विषयसूची[लुकाउनुहोस्][देखाउनु]
चलिरहेको महामारीले टाढाको कामलाई बढावा दियो र यसलाई समर्थन गर्ने उपकरणहरू पहिले कहिल्यै थिएन। जूम, उदाहरणका लागि, मूल्यमा दोब्बर भन्दा बढी छ।
यद्यपि, प्राविधिक विकासहरू डेटा विश्लेषकहरू र डेटा वैज्ञानिकहरूलाई वास्तविक समयमा सहयोग गर्न सक्षम पार्ने रूपमा द्रुत रूपमा भएका छैनन्।
Einblick, एक म्यासाचुसेट्स-आधारित स्टार्टअप, यसलाई परिवर्तन गर्न आशा गर्दछ।
Einblick एक अन्तरक्रियात्मक एनालिटिक्स व्हाइटबोर्ड हो जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको विश्लेषण गर्न सक्षम बनाउँछ दृश्यात्मक रूपमा डाटा, मोडेलहरू सिर्जना गर्नुहोस्, र समूहको रूपमा डेटा-संचालित छनौटहरू बनाउनुहोस्।
अन्तर्क्रियात्मक डेटा एनालिटिक्स एक वास्तविक-समय एनालिटिक्स एक्सटेन्सन हो जसले विश्लेषण प्रक्रियालाई गति दिन र प्रयोगकर्ताहरूलाई व्यापार खुफिया प्रविधिको विश्लेषणात्मक क्षमताहरूको फाइदा लिन अनुमति दिन वितरित डाटाबेस प्रणालीहरू र रेन्डरिङ सीपहरूको मिश्रण प्रयोग गर्दछ।
एमआईटी र ब्राउन युनिभर्सिटीमा छ वर्षको अध्ययनमा आधारित, यसको प्रविधिले प्रयोगकर्ताहरूलाई टाढाको सञ्चारसँग सम्बन्धित कठिनाइहरू पार गर्न मद्दत गर्दछ।
यसलाई गहिराइमा अन्वेषण गरौं!
के हो Einblick?
Einblick एक ह्वाइटबोर्डमा निर्मित अन्तरक्रियात्मक विश्लेषण उपकरण हो जसले टोलीहरूलाई द्रुत रूपमा विगतको जाँच गर्न, भविष्यको पूर्वानुमान गर्न र तिनीहरूको व्यवसायको लागि उत्तम डेटा-संचालित निर्णयहरू गर्न अनुमति दिन्छ।
यसले एकल समाधान प्रदान गर्दछ जसमा विश्लेषण कार्यहरूका लागि उपकरण र प्रविधिहरूको विस्तृत सूट समावेश गर्दछ, डेटा शुद्धीकरण र मोडेल निर्माण र के-यदि विश्लेषण मार्फत रूपान्तरण।
यसको सरल प्रयोगकर्ता इन्टरफेस, अत्याधुनिक स्वचालित मेसिन लर्निङ, र अद्वितीय डाटा माइनिङ क्षमताहरूको कारणले गर्दा प्रयोगकर्ताहरूलाई जटिल विश्लेषण गर्न प्राविधिक पृष्ठभूमिको आवश्यकता पर्दैन।
यसले समय-उपभोग र कठिन अपरेशनहरूलाई स्वचालित बनाउँछ, कसैलाई पनि उनीहरूको डेटा समीक्षा गर्न र उपयोगी अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्न अनुमति दिन्छ।
यस्ले कसरी काम गर्छ?
