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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

不會SQL，就真的做不了數(shù)據(jù)分析嗎？

2021-11-24 09:37:02 次
今天開篇，小T想先和大家討論一個問題：
如果一家企業(yè)想要構(gòu)造一個數(shù)據(jù)分析模型，來解決現(xiàn)實(shí)的業(yè)務(wù)問題，這個工作需要幾個人來完成？
傳統(tǒng)的答案常常是： 整條業(yè)務(wù)線的員工
一般來說，業(yè)務(wù)分析模型的設(shè)計是個看似簡單其實(shí)復(fù)雜的工作。雖然整個數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的構(gòu)建過程無非就是數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)模型構(gòu)建與評估、模型部署4個步驟，但這4個環(huán)節(jié)卻需要至少3個不同崗位的員工分工配合才能完成：
?業(yè)務(wù)人員負(fù)責(zé)定規(guī)則
?數(shù)據(jù)分析人員負(fù)責(zé)模型落地
?IT開發(fā)人員負(fù)責(zé)集成到系統(tǒng)中
一來二去，工作效率也在層層溝通中變得越來越慢。如果想要簡化這一整套工作流程，最好是可以讓業(yè)務(wù)人員來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的相關(guān)工作，畢竟數(shù)據(jù)分析模型是根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)流程來構(gòu)建的，當(dāng)然是讓最懂業(yè)務(wù)的人直接上手最方便高效。
但是大部分業(yè)務(wù)人員在做數(shù)據(jù)分析構(gòu)建時，往往會直接卡在數(shù)據(jù)預(yù)處理這一步，難道不懂編碼在數(shù)據(jù)的世界就真的寸步難行？
數(shù)據(jù)預(yù)處理  到底難在哪兒？
數(shù)據(jù)質(zhì)量在數(shù)據(jù)分析中的重要性毋庸置疑，因此在數(shù)據(jù)建模中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是最重要也最復(fù)雜的一環(huán)。
在實(shí)際的企業(yè)工作場景中，由于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一，在數(shù)據(jù)分析過程中，還要做相應(yīng)的處理工作，包括數(shù)據(jù)連接、過濾、屬性構(gòu)造、分類匯總、去重、排序等等，這些工作通通都需要使用SQL編程語句進(jìn)行處理，編寫調(diào)試過程至少需要3-4個小時，大約200多分鐘才能完成。
數(shù)據(jù)處理
▲傳統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)處理流程中一定會出現(xiàn)的
長長長長長的SQL語句列
而如果是讓業(yè)務(wù)人員自己嘗試進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，基本上都會被以下三道難關(guān)直接勸退：
⇒技術(shù)門檻高
學(xué)會SQL等編程語言對于大部分沒有IT基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員絕對不是一件容易的事，而在實(shí)際工作中，常常還要跨數(shù)據(jù)源使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，難上加難。
⇒執(zhí)行效率慢
現(xiàn)實(shí)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)量較為龐大，企業(yè)需要一次性接入數(shù)據(jù)源中的多表，導(dǎo)致數(shù)據(jù)量及數(shù)據(jù)維度較大，串行處理執(zhí)行效率較慢，影響整體流程性能。
⇒復(fù)盤效率低
業(yè)務(wù)流程越復(fù)雜，對應(yīng)的SQL語句也會越寫越長，等到復(fù)盤整個分析過程時，面對“SQL套SQL”的長達(dá)幾百頁的編碼界面，很難快速梳理分析思路。
