nao

¿Qué es nao?

nao es un editor de código especializado construido para profesionales de datos, bifurcado de VS Code con integraciones nativas a los principales almacenes de datos incluyendo BigQuery, Snowflake y Postgres. La plataforma cuenta con un sistema de copiloto inteligente que comprende tanto los esquemas de datos como las bases de código, permitiendo a los equipos de datos escribir código SQL, Python y YAML más preciso. nao proporciona vistas previas de diferencias de datos en tiempo real, comprobaciones de calidad automatizadas y análisis de impacto de linaje para ayudar a los equipos de datos a entregar más rápido mientras mantienen la integridad de los datos. El editor incluye herramientas especializadas para flujos de trabajo dbt, permitiendo a los usuarios previsualizar modelos, crear documentación y ejecutar pruebas directamente dentro del IDE.

Características Principales

• Conexión Nativa a Almacenes de Datos

  Integración directa con BigQuery, Snowflake y Postgres, proporcionando contexto de esquema en tiempo real para sugerencias de código inteligentes y capacidades de ejecución.

• Generación de Código Consciente del Esquema

  Autocompletado inteligente y generación de código que comprende tu estructura de datos real, generando código SQL, Python y YAML que funciona con tus tablas y columnas específicas.

• Visualización de Diferencias de Datos

  Comparación lado a lado de cambios de código y su impacto en la salida de datos, permitiendo a los equipos visualizar exactamente cómo las modificaciones afectan a sus conjuntos de datos.

• Garantía de Calidad Automatizada

  Herramientas de agente integradas para ejecutar comprobaciones de calidad de datos, detectar duplicados y valores atípicos, comparar entornos de desarrollo y producción, y evaluar el impacto de linaje descendente.

• Integración de Flujo de Trabajo dbt

  Soporte completo para proyectos dbt incluyendo vistas previas de modelos, seguimiento de linaje a nivel de columna, generación automática de documentación y creación de pruebas dentro del IDE.

Casos de Uso

• Desarrollo de Pipeline SQL : Los ingenieros de datos y analistas pueden construir y mantener pipelines de datos SQL con confianza, utilizando sugerencias conscientes del esquema y comprobaciones de calidad automatizadas.
• Gestión de Modelos dbt : Los ingenieros analíticos pueden crear, documentar y probar modelos dbt mientras aseguran la integridad del linaje de datos y previenen roturas descendentes.
• Monitorización de Calidad de Datos : Los equipos de datos pueden identificar y resolver problemas de calidad de datos de producción a través de comprobaciones automatizadas y análisis comparativo entre entornos.
• Exploración de Base de Datos : Los ingenieros de software y científicos de datos pueden explorar esquemas de bases de datos, escribir declaraciones DDL y realizar análisis ad-hoc con asistencia inteligente.
• Colaboración en Equipo : Los grandes equipos de datos pueden mantener estándares de codificación consistentes y métricas factorizadas a través de proyectos mientras incorporan miembros del equipo menos técnicos.

Preguntas Frecuentes