Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
Đại dịch đang diễn ra đã thúc đẩy công việc từ xa và các công cụ hỗ trợ nó hơn bao giờ hết. Ví dụ: thu phóng đã tăng hơn gấp đôi giá trị.
Tuy nhiên, những tiến bộ công nghệ không nhanh chóng cho phép các nhà phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu cộng tác trong thời gian thực.
Einblick, một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Massachusetts, hy vọng sẽ thay đổi điều đó.
Einblick là một bảng phân tích tương tác cho phép người dùng phân tích dữ liệu trực quan, tạo mô hình và đưa ra các lựa chọn theo hướng dữ liệu với tư cách là một nhóm.
Phân tích dữ liệu tương tác là một phần mở rộng phân tích thời gian thực sử dụng kết hợp các hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán và các kỹ năng kết xuất để đẩy nhanh quá trình phân tích và cho phép người dùng tận dụng khả năng phân tích của công nghệ Business Intelligence.
Dựa trên sáu năm nghiên cứu tại MIT và Đại học Brown, công nghệ của nó giúp người dùng vượt qua những khó khăn liên quan đến liên lạc xa.
Hãy cùng chúng tôi khám phá sâu nhé!
Là gì einblick?
Einblick là một công cụ phân tích tương tác được xây dựng trên bảng trắng cho phép các nhóm nhanh chóng kiểm tra quá khứ, dự đoán tương lai và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt nhất cho doanh nghiệp của họ.
Nó cung cấp một giải pháp duy nhất bao gồm một bộ công cụ và công nghệ toàn diện cho các hoạt động phân tích, từ thanh lọc và chuyển đổi dữ liệu thông qua xây dựng mô hình và phân tích những gì xảy ra.
Do giao diện người dùng đơn giản, máy học tự động tiên tiến và khả năng khai thác dữ liệu độc đáo, người dùng không yêu cầu nền tảng kỹ thuật để thực hiện các phân tích phức tạp.
Nó tự động hóa các hoạt động tốn thời gian và khó khăn, cho phép bất kỳ ai cũng có thể xem xét dữ liệu của họ và có được những hiểu biết hữu ích.
Học như thế nào?
Có hai thành phần logic cơ bản đối với Einblick:
- Ứng dụng Einblick
- Vùng chứa Einblick
Ứng dụng Einblick
Một cụm Kubernetes lưu trữ các vùng chứa Einblick. Hệ thống xác thực người dùng an toàn của nó xác thực từng yêu cầu của người dùng.
Sản phẩm cân bằng tải phân bổ ứng dụng vào vùng chứa khi người dùng kết nối với nó. Các vùng chứa là các bản sao giống hệt nhau được giữ đồng bộ hóa bởi cơ sở dữ liệu MongoDB tập trung.
Khi người dùng sửa đổi không gian làm việc của mình, MongoDB sẽ cập nhật và truyền tải thông tin mới tới tất cả các bản sao, cho phép cộng tác trong thời gian thực.
Điều đáng nói là, vì trạng thái không gian làm việc và tính toán được tách biệt, người dùng đồng thời có thể thực thi các tác vụ trong cùng một không gian làm việc chạy trên các vùng chứa khác nhau trong khi cho phép đồng bộ hóa và song song.
Vùng chứa Einblick
Trong vùng chứa Einblick, khối lượng công việc được thực thi. Công cụ tính toán tiến bộ của Einblick, Davos, hoạt động trên các luồng dữ liệu và cho phép tốc độ tương tác của ứng dụng.
Khi người dùng được chỉ định cho một vùng chứa, mỗi công việc sẽ được chuyển đến Davos, công việc này sẽ bắt đầu lấy dữ liệu từ nguồn dữ liệu đã chọn.
Bất cứ khi nào có thể, nó sẽ đẩy các điều kiện mẫu xuống nguồn dữ liệu cơ bản.
Nếu không, nó sẽ quét dữ liệu và tính toán một mẫu hồ chứa trên nguồn dữ liệu. Mọi nhà điều hành hoạt động trên các luồng dữ liệu và người tiêu dùng nhận được các bản sao cập nhật của kết quả đầu ra nhiệm vụ mỗi khi nhà điều hành thực hiện theo một lô.
