W miarę rozwoju ery cyfrowej znaczenie danych rośnie wykładniczo, a ich objętość, szybkość i użyteczność osiągają niespotykany dotąd poziom. Ponieważ aplikacje do obsługi danych i narzędzia analityczne stają się podstawowymi elementami naszej codziennej pracy, rośnie zapotrzebowanie na przyjazną dla użytkownika platformę danych low-code lub no-code która usprawni podejmowanie decyzji w oparciu o dane i uprości codzienne operacje biznesowe.
Magazyny metryk wyróżniają się jako idealne rozwiązanie służące jako podstawowa warstwa obsługi danych dla współczesnych platform danych. W połączeniu z algorytmami przetwarzania języka naturalnego (NLP) i sztucznej inteligencji sklepy te mogą znacznie zmniejszyć, a nawet wyeliminować zależność użytkowników biznesowych od SQL, dzięki czemu spostrzeżenia będą bardziej dostępne dla szerszego grona odbiorców.
Chociaż inżynieria danych przeszła długą drogę, nadal istnieje potrzeba udostępniania cennych spostrzeżeń zwykłym użytkownikom biznesowym, a nie tylko zaawansowanym użytkownikom biegłym w korzystaniu z języka SQL. Skuteczna platforma danych musi zaspokajać potrzeby użytkowników nietechnicznych, takich jak kierownicy sklepów, przedstawiciele handlowi i marketerzy, którzy mogą nie mieć zaawansowanych umiejętności SQL, ale potrzebują dostępu do krytycznych spostrzeżeń dla swoich ról.
Platformy danych typu low-code/ no-code (LC/NC) mają na celu sprostanie temu wyzwaniu poprzez uproszczenie dostępu do danych i ich analizy dla analityków i naukowców zajmujących się danymi obywatelskimi. Zamiast polegać na językach zapytań, takich jak skrypty SQL lub Python, platformy danych LC/NC pozwalają użytkownikom skupić się na kluczowych informacjach biznesowych i wskaźnikach wydajności, a nie na doskonaleniu umiejętności technicznych.
Aby zbudować platformę danych LC/NC, firmy powinny wykorzystać Metrics Store jako główną warstwę usług danych. Definiując, obliczając i przechowując metryki biznesowe w scentralizowanej lokalizacji, użytkownicy końcowi mogą z łatwością wykorzystywać te metryki w swoich narzędziach, takich jak arkusze kalkulacyjne Excel, pulpity nawigacyjne BI i aplikacje internetowe. Takie podejście gwarantuje, że odpowiednie punkty danych są dokładnie definiowane, obliczane i udostępniane wszystkim w organizacji.
Możliwości języka naturalnego zapewniane przez NLP mogą umożliwić użytkownikom zadawanie pytań prostym językiem angielskim, czyniąc platformy danych bardziej przyjaznymi dla użytkownika i interaktywnymi. Połączenie NLP ze świadomością kontekstu umożliwia tym platformom ułatwienie konwersacji między „maszyną” a użytkownikami, umożliwiając lepszą reakcję na pytania uzupełniające i promując lepsze ogólne zaangażowanie użytkowników.
Integracja sztucznej inteligencji z platformami danych toruje drogę do szybszej i wydajniejszej analizy danych i metadanych oraz poprawia doświadczenia użytkowników. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą przewidywać pytania, które użytkownicy mogą zadać, i przygotowywać odpowiedzi z wyprzedzeniem, dzięki czemu interakcja z danymi jest płynna i satysfakcjonująca. Ponadto procesy optymalizacji danych oparte na sztucznej inteligencji pomagają wyeliminować marnotrawstwo i obniżyć koszty.
Gdy pojawiające się technologie, takie jak magazyny danych, NLP i sztuczna inteligencja, łączą się, torują drogę dla platformy o niskim poziomie kodowania/ no-code, która unowocześnia i rewolucjonizuje obsługę danych. AppMaster.io to platforma no-code, która zawiera te zasady, umożliwiając wydajne tworzenie aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych bez użycia kodu. AppMaster.io upraszcza tworzenie aplikacji, czyniąc je bardziej dostępnymi dla firm i zapewniając dostęp do istotnych spostrzeżeń szerszemu gronu odbiorców, wzmacniając ich procesy decyzyjne.
