Cuprins[Ascunde][Spectacol]
Pandemia în curs a stimulat munca la distanță și instrumentele care o susțin ca niciodată. Zoom, de exemplu, și-a dublat valoarea.
Cu toate acestea, progresele tehnologice nu au fost la fel de rapide pentru a le permite analiștilor de date și cercetătorilor de date să colaboreze în timp real.
Einblick, un startup din Massachusetts, speră să modifice acest lucru.
Einblick este o tablă interactivă de analiză care permite utilizatorilor să-și analizeze date vizual, creați modele și faceți alegeri bazate pe date ca grup.
Analiza interactivă a datelor este o extensie de analiză în timp real care utilizează o combinație de sisteme de baze de date distribuite și abilități de randare pentru a accelera procesul de analiză și a permite utilizatorilor să profite de capacitățile analitice ale tehnologiei Business Intelligence.
Bazat pe șase ani de studiu la MIT și la Universitatea Brown, tehnologia sa îi ajută pe utilizatori să depășească dificultățile asociate cu comunicarea la distanță.
Să-l explorăm în profunzime!
Ce este perspicacitate?
Einblick este un instrument de analiză interactiv construit pe o tablă care permite echipelor să examineze rapid trecutul, să anticipeze viitorul și să ia cele mai bune decizii bazate pe date pentru afacerea lor.
Oferă o soluție unică care include o suită cuprinzătoare de instrumente și tehnologii pentru operațiunile de analiză, de la purificarea și transformarea datelor până la construirea de modele și analiza ce se întâmplă dacă.
Datorită interfeței sale simple cu utilizatorul, învățării automate de ultimă oră și capabilităților unice de extragere a datelor, utilizatorii nu au nevoie de cunoștințe tehnice pentru a face analize complexe.
Automatizează operațiunile dificile și consumatoare de timp, permițând oricui să își revizuiască datele și să obțină informații utile.
Cum functioneaza?
Există două componente logice de bază pentru Einblick:
- Aplicație Einblick
- Container Einblick
Aplicație Einblick
Un cluster Kubernetes găzduiește containerele Einblick. Sistemul său securizat de autentificare a utilizatorilor autentifică fiecare cerere de utilizator.
balancer de încărcare alocă o aplicație unui container atunci când un utilizator se conectează la acesta. Containerele sunt replici identice care sunt menținute sincronizate de o bază de date centralizată MongoDB.
Când un utilizator își modifică spațiul de lucru, MongoDB actualizează și propagă noile informații către toate replicile, permițând colaborarea în timp real.
Merită menționat faptul că, deoarece starea spațiului de lucru și calculul sunt separate, utilizatorii concurenți pot executa sarcini în același spațiu de lucru rulând pe containere diferite, permițând în același timp sincronizarea și paralelismul.
Container Einblick
În containerele Einblick, sarcinile de lucru sunt executate. Motorul de calcul progresiv al Einblick, Davos, operează în fluxurile de date și permite viteza interactivă a aplicației.
Când un utilizator este alocat unui container, fiecare job este trimis la Davos, care începe să extragă date din sursa de date aleasă.
Ori de câte ori este posibil, va împinge condițiile eșantionului până la sursa de date de bază.
În caz contrar, va scana datele și va calcula un eșantion de rezervor peste sursa de date. Fiecare operator operează pe fluxuri de date, iar consumatorii primesc copii actualizate ale rezultatelor sarcinilor de fiecare dată când un operator execută un lot.
Când rezultatul volumului de lucru este determinat, Montana primește imediat copii noi ale rezultatului volumului de lucru.
Montana este stratul middleware al Einblick, responsabil de păstrarea informațiilor despre aplicație/spațiul de lucru, permițând colaborarea pentru sincronizarea spațiului de lucru între utilizatori (MongoDB) și transmiterea rezultatelor sarcinilor către Laax, frontend-ul său.
În cele din urmă, Laax este codul Javascript care afișează rezultatele Davos în browserul utilizatorului.
Ce este Einblick Analytics?
Einblick permite echipelor să aplice analize avansate de date pentru a servi o varietate de procese de luare a deciziilor și planificare strategică:
Analize descriptive
Datele pot fi folosite pentru a afla ce sa întâmplat în trecut. Pentru această formă de studiu, instrumentele tradiționale BI (diagrame, tablouri de bord și analiză interactivă) sunt utilizate în mod obișnuit.
Dar, există o nouă generație de instrumente BI (cum ar fi Sisu) care utilizează învățarea automată pentru a ajuta analiștii să navigheze în seturi de date cu dimensiuni mari.
