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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
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。
周期性任务数据处理
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。
周期性任务的数据处理
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。
数据分析-数据处理
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。
数据分析数据处理
▶ 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:
TempoAI数据处理
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。
TempoAI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。
数据处理逻辑
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。
数据分析
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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