Kodsuz Data Science nədir?
Kodsuz data science, proqramlaşdırma qabiliyyəti olmayan mütəxəssislərə hər hansı bir proqramlaşdırma dilini istifadə etmədən, istifadəçi interfeys üzərindən proqnozlaşdırıcı data təhlilini aparmağa imkan yaradır. Bu yanaşmanın əsas məqsədi maşın öyrənmə modelinin öyrətmə prosesini və EDA prosesini tezləşdirməsində, İT mütəxəssislərdən aslılığın azaldılmasındadır. Kodsuz Data Science platformaları visual bir interfeys istifadə edir. Drag-and-drop funksiyasından və öncədən qurulmuş funksional komponentlərdən ibarətdir.
Bu gün toplanmış datadan yararlanmaq bazar rəqabətində qalib gəlməyin əsas yoludur. Kodsuz data science platformaları bizneslərə data əsaslı qərar vermək imkanı yaradır. Data-driven strategiyası bazarda formalaşan trendləri və riskli sahələri böyük datasetlərin təhlili üzərində öncədən aşkarlamağı mümkün edir. Bu yanaşma həmçinin bazar tendensiyalarını, istehlakçı davranışlarını və rəqiblərin hərəkətlərini davamlı olaraq izləməklə müəssisələrə bazar dəyişikliklərini qabaqcadan görməyə və onlara uyğunlaşmağa imkan verir.
Agile mühitində məlumat analitikası iterativdir. Yeni məlumatlar və rəylər əsasında davamlı olaraq dəqiqləşdirilir, anlayışların aktual və işlək qalmasını təmin edir. Bu mühitdə data science layihəsi mürəkkəb problemləri həll etmək üçün birlikdə işləyən data scientistlər, biznes analitiklər və domen ekspertlər kross-funksional komanda üzərində inkişaf edir. Kodsuz platformalar inklüzivlik, vaxt və resursların optimallaşdırılması, sürətli prototipləşdirmə və eksperimentlərin asanlaşdırması, innovasiya və davamlı təkmilləşdirməni dəstəkləmək kimi üstünlüklər təklif edir.
Qeyd etmək lazımdır ki, kodsuz platformalarda çox vaxt ənənəvi kodlaşdırma alətlərinin çevikliyi olmur, bu da qabaqcıl layihələr üçün çatışmazlıq sayıla bilər. Bundan əlavə, onların əsas prosesləri arxa fonda icra edərək, məlumat təhlillərində nəzarətin və şəffaflığın olmamasına gətirib çıxarması mümkündür. Bu müsbət və mənfi cəhətləri balanslaşdırmaq, kodsuz data science-i biznes strategiyalarına effektiv şəkildə inteqrasiya etmək üçün vacibdir.
Kodsuz data science platformasının hədəf istifadəçiləri müxtəlifdir. Bunlara biznes mütəxəssisləri, maliyyə, səhiyyə və təhsil kimi sahələrdən ekspertlər, həmçinin sahibkarlar və kiçik biznes sahibləri daxildir. Bundan əlavə, platforma startap təsisçilərinə və ilkin mərhələdəki komandalara proqramlaşdırma bacarıqları tələb etmədən məlumat analitikasını əlçatan edir.
Kodsuz data science-in müsbət tərəfləri:
1. Əlçatanlıq: Qeyri-texniki sahələrin əməkdaşları bu platformalardan istifadə edərək proqnozlaşdırıcı data təhlilini apara bilərlər.
2. Sadəlik: Qeyri-mürəkkəb interfeys və funksionallıq modelin inkişaf prosesini tezləşdirir.
3. Maddi qənaət: Platformaların istifadə xərcləri data komandanın büdcəsindən qat-qat kiçik olur.
4. Agile mühitinə uyğunluq: Platformaların funksionallığı sürətli olaraq iterativ şəkildə dəyişiklərin və yeniliklərin tətbiqinə imkan verir.
Kodsuz data science-in mənfi tərəfləri:
1. Məhdud çeviklik: Kodsuz platformalar tərəfindən təklif olunan fərdiləşdirmə imkanları adətən məhduddur. Deməli bu, spesifik xüsusiyyətlərə və ya funksiyalara ehtiyacı olanlar üçün əla seçim deyil.
2. Məhdud inteqrasiya: Kodsuz tətbiqləri köhnə sistemlərlə və ya xarici API-lərlə inteqrasiya etmək çətin ola bilər.
3. Məhdud genişlənmə: Kodsuz platformalar həmişə mürəkkəb və ya istehsal səviyyəli tətbiqləri idarə edə bilmir. Bu, vaxtı gələndə tətbiqin istifadəsinin genişlənməsini çətinləşdirəcək.
ABB-nin Kodsuz Data Science sahəsində təcrübəsi
ABB Bank data-driven şirkəti olaraq data texnalogiyalarının bankdaxilində çoxsaylı mütəxəssislərə açıq olmasına diqqət ayırır. Kodsuz data science-in biznes qərar etmə prosesinə müsbət təsirinə inanır. Bu səbəbdən data sahəsini demokratiləşdirməyə və əlçatan etməyə çalışır. Bununla bağlı, AI Factory platforması çərçivəsində AI Robot adlı kodsuz data science tətbiqi yaradılmışdır. Bu tətbiq vasitəsilə bankın texniki bacarığı olmayan mütəxəssisləri sadə drag-and-drop və klikləmə proseslərindən istifadə edərək hərtərəfli ümumi statistika və təsviri hesabatlar, xüsusi proqnozlaşdırıcı modellər yarada və bu modelləri avtomatik şəkildə istifadə səviyyəsinə çıxara bilərlər.
Nəticə
Kodsuz data science məlumat analitikasını daha geniş auditoriya üçün əlçatan etməkdə əhəmiyyətli bir irəliləyiş təmsil edir. Daha çox şəxsin məlumat əsaslı qərar qəbul etməyə cəlb edilməsi ilə müəssisələr məlumatlarının tam potensialından yararlana bilərlər. Lakin kodsuz platformaların üstünlüklərini onların məhdudiyyətləri ilə balanslaşdırmaq vacibdir. Çevik, data-driven biznes mühitində, kodsuz alətlər və ənənəvi metodların birləşməsi innovasiya və böyümə üçün güclü bir təkan yaradır.
İstinadlar
https://plotly.com/blog/low-code-vs-no-code-data-app-development/
