Naarmate het digitale tijdperk zich blijft ontwikkelen, neemt het belang van gegevens exponentieel toe, waarbij het volume, de snelheid en het nut ongekende niveaus bereiken. Nu data-applicaties en analytische tools steeds belangrijker worden in ons dagelijkse werk, is er een groeiende behoefte aan een gebruiksvriendelijk, low-code of no-code dataplatform voor het verbeteren van datagestuurde besluitvorming en het stroomlijnen van de dagelijkse bedrijfsvoering.
Metrics-winkels onderscheiden zich als een ideale oplossing om te dienen als de belangrijkste dataservicelaag voor moderne dataplatforms. In combinatie met Natural Language Processing (NLP) en AI-algoritmen kunnen deze winkels de afhankelijkheid van SQL voor zakelijke gebruikers aanzienlijk verminderen of zelfs elimineren, waardoor inzichten toegankelijker worden voor een breder publiek.
Hoewel data-engineering een lange weg heeft afgelegd, is er nog steeds behoefte om waardevolle inzichten beschikbaar te maken voor gewone zakelijke gebruikers, niet alleen voor ervaren gebruikers die bedreven zijn in het gebruik van SQL. Een effectief dataplatform moet tegemoetkomen aan de niet-technische gebruikers zoals winkelmanagers, verkopers en marketeers die misschien geen geavanceerde SQL-vaardigheden hebben, maar toegang moeten hebben tot essentiële inzichten voor hun rol.
Low-code/ no-code (LC/NC) dataplatforms proberen deze uitdaging aan te gaan door datatoegang en -analyse te vereenvoudigen voor data-analisten en wetenschappers van burgers. In plaats van te vertrouwen op querytalen zoals SQL of Python-scripts, stellen LC/NC-dataplatforms gebruikers in staat zich te concentreren op cruciale bedrijfsinformatie en prestatie-indicatoren in plaats van technische vaardigheden te beheersen.
Om een LC/NC-dataplatform te bouwen, moeten bedrijven gebruikmaken van een Metrics Store als hun belangrijkste dataservicelaag. Door bedrijfsstatistieken op een gecentraliseerde locatie te definiëren, te berekenen en op te slaan, kunnen eindgebruikers deze statistieken eenvoudig gebruiken in hun tools, zoals Excel-spreadsheets, BI-dashboards en webapplicaties. Deze aanpak zorgt ervoor dat relevante datapunten nauwkeurig worden gedefinieerd, berekend en toegankelijk worden gemaakt voor iedereen in de hele organisatie.
Natuurlijke taalmogelijkheden die door NLP worden geboden, kunnen gebruikers in staat stellen vragen te stellen in gewoon Engels, waardoor dataplatforms gebruiksvriendelijker en interactiever worden. Door NLP te combineren met contextbewustzijn, kunnen deze platforms een conversatie-ervaring tussen de 'machine' en de gebruikers mogelijk maken, waardoor ze beter kunnen reageren op vervolgvragen en een betere algehele gebruikersbetrokkenheid bevorderen.
De integratie van AI in dataplatforms maakt de weg vrij voor snellere en efficiëntere data- en metadata-analyse en verbetert de gebruikerservaring. AI-algoritmen kunnen de vragen die gebruikers kunnen stellen voorspellen en de antwoorden van tevoren voorbereiden, waardoor gegevensinteractie naadloos en bevredigend wordt. Bovendien helpen AI-gestuurde data-optimalisatieprocessen verspilling tegen te gaan en kosten te verlagen.
Wanneer opkomende technologieën zoals metrische winkels, NLP en AI samenkomen, maken ze de weg vrij voor een low-code/ no-code platform dat de gegevensverwerking moderniseert en radicaal verandert. AppMaster.io is een no-code platform dat deze principes bevat, waardoor een efficiënte backend-, web- en mobiele applicatie-ontwikkeling op een codevrije manier mogelijk wordt. AppMaster.io vereenvoudigt applicatie-ontwikkeling, maakt het toegankelijker voor bedrijven en zorgt ervoor dat essentiële inzichten beschikbaar zijn voor een breder publiek, waardoor hun besluitvormingsprocessen worden ondersteund.
