Deepnote

Deepnote là một nền tảng khoa học dữ liệu tích hợp tính năng cộng tác theo thời gian thực và hoàn thành mã AI trong môi trường sổ ghi chép đám mây tương thích với Jupyter. Nhiều thành viên có thể chỉnh sửa cùng một sổ ghi chép cùng lúc chỉ bằng trình duyệt và không cần thiết lập môi trường. Vì bạn có thể chia sẻ các phân tích Python/SQL theo cách giống như Google Docs, nên nó phù hợp với công việc phân tích của công ty nơi các nhóm dữ liệu có xu hướng chậm xem xét và bàn giao dữ liệu của họ. Vào năm 2025, nó sẽ trở thành nguồn mở hơn, khiến nó trở thành một lựa chọn thực tế hơn cho việc triển khai của công ty.

Các tính năng chính

Sổ ghi chép cộng tác theo thời gian thực: Nhiều người có thể chỉnh sửa và nhận xét về mã đồng thời trên cùng một sổ ghi chép. Quá trình xem xét trước đây mất một giờ bằng cách gửi .ipynb qua Slack -> thực thi cục bộ -> hợp nhất các khác biệt - có thể rút ngắn xuống còn khoảng 15 phút bằng cách chỉnh sửa cộng tác.

Hoàn thiện mã AI (Deepnote AI): Tạo Python/SQL từ ngôn ngữ tự nhiên. Nếu bạn viết ``tóm tắt doanh số bán hàng tháng trước theo khu vực'', nó sẽ đề xuất mã tương ứng, do đó, ngay cả những nhà phân tích mới làm quen với SQL cũng có thể tạo truy vấn BI trong 30 giây.

Tích hợp nguồn dữ liệu: Kết nối với các kho dữ liệu lớn như Snowflake, BigQuery, Postgres, S3, v.v. bằng GUI. Quá trình thiết lập ban đầu từ khi tải lên CSV đến khi bắt đầu phân tích mất khoảng 10 phút so với nửa ngày xây dựng Jupyter + venv.

Lên lịch thực thi/phát hành ứng dụng: Chuyển đổi sổ ghi chép thành bảng thông tin và phân phối nội bộ bằng cách chia sẻ URL. Không cần tạo môi trường triển khai riêng như Streamlit.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Sau khi so sánh các gói giá được công bố (Miễn phí / Nhóm / Doanh nghiệp) và các yêu cầu về chức năng, gói Miễn phí, đi kèm với tính toán miễn phí tương đương 112 USD mỗi tháng, nổi bật là rất hào phóng. Nó khác biệt rõ ràng với Jupyter (miễn phí, tự lưu trữ) và Google Colab (cộng tác yếu) và ưu điểm của nó so với Colab và Noteable là nó có thể xử lý "kết nối DWH x chỉnh sửa đồng thời trên nền tảng đám mây x x" bằng một công cụ duy nhất. Theo tính toán ROI, nếu một nhóm dữ liệu gồm 5 người dành 5 giờ một tuần để xây dựng môi trường và chia sẻ mã, thì việc triển khai Kế hoạch nhóm có thể dự kiến ​​sẽ giảm công việc khoảng 100 giờ một tháng, đây là mức có thể khắc phục tổn thất từ ​​200.000 đến 300.000 yên Nhật mỗi tháng về chi phí lao động.

Người dùng dự định

Thích hợp cho các nhóm dữ liệu quy mô vừa và lớn có ba nhà khoa học/nhà phân tích dữ liệu trở lên muốn thiết lập văn hóa đánh giá và các bộ phận R&D gặp khó khăn khi chia sẻ sổ ghi chép trên nhiều địa điểm hoặc từ xa. Mặt khác, do giao diện người dùng chỉ bằng tiếng Anh và tài liệu tiếng Nhật còn hạn chế nên có thể sẽ quá tải đối với những người làm việc trong lĩnh vực dị ứng với tiếng Anh hoặc đối với người dùng cá nhân chỉ làm việc với dữ liệu cá nhân.

Nền tảng khoa học dữ liệu với khả năng cộng tác theo thời gian thực và bổ sung AI trên sổ ghi chép đám mây tương thích với Jupyter. Sự khác biệt mang tính quyết định so với các hoạt động Jupyter truyền thống là nhiều người có thể chỉnh sửa cùng một sổ ghi chép cùng lúc, tương tự như Google Docs và bạn có thể bắt đầu ngay từ trình duyệt mà không cần phải thiết lập môi trường. Kết nối với các nguồn dữ liệu chính như Snowflake, BigQuery và Postgres chỉ bằng vài cú nhấp chuột và thực hiện mọi cách từ lập lịch thực thi đến xuất bản ứng dụng dữ liệu. Việc hoàn thiện Python/SQL bằng AI cũng được sử dụng trong thực tế. Mặt khác, giao diện người dùng chỉ bằng tiếng Anh và độ chính xác khi diễn giải các bình luận tiếng Nhật thấp hơn một chút so với ChatGPT ban đầu. Cơ bản bắt đầu từ $12/tháng. Lý tưởng cho các tổ chức dữ liệu muốn thực hiện công việc phân tích nhóm nội bộ.