無程式碼人工智慧平臺：成功的基石（Noogata）

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隨著公司尋求加速數字化轉型，人工智慧和機器學習自然而然地在其技術優先事項中排名靠前。 AI 和 ML 為處理“大資料”提供了重要工具。因此，隨著組織繼續收集更多種類的資料，以更高的速度生成並以更大的容量儲存，他們自然會轉向人工智慧來擴充套件對這些資訊的分析。

然而，一個主要障礙阻礙了大多陣列織部署人工智慧：開發模型和解決方案所需的技能很難獲得。這使得專有開發不僅成本高昂，而且耗時。即使對於那些能夠負擔得起內部開發人員團隊的人來說，要確保業務主管（他們瞭解他們希望從分析中獲得什麼）和資料科學家（他們知道如何開發和操作 AI 模型）保持一致也不是一件容易的事。溝通不暢增加了進一步的拖延和複雜性。

無程式碼 AI 平臺簡介

無程式碼人工智慧平臺已成為彌合這一差距的自然解決方案。成功的無程式碼 AI 平臺使業務使用者能夠直接利用 AI 和 ML 演算法，就像他們使用電子表格或其他商業智慧工具一樣容易。但為了服務廣泛的潛在使用者，此類平臺不僅需要使用者友好，還需要足夠靈活以適應各種使用者場景。

為了確保這種靈活性，重要的是無程式碼 AI 平臺採用模組化方法。這意味著提供為特定目的而設計的離散功能，但可以組合並安排到更廣泛的工作流程中，並進行編排以按預定時間間隔自動執行。

功能還需要圍繞特定的業務領域——例如電子商務、銷售運營或潛在客戶評分。為業務使用者提供通用 AI 工具不太可能產生成功的結果。他們真正需要的是能夠編排自己的工作流程（收集資料、豐富資料、建模並整合分析的輸出），但要使用已被證明有效的專用工具。

資料收集

谷歌研究總監彼得·諾維格（Peter Norvig）曾經說過一句名言：“我們沒有更好的演算法，我們只有更多的資料”，這句話指出了人工智慧/機器學習模型蓬勃發展依賴於訪問資料。因此，無程式碼 AI 平臺必須簡化從一系列關鍵來源收集資料的過程。

從企業的角度來看，主要資料來源包括：

• 企業資料倉庫/湖：現代資料組織將核心企業資料收集到中央資料倉庫（或 資料湖）中，例如 Google BigQuery、Amazon RedShift 或 Snowflake。無程式碼 AI 平臺需要輕鬆連線並從這些資料倉庫中提取資料以用於下游建模。
• 運營系統：並非所有企業資料在資料倉庫中都是現成的，因此專門為企業應用程式（如 CRM 或庫存管理系統）構建的聯結器也很有價值，有助於自動化資料提取以供下游使用。
• 電子表格：鑑於分析師經常使用 Excel 或 Google 表格等應用程式作為其工作流程的關鍵部分，因此輕鬆地從電子表格中提取資料很有用。

豐富資料

在構建可擴充套件的 AI 企業分析時，自動化起著關鍵作用。通過新增從公共來源收集的補充資料，演算法過程在豐富資料集方面非常有用。然後，這提供了更豐富的資料集，可以使用 AI/ML 模型在下游進行分析。

然而，能夠自動豐富資料集本身就是一項複雜的資料管理挑戰。需要研究以確定每個用例的最佳資料來源。然後需要將這些資料來源協調為一個通用模式，並且需要將新豐富的資料轉換為適合人類和演算法使用的格式。

豐富資料的示例包括：

• 使用產品資訊（包括描述和定價資訊）和其他元資料豐富產品 ID
• 使用附近的景點、當地天氣資訊或人口統計資料豐富地址
• 用公司收益和公告豐富公司名稱

建模/分析

這就是人工智慧真正發揮作用的地方。建模可以涉及使用 AI/ML 來訓練預測或無監督模型，使用預訓練的通用模型或統計模型和啟發式方法來預測可能的結果。重要的是，模型是為特定的業務用例設計的（與通常通過通用 AutoML 平臺提供的用例相反），因此在規定的輸入上工作以使用定義明確的模式生成所需的輸出。

• 使用歷史銷售業績資料訓練預測銷售模型
• 將搜尋資料聚類成有意義的購買意圖
• 從產品評論中提取主題和情感
• 檢測網站轉化資料中的異常值
• 估算關鍵字或搜尋片語的搜尋量

整合 AI 輸出

在收集、豐富和建模資料後，該分析的輸出通常需要重新注入組織的工作流程。這可以像在電子表格中提供結果、自動更新資料倉庫中的表或填充商業智慧儀表板一樣簡單。支援各種不同輸出的需求意味著無程式碼 AI 平臺以各種格式釋出資料非常重要。

自動化工作流程

一旦資料工作流的所有關鍵元件都連結在一起，就可以安排它們自動執行。可以定期觸發這些工作流以支援正在進行的分析，例如：財務團隊在表格儀表板中使用的收入預測的每日重新整理，通過使用預先訓練的機器學習模型對 CRM 系統中的“熱門潛在客戶”進行評分來標記它們，或定期優化產品描述和元資料，以提高在電子商務平臺上的搜尋排名。

或者，它們可以執行以支援一次性事件，例如：為新產品釋出分析消費者情緒和有競爭力的資料，或識別用於臨時業務審查的核心銷售驅動因素。

把這一切放在一起

這些能力（收集資料、豐富資料、分析資料並將分析的輸出整合到工作流程中的能力）共同構成了成功的無程式碼 AI 平臺的基石。目標不應該是自動化業務分析師的角色，而是增強他們處理大量資料的能力，並更快地獲得新穎而準確的見解。

原文連結：The No Code AI Platform: Building Blocks for Success