banner large

Memahami data dengan lingkungan kode rendah

Comment
X
Share

Kami sangat antusias untuk menghadirkan Transform 2022 kembali secara langsung pada 19 Juli dan 20 – 28 Juli secara virtual. Bergabunglah dengan AI dan pemimpin data untuk pembicaraan yang berwawasan luas dan peluang jaringan yang menarik. Daftar hari ini!


Dengan data yang terus berkembang, organisasi semakin memusatkan aktivitas data mereka. Namun, dalam hal alat, lanskapnya masih sangat terfragmentasi. Sebagian besar analis bisnis terbatas pada spreadsheet klasik dan alat BI untuk manipulasi dan eksplorasi data statis, sementara ilmuwan data membuat kode model prediktif dalam berbagai bahasa yang berbeda dan mengandalkan TI untuk penerapannya. Sementara itu, para insinyur data memberikan akses kepada semua orang ke kumpulan data yang sesuai yang diekstraksi dari banyak sumber data, baik lokal maupun di cloud.

Lingkungan low-code yang efektif memungkinkan orang-orang tersebut untuk bekerja sama secara lebih produktif dan, pada saat yang sama, menyediakan satu platform yang cocok untuk audiens yang beragam tersebut. Pengguna bisnis dapat fokus pada pengumpulan dan penjelajahan data, ilmuwan data dapat menerapkan metode pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) yang canggih, dan insinyur data dapat memastikan bahwa manipulasi data dijalankan di lingkungan yang tepat dan mengikuti kepatuhan perusahaan aturan. Lingkungan kode rendah yang tepat pada dasarnya berfungsi sebagai lingkungan tanpa kode untuk beberapa pengguna ini dan sebagai lingkungan pemrograman visual untuk orang lain, yang sedang membangun solusi yang lebih kompleks.

Selain itu, bersama dengan TI, tim menyiapkan protokol produksi yang sesuai, sehingga apa yang mereka buat dapat terus digunakan ke dalam produksi — sebagai aplikasi interaktif, di edge, atau hanya otomatis untuk eksekusi reguler. Lingkungan yang tepat juga membuat departemen kepatuhan senang.

Mari kita lihat pemangku kepentingan yang berbeda dan bagaimana mereka mendapat manfaat dari lingkungan kode rendah.

Tidak ada kode untuk pakar bisnis

Analis bisnis memerlukan ringkasan dan visualisasi ikhtisar data yang dibuat secara otomatis untuk mengidentifikasi perubahan tren dengan cepat (atau hanya untuk menghemat waktu dalam audit dan pelaporan reguler). Selain itu, mereka mendapat manfaat dari kemampuan untuk melihat data mereka dari berbagai sudut, sering kali mengarah pada wawasan baru tentang operasi yang sedang berlangsung.

Lingkungan kode rendah yang sesuai membuat tugas ini lebih mudah daripada menulis makro Excel dan tidak terlalu membatasi daripada agregasi data yang dapat dilakukan di dalam alat BI standar. Tanpa pernah menyentuh kode, pengguna bisnis dapat memodelkan aliran data secara langsung dan intuitif. Kasus penggunaan “tanpa kode” ini memiliki efek samping tambahan bahwa proses tersebut didokumentasikan dengan baik dan dapat dijelaskan (atau diserahkan) kepada orang lain dengan mudah.

Dengan menggunakan lingkungan yang tepat, pintu tidak tertutup untuk agregasi dan visualisasi data otomatis yang terdokumentasi dengan baik. Kini setelah pakar bisnis kami memiliki lebih banyak waktu, mereka dapat mulai menjelajahi lebih banyak data, serta teknik lainnya. Secara bertahap, mereka akan belajar lebih banyak tentang ilmu data modern dan terus meningkatkan daftar metode yang membantu mereka memahami data mereka. Lingkungan yang tepat membuka pintu untuk mengambil langkah untuk menjadi ilmuwan data, dan karena rekan ilmu data mereka sudah menggunakan lingkungan yang sama, mereka bisa langsung mendapatkan manfaat dari contoh dan cetak biru yang dibuat oleh mereka.

Kode rendah untuk insinyur data

Mampu dengan cepat menghasilkan dan menyerahkan pandangan yang berbeda, idealnya, semua repositori data perusahaan masih merupakan salah satu rintangan terbesar untuk memahami semua data itu. Kami dapat terus menunggu data warehouse di seluruh perusahaan, terorganisir dengan baik dan selalu up-to-date untuk akhirnya muncul, atau kami dapat terus mengandalkan tim insinyur data yang merespons dengan cepat dan memberikan pandangan yang tepat. Tidak ada yang sangat efisien atau mungkin.

