如何高效、準確實現(xiàn)周期性和高頻次的數(shù)據(jù)分析，這個工具來幫你！
2023-05-11 15:09:44
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企業(yè)在做運營管理時，常常會遇到周期性或者高頻次的分析需求，需要按照一定的周期，出具相應的報表為經(jīng)營決策或者決策看板（大屏）提供支持，這要求業(yè)務人員要定期從業(yè)務系統(tǒng)中導出相關(guān)數(shù)據(jù)，然后根據(jù)業(yè)務規(guī)則出具相應的統(tǒng)計報表。這個過程有很多重復的步驟，不僅費時而且極易出錯。
本文將針對不懂代碼的業(yè)務人員和技術(shù)棧不完備的開發(fā)人員，提出基于Tempo AI的數(shù)據(jù)處理解決方案，讓大家高效、準確實現(xiàn)周期性、高頻次數(shù)據(jù)分析。
?業(yè)務人員：一站式處理，不懂編碼也能做深度分析
通過Tempo機器學習平臺，可以將業(yè)務處理邏輯沉淀到平臺當中，這樣當需要出新的報表時，只需要導入原始數(shù)據(jù)即可。那么Tempo機器學習平臺是如何做到讓業(yè)務人員自主進行數(shù)據(jù)處理的呢？
1. 拖拉拽式操作，更好上手
拖拽式開發(fā)是對于業(yè)務人員很友好的開發(fā)方式。Tempo機器學習平臺將數(shù)據(jù)處理操作進行原子化，形成獨立的算子，之后通過拖拽算子，然后將算子連接起來形成處理流程，同時，處理流程以圖形化的形式進行展現(xiàn)和保存，便于開發(fā)和維護。
2. 類Excel數(shù)據(jù)處理步驟，更易理解
一般業(yè)務人員善于使用Excel進行數(shù)據(jù)處理，而Tempo機器學習平臺的數(shù)據(jù)處理基本上可以等效于SQL和Excel進行數(shù)據(jù)處理操作，更便于業(yè)務人員的理解。
算子和Excel/SQL的對應關(guān)系 (僅為部分列舉）
3. 豐富的輸入輸出方式，場景更多元
Tempo機器學習平臺有豐富的文件輸入和輸出方式，其中常見的是文件和數(shù)據(jù)庫。
離線文件導入：支持csv、txt、xlsx等多種離線文件的導入；
多數(shù)據(jù)源導入：支持從多種業(yè)務系統(tǒng)中導入數(shù)據(jù)；
離線文件輸出：支持將分析結(jié)果以csv、txt、xlsx等格式導出為離線文件；
多數(shù)據(jù)源輸出：支持將結(jié)果數(shù)據(jù)輸出到多種業(yè)務系統(tǒng)中，并根據(jù)不同系統(tǒng)要求進行集成。
4. 無代碼調(diào)度配置，使用更輕松
Tempo機器學習平臺支持以無代碼的方式完成調(diào)度的配置，如果配置了數(shù)據(jù)庫輸入和數(shù)據(jù)庫輸出，那么用戶可以實現(xiàn)自動生成周期性分析報告。
? 開發(fā)人員：組合式處理，提升開發(fā)質(zhì)量與效率
對于技術(shù)人員而言，代碼是相對高效的開發(fā)方式，有些企業(yè)雖然有自己的數(shù)據(jù)分析團隊，但是團隊的技術(shù)棧尚不全面，無法進行數(shù)據(jù)接入、處理、調(diào)度、維護和問題排查等整個數(shù)據(jù)處理過程的高效高質(zhì)量開發(fā)。
方案如下圖所示：
第一步：SQL處理業(yè)務數(shù)據(jù)
使用SQL進行不同業(yè)務需求的數(shù)據(jù)處理，能夠顯著提高業(yè)務數(shù)據(jù)的處理效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量。
第二步：Python封裝SQL代碼
使用Tempo機器學習平臺中Python自定義編程節(jié)點制定Pyhon封裝規(guī)范，在統(tǒng)一的規(guī)范下可以將數(shù)據(jù)處理的通用功能高效封裝，如數(shù)據(jù)庫連接、數(shù)據(jù)的增刪改查等操作，讓開發(fā)人員更專注地使用SQL進行數(shù)據(jù)處理。
第三步：Tempo機器學習平臺統(tǒng)一流程
使用Tempo機器學習平臺將Python封裝好的SQL代碼統(tǒng)一到AI的流程框架中，通過拖拉拽的操作方式實現(xiàn)一鍵運行，讓數(shù)據(jù)處理邏輯更直觀地展現(xiàn)出來，便于后期的問題追溯和運維調(diào)試。
第四步：靈活配置調(diào)度任務
借助Tempo機器學習平臺的調(diào)度功能，可以讓周期性高頻數(shù)據(jù)處理任務按自定義周期（年/季/月/天/小時/分鐘等）定時運行，實現(xiàn)AI全流程的自動化和智能化，減少業(yè)務人員的重復性工作，更聚焦于業(yè)務本身。
小T總結(jié)
Tempo機器學習平臺不僅適用于不懂代碼的業(yè)務人員，讓他們通過簡單的操作和步驟，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的處理分析；還適用于技術(shù)棧尚不完備的開發(fā)人員，讓他們通過組合式的處理，提高開發(fā)效率與質(zhì)量，專注于業(yè)務問題的分析，釋放自己更大的潛力。
Tempo機器學習平臺應用場景已經(jīng)涵蓋了機器學習、數(shù)據(jù)處理/ETL、任務調(diào)度、數(shù)據(jù)API接口等。目前Tempo機器學習平臺以其自助式、一體化和企業(yè)級的特性，已經(jīng)廣泛應用在各個行業(yè)。Tempo AI，不止于AI，還有更多產(chǎn)品的應用場景和價值，期待您和我們一起探索和發(fā)掘。
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