Einblick मा दुई आधारभूत तार्किक कम्पोनेन्टहरू छन्:
- Einblick आवेदन
- Einblick कन्टेनर
Einblick आवेदन
एक Kubernetes क्लस्टरले Einblick कन्टेनरहरू होस्ट गर्दछ। यसको सुरक्षित प्रयोगकर्ता प्रमाणीकरण प्रणालीले प्रत्येक प्रयोगकर्ताको अनुरोधलाई प्रमाणीकरण गर्दछ।
यो लोड ब्यालेन्सर कन्टेनरमा अनुप्रयोग आवंटित गर्दछ जब प्रयोगकर्ताले यसलाई जडान गर्दछ। कन्टेनरहरू समान प्रतिकृतिहरू हुन् जुन एक केन्द्रीकृत MongoDB डाटाबेस द्वारा सिंक्रोनाइज गरिएको छ।
जब प्रयोगकर्ताले आफ्नो कार्यस्थान परिमार्जन गर्दछ, MongoDB ले वास्तविक-समय सहयोग सक्षम पार्दै, सबै प्रतिकृतिहरूमा नयाँ जानकारी अपडेट र प्रचार गर्दछ।
यो उल्लेखनीय छ कि, कार्यस्थान स्थिति र गणना अलग गरिएको हुनाले, समकालीन प्रयोगकर्ताहरूले सिङ्क्रोनाइजेसन र समानान्तर सक्षम पार्दा विभिन्न कन्टेनरहरूमा चलिरहेको एउटै कार्यस्थानमा कार्यहरू कार्यान्वयन गर्न सक्छन्।
Einblick कन्टेनर
Einblick कन्टेनरहरूमा, कार्यभारहरू कार्यान्वयन गरिन्छ। Einblick को प्रगतिशील गणना इन्जिन, Davos, डाटा स्ट्रिमहरूमा सञ्चालन गर्दछ र अनुप्रयोगको अन्तरक्रियात्मक गतिलाई अनुमति दिन्छ।
जब प्रयोगकर्तालाई कन्टेनरमा तोकिएको छ, प्रत्येक काम Davos मा पठाइन्छ, जसले छनौट गरिएको डेटा स्रोतबाट डेटा तान्न थाल्छ।
जबसम्म सम्भव हुन्छ, यसले नमूना अवस्थाहरूलाई अन्तर्निहित डेटा स्रोतमा धकेल्नेछ।
अन्यथा, यसले डाटा स्क्यान गर्नेछ र डाटा स्रोतमा जलाशय नमूना गणना गर्नेछ। प्रत्येक अपरेटरले डाटा स्ट्रिमहरूमा सञ्चालन गर्दछ, र उपभोक्ताहरूले प्रत्येक पटक अपरेटरले ब्याचमा कार्यान्वयन गर्दा कार्य आउटपुटहरूको अद्यावधिक प्रतिलिपिहरू प्राप्त गर्छन्।
जब कार्यभार परिणाम निर्धारण हुन्छ, मोन्टानाले तुरुन्तै कार्यभार परिणामको ताजा प्रतिलिपिहरू प्राप्त गर्दछ।
मोन्टाना Einblick को मिडलवेयर तह हो, अनुप्रयोग/कार्यस्थान जानकारी राख्ने, प्रयोगकर्ताहरू (MongoDB) मा वर्कस्पेस सिंक गर्न सहयोग सक्षम गर्ने, र Laax, यसको फ्रन्टएन्डमा कार्य परिणामहरू प्रसारण गर्ने जिम्मेवारी हो।
अन्तमा, Laax जाभास्क्रिप्ट कोड हो जसले प्रयोगकर्ताको ब्राउजरमा Davos परिणामहरू प्रदर्शन गर्दछ।
Einblick एनालिटिक्स के हो?
