Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Pandemik anu terus-terusan naékkeun pagawéan jauh sareng alat-alat anu ngadukung éta henteu acan kantos. Zoom, contona, gaduh nilai langkung ti dua kali.
Sanajan kitu, kamajuan téhnologis teu jadi gancang dina sangkan analis data sarta élmuwan data pikeun kolaborasi sacara real waktu.
Einblick, hiji ngamimitian basis Massachusetts, ngaharepkeun pikeun ngarobah éta.
Einblick mangrupikeun papan tulis analitik interaktif anu ngamungkinkeun para pangguna pikeun nganalisis aranjeunna data sacara visual, nyieun model, sarta nyieun pilihan data-disetir salaku grup.
Analitik data interaktif nyaéta ekstensi analytics real-time anu ngagunakeun campuran sistem database anu disebarkeun sareng kaahlian rendering pikeun ngagancangkeun prosés analitik sareng ngamungkinkeun para pangguna ngamangpaatkeun kamampuan analitik téknologi Business Intelligence.
Dumasar kana genep taun diajar di MIT sareng Brown University, téknologina ngabantosan pangguna pikeun ngatasi kasusah anu aya hubunganana sareng komunikasi anu jauh.
Hayu urang ngajajah eta dina jero!
Naon sawangan?
Einblick mangrupikeun alat analitik interaktif anu diwangun dina papan tulis anu ngamungkinkeun tim pikeun gancang mariksa masa lalu, ngantisipasi masa depan, sareng ngadamel kaputusan anu didorong ku data anu pangsaéna pikeun bisnisna.
Éta nyayogikeun solusi tunggal anu kalebet sakumpulan alat sareng téknologi komprehensif pikeun operasi analitik, tina pamurnian data sareng transformasi ngaliwatan gedong modél sareng analisa kumaha upami.
Kusabab antarbeungeut pangguna anu saderhana, pembelajaran mesin otomatis canggih, sareng kamampuan pertambangan data anu unik, pangguna henteu ngabutuhkeun latar téknis pikeun ngalakukeun analisa kompleks.
Éta ngajadikeun otomatis operasi anu nyéépkeun waktos sareng sesah, ngamungkinkeun saha waé pikeun marios datana sareng kéngingkeun wawasan anu mangpaat.
Kumaha carana sangkan eta pagawean?
Aya dua komponén logis dasar pikeun Einblick:
- Aplikasi Einblick
- Einblick Wadahna
Aplikasi Einblick
Kluster Kubernetes ngagaduhan wadah Einblick. Sistem auténtikasi pangguna anu aman ngoténtikasi unggal pamundut pangguna.
nu beban balancer allocates hiji aplikasi kana wadahna lamun pamaké nyambung ka dinya. Wadahna mangrupikeun réplika idéntik anu disimpen disingkronkeun ku pangkalan data MongoDB terpusat.
Nalika pangguna ngarobih ruang kerjana, MongoDB ngamutahirkeun sareng nyebarkeun inpormasi énggal ka sadaya réplika, ngamungkinkeun kolaborasi sacara real-time.
Perlu disebatkeun yén, kusabab kaayaan ruang kerja sareng komputasi dipisahkeun, pangguna sakaligus tiasa ngaéksekusi tugas dina ruang kerja anu sami anu dijalankeun dina wadah anu béda bari ngaktipkeun sinkronisasi sareng paralelisme.
Einblick Wadahna
Dina wadah Einblick, beban kerja dieksekusi. Mesin komputasi progresif Einblick, Davos, beroperasi dina aliran data sareng ngamungkinkeun laju interaktif aplikasina.
Nalika pangguna ditugaskeun ka wadahna, unggal padamelan dikirim ka Davos, anu mimiti narik data tina sumber data anu dipilih.
Sabisana, éta bakal nyorong kaayaan sampel ka sumber data dasarna.
