Kazalo[Skrij][Pokaži]
Nenehna pandemija je kot še nikoli doslej okrepila delo na daljavo in orodja, ki ga podpirajo. Zoom se je na primer več kot podvojil v vrednosti.
Vendar pa tehnološki napredek ni bil tako hiter, da bi analitikom podatkov in podatkovnim znanstvenikom omogočil sodelovanje v realnem času.
Einblick, startup s sedežem v Massachusettsu, upa, da bo to spremenil.
Einblick je interaktivna analitična tabla, ki uporabnikom omogoča, da analizirajo svoje podatke vizualno, ustvarjajte modele in izbirajte na podlagi podatkov kot skupina.
Interaktivna analitika podatkov je analitična razširitev v realnem času, ki uporablja mešanico sistemov porazdeljenih baz podatkov in spretnosti upodabljanja za pospešitev analitičnega postopka in omogoča uporabnikom, da izkoristijo analitične zmogljivosti tehnologije poslovne inteligence.
Na podlagi šestih let študija na MIT in Univerzi Brown njena tehnologija pomaga uporabnikom premagati težave, povezane z oddaljeno komunikacijo.
Raziščimo ga poglobljeno!
Kaj je Einblick?
Einblick je interaktivno analitično orodje, zgrajeno na beli tabli, ki omogoča ekipam, da hitro preučijo preteklost, predvidevajo prihodnost in sprejmejo najboljše odločitve za svoje podjetje na podlagi podatkov.
Zagotavlja enotno rešitev, ki vključuje obsežen nabor orodij in tehnologij za analitične operacije, od čiščenja in preoblikovanja podatkov do gradnje modela in analize kaj-če.
Zaradi preprostega uporabniškega vmesnika, najsodobnejšega samodejnega strojnega učenja in edinstvenih zmogljivosti rudarjenja podatkov uporabniki ne potrebujejo tehničnega znanja za izvajanje kompleksne analize.
Avtomatizira zamudne in težke operacije, kar omogoča vsakomur, da pregleda svoje podatke in pridobi koristne vpoglede.
Kako deluje?
Einblick ima dve osnovni logični komponenti:
- Aplikacija Einblick
- Einblick kontejner
Aplikacija Einblick
Grozd Kubernetes gosti vsebnike Einblick. Njegov varni sistem za preverjanje pristnosti uporabnika overi vsako zahtevo uporabnika.
O uravnavanje obremenitve dodeli aplikacijo vsebniku, ko se uporabnik poveže z njo. Vsebniki so identične replike, ki se sinhronizirajo s centralizirano bazo podatkov MongoDB.
Ko uporabnik spremeni svoj delovni prostor, MongoDB posodobi in razširi nove informacije na vse replike, kar omogoča sodelovanje v realnem času.
Omeniti velja, da lahko sočasni uporabniki, ker sta stanje delovnega prostora in računanje ločena, izvajajo naloge v istem delovnem prostoru, ki se izvajajo na različnih vsebnikih, hkrati pa omogočijo sinhronizacijo in vzporednost.
Einblick kontejner
V vsebnikih Einblick se izvajajo delovne obremenitve. Einblickov progresivni računalniški mehanizem Davos deluje prek podatkovnih tokov in omogoča interaktivno hitrost aplikacije.
Ko je uporabnik dodeljen vsebniku, se vsako opravilo pošlje v Davos, ki začne črpati podatke iz izbranega vira podatkov.
Kadar koli je mogoče, bo vzorčne pogoje potisnil navzdol do osnovnega vira podatkov.
V nasprotnem primeru bo skeniral podatke in izračunal vzorec rezervoarja na podlagi vira podatkov. Vsak operater deluje na podatkovnih tokovih in potrošniki dobijo posodobljene kopije izhodnih nalog opravil vsakič, ko operater izvede paket.
Ko je določen rezultat obremenitve, Montana takoj prejme sveže kopije rezultata obremenitve.
Montana je Einblickova plast vmesne programske opreme, ki je zadolžena za shranjevanje informacij o aplikaciji/delovnem prostoru, omogoča sodelovanje pri sinhronizaciji delovnega prostora med uporabniki (MongoDB) in posredovanje rezultatov opravil Laaxu, njegovemu sprednjemu delu.
Nazadnje je Laax koda Javascript, ki prikazuje rezultate Davosa v brskalniku uporabnika.
Kaj je Einblick Analytics?
Einblick omogoča ekipam, da uporabljajo napredno analitiko podatkov, da služijo različnim procesom odločanja in strateškega načrtovanja:
Opisna analitika
Podatke je mogoče uporabiti za učenje o tem, kaj se je zgodilo v preteklosti. Za to obliko študija se običajno uporabljajo tradicionalna orodja BI (grafi, nadzorne plošče in interaktivna analitika).
Vendar pa obstaja nova generacija BI orodij (kot je Sisu), ki uporabljajo strojno učenje za pomoč analitikom pri krmarjenju po visokodimenzionalnih nizih podatkov.
