無代碼數(shù)據(jù)科學是什么?它可以解決什么問題?

現(xiàn)代企業(yè)級用戶與數(shù)據(jù)的關系相當復雜，一般都始于好奇心。“高級用戶中哪一個會做X，Y或Z?”如果沒有溝通問題，就需要數(shù)據(jù)輸出來進行決策。

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待解決的問題經常會出現(xiàn)漏洞，最終導致工程師在學習代碼時出現(xiàn)障礙。溝通障礙導致無法投入足夠的時間在數(shù)據(jù)科學流程中，也許最終就會考慮徹底放棄。

我們認為這種與數(shù)據(jù)的關系需要改變，即需要有一些火花。

在與企業(yè)級用戶合作的這些年，我們認識到以下幾點：

• 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學對于普通的非技術團隊成員來說太復雜了。
• 非技術用戶要求一個工程師團隊解決可能需要幾個星期才能解決的問題。
• 流程采用的是技術編碼語言，如Python或SQL。
• 需要考慮給數(shù)據(jù)配備哪種算法，這可能會浪費時間或出錯。
• 用戶無法將數(shù)據(jù)輸出可視化，必須創(chuàng)建用戶自己的圖表來交流發(fā)現(xiàn)成果。

所有這些問題都可以通過無代碼數(shù)據(jù)科學來解決。

什么是無代碼?

一般來說，無代碼工具是任意一種允許任何人在不編寫代碼的情況下運行復雜的、繁重的編程任務的工具。

事實上，這并不是什么新發(fā)明。早在2003年，Squarespace和Wordpress就開始描繪這一藍圖了。最初，這些無代碼工具是為初學者準備的，使其能在沒有技術背景的情況下完成原本無法完成的任務。

如今，這些工具可以允許任何人在不編寫代碼的情況下完成任何復雜的任務。業(yè)務用戶可以利用大量的無代碼工具來更有效地執(zhí)行任務。

Makerpad創(chuàng)建的圖像

1. 無代碼如何影響業(yè)務

無代碼工具所創(chuàng)造的真正價值是，它們將技術性的、深奧的任務轉換為自動化的、對于沒有技術背景的人來說也可以實現(xiàn)的任務。它們使這些技能更大眾化，并使得缺乏技術專業(yè)技能的小型企業(yè)和團隊更易于創(chuàng)建網站、市場環(huán)境和自動化工作流程。

2. 涉足無代碼數(shù)據(jù)科學

雖然無代碼工具的概念在科技領域并不新鮮，但無代碼數(shù)據(jù)科學仍然是一種新事物——這就是你與數(shù)據(jù)的關系中所需要的那種火花。

一般來說，企業(yè)級用戶不得不依賴工程師，以從數(shù)據(jù)尋找答案。許多人都想要一個復雜的SQL查詢系統(tǒng)或繁復的神經網絡，但公司真正需要的是一個決策層，能幫助他們快速獲得對業(yè)務的了解。(這不只僅僅涉及數(shù)據(jù)可視化或制作圖表，而是真正可行的了解，例如預測客戶流失、欺詐、理解應用內購買行為產生的原因等等。)無代碼數(shù)據(jù)科學可以做到這一點，并使得除工程師外的每一個人都可以進行機器學習和數(shù)據(jù)洞察，毫不費力地應用于業(yè)務中。

從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學向無代碼數(shù)據(jù)科學的過渡

再次探討一下傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學的問題：

• 流程太具技術性。
• 獲得洞察耗時長，無法實施靈活適合的決策。
• 數(shù)據(jù)科學僅限于谷歌和蘋果等能夠負擔得起機器學習工程師團隊的大公司。

現(xiàn)在，針對以上問題應用無代碼數(shù)據(jù)科學。

1. 無代碼數(shù)據(jù)科學將流程簡化為三步

傳統(tǒng)機器學習流程如下圖所示：

事實證明，企業(yè)級用戶真正關心的只是獲得對數(shù)據(jù)的洞察。他們想盡快得到問題的答案。想象一下，如果只需向數(shù)據(jù)提出一個問題，就能比傳統(tǒng)機器學習工作流程更快地做出決策。

