Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Janga linaloendelea liliongeza kazi ya mbali na zana zinazoiunga mkono kama hapo awali. Kuza, kwa mfano, imeongezeka zaidi ya mara mbili ya thamani.
Hata hivyo, maendeleo ya kiteknolojia hayajakuwa ya haraka sana katika kuwezesha wachanganuzi wa data na wanasayansi wa data kushirikiana kwa wakati halisi.
Einblick, mwanzilishi wa msingi wa Massachusetts, anatarajia kubadilisha hiyo.
Einblick ni ubao mweupe wa uchanganuzi shirikishi ambao huwawezesha watumiaji kuchanganua zao data kwa macho, unda miundo, na ufanye chaguo zinazoendeshwa na data kama kikundi.
Uchanganuzi shirikishi wa data ni kiendelezi cha wakati halisi ambacho hutumia mchanganyiko wa mifumo ya hifadhidata iliyosambazwa na ujuzi wa uwasilishaji ili kuharakisha mchakato wa uchanganuzi na kuwaruhusu watumiaji kunufaika na uwezo wa uchanganuzi wa teknolojia ya Intelligence ya Biashara.
Kulingana na miaka sita ya masomo katika Chuo Kikuu cha MIT na Brown, teknolojia yake husaidia watumiaji kushinda shida zinazohusiana na mawasiliano ya mbali.
Hebu tuchunguze kwa kina!
Nini Einblick?
Einblick ni zana shirikishi ya uchanganuzi iliyojengwa kwenye ubao mweupe unaoruhusu timu kuchunguza upesi yaliyopita, kutarajia siku zijazo na kufanya maamuzi bora zaidi yanayotokana na data kwa biashara zao.
Inatoa suluhisho moja ambalo linajumuisha safu ya kina ya zana na teknolojia kwa shughuli za uchanganuzi, kutoka kwa utakaso wa data na mabadiliko kupitia muundo wa muundo na uchambuzi wa nini ikiwa.
Kwa sababu ya kiolesura chake rahisi cha mtumiaji, ujifunzaji wa kisasa wa mashine otomatiki, na uwezo wa kipekee wa kuchimba data, watumiaji hawahitaji usuli wa kiufundi kufanya uchanganuzi changamano.
Huweka kiotomatiki utendakazi unaotumia muda mwingi na mgumu, ikiruhusu mtu yeyote kukagua data yake na kupata maarifa muhimu.
Jinsi gani kazi?
Kuna sehemu mbili za msingi za kimantiki kwa Einblick:
- Maombi ya Einblick
- Chombo cha Einblick
Maombi ya Einblick
Kundi la Kubernetes linapangisha vyombo vya Einblick. Mfumo wake salama wa uthibitishaji wa mtumiaji huthibitisha kila ombi la mtumiaji.
The balancer ya mzigo hugawa programu kwa kontena mtumiaji anapounganisha kwayo. Vyombo ni nakala zinazofanana ambazo huwekwa zikiwa zimesawazishwa na hifadhidata ya kati ya MongoDB.
Mtumiaji anaporekebisha nafasi yake ya kazi, MongoDB husasisha na kueneza taarifa mpya kwa nakala zote, kuwezesha ushirikiano wa wakati halisi.
Inafaa kutaja kuwa, kwa sababu hali ya nafasi ya kazi na hesabu zimetenganishwa, watumiaji wanaotumia wakati mmoja wanaweza kutekeleza majukumu katika nafasi ya kazi sawa inayoendeshwa kwenye vyombo tofauti huku kuwezesha usawazishaji na ulinganifu.
Chombo cha Einblick
Katika vyombo vya Einblick, mzigo wa kazi unatekelezwa. Injini ya kukokotoa ya Einblick, Davos, hufanya kazi kwenye mitiririko ya data na inaruhusu kasi ya mwingiliano ya programu.
Mtumiaji anapokabidhiwa kontena, kila kazi inatumwa kwa Davos, ambayo huanza kuvuta data kutoka kwa chanzo kilichochaguliwa.
Wakati wowote inapowezekana, itasukuma hali ya sampuli hadi kwenye chanzo msingi cha data.
