nao

Qu'est-ce que nao ?

nao est un éditeur de code spécialisé conçu pour les professionnels des données, dérivé de VS Code avec des intégrations natives aux principaux entrepôts de données, notamment BigQuery, Snowflake et Postgres. La plateforme dispose d'un système de copilote intelligent qui comprend à la fois les schémas de données et les bases de code, permettant aux équipes de données d'écrire du code SQL, Python et YAML plus précis. nao fournit des aperçus en temps réel des différences de données, des contrôles de qualité automatisés et une analyse d'impact sur la lignée pour aider les équipes de données à livrer plus rapidement tout en maintenant l'intégrité des données. L'éditeur comprend des outils spécialisés pour les flux de travail dbt, permettant aux utilisateurs de prévisualiser les modèles, de créer de la documentation et d'exécuter des tests directement dans l'IDE.

Fonctionnalités clés

• Connexion Native aux Entrepôts de Données

  Intégration directe avec BigQuery, Snowflake et Postgres, fournissant un contexte de schéma en temps réel pour des suggestions de code intelligentes et des capacités d'exécution.

• Génération de Code Consciente du Schéma

  Autocomplétion intelligente et génération de code qui comprend votre structure de données réelle, générant du code SQL, Python et YAML qui fonctionne avec vos tables et colonnes spécifiques.

• Visualisation des Différences de Données

  Comparaison côte à côte des modifications de code et de leur impact sur les données de sortie, permettant aux équipes de visualiser exactement comment les modifications affectent leurs ensembles de données.

• Assurance Qualité Automatisée

  Outils d'agent intégrés pour exécuter des contrôles de qualité de données, détecter les doublons et les valeurs aberrantes, comparer les environnements de développement et de production, et évaluer l'impact sur la lignée en aval.

• Intégration du Flux de Travail dbt

  Support complet pour les projets dbt incluant les aperçus de modèles, le suivi de lignée au niveau des colonnes, la génération automatique de documentation et la création de tests au sein de l'IDE.

Cas d'utilisation

• Développement de Pipeline SQL : Les ingénieurs de données et les analystes peuvent construire et maintenir des pipelines de données SQL en toute confiance, en utilisant des suggestions conscientes du schéma et des contrôles de qualité automatisés.
• Gestion des Modèles dbt : Les ingénieurs d'analyse peuvent créer, documenter et tester des modèles dbt tout en assurant l'intégrité de la lignée des données et en prévenant les ruptures en aval.
• Surveillance de la Qualité des Données : Les équipes de données peuvent identifier et résoudre les problèmes de qualité des données de production grâce à des contrôles automatisés et à une analyse comparative entre environnements.
• Exploration de Base de Données : Les ingénieurs logiciels et les data scientists peuvent explorer les schémas de base de données, écrire des instructions DDL et effectuer des analyses ad hoc avec une assistance intelligente.
• Collaboration d'Équipe : Les grandes équipes de données peuvent maintenir des normes de codage cohérentes et des métriques factorisées à travers les projets tout en intégrant des membres d'équipe moins techniques.

FAQ