Ta nova orodja poudarjajo ključne gonilne sile, poiščejo trende in celo priporočajo grafikone. Lahko samodejno razkrijejo vzorce in pomembne gonilnike, poleg tega pa zagotavljajo zelo dinamičen vmesnik za gradnjo vizualizacije podatkov.
Če pa želite meriti KPI v realnem času, boste potrebovali sistem za spremljanje, kot je Einblick, ki samodejno posodablja podatke in pošilja opozorila.
Napovedna analiza
Uporabite podatke za ustvarjanje modelov napovedi. Modeli napovedovanja in odliva so priljubljeni primeri na tem področju.
Toda ali že ne obstajajo orodja (autoML), ki netehničnim ljudem omogočajo ustvarjanje modelov?
Takšna orodja sicer obstajajo – pomislite na KNIME, Rapid Miner in Alteryx – vendar mnoga od njih delujejo s podvajanjem motorjev delovnega toka: podatki pridejo, izvedete neko operacijo, izhod pa se preda drugemu operaterju.
Morda se sprašujete, ali je uporabniški vmesnik, podoben delovnemu toku, popoln. Po eksperimentiranju z zgodnjimi ponovitvami verjamem, da je njihov uporabniški vmesnik bolj primeren za netehnične ljudi.
Einblick uporabnikom omogoča ustvarjanje in skupno rabo modelov napovedi ter združevanje in spreminjanje številnih podatkovnih nizov.
Še pomembneje je, da uporabniki postopoma razvijajo modele in podatkovne aplikacije z uporabo privlačnega vmesnika, ki jim omogoča mešanje vizualizacij, modelov in analize podatkov.
Napisna analitika
S pomočjo Einblicka lahko ustvarite kaj-če, scenarije ali simulacije z uporabo podatkov.
Pomaga vam lahko tudi razumeti pomen pomembnih spremenljivk in napovedovalcev ter zgraditi in analizirati scenarije. Napredna orodja, kot je simulacija Monte Carlo, bodo kmalu vključena.
Kdo lahko uporablja platformo?
Ne glede na vaš sektor, podjetje ali funkcijo vam lahko pomaga pri hitrem odločanju na podlagi podatkov. Nekateri od njih so navedeni spodaj:
1. predelovalne dejavnosti
- Napoved povpraševanja po izdelkih.
- Napovedno vzdrževanje.
- Optimizirajte kadre v proizvodni liniji.
2. Zavarovalništvo in bančništvo
- Modele je treba hitro posodabljati, da se odzovejo na trenutne dogodke.
- Ustvarite marketinško strategijo na podlagi zahtev strank.
- Izboljšajte pridobivanje strank.
3. Energetski sektor
- Raziščite vpliv elektrarne na okolje.
- Ugotovite nenormalnosti distribucijskega omrežja.
- Spremljajte pretočnost proizvodnih in ekstrakcijskih obratov.
4. Državni sektor
- Izračunajte učinek prihodnjih politik.
- Učinek programa je treba izmeriti.
- Sprejemajte odločitve na podlagi podatkov.
5. Zdravstveni sektor
- V kriznih scenarijih predvidevajte število prebivalcev.
- Izboljšajte obvladovanje tveganj.
- Hitro izdelajte prototip modelov tveganja za sprejem.
6. Sektor maloprodaje
- Izboljšajte marketinške kampanje.
- Optimizirajte raven delovne sile z uporabo Covid-19.
- Napoved povpraševanja ob spreminjajočih se razmerah na trgu.
Ključne funkcije
- Vizualizacija podatkov okvirji – Uporabite ves potencial podatkovnih okvirjev Python za urejanje podatkov in interakcijo z več nabori podatkov na istem zaslonu.
- Na platnu proste oblike, vizualna analitika – Podprte so hitre ponovitve med nalaganjem, čiščenjem, pretvorbo, prikazovanjem in modeliranjem podatkov na neomejenem platnu proste oblike.
- Interaktivno strojno učenje – Zgradite modele ML z Einblickovim nagrajenim interaktivnim orodjem AutoML, hkrati pa ohranite nadzor nad posebnostmi modela.
- optimizacija – Optimizirajte za rezultate, ki so pomembni za vaše podjetje, in razumejte kompromise, ki jih prinašajo različni alternativni ukrepi.
- sodelovanje – Omogoča osebno in oddaljeno sodelovanje s kolegi v isti sobi. Ustvarjen je bil za namizne brskalnike ter vmesnike s peresom in na dotik.
- Enostavna namestitev v oblaku – Preprosto ga je mogoče namestiti v javnem ali zasebnem oblaku in se integrira z vašimi obstoječimi sistemi za shranjevanje in bazo podatkov.
- prilagodljivost – Integrirajte lastne funkcije Pythona kot nove vizualne operaterje, tako da bodo na voljo celotni ekipi ali korporaciji.
