Während sich das digitale Zeitalter weiter entwickelt, nimmt die Bedeutung von Daten exponentiell zu, da ihr Volumen, ihre Geschwindigkeit und ihr Nutzen ein beispielloses Niveau erreichen. Da Datenanwendungen und Analysetools zu festen Bestandteilen unseres Arbeitsalltags werden, besteht ein wachsender Bedarf an einer benutzerfreundlichen low-code oder no-code Datenplattform zur Verbesserung der datengesteuerten Entscheidungsfindung und Rationalisierung des täglichen Geschäftsbetriebs.
Metrikspeicher zeichnen sich als ideale Lösung aus, um als zentrale Datendienstebene für moderne Datenplattformen zu dienen. In Verbindung mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und KI-Algorithmen können diese Speicher die Abhängigkeit von SQL für Geschäftsanwender erheblich reduzieren oder sogar eliminieren, wodurch Erkenntnisse einem breiteren Publikum zugänglicher werden.
Obwohl Data Engineering einen langen Weg zurückgelegt hat, besteht immer noch die Notwendigkeit, wertvolle Einblicke für normale Geschäftsanwender verfügbar zu machen, nicht nur für Power-User, die sich mit SQL auskennen. Eine effektive Datenplattform muss sich an technisch nicht versierte Benutzer wie Filialleiter, Vertriebsmitarbeiter und Marketingspezialisten richten, denen es möglicherweise an fortgeschrittenen SQL-Kenntnissen mangelt, die aber Zugang zu wichtigen Erkenntnissen für ihre Rollen benötigen.
Low-Code/ no-code (LC/NC)-Datenplattformen zielen darauf ab, diese Herausforderung anzugehen, indem sie den Datenzugriff und die Analyse für Bürgerdatenanalysten und Wissenschaftler vereinfachen. Anstatt sich auf Abfragesprachen wie SQL- oder Python-Skripte zu verlassen, ermöglichen LC/NC-Datenplattformen den Benutzern, sich auf wichtige Geschäftsinformationen und Leistungsindikatoren zu konzentrieren, anstatt technische Fähigkeiten zu beherrschen.
Um eine LC/NC-Datenplattform aufzubauen, sollten Unternehmen einen Metrics Store als ihre wichtigste Datendienstebene nutzen. Durch die Definition, Berechnung und Speicherung von Geschäftsmetriken an einem zentralen Ort können Endbenutzer diese Metriken problemlos in ihren Tools wie Excel-Tabellen, BI-Dashboards und Webanwendungen verwenden. Dieser Ansatz stellt sicher, dass relevante Datenpunkte genau definiert, berechnet und allen im Unternehmen zugänglich gemacht werden.
Natürliche Sprachfunktionen, die von NLP bereitgestellt werden, können es Benutzern ermöglichen, Fragen in einfachem Englisch zu stellen, wodurch Datenplattformen benutzerfreundlicher und interaktiver werden. Durch die Kombination von NLP mit Kontextbewusstsein können diese Plattformen ein Gesprächserlebnis zwischen der „Maschine“ und den Benutzern ermöglichen, was eine verbesserte Reaktionsfähigkeit auf Folgefragen ermöglicht und ein insgesamt besseres Benutzerengagement fördert.
Die Integration von KI in Datenplattformen ebnet den Weg für eine schnellere und effizientere Daten- und Metadatenanalyse und verbessert die Benutzererfahrung. KI-Algorithmen können die Fragen vorhersagen, die Benutzer möglicherweise stellen, und die Antworten im Voraus vorbereiten, wodurch die Dateninteraktion nahtlos und zufriedenstellend wird. Darüber hinaus tragen KI-gesteuerte Datenoptimierungsprozesse dazu bei, Verschwendung zu vermeiden und Kosten zu senken.
Wenn neue Technologien wie Metric Stores, NLP und KI zusammenkommen, ebnen sie den Weg für eine Low-Code-/ no-code Plattform, die die Datenverarbeitung modernisiert und revolutioniert. AppMaster.io ist eine no-code Plattform, die diese Prinzipien beinhaltet und eine effiziente Entwicklung von Backend-, Web- und Mobilanwendungen ohne Code ermöglicht. AppMaster.io vereinfacht die Anwendungsentwicklung, macht sie für Unternehmen zugänglicher und stellt sicher, dass wichtige Erkenntnisse einem breiteren Publikum zur Verfügung stehen, wodurch ihre Entscheidungsprozesse gestärkt werden.