如果省略編碼和模型訓練，再加上一個搜索欄，一切都會變得容易得多。數(shù)據(jù)科學將變?yōu)槿齻€步驟:

• 上傳數(shù)據(jù)
• 提出問題
• 獲得洞察

2. 只要一個簡單的搜索欄，就可以毫不費力地實現(xiàn)數(shù)據(jù)科學

讀者可能想知道“第二步:提出問題”是什么意思。想象一下，如果能用英語與數(shù)據(jù)對話，并能立即迅速得到答案。

上文提到在數(shù)據(jù)科學流程中添加搜索欄。搜索欄不僅代表著尋找答案的能力，而且代表著快速、毫不費力地找到答案的能力。

搜索欄把一切都放到人類的自然語言環(huán)境里，替換了只有技術用戶才懂的技術語言。搜索欄讓數(shù)據(jù)科學對每個人來說都毫不費力。

三、無代碼數(shù)據(jù)科學促進創(chuàng)造力，增強靈活性，提高速度

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來源：Pexels

傳統(tǒng)的流程不具有這些能力，尤其是在整個公司只有一個數(shù)據(jù)科學家的情況下。有時可能需要數(shù)周才能做出預測。要分析數(shù)據(jù)，必須創(chuàng)建一個耗時的SQL查詢，才能彌補團隊成員的錯誤或曲解。

有了無代碼數(shù)據(jù)科學和自然語言，用戶可以像提出問題一樣快速地得到報告，并靈活地使用算法。無代碼數(shù)據(jù)科學還允許企業(yè)級用戶發(fā)揮創(chuàng)造力，并以極具競爭性的方式使用數(shù)據(jù)。

例如: 如果一個非技術用戶想要在構思過程中研究應用商店的競爭，他們就必須雇傭一個數(shù)據(jù)專家來研究應用商店的數(shù)據(jù)集。有了無代碼數(shù)據(jù)科學，相同的非技術用戶可以得到相同的輸出，并且不局限于只對數(shù)據(jù)專家提出幾個問題。

他們可以問一些創(chuàng)造性的問題，比如“一個擁有50個評論的音樂應用獲得一萬次下載的概率有多大?”或者“應用商店中排名前100的應用的平均評論數(shù)是多少?”

無論用戶對什么感到好奇，他們都可以簡單地用自然語言提問，并為這些問題做出創(chuàng)造性的預測。

四、數(shù)據(jù)科學的未來

我們預測，人們在業(yè)務中思考數(shù)據(jù)科學和機器學習的方式將發(fā)生翻天覆地的變化。在機器學習過程中添加無代碼，任何中小企業(yè)都可以像那些大型公司一樣，從自己的數(shù)據(jù)中獲得價值。

在業(yè)務中，對自己與數(shù)據(jù)科學之間關系的看待，需要通過以下方式改變：

• 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學是一個漫長的過程，有很強的技術障礙，但是現(xiàn)在數(shù)據(jù)科學可以簡化為三個步驟。
• 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學需要一個工程師團隊來訓練和創(chuàng)建算法，但是現(xiàn)在即使是較小的企業(yè)也可以在不依賴工程師的情況下從事數(shù)據(jù)科學研究和預測模型。
• 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學任務要花數(shù)周時間來解決簡單的問題，而且要用技術語言編寫，但是現(xiàn)在數(shù)據(jù)科學只需幾分鐘，就可以用英語解釋給公司的其他部門。

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來源：Pexels

無代碼數(shù)據(jù)科學代替了為技術用戶設計的復雜過程，使得那些采用無代碼工具的人可以以更輕松的方式獲得同樣的洞察。

我們開始重新思考與數(shù)據(jù)科學的關系是從無代碼開始的。

如果能重新思考這種關系，是否可以更富創(chuàng)造性地用它來解決問題?