Vinginevyo, itachanganua data na kukokotoa sampuli ya hifadhi juu ya chanzo cha data. Kila opereta hufanya kazi kwenye mitiririko ya data, na watumiaji hupata nakala zilizosasishwa za matokeo ya kazi kila wakati opereta anapotekeleza bechi.
Wakati matokeo ya mzigo wa kazi yameamuliwa, Montana hupokea nakala mpya za matokeo ya mzigo wa kazi mara moja.
Montana ni safu ya kati ya Einblick, inayosimamia kutunza taarifa za programu/nafasi ya kazi, kuwezesha ushirikiano kusawazisha nafasi ya kazi kwa watumiaji wote (MongoDB), na kupeleka matokeo ya kazi kwa Laax, sehemu ya mbele yake.
Hatimaye, Laax ni msimbo wa Javascript unaoonyesha matokeo ya Davos kwenye kivinjari cha mtumiaji.
Einblick Analytics ni nini?
Einblick huwezesha timu kutumia uchanganuzi wa data wa hali ya juu ili kuhudumia michakato mbalimbali ya upangaji maamuzi na mikakati:
Uchanganuzi wa Maelezo
Data inaweza kutumika kujifunza kuhusu kile kilichotokea siku za nyuma. Kwa aina hii ya utafiti, zana za jadi za BI (chati, dashibodi, na uchanganuzi shirikishi) hutumiwa kwa kawaida.
Lakini, kuna kizazi kipya cha zana za BI (kama vile Sisu) ambazo hutumia ujifunzaji wa mashine ili kuwasaidia wachanganuzi kuvinjari seti za data za hali ya juu.
Zana hizi mpya huangazia viendeshaji muhimu, pata mitindo, na hata kupendekeza chati. Wanaweza kufichua kiotomatiki ruwaza na viendeshaji muhimu pamoja na kutoa kiolesura chenye nguvu cha juu cha kuunda taswira ya data.
Hata hivyo, ikiwa ungependa kupima KPI kwa wakati halisi, utahitaji mfumo wa ufuatiliaji, kama vile Einblick, ambao husasisha data kiotomatiki na kutuma arifa.
Uingizaji Analytics
Tumia data kuunda miundo ya ubashiri. Mifano ya utabiri na churn ni mifano maarufu katika eneo hili.
Lakini je, tayari hakuna zana (autoML) zinazoruhusu watu wasio wa kiufundi kutoa mifano?
Zana kama hizo zipo - zingatia KNIME, Rapid Miner, na Alteryx - lakini nyingi kati yao hufanya kazi kwa kunakili injini za mtiririko wa kazi: data huingia, utafanya operesheni fulani, na matokeo hukabidhiwa kwa mwendeshaji mwingine.
Unaweza kuhoji ikiwa UI inayofanana na mtiririko wa kazi ni kamili. Baada ya kujaribu marudio yake ya mapema, ninaamini kiolesura chao cha mtumiaji kinafaa zaidi kwa watu wasio wa kiufundi.
Einblick huruhusu watumiaji kuunda na kushiriki miundo ya ubashiri, na pia kuunganisha na kurekebisha seti nyingi za data.
Muhimu zaidi, watumiaji hutengeneza miundo na programu za data hatua kwa hatua kwa kutumia kiolesura cha kuvutia kinachowaruhusu kuchanganya taswira, miundo na uchanganuzi wa data.
Uchanganuzi wa Maagizo
Unaweza kuunda nini-ikiwa, matukio, au uigaji kwa kutumia data kwa kutumia Einblick.
Inaweza pia kukusaidia kuelewa umuhimu wa vigezo muhimu na vitabiri, na pia kujenga na kuchanganua matukio. Zana za kina kama vile uigaji wa Monte Carlo zitajumuishwa hivi karibuni.
Nani anaweza kutumia jukwaa?
Bila kujali sekta yako, biashara, au kazi, inaweza kukusaidia kufanya chaguo zinazotokana na data haraka. Baadhi yao wameorodheshwa hapa chini:
1. Viwanda
- Utabiri wa mahitaji ya bidhaa.
- Matengenezo ya kutabiri.
- Boresha utumishi wa mstari wa uzalishaji.
