విషయ సూచిక[దాచు][చూపండి]
కొనసాగుతున్న మహమ్మారి రిమోట్ పనిని మరియు మునుపెన్నడూ లేని విధంగా మద్దతు ఇచ్చే సాధనాలను పెంచింది. ఉదాహరణకు, జూమ్ విలువ రెట్టింపు కంటే ఎక్కువ పెరిగింది.
అయినప్పటికీ, డేటా విశ్లేషకులు మరియు డేటా సైంటిస్టులు నిజ సమయంలో సహకరించుకోవడానికి సాంకేతిక పురోగతి అంత వేగంగా లేదు.
మసాచుసెట్స్కు చెందిన స్టార్టప్ ఐన్బ్లిక్ దానిని మార్చాలని భావిస్తోంది.
Einblick అనేది ఒక ఇంటరాక్టివ్ అనలిటిక్స్ వైట్బోర్డ్, ఇది వినియోగదారులను విశ్లేషించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది డేటా దృశ్యమానంగా, నమూనాలను సృష్టించండి మరియు సమూహంగా డేటా ఆధారిత ఎంపికలను చేయండి.
ఇంటరాక్టివ్ డేటా అనలిటిక్స్ అనేది నిజ-సమయ విశ్లేషణల పొడిగింపు, ఇది విశ్లేషణ ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడానికి పంపిణీ చేయబడిన డేటాబేస్ సిస్టమ్లు మరియు రెండరింగ్ నైపుణ్యాల మిశ్రమాన్ని ఉపయోగిస్తుంది మరియు వినియోగదారులను బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ టెక్నాలజీ యొక్క విశ్లేషణాత్మక సామర్థ్యాల ప్రయోజనాన్ని పొందేలా చేస్తుంది.
MIT మరియు బ్రౌన్ యూనివర్శిటీలో ఆరు సంవత్సరాల అధ్యయనం ఆధారంగా, దాని సాంకేతికత వినియోగదారులకు సుదూర కమ్యూనికేషన్తో సంబంధం ఉన్న ఇబ్బందులను అధిగమించడంలో సహాయపడుతుంది.
దానిని లోతుగా పరిశీలిద్దాం!
ఏమిటి అంతర్దృష్టి?
Einblick అనేది వైట్బోర్డ్పై రూపొందించబడిన ఇంటరాక్టివ్ అనలిటిక్స్ సాధనం, ఇది బృందాలు గతాన్ని వేగంగా పరిశీలించడానికి, భవిష్యత్తును అంచనా వేయడానికి మరియు వారి వ్యాపారం కోసం అత్యుత్తమ డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఇది మోడల్ బిల్డింగ్ మరియు వాట్-ఇఫ్ అనాలిసిస్ ద్వారా డేటా శుద్ధి మరియు పరివర్తన నుండి, విశ్లేషణ కార్యకలాపాల కోసం సాధనాలు మరియు సాంకేతికతల యొక్క సమగ్ర సూట్ను కలిగి ఉన్న ఒకే పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది.
దాని సాధారణ వినియోగదారు ఇంటర్ఫేస్, అత్యాధునిక ఆటోమేటిక్ మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు ప్రత్యేకమైన డేటా మైనింగ్ సామర్థ్యాల కారణంగా, వినియోగదారులకు సంక్లిష్ట విశ్లేషణ చేయడానికి సాంకేతిక నేపథ్యం అవసరం లేదు.
ఇది సమయం తీసుకునే మరియు కష్టతరమైన కార్యకలాపాలను ఆటోమేట్ చేస్తుంది, ఎవరైనా తమ డేటాను సమీక్షించడానికి మరియు ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను పొందేందుకు అనుమతిస్తుంది.
ఇది ఎలా పని చేస్తుంది?
Einblickకు రెండు ప్రాథమిక తార్కిక భాగాలు ఉన్నాయి:
- Einblic అప్లికేషన్
- Einblick కంటైనర్
Einblic అప్లికేషన్
ఒక Kubernetes క్లస్టర్ Einblick కంటైనర్లను హోస్ట్ చేస్తుంది. దీని సురక్షిత వినియోగదారు ప్రమాణీకరణ వ్యవస్థ ప్రతి వినియోగదారు అభ్యర్థనను ప్రమాణీకరిస్తుంది.
