დაგეხმარებათ სწრაფად გააკეთოთ მონაცემების საფუძველზე არჩევანი. ზოგიერთი მათგანი ჩამოთვლილია ქვემოთ:
1. წარმოება
- პროდუქტის მოთხოვნის პროგნოზი.
- პროგნოზირებადი მოვლა.
- საწარმოო ხაზის პერსონალის ოპტიმიზაცია.
2. დაზღვევა და საბანკო საქმე
- მოდელები სწრაფად უნდა განახლდეს მიმდინარე მოვლენებზე რეაგირებისთვის.
- შექმენით მარკეტინგული სტრატეგია მომხმარებლის მოთხოვნილებებზე დაყრდნობით.
- გააუმჯობესეთ კლიენტების შეძენა.
3. ენერგეტიკის სექტორი
- შეისწავლეთ მცენარის ზემოქმედება გარემოზე.
- სადისტრიბუციო ქსელის დარღვევების იდენტიფიცირება.
- თვალყური ადევნეთ საწარმოო და მოპოვების ქარხნების გამტარუნარიანობას.
4. სამთავრობო სექტორი
- გამოთვალეთ მომავალი პოლიტიკის გავლენა.
- პროგრამის გავლენა უნდა შეფასდეს.
- მიიღეთ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები.
5. ჯანდაცვის სექტორი
- კრიზისის სცენარებში, პროგნოზირებული მოსახლეობა.
- გააძლიერე რისკის მართვა.
- სწრაფი დაშვების რისკის მოდელების პროტოტიპები.
6. საცალო ვაჭრობის სექტორი
- გააუმჯობესეთ მარკეტინგული კამპანიები.
- სამუშაო ძალის დონის ოპტიმიზაცია Covid-19-ის გამოყენებით.
- მოთხოვნის პროგნოზირება ბაზრის ცვალებად პირობებში.
ძირითადი თვისებები
- მონაცემთა ვიზუალიზაცია ფარგლებში – გამოიყენეთ Python მონაცემთა ჩარჩოების სრული პოტენციალი მონაცემების რედაქტირებისთვის და იმავე ეკრანზე რამდენიმე მონაცემთა ნაკრებთან ურთიერთობისთვის.
- თავისუფალი ფორმის ტილოზე, ვიზუალური ანალიტიკა - მხარდაჭერილია სწრაფი გამეორება ჩატვირთვას, გაწმენდას, კონვერტაციას, ჩვენებასა და მოდელირებას შორის შეუზღუდავი თავისუფალი ფორმის ტილოზე.
- ინტერაქტიული მანქანათმცოდნეობა – შექმენით ML მოდელები Einblick-ის ჯილდოს მფლობელი ინტერაქტიული AutoML ინსტრუმენტის გამოყენებით, მოდელის სპეციფიკაზე კონტროლის შენარჩუნებით.
- ოპტიმიზაცია – გააკეთეთ ოპტიმიზაცია იმ შედეგებისთვის, რომლებიც მნიშვნელოვანია თქვენი კომპანიისთვის და გაითვალისწინეთ კომპრომისები, რომლებიც მოჰყვება სხვადასხვა ალტერნატიულ ქმედებებს.
- თანამშრომლობა - ეს საშუალებას იძლევა პირადად და დისტანციური თანამშრომლობა კოლეგებთან იმავე ოთახში. იგი შეიქმნა დესკტოპის ბრაუზერებისთვის, ასევე კალმისა და სენსორული ინტერფეისებისთვის.
- ღრუბლის მარტივი განლაგება – ის ადვილად განლაგდება საჯარო ან კერძო ღრუბელში და ინტეგრირდება თქვენს არსებულ საცავისა და მონაცემთა ბაზის სისტემებთან.
- მოქნილობა - გააერთიანეთ თქვენი საკუთარი Python ფუნქციები, როგორც ახალი ვიზუალური ოპერატორები, გახადეთ ისინი ხელმისაწვდომი თქვენი მთელი გუნდისთვის ან კორპორაციისთვის.