Einblick ले टोलीहरूलाई विभिन्न निर्णय गर्ने र रणनीतिक योजना प्रक्रियाहरू सेवा गर्न उन्नत डेटा विश्लेषणहरू लागू गर्न सक्षम बनाउँछ:
वर्णनात्मक एनालिटिक्स
विगतमा के भयो भन्ने बारे जान्न डाटा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यस प्रकारको अध्ययनको लागि, परम्परागत BI उपकरणहरू (चार्टहरू, ड्यासबोर्डहरू, र अन्तरक्रियात्मक विश्लेषणहरू) सामान्यतया प्रयोग गरिन्छ।
तर, त्यहाँ BI उपकरणहरूको नयाँ पुस्ता (जस्तै Sisu) छ जसले विश्लेषकहरूलाई उच्च-आयामी डेटा सेटहरू नेभिगेट गर्न मद्दत गर्न मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्दछ।
यी नयाँ उपकरणहरूले प्रमुख ड्राइभरहरू हाइलाइट गर्दछ, प्रवृत्तिहरू फेला पार्छ, र चार्टहरू पनि सिफारिस गर्दछ। तिनीहरूले स्वचालित रूपमा ढाँचाहरू र महत्त्वपूर्ण ड्राइभरहरू उजागर गर्न सक्छन् डाटा भिजुअलाइजेशनहरू निर्माण गर्नको लागि उच्च गतिशील इन्टरफेस प्रदान गर्नका साथै।
यद्यपि, यदि तपाइँ वास्तविक समयमा KPI हरू मापन गर्न चाहनुहुन्छ भने, तपाइँलाई Einblick जस्तै निगरानी प्रणाली चाहिन्छ, जसले स्वचालित रूपमा डाटा अपडेट गर्दछ र अलर्टहरू पठाउँछ।
भविष्यवाणी विश्लेषणात्मक
भविष्यवाणी मोडेलहरू सिर्जना गर्न डेटा प्रयोग गर्नुहोस्। पूर्वानुमान र मन्थन मोडेलहरू यस क्षेत्रमा लोकप्रिय उदाहरणहरू हुन्।
तर के त्यहाँ पहिले नै (autoML) उपकरणहरू छैनन् जसले गैर-प्राविधिक मानिसहरूलाई मोडेलहरू उत्पन्न गर्न अनुमति दिन्छ?
त्यस्ता उपकरणहरू अवस्थित छन् - KNIME, Rapid Miner, र Alteryx लाई विचार गर्नुहोस् - तर तिनीहरूमध्ये धेरैले कार्यप्रवाह इन्जिनहरू प्रतिकृति गरेर कार्य गर्दछ: डाटा आउँछ, तपाईंले केही कार्यहरू कार्यान्वयन गर्नुहुन्छ, र आउटपुट अर्को अपरेटरलाई हस्तान्तरण गरिन्छ।
तपाईले प्रश्न गर्न सक्नुहुन्छ कि कार्यप्रवाह-जस्तो UI उत्तम छ। यसको प्रारम्भिक पुनरावृत्तिको साथ प्रयोग गरिसकेपछि, मलाई विश्वास छ कि तिनीहरूको प्रयोगकर्ता इन्टरफेस गैर-प्राविधिक व्यक्तिहरूको लागि राम्रो मेल हो।
Einblick ले प्रयोगकर्ताहरूलाई भविष्यवाणी मोडेलहरू सिर्जना गर्न र साझेदारी गर्न, साथै धेरै डेटा सेटहरू मर्ज र परिमार्जन गर्न अनुमति दिन्छ।
अझ महत्त्वपूर्ण रूपमा, प्रयोगकर्ताहरूले क्रमशः आकर्षक इन्टरफेस प्रयोग गरेर मोडेलहरू र डेटा एपहरू विकास गर्छन् जसले तिनीहरूलाई दृश्यहरू, मोडेलहरू, र डेटा विश्लेषणहरू मिश्रण गर्न अनुमति दिन्छ।
प्रिस्क्रिप्टिभ एनालिटिक्स
तपाईंले Einblick प्रयोग गरेर डेटा प्रयोग गरेर के-यदि, परिदृश्यहरू, वा सिमुलेशनहरू सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ।
यसले तपाईंलाई महत्त्वपूर्ण चरहरू र भविष्यवाणीकर्ताहरूको महत्त्व बुझ्न, साथै परिदृश्यहरू निर्माण र विश्लेषण गर्न मद्दत गर्न सक्छ। मोन्टे कार्लो सिमुलेशन जस्ता उन्नत उपकरणहरू चाँडै समावेश गरिनेछ।
प्लेटफर्म कसले प्रयोग गर्न सक्छ?