మా లోడ్ బ్యాలెన్సర్ ఒక వినియోగదారు దానికి కనెక్ట్ చేసినప్పుడు ఒక అప్లికేషన్ను కంటైనర్కు కేటాయిస్తుంది. కంటైనర్లు కేంద్రీకృత మొంగోడిబి డేటాబేస్ ద్వారా సమకాలీకరించబడిన ఒకేలాంటి ప్రతిరూపాలు.
వినియోగదారు తన కార్యస్థలాన్ని సవరించినప్పుడు, మొంగోడిబి కొత్త సమాచారాన్ని అన్ని ప్రతిరూపాలకు అప్డేట్ చేస్తుంది మరియు ప్రచారం చేస్తుంది, ఇది నిజ-సమయ సహకారాన్ని అనుమతిస్తుంది.
వర్క్స్పేస్ స్థితి మరియు గణన వేరు చేయబడినందున, సమకాలీకరణ మరియు సమాంతరతను ఎనేబుల్ చేస్తూ వివిధ కంటైనర్లపై నడుస్తున్న ఒకే వర్క్స్పేస్లో ఉమ్మడి వినియోగదారులు టాస్క్లను అమలు చేయగలరని పేర్కొనడం విలువైనదే.
Einblick కంటైనర్
Einblick కంటైనర్లలో, పనిభారం అమలు చేయబడుతుంది. Einblick యొక్క ప్రోగ్రెసివ్ కంప్యూటేషన్ ఇంజిన్, దావోస్, డేటా స్ట్రీమ్లలో పనిచేస్తుంది మరియు అప్లికేషన్ యొక్క ఇంటరాక్టివ్ వేగాన్ని అనుమతిస్తుంది.
వినియోగదారుని కంటైనర్కు కేటాయించినప్పుడు, ప్రతి ఉద్యోగం దావోస్కు పంపబడుతుంది, ఇది ఎంచుకున్న డేటా మూలం నుండి డేటాను లాగడం ప్రారంభమవుతుంది.
సాధ్యమైనప్పుడల్లా, ఇది నమూనా పరిస్థితులను అంతర్లీన డేటా మూలానికి పంపుతుంది.
లేకపోతే, ఇది డేటాను స్కాన్ చేస్తుంది మరియు డేటా సోర్స్పై రిజర్వాయర్ నమూనాను గణిస్తుంది. ప్రతి ఆపరేటర్ డేటా స్ట్రీమ్లపై పనిచేస్తుంది మరియు ఆపరేటర్ బ్యాచ్లో అమలు చేసిన ప్రతిసారీ వినియోగదారులు టాస్క్ అవుట్పుట్ల యొక్క నవీకరించబడిన కాపీలను పొందుతారు.
పనిభార ఫలితం నిర్ణయించబడినప్పుడు, మోంటానా వర్క్లోడ్ ఫలితం యొక్క తాజా కాపీలను వెంటనే అందుకుంటుంది.
మోంటానా అనేది Einblick యొక్క మిడిల్వేర్ లేయర్, ఇది అప్లికేషన్/వర్క్స్పేస్ సమాచారాన్ని ఉంచడం, యూజర్ల (MongoDB) అంతటా వర్క్స్పేస్ని సమకాలీకరించడానికి సహకారాన్ని ఎనేబుల్ చేయడం మరియు దాని ఫ్రంటెండ్ అయిన Laaxకి టాస్క్ ఫలితాలను ప్రసారం చేయడం వంటి బాధ్యతలను కలిగి ఉంటుంది.
చివరగా, Laax అనేది వినియోగదారు బ్రౌజర్లో దావోస్ ఫలితాలను ప్రదర్శించే జావాస్క్రిప్ట్ కోడ్.
Einblick Analytics అంటే ఏమిటి?
Einblick వివిధ రకాల నిర్ణయాధికారం మరియు వ్యూహాత్మక ప్రణాళిక ప్రక్రియలను అందించడానికి అధునాతన డేటా విశ్లేషణలను వర్తింపజేయడానికి బృందాలను అనుమతిస్తుంది:
వివరణాత్మక విశ్లేషణలు
గతంలో ఏమి జరిగిందో తెలుసుకోవడానికి డేటాను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ రకమైన అధ్యయనం కోసం, సాంప్రదాయ BI సాధనాలు (చార్ట్లు, డాష్బోర్డ్లు మరియు ఇంటరాక్టివ్ అనలిటిక్స్) సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి.
