مع استمرار تطور العصر الرقمي ، تزداد أهمية البيانات بشكل كبير مع وصول حجمها وسرعتها وفائدتها إلى مستويات غير مسبوقة. مع تحول تطبيقات البيانات والأدوات التحليلية إلى عناصر أساسية في حياتنا العملية اليومية ، هناك حاجة متزايدة لمنصة بيانات سهلة الاستخدام أو low-code أو no-code لتعزيز اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات وتبسيط العمليات التجارية اليومية.
تبرز متاجر المقاييس كحل مثالي للعمل كطبقة خدمة البيانات الأساسية لمنصات البيانات الحديثة. بالاقتران مع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وخوارزميات الذكاء الاصطناعي ، يمكن لهذه المتاجر أن تقلل بشكل كبير ، أو حتى تلغي ، الاعتماد على SQL لمستخدمي الأعمال ، مما يجعل الوصول إلى الرؤى أكثر سهولة لجمهور أوسع.
على الرغم من أن هندسة البيانات قد قطعت شوطًا طويلاً ، لا تزال هناك حاجة لتوفير رؤى قيمة لمستخدمي الأعمال العاديين ، وليس فقط المستخدمين المتمرسين الماهرين في استخدام SQL. يجب أن تلبي منصة البيانات الفعالة المستخدمين غير التقنيين مثل مديري المتاجر وممثلي المبيعات والمسوقين الذين قد يفتقرون إلى مهارات SQL المتقدمة ولكنهم يحتاجون إلى الوصول إلى رؤى مهمة لأدوارهم.
تهدف منصات البيانات منخفضة الكود / no-code (LC / NC) إلى مواجهة هذا التحدي من خلال تبسيط الوصول إلى البيانات وتحليلها لمحللي بيانات المواطنين والعلماء. بدلاً من الاعتماد على لغات الاستعلام مثل نصوص SQL أو Python ، تتيح منصات بيانات LC / NC للمستخدمين التركيز على معلومات الأعمال الهامة ومؤشرات الأداء بدلاً من إتقان المهارات التقنية.
لإنشاء منصة بيانات LC / NC ، يجب على الشركات الاستفادة من متجر المقاييس كطبقة خدمة بيانات رئيسية. من خلال تحديد مقاييس الأعمال وحسابها وتخزينها في موقع مركزي ، يمكن للمستخدمين النهائيين بسهولة استخدام هذه المقاييس في أدواتهم ، مثل جداول بيانات Excel ولوحات معلومات BI وتطبيقات الويب. يضمن هذا النهج تحديد نقاط البيانات ذات الصلة بدقة وحسابها وإتاحتها للجميع في جميع أنحاء المؤسسة.
يمكن لإمكانيات اللغة الطبيعية التي توفرها البرمجة اللغوية العصبية أن تمكن المستخدمين من طرح الأسئلة بلغة إنجليزية بسيطة ، مما يجعل منصات البيانات أكثر سهولة في الاستخدام وتفاعلية. إن الجمع بين البرمجة اللغوية العصبية والوعي بالسياق يمكّن هذه المنصات من تسهيل تجربة محادثة بين "الجهاز" والمستخدمين ، مما يسمح بتحسين الاستجابة لأسئلة المتابعة وتعزيز مشاركة المستخدم بشكل أفضل.
يمهد دمج الذكاء الاصطناعي في منصات البيانات الطريق لتحليل البيانات والبيانات الوصفية بشكل أسرع وأكثر كفاءة ويعزز تجارب المستخدم. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالأسئلة التي قد يطرحها المستخدمون وإعداد الإجابات مسبقًا ، مما يجعل تفاعل البيانات سلسًا وممتعًا. بالإضافة إلى ذلك ، تساعد عمليات تحسين البيانات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في التخلص من الهدر وتقليل التكاليف.
عندما تجتمع التقنيات الناشئة مثل المتاجر المترية ، ومعالجة اللغات الطبيعية ، والذكاء الاصطناعي ، فإنها تمهد الطريق لمنصة برمجية منخفضة / no-code تقوم بتحديث معالجة البيانات وإحداث ثورة فيها. AppMaster.io عبارة عن نظام no-code يتضمن هذه المبادئ ، مما يتيح تطوير التطبيقات الخلفية والويب وتطبيقات الهاتف المحمول بطريقة خالية من التعليمات البرمجية. يعمل AppMaster.io على تبسيط تطوير التطبيقات ، مما يجعله في متناول الشركات بشكل أكبر ويضمن إتاحة الرؤى الحيوية لجمهور أوسع ، مما يعزز عمليات صنع القرار لديهم.
