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算法成果管理与复用,Tempo AI让分析过程更灵活!

2021-12-02 17:54:14
现在很多企业都想要打造“人人都是数据分析师”的数据分析文化,希望普通业务人员也能跨越编程技术的门槛,掌握数据分析技能解决实际业务问题,上一期小T就和大家分享了Tempo 产品针对这一问题的解决方案。(点击阅读不会SQL,就真的做不了数据分析吗?
那是不是只要公司员工都能熟练掌握数据分析技能,企业就可以无需特别干预,自然就能形成配合紧密的数据分析工作氛围了?还真不一定,有这样一些企业,他们的员工懂数据分析、懂算法逻辑、懂代码实现,在具体的业务场景中能够用代码实现建模分析过程,却在工作成果的管理和灵活复用方面遇到了困难,这又是怎么一回事呢?

算法成果管理,怎么才能有章法?
不少数据分析团队的日常工作中,都会出现这样尴尬的情况:
算法成果成了一笔糊涂账
团队内部有专门的算法开发人员负责进行数据建模,也沉淀了部分行业常用的算法成果,但都散落在个人电脑中,企业无法进行统一的管理和维护,尤其是团队中人员发生变动时,算法成果就会脱离企业的掌控,无法顺利沉淀为企业知识成果。
缺少算法成果复用途径
很多数据分析团队都没有特意去设计算法成果的复用途径,当遇到相似场景分析时,总是要从零开始编写代码实现,从而耗费更多时间,导致工作效率大幅降低。

千万不要小瞧这些问题,算法成果无法进行有效的复用和管理,不仅会为日常的数据分析工作带来很多不必要的资源浪费和沟通障碍,任由算法成果暴露在外,也会为企业的数据安全造成一些威胁。

这几个功能,让数据分析效率更高
工欲善其事必先利其器,想解决企业数据分析算法成果的管理问题,从平台工具侧入手是一个更快速的选择。Tempo AI的这几个功能,或许就可以帮助企业数据分析团队优化工作成果管理流程,提高整体工作效率。
#1 自定义算法管理

TempoAI自定义算法管理
通过使用Tempo AI中的自定义算法管理功能,企业就可以轻松实现将数据分析团队内各个成员产出的算法成果集中到Tempo AI平台之中,让算法成果从抽象的代码转变为方便灵活取用的平台节点,算法成果从此一目了然方便进行统一管理和维护,让企业自然而然沉淀形成知识内容资产。相关算法开发人员离开团队后,也不会影响算法模型的正常使用,业务人员可直接以拖拽配置的方式使用,快速实现资源复用,提升整体的分析效率。
目前自定义算法管理功能支持用户通过Python、R、Java、Scala、Matlab、TensorFlow、PySpark等编程语言基于平台规范封装自主算法并发布形成平台节点,方便用户灵活扩展平台算法节点功能,增强平台的业务适应能力,充分满足企业级用户的个性化需求。
在复用算法成果时,因为具体业务场景的变换,常常会需要数据分析人员根据具体业务的数据处理逻辑对算法模型进行编码调整。
针对这样的个性化分析场景,我们还专门在Tempo AI中设计了扩展编程和Notebook两个功能组件,充分满足数据分析人员的代码建模分析需求,让分析过程更灵活。
#2 扩展编程
TempoAI扩展编程
扩展编程支持用户编写SQL、Python、R、Java、Scala、Matlab、PySpark脚本实现数据处理、数据分析、图表展示等功能,丰富建模过程中处理、算法及图表的方法,提升可视化建模中数据处理的灵活性和扩展性。
#3 Notebook

Notebook功能
Notebook是在平台中集成好的模块,方便用户在Notebook中以编程的形式完成建模分析过程,满足编码偏好人员的分析需求。

在大数据时代,数据及相关内容成果已经成为了企业最宝贵的资产之一,如何有效管理并利用好这些资源,充分挖掘潜在数据价值,是企业在进行数字化转型过程中需要重点关注的问题。Tempo AI从设计之初就充分关注企业实际业务场景中的数据分析需求,我们不仅致力于为企业提供更加易用的数据分析功能,也希望更多企业可以通过使用Tempo大数据分析平台,构建更加高效的协同数据分析工作流程,真正赋能企业发展!

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