కానీ, అధిక డైమెన్షనల్ డేటా సెట్లను నావిగేట్ చేయడంలో విశ్లేషకులకు సహాయం చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ను ఉపయోగించే కొత్త తరం BI సాధనాలు (సిసు వంటివి) ఉన్నాయి.
ఈ కొత్త సాధనాలు కీ డ్రైవర్లను హైలైట్ చేస్తాయి, ట్రెండ్లను కనుగొనండి మరియు చార్ట్లను కూడా సిఫార్సు చేస్తాయి. డేటా విజువలైజేషన్లను రూపొందించడానికి అత్యంత డైనమిక్ ఇంటర్ఫేస్ను అందించడంతో పాటు అవి స్వయంచాలకంగా నమూనాలు మరియు ముఖ్యమైన డ్రైవర్లను బహిర్గతం చేయగలవు.
అయితే, మీరు నిజ సమయంలో KPIలను కొలవాలనుకుంటే, మీకు Einblick వంటి పర్యవేక్షణ వ్యవస్థ అవసరం, అది స్వయంచాలకంగా డేటాను అప్డేట్ చేస్తుంది మరియు హెచ్చరికలను పంపుతుంది.
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్
అంచనా నమూనాలను రూపొందించడానికి డేటాను ఉపయోగించండి. ఫోర్కాస్టింగ్ మరియు చర్న్ మోడల్లు ఈ ప్రాంతంలో ప్రసిద్ధ ఉదాహరణలు.
కానీ సాంకేతికత లేని వ్యక్తులు మోడల్లను రూపొందించడానికి అనుమతించే (autoML) సాధనాలు ఇప్పటికే లేవా?
ఇటువంటి సాధనాలు ఉనికిలో ఉన్నాయి - KNIME, రాపిడ్ మైనర్ మరియు ఆల్టెరిక్స్ను పరిగణించండి - కానీ వాటిలో చాలా వరకు వర్క్ఫ్లో ఇంజిన్లను ప్రతిబింబించడం ద్వారా పనిచేస్తాయి: డేటా వస్తుంది, మీరు కొంత ఆపరేషన్ని అమలు చేస్తారు మరియు అవుట్పుట్ మరొక ఆపరేటర్కు అప్పగించబడుతుంది.
వర్క్ఫ్లో లాంటి UI సరైనదేనా అని మీరు ప్రశ్నించవచ్చు. దాని యొక్క ప్రారంభ పునరావృతాలతో ప్రయోగాలు చేసిన తర్వాత, వారి వినియోగదారు ఇంటర్ఫేస్ సాంకేతికత లేని వ్యక్తులకు బాగా సరిపోతుందని నేను నమ్ముతున్నాను.
Einblick అంచనా నమూనాలను సృష్టించడానికి మరియు భాగస్వామ్యం చేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది, అలాగే అనేక డేటా సెట్లను విలీనం చేయడం మరియు సవరించడం.
మరింత ముఖ్యంగా, వినియోగదారులు విజువలైజేషన్లు, మోడల్లు మరియు డేటా విశ్లేషణలను కలపడానికి అనుమతించే ఆకర్షణీయమైన ఇంటర్ఫేస్ని ఉపయోగించి మోడల్లు మరియు డేటా యాప్లను క్రమక్రమంగా అభివృద్ధి చేస్తారు.
ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్
మీరు Einblickని ఉపయోగించి డేటాను ఉపయోగించి what-if, scenarios లేదా అనుకరణలను సృష్టించవచ్చు.
ఇది ముఖ్యమైన వేరియబుల్స్ మరియు ప్రిడిక్టర్ల యొక్క ప్రాముఖ్యతను అర్థం చేసుకోవడంలో మీకు సహాయపడుతుంది, అలాగే దృశ్యాలను రూపొందించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి. మోంటే కార్లో అనుకరణ వంటి అధునాతన సాధనాలు త్వరలో చేర్చబడతాయి.
ప్లాట్ఫారమ్ను ఎవరు ఉపయోగించగలరు?
మీ రంగం, వ్యాపారం లేదా ఫంక్షన్తో సంబంధం లేకుండా, డేటా ఆధారిత ఎంపికలను త్వరగా చేయడంలో ఇది మీకు సహాయపడుతుంది. వాటిలో కొన్ని క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి:
1. తయారీ
- ఉత్పత్తి డిమాండ్ సూచన.