針對以上困境，Tempo AI推出了超級數(shù)據(jù)處理算子功能，幫助普通業(yè)務(wù)人員在無需掌握SQL語句的前提下，通過可視化操作、無需編碼就可進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，大大提高數(shù)據(jù)處理的效率。
化繁為簡  2分鐘搞定數(shù)據(jù)處理
Tempo AI中的超級數(shù)據(jù)處理算子功能，分為輸入查詢分析器和過程查詢分析器兩部分。
輸入查詢分析器
主要是將庫中數(shù)據(jù)接入進(jìn)來進(jìn)行查詢分析，對數(shù)據(jù)快速進(jìn)行過濾篩選，保留滿足條件的數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)源，提高流程的執(zhí)行效率；
數(shù)據(jù)輸入查詢分析器
過程查詢分析器
主要是在建模過程中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，過濾，匯總、排序等，滿足用戶所需的多種組合算子功能，方便用戶進(jìn)行建模處理操作。
數(shù)據(jù)建模過程查詢分析器
有了這兩個查詢分析器，普通業(yè)務(wù)人員就可以直接通過拖拉拽的方式，通過可視化操作界面，根據(jù)業(yè)務(wù)流程，直接在平臺中選取使用超級數(shù)據(jù)處理算法，快速完成模型的構(gòu)建，全程不需要進(jìn)行任何編碼。對比傳統(tǒng)流程動輒半天的工作時間，有了超級數(shù)據(jù)處理算子的幫助，業(yè)務(wù)人員一個人只需要2分鐘就可以完成相關(guān)操作，大大提升了數(shù)據(jù)處理的效率。
除了降低技術(shù)門檻和提高工作效率，超級數(shù)據(jù)處理算子還可以簡化數(shù)據(jù)處理流程，讓數(shù)據(jù)分析邏輯更加一目了然。
以往在Tempo AI中要完成同構(gòu)數(shù)據(jù)源的接入到處理，需要20+個算子來完成，現(xiàn)在僅需4個輸入查詢分析器即可完成。之前對于異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)處理需10+個節(jié)點(diǎn)，現(xiàn)在僅需1個過程查詢分析器。節(jié)點(diǎn)變少了，梳理復(fù)盤自然更順暢。
TempoAI數(shù)據(jù)建模
動圖
TempoAI數(shù)據(jù)建模工具
尤其在解決復(fù)雜業(yè)務(wù)問題的場景中，超級數(shù)據(jù)處理算子的價值更加能夠得到凸顯。
舉個例子，某保險企業(yè)希望利用數(shù)據(jù)分析手段快速識別業(yè)務(wù)違規(guī)行為，構(gòu)建業(yè)務(wù)風(fēng)控模型。如果使用傳統(tǒng)方法，整個過程需要業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)分析師及開發(fā)人員聯(lián)合推進(jìn)，投入至少數(shù)周的時間才能完成。而在應(yīng)用超級數(shù)據(jù)處理算子之后，大大降低了數(shù)據(jù)預(yù)處理的難度，簡化了建模流程，業(yè)務(wù)人員只需2-3天就可以獨(dú)立完成模型構(gòu)建工作，讓整個項目實(shí)現(xiàn)了低技術(shù)門檻、高執(zhí)行效率的轉(zhuǎn)變。

現(xiàn)如今，很多企業(yè)都想要建立“人人可做數(shù)據(jù)分析”的工作文化，但編程等專業(yè)技術(shù)門檻卻成為了廣大非IT專業(yè)出身業(yè)務(wù)人員體驗數(shù)據(jù)分析的攔路虎。
在小T看來，其實(shí)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不意味著要全盤推翻過往，數(shù)據(jù)分析應(yīng)該成為業(yè)務(wù)人員提升工作效率的助力，而不是變成一線員工額外的負(fù)擔(dān)。因此，企業(yè)在選擇數(shù)據(jù)分析工具時，應(yīng)該要特別注意產(chǎn)品的易用性。
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺在設(shè)計研發(fā)之初，就考慮到了企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用場景，不斷提升產(chǎn)品的易用性，致力于打造面向“全民數(shù)據(jù)科學(xué)家”的人工智能分析與應(yīng)用構(gòu)建平臺，助力AI時代數(shù)據(jù)化運(yùn)營。如果想要體驗便捷易用好入門的數(shù)據(jù)分析工具，歡迎申請試用。
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