nao

naoとは？

naoは、データプロフェッショナルのために構築された専門的なコードエディタで、VS Codeからフォークされ、BigQuery、Snowflake、Postgresなどの主要なデータウェアハウスとネイティブに統合されています。このプラットフォームは、データスキーマとコードベースの両方を理解するインテリジェントなコパイロットシステムを備えており、データチームがより正確なSQL、Python、YAMLコードを書くことを可能にします。naoは、リアルタイムデータ差分プレビュー、自動品質チェック、系統影響分析を提供し、データチームがデータの整合性を維持しながらより速く配信できるよう支援します。エディタには、dbtワークフロー用の特殊ツールが含まれており、ユーザーはIDE内で直接モデルをプレビューし、ドキュメントを作成し、テストを実行できます。

主な機能

• ネイティブデータウェアハウス接続

  BigQuery、Snowflake、Postgresとの直接統合により、インテリジェントなコード提案と実行機能のためのリアルタイムスキーマコンテキストを提供します。

• スキーマ認識コード生成

  実際のデータ構造を理解するインテリジェントな自動補完とコード生成により、特定のテーブルと列に対応するSQL、Python、YAMLコードを生成します。

• データ差分の可視化

  コード変更とそのデータ出力への影響を並べて比較し、チームが修正がデータセットにどのように影響するかを正確に可視化できるようにします。

• 自動品質保証

  データ品質チェックの実行、重複や異常値の検出、開発環境と本番環境の比較、下流の系統への影響評価のための組み込みエージェントツール。

• dbtワークフロー統合

  モデルプレビュー、列レベルの系統追跡、自動ドキュメント生成、IDE内でのテスト作成を含むdbtプロジェクトの包括的なサポート。

ユースケース

• SQLパイプライン開発 : データエンジニアとアナリストは、スキーマ認識の提案と自動品質チェックを使用して、自信を持ってSQLデータパイプラインを構築・維持できます。
• dbtモデル管理 : 分析エンジニアは、データ系統の整合性を確保し下流の障害を防止しながら、dbtモデルの作成、文書化、テストを行うことができます。
• データ品質モニタリング : データチームは、自動チェックと環境間の比較分析を通じて、本番データの品質問題を特定し解決できます。
• データベース探索 : ソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストは、インテリジェントな支援を受けながらデータベーススキーマを探索し、DDLステートメントを記述し、アドホック分析を実行できます。
• チームコラボレーション : 大規模なデータチームは、技術レベルの低いチームメンバーのオンボーディングをサポートしながら、プロジェクト全体で一貫したコーディング標準と因子化されたメトリクスを維持できます。

よくある質問