- అంచనా నిర్వహణ.
- ప్రొడక్షన్ లైన్ సిబ్బందిని ఆప్టిమైజ్ చేయండి.
2. బీమా మరియు బ్యాంకింగ్
- ప్రస్తుత సంఘటనలకు ప్రతిస్పందించడానికి మోడల్లు తప్పనిసరిగా వేగంగా నవీకరించబడాలి.
- కస్టమర్ అవసరాల ఆధారంగా మార్కెటింగ్ వ్యూహాన్ని సృష్టించండి.
- కస్టమర్ సముపార్జనను మెరుగుపరచండి.
3. శక్తి రంగం
- మొక్క యొక్క పర్యావరణ ప్రభావాన్ని పరిశోధించండి.
- పంపిణీ నెట్వర్క్ అసాధారణతలను గుర్తించండి.
- తయారీ మరియు వెలికితీత ప్లాంట్ల నిర్గమాంశను ట్రాక్ చేయండి.
4. ప్రభుత్వ రంగం
- భవిష్యత్ విధానాల ప్రభావాన్ని లెక్కించండి.
- ప్రోగ్రామ్ ప్రభావాన్ని కొలవాలి.
- డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోండి.
5. ఆరోగ్య సంరక్షణ రంగం
- సంక్షోభ పరిస్థితులలో, అంచనా జనాభా.
- రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ను మెరుగుపరచండి.
- అడ్మిషన్ రిస్క్ మోడల్లను వేగంగా ప్రోటోటైప్ చేయండి.
6. రిటైల్ రంగం
- మార్కెటింగ్ ప్రచారాలను మెరుగుపరచండి.
- కోవిడ్-19ని ఉపయోగించి వర్క్ఫోర్స్ స్థాయిలను ఆప్టిమైజ్ చేయండి.
- మారుతున్న మార్కెట్ పరిస్థితుల మధ్య డిమాండ్ను అంచనా వేయండి.
కీ ఫీచర్లు
- డేటా విజువలైజేషన్ ఫ్రేమ్స్ – డేటాను సవరించడానికి మరియు ఒకే స్క్రీన్పై అనేక డేటాసెట్లతో పరస్పర చర్య చేయడానికి పైథాన్ డేటా ఫ్రేమ్ల పూర్తి సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించండి.
- ఉచిత-ఫారమ్ కాన్వాస్లో, విజువల్ అనలిటిక్స్ - అపరిమిత ఉచిత-ఫారమ్ కాన్వాస్లో డేటాను లోడ్ చేయడం, శుభ్రపరచడం, మార్చడం, ప్రదర్శించడం మరియు మోడలింగ్ చేయడం మధ్య వేగవంతమైన పునరావృతాలకు మద్దతు ఉంది.
- ఇంటరాక్టివ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ – మోడల్ ప్రత్యేకతలపై నియంత్రణను కొనసాగిస్తూనే Einblick యొక్క అవార్డు గెలుచుకున్న ఇంటరాక్టివ్ AutoML సాధనాన్ని ఉపయోగించి ML మోడల్లను రూపొందించండి.
- సర్వోత్తమీకరణం – మీ కంపెనీకి ముఖ్యమైన ఫలితాల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయండి మరియు వివిధ ప్రత్యామ్నాయ చర్యలతో వచ్చే ట్రేడ్-ఆఫ్లను గ్రహించండి.
- సహకారం – ఇది ఒకే గదిలో సహోద్యోగులతో వ్యక్తిగతంగా మరియు రిమోట్ సహకారాన్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది డెస్క్టాప్ బ్రౌజర్లతో పాటు పెన్ మరియు టచ్ ఇంటర్ఫేస్ల కోసం సృష్టించబడింది.
- సులభమైన క్లౌడ్ విస్తరణ - ఇది పబ్లిక్ లేదా ప్రైవేట్ క్లౌడ్లో సులభంగా అమలు చేయబడుతుంది మరియు మీ ప్రస్తుత నిల్వ మరియు డేటాబేస్ సిస్టమ్లతో అనుసంధానిస్తుంది.
- వశ్యత - మీ స్వంత పైథాన్ ఫంక్షన్లను కొత్త విజువల్ ఆపరేటర్లుగా ఇంటిగ్రేట్ చేయండి, వాటిని మీ మొత్తం టీమ్ లేదా కార్పొరేషన్కి అందుబాటులో ఉంచుతుంది.
