Best 1 Xử lý Dữ liệu AI tools for No-code & Low-code

Một chuyên viên vận hành tiếp thị cần đảm bảo rằng các khách hàng tiềm năng từ các biểu mẫu web được đánh giá đúng tiêu chuẩn trước khi gửi cho đội ngũ bán hàng. Họ sử dụng một công cụ xử lý dữ liệu no-code để tạo một quy trình làm việc. Khi một khách hàng tiềm năng mới được gửi trong HubSpot, quy trình làm việc sẽ tự động kích hoạt. Nó lấy email của khách hàng, sử dụng API Clearbit để làm giàu dữ liệu về quy mô công ty và ngành nghề, chuẩn hóa trường 'Chức danh', sau đó tạo một khách hàng tiềm năng mới, đủ tiêu chuẩn trong Salesforce và giao cho đại diện bán hàng phù hợp dựa trên quy tắc khu vực.

Một chủ cửa hàng thương mại điện tử bán sản phẩm trên Shopify, Amazon và eBay. Việc đồng bộ hóa mức tồn kho theo cách thủ công rất tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi. Họ thiết lập một quy trình xử lý dữ liệu chạy mỗi 15 phút. Quy trình này lấy số lượng tồn kho mới nhất từ cơ sở dữ liệu trung tâm của họ (ví dụ: cơ sở dữ liệu PostgreSQL). Sau đó, nó chuyển đổi định dạng dữ liệu cho mỗi nền tảng và sử dụng các API tương ứng để cập nhật mức tồn kho trên các cửa hàng Shopify, Amazon và eBay của họ đồng thời, ngăn chặn việc bán quá số lượng.

Một giám đốc sản phẩm cần phân tích phản hồi của khách hàng từ nhiều kênh khác nhau như cuộc trò chuyện trên Intercom, đánh giá trên App Store và các lượt đề cập trên Twitter. Họ xây dựng một quy trình làm việc kết nối với các nguồn này. Công cụ này lấy phản hồi mới hàng ngày, làm sạch văn bản bằng cách loại bỏ các ký tự không liên quan, sử dụng chức năng AI tích hợp để phân loại cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung lập), sau đó đẩy dữ liệu có cấu trúc—bao gồm nguồn, văn bản phản hồi và cảm xúc—vào một cơ sở Airtable duy nhất. Điều này tạo ra một bảng điều khiển thống nhất để nhóm sản phẩm dễ dàng phát hiện xu hướng và ưu tiên các yêu cầu tính năng.

Một nhà phân tích tài chính tại một công ty khởi nghiệp dành hàng giờ mỗi sáng để xuất dữ liệu thủ công từ Stripe, QuickBooks và ngân hàng của họ để tạo báo cáo hiệu suất hàng ngày. Họ tự động hóa quy trình này bằng một công cụ xử lý dữ liệu. Một quy trình làm việc được lên lịch chạy vào 6 giờ sáng hàng ngày, lấy dữ liệu giao dịch từ cả ba nguồn thông qua API của chúng. Quy trình làm việc kết hợp dữ liệu, tính toán các chỉ số chính như doanh thu hàng ngày và số lượng đăng ký mới, định dạng kết quả thành một bản tóm tắt rõ ràng và đăng nó lên một kênh finance chuyên dụng trong Slack. Điều này cung cấp cho ban điều hành những thông tin chi tiết kịp thời mà không cần bất kỳ nỗ lực thủ công nào.

Một nhà phân tích kinh doanh được giao nhiệm vụ tạo một bảng điều khiển hiệu suất bán hàng trong Tableau. Tuy nhiên, dữ liệu cần thiết lại nằm rải rác trên cơ sở dữ liệu PostgreSQL cho các giao dịch bán hàng, một Google Sheet cho hạn ngạch của đội ngũ bán hàng và Salesforce cho thông tin khách hàng tiềm năng. Thay vì viết các truy vấn SQL phức tạp và xuất CSV thủ công, họ sử dụng một công cụ xử lý dữ liệu no-code. Công cụ này kết nối với cả ba nguồn, kết hợp các bảng dựa trên các mã định danh chung, làm sạch định dạng ngày tháng và tổng hợp dữ liệu hàng tuần. Bộ dữ liệu cuối cùng, sạch sẽ sau đó được tự động đẩy vào một bảng Google BigQuery, đóng vai trò là nguồn dữ liệu trực tiếp, trực tuyến cho bảng điều khiển Tableau.

Một công ty đang di chuyển từ một hệ thống CRM cũ, lỗi thời sang một hệ thống mới như Salesforce. Một quản trị viên CNTT được giao nhiệm vụ di chuyển hàng nghìn bản ghi liên hệ. Họ sử dụng một công cụ xử lý dữ liệu để trích xuất tất cả dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của CRM cũ. Sau đó, quy trình làm việc thực hiện một số bước làm sạch: nó loại bỏ các liên hệ trùng lặp, chuẩn hóa các trường quốc gia và tiểu bang để sử dụng mã ISO, xác thực định dạng địa chỉ email và tách tên đầy đủ thành các trường 'Tên' và 'Họ'. Cuối cùng, dữ liệu sạch và đã được chuyển đổi được tải hàng loạt vào phiên bản Salesforce mới bằng API của nó, đảm bảo chất lượng dữ liệu ngay từ ngày đầu tiên.