Тест лучших инструментов без кода и сценариев их использования
За последние несколько лет мы стали свидетелями огромной эволюции технологической экосистемы, поскольку инструменты без кода быстро изменили методы производства программного обеспечения и управления им. Сегодня любой, у кого есть ноутбук, подключение к Интернету и мозг, может создать веб-сайт или приложение, используя инструменты без кода. Экосистема данных в значительной степени идет в ногу с этой эволюцией, и недавно появилось множество инструментов для обработки данных / машинного обучения без кода. Цель: снижение технических барьеров на каждом уровне современного стека данных, чтобы дать возможность как можно большему количеству людей использовать науку о данных. Инструменты обработки данных без кода вызывают большой интерес в сообществе данных. Причина в том, что эти инструменты являются пионерами движения в направлении демократизации данных, что является одним из пяти столпов следующей волны инноваций в современном стеке данных. Сегодня мы хотим глубоко погрузиться в экосистему без кода, понять возможности / ограничения этих инструментов и узнать о доступных решениях.
Что без кода?
Платформа без кода использует метод программирования, не требующий написания кода. Вместо этого пользователи работают с графическим интерфейсом пользователя (GUI), где они могут использовать шаблоны, логические последовательности и перетаскивание для достижения желаемого результата. Последними могут быть прием данных, преобразование, анализ, машинное обучение и т. Д. Платформа данных без кода в основном позволяет людям выполнять все виды манипуляций с данными без использования кода, что традиционно было невозможно. Эти решения предлагают сокращенный путь - задействуют мощь кода, но абстрагируют сложность, чтобы пользователи могли сосредоточиться на дизайне и логике.
Стратегии без кода сосредоточены на четырех ключевых областях:
- Предоставление возможности перетаскивания или других визуальных способов настройки процесса.
- Создание фильтров и запросов данных для мгновенной настройки процесса.
- Использование API для объединения данных из различных источников.
- Обращение к нетехническим пользователям, позволяющее им выполнять определенный процесс.
Платформа без кода отличается от платформы с низким кодом. Low-code просто означает сокращенное количество кода. С помощью небольшого кода вы можете создавать свои рабочие процессы / модели науки о данных, не написав ни единой строчки кода. Однако их также можно настроить, написав свой собственный код, что дает повышенную гибкость.
Давайте посмотрим, как без кода будет работать в сфере науки о данных / машинного обучения:
Машинному обучению сложно научиться: вам нужно подготовить данные, обучить модель, настроить параметры и т. Д. Модели машинного обучения традиционно строятся с использованием языков сценариев, таких как python, что добавляет сложности. Инструмент машинного обучения без кода / с низким кодом, такой как Google autoML, позволяет быстро создавать модели машинного обучения. Как? В основном за счет автоматизации некоторых этапов процедуры машинного обучения. Некоторые инструменты, такие как autoVIML, могут автоматически передавать ваши данные через различные модели машинного обучения, чтобы определить, какая из них лучше всего подходит для ваших данных. Автоматизация или использование опций перетаскивания для частей этой процедуры экономит командам, занимающимся данными, огромное количество времени.
Что поставлено на карту?
Платформы данных без кода играют ключевую роль в демократизации доступа к данным. Широкое распространение этих инструментов не произойдет в одночасье, но как только оно произойдет, это повлияет на пользователей, не являющихся техническими специалистами, в такой же степени, как на инженеров / разработчиков данных, при этом обеспечивая огромный прирост производительности для всех.
Для бизнес-пользователей
Платформа данных без кода устраняет технические барьеры, позволяя нетехническим пользователям манипулировать данными. Это ключевой момент, поскольку произошел сдвиг в том, как компании проводят аналитическую работу. Фактически, сегодня компании используют операционную аналитику - подход, заключающийся в том, чтобы сделать данные доступными для «оперативных» групп для оперативных сценариев использования (продажи, маркетинг и т. Д.).
Мы отличаем его от более классического подхода, заключающегося в использовании данных исключительно для создания информационных панелей и отчетов бизнес-аналитики, подхода, при котором с данными борются только специалисты по данным / аналитики данных. Вместо того, чтобы использовать данные для влияния на долгосрочную стратегию, операционная аналитика информирует стратегию для повседневных операций бизнеса. Проще говоря, он заставляет данные компании работать, чтобы каждый в вашей организации мог принимать более разумные решения.
На практике это означает, что команды по продажам, маркетингу и другим бизнес-подразделениям каждый день занимаются данными и аналитикой, проводя различные анализы, помогающие понять их краткосрочную стратегию. Эта тенденция будет только усиливаться, а это означает, что все больше людей, особенно нетехнических профилей, будут использовать данные как часть своей повседневной жизни. Простые в использовании платформы данных / машинного обучения позволяют пользователям, не имеющим навыков программирования, оптимизировать повседневные операции и более эффективно решать бизнес-задачи. Кривая обучения для этих платформ намного более плавная, что означает, что пользователь может быстро проводить анализ, приносящий пользу, вместо того, чтобы тратить месяцы на освоение сложного программного обеспечения.
Что еще более важно, отсутствие кода дает возможность нетехническим специалистам анализировать и маршрутизировать данные между различными облачными сервисами самостоятельно, без необходимости брать билет и ждать, пока инженеры и специалисты по обработке данных сделают работу за них (что может займет дни или недели).
