لماذا يمكن أن تساعد التعليمات البرمجية المنخفضة في دفع الموجة التالية في التحليلات والأتمتة؟

وفقًا لشركة Gartner ، من المقرر أن تنمو السوق العالمية للتقنيات منخفضة الرموز لتصل إلى 26.9 مليار دولار في عام 2023. يوضح كبير المتخصصين في أبحاث السوق في Gartner ، فارشا ميهتا ، أن الشركات "تتجه بشكل متزايد إلى تقنيات التطوير منخفضة الكود لتلبية الطلبات المتزايدة على ] تسليم التطبيقات وسير عمل الأتمتة المخصصة للغاية. "

كما أن النقص المتزايد في العمالة والطلبات التشغيلية يدفعان الشركات إلى تبني أدوات وتقنيات الأتمتة الفائقة. يتضمن ذلك إنفاق الشركات على منصات التطوير منخفضة الكود (LCDPs) لدعم أتمتة العمليات وتحليلات القرار وذكاء الأعمال.

تتطلب التحليلات التقليدية عادةً استثمارًا طويلاً للوقت من خبراء تحليل البيانات. من ناحية أخرى ، يمكن للمنصات منخفضة التعليمات البرمجية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لتبسيط تحليلات البيانات. في الواقع ، أفادت جارتنر أنه بحلول عام 2025 ، سيتم تطوير 50٪ من حلول تحليلات البيانات بواسطة مستخدمي busineAss باستخدام أدوات منخفضة الكود ولا تحتوي على تعليمات برمجية.

لذا ، هل يمكن للمنصات منخفضة الكود قيادة الموجة التالية في تحليلات البيانات والأتمتة؟ دعونا نناقش هذا في الأقسام التالية.

تطبيقات منصات تطوير التعليمات البرمجية المنخفضة في التحليلات والأتمتة
من بين التحديات الرئيسية ، تستهلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الكثير من وقت التطوير وتتطلب صيانة مستمرة من موارد ماهرة. هذا هو السبب في أن 70٪ من الشركات تبلغ عن عدم وجود تأثير (أو ضئيل) على الأعمال من تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

إلى جانب التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي ، فإن النهج التقليدي لتحليلات البيانات مستهلك للوقت وغير فعال. بالنسبة لأي تطبيق كثيف البيانات ، يقضي المطورون وقتًا طويلاً في برمجة التطبيقات ووقتًا أقل في التعامل مع البيانات.

ولتحقيق هذه الغاية ، تجدر الإشارة إلى أن شركة Gartner تتوقع نموًا بنسبة 30.2٪ في عام 2023 لمنصات تطوير أتمتة المواطنين أو CADP. تتضمن بعض حالات الاستخدام النموذجية لـ CADP ما يلي:

أتمتة سير العمل
تطبيقات SaaS
أتمتة النماذج المستندة إلى الويب
عرض مرئي للمعلومات
في الأساس ، يمكن لأدوات التطوير منخفضة التعليمات البرمجية التغلب على النقص في الموارد الماهرة لإنشاء تطبيقات عالية الجودة تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

أحد التطبيقات الرئيسية لتطوير الكود المنخفض هو تحليلات البيانات في إنترنت الأشياء الصناعي (أو إنترنت الأشياء). باستخدام برمجة الكتل الوظيفية ، توفر أدوات التحليلات منخفضة التعليمات البرمجية مكتبات كتل قابلة للتخصيص لتطبيق التحليلات المتقدمة. تمكن شاشات LCDP المستخدمين من العمل على البيانات من خلال:

تنظيم معالجة البيانات في تدفق مرئي وهرمي
تصور التدفق الكامل لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي
تعديل خوارزميات البيانات في أي وقت
يمكن للمطورين المواطنين أيضًا اعتماد نهج التعليمات البرمجية المنخفضة لتطوير حلول ML الذكية. على سبيل المثال ، يمكن لتطبيق مراقبة العمليات منخفض الكود مراقبة أي عملية تجارية عضوية تركيبية. يمكنها أيضًا الاستفادة من قدرات ML لإعلام المشغلين عند حدوث انخفاض كبير في الجودة.

فيما يلي بعض حالات الاستخدام الأخرى لتحليلات البيانات منخفضة الرمز:

يمكن للبنوك الاستفادة من التحليلات منخفضة التعليمات البرمجية لرسم خريطة رحلة عملائها وتحسين تجربة العملاء
تساعد أدوات التحليلات منخفضة التعليمات البرمجية في إدارة الأسطول في استخراج البيانات من مصادر مختلفة بأقل قدر من البرمجة
بعد ذلك ، دعنا نناقش مزايا أو مزايا استخدام شاشات LCDP في تحليلات البيانات.

فوائد الأنظمة الأساسية لتطوير التعليمات البرمجية المنخفضة في تحليلات البيانات
لماذا تفشل معظم المؤسسات في تعظيم قيمة تطبيقات التعلم الآلي ومبادرات علوم البيانات؟ حسنًا ، إنهم يواجهون العديد من التحديات. ومنهم:

يتطلب بناء نموذج بيانات أو تطبيق فعال ML الكثير من الوقت والجهد.
تفقد نماذج البيانات كفاءتها بسبب التغيرات المستمرة في السوق ، مما يؤدي إلى ضعف اتخاذ القرار.
يؤدي الافتقار إلى المواهب الماهرة إلى إبطاء تنفيذ تحليلات البيانات الدقيقة.
يمكن لمنصة التطوير منخفضة التعليمات البرمجية التغلب على هذه التحديات المتعلقة بالتحليلات بالمزايا التالية:

1. أسرع وقت للوصول إلى السوق
تعمل الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية على تسريع تطوير التطبيقات باستخدام مكونات قابلة لإعادة الاستخدام. يتضمن ذلك موصلات البيانات وخوارزميات ML ومعالجات البيانات والوحدات النمطية للواجهة الأمامية. يتيح ذلك لفرق علوم البيانات تكرار نموذج البيانات وتحسينه حتى يعالج مشكلة العمل.

2. أسهل صيانة لنماذج البيانات
تحتاج المؤسسات إلى تحديث نماذج علوم البيانات وخوارزميات تعلم الآلة باستمرار لإبقائها ملائمة لاحتياجات العمل المحددة. تساعد أدوات التعليمات البرمجية المنخفضة في مراقبة نماذج البيانات والحفاظ عليها بكفاءة ، حيث يمكنها بسهولة اكتشاف أي تدهور والمساعدة في اتخاذ الإجراء المناسب.

3. تحسين المرونة
توفر أدوات التطوير منخفضة التعليمات البرمجية للمنظمات المعتمدة على البيانات المرونة للاستفادة من بيانات أعمالها. أنها توفر نهجًا مرنًا يسمح لمستخدمي الأعمال بجمع البيانات من مصادر مختلفة. علاوة على ذلك ، فهي تتيح إنشاء لوحات معلومات BI مرنة ذات صلة بحالة استخدام الأعمال.

4. معالجة فجوة المهارات
بسبب النقص السائد في المهارات ، تجد المؤسسات صعوبة في توظيف المتخصصين في علوم البيانات والاحتفاظ بهم. تطوير التعليمات البرمجية المنخفضة