Inputless Analytics SDK
Inserite contesto nei sistemi che già gestite. Nessuna riscrittura di schema. Nessun setup rigido.
Niente passata di schema prima
L’Inputless Analytics SDK aggiunge contesto ai sistemi che già gestite. Puntatelo su database, log, sensori e file non strutturati. Costruisce una mappa di come quei pezzi si collegano.
Non definite prima uno schema di input rigido. L’SDK inferisce i legami man mano che i dati arrivano. Nessun warehouse curato richiesto.
Cosa arriva nei pacchetti
Meno tempo a unire tabelle. Più tempo a decidere.
Mappate i legami
Documenti, sensori, log: l’SDK costruisce gli archi. Non disegnate prima lo schema.
Trovate il vuoto
Incrociate log, documenti e sensori. Fate emergere i legami che le persone perdono e i buchi tra sistemi.
Una previsione, con storia
Regressione e mining di pattern sullo stream che avete già. Un numero che potete controllare, non una visione.
Osservate mentre accade
Alert e anomalie sull’evento live, non sul batch di ieri notte.
Integrazioni BI e dashboard
Collegatevi agli strumenti BI che già usate. Spingete i findings sugli schermi che le persone già aprono.
Significato dai legami
Non aspettate un warehouse pulito. L’SDK inferisce i legami e dice a cosa servono.
Perché è diverso
Zero schema richiesto
Lavorate senza definire strutture di input rigide. L’adozione resta rapida e flessibile.
Contesto sopra l’input
Non aspettate un dataset pulito. L’SDK costruisce i legami e vi dice cosa significano.
Meno lavoro di colla
Taglia le ore spese a unire i dati così le persone possono decidere e agire.
Casi d’uso
Applicazioni reali su settori e domini operativi.
Quadro ops
Sensori, log, report in una mappa. Guasti e sprechi emergono come un percorso, non come tre ticket.
Una traccia per l’auditor
Finanza, salute, industria: collegate i record alla regola, tenete la traccia, tagliate il pacco manuale.
Sguardo in avanti
Domanda, parti e disruption dalla storia più il feed live. Un input di pianificazione, non una sfera di cristallo.
Pacchetti SDK
Pacchetti modulari per TypeScript e Python. Installate solo ciò che vi serve.
@inputless/trackerTypeScriptRaccolta ed eventi di tracking
npm install @inputless/trackerScaricate lo ZIP@inputless/sdk-cognitiveTypeScriptElaborazione di intelligence on-device
npm install @inputless/sdk-cognitiveScaricate lo ZIP@inputless/contextTypeScriptRilevamento di pattern e consapevolezza di contesto
npm install @inputless/contextScaricate lo ZIP@inputless/dispatcherTypeScriptRouting dei segnali e gestione dei canali
npm install @inputless/dispatcherScaricate lo ZIP@inputless/storageTypeScriptStorage locale e caching
npm install @inputless/storageScaricate lo ZIP@inputless/visualizationTypeScriptComponenti di visualizzazione del grafo
npm install @inputless/visualizationScaricate lo ZIPinputless-enginesPythonMotori di mutation e reasoning
pip install inputless-enginesScaricate lo ZIPinputless-modelsPythonModelli di riconoscimento dei pattern
pip install inputless-modelsScaricate lo ZIPinputless-graphPythonStrato di integrazione Inputless DB
pip install inputless-graphScaricate lo ZIPinputless-ingestionPythonPipeline di elaborazione documenti
pip install inputless-ingestionScaricate lo ZIPSpecifiche tecniche
Fonti dati supportate
- Documenti e testo non strutturato
- Feed di sensori e dispositivi IoT
- File di log e stream di eventi
- Database strutturati (PostgreSQL, MySQL, ecc.)
- Dati semi-strutturati (JSON, XML)
Tipi di output
- Mappe di contesto e knowledge graph
- Previsioni e trend predittivi
- Alert e anomalie in tempo reale
- Integrazioni con dashboard BI
- Risposte di query Graph RAG proprietario
Latenza e prestazioni
Progettato per prestazioni quasi in tempo reale a supporto di monitoraggio operativo e decisioni. Elaborazione eventi con latenza <100ms.
Privacy e compliance
Traccia le relazioni senza richiedere schemi pienamente identificativi. Supporta la tracciabilità per audit e requisiti di compliance.
Per iniziare
Iscrivetevi e ottenete le credenziali
Iscrivetevi per l’accesso e ottenete chiave API e credenziali. Contattateci per partire con un deploy demo.
Installate l’SDK
Installate l’SDK nel vostro ambiente. Scegliete pacchetti TypeScript (npm) o Python (pip) in base allo stack.
Collegate le fonti dati
Puntate l’SDK alle fonti dati che avete già — database, log, pipeline di sensori, document store. Nessuna modifica di schema richiesta.
Iniziate a interrogare
Iniziate a interrogare per il contesto, impostate il monitoraggio ed esponete gli output alle dashboard. Usate Graph RAG proprietario per query in linguaggio naturale.
Scalate per incrementi
Scalate l’uso per incrementi, dal progetto pilota al deploy sull’organizzazione. Il sistema si adatta man mano che le esigenze crescono.
Domande frequenti
Dobbiamo predefinire gli schemi dati o mappare le relazioni a mano?
No — Inputless Analytics è pensato per inferire contesto e connessioni in automatico. L’SDK costruisce mappe relazionali tra i punti dati senza richiedere modellazione manuale o definizioni di schema.
La soluzione vale sia per dati strutturati sia per dati non strutturati?
Sì. Record strutturati, documenti, log e feed di sensori. Database, lake e API live funzionano tutti.
Come funziona il modeling predittivo?
Con strumenti statistici come regressioni e forecasting basato su pattern per anticipare gli esiti dai trend storici. Il sistema estrae pattern dal comportamento storico e dagli indicatori in tempo reale per prevedere trend, fabbisogni di risorse e possibili disruption.
E privacy e compliance?
L’SDK supporta tracciabilità, collegamento dati adatto all’audit e può operare senza esporre dati personali inferendo relazioni senza identificatori personali espliciti. Traccia le relazioni senza richiedere schemi pienamente identificativi.
Possiamo integrarlo con gli strumenti BI esistenti?
Sì. Collegatevi agli strumenti BI che già usate. I findings vanno sugli schermi che le persone già aprono. Nessuno stack nuovo richiesto.
Vi serve una chiave API?
Collegate l’SDK allo stack che già gestite. Nessuna riscrittura di schema.