2. Bima na Benki
- Ni lazima miundo isasishwe haraka ili kujibu matukio ya sasa.
- Unda mkakati wa uuzaji kulingana na mahitaji ya wateja.
- Kuboresha upatikanaji wa wateja.
3. Sekta ya nishati
- Chunguza athari za mazingira za mmea.
- Tambua kasoro za mtandao wa usambazaji.
- Fuatilia mtiririko wa mitambo ya utengenezaji na uchimbaji.
4. Sekta ya Serikali
- Kuhesabu athari za sera za siku zijazo.
- Athari ya programu inapaswa kupimwa.
- Fanya maamuzi yanayotokana na data.
5. Sekta ya afya
- Katika matukio ya mgogoro, utabiri wa idadi ya watu.
- Kuimarisha usimamizi wa hatari.
- Aina za hatari za uandikishaji za mfano wa haraka.
6. Sekta ya rejareja
- Boresha kampeni za uuzaji.
- Boresha viwango vya wafanyikazi kwa kutumia Covid-19.
- Mahitaji ya utabiri huku kukiwa na mabadiliko ya hali ya soko.
Muhimu Features
- Mtazamo wa Takwimu muafaka - Tumia uwezo kamili wa muafaka wa data wa Python kuhariri data na kuingiliana na hifadhidata kadhaa kwenye skrini moja.
- Kwenye Turubai Isiyolipishwa, Uchanganuzi wa Visual - Marudio ya haraka kati ya upakiaji, kusafisha, kubadilisha, kuonyesha na kuunda data kwenye turubai isiyo na kikomo ya fomu ya bure inaweza kutumika.
- Kujifunza kwa Maingiliano ya Mashine - Unda miundo ya ML kwa kutumia zana shirikishi ya Einblick inayoshinda tuzo huku ukidumisha udhibiti wa muundo mahususi.
- Biashara - Boresha kwa ajili ya matokeo ambayo ni muhimu kwa kampuni yako, na ufahamu ubadilishanaji wa biashara unaokuja na hatua mbalimbali mbadala.
- Collaboration - Inaruhusu ushirikiano wa kibinafsi na wa mbali na wenzako katika chumba kimoja. Iliundwa kwa vivinjari vya eneo-kazi na vile vile violesura vya kalamu na mguso.
- Usambazaji Rahisi wa Wingu - Inaweza kutumiwa kwa urahisi katika wingu la umma au la kibinafsi na inaunganishwa na hifadhi yako iliyopo na mifumo ya hifadhidata.
- Kubadilika - Jumuisha kazi zako za Python kama waendeshaji wapya wa kuona, na kuzifanya zipatikane kwa timu yako nzima au shirika.
- Mitandao ya Usalama ya Kitakwimu - Mratibu wa takwimu hurahisisha mchakato wa kuchagua jaribio la takwimu linalofaa kwa data yako.
Kuanza na Einblick
1. Ingia
Unapozindua Einblick, utaongozwa na skrini ya kuingia.
2. Menyu kuu
Utatumwa kwa Menyu Kuu baada ya kuingia.
Sehemu zilizoangaziwa hapo juu zitajadiliwa zaidi hapa chini.
Ongeza Kitufe Kipya
Njia ya msingi ya kuongeza vitu vipya ni kupitia Kuongeza Mpya kitufe. Unapobofya, menyu ya chaguo inayoelezea mambo unayoweza kuongeza inaonekana, kama inavyoonekana kwenye takwimu hapa chini.
Vichupo vya Kipengee
Unaweza kufikia aina nyingi za vipengee vinavyopatikana katika Einblick kwa kubofya vichupo mbalimbali vya bidhaa.
Kwa mfano, kutembelea kichupo cha nafasi za kazi kutaonyesha maeneo yote ya kazi ambayo unaweza kufikia. Tafadhali kumbuka kuwa bidhaa ambazo huna ufikiaji hazitaonyeshwa hapa.
Ni pamoja na:
- hivi karibuni
- Files
- Data
- Operators
- watumiaji
Upau wa utafutaji, ambao umeelezwa hapa chini, unaweza kutumika kuchuja vitu vilivyoonyeshwa.
