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在企业中从人工智能和数据中交付有意义的结果是很困难的。 它需要大量的硬数据科学和工程技能才能开始。 但一定要这样吗？ 在 Noogata，我们不这么认为。 我们相信，通过一种新方法，我们可以让 AI 和数据更容易获得，并且对于希望快速取得成果的企业来说更实用。
我们知道，企业需要在所有业务功能中推广人工智能——这是商业智能的下一次发展。 但是内部数据科学团队在技能和能力方面永远无法支持这所需的规模。 这需要一种新的方法，我们正在采取这种方法。 我想在这里分享一下为什么我们相信市场已经准备好采用一种新的方式来大规模兑现人工智能的承诺——以及发展我们方法的想法。
介绍 Noogata 和企业数据科学
我们称之为企业数据科学。从根本上说，我们正在使人工智能民主化，并将其能力交到最能从中受益的人手中。我们的方法很容易定制，并且可以简单地集成到内部系统中。企业数据科学利用现有的同类最佳模型，并基于给定行业的标准数据集。
企业数据科学使公司能够在其业务中全面注入人工智能，以应对现有的大量用户场景。它是关于集成数据并通过额外的人工智能来增强现有的工作流程和系统。它是关于轻松定制解决方案的管道以适应独特的企业数据集，而无需重新考虑内部建模的各个方面。模型的输出（预测和建议）可以很容易地简化为业务用户，无论他们在哪里做出决策。最后，整个端到端流程可以在任何领域的许多基本用例中快速完成。这些可以是任何内容，从电子商务团队的关键词推荐，到运营团队的产量和需求预测，再到销售的交叉销售机会和客户流失风险。所有这些都可以作为数据提供或集成到团队的工作系统中（CRM、服务台、BI仪表板等）。
准备就绪，设置，规模化
在 Noogata，我们相信是时候大规模兑现 AI 的承诺了。为实现这一目标，AI构建块已准备就绪。
首先，合适的 AI 模型已经出现。对于许多用例来说，开发新模型并不是障碍。用于需求预测、个性化、聚类或文本分析的模型已被充分理解，并已针对各种用例构建。挑战在于如何以简单实用的方式应用同类最佳模型。
其次，企业数据即将到来。数据在企业层面变得更有条理，更容易获得。基于云的数据仓库和数据湖解决方案（BigQuery、RedShift、Synapse、Snowflake、Databricks）、新一代 ETL/ELT 工具（Fivetran、Airbyte、dbt）、自助式分析和整个堆栈中的其他解决方案正在取得进展企业数据团队更容易构建、管理并成为组织的数据保管人，使数据可供整个组织使用和利用。
最后，我们相信无代码范式提供了扩展 AI 的正确方法。一个好的无代码框架允许非技术人员无需编码即可构建，无需开发即可快速创建端到端解决方案。这种充满希望的变革已经席卷了企业软件行业。
我们自己的无代码 AI 平台由标准组件 AI 块库组成，这些模块围绕数据执行特定功能，并结合起来创建完整的数据管道。块是针对用例和业务上下文构建的，具有定义良好的数据输入和输出。他们负责从收集、丰富和建模到为营销、销售、财务和运营团队提供建议和预测的整个数据过程。数据团队可以轻松组合和扩展这些块，利用它们的模块化来处理企业更独特的用例。
无代码 AI 使企业能够从具有 POC 的 AI 实验室转变为具有实际生产能力的 AI 工厂，因为：
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它特别擅长扩展集成问题。
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它允许在没有开发的情况下进行定制和模块化。
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它允许企业为业务用户构建完整的端到端以行动为中心的体验，从收集数据到将模型的输出转换为组织流程（现有流程或仪表板的智能自动化）。
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它允许用户以超快的速度进行迭代，但一旦他们拥有自己想要的东西，也可以进行扩展。
我们的使命是帮助企业以最快、最实用的方式，从数据和人工智能中对所有相关业务部门和职能部门产生有意义、可靠和完全可扩展的影响。我们对完成这一使命充满热情，并将继续分享我们的想法和在我们的旅程中取得的进展！
原文链接：Why We Built Noogata
