如何高效、準確實現周期性和高頻次的數據分析,這個工具來幫你!
2023-05-11 15:09:44
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企業在做運營管理時,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營決策或者決策看板(大屏)提供支持,這要求業務人員要定期從業務系統中導出相關數據,然后根據業務規則出具相應的統計報表。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務人員和技術棧不完備的開發人員,提出基于Tempo AI的數據處理解決方案,讓大家高效、準確實現周期性、高頻次數據分析。
?業務人員: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,只需要導入原始數據即可。那么Tempo機器學習平臺是如何做到讓業務人員自主進行數據處理的呢?
1. 拖拉拽式操作,更好上手
拖拽式開發是對于業務人員很友好的開發方式。Tempo機器學習平臺將數據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和保存,便于開發和維護。
2. 類Excel數據處理步驟,更易理解
一般業務人員善于使用Excel進行數據處理,而Tempo機器學習平臺的數據處理基本上可以等效于SQL和Excel進行數據處理操作,更便于業務人員的理解。
算子和Excel/SQL的對應關系 (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據庫。
離線文件導入:支持csv、txt、xlsx等多種離線文件的導入;
多數據源導入:支持從多種業務系統中導入數據;
離線文件輸出:支持將分析結果以csv、txt、xlsx等格式導出為離線文件;
多數據源輸出:支持將結果數據輸出到多種業務系統中,并根據不同系統要求進行集成。
4. 無代碼調度配置,使用更輕松
Tempo機器學習平臺支持以無代碼的方式完成調度的配置,如果配置了數據庫輸入和數據庫輸出,那么用戶可以實現自動生成周期性分析報告。
? 開發人員:組合式處理,提升開發質量與效率
對于技術人員而言,代碼是相對高效的開發方式,有些企業雖然有自己的數據分析團隊,但是團隊的技術棧尚不全面,無法進行數據接入、處理、調度、維護和問題排查等整個數據處理過程的高效高質量開發。
方案如下圖所示:
第一步:SQL處理業務數據
使用SQL進行不同業務需求的數據處理,能夠顯著提高業務數據的處理效率和數據質量。
第二步:Python封裝SQL代碼
使用Tempo機器學習平臺中Python自定義編程節點制定Pyhon封裝規范,在統一的規范下可以將數據處理的通用功能高效封裝,如數據庫連接、數據的增刪改查等操作,讓開發人員更專注地使用SQL進行數據處理。
第三步:Tempo機器學習平臺統一流程
使用Tempo機器學習平臺將Python封裝好的SQL代碼統一到AI的流程框架中,通過拖拉拽的操作方式實現一鍵運行,讓數據處理邏輯更直觀地展現出來,便于后期的問題追溯和運維調試。
第四步:靈活配置調度任務
借助Tempo機器學習平臺的調度功能,可以讓周期性高頻數據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AI全流程的自動化和智能化,減少業務人員的重復性工作,更聚焦于業務本身。
小T總結
Tempo機器學習平臺不僅適用于不懂代碼的業務人員,讓他們通過簡單的操作和步驟,實現對數據的處理分析;還適用于技術棧尚不完備的開發人員,讓他們通過組合式的處理,提高開發效率與質量,專注于業務問題的分析,釋放自己更大的潛力。
Tempo機器學習平臺應用場景已經涵蓋了機器學習、數據處理/ETL、任務調度、數據API接口等。目前Tempo機器學習平臺以其自助式、一體化和企業級的特性,已經廣泛應用在各個行業。Tempo AI,不止于AI,還有更多產品的應用場景和價值,期待您和我們一起探索和發掘。