今天开篇，小T想先和大家讨论一个问题：
如果一家企业想要构造一个数据分析模型，来解决现实的业务问题，这个工作需要几个人来完成？
传统的答案常常是： 整条业务线的员工
一般来说，业务分析模型的设计是个看似简单其实复杂的工作。虽然整个数据分析应用的构建过程无非就是数据接入、数据预处理、数据模型构建与评估、模型部署4个步骤，但这4个环节却需要至少3个不同岗位的员工分工配合才能完成：
►业务人员负责定规则
►数据分析人员负责模型落地
►IT开发人员负责集成到系统中
一来二去，工作效率也在层层沟通中变得越来越慢。如果想要简化这一整套工作流程，最好是可以让业务人员来进行数据处理和分析的相关工作，毕竟数据分析模型是根据实际业务流程来构建的，当然是让最懂业务的人直接上手最方便高效。
但是大部分业务人员在做数据分析构建时，往往会直接卡在数据预处理这一步，难道不懂编码在数据的世界就真的寸步难行？
数据预处理 到底难在哪儿？
数据质量在数据分析中的重要性毋庸置疑，因此在数据建模中，数据预处理是最重要也最复杂的一环。
在实际的企业工作场景中，由于业务数据标准不一，在数据分析过程中，还要做相应的处理工作，包括数据连接、过滤、属性构造、分类汇总、去重、排序等等，这些工作通通都需要使用SQL编程语句进行处理，编写调试过程至少需要3-4个小时，大约200多分钟才能完成。
▲传统数据预处理流程中一定会出现的
长长长长长的SQL语句列
而如果是让业务人员自己尝试进行数据处理，基本上都会被以下三道难关直接劝退：
⇒技术门槛高
学会SQL等编程语言对于大部分没有IT基础的业务人员绝对不是一件容易的事，而在实际工作中，常常还要跨数据源使用SQL进行数据处理，难上加难。
⇒执行效率慢
现实中，业务数据的数量较为庞大，企业需要一次性接入数据源中的多表，导致数据量及数据维度较大，串行处理执行效率较慢，影响整体流程性能。
⇒复盘效率低
业务流程越复杂，对应的SQL语句也会越写越长，等到复盘整个分析过程时，面对“SQL套SQL”的长达几百页的编码界面，很难快速梳理分析思路。
针对以上困境，Tempo AI推出了超级数据处理算子功能，帮助普通业务人员在无需掌握SQL语句的前提下，通过可视化操作、无需编码就可进行数据处理，大大提高数据处理的效率。
化繁为简 2分钟搞定数据处理
Tempo AI中的超级数据处理算子功能，分为输入查询分析器和过程查询分析器两部分。
输入查询分析器
主要是将库中数据接入进来进行查询分析，对数据快速进行过滤筛选，保留满足条件的数据作为建模数据源，提高流程的执行效率；
过程查询分析器
主要是在建模过程中，对数据进行筛选，过滤，汇总、排序等，满足用户所需的多种组合算子功能，方便用户进行建模处理操作。
有了这两个查询分析器，普通业务人员就可以直接通过拖拉拽的方式，通过可视化操作界面，根据业务流程，直接在平台中选取使用超级数据处理算法，快速完成模型的构建，全程不需要进行任何编码。对比传统流程动辄半天的工作时间，有了超级数据处理算子的帮助，业务人员一个人只需要2分钟就可以完成相关操作，大大提升了数据处理的效率。
除了降低技术门槛和提高工作效率，超级数据处理算子还可以简化数据处理流程，让数据分析逻辑更加一目了然。
以往在Tempo AI中要完成同构数据源的接入到处理，需要20+个算子来完成，现在仅需4个输入查询分析器即可完成。之前对于异构数据源进行数据处理需10+个节点，现在仅需1个过程查询分析器。节点变少了，梳理复盘自然更顺畅。
尤其在解决复杂业务问题的场景中，超级数据处理算子的价值更加能够得到凸显。
举个例子，某保险企业希望利用数据分析手段快速识别业务违规行为，构建业务风控模型。如果使用传统方法，整个过程需要业务人员和数据分析师及开发人员联合推进，投入至少数周的时间才能完成。而在应用超级数据处理算子之后，大大降低了数据预处理的难度，简化了建模流程，业务人员只需2-3天就可以独立完成模型构建工作，让整个项目实现了低技术门槛、高执行效率的转变。
现如今，很多企业都想要建立“人人可做数据分析”的工作文化，但编程等专业技术门槛却成为了广大非IT专业出身业务人员体验数据分析的拦路虎。
在小T看来，其实企业数字化转型并不意味着要全盘推翻过往，数据分析应该成为业务人员提升工作效率的助力，而不是变成一线员工额外的负担。因此，企业在选择数据分析工具时，应该要特别注意产品的易用性。
Tempo大数据分析平台在设计研发之初，就考虑到了企业的实际应用场景，不断提升产品的易用性，致力于打造面向“全民数据科学家”的人工智能分析与应用构建平台，助力AI时代数据化运营。如果想要体验便捷易用好入门的数据分析工具，欢迎申请试用。
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