nao

nao ist ein revolutionärer KI-Code-Editor, der von Grund auf für Datenexperten entwickelt wurde. Er zielt darauf ab, den gesamten Daten-Workflow zu beschleunigen, vom Schreiben des Codes bis zur Bereitstellung von Pipelines, indem er sich tief in Ihr Datenökosystem integriert. Entwickelt für Datenanalysten, Analytics Engineers, Data Scientists und Data Engineers, agiert nao als intelligenter Partner, der den Kontext Ihrer Daten versteht, um Ihnen zu helfen, Code zu schreiben, der nicht nur syntaktisch korrekt, sondern auch semantisch fundiert und sicher für Ihre Produktionsumgebung ist.

Im Gegensatz zu generischen KI-Code-Assistenten verbindet sich nao direkt mit Ihrem Data Warehouse (unterstützt Plattformen wie Databricks, DuckDB und mehr). Diese native Integration ermöglicht es seiner KI, „datenbewusst“ zu sein und Vorschläge basierend auf Ihrem tatsächlichen Schema, Ihren Tabellenstrukturen und Spaltennamen zu machen. Dies eliminiert Rätselraten und reduziert Fehler erheblich. Das Herzstück von nao ist sein leistungsstarker KI-Agent, der über die einfache Code-Vervollständigung hinausgeht und zu einem Wächter Ihrer Datenqualität wird.

Wie man nao verwendet

Der Einstieg in nao ist ein unkomplizierter Prozess, der sich nahtlos in Ihren bestehenden Workflow integrieren lässt:

1. Herunterladen und Installieren: Beginnen Sie, indem Sie die nao IDE kostenlos von der offiziellen Website herunterladen. Es ist eine eigenständige Anwendung, die auf Ihrem lokalen Rechner läuft.
2. Verbinden Sie Ihr Data Warehouse: Der erste entscheidende Schritt ist, nao mit Ihrer Datenquelle zu verbinden. Diese sichere Verbindung ermöglicht es der KI, auf Ihre Schema-Metadaten zuzugreifen (nicht auf Ihre tatsächlichen Daten, die lokal bleiben), um kontextbezogene Unterstützung zu bieten.
3. Beginnen Sie mit dem Codieren: Öffnen Sie ein SQL-Arbeitsblatt oder ein Python-Skript. Während Sie tippen, bietet die KI von nao eine intelligente Autovervollständigung für SQL-Abfragen und dbt-Modelle, die Ihre spezifischen Tabellen und Spalten kennt.
4. Nutzen Sie den KI-Agenten: Verwenden Sie den dedizierten KI-Tab, um mit dem Agenten zu interagieren. Sie können ihn bitten, komplexe Abfragen zu generieren, dbt-Modelle zu erstellen, Dokumentationen zu schreiben oder Tests hinzuzufügen. Der Agent versteht den Kontext Ihres Projekts, einschließlich dbt-Modellen und Spalten-Level-Lineage.
5. Vorschau und Diff: Bevor Sie Änderungen übernehmen, verwenden Sie die Funktion „Sofortige Diff-Vorschau“. Diese zeigt Ihnen die direkten Auswirkungen Ihres neuen Codes auf die Daten und hilft Ihnen, potenzielle Probleme zu erkennen und das Brechen von nachgelagerten Dashboards oder Berichten zu verhindern.
6. Prüfungen ausführen und bereitstellen: Der Agent kann Datenqualitätsprüfungen und Ihre bestehenden Tests ausführen, um Ihren Code zu validieren. Sobald Sie zuversichtlich sind, können Sie Ihre Datenpipelines schneller und mit größerem Vertrauen bereitstellen.

