Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
De aanhoudende pandemie heeft het werken op afstand en de tools die dit ondersteunen als nooit tevoren gestimuleerd. Zoom is bijvoorbeeld meer dan verdubbeld in waarde.
De technologische vooruitgang is echter niet zo snel gegaan om data-analisten en datawetenschappers in staat te stellen in realtime samen te werken.
Einblick, een in Massachusetts gevestigde startup, hoopt daar verandering in te brengen.
Einblick is een interactief analytisch whiteboard waarmee gebruikers hun gegevens kunnen analyseren gegevens visueel, maak modellen en maak als groep datagedreven keuzes.
Interactieve data-analyse is een real-time analyse-uitbreiding die een combinatie van gedistribueerde databasesystemen en weergavevaardigheden gebruikt om het analyseproces te versnellen en gebruikers in staat te stellen te profiteren van de analytische mogelijkheden van Business Intelligence-technologie.
Gebaseerd op zes jaar studie aan het MIT en de Brown University, helpt de technologie gebruikers moeilijkheden te overwinnen die verband houden met communicatie op afstand.
Laten we het grondig onderzoeken!
Wat is in zicht?
Einblick is een interactieve analysetool gebouwd op een whiteboard waarmee teams snel het verleden kunnen onderzoeken, op de toekomst kunnen anticiperen en de beste datagestuurde beslissingen voor hun bedrijf kunnen nemen.
Het biedt een enkele oplossing met een uitgebreide reeks tools en technologieën voor analytische activiteiten, van gegevenszuivering en -transformatie tot modelbouw en wat-als-analyse.
Dankzij de eenvoudige gebruikersinterface, geavanceerde automatische machine learning en unieke mogelijkheden voor datamining, hebben gebruikers geen technische achtergrond nodig om complexe analyses uit te voeren.
Het automatiseert tijdrovende en moeilijke bewerkingen, waardoor iedereen zijn gegevens kan bekijken en nuttige inzichten kan verwerven.
Hoe werkt het?
Er zijn twee logische basiscomponenten voor Einblick:
- Einblick-applicatie
- Einblick-container
Einblick-applicatie
Een Kubernetes-cluster host de Einblick-containers. Het beveiligde gebruikersauthenticatiesysteem verifieert elk gebruikersverzoek.
De load balancer wijst een applicatie toe aan een container wanneer een gebruiker er verbinding mee maakt. De containers zijn identieke replica's die gesynchroniseerd worden gehouden door een gecentraliseerde MongoDB-database.
Wanneer een gebruiker zijn werkruimte aanpast, werkt MongoDB de nieuwe informatie bij en verspreidt deze naar alle replica's, waardoor realtime samenwerking mogelijk wordt.
Het is vermeldenswaard dat, omdat werkruimtestatus en berekening gescheiden zijn, gelijktijdige gebruikers taken kunnen uitvoeren in dezelfde werkruimte die op verschillende containers draait, terwijl synchronisatie en parallellisme mogelijk zijn.
Einblick-container
In Einblick-containers worden workloads uitgevoerd. Davos, de progressieve rekenmachine van Einblick, werkt met datastromen en maakt de interactieve snelheid van de applicatie mogelijk.
Wanneer een gebruiker aan een container wordt toegewezen, wordt elke taak naar Davos verzonden, dat begint met het ophalen van gegevens uit de gekozen gegevensbron.
Waar mogelijk worden voorbeeldvoorwaarden naar de onderliggende gegevensbron gepusht.
Anders scant het de gegevens en berekent het een reservoirmonster over de gegevensbron. Elke operator werkt met gegevensstromen en consumenten krijgen bijgewerkte kopieën van taakuitvoer telkens wanneer een operator een batch uitvoert.
Wanneer het werklastresultaat is bepaald, ontvangt Montana meteen nieuwe exemplaren van het werklastresultaat.
Montana is de middleware-laag van Einblick, die verantwoordelijk is voor het bijhouden van applicatie-/werkruimte-informatie, het mogelijk maken van samenwerking om de werkruimte tussen gebruikers te synchroniseren (MongoDB) en het verzenden van taakresultaten naar Laax, de frontend.
Ten slotte is Laax de Javascript-code die de Davos-resultaten weergeeft in de browser van de gebruiker.
Wat is Einblick Analytics?
Einblick stelt teams in staat om geavanceerde data-analyse toe te passen ten behoeve van verschillende besluitvormings- en strategische planningsprocessen:
Beschrijvende analyse
Gegevens kunnen worden gebruikt om te leren wat er in het verleden is gebeurd. Voor deze vorm van onderzoek worden vaak traditionele BI-tools (grafieken, dashboards en interactieve analyses) gebruikt.
Maar er is een nieuwe generatie BI-tools (zoals Sisu) die machine learning gebruiken om analisten te helpen bij het navigeren door hoogdimensionale datasets.