- სტატისტიკური უსაფრთხოების ბადეები – სტატისტიკის ასისტენტი ამარტივებს თქვენი მონაცემებისთვის შესაბამისი სტატისტიკური ტესტის არჩევის პროცესს.
Einblick-ის დაწყება
1. Შესვლა
Einblick-ის გაშვებისას მოგეთხოვებათ შესვლის ეკრანი.
2. მთავარი მენიუ
შესვლის შემდეგ გამოგიგზავნით მთავარ მენიუში.
ზემოთ მონიშნული ნაწილები განიხილება ქვემოთ.
დაამატეთ ახალი ღილაკი
ახალი ელემენტების დამატების ძირითადი მეთოდი არის ახალი ღილაკი. მასზე დაწკაპუნებისას ჩნდება არჩევანთა მენიუ, სადაც დეტალურადაა აღწერილი, თუ რა შეგიძლიათ დაამატოთ, როგორც ეს ნაჩვენებია ქვემოთ მოცემულ ფიგურაში.
ელემენტის ჩანართები
Einblick-ში ხელმისაწვდომ მრავალრიცხოვან ელემენტებზე წვდომა შეგიძლიათ სხვადასხვა ელემენტის ჩანართებზე დაწკაპუნებით.
მაგალითად, სამუშაო ადგილების ჩანართის მონახულება აჩვენებს ყველა სამუშაო ადგილს, რომელზეც თქვენ გაქვთ წვდომა. გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ პროდუქტები, რომლებზეც წვდომა არ გაქვთ, აქ არ იქნება ნაჩვენები.
Ეს შეიცავს:
- ბოლო
- ფაილები
- თარიღი
- ოპერატორები
- მომხმარებელი
საძიებო ზოლი, რომელიც ქვემოთ არის ახსნილი, შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნაჩვენები ობიექტების გასაფილტრად.
ძებნა ბარი
საძიებო ზოლი ვრცელდება იმისთვის, რომ გამოავლინოს ბოლო დროს გამოყენებული ნივთები, ბოლო მოთხოვნები და ტეგები, რომლებიც ამჟამად ჩანს მასზე დაწკაპუნებისას (უფრო ქვემოთ აღწერილია).
ძიების შედეგებში გამოჩნდება ნებისმიერი ელემენტი შესაბამისი სახელით ან ტეგით.
მთავარი მენიუს ელემენტები
მთავარ მენიუში, თითოეულ ობიექტს წარმოადგენს ყუთი, რომელთანაც შეგიძლიათ ურთიერთქმედება. თქვენ შეგიძლიათ გადაიტანოთ ეს ელემენტები მთავარ მენიუში, თუ გსურთ მათი დაკავშირება სხვა ელემენტებთან.
ნივთები ასევე შეიძლება იყოს დაკავშირებული ოფციებთან, რომელიც ხელმისაწვდომია სამპუნქტიანი მენიუს გამოყენებით, როგორც ეს ნაჩვენებია ქვემოთ მოცემულ ფიგურაში.
3. ატვირთეთ მონაცემთა ნაკრები
იგი მხარს უჭერს მონაცემთა მრავალფეროვან ინტერფეისს, რაც საშუალებას გაძლევთ წვდომა თქვენს მონაცემებზე, მიუხედავად იმისა, თუ სად მდებარეობს ისინი. დასაწყებად უმარტივესი მეთოდია CSV ფაილი, მაგრამ ასევე შეგიძლიათ გამოიკვლიოთ დაწყება დაწკაპუნებით:
- ახალი
- მონაცემთა ბაზები
- ატვირთეთ CSV ფაილი
- სწრაფი ატვირთვა
თქვენი CSV ფაილი გამოჩნდება მონაცემთა ნაკრებები სისტემაში წარდგენის შემდეგ მთავარი მენიუს არე.