- స్టాటిస్టికల్ సేఫ్టీ నెట్స్ – స్టాటిస్టికల్ అసిస్టెంట్ మీ డేటా కోసం తగిన గణాంక పరీక్షను ఎంచుకునే ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది.
Einblickతో ప్రారంభించడం
1. లాగిన్
మీరు Einblickని ప్రారంభించినప్పుడు, మీరు లాగిన్ స్క్రీన్తో ప్రాంప్ట్ చేయబడతారు.
2. ప్రధాన మెనూ
లాగిన్ అయిన తర్వాత మీరు మెయిన్ మెనూకి పంపబడతారు.
పైన హైలైట్ చేసిన భాగాలు క్రింద మరింత చర్చించబడతాయి.
కొత్త బటన్ని జోడించండి
కొత్త ఐటెమ్లను జోడించడానికి ప్రాథమిక పద్ధతి దీని ద్వారా కొత్తది జత పరచండి బటన్. మీరు దానిపై క్లిక్ చేసినప్పుడు, దిగువ చిత్రంలో చూసినట్లుగా, మీరు జోడించగల అంశాలను వివరించే ఎంపికల మెను కనిపిస్తుంది.
అంశం ట్యాబ్లు
మీరు వివిధ ఐటెమ్ ట్యాబ్లపై క్లిక్ చేయడం ద్వారా Einblickలో యాక్సెస్ చేయగల అనేక రకాల ఐటెమ్లను యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
ఉదాహరణకు, వర్క్స్పేస్ల ట్యాబ్ని సందర్శించడం వలన మీరు యాక్సెస్ ఉన్న అన్ని వర్క్ప్లేస్లు ప్రదర్శించబడతాయి. దయచేసి మీకు యాక్సెస్ లేని ఉత్పత్తులు ఇక్కడ ప్రదర్శించబడవని గుర్తుంచుకోండి.
దీనిలో ఇవి ఉన్నాయి:
- ఇటీవలి
- ఫైళ్లు
- సమాచారం
- ఆపరేటర్స్
- వినియోగదారులు
దిగువ వివరించబడిన శోధన పట్టీ, ప్రదర్శించబడిన వస్తువులను ఫిల్టర్ చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
సెర్చ్ బార్
శోధన పట్టీ మీరు దానిపై క్లిక్ చేసినప్పుడు ప్రస్తుతం కనిపించే ఏవైనా ఇటీవల ఉపయోగించిన అంశాలు, ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు ట్యాగ్లను బహిర్గతం చేయడానికి విస్తరించింది (క్రింద మరింత వివరించబడింది).
శోధన ఫలితాల్లో, సరిపోలే పేరు లేదా ట్యాగ్తో ఏదైనా అంశం కనిపిస్తుంది.
ప్రధాన మెను అంశాలు
ప్రధాన మెనులో, మీరు పరస్పర చర్య చేయగల ప్రతి వస్తువును ఒక పెట్టె సూచిస్తుంది. మీరు ఈ అంశాలను ఇతర అంశాలతో అనుబంధించాలనుకుంటే ప్రధాన మెనూలో వేరే చోటికి తరలించవచ్చు.
దిగువ చిత్రంలో చూపిన విధంగా ట్రిపుల్-డాట్ మెనుని ఉపయోగించి యాక్సెస్ చేయగల ఐటెమ్లను ఎంపికలతో కూడా కనెక్ట్ చేయవచ్చు.
3. డేటాసెట్ను అప్లోడ్ చేయండి
ఇది వివిధ డేటా ఇంటర్ఫేస్లకు మద్దతు ఇస్తుంది, మీ డేటా ఎక్కడ ఉన్నా అది యాక్సెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. CSV ఫైల్తో ప్రారంభించడానికి సులభమైన పద్ధతి, కానీ మీరు క్లిక్ చేయడం ద్వారా ప్రారంభించడాన్ని కూడా పరిశోధించవచ్చు:
- కొత్తది జత పరచండి
- సమితులు
- CSV ఫైల్ను అప్లోడ్ చేయండి
- త్వరిత అప్లోడ్
మీ CSV ఫైల్ లో కనిపిస్తుంది సమితులు సిస్టమ్కు సమర్పించబడిన తర్వాత ప్రధాన మెనూ యొక్క ప్రాంతం.