Deze nieuwe tools belichten belangrijke drijfveren, vinden trends en bevelen zelfs grafieken aan. Ze kunnen automatisch patronen en belangrijke stuurprogramma's blootleggen, naast een zeer dynamische interface voor het bouwen van datavisualisaties.
Als u echter KPI's in realtime wilt meten, heeft u een monitoringsysteem nodig, zoals Einblick, dat automatisch gegevens bijwerkt en waarschuwingen verstuurt.
Predictive Analytics
Maak gebruik van data om voorspellingsmodellen te maken. Forecasting- en churn-modellen zijn populaire voorbeelden op dit gebied.
Maar zijn er al geen (autoML) tools waarmee niet-technische mensen modellen kunnen genereren?
Dergelijke tools bestaan wel - denk aan KNIME, Rapid Miner en Alteryx - maar veel ervan werken door workflow-engines te repliceren: gegevens komen binnen, u voert een bewerking uit en de uitvoer wordt overgedragen aan een andere operator.
U kunt zich afvragen of een workflow-achtige gebruikersinterface perfect is. Na te hebben geëxperimenteerd met vroege iteraties ervan, geloof ik dat hun gebruikersinterface beter past bij niet-technische mensen.
Met Einblick kunnen gebruikers voorspellingsmodellen maken en delen, en tal van datasets samenvoegen en wijzigen.
Wat nog belangrijker is, is dat gebruikers geleidelijk modellen en data-apps ontwikkelen met behulp van een aantrekkelijke interface waarmee ze visualisaties, modellen en data-analyse kunnen combineren.
Voorschrijvende analyse
U kunt wat-als, scenario's of simulaties maken met behulp van gegevens met behulp van Einblick.
Het kan u ook helpen de betekenis van belangrijke variabelen en voorspellers te begrijpen, en om scenario's op te bouwen en te analyseren. Geavanceerde tools zoals Monte Carlo-simulatie zullen binnenkort worden toegevoegd.
Wie kan het platform gebruiken?
Ongeacht uw sector, bedrijf of functie, het kan u helpen om snel datagedreven keuzes te maken. Sommigen van hen staan hieronder vermeld:
1. Manufacturing
- Prognose van de productvraag.
- Voorspellend onderhoud.
- Optimaliseer de bezetting van de productielijn.
2. Verzekeringen en banken
- Modellen moeten snel worden bijgewerkt om te kunnen reageren op actuele gebeurtenissen.
- Creëer een marketingstrategie op basis van de eisen van de klant.
- Verbeter klantenwerving.
3. Energiesector
- Onderzoek de milieu-impact van de plant.
- Identificeer afwijkingen in het distributienetwerk.
- Houd de doorvoer van productie- en extractie-installaties bij.
4. Overheidssector
- Bereken de impact van toekomstig beleid.
- De impact van het programma moet worden gemeten.
- Neem datagedreven beslissingen.
5. Zorgsector
- Voorspelling bevolking in crisisscenario's.
- Verbeter het risicobeheer.
- Maak snel prototypes van opnamerisicomodellen.
6. Detailhandel
- Marketingcampagnes verbeteren.
- Optimaliseer het personeelsbestand met behulp van Covid-19.
- Voorspelling van de vraag te midden van veranderende marktomstandigheden.
Belangrijkste kenmerken
- Data visualisatie Frames - Gebruik het volledige potentieel van Python-dataframes om gegevens te bewerken en te communiceren met verschillende datasets op hetzelfde scherm.
- Op een canvas met vrije vorm, visuele analyse - Snelle iteraties tussen het laden, opschonen, converteren, weergeven en modelleren van gegevens op een onbeperkt canvas met vrije vorm worden ondersteund.
- Interactief machinaal leren - Bouw ML-modellen met behulp van de bekroonde interactieve AutoML-tool van Einblick terwijl u de controle over modelspecificaties behoudt.
- Optimization - Optimaliseer voor de resultaten die belangrijk zijn voor uw bedrijf en begrijp de afwegingen die gepaard gaan met verschillende alternatieve acties.
- Samenwerking – Het maakt persoonlijke en externe samenwerking met collega's in dezelfde ruimte mogelijk. Het is gemaakt voor desktopbrowsers en voor pen- en aanraakinterfaces.
- Eenvoudige cloudimplementatie – Het is eenvoudig te implementeren in de publieke of private cloud en kan worden geïntegreerd met uw bestaande opslag- en databasesystemen.
- Flexibiliteit - Integreer uw eigen Python-functies als nieuwe visuele operators, waardoor ze beschikbaar zijn voor uw hele team of bedrijf.
- Statistische vangnetten – De statistische assistent vereenvoudigt het proces van het selecteren van de juiste statistische toets voor uw gegevens.