Kernfunktionen von nao

• KI-gestützter Code-Editor: Optimiert für SQL und Python mit intelligenter Autovervollständigung, Code-Generierung und konversationellen Analysefunktionen.
• Native Data Warehouse-Integration: Verbindet sich direkt mit Ihren Datenquellen wie Databricks und DuckDB für schemabewusste KI-Vorschläge.
• Fortschrittlicher KI-Agent: Ein vielseitiger Agent, der bei Datenqualitätsprüfungen, sofortigen Daten-Diffs, der Ausführung von Tests und dem Verständnis der Spalten-Level-Lineage hilft.
• Tiefe dbt-Integration: Vorschau von dbt-Modellen direkt in der IDE, Autovervollständigung für Modellspalten und Visualisierung des Lineage-Graphen zum Verständnis von Abhängigkeiten.
• Sofortige Diff-Vorschau: Sehen Sie die Auswirkungen Ihrer Code-Änderungen auf die Daten in Echtzeit, um unbeabsichtigte Folgen zu vermeiden.
• Konversationelle Analytik & Diagramme: Interagieren Sie mit Ihren Daten in natürlicher Sprache, um Einblicke und Visualisierungen direkt im Editor zu generieren.
• Sicherheit auf Unternehmensebene: Ihre Daten und Ihr Code bleiben lokal. Nichts wird ohne ausdrückliche Erlaubnis mit einer LLM geteilt, und Enterprise-Pläne bieten Optionen für selbst gehostete LLMs, um alles in Ihrer eigenen Infrastruktur zu halten.
• Einheitliche Entwicklungsumgebung: Kombiniert die Werkzeuge, die Sie lieben – SQL-Editor, Transformationswerkzeug (dbt) und BI-Lineage – in einer einzigen, kohäsiven IDE.

Anwendungsfälle für nao

nao ist vielseitig und kann für zahlreiche datenbezogene Aufgaben eingesetzt werden:

• Beschleunigte Entwicklung von Datenpipelines: Schnelles Erstellen und Iterieren von SQL- und Python-Pipelines mit KI-generiertem Code und sofortigem Feedback.
• Robustes dbt-Workflow-Management: Effizienteres Erstellen, Testen und Dokumentieren von dbt-Modellen. Verstehen Sie die Auswirkungen von Änderungen mit Spalten-Level-Lineage und Modellvorschauen.
• Komplexe Datenanalyse: Führen Sie anspruchsvolle Analysen wie Verteilungs-, Retentions-, Konversions- und Ursachenanalysen mit konversationellen Anweisungen und leistungsstarken Abfragewerkzeugen durch.
• Datenqualitätssicherung: Proaktives Erkennen und Beheben von Datenqualitätsproblemen, bevor sie die Produktion beeinträchtigen, durch die Verwendung der automatisierten Prüfungen und Daten-Diffs des Agenten.
• Sicheres Code-Refactoring: Refaktorieren Sie komplexe SQL-Abfragen oder dbt-Modelle selbstbewusst und verwenden Sie die sofortige Diff-Vorschau, um sicherzustellen, dass die Ausgabe konsistent bleibt.

Vorteile von nao

nao bietet erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Code-Editoren und anderen KI-Assistenten:

• Datenbewusste Intelligenz: Im Gegensatz zu Werkzeugen wie Cursor sind die Vorschläge von nao nicht generisch; sie sind auf Ihr spezifisches Datenschema zugeschnitten, was zu Code führt, der beim ersten Mal korrekt funktioniert.
• Erhöhte Sicherheit und Zuverlässigkeit: Der Fokus auf Datenqualitätsprüfungen, Diffs und Lineage-Impact-Analysen hilft, Datenbrüche zu verhindern und schützt Ihre BI-Dashboards und Analyseberichte.
• Gesteigerte Produktivität: Durch die Vereinheitlichung mehrerer Werkzeuge in einer IDE und die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben ermöglicht nao Datenteams, Projekte erheblich schneller bereitzustellen.
• Kompromisslose Sicherheit: Mit einem starken Schwerpunkt auf Datenschutz stellt nao sicher, dass Ihre sensiblen Daten und Ihr proprietärer Code sicher sind, und bietet Kontrollen auf Unternehmensebene für maximalen Schutz.

Preise und Pläne

nao bietet eine flexible Preisstruktur für unterschiedliche Bedürfnisse:

• Starter-Plan: Kostenlos. Dieser Plan beinhaltet eine 15-tägige Testversion der Pro-Funktionen, eine grundlegende Data-Warehouse-Verbindung, SQL-Autovervollständigung sowie dbt-Vorschauen und -Lineage.
• Pro-Plan: 30 $ pro Benutzer/Monat. Beinhaltet alles aus dem Starter-Plan sowie den vollständigen KI-Tab für Ihre Daten, den kompletten KI-Agenten für Daten-Workflows, sofortige Daten-Diffs und direkten Support.
• Enterprise-Plan: Individuelle Preise. Dieser Plan beinhaltet alle Pro-Funktionen sowie Datensicherheit auf Unternehmensebene, die Option für unternehmensgehostete LLMs, einen Unternehmensarbeitsbereich und ein dediziertes Support-Team.