तपाईको क्षेत्र, व्यवसाय, वा प्रकार्य जुनसुकै भए पनि, यसले तपाईलाई डेटा-संचालित छनोटहरू छिटो बनाउन मद्दत गर्न सक्छ। ती मध्ये केही तल सूचीबद्ध छन्:
1। विनिर्माण
- उत्पादन माग पूर्वानुमान।
- अनुमानित रखरखाव।
- उत्पादन लाइन स्टाफिंग अनुकूलन गर्नुहोस्।
2. बीमा र बैंकिङ
- मोडेलहरू वर्तमान घटनाहरूमा प्रतिक्रिया दिन छिटो अद्यावधिक हुनुपर्छ।
- ग्राहकको आवश्यकतामा आधारित मार्केटिङ रणनीति बनाउनुहोस्।
- ग्राहक अधिग्रहण सुधार गर्नुहोस्।
3. ऊर्जा क्षेत्र
- बिरुवाको वातावरणीय प्रभावको अनुसन्धान गर्नुहोस्।
- वितरण नेटवर्क असामान्यताहरू पहिचान गर्नुहोस्।
- निर्माण र निकासी प्लान्टहरूको थ्रुपुट ट्र्याक राख्नुहोस्।
4. सरकारी क्षेत्र
- भविष्यका नीतिहरूको प्रभाव गणना गर्नुहोस्।
- कार्यक्रम प्रभाव मापन गर्नुपर्छ।
- डाटा-संचालित निर्णयहरू गर्नुहोस्।
5. स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र
- संकट परिदृश्यहरूमा, जनसंख्या पूर्वानुमान।
- जोखिम व्यवस्थापन बढाउनुहोस्।
- द्रुत रूपमा प्रोटोटाइप प्रवेश जोखिम मोडेल।
6. खुद्रा क्षेत्र
- मार्केटिङ अभियानहरू सुधार गर्नुहोस्।
- Covid-19 को प्रयोग गरेर कार्यबल स्तरहरू अप्टिमाइज गर्नुहोस्।
- बजारको परिमार्जित परिस्थितिको बीचमा मागको पूर्वानुमान गर्नुहोस्।
प्रमुख विशेषताहरु
- डेटा दृष्टिकरण फ्रेम - डेटा सम्पादन गर्न र एउटै स्क्रिनमा धेरै डेटासेटहरूसँग अन्तर्क्रिया गर्न पाइथन डेटा फ्रेमहरूको पूर्ण क्षमता प्रयोग गर्नुहोस्।
- फ्री-फार्म क्यानभासमा, भिजुअल एनालिटिक्स - असीमित फ्रि-फार्म क्यानभासमा लोडिङ, सफाई, रूपान्तरण, प्रदर्शन, र मोडेलिङ डेटा बीचको द्रुत पुनरावृत्तिहरू समर्थित छन्।
- अन्तरक्रियात्मक मेसिन लर्निङ - मोडेल विशिष्टताहरूमा नियन्त्रण कायम राख्दै Einblick को पुरस्कार-विजेता अन्तरक्रियात्मक AutoML उपकरण प्रयोग गरेर ML मोडेलहरू निर्माण गर्नुहोस्।
- अनुकूलन - तपाईंको कम्पनीको लागि महत्त्वपूर्ण परिणामहरूको लागि अनुकूलन गर्नुहोस्, र विभिन्न वैकल्पिक कार्यहरूसँग आउने ट्रेड-अफहरू बुझ्नुहोस्।
- सहयोग - यसले एउटै कोठामा सहकर्मीहरूसँग व्यक्तिगत र टाढाको सहयोगको लागि अनुमति दिन्छ। यो डेस्कटप ब्राउजरहरू साथै पेन र टच इन्टरफेसहरूको लागि सिर्जना गरिएको थियो।
- सजिलो क्लाउड डिप्लोइमेन्ट - यो सजिलैसँग सार्वजनिक वा निजी क्लाउडमा प्रयोग गर्न सकिन्छ र तपाईंको अवस्थित भण्डारण र डाटाबेस प्रणालीहरूसँग एकीकृत हुन्छ।
