算法成果管理與復(fù)用，Tempo AI讓分析過程更靈活！
2021-12-02 17:54:14
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現(xiàn)在很多企業(yè)都想要打造“人人都是數(shù)據(jù)分析師”的數(shù)據(jù)分析文化，希望普通業(yè)務(wù)人員也能跨越編程技術(shù)的門檻，掌握數(shù)據(jù)分析技能解決實際業(yè)務(wù)問題，上一期小T就和大家分享了Tempo 產(chǎn)品針對這一問題的解決方案。（點擊閱讀不會SQL，就真的做不了數(shù)據(jù)分析嗎？）
那是不是只要公司員工都能熟練掌握數(shù)據(jù)分析技能，企業(yè)就可以無需特別干預(yù)，自然就能形成配合緊密的數(shù)據(jù)分析工作氛圍了？還真不一定，有這樣一些企業(yè)，他們的員工懂數(shù)據(jù)分析、懂算法邏輯、懂代碼實現(xiàn)，在具體的業(yè)務(wù)場景中能夠用代碼實現(xiàn)建模分析過程，卻在工作成果的管理和靈活復(fù)用方面遇到了困難，這又是怎么一回事呢？
算法成果管理，怎么才能有章法？
不少數(shù)據(jù)分析團隊的日常工作中，都會出現(xiàn)這樣尷尬的情況：
算法成果成了一筆糊涂賬
團隊內(nèi)部有專門的算法開發(fā)人員負責進行數(shù)據(jù)建模，也沉淀了部分行業(yè)常用的算法成果，但都散落在個人電腦中，企業(yè)無法進行統(tǒng)一的管理和維護，尤其是團隊中人員發(fā)生變動時，算法成果就會脫離企業(yè)的掌控，無法順利沉淀為企業(yè)知識成果。
缺少算法成果復(fù)用途徑
很多數(shù)據(jù)分析團隊都沒有特意去設(shè)計算法成果的復(fù)用途徑，當遇到相似場景分析時，總是要從零開始編寫代碼實現(xiàn)，從而耗費更多時間，導(dǎo)致工作效率大幅降低。
千萬不要小瞧這些問題，算法成果無法進行有效的復(fù)用和管理，不僅會為日常的數(shù)據(jù)分析工作帶來很多不必要的資源浪費和溝通障礙，任由算法成果暴露在外，也會為企業(yè)的數(shù)據(jù)安全造成一些威脅。
這幾個功能，讓數(shù)據(jù)分析效率更高
工欲善其事必先利其器，想解決企業(yè)數(shù)據(jù)分析算法成果的管理問題，從平臺工具側(cè)入手是一個更快速的選擇。Tempo AI的這幾個功能，或許就可以幫助企業(yè)數(shù)據(jù)分析團隊優(yōu)化工作成果管理流程，提高整體工作效率。
#1 自定義算法管理
目前自定義算法管理功能支持用戶通過Python、R、Java、Scala、Matlab、TensorFlow、PySpark等編程語言基于平臺規(guī)范封裝自主算法并發(fā)布形成平臺節(jié)點，方便用戶靈活擴展平臺算法節(jié)點功能，增強平臺的業(yè)務(wù)適應(yīng)能力，充分滿足企業(yè)級用戶的個性化需求。
在復(fù)用算法成果時，因為具體業(yè)務(wù)場景的變換，常常會需要數(shù)據(jù)分析人員根據(jù)具體業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)處理邏輯對算法模型進行編碼調(diào)整。
針對這樣的個性化分析場景，我們還專門在Tempo AI中設(shè)計了擴展編程和Notebook兩個功能組件，充分滿足數(shù)據(jù)分析人員的代碼建模分析需求，讓分析過程更靈活。
#2 擴展編程
擴展編程支持用戶編寫SQL、Python、R、Java、Scala、Matlab、PySpark腳本實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、圖表展示等功能，豐富建模過程中處理、算法及圖表的方法，提升可視化建模中數(shù)據(jù)處理的靈活性和擴展性。
#3 Notebook
Notebook是在平臺中集成好的模塊，方便用戶在Notebook中以編程的形式完成建模分析過程，滿足編碼偏好人員的分析需求。
在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)及相關(guān)內(nèi)容成果已經(jīng)成為了企業(yè)最寶貴的資產(chǎn)之一，如何有效管理并利用好這些資源，充分挖掘潛在數(shù)據(jù)價值，是企業(yè)在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中需要重點關(guān)注的問題。Tempo AI從設(shè)計之初就充分關(guān)注企業(yè)實際業(yè)務(wù)場景中的數(shù)據(jù)分析需求，我們不僅致力于為企業(yè)提供更加易用的數(shù)據(jù)分析功能，也希望更多企業(yè)可以通過使用Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺，構(gòu)建更加高效的協(xié)同數(shù)據(jù)分析工作流程，真正賦能企業(yè)發(fā)展！
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