JAS daha tek bir soruyu yanıtlamadan önce TURBOARD alışılmışın dışında birkaç tercih yapar: tek bir grafiğin ne kadar derine inebileceği, zamanı nasıl karşılaştırdığınız, hangi dillerle hesap yaptığınız, verinizin hangi biçime girmek zorunda olduğu ve motorun belleği neye ayıracağına nasıl karar verdiği. Platformun arkasındaki fikirler burada.
Arayüz her olasılığı aynı anda önünüze sermez. Yeni bir grafik yalnızca ihtiyacınız olan birkaç ayarla başlar; siz ayarları keşfettikçe daha fazla seçenek görünür. Yeni başlayanlar boğulmaz, uzmanlar da bir sınıra takılmaz.
Ay başından bugüne kadarki sonucu geçen ayın aynı günleriyle ve geçen yılın aynı dönemiyle karşılaştırmak, her işletmenin en sık sorduğu sorulardan biridir. Pek çok iş zekâsı aracında bu aynı zamanda formül yazmayı gerektirir. TURBOARD’da ise bir ayardır.
Kullanıcıların çoğu TURBOARD’da hiç kod yazmaz: sürükler, bırakır ve ayarlar. Daha karmaşık bir hesaplama gerektiğinde, yalnızca tek bir üreticinin ürününde kullanılan DAX ya da LookML gibi tescilli bir ifade dili yerine, veri ekiplerinizin zaten kullandığı SQL ve Python Pandas ile çalışabilirsiniz.
CASE WHEN channel = 'Online'
THEN 'Digital'
ELSE 'Retail' ENDdf['margin'] = (
df.revenue - df.cost
) / df.revenue“Bu ayın kâr marjını geçen ayın aynı günleriyle bölge bazında karşılaştır.”
Gerçek kurumsal veride ortak boyutları paylaşan birden fazla olgu tablosu bulunur — satışlar, iadeler, stok ve hedefler; hepsi tarih, ürün ve bölgeye göre ilişkilenir. TURBOARD bu takımyıldızı olduğu gibi modeller; her şeyi önce tek bir yıldız şemasına indirgemenizi istemez.
Karşılaştırma, hazırlanacak yeni bir rapor değil, bir etkileşim olmalı. Baktığınız görselleştirmeyi klonlayın, filtrelerini değiştirin ve ikisini yan yana okuyun — bu yıl ile geçen yıl, bir bölge ile diğeri, plan ile gerçekleşen.
Bazı iş zekâsı platformları, kimse bir soru soramadan önce her şeyi belleğe yüklemek zorundadır. TURBOARD canlı kaynağı, sütun tabanlı depoyu ya da önbelleği sorgulayabilir ve belleği insanların gerçekten kullandığı sonuçlara ayırır. Donanım ihtiyacı yalnızca veri hacmiyle değil, gerçek kullanımla birlikte büyür.
Patent tek başına pek bir şey söylemez. Önemli olan, buluşun hangi sorunu çözdüğüdür — ABD’de tescilli patentimiz, her karşılaştırmada yaşadığınız bir sorunu çözüyor.
Analizi yeniden kurmadan ve önünüzdeki senaryoyu kaybetmeden başka bir senaryoyu karşılaştırın.
Patenti inceleyin →Temel yeteneklerin hepsi de burada. Ek modül olarak işaretlenenler ayrıca lisanslanan tamamlayıcı modüllerdir.
JAS bunların hiçbirinin yerini almaz — hepsini kullanır. Aynı yönetilen model, aynı tarih mantığı, aynı hesaplamalar ve aynı yetkiler. Gündelik dille sorun; yanıtı bu sayfada anlatılan motor oluşturur. Güvenilir olmasının nedeni de budur.
JAS’ı genel bir örnek veritabanında değil; sizin raporlarınız, tanımlarınız ve güvenlik bağlamınız üzerinde gösteriyoruz.