Aceste noi instrumente evidențiază factorii cheie, găsesc tendințe și chiar recomandă diagrame. Ele pot expune automat modele și drivere importanți, pe lângă faptul că oferă o interfață foarte dinamică pentru construirea de vizualizări de date.
Cu toate acestea, dacă doriți să măsurați KPI-urile în timp real, veți avea nevoie de un sistem de monitorizare, cum ar fi Einblick, care actualizează automat datele și trimite alerte.
Analize predictive
Utilizați datele pentru a crea modele de predicție. Modelele de prognoză și de abandon sunt exemple populare în acest domeniu.
Dar nu există deja instrumente (autoML) care permit persoanelor netehnice să genereze modele?
Astfel de instrumente există – luați în considerare KNIME, Rapid Miner și Alteryx – dar multe dintre ele funcționează prin replicarea motoarelor de flux de lucru: datele intră, executați o operațiune și rezultatul este predat altui operator.
Vă puteți întreba dacă o interfață de utilizare asemănătoare fluxului de lucru este perfectă. După ce am experimentat cu iterațiile timpurii ale acestuia, cred că interfața lor cu utilizatorul este o potrivire mai bună pentru persoanele netehnice.
Einblick permite utilizatorilor să creeze și să partajeze modele de predicție, precum și să îmbine și să modifice numeroase seturi de date.
Mai important, utilizatorii dezvoltă progresiv modele și aplicații de date folosind o interfață atrăgătoare care le permite să combine vizualizări, modele și analize de date.
Analize prescriptive
Puteți crea situații, scenarii sau simulări folosind date folosind Einblick.
De asemenea, vă poate ajuta să înțelegeți semnificația variabilelor și predictorilor importanți, precum și să construiți și să analizați scenarii. Instrumente avansate precum simularea Monte Carlo vor fi incluse în curând.
Cine poate folosi platforma?
Indiferent de sectorul, afacerea sau funcția dvs., vă poate ajuta să faceți rapid alegeri bazate pe date. Unele dintre ele sunt enumerate mai jos:
1. de fabricație
- Prognoza cererii de produse.
- Întreținere predictivă.
- Optimizați personalul liniei de producție.
2. Asigurări și servicii bancare
- Modelele trebuie actualizate rapid pentru a răspunde la evenimentele curente.
- Creați o strategie de marketing bazată pe cerințele clienților.
- Îmbunătățiți achiziția de clienți.
3. Sectorul energetic
- Investigați impactul plantei asupra mediului.
- Identificați anomaliile rețelei de distribuție.
- Urmăriți debitul fabricilor de producție și extracție.
4. Sectorul guvernamental
- Calculați impactul politicilor viitoare.
- Impactul programului trebuie măsurat.
- Luați decizii bazate pe date.
5. Sectorul de sănătate
- În scenariile de criză, prognoza populației.
- Îmbunătățiți managementul riscului.
- Prototipează rapid modele de risc de admitere.
6. Sectorul comerțului cu amănuntul
- Îmbunătățiți campaniile de marketing.
- Optimizați nivelul forței de muncă folosind Covid-19.
- Prognozați cererea pe fondul circumstanțelor pieței în schimbare.
Caracteristici-cheie
- Vizualizarea datelor Carcasă – Utilizați întregul potențial al cadrelor de date Python pentru a edita date și a interacționa cu mai multe seturi de date pe același ecran.
- Pe o pânză de formă liberă, analiză vizuală – Sunt acceptate iterații rapide între încărcarea, curățarea, conversia, afișarea și modelarea datelor pe o pânză nelimitată în formă liberă.
- Învățare automată interactivă – Construiți modele ML folosind instrumentul interactiv AutoML premiat de la Einblick, păstrând în același timp controlul asupra specificului modelului.
- Optimizare – Optimizați-vă pentru rezultatele care sunt importante pentru compania dvs. și înțelegeți compromisurile care vin cu diferite acțiuni alternative.
- Colaborare – Permite colaborarea personală și de la distanță cu colegii din aceeași cameră. A fost creat pentru browsere desktop, precum și pentru interfețe de tip creion și tactil.
- Implementare simplă în cloud – Este ușor de implementat în cloudul public sau privat și se integrează cu sistemele de stocare și baze de date existente.
- Flexibilitate – Integrați propriile funcții Python ca noi operatori vizuali, făcându-le disponibile pentru întreaga echipă sau corporație.
- Rețele de siguranță statistică – Asistentul de statistică simplifică procesul de selectare a testului statistic adecvat pentru datele dumneavoastră.