4. შექმენით ახალი სამუშაო ადგილი
თქვენი მონაცემების ანალიზის დასაწყებად, ჯერ უნდა ააწყოთ სამუშაო სივრცე და დაუკავშიროთ იგი თქვენს მონაცემთა ბაზას. მონაცემთა ნაკრების თვითნებური რაოდენობა შეიძლება დაწყვილდეს თითოეულ სამუშაო სივრცეში.
დაწკაპეთ ახლის დამატება და შემდეგ სამუშაო სივრცე ახალი სამუშაო სივრცის შესაქმნელად.
სამუშაო სივრცის ჩანართში დაემატება ახალი სამუშაო სივრცე და მარჯვნივ მდებარე პანელი მოგაწვდით სამუშაო სივრცესთან დაკავშირებულ ინფორმაციას.
გადაიტანეთ მონაცემთა ნაკრების ხატულა მონაცემთა ნაკრების ჩანართიდან სამუშაო სივრცის პანელის მონაცემთა ნაკრების ზონაში, რომ დაუკავშიროთ მას.
სამუშაო სივრცეში შესასვლელად, დააწკაპუნეთ ისრის ხატულაზე მის ხატულაზე ან გახსნის ღილაკზე მისი პანელის ზედა ნაწილში. თქვენ ასევე შეგიძლიათ დაამატოთ მონაცემთა ნაკრები სამუშაო სივრცეში ამის შემდეგ.
5. და ბოლოს, გამოიყენეთ სამუშაო ადგილი
სამუშაო სივრცე არის ინტერაქტიული ტილო, რომელზედაც შეგიძლიათ გრაფიკულად დაალაგოთ მონაცემები კვლევისთვის, ასევე შეასრულოთ მონაცემთა მოპოვება და პროგნოზირებადი მოდელირების აქტივობები.
ფასები
თქვენ შეგიძლიათ დაიწყოთ საიტის გამოყენება მისი ძირითადი გეგმით, რომელიც სრულიად უფასოა და აქვს უამრავი ფუნქცია. ის ასევე გთავაზობთ ორ პრემიუმ გეგმას, რომლებიც დეტალურად არის აღწერილი ქვემოთ:
- პრო: $45/მომხმარებელზე/თვეში (დაირიცხება ყოველწლიურად).
- საწარმო: დაუკავშირდით Einblick-ის გუნდს საბაჟო ფასებისთვის.
დადებითი
- გააუმჯობესეთ ანალიტიკური თანამშრომლობა.
- გაუმჯობესებული მოდელები და უფრო სწრაფი შეხედულებები
- მოქალაქეთა მონაცემთა მეცნიერების უფლებამოსილი.
Cons
- ზოგმა შეიძლება სამუშაო ადგილი არამიმზიდველად მიიჩნიოს.
დასკვნა
რომ შევაჯამოთ, დანიშნულების ანალიტიკის დემოკრატიზაცია მოითხოვს ფუნდამენტურ ცვლილებას, თუ როგორ ურთიერთობენ ინდივიდები მონაცემებთან.
Einblick არის პირველი ვიზუალური მონაცემთა დამუშავების პლატფორმა, რომელიც აერთიანებს სამუშაო პროცესზე ორიენტირებული AI ინსტრუმენტებისა და ვიზუალიზაციაზე ორიენტირებული BI ინსტრუმენტების უდიდეს მახასიათებლებს.
იგი შექმნილია ქვემოდან ზევით, რათა ხელი შეუწყოს თანამშრომლობას, დისტანციურად ან პირადად, რაც გუნდებს საშუალებას აძლევს მიიღონ მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილებები.
სცადეთ და გაგვიზიარეთ თქვენი აზრი.
მოვნიშნოთ
კარგი დაწერა, ჯეი. ამას მხოლოდ მაშინ შევხვდი, როდესაც ცდილობდი გაეგო Einblick-ის შესახებ.