A medida que la era digital continúa evolucionando, la importancia de los datos aumenta exponencialmente con su volumen, velocidad y utilidad alcanzando niveles sin precedentes. Con las aplicaciones de datos y las herramientas analíticas convirtiéndose en elementos básicos en nuestra vida laboral cotidiana, existe una necesidad creciente de una plataforma de datos fácil de usar, low-code o no-code para mejorar la toma de decisiones basada en datos y optimizar las operaciones comerciales diarias.
Los almacenes de métricas se destacan como una solución ideal para servir como la capa de servicio de datos central para las plataformas de datos de hoy en día. Junto con el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y los algoritmos de IA, estas tiendas pueden reducir significativamente, o incluso eliminar, la dependencia de SQL para los usuarios comerciales, haciendo que los conocimientos sean más accesibles para una audiencia más amplia.
Aunque la ingeniería de datos ha recorrido un largo camino, todavía existe la necesidad de poner a disposición de los usuarios comerciales habituales, no solo a los usuarios avanzados expertos en el uso de SQL, información valiosa. Una plataforma de datos eficaz debe atender a los usuarios no técnicos, como gerentes de tiendas, representantes de ventas y especialistas en marketing, que pueden carecer de conocimientos avanzados de SQL pero que necesitan acceso a información crítica para sus funciones.
Las plataformas de datos de código bajo/ no-code (LC/NC) tienen como objetivo abordar este desafío al simplificar el acceso y el análisis de datos para los analistas de datos y científicos de los ciudadanos. En lugar de depender de lenguajes de consulta como scripts SQL o Python, las plataformas de datos LC/NC permiten a los usuarios centrarse en información empresarial crucial e indicadores de rendimiento en lugar de dominar las habilidades técnicas.
Para construir una plataforma de datos LC/NC, las empresas deben aprovechar un almacén de métricas como su principal capa de servicio de datos. Al definir, calcular y almacenar métricas comerciales en una ubicación centralizada, los usuarios finales pueden utilizar fácilmente estas métricas dentro de sus herramientas, como hojas de cálculo de Excel, tableros de BI y aplicaciones web. Este enfoque garantiza que los puntos de datos relevantes se definan, calculen y pongan a disposición de todos en la organización con precisión.
Las capacidades de lenguaje natural proporcionadas por NLP pueden permitir a los usuarios hacer preguntas en un inglés sencillo, lo que hace que las plataformas de datos sean más fáciles de usar e interactivas. La combinación de NLP con la conciencia del contexto permite que estas plataformas faciliten una experiencia de conversación entre la 'máquina' y los usuarios, lo que permite una mejor capacidad de respuesta a las preguntas de seguimiento y promueve una mejor participación general del usuario.
La integración de la IA en las plataformas de datos allana el camino para un análisis de datos y metadatos más rápido y eficiente y mejora las experiencias de los usuarios. Los algoritmos de IA pueden predecir las preguntas que los usuarios pueden hacer y preparar las respuestas de antemano, lo que hace que la interacción de datos sea fluida y gratificante. Además, los procesos de optimización de datos impulsados por IA ayudan a eliminar el desperdicio y reducir los costos.
Cuando las tecnologías emergentes como los almacenes de métricas, NLP e IA se unen, allanan el camino para una plataforma de código bajo/ no-code que moderniza y revoluciona el manejo de datos. AppMaster.io es una plataforma no-code que incorpora estos principios, lo que permite el desarrollo eficiente de aplicaciones backend, web y móviles sin código. AppMaster.io simplifica el desarrollo de aplicaciones, haciéndolo más accesible para las empresas y asegurando que los conocimientos vitales estén disponibles para una audiencia más amplia, potenciando sus procesos de toma de decisiones.
