Morph — это комплексная платформа для создания функциональных, AI-поддерживаемых приложений на основе данных, которая позволяет командам быстро создавать приложения, объединяя данные из различных источников в совместное рабочее пространство, доступное как для технических, так и для непрофессиональных пользователей.
Социальные сети и электронная почта:
https://www.morph-data.io/?utm_source=aipure
Morph

Информация о продукте

Обновлено:16/12/2024

Что такое Morph

Morph — это современная платформа для управления данными, предназначенная для сокращения разрыва между управлением данными и разработкой приложений. Она предоставляет рабочее пространство, где команды могут совместно управлять, анализировать и трансформировать свои данные в практические инсайты и функциональные приложения. Платформа объединяет мощь обработки данных с AI-помощью, делая ее доступной для всех, от инженеров данных до бизнес-аналитиков, независимо от их навыков программирования.

Как использовать Morph

Зарегистрироваться и Импортировать Данные: Создайте учетную запись на Morph и импортируйте свои данные из текущих источников данных или загрузите CSV-файлы, чтобы начать работу
Подключиться к Дата-Вarehouse: Подключите Morph к вашему предпочитаемому дата-вархаусу, чтобы выполнять запросы и получать доступ к вашим данным
Создать Приложения на Основе Данных: Используйте облачное окружение VS Code для написания SQL-запросов и Python-кода для анализа и трансформации ваших данных
Использовать AI-ассистента Morph: Используйте встроенного AI-ассистента для помощи в написании запросов, понимании структуры данных и планировании данных пайплайнов
Создать Визуализации: Создавайте графики, документы или интерактивные приложения для визуализации результатов анализа данных
Поделиться с Командой: Поделитесь своими приложениями на основе данных с членами команды через простые URL-ссылки для сотрудничества
Настроить Автоматизацию: Настройте запланированные выполнения ваших SQL- и Python-процессов для автоматического обновления данных
Управлять Кодом с Git: Используйте управление репозиториями Git для отслеживания изменений и сотрудничества с членами команды над кодом
Мониторить Линию Данных: Визуализируйте потоки процессов SQL и Python на холсте для отслеживания управления данными и линии данных
Использовать Data Mart: Храните и организуйте полученные данные с помощью встроенной базы данных PostgreSQL, которая поставляется с Morph

Часто задаваемые вопросы о Morph

Morph является платформой, которая позволяет пользователям создавать функциональные датовые приложения, объединяя данные из различных источников. Она предоставляет рабочее пространство для разработчиков и бизнес-профессионалов для совместного управления данными с помощью ИИ.

Аналитика веб-сайта Morph

Трафик и рейтинги Morph
1.6K
Ежемесячные посещения
#8170387
Глобальный рейтинг
-
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Sep 2024-Nov 2024
Анализ пользователей Morph
00:03:19
Средняя продолжительность посещения
1.62
Страниц за посещение
52.4%
Показатель отказов
Основные регионы Morph
  1. JP: 64.81%

  2. US: 35.19%

  3. Others: NAN%

Последние ИИ-инструменты, похожие на Morph

Tomat
Tomat
Tomat.AI - это настольное приложение на основе ИИ, которое позволяет пользователям легко исследовать, анализировать и автоматизировать большие файлы CSV и Excel без программирования, предлагая локальную обработку и расширенные возможности манипуляции данными.
Data Nuts
Data Nuts
DataNuts — это комплексный поставщик решений для управления и аналитики данных, специализирующийся на решениях для здравоохранения, миграции в облако и возможностях запросов к базам данных с использованием AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI
CogniKeep AI - это частное, корпоративное решение на основе ИИ, которое позволяет организациям развертывать безопасные, настраиваемые возможности ИИ в своей собственной инфраструктуре, при этом сохраняя полную конфиденциальность и безопасность данных.
EasyRFP
EasyRFP
EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.