Upami teu kitu, éta bakal nyeken data sareng ngitung sampel waduk dina sumber data. Unggal operator beroperasi dina aliran data, sarta pamakéna meunang salinan diropéa tina kaluaran tugas unggal operator executes leuwih hiji bets.
Nalika hasil beban kerja ditangtukeun, Montana langsung nampi salinan énggal tina hasil beban kerja.
Montana mangrupikeun lapisan middleware Einblick, anu tanggung jawab pikeun ngajaga inpormasi aplikasi/ruang kerja, ngamungkinkeun kolaborasi pikeun nyingkronkeun ruang kerja ka pangguna (MongoDB), sareng ngirimkeun hasil tugas ka Laax, payuneunana.
Tungtungna, Laax mangrupikeun kode Javascript anu nunjukkeun hasil Davos dina browser pangguna.
Naon ari Einblick Analytics?
Einblick ngamungkinkeun tim pikeun nerapkeun analitik data canggih pikeun ngalayanan rupa-rupa prosés pembuatan kaputusan sareng perencanaan strategis:
Analisis deskriptif
Data bisa dipaké pikeun diajar ngeunaan kajadian nu geus kaliwat. Pikeun bentuk pangajaran ieu, alat BI tradisional (bagan, dasbor, sareng analitik interaktif) biasana dianggo.
Tapi, aya generasi anyar pakakas BI (sapertos Sisu) anu ngagunakeun pembelajaran mesin pikeun ngabantosan analis nganapigasi set data diménsi luhur.
Alat anyar ieu nyorot panggerak konci, milarian tren, sareng bahkan nyarankeun grafik. Éta sacara otomatis tiasa ngalaan pola sareng supir penting salian pikeun nyayogikeun antarbeungeut anu dinamis pikeun ngawangun visualisasi data.
Nanging, upami anjeun hoyong ngukur KPI sacara real waktos, anjeun peryogi sistem ngawaskeun, sapertos Einblick, anu otomatis ngamutahirkeun data sareng ngirim panggeuing.
Ngaduga Analitis
Ngagunakeun data pikeun nyieun model prediksi. Forecasting sareng model churn mangrupikeun conto populér di daérah ieu.
Tapi naha henteu parantos aya (autoML) alat anu ngamungkinkeun jalma non-teknis ngahasilkeun modél?
Alat-alat sapertos kitu aya - mertimbangkeun KNIME, Rapid Miner, sareng Alteryx - tapi seueur di antarana fungsina ku réplikasi mesin alur kerja: data asup, anjeun ngalaksanakeun sababaraha operasi, sareng kaluaranna dipasrahkeun ka operator anu sanés.
Anjeun tiasa naroskeun naha UI sapertos alur kerja sampurna. Saatos ékspérimén sareng iterations awal éta, kuring yakin antarbeungeut panggunana mangrupikeun pertandingan anu langkung saé pikeun jalma non-teknis.
Einblick ngamungkinkeun pamaké pikeun nyieun jeung babagi model prediksi, kitu ogé ngagabungkeun jeung ngaropéa sababaraha set data.
Leuwih krusial, pamaké progressively ngembangkeun model jeung aplikasi data ngagunakeun panganteur pikaresepeun nu ngidinan aranjeunna pikeun ngagabungkeun visualizations, model, jeung analisis data.
Analisis Resép
Anjeun tiasa nyiptakeun kumaha-lamun, skenario, atanapi simulasi nganggo data nganggo Einblick.
Éta ogé tiasa ngabantosan anjeun ngartos pentingna variabel penting sareng prediktor, ogé ngawangun sareng nganalisis skenario. Alat canggih sapertos simulasi Monte Carlo bakal dilebetkeun sakedap.
Saha anu tiasa nganggo platform?
Henteu paduli sektor, bisnis, atanapi fungsi anjeun, éta tiasa ngabantosan anjeun ngadamel pilihan anu didorong ku data gancang. Sababaraha di antarana dibéréndélkeun di handap:
1. Manufaktur
- ramalan paménta produk.
