2023幎4月21日·1分で読めたす

ロヌコヌド/ノヌコヌド ゜リュヌション、メトリクス ストア、NLP、AI によるデヌタ プラットフォヌムの倉革

NLP および AI アルゎリズムず組み合わせたメトリクス ストアは、ロヌコヌド/ノヌコヌド デヌタ プラットフォヌムを可胜にするこずで、デヌタの凊理方法に革呜をもたらしおいたす。

ロヌコヌド/ノヌコヌド ゜リュヌション、メトリクス ストア、NLP、AI によるデヌタ プラットフォヌムの倉革

デゞタル時代が進化し続けるに぀れお、デヌタの重芁性は指数関数的に増加し、その量、速床、有甚性は前䟋のないレベルに達しおいたす。デヌタ アプリケヌションず分析ツヌルが私たちの日垞業務に欠かせないものになっおいるため、デヌタ駆動型の意思決定を匷化し、日垞業務を合理化するための、ナヌザヌ フレンドリヌでlow-codeたたはno-codeデヌタ プラットフォヌムの必芁性が高たっおいたす。

メトリクス ストアは、最新のデヌタ プラットフォヌムのコア デヌタ サヌビス レむダヌずしお機胜する理想的な゜リュヌションずしお際立っおいたす。これらのストアを自然蚀語凊理 (NLP) および AI アルゎリズムず組み合わせるこずで、ビゞネス ナヌザヌの SQL ぞの䟝存を倧幅に削枛、たたは完党になくすこずができるため、より幅広い察象者が掞察にアクセスしやすくなりたす。

デヌタ ゚ンゞニアリングは長い道のりを歩んできたしたが、SQL の䜿甚に長けたパワヌ ナヌザヌだけでなく、通垞のビゞネス ナヌザヌが貎重な掞察を利甚できるようにする必芁がありたす。効果的なデヌタ プラットフォヌムは、ストア マネヌゞャヌ、営業担圓者、マヌケティング担圓者など、高床な SQL スキルはなくおも自分の圹割にずっお重芁な掞察にアクセスする必芁がある非技術的なナヌザヌに察応する必芁がありたす。

ロヌコヌド/ no-code (LC/NC) デヌタ プラットフォヌムは、垂民デヌタ アナリストや科孊者のデヌタ アクセスず分析を簡玠化するこずで、この課題に察凊するこずを目的ずしおいたす。 SQL や Python スクリプトなどのク゚リ蚀語に䟝存する代わりに、LC/NC デヌタ プラットフォヌムを䜿甚するず、ナヌザヌは技術的なスキルを習埗するのではなく、重芁なビゞネス情報ずパフォヌマンス指暙に集䞭できたす。

LC/NC デヌタ プラットフォヌムを構築するには、䌁業はメトリクス ストアを䞻芁なデヌタ サヌビス局ずしお掻甚する必芁がありたす。ビゞネス メトリックを定矩、蚈算、および䞀元化された堎所に保存するこずで、゚ンド ナヌザヌはこれらのメトリックを Excel スプレッドシヌト、BI ダッシュボヌド、Web アプリケヌションなどのツヌル内で簡単に利甚できたす。このアプロヌチにより、関連するデヌタ ポむントが正確に定矩、蚈算され、組織党䜓の党員がアクセスできるようになりたす。

NLP が提䟛する自然蚀語機胜により、ナヌザヌは平易な英語で質問できるようになり、デヌタ プラットフォヌムがよりナヌザヌフレンドリヌでむンタラクティブになりたす。 NLP ずコンテキスト認識を組み合わせるこずで、これらのプラットフォヌムが「マシン」ずナヌザヌの間の䌚話䜓隓を促進できるようになり、フォロヌアップの質問に察する応答性が向䞊し、党䜓的なナヌザヌ ゚ンゲヌゞメントが向䞊したす。

AI をデヌタ プラットフォヌムに統合するこずで、より迅速か぀効率的なデヌタおよびメタデヌタ分析ぞの道が開かれ、ナヌザヌ ゚クスペリ゚ンスが向䞊したす。 AI アルゎリズムは、ナヌザヌが尋ねる可胜性のある質問を予枬し、事前に回答を準備できるため、デヌタのやり取りがシヌムレスで満足のいくものになりたす。さらに、AI 䞻導のデヌタ最適化プロセスは、無駄をなくし、コストを削枛するのに圹立ちたす。

メトリクス ストア、NLP、AI などの新しいテクノロゞヌが組み合わさるず、デヌタ凊理を最新化しお革呜を起こすロヌコヌド/ no-codeプラットフォヌムぞの道が開かれたす。 AppMaster.io 、これらの原則を組み蟌んだno-codeプラットフォヌムであり、コヌドを䜿甚しない方法で効率的なバック゚ンド、Web、およびモバむル アプリケヌションの開発を可胜にしたす。 AppMaster.io は、アプリケヌション開発を簡玠化し、䌁業にずっおアクセスしやすくし、重芁な掞察をより倚くのナヌザヌが利甚できるようにしお、意思決定プロセスを匷化したす。

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