Для инженеров и специалистов по обработке данных
Во-первых, отсутствие кода не означает отсутствие программистов, и инженеры по обработке данных / ученые не исчезнут в ближайшее время. Давайте не будем забывать, что инструмент без кода создается из кода, и эти платформы существуют, потому что есть блестящие разработчики, которые всегда работают над поиском лучших решений.
Решения для обработки данных без кода расширяют все возможности нового современного стека данных, особенно технических мастеров. Фактически, эти платформы автоматизируют то, что можно автоматизировать в процессах обработки данных. Инженеры по обработке данных, специалисты по обработке данных и другие высококвалифицированные специалисты могут перестать выполнять повторяющиеся задачи, которые можно автоматизировать, и вместо этого могут сосредоточиться на решении более крупных, более интересных проблем, таких как предвзятость при проектировании системы.
Инструмент данных без кода не должен использоваться только не кодировщиками. Фактически, люди, которые полностью владеют Python, также могут получить, используя подход к анализу данных без кода. Использование подхода без кода позволяет обрабатывать данные намного быстрее, чем при более традиционном подходе с тяжелым кодом. Кодеры также лучше понимают логику того, как работает отсутствие кода, чем человек, вообще не разбирающийся в программировании.
Для бизнеса
Принятие инструментов без кода означает, что организациям не нужно полагаться на команду инженеров и специалистов по техническим данным для использования своих данных. Технические таланты редки и дороги. Малые и средние компании, представляющие 99% рынка США, обычно не могут позволить себе нанимать группы по работе с большими данными. Платформы без кода представляют собой новый способ развертывания специализированных решений для обработки данных, которые в противном случае были бы недоступны для большинства организаций. Небольшие компании могут начать использовать машинное обучение и аналитику данных без значительных вложений.
Обратная сторона инструментов без кода
С другой стороны, инструменты без кода также имеют ряд ограничений, которые вам следует принять во внимание, прежде чем вы решите создать стек данных без кода.
Жесткие шаблоны
По дизайну инструменты без кода предлагают менее изысканные варианты, чем те, что доступны с кодированием. И это совершенно нормально, так же как с помощью слов и письма можно выразить больше вещей, чем с помощью жестов. Конечно, жесты рук кажутся весьма удобными, но это не значит, что вы должны использовать их только как единственное средство общения. Никакие инструменты кода не предоставляют различные шаблоны, которые можно настроить в соответствии с набором сценариев использования. Однако, как только вы столкнетесь с неизбежным пограничным вариантом использования или вам потребуется ввести уровень настройки, инструменты без кода больше не помогут. Это ограничение отсутствия кода особенно тяжело в области обработки данных, поскольку существует бесконечное количество различных вариантов использования на каждом уровне стека данных.
Например, вы быстро застрянете, если решите полагаться исключительно на платформы без кода для анализа данных и машинного обучения. При разработке модели машинного обучения вы хотите, чтобы ваша модель была как можно более точной. Благодаря визуальному интерфейсу и функциям перетаскивания вы быстро столкнетесь с границами этих платформ. Причина в том, что эти платформы основаны на моделях. Разработчики, которые разработали инструмент для науки о данных / машинного обучения, обычно решают предложить простые модели, которые легко понять и использовать, с целью сделать машинное обучение и науку о данных доступными для бизнес-пользователей. Проблема в том, что простой модели не хватает гибкости, потому что она может развиваться только в рамках модели. Теперь дизайнеры платформ могут выбирать более сложные модели, обеспечивающие большую гибкость. Но кривая обучения для освоения этих инструментов, очевидно, будет намного круче, чем с более простыми решениями. Это противоречит цели платформ без кода, которая состоит в том, чтобы сделать науку о данных и машинное обучение доступными для нетехнических пользователей. Таким образом, существует ключевой компромисс между простотой использования и точной настройкой моделей машинного обучения. Вот почему вы должны знать, для кого вы покупаете программное обеспечение: для специалистов по обработке данных и инженеров по машинному обучению или для бизнес-пользователей? Конечный конечный пользователь будет влиять на то, какое программное обеспечение вы выберете.
Зависимость от платформы
Проблема с инструментами без кода заключается в том, что когда вы столкнетесь с проблемой привязки к поставщику. Представьте, что вы решили использовать инструмент без кода для организации рабочих процессов отчетности. Проблема в том, что, построив рабочие процессы вокруг этого инструмента, вы полностью зависите от него. Если цена вырастет, вам придется платить или перестраивать всю систему самостоятельно. В обоих случаях это не идеальное положение.
Какие инструменты без кода для вашей организации?
Ниже вы найдете набор инструментов без кода, который, надеюсь, поможет вам выбрать инструмент, адаптированный к потребностям вашей компании.
Для получения полного теста инструментов без кода и дополнительных критериев классификации щелкните здесь.
Более современный тест стека данных?
Дополнительные тесты и анализ в современном стеке данных можно найти здесь. Мы пишем обо всех процессах, задействованных при использовании активов данных: от современного стека данных до состава групп данных и управления данными. В нашем блоге рассматриваются технические и менее технические аспекты создания ощутимой ценности из данных. Если вы лидер в области данных и хотели бы обсудить эти темы более подробно, присоединяйтесь к сообществу, которое мы для этого создали!
В Castor мы создаем инструмент документации данных для генерации Notion, Figma, Slack. Или с точки зрения данных для поклонников Fivetran, Looker, Snowflake, DBT. Мы сделали наш каталог простым в использовании, приятным и дружелюбным.
Хотите проверить его? Свяжитесь с нами, и мы покажем вам демо.
Первоначально опубликовано на https://www.castordoc.com.
