nao
nao ist ein KI-gestützter Dateneditor und eine IDE, die speziell für Datenteams entwickelt wurde und eine native Integration mit Data Warehouses und einen intelligenten Agenten bietet, der Code unter Berücksichtigung der Datenqualität schreibt.
https://getnao.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Nov 28, 2025
Was ist nao
nao ist eine moderne Plattform, die das Analytics Engineering revolutioniert, indem sie eine spezialisierte IDE für Datenexperten bereitstellt. nao wurde 2024 gegründet und ist Teil des Spring 2025-Batches von Y Combinator. Es dient als umfassende Lösung für Datenteams, einschließlich Data Engineers, Analytics Engineers und Data Scientists. Die Plattform kombiniert die Funktionalität eines traditionellen Code-Editors mit KI-Funktionen und hält gleichzeitig die höchsten Sicherheitsstandards durch die SOC 2 Type II-Zertifizierung ein. Mit Preisen ab 30 US-Dollar pro Monat und einem kostenlosen Plan zielt nao darauf ab, Daten-Workflows zu optimieren und die Produktivität von Unternehmen zu steigern, die auf moderne Data Warehouses angewiesen sind.
Hauptfunktionen von nao
nao ist eine KI-gestützte Daten-IDE, die speziell für Datenteams entwickelt wurde und sich direkt in Data Warehouses integriert. Sie bietet eine intelligente Code-Bearbeitungsumgebung mit KI-Unterstützung für die SQL- und Python-Entwicklung, native Data Warehouse-Integration, Echtzeit-Datenvorschau-Funktionen und integrierte Datenqualitätsprüfungen. Die Plattform kombiniert Code-Bearbeitung, Datenvisualisierung und KI-gestützte Vorschläge unter Beibehaltung hoher Sicherheitsstandards mit SOC 2 Typ II-Zertifizierung.
Native Data Warehouse Integration: Verbindet sich direkt mit mehreren Data Warehouses, darunter Snowflake, BigQuery, Postgres und andere, sodass Benutzer Daten direkt in der IDE abfragen und in der Vorschau anzeigen können
KI-gestützter Code-Assistent: Verfügt über einen KI-Agenten, der Ihr Datenschema versteht und kontextbezogenen Code schreiben, automatische Vervollständigungen bereitstellen und die Datenqualität sicherstellen kann
Data Stack Integration: Integriert sich nahtlos in beliebte Datentools wie dbt, Airflow und verschiedene BI-Tools und integriert gleichzeitig die Dokumentation dieser Tools in ihren Kontext
Sichere Datenverarbeitung: Wahrt die Datenprivatsphäre, indem Abfragen lokal verarbeitet und niemals Daten an externe Server gesendet werden, mit SOC 2 Typ II-Zertifizierung
Anwendungsfälle von nao
Data Pipeline Entwicklung: Ermöglicht es Dateningenieuren, Datenpipelines effizienter mit KI-Unterstützung und integrierten Tests zu erstellen und zu verwalten
Analytics Engineering: Hilft Analytics-Ingenieuren, SQL-Transformationen mit sofortigen Vorschaufunktionen und Datenqualitätsprüfungen zu schreiben und zu validieren
Datenanalyse und -exploration: Ermöglicht Datenanalysten, schnell Daten zu explorieren, Visualisierungen zu erstellen und detaillierte Analysen mit KI-Unterstützung durchzuführen
Vorteile
Speziell für Datenteams mit spezialisierten Funktionen entwickelt
Starke Sicherheits- und Datenschutzkontrollen
Umfassende Integration mit bestehenden Datentools
Nachteile
Relativ neues Produkt (gegründet 2024)
Beschränkt auf bestimmte Programmiersprachen und Daten-Workflows
Wie verwendet man nao
nao herunterladen und installieren: Besuchen Sie https://getnao.io/ und laden Sie den nao-Editor herunter. Melden Sie sich für ein kostenloses Testkonto an, um loszulegen.
Verbinden Sie Ihr Data Warehouse: Verbinden Sie nao mit Ihrem Data Warehouse (unterstützt Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks, DuckDB usw.). Die Verbindung ist lokal und sicher zwischen Ihrem Computer und dem Warehouse.
Projektumgebung einrichten: Wenn Sie dbt verwenden, erkennt nao automatisch dbt_project und Profile, oder Sie können sie manuell angeben. Sie können auch Python-Virtual-Environments über die Terminalintegration einrichten.
Konfigurieren Sie .naorules (optional): Erstellen Sie eine .naorules-Datei, um KI-Agenten mit benutzerdefinierten Regeln für Ihr Datenmodell, Ihren Codierungsstil und Ihre Projektanforderungen zu personalisieren.
Verwenden Sie den KI-Agenten: Der KI-Agent hat direkten Zugriff auf Ihre Codebasis und Ihr Warehouse. Sie können ihn bitten, Abfragen zu schreiben, Daten zu analysieren und die Datenqualität sicherzustellen. Verwenden Sie @warehouse, um auf Warehouse-Daten zu verweisen.
Daten in der Vorschau anzeigen und bearbeiten: Verwenden Sie das integrierte SQL-Arbeitsblatt, um Daten direkt abzufragen und in der Vorschau anzuzeigen. Der Editor bietet automatische Vervollständigungsvorschläge basierend auf Ihrem tatsächlichen Datenschema.
Änderungen überprüfen: Zeigen Sie Code- und Datendiffs nebeneinander an, um zu visualisieren, wie sich Änderungen auf die Datenausgabe auswirken. Akzeptieren/verwerfen Sie Änderungen mit Line-Level-Widgets und verwenden Sie Strg+Z, um sie rückgängig zu machen.
Datenqualitätsprüfungen durchführen: Lassen Sie den Agenten Ihre Daten testen, Datendiffs ausführen, fehlende Werte und Ausreißer erkennen und Dev-/Produktionsdatenunterschiede vergleichen.
Integrieren Sie sich in Data-Stack-Tools: Verbinden Sie sich über MCPs (Managed Control Planes) mit Tools wie dbt, Airflow, GitHub usw., um ein durchgängiges Entwicklungserlebnis zu erzielen.
Zusammenarbeiten und bereitstellen: Verwenden Sie die einheitliche IDE-Umgebung, um mit Teammitgliedern zusammenzuarbeiten und Datenprojekte mit Zuversicht bereitzustellen.
nao FAQs
nao ist ein KI-gestützter Dateneditor für Datenteams, der sich mit Ihrem Data Warehouse und Geschäftskontext verbindet. Es fungiert als Ersatz für Ihre Data-Warehouse-Konsole mit zusätzlichen KI-Funktionen.
nao Video
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