يشير تعدين البيانات No-Code إلى استخراج وتحليل رؤى قيمة وقابلة للتنفيذ من البيانات الأولية باستخدام أدوات وتقنيات no-code. فهو يمكّن الأفراد الذين يفتقرون إلى مهارات البرمجة من تحليل كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة بشكل فعال، وبالتالي تمكينهم من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات في سياقات أعمال متنوعة. يمكّن استخراج البيانات No-Code المستخدمين من تصور أنماط البيانات واتجاهاتها، وتقسيم البيانات، واستخلاص رؤى تجارية قيمة دون الحاجة إلى كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية أو الخوض في تعقيدات تقنيات استخراج البيانات التقليدية.
أدى الاعتماد المتزايد للمنصات no-code مثل AppMaster ، وهي أداة قوية no-code لإنشاء تطبيقات خلفية وويب وتطبيقات الهاتف المحمول، إلى إضفاء طابع ديمقراطي على استخراج البيانات عن طريق تقليل الحواجز التقنية وجعلها في متناول نطاق أوسع من المستخدمين، بما في ذلك المستخدمين غير التقنيين محللو الأعمال ومطورو المواطنين وعشاق البيانات. توفر هذه الأنظمة الأساسية واجهات drag-and-drop سهلة الاستخدام، وقوالب معدة مسبقًا، ومحررات مرئية تتيح للمستخدمين تصميم عمليات استخراج البيانات وتخصيصها ودمجها بسهولة في تطبيقاتهم. بالإضافة إلى ذلك، يسمح AppMaster بالنشر السلس لنماذج استخراج البيانات التي أنشأها المستخدمون على منصات مختلفة مثل بيئات الويب والهاتف المحمول والخادم.
وفقًا لأبحاث الصناعة، من المتوقع أن ينمو سوق منصات التطوير no-code من 10.3 مليار دولار في عام 2021 إلى 45.5 مليار دولار بحلول عام 2025، مسجلاً معدل نمو سنوي مركب قدره 34.9٪ خلال الفترة المتوقعة. ويمكن أن يعزى هذا النمو الكبير إلى الحاجة المتزايدة للشركات للتكيف بسرعة مع ديناميكيات السوق المتغيرة والطلب المتزايد على اتخاذ القرارات القائمة على البيانات. منصات لاستخراج البيانات No-Code تتناسب مع احتياجات مختلف الصناعات، بما في ذلك التكنولوجيا المالية والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية والتصنيع وغيرها.
تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لاستخراج البيانات No-Code في أنها تتيح إنشاء نماذج أولية سريعة ونشر الحلول التحليلية، وبالتالي تقليل الوقت اللازم لتسويق المنتجات والميزات الجديدة. وهذا مفيد بشكل خاص للشركات في الأسواق شديدة التنافسية أو تلك التي لديها أهداف حساسة للوقت. علاوة على ذلك، نظرًا لأن الأنظمة الأساسية no-code مثل AppMaster تنشئ تطبيقات من الصفر، فإنها تقضي على الديون التقنية، مما يضمن قاعدة تعليمات برمجية نظيفة وقابلة للصيانة طوال دورة حياة التطوير.
عادةً ما توفر منصات استخراج البيانات No-Code تعليمات برمجية نطاقًا واسعًا من خوارزميات استخراج البيانات والتعلم الآلي المضمنة، مثل التجميع والتصنيف والانحدار وتعلم قواعد الارتباط وغيرها. يمكن تطبيق هذه الخوارزميات بسهولة على حالات الاستخدام المختلفة، مثل تجزئة العملاء، والتنبؤ بالتوقف عن العمل، وتحليل المشاعر، واكتشاف الاحتيال، وتحليل سلة السوق، على سبيل المثال لا الحصر. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين دمج تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات والتحويل وهندسة الميزات، بالإضافة إلى أدوات تصور البيانات، في سير عمل استخراج البيانات no-code.
ومع ذلك، فإن التنقيب عن البيانات No-Code لا يخلو من التحديات. قد تكون هناك قيود على مدى تعقيد وتخصيص خوارزميات استخراج البيانات التي توفرها هذه المنصات، خاصة عند مقارنتها بالحلول القائمة على التعليمات البرمجية. ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن التحسينات في تعقيد الأدوات no-code وقابليتها للتوسعة تحدث بشكل مستمر، ومن المتوقع أن تضيق هذه الفجوات بمرور الوقت مع نضوج السوق والتكنولوجيا.
يمثل التنقيب عن البيانات No-Code تطورًا كبيرًا في إضفاء الطابع الديمقراطي على تحليلات البيانات والتحول نحو منصات التطوير ذات التعليمات البرمجية المنخفضة/ no-code. تعمل الأدوات No-code مثل AppMaster على تمكين المستخدمين ذوي مهارات البرمجة القليلة أو معدومة من استخلاص رؤى ذات معنى من البيانات واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بسرعة وكفاءة. ومع استمرار نمو الطلب على مثل هذه الحلول، فإن الشركات التي تتبنى تعدين البيانات No-Code ستستفيد من انخفاض التكاليف، ووقت أسرع للتسويق، وتحسين المرونة العامة في المشهد الرقمي المتطور باستمرار.
