为什么你应该采用零代码的数据预处理方式？

有争议的是，数据预处理已经存在的像数据数字化那么久-以数据整合，ETL（抽取，传输，载入），数据质量检测，和精通数据管理的形式。有趣的是，数据自我预处理应用的出现与叙述古老价值与现代方法对立的复述同时发生。两者之间最大的不同如下：更老的工具是集中开发的和要求代码或者编程精通，然而现代工具提供零或者低程度的代码，伴随着视觉分数和点击体验，并且目标是商业用户。零代码应用领域构筑

80/20 数据后处理原则依然是流行的

对于过去的20年，我们早已听到了80%的分析性努力是花在收集和准备数据，而仅仅20%是实际花在产生有用信息上。在更早的时候，大多数的分析最终目标是重复回答一些已知的问题就早已足够有挑战性了，今天的商业性环境明确要求回答更多的问题并经常明确要求多个探索性的发现。科技的进步如数据科学、机械学习和人工智能项目增加了复杂度。如果你的生意在未来将变成数据驱动的，你能真的承担花费80%的努力在数据后处理重复在你的数据项目中吗？零代码应用领域构筑

当代数据后处理辅助工具

当代数据处理辅助工具像Paxata自动数据处理 在当前带来了两个重要的元素：零代码应用领域构筑

资源整合了以前分散的辅助工具如：ETL，数据监测，和MDM（通晓数据管理）到一个单一的辅助工具集被一个广大的云端平台支持。

使用者新体验为最终目标，针对商业性使用者和分析师用听觉，像Excel的界面，允许使用者去发现，规整，清洗，扩大，合并，和用鼠标点选的方式发布数据-不需要写代码。

当这些技术发展的非常强大并触手可及的时候，关键的问题是：什么是最好的使用这个技术的方式？如果Python是你想要运行你的数据科学模型，然后保持它来运行模型。但是，举个例子，你如果严肃地考虑编写一个查找并替代 在Python或是R中来标准化所有美国的州名到完整的州名（比如 California）而不是缩写版本（CA）。

询问IT不再是一个选项

第二，你真的想要你的数据到信息模型锁定在一个你的商业性团队寻求IT要一个数据集的模型，IT部门使用他们的辅助工具集并通过干预它的请求来开发这个模型给使用者吗？这个方式把无法想象的负担放在了非常稀少的资源上（IT开发者和数据科学家）因此经常在想要的数据集产生前明确要求多个步骤。零代码应用领域构筑

使用零代码而不是传统的开发者代码集中环境的好处：

· 强化了商业性使用者，他们有数据的理解和内容，来准备数据本身。零代码应用领域构筑

· 带来外在的生产力收益对比代码模式的原始开发，重复使用，和程序维护。

· 合作的和新兴的数据监管，正如所有表现的数据有被清晰地审查的轨迹准确的记录着它在什么时间和地点被使用。

· 更好的IT生产力，正如他们现在能专注在更大生产数据管道而不是在发现请求上来回运行。

· 提高商业性决策节奏，这能引导更好的商业性结果。

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