Lingkungan kode rendah memberi para pakar data kemampuan untuk membuat tampilan data tersebut secara virtual, dengan cepat, dan menyerahkannya kepada pengguna mereka. Insinyur data dapat merancang sumber data internal yang mematuhi aturan tata kelola, sementara penggunanya memanfaatkan lingkungan yang sama untuk menyesuaikan tampilan data lebih lanjut guna memenuhi kebutuhan mereka.

Selesai dengan benar, para insinyur data bahkan dapat beralih dari satu sumber data (misalnya, penyedia penyimpanan cloud mereka saat ini) ke yang lain — atau menambahkan sumber baru lainnya ke dalam campuran — tanpa perlu khawatir oleh penggunanya. Yang mereka lihat hanyalah tampilan data yang sama, dan solusi kode rendah mereka terus bekerja tanpa kesalahan. Dengan begitu, para insinyur data terus menerapkan tampilan baru dan yang diperbarui pada gudang data virtual mereka. Dan, sekali lagi, lingkungan kode rendah secara otomatis mendokumentasikan setiap langkah yang diambil di sepanjang jalan.

Pada akhirnya, apa yang dilakukan oleh para insinyur data adalah pemrograman visual sebagian besar SQL. Jika mereka mau, mereka dapat menjangkau dan memberikan cuplikan kode yang sebenarnya juga, tetapi dalam lingkungan kode rendah yang dirancang dengan baik, ini jarang diperlukan. Dan jika ya, itu akan dienkapsulasi dalam aliran kode rendah dan diatur dan didokumentasikan seperti yang lainnya.

Kode rendah untuk ilmuwan data

Mengambil dari kekayaan teknik ilmu data yang sudah mapan, mencoba algoritme tepi yang berdarah dan mengotomatiskan bagian-bagian tertentu dari pengoptimalan model dan/atau proses rekayasa fitur masih sulit dilakukan dengan cara yang membuat hasilnya mudah diterapkan. Banyak lingkungan yang terlalu kompleks atau terlalu disederhanakan atau, yang paling tragis, gagal mencakup kedalaman apa yang ingin diakses oleh tim ilmu data. Seorang ilmuwan data menginginkan kontrol yang tepat atas semua tombol kecil dan cepat dari algoritma pembelajaran, dan mereka menginginkan pilihan — kemampuan untuk memilih dari berbagai teknik.

Lingkungan kode rendah yang serius memberikan fleksibilitas kepada ilmuwan data seputar alat yang mereka gunakan. Pada saat yang sama, memungkinkan fokus pada bagian yang menarik dari pekerjaan mereka, sementara abstrak dari antarmuka alat dan versi yang berbeda dari perpustakaan yang terlibat. Lingkungan yang baik memungkinkan ilmuwan data menjangkau kode jika mereka mau, tetapi memastikan mereka tidak harus menyentuh kode setiap kali mereka ingin mengontrol internal suatu algoritme. Pada dasarnya, ini memungkinkan pemrograman visual dari proses aliran data — bagaimanapun, ilmu data yang dilakukan secara nyata itu rumit.

Jika dilakukan dengan benar, lingkungan low-code terus memungkinkan akses ke teknologi baru, menjadikannya bukti masa depan untuk inovasi yang sedang berlangsung di lapangan. Tetapi lingkungan kode rendah terbaik juga memastikan kompatibilitas mundur dan menyertakan mekanisme untuk dengan mudah mengemas dan menerapkan model terlatih bersama dengan semua langkah yang diperlukan untuk transformasi data ke dalam produksi.

Tidak ada kode untuk CxO (dan pengguna bisnis lainnya)

Hubungan antara departemen ilmu data dan pengguna akhir mereka biasanya tegang. Para pebisnis sering mengeluh bahwa para data people bekerja dengan lambat, tidak begitu memahami masalah sebenarnya dan, pada akhirnya, tidak cukup sampai pada jawaban yang dicari oleh pihak bisnis. Tim ilmu data mengeluh tentang seberapa banyak penjelasan yang harus mereka lakukan dan betapa kurang dihargainya kerja keras mereka. Kedua belah pihak frustrasi: bisnis tidak mendapatkan apa yang mereka inginkan, dan tim ilmu data tidak mendapatkan pujian.

Lingkungan kode rendah juga dapat membantu di sini; itu memungkinkan tim ilmu data untuk berdiskusi dengan pengguna bisnis bagaimana mereka bertujuan untuk mendapatkan jawaban dengan cara yang intuitif dan visual. Pengguna bisnis tidak perlu memahami semua detail seluk beluk tentang bagaimana data dicampur dan jenis model ML mana yang digunakan untuk membuat prediksi, tetapi mereka dapat memahami aliran data dan memberikan umpan balik instan kapan mereka tidak mendapatkan jawaban yang mereka cari. Untuk tim ilmu data, lingkungan kode rendah juga memungkinkan perputaran yang lebih cepat; penyesuaian aliran data yang cepat dan mudah.