Noțiuni introductive cu Einblick
1. Logare
Când lansați Einblick, vi se va solicita un ecran de conectare.
2. Meniul principal
Veți fi trimis în meniul principal după autentificare.
Părțile evidențiate mai sus sunt discutate mai jos.
Adăugați un buton nou
Metoda principală pentru adăugarea de elemente noi este prin intermediul Adaugă nou buton. Când faceți clic pe el, apare un meniu de opțiuni care detaliază lucrurile pe care le puteți adăuga, așa cum se vede în figura de mai jos.
Filele de articole
Puteți accesa numeroasele tipuri de articole accesibile în Einblick făcând clic pe diferitele file de articole.
De exemplu, accesând fila Spații de lucru vor afișa toate locurile de muncă la care aveți acces. Vă rugăm să rețineți că produsele la care nu aveți acces nu vor fi afișate aici.
Acesta include:
- Recent
- Fişiere
- Date
- Operatorii
- Utilizatori
Bara de căutare, care este explicată mai jos, poate fi folosită pentru a filtra obiectele afișate.
căutare Bar
Bara de căutare se extinde pentru a dezvălui orice elemente utilizate recent, interogări recente și etichete care sunt vizibile în prezent atunci când faceți clic pe el (descris mai jos).
În rezultatele căutării, va apărea orice articol cu un nume sau o etichetă care se potrivesc.
Elemente din meniul principal
În meniul principal, fiecare obiect îl reprezintă o casetă cu care poți interacționa. Puteți muta aceste lucruri în altă parte în meniul principal dacă doriți să le asociați cu alte elemente.
Elementele pot fi, de asemenea, conectate cu opțiuni, care sunt accesibile utilizând meniul cu trei puncte, așa cum este ilustrat în figura de mai jos.
3. Încărcați setul de date
Acceptă o varietate de interfețe de date, permițându-vă să vă accesați datele indiferent de locul în care se află. Cea mai simplă metodă de a începe este cu un fișier CSV, dar puteți investiga și Începe făcând clic pe:
- adauga o noua
- Datasets
- Încărcați fișierul CSV
- Încărcare rapidă
Fișierul dvs. CSV va apărea în seturi de date zona din meniul principal după ce acesta a fost trimis în sistem.
4. Creați un spațiu de lucru nou
Pentru a începe să vă analizați datele, trebuie mai întâi să creați un spațiu de lucru și să-l conectați la setul de date. Un număr arbitrar de seturi de date poate fi asociat cu fiecare spațiu de lucru.
Clic adăugați noi și apoi spațiu de lucru pentru a crea un nou spațiu de lucru.
În fila Spații de lucru, va fi adăugat un nou spațiu de lucru, iar un panou din dreapta va oferi informații legate de spațiul de lucru.
Trageți o pictogramă de set de date din fila seturi de date în zona seturi de date din panoul spațiului de lucru pentru a o lega la aceasta.
Pentru a accesa spațiul de lucru, faceți clic pe pictograma săgeată de pe pictograma acestuia sau pe butonul de deschidere din partea de sus a panoului acestuia. De asemenea, puteți adăuga setul de date în spațiul de lucru ulterior.
5. În cele din urmă, utilizați spațiul de lucru
Un spațiu de lucru este o pânză interactivă pe care puteți aranja grafic datele pentru explorare, precum și să executați activități de extragere a datelor și de modelare predictivă.
Tarif
Puteți începe să utilizați site-ul cu planul său de bază, care este complet gratuit și are o multitudine de funcții. De asemenea, oferă două planuri premium, care sunt detaliate mai jos:
- Pro: 45 USD/utilizator/lună (facturat anual).
- Întreprindere: contactați echipa Einblick pentru prețuri personalizate.
Pro-uri
- Îmbunătățiți colaborarea analitică.
- Modele îmbunătățite și informații mai rapide
- Citizen data science împuternicită.
Contra
- Unii oameni pot considera că locul de muncă nu este atrăgător.
Concluzie
Pentru a rezuma, democratizarea analizei prescriptive necesită o schimbare fundamentală a modului în care indivizii interacționează cu datele.
Einblick este prima platformă de procesare a datelor vizuale, care combină cele mai bune caracteristici ale instrumentelor AI centrate pe fluxul de lucru și instrumentelor BI centrate pe vizualizare.
Este conceput de jos în sus pentru a facilita colaborarea, fie de la distanță, fie în persoană, permițând echipelor să ia decizii bazate pe date.
Încercați-l și împărtășiți-vă gândurile cu noi.
marca
Frumos scris, Jay. Tocmai am dat peste asta când am încercat să aflu despre Einblick.