nao est un éditeur de données et un IDE alimenté par l'IA, conçu spécifiquement pour les équipes de données, offrant une intégration native avec les entrepôts de données et un agent intelligent qui écrit du code en tenant compte de la qualité des données.
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nao

Informations sur le produit

Mis à jour:Nov 28, 2025

Qu'est-ce que nao

nao est une plateforme moderne qui révolutionne l'ingénierie analytique en fournissant un IDE spécialisé pour les professionnels des données. Fondée en 2024 et faisant partie de la promotion de printemps 2025 de Y Combinator, nao sert de solution complète pour les équipes de données, y compris les ingénieurs de données, les ingénieurs analytiques et les scientifiques des données. La plateforme combine les fonctionnalités d'un éditeur de code traditionnel avec des capacités d'IA tout en maintenant les normes de sécurité les plus élevées grâce à la certification SOC 2 Type II. Avec des prix à partir de 30 $ par mois et un plan gratuit disponible, nao vise à rationaliser les flux de travail de données et à améliorer la productivité des organisations qui s'appuient sur des entrepôts de données modernes.

Caractéristiques principales de nao

nao est un IDE de données alimenté par l'IA, conçu spécifiquement pour les équipes de données, qui s'intègre directement aux entrepôts de données. Il offre un environnement d'édition de code intelligent avec une assistance IA pour le développement SQL et Python, une intégration native des entrepôts de données, des capacités de prévisualisation des données en temps réel et des contrôles de qualité des données intégrés. La plateforme combine l'édition de code, la visualisation des données et les suggestions basées sur l'IA, tout en maintenant des normes de sécurité élevées avec la certification SOC 2 Type II.
Intégration native de l'entrepôt de données: Se connecte directement à plusieurs entrepôts de données, notamment Snowflake, BigQuery, Postgres et autres, permettant aux utilisateurs d'interroger et de prévisualiser les données directement dans l'IDE
Assistant de code alimenté par l'IA: Comprend un agent d'IA qui comprend votre schéma de données et peut écrire du code contextuellement pertinent, fournir des auto-complétions et assurer la qualité des données
Intégration de la pile de données: S'intègre de manière transparente aux outils de données populaires tels que dbt, Airflow et divers outils de BI, tout en intégrant la documentation de ces outils dans son contexte
Gestion sécurisée des données: Maintient la confidentialité des données en traitant les requêtes localement et en n'envoyant jamais de données à des serveurs externes, avec la certification SOC 2 Type II

Cas d'utilisation de nao

Développement de pipelines de données: Permet aux ingénieurs de données de construire et de maintenir des pipelines de données plus efficacement grâce à l'assistance de l'IA et aux tests intégrés
Ingénierie analytique: Aide les ingénieurs analytiques à écrire et à valider les transformations SQL avec des capacités de prévisualisation instantanée et des contrôles de qualité des données
Analyse et exploration des données: Permet aux analystes de données d'explorer rapidement les données, de créer des visualisations et d'effectuer des analyses approfondies avec l'aide de l'IA

Avantages

Conçu spécifiquement pour les équipes de données avec des fonctionnalités spécialisées
Contrôles de sécurité et de confidentialité renforcés
Intégration complète avec les outils de données existants

Inconvénients

Produit relativement nouveau (fondé en 2024)
Limité à des langages de programmation et des flux de travail de données spécifiques

Comment utiliser nao

Télécharger et installer nao: Visitez https://getnao.io/ et téléchargez l'éditeur nao. Inscrivez-vous pour un compte d'essai gratuit pour commencer.
Connecter votre entrepôt de données: Connectez nao à votre entrepôt de données (prend en charge Postgres, Snowflake, BigQuery, Databricks, DuckDB, etc.). La connexion est locale et sécurisée entre votre ordinateur et l'entrepôt.
Configurer l'environnement du projet: Si vous utilisez dbt, nao détectera automatiquement dbt_project et les profils, ou vous pouvez les spécifier manuellement. Vous pouvez également configurer des environnements virtuels Python via l'intégration du terminal.
Configurer .naorules (Facultatif): Créez un fichier .naorules pour personnaliser les agents d'IA avec des règles personnalisées concernant votre modèle de données, votre style de codage et les exigences du projet.
Utiliser l'agent d'IA: L'agent d'IA a un accès direct à votre code et à votre entrepôt. Vous pouvez lui demander d'écrire des requêtes, d'analyser des données et d'assurer la qualité des données. Utilisez @warehouse pour référencer les données de l'entrepôt.
Prévisualiser et modifier les données: Utilisez la feuille de calcul SQL intégrée pour interroger et prévisualiser les données directement. L'éditeur fournit des suggestions de saisie semi-automatique basées sur votre schéma de données réel.
Vérifier les modifications: Affichez les différences de code et les différences de données côte à côte pour visualiser comment les modifications affectent la sortie des données. Acceptez/rejetez les modifications avec des widgets au niveau de la ligne et utilisez Ctrl+Z pour annuler.
Exécuter des contrôles de qualité des données: Laissez l'agent tester vos données, exécuter des différences de données, détecter les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et comparer les différences de données de développement/production.
Intégrer avec les outils de la pile de données: Connectez-vous à des outils tels que dbt, Airflow, GitHub, etc. via des MCP (Managed Control Planes) pour une expérience de développement de bout en bout.
Collaborer et déployer: Utilisez l'environnement IDE unifié pour collaborer avec les membres de l'équipe et déployer des projets de données en toute confiance.

FAQ de nao

nao est un éditeur de données alimenté par l'IA conçu pour les équipes de données qui se connecte à votre entrepôt de données et à votre contexte commercial. Il fonctionne comme un remplacement de votre console d'entrepôt de données avec des fonctionnalités d'IA supplémentaires.

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