如何高效、准确实现周期性和高频次的数据分析，这个工具来帮你！
2023-05-11 15:09:44
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企业在做运营管理时，常常会遇到周期性或者高频次的分析需求，需要按照一定的周期，出具相应的报表为经营决策或者决策看板（大屏）提供支持，这要求业务人员要定期从业务系统中导出相关数据，然后根据业务规则出具相应的统计报表。这个过程有很多重复的步骤，不仅费时而且极易出错。
本文将针对不懂代码的业务人员和技术栈不完备的开发人员，提出基于Tempo AI的数据处理解决方案，让大家高效、准确实现周期性、高频次数据分析。
▶业务人员：一站式处理，不懂编码也能做深度分析
通过Tempo机器学习平台，可以将业务处理逻辑沉淀到平台当中，这样当需要出新的报表时，只需要导入原始数据即可。那么Tempo机器学习平台是如何做到让业务人员自主进行数据处理的呢？
1. 拖拉拽式操作，更好上手
拖拽式开发是对于业务人员很友好的开发方式。Tempo机器学习平台将数据处理操作进行原子化，形成独立的算子，之后通过拖拽算子，然后将算子连接起来形成处理流程，同时，处理流程以图形化的形式进行展现和保存，便于开发和维护。
2. 类Excel数据处理步骤，更易理解
一般业务人员善于使用Excel进行数据处理，而Tempo机器学习平台的数据处理基本上可以等效于SQL和Excel进行数据处理操作，更便于业务人员的理解。
算子和Excel/SQL的对应关系 (仅为部分列举）
3. 丰富的输入输出方式，场景更多元
Tempo机器学习平台有丰富的文件输入和输出方式，其中常见的是文件和数据库。
离线文件导入：支持csv、txt、xlsx等多种离线文件的导入；
多数据源导入：支持从多种业务系统中导入数据；
离线文件输出：支持将分析结果以csv、txt、xlsx等格式导出为离线文件；
多数据源输出：支持将结果数据输出到多种业务系统中，并根据不同系统要求进行集成。
4. 无代码调度配置，使用更轻松
Tempo机器学习平台支持以无代码的方式完成调度的配置，如果配置了数据库输入和数据库输出，那么用户可以实现自动生成周期性分析报告。
▶ 开发人员：组合式处理，提升开发质量与效率
对于技术人员而言，代码是相对高效的开发方式，有些企业虽然有自己的数据分析团队，但是团队的技术栈尚不全面，无法进行数据接入、处理、调度、维护和问题排查等整个数据处理过程的高效高质量开发。
方案如下图所示：
第一步：SQL处理业务数据
使用SQL进行不同业务需求的数据处理，能够显著提高业务数据的处理效率和数据质量。
第二步：Python封装SQL代码
使用Tempo机器学习平台中Python自定义编程节点制定Pyhon封装规范，在统一的规范下可以将数据处理的通用功能高效封装，如数据库连接、数据的增删改查等操作，让开发人员更专注地使用SQL进行数据处理。
第三步：Tempo机器学习平台统一流程
使用Tempo机器学习平台将Python封装好的SQL代码统一到AI的流程框架中，通过拖拉拽的操作方式实现一键运行，让数据处理逻辑更直观地展现出来，便于后期的问题追溯和运维调试。
第四步：灵活配置调度任务
借助Tempo机器学习平台的调度功能，可以让周期性高频数据处理任务按自定义周期（年/季/月/天/小时/分钟等）定时运行，实现AI全流程的自动化和智能化，减少业务人员的重复性工作，更聚焦于业务本身。
小T总结
Tempo机器学习平台不仅适用于不懂代码的业务人员，让他们通过简单的操作和步骤，实现对数据的处理分析；还适用于技术栈尚不完备的开发人员，让他们通过组合式的处理，提高开发效率与质量，专注于业务问题的分析，释放自己更大的潜力。
Tempo机器学习平台应用场景已经涵盖了机器学习、数据处理/ETL、任务调度、数据API接口等。目前Tempo机器学习平台以其自助式、一体化和企业级的特性，已经广泛应用在各个行业。Tempo AI，不止于AI，还有更多产品的应用场景和价值，期待您和我们一起探索和发掘。
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