Khi kết quả khối lượng công việc được xác định, Montana nhận được các bản sao mới của kết quả khối lượng công việc ngay lập tức.
Montana là lớp phần mềm trung gian của Einblick, chịu trách nhiệm lưu giữ thông tin ứng dụng / không gian làm việc, cho phép cộng tác đồng bộ hóa không gian làm việc giữa người dùng (MongoDB) và truyền kết quả tác vụ tới Laax, giao diện người dùng của nó.
Cuối cùng, Laax là mã Javascript hiển thị kết quả Davos trong trình duyệt của người dùng.
Einblick Analytics là gì?
Einblick cho phép các nhóm áp dụng phân tích dữ liệu nâng cao để phục vụ nhiều quy trình ra quyết định và lập kế hoạch chiến lược:
Phân tích mô tả
Dữ liệu có thể được sử dụng để tìm hiểu về những gì đã xảy ra trong quá khứ. Đối với hình thức nghiên cứu này, các công cụ BI truyền thống (biểu đồ, bảng điều khiển và phân tích tương tác) thường được sử dụng.
Tuy nhiên, có một thế hệ công cụ BI mới (chẳng hạn như Sisu) sử dụng máy học để giúp các nhà phân tích điều hướng các tập dữ liệu chiều cao.
Các công cụ mới này làm nổi bật các động lực chính, tìm xu hướng và thậm chí đề xuất các biểu đồ. Chúng có thể tự động hiển thị các mẫu và trình điều khiển quan trọng ngoài việc cung cấp một giao diện năng động cao để xây dựng trực quan hóa dữ liệu.
Tuy nhiên, nếu bạn muốn đo lường KPI trong thời gian thực, bạn sẽ cần một hệ thống giám sát, như Einblick, tự động cập nhật dữ liệu và gửi cảnh báo.
Đoán trước Analytics
Tận dụng dữ liệu để tạo mô hình dự đoán. Dự báo và mô hình churn là những ví dụ phổ biến trong lĩnh vực này.
Nhưng vẫn chưa có công cụ (autoML) nào cho phép những người không am hiểu kỹ thuật tạo ra các mô hình?
Các công cụ như vậy có tồn tại - hãy xem xét KNIME, Rapid Miner và Alteryx - nhưng nhiều công cụ trong số chúng hoạt động bằng cách tái tạo các công cụ dòng công việc: dữ liệu đến, bạn thực hiện một số hoạt động và đầu ra được giao cho một nhà điều hành khác.
Bạn có thể đặt câu hỏi liệu giao diện người dùng giống như quy trình làm việc có hoàn hảo hay không. Sau khi thử nghiệm với các lần lặp lại đầu tiên của nó, tôi tin rằng giao diện người dùng của họ phù hợp hơn với những người không chuyên về kỹ thuật.
Einblick cho phép người dùng tạo và chia sẻ các mô hình dự đoán, cũng như hợp nhất và sửa đổi nhiều tập dữ liệu.
Quan trọng hơn, người dùng dần dần phát triển các mô hình và ứng dụng dữ liệu bằng cách sử dụng giao diện hấp dẫn cho phép họ kết hợp các hình ảnh trực quan, mô hình và phân tích dữ liệu.
Phân tích mô tả
Bạn có thể tạo điều gì-nếu, kịch bản hoặc mô phỏng bằng cách sử dụng dữ liệu bằng Einblick.
Nó cũng có thể giúp bạn hiểu được tầm quan trọng của các biến và yếu tố dự báo quan trọng, cũng như xây dựng và phân tích các kịch bản. Các công cụ nâng cao như mô phỏng Monte Carlo sẽ sớm được đưa vào.
Ai có thể sử dụng nền tảng này?
Bất kể lĩnh vực, doanh nghiệp hoặc chức năng của bạn là gì, nó có thể giúp bạn nhanh chóng đưa ra các lựa chọn theo hướng dữ liệu. Một số trong số họ được liệt kê dưới đây:
1. chế tạo
- Dự báo nhu cầu sản phẩm.
- Bảo trì dự đoán.
- Tối ưu hóa nhân sự của dây chuyền sản xuất.
2. Bảo hiểm và Ngân hàng
- Các mô hình phải được cập nhật nhanh chóng để đáp ứng các sự cố hiện tại.