Hasilnya adalah ilmu data tidak lagi dilakukan secara terpisah melainkan dalam upaya kolaboratif, secara efisien memanfaatkan keahlian para pakar data dan bisnis. Lingkungan kode rendah yang tepat juga memungkinkan mereka untuk menyebar dengan cepat ke dalam produksi dan membuat layanan API atau aplikasi web yang dihasilkan seinteraktif yang diperlukan. Alih-alih membangun selusin versi aplikasi yang berbeda, mereka mungkin memutuskan untuk hanya menerapkan satu yang memungkinkan sedikit lebih banyak interaksi untuk memenuhi selusin kebutuhan tersebut (dan selusin kebutuhan yang akan datang).

Tidak ada kode untuk CDO

Memastikan semua data digunakan dengan benar untuk membantu mempercepat dan meningkatkan operasi di mana pun dalam organisasi masih sangat sulit, itulah sebabnya banyak organisasi sekarang memiliki “departemen data” pusat. Tapi itu tidak menyelesaikan masalah; itu hanya mengakui bahwa itu ada dan menempatkan tanggung jawab untuk membuat sesuatu bekerja di pundak seseorang.

Lingkungan kode rendah yang tepat akan menghilangkan banyak gesekan dari cara data digunakan di dalam organisasi. Pertama-tama, para pakar data dapat bekerja sama dalam satu lingkungan kolaboratif. Mereka tidak perlu menunggu sampai semua data dan alat terintegrasi ke dalam satu sistem tetapi dapat memadukan data dan alat saat dibutuhkan. Kedua, mereka dapat — bersama dengan pengguna bisnis — merancang solusi untuk pengguna akhir yang sebenarnya dan dapat dengan mudah dan andal memindahkan solusi tersebut ke dalam produksi. Dan ketiga, lingkungan kode rendah yang tepat juga memungkinkan organisasi untuk memastikan tata kelola dan kemampuan audit di luar kebiasaan.

Namun melihat ke masa depan, masih ada lagi: Setelah membangun alur kerja kode rendah untuk memecahkan masalah tertentu, dokumentasi bawaan dan bawaannya memudahkan untuk menggunakannya sebagai cetak biru untuk masalah di masa mendatang, sehingga tim tidak selalu harus memulai dari awal. Jika tim mengambil pendekatan modular yang tepat, mereka dapat dengan mudah membangun komponen yang memecahkan bagian dari masalah, seperti membangun akses yang terdefinisi dengan baik ke data lake organisasi dan menyediakan template untuk laporan standar. Dan akhirnya, jika itu adalah lingkungan terbuka, semua teknologi baru yang saat ini ditemukan masih dapat digunakan oleh tim ilmu data. Mengadopsi lingkungan low-code terbuka seperti itu tidak berarti harus mengikuti teknologi terbaru dan terhebat.

Lingkungan kode rendah masuk akal

Lingkungan kode rendah sangat membantu untuk berhasil memahami data perusahaan secara berkelanjutan. Ini memungkinkan kolaborasi antara semua pemangku kepentingan, memungkinkan pembuatan wawasan baru, layanan data, dan aplikasi secara gesit, serta menghadirkan transparansi bawaan yang penting bagi tata kelola.

Lingkungan kode rendah yang efektif juga membuat semua orang dalam organisasi menggunakan teknologi modern tanpa perlu terus-menerus berpindah alat, karena mereka berfungsi sebagai lapisan abstraksi yang jauh dari kerumitan alat. Ini adalah properti paling penting: memastikan organisasi menggunakan teknologi data yang benar-benar tahan masa depan dan bebas penguncian.

Michael Berthold adalah salah satu pendiri dan CEO KNIME.

DataDecisionMakers

Selamat datang di komunitas VentureBeat!

DataDecisionMakers adalah tempat para ahli, termasuk orang-orang teknis yang melakukan pekerjaan data, dapat berbagi wawasan dan inovasi terkait data.

Jika Anda ingin membaca tentang ide-ide mutakhir dan informasi terkini, praktik terbaik, dan masa depan teknologi data dan data, bergabunglah dengan kami di DataDecisionMakers.

Anda bahkan mungkin mempertimbangkan untuk menyumbangkan artikel Anda sendiri!

Baca Lebih Lanjut Dari DataDecisionMakers

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *