算法成果管理與復用，Tempo AI讓分析過程更靈活！
2021-12-02 17:54:14
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現在很多企業都想要打造“人人都是數據分析師”的數據分析文化，希望普通業務人員也能跨越編程技術的門檻，掌握數據分析技能解決實際業務問題，上一期小T就和大家分享了Tempo 產品針對這一問題的解決方案。（點擊閱讀不會SQL，就真的做不了數據分析嗎？）
那是不是只要公司員工都能熟練掌握數據分析技能，企業就可以無需特別干預，自然就能形成配合緊密的數據分析工作氛圍了？還真不一定，有這樣一些企業，他們的員工懂數據分析、懂算法邏輯、懂代碼實現，在具體的業務場景中能夠用代碼實現建模分析過程，卻在工作成果的管理和靈活復用方面遇到了困難，這又是怎么一回事呢？
算法成果管理，怎么才能有章法？
不少數據分析團隊的日常工作中，都會出現這樣尷尬的情況：
算法成果成了一筆糊涂賬
團隊內部有專門的算法開發人員負責進行數據建模，也沉淀了部分行業常用的算法成果，但都散落在個人電腦中，企業無法進行統一的管理和維護，尤其是團隊中人員發生變動時，算法成果就會脫離企業的掌控，無法順利沉淀為企業知識成果。
缺少算法成果復用途徑
很多數據分析團隊都沒有特意去設計算法成果的復用途徑，當遇到相似場景分析時，總是要從零開始編寫代碼實現，從而耗費更多時間，導致工作效率大幅降低。
千萬不要小瞧這些問題，算法成果無法進行有效的復用和管理，不僅會為日常的數據分析工作帶來很多不必要的資源浪費和溝通障礙，任由算法成果暴露在外，也會為企業的數據安全造成一些威脅。
這幾個功能，讓數據分析效率更高
工欲善其事必先利其器，想解決企業數據分析算法成果的管理問題，從平臺工具側入手是一個更快速的選擇。Tempo AI的這幾個功能，或許就可以幫助企業數據分析團隊優化工作成果管理流程，提高整體工作效率。
#1 自定義算法管理
目前自定義算法管理功能支持用戶通過Python、R、Java、Scala、Matlab、TensorFlow、PySpark等編程語言基于平臺規范封裝自主算法并發布形成平臺節點，方便用戶靈活擴展平臺算法節點功能，增強平臺的業務適應能力，充分滿足企業級用戶的個性化需求。
在復用算法成果時，因為具體業務場景的變換，常常會需要數據分析人員根據具體業務的數據處理邏輯對算法模型進行編碼調整。
針對這樣的個性化分析場景，我們還專門在Tempo AI中設計了擴展編程和Notebook兩個功能組件，充分滿足數據分析人員的代碼建模分析需求，讓分析過程更靈活。
#2 擴展編程
擴展編程支持用戶編寫SQL、Python、R、Java、Scala、Matlab、PySpark腳本實現數據處理、數據分析、圖表展示等功能，豐富建模過程中處理、算法及圖表的方法，提升可視化建模中數據處理的靈活性和擴展性。
#3 Notebook
Notebook是在平臺中集成好的模塊，方便用戶在Notebook中以編程的形式完成建模分析過程，滿足編碼偏好人員的分析需求。
在大數據時代，數據及相關內容成果已經成為了企業最寶貴的資產之一，如何有效管理并利用好這些資源，充分挖掘潛在數據價值，是企業在進行數字化轉型過程中需要重點關注的問題。Tempo AI從設計之初就充分關注企業實際業務場景中的數據分析需求，我們不僅致力于為企業提供更加易用的數據分析功能，也希望更多企業可以通過使用Tempo大數據分析平臺，構建更加高效的協同數據分析工作流程，真正賦能企業發展！
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