- pangropéa prediktif.
- Optimalkeun staf lini produksi.
2. Asuransi jeung Perbankan
- Model kudu diropéa gancang pikeun ngabales kajadian ayeuna.
- Jieun strategi marketing dumasar kana sarat customer.
- Ningkatkeun akuisisi palanggan.
3. Séktor énergi
- Nalungtik dampak lingkungan tutuwuhan.
- Identipikasi Abnormalitas jaringan distribusi.
- Lacak throughput pabrik manufaktur sareng ékstraksi.
4. Séktor pamaréntahan
- Ngitung dampak kawijakan hareup.
- Dampak program kudu diukur.
- Jieun kaputusan data-disetir.
5. Sektor kasehatan
- Dina skenario krisis, ramalan populasi.
- Ningkatkeun manajemén résiko.
- Modél résiko pangakuan prototipe gancang.
6. séktor ritel
- Ningkatkeun kampanye pamasaran.
- Optimalkeun tingkat tenaga kerja nganggo Covid-19.
- Paménta ramalan di tengah kaayaan pasar anu parobihan.
Fitur konci
- Data Visualisasi pigura - Anggo poténsi pinuh pigura data Python pikeun ngédit data sareng berinteraksi sareng sababaraha set data dina layar anu sami.
- Dina Kanvas Bentuk Gratis, Visual Analytics - Iterations gancang antara loading, beberesih, ngarobah, mintonkeun, jeung modeling data dina hiji unlimited bébas-formulir kanvas dirojong.
- Pembelajaran Mesin Interaktif - Bangun modél ML nganggo alat AutoML interaktif anu meunang pangajén Einblick bari ngajaga kontrol kana spésifik modél.
- optimasi - Optimalkeun hasil anu penting pikeun perusahaan anjeun, sareng nangkep trade-off anu aya dina sababaraha tindakan alternatif.
- gawe babarengan - Éta ngamungkinkeun pikeun kolaborasi pribadi sareng jarak jauh sareng kolega di kamar anu sami. Éta diciptakeun pikeun panyungsi desktop ogé antarmuka pen sareng touch.
- Gampang Awan deployment - Gampang disebarkeun dina awan umum atanapi swasta sareng ngahijikeun sareng sistem panyimpen sareng database anjeun anu tos aya.
- kalenturan - Integrasikeun fungsi Python anjeun nyalira salaku operator visual énggal, ngajantenkeun aranjeunna sayogi pikeun sadayana tim atanapi perusahaan anjeun.
- Jaring Kasalametan Statistik - Asistén statistik nyederhanakeun prosés milih tés statistik anu cocog pikeun data anjeun.
Ngamimitian ku Einblick
1. Lebet
Nalika anjeun ngajalankeun Einblick, anjeun bakal dipenta ku layar login.
2. Menu Utama
Anjeun bakal dikirim ka Menu Utama saatos log in.
Bagian anu disorot di luhur dibahas salajengna di handap.
Tambahkeun Tombol Anyar
Metodeu primér pikeun nambahkeun item anyar nyaéta via Tambah New kancing. Nalika anjeun ngaklik éta, ménu pilihan anu detil hal-hal anu anjeun tiasa tambahkeun muncul, sapertos katingal dina gambar di handap ieu.
Tab Item
Anjeun tiasa ngaksés sababaraha jinis barang anu tiasa diaksés di Einblick ku ngaklik dina sababaraha tab barang.
Contona, ngadatangan tab workspaces bakal mintonkeun sadaya workplaces nu Anjeun gaduh aksés. Punten émut yén produk anu anjeun teu gaduh aksés moal ditingalikeun di dieu.
Kaasup:
- anyar
- payil
- data
- operator
- pamaké
Bar teang, anu dipedar di handap, tiasa dianggo pikeun nyaring objék anu ditampilkeun.
search Bar
Bar teang ngalegaan pikeun nembongkeun sagala barang anu nembe dianggo, patarosan panganyarna, sareng tag anu ayeuna katingali nalika anjeun ngaklik éta (dijelaskeun salajengna di handap).
