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随着公司寻求加快数字化转型，人工智能和机器学习自但是然地在其技术优先事项中排名靠前。 AI 和 ML 为处理“大数据”供给了重要东西。因而，随着安排持续搜集更多品种的数据，以更高的速度生成并以更大的容量存储，他们天然会转向人工智能来扩展对这些信息的剖析。
但是，一个首要障碍阻碍了大多数安排部署人工智能：开发模型和解决方案所需的技术很难取得。这使得专有开发不只本钱昂扬，而且耗时。即使对于那些能够负担得起内部开发人员团队的人来说，要保证事务主管（他们了解他们希望从剖析中取得什么）和数据科学家（他们知道如何开发和操作 AI 模型）保持一致也不是一件简单的事。交流不畅增加了进一步的延迟和杂乱性。
无代码 AI 渠道简介
无代码人工智能渠道已成为弥合这一距离的天然解决方案。成功的无代码 AI 渠道使事务用户能够直接运用 AI 和 ML 算法，就像他们运用电子表格或其他商业智能东西相同简单。但为了服务广泛的潜在用户，此类渠道不只需求用户友好，还需求满足灵敏以习惯各种用户场景。
为了保证这种灵敏性，重要的是无代码 AI 渠道采用模块化办法。这意味着供给为特定意图而规划的离散功用，但能够组合并安排到更广泛的作业流程中，并进行编列以按预定时间距离主动运行。
功用还需求环绕特定的事务范畴——例如电子商务、出售运营或潜在客户评分。为事务用户供给通用 AI 东西不太可能发生成功的成果。他们真实需求的是能够编列自己的作业流程（搜集数据、丰厚数据、建模并集成剖析的输出），但要运用已被证明有效的专用东西。
数据搜集
谷歌研讨总监彼得诺维格（Peter Norvig）从前说过一句名言：“咱们没有更好的算法，咱们只有更多的数据”，这句话指出了人工智能/机器学习模型蓬勃发展依赖于拜访数据。因而，无代码 AI 渠道有必要简化从一系列要害来历搜集数据的进程。
从企业的视点来看，首要数据来历包含：
- 企业数据仓库/湖：现代数据安排将中心企业数据搜集到中心数据仓库（或 数据湖）中，例如 Google BigQuery、Amazon RedShift 或 Snowflake。无代码 AI 渠道需求轻松衔接并从这些数据仓库中提取数据以用于下流建模。
- 运营体系：并非一切企业数据在数据仓库中都是现成的，因而专门为企业应用程序（如 CRM 或库存办理体系）构建的衔接器也很有价值，有助于主动化数据提取以供下流运用。
- 电子表格：鉴于剖析师常常运用 Excel 或 Google 表格等应用程序作为其作业流程的要害部分，因而轻松地从电子表格中提取数据很有用。
丰厚数据
在构建可扩展的 AI 企业剖析时，主动化起着要害作用。通过增加从公共来历搜集的弥补数据，算法进程在丰厚数据集方面十分有用。然后，这供给了更丰厚的数据集，能够运用 AI/ML 模型鄙人流进行剖析。
但是，能够主动丰厚数据集自身便是一项杂乱的数据办理挑战。需求研讨以确定每个用例的最佳数据来历。然后需求将这些数据源协调为一个通用形式，而且需求将新丰厚的数据转换为合适人类和算法运用的格局。
丰厚数据的示例包含：
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运用产品信息（包含描绘和定价信息）和其他元数据丰厚产品 ID
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运用邻近的景点、当地天气信息或人口统计数据丰厚地址
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用公司收益和公告丰厚公司名称
建模/剖析
这便是人工智能真实发挥作用的当地。建模能够涉及运用 AI/ML 来练习猜测或无监督模型，运用预练习的通用模型或统计模型和启发式办法来猜测可能的成果。重要的是，模型是为特定的事务用例规划的（与一般通过通用 AutoML 渠道供给的用例相反），因而在规定的输入上作业以运用定义明确的形式生成所需的输出。
- 运用前史出售成绩数据练习猜测出售模型
- 将查找数据聚类成有意义的购买意图
- 从产品谈论中提取主题和情感
- 检测网站转化数据中的异常值
- 估算要害字或查找词组的查找量
集成 AI 输出
在搜集、丰厚和建模数据后，该剖析的输出一般需求从头注入安排的作业流程。这能够像在电子表格中供给成果、主动更新数据仓库中的表或填充商业智能仪表板相同简单。支撑各种不同输出的需求意味着无代码 AI 渠道以各种格局发布数据十分重要。
主动化作业流程
一旦数据作业流的一切要害组件都链接在一起，就能够安排它们主动运行。能够定时触发这些作业流以支撑正在进行的剖析，例如：财政团队在表格仪表板中运用的收入猜测的每日改写，通过运用预先练习的机器学习模型对 CRM 体系中的“抢手潜在客户”进行评分来标记它们，或定时优化产品描绘和元数据，以进步在电子商务渠道上的查找排名。
或者，它们能够运行以支撑一次性事情，例如：为新产品发布剖析顾客情绪和有竞争力的数据，或辨认用于暂时事务检查的中心出售驱动要素。
把这一切放在一起
这些才能（搜集数据、丰厚数据、剖析数据并将剖析的输出整合到作业流程中的才能）一起构成了成功的无代码 AI 渠道的基石。方针不应该是主动化事务剖析师的角色，而是增强他们处理大量数据的才能，并更快地取得新颖而准确的见解。
原文链接：The No Code AI Platform: Building Blocks for Success