4. కొత్త కార్యస్థలాన్ని సృష్టించండి
మీ డేటాను విశ్లేషించడం ప్రారంభించడానికి, మీరు ముందుగా వర్క్స్పేస్ని నిర్మించి, దానిని మీ డేటాసెట్కి లింక్ చేయాలి. ప్రతి వర్క్స్పేస్తో ఏకపక్ష సంఖ్యలో డేటాసెట్లను జత చేయవచ్చు.
క్లిక్ చేయండి కొత్తది జత పరచండి ఆపై కొత్త వర్క్స్పేస్ని సృష్టించడానికి వర్క్స్పేస్.
వర్క్స్పేస్ ట్యాబ్లో, కొత్త వర్క్స్పేస్ జోడించబడుతుంది మరియు కుడి వైపున ఉన్న ప్యానెల్ వర్క్స్పేస్-సంబంధిత సమాచారాన్ని అందిస్తుంది.
దానికి లింక్ చేయడానికి డేటాసెట్ చిహ్నాన్ని డేటాసెట్ల ట్యాబ్ నుండి వర్క్స్పేస్ ప్యానెల్లోని డేటాసెట్ల ప్రాంతానికి లాగండి.
కార్యస్థలాన్ని యాక్సెస్ చేయడానికి, దాని చిహ్నంపై ఉన్న బాణం చిహ్నం లేదా దాని ప్యానెల్ ఎగువన ఉన్న ఓపెన్ బటన్ను క్లిక్ చేయండి. మీరు తర్వాత వర్క్స్పేస్కు డేటాసెట్ను కూడా జోడించవచ్చు.
5. చివరగా, కార్యస్థలాన్ని ఉపయోగించండి
వర్క్స్పేస్ అనేది ఇంటరాక్టివ్ కాన్వాస్, దీనిలో మీరు అన్వేషణ కోసం డేటాను గ్రాఫికల్గా వేయవచ్చు, అలాగే డేటా మైనింగ్ మరియు ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్ కార్యకలాపాలను అమలు చేయవచ్చు.
ధర
మీరు సైట్ను దాని ప్రాథమిక ప్లాన్తో ఉపయోగించడం ప్రారంభించవచ్చు, ఇది పూర్తిగా ఉచితం మరియు అనేక లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది. ఇది రెండు ప్రీమియం ప్లాన్లను కూడా అందిస్తుంది, అవి క్రింద వివరించబడ్డాయి:
- ప్రో: $45/యూజర్/నెల (సంవత్సరానికి బిల్లు).
- ఎంటర్ప్రైజ్: అనుకూల ధరల కోసం Einblick బృందాన్ని సంప్రదించండి.
ప్రోస్
- విశ్లేషణాత్మక సహకారాన్ని మెరుగుపరచండి.
- మెరుగైన మోడల్లు మరియు వేగవంతమైన అంతర్దృష్టులు
- సిటిజన్ డేటా సైన్స్ సాధికారత.
కాన్స్
- కొంతమందికి పని స్థలం ఆకర్షణీయంగా ఉండకపోవచ్చు.
ముగింపు
సంగ్రహంగా చెప్పాలంటే, ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ని ప్రజాస్వామ్యీకరించడానికి వ్యక్తులు డేటాతో ఎలా ఇంటరాక్ట్ అవుతారు అనే విషయంలో ప్రాథమిక మార్పు అవసరం.
Einblick అనేది మొదటి విజువల్ డేటా ప్రాసెసింగ్ ప్లాట్ఫారమ్, ఇది వర్క్ఫ్లో-సెంట్రిక్ AI సాధనాలు మరియు విజువలైజేషన్-సెంట్రిక్ BI సాధనాల యొక్క గొప్ప లక్షణాలను మిళితం చేస్తుంది.
రిమోట్గా లేదా వ్యక్తిగతంగా సహకారాన్ని సులభతరం చేయడానికి ఇది దిగువ నుండి రూపొందించబడింది, ఇది డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి బృందాలను అనుమతిస్తుంది.
దీన్ని ప్రయత్నించండి మరియు మీ ఆలోచనలను మాతో పంచుకోండి.
మార్క్
చాలా బాగుంది, జై. Einblick గురించి తెలుసుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు ఇది గమనించబడింది.