Dina hasil pamilarian, item naon waé anu gaduh nami atanapi tag anu cocog bakal muncul.
Item Menu Utama
Dina ménu utama, unggal obyék ngagambarkeun kotak anu anjeun tiasa berinteraksi. Anjeun tiasa ngalihkeun hal-hal ieu ka tempat sanés dina ménu utama upami anjeun hoyong ngahubungkeunana sareng barang-barang sanés.
Item ogé bisa disambungkeun jeung pilihan, nu bisa diasupan maké menu triple-titik, sakumaha digambarkeun dina gambar di handap ieu.
3. Unggah Dataset
Ieu ngarojong rupa-rupa interfaces data, ngamungkinkeun Anjeun pikeun ngakses data anjeun paduli dimana eta perenahna. Metodeu pangbasajanna pikeun ngamimitian nyaéta ku file CSV, tapi anjeun ogé tiasa nalungtik Mimitian ku ngaklik:
- Tambihkeun anyar
- Datasets
- Unggah file CSV
- unggah gancang
File CSV anjeun bakal muncul dina file susunan data wewengkon ménu utama sanggeus geus dikintunkeun ka sistem.
4. Jieun hiji workspace anyar
Pikeun ngamimitian nganalisa data anjeun, anjeun kedah ngawangun ruang kerja sareng ngaitkeun kana set data anjeun. Jumlah set data anu sawenang-wenang tiasa dipasangkeun sareng unggal ruang kerja.
Klik tambahkeun anyar lajeng workspace pikeun nyieun workspace anyar.
Dina tab workspaces, workspace anyar bakal ditambahkeun, sarta panel ka katuhu bakal nyadiakeun inpo nu patali workspace.
Sered ikon set data tina tab set data ka wewengkon set data dina panel ruang kerja pikeun numbu ka eta.
Pikeun ngakses ruang kerja, klik ikon panah dina ikon na atanapi tombol kabuka di luhureun panel na. Anjeun ogé tiasa nambihan set data kana ruang kerja saatosna.
5. Tungtungna, make workspace nu
Ruang kerja mangrupikeun kanvas interaktif dimana anjeun tiasa nempatkeun data sacara grafis pikeun eksplorasi, ogé ngalaksanakeun pertambangan data, sareng kagiatan modeling prediktif.
bedah
Anjeun tiasa ngamimitian nganggo situs kalayan rencana Dasarna, anu lengkep gratis sareng seueur fitur. Éta ogé nawiskeun dua rencana premium, anu diwincik di handap ieu:
- Pro: $45/pamaké/bulan (ditagihkeun taunan).
- Perusahaan: Hubungi tim Einblick pikeun harga khusus.
Naros
- Ningkatkeun kolaborasi analitik.
- Modél ningkat sareng wawasan anu langkung gancang
- Élmu data warga empowered.
kontra
- Sababaraha urang tiasa mendakan tempat gaw teu pikaresepeun.
kacindekan
Pikeun nyimpulkeun, democratizing analytics preskriptif merlukeun shift fundamental dina kumaha individu berinteraksi sareng data.
Einblick mangrupikeun platform pamrosésan data visual anu munggaran, ngahijikeun fitur-fitur pangageungna tina alat AI anu berpusat dina alur kerja sareng alat BI anu berorientasi visual.
Éta dirancang ti handap ka luhur pikeun ngagampangkeun kolaborasi, boh jarak jauh atanapi pribadi, ngamungkinkeun tim nyandak kaputusan anu didorong ku data.
Coba éta sareng bagikeun pikiran anjeun ka kami.
tanda
Tulisan anu saé, Jay. Ngan datang di sakuliah ieu nalika nyobian pikeun manggihan ngeunaan Einblick.