Aan de slag met Einblick
1. Log in
Wanneer u Einblick start, wordt u gevraagd om een inlogscherm.
2. Hoofdmenu
Na het inloggen wordt u naar het hoofdmenu gestuurd.
De hierboven gemarkeerde onderdelen worden hieronder verder besproken.
Nieuwe knop toevoegen
De primaire methode voor het toevoegen van nieuwe items is via de Voeg een nieuwe knop. Wanneer u erop klikt, verschijnt er een keuzemenu met details over de dingen die u kunt toevoegen, zoals te zien is in de onderstaande afbeelding.
Artikeltabbladen
U kunt toegang krijgen tot de vele soorten items die toegankelijk zijn in Einblick door op de verschillende itemtabbladen te klikken.
Als u bijvoorbeeld naar het tabblad Werkplekken gaat, worden alle werkplekken weergegeven waartoe u toegang heeft. Houd er rekening mee dat producten waartoe u geen toegang heeft, hier niet worden weergegeven.
Het omvat:
- Recent
- Bestanden
- Data
- Operators
- Gebruikers
De zoekbalk, die hieronder wordt uitgelegd, kan worden gebruikt om de weergegeven objecten te filteren.
Search Bar
De zoekbalk wordt uitgevouwen om recent gebruikte items, recente zoekopdrachten en tags weer te geven die momenteel zichtbaar zijn wanneer u erop klikt (hieronder verder beschreven).
In de zoekresultaten verschijnt elk item met een overeenkomende naam of tag.
Hoofdmenu-items
In het hoofdmenu staat elk object voor een vak waarmee je kunt interageren. U kunt deze dingen naar een andere plek in het hoofdmenu verplaatsen als u ze wilt relateren aan andere items.
Items kunnen ook worden verbonden met opties, die toegankelijk zijn via het driepuntsmenu, zoals geïllustreerd in de onderstaande afbeelding.
3. Gegevensset uploaden
Het ondersteunt een verscheidenheid aan gegevensinterfaces, zodat u toegang hebt tot uw gegevens, ongeacht waar deze zich bevinden. De eenvoudigste methode om aan de slag te gaan is met een CSV-bestand, maar u kunt Start ook onderzoeken door te klikken op:
- Voeg nieuwe
- datasets
- CSV-bestand uploaden
- Snel uploaden
Uw CSV-bestand verschijnt in het datasets gedeelte van het hoofdmenu nadat het aan het systeem is verzonden.
4. Maak een nieuwe werkruimte aan
Om te beginnen met het analyseren van uw data, moet u eerst een werkruimte bouwen en deze koppelen aan uw dataset. Aan elke werkruimte kan een willekeurig aantal datasets worden gekoppeld.
Klik voeg nieuwe toe en vervolgens workspace om een nieuwe workspace te maken.
Op het tabblad Werkruimten wordt een nieuwe werkruimte toegevoegd en een paneel aan de rechterkant biedt informatie over de werkruimte.
Sleep een datasetpictogram van het datasets-tabblad naar het datasets-gebied van het werkruimtepaneel om het eraan te koppelen.
Om toegang te krijgen tot de werkruimte, klikt u op het pijlpictogram op het pictogram of op de knop Openen bovenaan het paneel. U kunt de dataset ook achteraf aan de werkruimte toevoegen.
5. Gebruik ten slotte de werkruimte
Een werkruimte is een interactief canvas waarop u gegevens grafisch kunt opmaken voor verkenning, maar ook datamining en voorspellende modelleringsactiviteiten kunt uitvoeren.
Prijzen
U kunt de site gaan gebruiken met het basisplan, dat volledig gratis is en een overvloed aan functies heeft. Het biedt ook twee premiumplannen, die hieronder worden beschreven:
- Pro: $ 45/gebruiker/maand (jaarlijks gefactureerd).
- Enterprise: Neem contact op met het Einblick-team voor prijzen op maat.
VOORDELEN
- Verbeter de analytische samenwerking.
- Verbeterde modellen en snellere inzichten
- Citizen data science versterkt.
NADELEN
- Sommige mensen vinden de werkplek misschien onaantrekkelijk.
Conclusie
Samenvattend: het democratiseren van prescriptieve analyses vereist een fundamentele verschuiving in de manier waarop individuen omgaan met gegevens.
Einblick is het eerste platform voor visuele gegevensverwerking, dat de beste functies combineert van workflowgerichte AI-tools en visualisatiegerichte BI-tools.
Het is van onderaf ontworpen om samenwerking te vergemakkelijken, zowel op afstand als persoonlijk, waardoor teams gegevensgestuurde beslissingen kunnen nemen.
Probeer het en deel uw mening met ons.
Markeer
Mooi geschreven, Jay. Kwam dit net tegen toen ik meer probeerde te weten te komen over Einblick.