- Tạo chiến lược tiếp thị dựa trên yêu cầu của khách hàng.
- Cải thiện việc mua lại khách hàng.
3. Lĩnh vực năng lượng
- Điều tra tác động môi trường của nhà máy.
- Xác định các bất thường của mạng lưới phân phối.
- Theo dõi sản lượng của các nhà máy sản xuất và khai thác.
4. Khu vực chính phủ
- Tính toán tác động của các chính sách trong tương lai.
- Tác động của chương trình cần được đo lường.
- Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
5. Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe
- Trong các kịch bản khủng hoảng, dự báo dân số.
- Tăng cường quản lý rủi ro.
- Mô hình rủi ro tiếp nhận nguyên mẫu nhanh chóng.
6. Lĩnh vực bán lẻ
- Cải thiện các chiến dịch tiếp thị.
- Tối ưu hóa cấp độ lực lượng lao động bằng cách sử dụng Covid-19.
- Dự báo nhu cầu trong bối cảnh thị trường thay đổi.
Các tính năng chính
- Data Visualization khung - Sử dụng toàn bộ tiềm năng của khung dữ liệu Python để chỉnh sửa dữ liệu và tương tác với một số bộ dữ liệu trên cùng một màn hình.
- Trên Canvas dạng tự do, Phân tích trực quan - Hỗ trợ lặp lại nhanh chóng giữa tải, làm sạch, chuyển đổi, hiển thị và lập mô hình dữ liệu trên canvas dạng tự do không giới hạn.
- Máy học tương tác - Xây dựng các mô hình ML bằng cách sử dụng công cụ AutoML tương tác từng đoạt giải thưởng của Einblick trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát các chi tiết cụ thể của mô hình.
- Tối ưu hóa - Tối ưu hóa cho các kết quả quan trọng đối với công ty của bạn và nắm bắt các đánh đổi đi kèm với các hành động thay thế khác nhau.
- SỰ HỢP TÁC - Nó cho phép cộng tác trực tiếp và từ xa với các đồng nghiệp trong cùng một phòng. Nó được tạo ra cho các trình duyệt máy tính để bàn cũng như các giao diện bút và cảm ứng.
- Triển khai đám mây dễ dàng - Nó có thể dễ dàng triển khai trên đám mây công cộng hoặc riêng tư và tích hợp với hệ thống lưu trữ và cơ sở dữ liệu hiện có của bạn.
- Linh hoạt - Tích hợp các hàm Python của riêng bạn dưới dạng các toán tử trực quan mới, làm cho chúng khả dụng cho toàn bộ nhóm hoặc công ty của bạn.
- Bộ an toàn thống kê - Trợ lý thống kê đơn giản hóa quá trình lựa chọn kiểm tra thống kê thích hợp cho dữ liệu của bạn.
Bắt đầu với Einblick
1. Đăng nhập
Khi bạn khởi chạy Einblick, bạn sẽ được nhắc với màn hình đăng nhập.
2. Menu chính
Bạn sẽ được đưa đến Menu chính sau khi đăng nhập.
Các phần được đánh dấu ở trên sẽ được thảo luận thêm bên dưới.
Thêm nút mới
Phương pháp chính để thêm các mục mới là thông qua Thêm mới cái nút. Khi bạn nhấp vào nó, một menu lựa chọn chi tiết những thứ bạn có thể thêm sẽ xuất hiện, như trong hình bên dưới.
Các tab mục
Bạn có thể truy cập nhiều loại mục có thể truy cập trong Einblick bằng cách nhấp vào các tab mục khác nhau.
Ví dụ: truy cập tab không gian làm việc sẽ hiển thị tất cả các nơi làm việc mà bạn có quyền truy cập. Xin lưu ý rằng các sản phẩm mà bạn không có quyền truy cập sẽ không được hiển thị ở đây.
Nó bao gồm:
- mới đây
- Các tập tin
- Ngày
- Các nhà khai thác
- Người dùng
Thanh tìm kiếm, được giải thích bên dưới, có thể được sử dụng để lọc các đối tượng được hiển thị.