- लचकता - नयाँ भिजुअल अपरेटरहरूको रूपमा तपाईंको आफ्नै पाइथन प्रकार्यहरू एकीकृत गर्नुहोस्, तिनीहरूलाई तपाईंको सम्पूर्ण टोली वा निगममा उपलब्ध गराउनुहोस्।
- सांख्यिकीय सुरक्षा जाल - सांख्यिकीय सहायकले तपाईंको डाटाको लागि उपयुक्त सांख्यिकीय परीक्षण चयन गर्ने प्रक्रियालाई सरल बनाउँछ।
Einblick को साथ सुरु गर्दै
1। लग - इन
जब तपाइँ Einblick सुरु गर्नुहुन्छ, तपाइँलाई लगइन स्क्रिनको साथ प्रोम्प्ट गरिनेछ।
१ मुख्य मेनू
लगइन गरेपछि तपाईंलाई मुख्य मेनुमा पठाइनेछ।
माथि हाइलाइट गरिएका भागहरू तल थप छलफल गरिएको छ।
नयाँ बटन थप्नुहोस्
नयाँ वस्तुहरू थप्नको लागि प्राथमिक विधि मार्फत हो नयाँ थप्नुहोस् टांक। जब तपाइँ यसमा क्लिक गर्नुहुन्छ, तपाइँले थप्न सक्ने चीजहरूको विवरण दिने विकल्पहरूको मेनु देखा पर्दछ, जस्तै तलको चित्रमा देखाइएको छ।
वस्तु ट्याबहरू
तपाईले विभिन्न वस्तु ट्याबहरूमा क्लिक गरेर Einblick मा पहुँचयोग्य धेरै प्रकारका वस्तुहरू पहुँच गर्न सक्नुहुन्छ।
उदाहरणका लागि, कार्यस्थान ट्याबमा जाँदा तपाईंले पहुँच गरेको सबै कार्यस्थलहरू प्रदर्शन गर्नेछ। कृपया ध्यान राख्नुहोस् कि तपाईसँग पहुँच नभएका उत्पादनहरू यहाँ प्रदर्शित हुने छैनन्।
यसमा समावेश छ:
- हाल
- फाइलहरू
- तथ्याङ्क
- अपरेटरहरू
- प्रयोगकर्ता
खोज पट्टी, जुन तल व्याख्या गरिएको छ, प्रदर्शित वस्तुहरू फिल्टर गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
बार खोज
खोज पट्टीले हालसालै प्रयोग गरिएका वस्तुहरू, भर्खरका प्रश्नहरू, र ट्यागहरू प्रकट गर्न विस्तार गर्दछ जुन तपाईंले यसमा क्लिक गर्दा देख्न सकिन्छ (तल थप वर्णन गरिएको छ)।
खोज परिणामहरूमा, मिल्दो नाम वा ट्यागको साथ कुनै पनि वस्तु देखा पर्नेछ।
मुख्य मेनु वस्तुहरू
मुख्य मेनुमा, प्रत्येक वस्तु एउटा बाकस प्रतिनिधित्व गर्दछ जससँग तपाइँ अन्तरक्रिया गर्न सक्नुहुन्छ। यदि तपाइँ तिनीहरूलाई अन्य वस्तुहरूसँग सम्बन्धित गर्न चाहनुहुन्छ भने तपाइँ यी चीजहरूलाई मुख्य मेनुमा अन्यत्र सार्न सक्नुहुन्छ।
वस्तुहरू विकल्पहरूसँग पनि जडान गर्न सकिन्छ, जुन ट्रिपल-डट मेनु प्रयोग गरेर पहुँचयोग्य छ, जस्तै तल चित्रमा चित्रण गरिएको छ।
3. डाटासेट अपलोड गर्नुहोस्
यसले विभिन्न प्रकारका डाटा इन्टरफेसहरूलाई समर्थन गर्दछ, तपाइँलाई तपाइँको डाटा जहाँ भए पनि पहुँच गर्न अनुमति दिन्छ। सुरु गर्ने सबैभन्दा सरल तरिका CSV फाइलको साथ हो, तर तपाईं क्लिक गरेर स्टार्ट जाँच गर्न सक्नुहुन्छ:
- नयाँ थप्नुहोस्
- डाटासेट
- CSV फाइल अपलोड गर्नुहोस्
- द्रुत अपलोड
