Mentre l'era digitale continua a evolversi, il significato dei dati sta aumentando in modo esponenziale con il suo volume, velocità e utilità che raggiungono livelli senza precedenti. Con le applicazioni dati e gli strumenti analitici che diventano punti fermi nella nostra vita lavorativa quotidiana, c'è una crescente necessità di una piattaforma dati user-friendly, low-code o no-code per migliorare il processo decisionale basato sui dati e semplificare le operazioni aziendali quotidiane.
I negozi di metriche si distinguono come soluzione ideale per fungere da livello di manutenzione dei dati di base per le moderne piattaforme di dati. Insieme all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e agli algoritmi di intelligenza artificiale, questi negozi possono ridurre in modo significativo, o addirittura eliminare, la dipendenza da SQL per gli utenti aziendali, rendendo le informazioni più accessibili a un pubblico più ampio.
Anche se l'ingegneria dei dati ha fatto molta strada, c'è ancora la necessità di rendere disponibili informazioni preziose agli utenti aziendali regolari, non solo agli utenti esperti nell'uso di SQL. Una piattaforma dati efficace deve soddisfare gli utenti non tecnici come i gestori di negozio, i rappresentanti di vendita e gli esperti di marketing che potrebbero non disporre di competenze SQL avanzate ma hanno bisogno di accedere a approfondimenti critici per i loro ruoli.
Le piattaforme di dati low-code/ no-code (LC/NC) mirano ad affrontare questa sfida semplificando l'accesso e l'analisi dei dati per gli analisti e gli scienziati dei dati dei cittadini. Invece di affidarsi a linguaggi di query come script SQL o Python, le piattaforme di dati LC/NC consentono agli utenti di concentrarsi su informazioni aziendali cruciali e indicatori di performance anziché acquisire competenze tecniche.
Per creare una piattaforma dati LC/NC, le aziende dovrebbero sfruttare un Metrics Store come principale livello di servizio dati. Definendo, calcolando e archiviando le metriche aziendali in una posizione centralizzata, gli utenti finali possono utilizzare facilmente queste metriche all'interno dei loro strumenti, come fogli di calcolo Excel, dashboard BI e applicazioni Web. Questo approccio garantisce che i punti dati rilevanti siano accuratamente definiti, calcolati e resi accessibili a tutti all'interno dell'organizzazione.
Le capacità di linguaggio naturale fornite dalla PNL possono consentire agli utenti di porre domande in un inglese semplice, rendendo le piattaforme di dati più intuitive e interattive. La combinazione della PNL con la consapevolezza del contesto consente a queste piattaforme di facilitare un'esperienza di conversazione tra la "macchina" e gli utenti, consentendo una migliore reattività alle domande di follow-up e promuovendo un migliore coinvolgimento generale degli utenti.
L'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle piattaforme di dati apre la strada a un'analisi di dati e metadati più rapida ed efficiente e migliora le esperienze degli utenti. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono prevedere le domande che gli utenti possono porre e preparare le risposte in anticipo, rendendo l'interazione dei dati fluida e gratificante. Inoltre, i processi di ottimizzazione dei dati basati sull'intelligenza artificiale aiutano a eliminare gli sprechi e a ridurre i costi.
Quando le tecnologie emergenti come Metric Store, NLP e AI si uniscono, aprono la strada a una piattaforma low-code/ no-code che modernizza e rivoluziona la gestione dei dati. AppMaster.io è una piattaforma no-code che incorpora questi principi, consentendo uno sviluppo efficiente di back-end, web e applicazioni mobili senza codice. AppMaster.io semplifica lo sviluppo delle applicazioni, rendendolo più accessibile alle aziende e garantendo che le informazioni vitali siano disponibili a un pubblico più ampio, potenziando i loro processi decisionali.
