Незаменимый инструмент Data Scientist'a
для эффективной работы с Big Data в экосистеме Hadoop
Комфортная среда
для исследования данных
Больше никаких столкновений аналитики и разработки.
Ваши дата-сайнтисты могут управлять вычислениями на кластере Hadoop
как на локальной машине – быстро и легко.
Привычные Python и Jupiter Notebook для анализа данных и создания моделей.
Автоматическое преображение Python-модели в промышленный код,
работающий на кластере.
Запуск промышленных аналитических моделей без Data Analytics
Потеря данных
Дата-сайнтисты не могут напрямую получить доступ к данным на кластере Hadoop – не понимают, как данные хранятся, и не знают о типах доступных данных
Потеря точности
Для запуска аналитической модели в промышленную эксплуатацию её нужно перевести с Python на Java/ Scala. При этом падает точность алгоритмов. Фактические KPI промышленной модели на кластере Hadoop оказываются существенно ниже KPI алгоритмов, созданных на локальной машине на Python.
Затягивание сроков
Множество итераций для настройки требуемой точности промышленной модели. Сложности взаимодействия между дата-сайнтистами и дата-инженерами из-за использования различных стеков технологий.
Работать с промышленными моделями легко!
Импорт и экспорт
Аналитика и моделирование
Мониторинг
Отчётность
Выжимайте от данных максимум - от любых данных
Управляйте входящими потоками данных вашего кластера
Агрегируйте данные из различных источников
Задайте расписание импорта в несколько кликов
Легко интегрироваться с уже имеющимися системами в компании
Выгружайте результаты работы моделей в
любые сторонние приложения
Решение Out-of-the-Box
Работайте с данными в привычном интерфейсе Jupiter Notebook
прямо на кластере Hadoop
Создавайте свои уникальные аналитические модели или
используйте шаблоны и управляйте вычислениями на кластере
Отправляйте аналитические модели в продакшн прямо из
кабинета аналитика в один клик
Полная картина анализа данных у Вас перед глазами
Контролируйте качество машинного обучения
в режиме real-time
Отслеживайте доступность данных 24/7 и быстро реагируйте
на изменения
Визуализация взаимосвязей между расчетами дает полную картину
использования ваших данных
Принимайте решения, основанные на данных
Узнайте о наиболее ценных данных и контролируйте
наиболее важные параметры моделей
Своевременные отчеты помогут вам улучшить
общую производительность команды
UI Аналитика
Создавайте, сохраняйте и редактируйте проекты. Разделяйте данные по выборкам для обучения и контроля моделей. Используйте SQL-запросы для расчета параметров.
Отправляйте модели в продуктив прямо из кабинета аналитика
UI импорта данных
Осуществляйте поддержку SQL-запросов для импорта данных из БД в Hadoop.
Управляйте подключениями к СУБД.
Запускайте или перезапускайте процессы импорта и обработки.
Посмотрите на результат импорта во избежание ошибок.
UI экспорта данных
Выгружайте данные во внешнюю БД или файлы.
Используйте шифрование данных.
Посмотрите на результат экспорта во избежание ошибок.
Мониторинг работы моделей
Наглядная история запусков
Оповещение об ошибках в работе моделей
Отслеживание взаимосвязанных расчетов
Контроль ключевых
метрик моделей
Дашборды с текущими
значениями метрик
Цветовая индикация метрик,
отклонившихся от требуемых значений
Интерактивные графики ретроспективы
для каждой метрики
Переход к тюнингу моделей в один клик
Data Analytics повышает эффективность всей команды
Безболезненно внедряйте аналитику больших данных
Интегрируйтесь с любыми аналитическими системами
Повышайте осведомлённость о работе ваших сотрудников
Оптимизируйте ресурсы и фокусируйте свои усилия
Увеличивайте количество работающих моделей
Сокращайте время разработки модели
Наращивайте скорость и точность
Владейте информацией о количестве работающих, сломанных моделей и их графике
Активно используйте отчеты и получайте нотификации
Сокращайте Time-to-Market для новых функций и параметров для клиентской аналитики
Быстро превращайте инсайты в действия
Увеличивайте продажи и прибыль за счет внедрения новых аналитических моделей
Будьте первым, кто откликнется на вызовы меняющегося рынка
Один инструментарий с дружественным интерфейсом для всех задач
Быстрая реализация модели
Простая в использовании среда моделирования
Доступ ко всем данным из разных источников
Четкий результат и высокая точность без чрезмерного вмешательства Data-инженеров
Преимущества внедрения Big Data и Machine Learning в бизнес-процессы оператора
Разрабатыватьновыеинсайты за 1-2 недели
Вместо 1,5-2 месяцев
Использовать персонал
эффективно 1 = 3
Для анализа больших данных достаточно иметь только Data Scientist'a
Масштабировать
легко
Обучение работе Data Analytics проще, чем изучение всей экосистемы Hadoop. Базовый курс 20 часов.