तपाईंको CSV फाइल मा देखा पर्नेछ डाटासेटहरू प्रणालीमा पेश गरिसकेपछि मुख्य मेनुको क्षेत्र।
4. नयाँ कार्यस्थान सिर्जना गर्नुहोस्
आफ्नो डेटा विश्लेषण गर्न सुरु गर्न, तपाईंले पहिले कार्यस्थान निर्माण गर्नुपर्छ र यसलाई आफ्नो डेटासेटमा लिङ्क गर्नुपर्छ। डेटासेटहरूको मनमानी संख्या प्रत्येक कार्यस्थानसँग जोड्न सकिन्छ।
क्लिक गर्नुहोस् नयाँ थप्नुहोस् र त्यसपछि नयाँ कार्यस्थान सिर्जना गर्न कार्यस्थान।
कार्यस्थान ट्याबमा, नयाँ कार्यस्थान थपिनेछ, र दायाँको प्यानलले कार्यस्थान-सम्बन्धित जानकारी प्रदान गर्नेछ।
डेटासेट आइकनलाई डेटासेट ट्याबबाट कार्यस्थान प्यानलको डेटासेट क्षेत्रमा यसलाई लिङ्क गर्न तान्नुहोस्।
कार्यस्थान पहुँच गर्न, यसको आइकनमा तीर आइकन वा यसको प्यानलको शीर्षमा खुला बटनमा क्लिक गर्नुहोस्। तपाईं पछि कार्यस्थानमा डेटासेट थप्न सक्नुहुन्छ।
5. अन्तमा, कार्यस्थान प्रयोग गर्नुहोस्
कार्यस्थान एक अन्तरक्रियात्मक क्यानभास हो जसमा तपाईँले अन्वेषणको लागि ग्राफिक रूपमा डेटा राख्न सक्नुहुन्छ, साथै डेटा खनन, र भविष्यवाणी मोडलिङ गतिविधिहरू कार्यान्वयन गर्न सक्नुहुन्छ।
मूल्य निर्धारण
तपाइँ यसको आधारभूत योजनाको साथ साइट प्रयोग गर्न सुरु गर्न सक्नुहुन्छ, जुन पूर्ण रूपमा निःशुल्क छ र सुविधाहरूको प्रशस्तता छ। यसले दुई प्रिमियम योजनाहरू पनि प्रदान गर्दछ, जुन तल विस्तृत छन्:
- प्रो: $45/प्रयोगकर्ता/महिना (वार्षिक बिल)।
- उद्यम: कस्टम मूल्य निर्धारणको लागि Einblick टोलीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।
विशेषज्ञहरूले
- विश्लेषणात्मक सहयोग सुधार गर्नुहोस्।
- सुधारिएको मोडेल र छिटो अन्तर्दृष्टि
- नागरिक डेटा विज्ञान सशक्त।
विपक्ष
- कतिपय मानिसहरूले कार्यस्थललाई मन नपर्ने देख्न सक्छन्।
निष्कर्ष
संक्षेपमा भन्नुपर्दा, प्रिस्क्रिप्टिभ एनालिटिक्सलाई प्रजातान्त्रिक बनाउनका लागि व्यक्तिहरूले डेटासँग कसरी अन्तरक्रिया गर्छन् भन्ने कुरामा आधारभूत परिवर्तन चाहिन्छ।
Einblick पहिलो भिजुअल डाटा प्रोसेसिङ प्लेटफर्म हो, कार्यप्रवाह-केन्द्रित AI उपकरणहरू र दृश्य-केन्द्रित BI उपकरणहरूको सबैभन्दा ठूलो सुविधाहरू संयोजन गर्दै।
यो तल्लो देखि माथि सम्मको सहयोग को सुविधा को लागी डिजाइन गरिएको छ, या त टाढाबाट वा व्यक्तिगत रूपमा, टोलीहरुलाई डाटा-संचालित निर्णयहरु गर्न अनुमति दिदै।
यसलाई प्रयास गर्नुहोस् र हामीसँग आफ्नो विचार साझा गर्नुहोस्।
मार्क
राम्रो लेखियो, जय। Einblick बारे जान्न खोज्दा भर्खरै यो भेटियो।