无代码 AI 平台简介
无代码人工智能平台已成为弥合这一差距的自然解决方案。成功的无代码 AI 平台使业务用户能够直接利用 AI 和 ML 算法，就像他们使用电子表格或其他商业智能工具一样容易。但为了服务广泛的潜在用户，此类平台不仅需要用户友好，还需要足够灵活以适应各种用户场景。
为了确保这种灵活性，重要的是无代码 AI 平台采用模块化方法。这意味着提供为特定目的而设计的离散功能，但可以组合并安排到更广泛的工作流程中，并进行编排以按预定时间间隔自动运行。
功能还需要围绕特定的业务领域——例如电子商务、销售运营或潜在客户评分。为业务用户提供通用 AI 工具不太可能产生成功的结果。他们真正需要的是能够编排自己的工作流程（收集数据、丰富数据、建模并集成分析的输出），但要使用已被证明有效的专用工具。
数据收集
谷歌研究总监彼得·诺维格（Peter Norvig）曾经说过一句名言：“我们没有更好的算法，我们只有更多的数据”，这句话指出了人工智能/机器学习模型蓬勃发展依赖于访问数据。因此，无代码 AI 平台必须简化从一系列关键来源收集数据的过程。
从企业的角度来看，主要数据来源包括：
- 企业数据仓库/湖：现代数据组织将核心企业数据收集到中央数据仓库（或 数据湖）中，例如 Google BigQuery、Amazon RedShift 或 Snowflake。无代码 AI 平台需要轻松连接并从这些数据仓库中提取数据以用于下游建模。
- 运营系统：并非所有企业数据在数据仓库中都是现成的，因此专门为企业应用程序（如 CRM 或库存管理系统）构建的连接器也很有价值，有助于自动化数据提取以供下游使用。
- 电子表格：鉴于分析师经常使用 Excel 或 Google 表格等应用程序作为其工作流程的关键部分，因此轻松地从电子表格中提取数据很有用。
丰富数据
在构建可扩展的 AI 企业分析时，自动化起着关键作用。通过添加从公共来源收集的补充数据，算法过程在丰富数据集方面非常有用。然后，这提供了更丰富的数据集，可以使用 AI/ML 模型在下游进行分析。
然而，能够自动丰富数据集本身就是一项复杂的数据管理挑战。需要研究以确定每个用例的最佳数据来源。然后需要将这些数据源协调为一个通用模式，并且需要将新丰富的数据转换为适合人类和算法使用的格式。
丰富数据的示例包括：
- 使用产品信息（包括描述和定价信息）和其他元数据丰富产品 ID
- 使用附近的景点、当地天气信息或人口统计数据丰富地址
- 用公司收益和公告丰富公司名称
建模/分析
这就是人工智能真正发挥作用的地方。建模可以涉及使用 AI/ML 来训练预测或无监督模型，使用预训练的通用模型或统计模型和启发式方法来预测可能的结果。重要的是，模型是为特定的业务用例设计的（与通常通过通用 AutoML 平台提供的用例相反），因此在规定的输入上工作以使用定义明确的模式生成所需的输出。
- 使用历史销售业绩数据训练预测销售模型
- 将搜索数据聚类成有意义的购买意图
- 从产品评论中提取主题和情感
- 检测网站转化数据中的异常值
- 估算关键字或搜索词组的搜索量
集成 AI 输出
在收集、丰富和建模数据后，该分析的输出通常需要重新注入组织的工作流程。这可以像在电子表格中提供结果、自动更新数据仓库中的表或填充商业智能仪表板一样简单。支持各种不同输出的需求意味着无代码 AI 平台以各种格式发布数据非常重要。
自动化工作流程
一旦数据工作流的所有关键组件都链接在一起，就可以安排它们自动运行。可以定期触发这些工作流以支持正在进行的分析，例如：财务团队在表格仪表板中使用的收入预测的每日刷新，通过使用预先训练的机器学习模型对 CRM 系统中的“热门潜在客户”进行评分来标记它们，或定期优化产品描述和元数据，以提高在电子商务平台上的搜索排名。
或者，它们可以运行以支持一次性事件，例如：为新产品发布分析消费者情绪和有竞争力的数据，或识别用于临时业务审查的核心销售驱动因素。
把这一切放在一起
这些能力（收集数据、丰富数据、分析数据并将分析的输出整合到工作流程中的能力）共同构成了成功的无代码 AI 平台的基石。目标不应该是自动化业务分析师的角色，而是增强他们处理大量数据的能力，并更快地获得新颖而准确的见解。