Thanh tim kiêm
Thanh tìm kiếm mở rộng để hiển thị bất kỳ mục nào được sử dụng gần đây, truy vấn gần đây và thẻ hiện đang hiển thị khi bạn nhấp vào thanh đó (được mô tả thêm bên dưới).
Trong kết quả tìm kiếm, bất kỳ mục nào có tên hoặc thẻ phù hợp sẽ xuất hiện.
Các mục trong menu chính
Trong menu chính, mỗi đối tượng một hộp đại diện cho bạn có thể tương tác. Bạn có thể di chuyển những thứ này ở nơi khác trong menu chính nếu bạn muốn liên kết chúng với các mục khác.
Các mục cũng có thể được kết nối với các tùy chọn, có thể truy cập bằng menu ba chấm, như được minh họa trong hình bên dưới.
3. Tải lên Tập dữ liệu
Nó hỗ trợ nhiều giao diện dữ liệu khác nhau, cho phép bạn truy cập dữ liệu của mình bất kể nó nằm ở đâu. Phương pháp đơn giản nhất để bắt đầu là với tệp CSV, nhưng bạn cũng có thể điều tra Bắt đầu bằng cách nhấp vào:
- Thêm mới
- Bộ dữ liệu
- Tải lên tệp CSV
- Tải lên nhanh chóng
Tệp CSV của bạn sẽ xuất hiện trong bộ dữ liệu khu vực của menu chính sau khi nó đã được gửi vào hệ thống.
4. Tạo không gian làm việc mới
Để bắt đầu phân tích dữ liệu của bạn, trước tiên bạn phải xây dựng một không gian làm việc và liên kết nó với tập dữ liệu của bạn. Một số lượng tập dữ liệu tùy ý có thể được ghép nối với mỗi không gian làm việc.
Nhấp chuột thêm mới và sau đó là không gian làm việc để tạo không gian làm việc mới.
Trong tab không gian làm việc, một không gian làm việc mới sẽ được thêm vào và một bảng điều khiển bên phải sẽ cung cấp thông tin liên quan đến không gian làm việc.
Kéo biểu tượng tập dữ liệu từ tab tập dữ liệu vào vùng tập dữ liệu của bảng không gian làm việc để liên kết biểu tượng với nó.
Để truy cập không gian làm việc, hãy nhấp vào biểu tượng mũi tên trên biểu tượng của nó hoặc nút mở ở đầu bảng điều khiển của nó. Bạn cũng có thể thêm tập dữ liệu vào không gian làm việc sau đó.
5. Cuối cùng, sử dụng không gian làm việc
Không gian làm việc là một khung tương tác mà trên đó bạn có thể bố trí dữ liệu bằng đồ thị để khám phá, cũng như thực hiện các hoạt động khai thác dữ liệu và mô hình dự đoán.
GIÁ CẢ
Bạn có thể bắt đầu sử dụng trang web với gói Cơ bản, hoàn toàn miễn phí và có rất nhiều tính năng. Nó cũng cung cấp hai gói cao cấp, được nêu chi tiết bên dưới:
- Pro: $ 45 / người dùng / tháng (thanh toán hàng năm).
- Doanh nghiệp: Liên hệ với nhóm Einblick để biết giá tùy chỉnh.
Ưu điểm
- Cải thiện sự hợp tác phân tích.
- Cải tiến mô hình và thông tin chi tiết nhanh hơn
- Khoa học dữ liệu công dân được trao quyền.
Nhược điểm
- Một số người có thể thấy nơi làm việc không hấp dẫn.
Kết luận
Tóm lại, dân chủ hóa phân tích quy định đòi hỏi một sự thay đổi cơ bản trong cách các cá nhân tương tác với dữ liệu.
Einblick là nền tảng xử lý dữ liệu trực quan đầu tiên, kết hợp các tính năng tuyệt vời nhất của các công cụ AI tập trung vào quy trình làm việc và các công cụ BI tập trung vào trực quan hóa.
Nó được thiết kế từ dưới lên để tạo điều kiện cộng tác, từ xa hoặc trực tiếp, cho phép các nhóm đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Hãy thử nó và chia sẻ suy nghĩ của bạn với chúng tôi.
Đánh dấu
Viết tốt lắm, Jay. Tôi chỉ bắt gặp điều này khi cố gắng tìm hiểu về Einblick.