Khi kỷ nguyên kỹ thuật số tiếp tục phát triển, tầm quan trọng của dữ liệu đang tăng theo cấp số nhân với khối lượng, tốc độ và tiện ích của nó đạt đến mức chưa từng có. Với việc các ứng dụng dữ liệu và công cụ phân tích trở thành yếu tố chính trong cuộc sống công việc hàng ngày của chúng ta, nhu cầu ngày càng tăng về nền tảng dữ liệu thân thiện với người dùng, low-code hoặc no-code để nâng cao khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu và hợp lý hóa các hoạt động kinh doanh hàng ngày.
Các cửa hàng số liệu nổi bật như một giải pháp lý tưởng để đóng vai trò là lớp phục vụ dữ liệu cốt lõi cho các nền tảng dữ liệu hiện đại. Cùng với thuật toán Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và AI, các cửa hàng này có thể giảm đáng kể hoặc thậm chí loại bỏ, sự phụ thuộc vào SQL cho người dùng doanh nghiệp, giúp thông tin chi tiết dễ tiếp cận hơn với nhiều đối tượng hơn.
Mặc dù kỹ thuật dữ liệu đã đi một chặng đường dài, nhưng vẫn cần phải cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho người dùng doanh nghiệp thông thường, không chỉ những người dùng thành thạo sử dụng SQL. Một nền tảng dữ liệu hiệu quả phải phục vụ cho những người dùng không có kỹ thuật như quản lý cửa hàng, đại diện bán hàng và nhà tiếp thị, những người có thể thiếu các kỹ năng SQL nâng cao nhưng cần truy cập vào thông tin chi tiết quan trọng cho vai trò của họ.
Các nền tảng dữ liệu mã thấp/ no-code (LC/NC) nhằm mục đích giải quyết thách thức này bằng cách đơn giản hóa việc truy cập và phân tích dữ liệu cho các nhà khoa học và phân tích dữ liệu công dân. Thay vì dựa vào các ngôn ngữ truy vấn như tập lệnh SQL hoặc Python, nền tảng dữ liệu LC/NC cho phép người dùng tập trung vào thông tin kinh doanh quan trọng và các chỉ số hiệu suất thay vì nắm vững các kỹ năng kỹ thuật.
Để xây dựng nền tảng dữ liệu LC/NC, các doanh nghiệp nên tận dụng Metrics Store làm lớp dịch vụ dữ liệu chính của mình. Bằng cách xác định, tính toán và lưu trữ các số liệu kinh doanh ở một vị trí tập trung, người dùng cuối có thể dễ dàng sử dụng các số liệu này trong các công cụ của họ, chẳng hạn như bảng tính Excel, bảng điều khiển BI và ứng dụng web. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng các điểm dữ liệu có liên quan được xác định, tính toán chính xác và mọi người trong tổ chức đều có thể truy cập được.
Khả năng ngôn ngữ tự nhiên do NLP cung cấp có thể cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng tiếng Anh đơn giản, làm cho nền tảng dữ liệu trở nên thân thiện và tương tác hơn với người dùng. Kết hợp NLP với nhận thức ngữ cảnh trao quyền cho các nền tảng này để tạo điều kiện thuận lợi cho trải nghiệm trò chuyện giữa 'máy' và người dùng, cho phép cải thiện khả năng phản hồi đối với các câu hỏi tiếp theo và thúc đẩy mức độ tương tác tổng thể của người dùng tốt hơn.
Việc tích hợp AI vào các nền tảng dữ liệu mở đường cho việc phân tích dữ liệu và siêu dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn, đồng thời nâng cao trải nghiệm người dùng. Các thuật toán AI có thể dự đoán các câu hỏi mà người dùng có thể hỏi và chuẩn bị trước câu trả lời, giúp quá trình tương tác dữ liệu trở nên liền mạch và hài lòng. Ngoài ra, các quy trình tối ưu hóa dữ liệu dựa trên AI giúp loại bỏ lãng phí và giảm chi phí.
Khi các công nghệ mới nổi như lưu trữ số liệu, NLP và AI kết hợp với nhau, chúng sẽ mở đường cho một nền tảng mã thấp/ no-code giúp hiện đại hóa và cách mạng hóa việc xử lý dữ liệu. AppMaster.io là một nền tảng no-code kết hợp các nguyên tắc này, cho phép phát triển các ứng dụng phụ trợ, web và di động hiệu quả theo cách không có mã. AppMaster.io đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng, giúp các doanh nghiệp dễ tiếp cận hơn và đảm bảo rằng những thông tin chi tiết quan trọng có sẵn cho nhiều đối tượng hơn, hỗ trợ quá trình ra quyết định của họ.