- Statistične varnostne mreže – Statistični pomočnik poenostavi postopek izbire ustreznega statističnega testa za vaše podatke.
Kako začeti z Einblickom
1. Vpiši se
Ko zaženete Einblick, se prikaže zaslon za prijavo.
2. Glavni meni
Po prijavi boste poslani v glavni meni.
Zgoraj poudarjeni deli so obravnavani v nadaljevanju.
Dodaj nov gumb
Primarna metoda za dodajanje novih elementov je prek Dodaj novo gumb. Ko kliknete nanj, se prikaže meni izbire, ki podrobno opisuje stvari, ki jih lahko dodate, kot je prikazano na spodnji sliki.
Elementi zavihkov
Do številnih vrst predmetov, ki so dostopni v Einblicku, lahko dostopate s klikom na različne zavihke predmetov.
Če na primer obiščete zavihek delovni prostori, se prikažejo vsa delovna mesta, do katerih imate dostop. Upoštevajte, da izdelki, do katerih nimate dostopa, ne bodo prikazani tukaj.
Vključuje:
- Nedavne Blog Objave
- datoteke
- datum
- Izvajalci
- uporabniki
Iskalno vrstico, ki je razložena spodaj, lahko uporabite za filtriranje prikazanih predmetov.
Iskanje Bar
Iskalna vrstica se razširi in razkrije vse nedavno uporabljene elemente, nedavne poizvedbe in oznake, ki so trenutno vidne, ko kliknete nanjo (opisano spodaj).
V rezultatih iskanja se bo prikazal kateri koli element z ustreznim imenom ali oznako.
Elementi glavnega menija
V glavnem meniju vsak predmet predstavlja polje, s katerim lahko komunicirate. Te stvari lahko premaknete drugam v glavnem meniju, če jih želite povezati z drugimi elementi.
Elemente je mogoče povezati tudi z možnostmi, ki so dostopne z menijem s trojnimi pikami, kot je prikazano na spodnji sliki.
3. Naložite nabor podatkov
Podpira različne podatkovne vmesnike, ki vam omogočajo dostop do vaših podatkov ne glede na to, kje se nahajajo. Najpreprostejši način za začetek je z datoteko CSV, lahko pa raziščete tudi Start tako, da kliknete:
- Dodaj novo
- Podatkovni nizi
- Naložite datoteko CSV
- Hitro nalaganje
Vaša datoteka CSV se bo pojavila v nabor podatkov območje glavnega menija, potem ko je bil oddan sistemu.
4. Ustvarite nov delovni prostor
Če želite začeti analizirati svoje podatke, morate najprej zgraditi delovni prostor in ga povezati s svojim naborom podatkov. Z vsakim delovnim prostorom je mogoče seznaniti poljubno število naborov podatkov.
klik Dodaj novo in nato delovni prostor, da ustvarite nov delovni prostor.
Na zavihku delovni prostori bo dodan nov delovni prostor, plošča na desni pa bo zagotovila informacije, povezane z delovnim prostorom.
Povlecite ikono nabora podatkov z zavihka nabori podatkov v območje naborov podatkov na plošči delovnega prostora, da jo povežete z njo.
Za dostop do delovnega prostora kliknite ikono puščice na ikoni ali gumb za odpiranje na vrhu plošče. Nabor podatkov lahko nato dodate tudi v delovni prostor.
5. Na koncu uporabite delovni prostor
Delovni prostor je interaktivno platno, na katerem lahko grafično razporedite podatke za raziskovanje, pa tudi izvajate dejavnosti rudarjenja podatkov in napovednega modeliranja.
Cenitev
Spletno mesto lahko začnete uporabljati z njegovim osnovnim načrtom, ki je popolnoma brezplačen in ima številne funkcije. Ponuja tudi dva premium načrta, ki sta podrobno opisana spodaj:
- Pro: 45 USD/uporabnika/mesec (zaračunava se letno).
- Enterprise: Za cene po meri se obrnite na ekipo Einblick.
Prednosti
- Izboljšajte analitično sodelovanje.
- Izboljšani modeli in hitrejši vpogledi
- Podatkovna znanost državljanov pooblaščena.
Proti
- Nekaterim se delovno mesto morda zdi neprivlačno.
zaključek
Če povzamemo, demokratizacija predpisujoče analitike zahteva temeljni premik v načinu interakcije posameznikov s podatki.
Einblick je prva platforma za obdelavo vizualnih podatkov, ki združuje največje značilnosti orodij AI, ki so osredotočena na potek dela, in orodij BI, osredotočenih na vizualizacijo.
Zasnovan je od spodaj navzgor, da olajša sodelovanje, bodisi na daljavo ali osebno, kar omogoča ekipam, da sprejemajo odločitve na podlagi podatkov.
Poskusite in delite svoje misli z nami.
Označi
Lepo napisano, Jay. Pravkar sem naletel na to, ko sem poskušal izvedeti za Einblick.