Напишите нам
Оставьте ваши контактные данные и вопрос, и мы свяжемся с вами в течение одного рабочего дня.
*
*
*
*

EW DATA ANALYTICS

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 данных 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 это 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

 

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
     

Преимущества внедрения Big Data и Machine Learning в бизнес-процессы оператора

Разрабатывать новые инсайты 
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.

Отправьте заявку и получите презентацию продукта