Search Bar
Upau wa kutafutia huongeza ili kufichua vipengee vyovyote vilivyotumika hivi majuzi, hoja za hivi majuzi na lebo ambazo zinaonekana kwa sasa unapoibofya (ilivyoelezwa zaidi hapa chini).
Katika matokeo ya utafutaji, kipengee chochote kilicho na jina au lebo inayolingana kitaonekana.
Vitu kuu vya Menyu
Katika orodha kuu, kila kitu sanduku inawakilisha ambayo unaweza kuingiliana. Unaweza kuhamisha vitu hivi mahali pengine kwenye menyu kuu ikiwa ungependa kuvihusisha na vipengee vingine.
Vipengee vinaweza pia kuunganishwa na chaguo, ambazo zinapatikana kwa kutumia menyu ya nukta tatu, kama inavyoonyeshwa kwenye takwimu hapa chini.
3. Pakia Dataset
Inaauni anuwai ya violesura vya data, hukuruhusu kufikia data yako bila kujali iko wapi. Njia rahisi zaidi ya kuanza ni kutumia faili ya CSV, lakini pia unaweza kuchunguza Anza kwa kubofya:
- Ongeza mpya
- Datasets
- Pakia faili ya CSV
- Upakiaji wa haraka
Faili yako ya CSV itaonekana kwenye faili ya database eneo la menyu kuu baada ya kuwasilishwa kwa mfumo.
4. Unda nafasi mpya ya kazi
Ili kuanza kuchanganua data yako, lazima kwanza utengeneze nafasi ya kazi na uiunganishe na mkusanyiko wako wa data. Idadi kiholela ya seti za data inaweza kuoanishwa na kila nafasi ya kazi.
Bonyeza ongeza mpya na kisha nafasi ya kazi ili kuunda nafasi mpya ya kazi.
Katika kichupo cha nafasi za kazi, nafasi mpya ya kazi itaongezwa, na jopo la kulia litatoa taarifa zinazohusiana na nafasi ya kazi.
Buruta aikoni ya seti ya data kutoka kwa kichupo cha seti za data hadi eneo la hifadhidata la paneli ya nafasi ya kazi ili kuiunganisha.
Ili kufikia nafasi ya kazi, bofya aikoni ya kishale kwenye ikoni yake au kitufe kilicho wazi kilicho juu ya kidirisha chake. Unaweza pia kuongeza seti ya data kwenye nafasi ya kazi baadaye.
5. Hatimaye, tumia nafasi ya kazi
Nafasi ya kazi ni turubai inayoingiliana ambayo unaweza kuweka data kwa mchoro kwa ajili ya uchunguzi, pamoja na kutekeleza uchimbaji wa data, na shughuli za uundaji wa ubashiri.
bei
Unaweza kuanza kutumia tovuti na mpango wake wa Msingi, ambao ni bure kabisa na una wingi wa vipengele. Pia hutoa mipango miwili ya malipo, ambayo ni ya kina hapa chini:
- Pro: $45/mtumiaji/mwezi (hutozwa kila mwaka).
- Biashara: Wasiliana na timu ya Einblick ili upate bei maalum.
faida
- Boresha ushirikiano wa uchanganuzi.
- Miundo iliyoboreshwa na maarifa ya haraka zaidi
- Sayansi ya data ya raia imewezeshwa.
Africa
- Watu wengine wanaweza kupata mahali pa kazi kuwa pabaya.
Hitimisho
Kwa muhtasari, uchanganuzi wa kidemokrasia unahitaji mabadiliko ya kimsingi katika jinsi watu binafsi wanavyoingiliana na data.
Einblick ni jukwaa la kwanza la uchakataji wa data linaloonekana, linalochanganya vipengele bora zaidi vya zana za AI za mtiririko wa kazi na zana za BI za taswira.
Imeundwa kutoka chini kwenda juu ili kuwezesha ushirikiano, ama kwa mbali au ana kwa ana, kuruhusu timu kufanya maamuzi yanayotokana na data.
Ijaribu na ushiriki mawazo yako nasi.
Alama ya
Umeandika vizuri, Jay. Niligundua hii wakati wa kujaribu kujua kuhusu Einblick.