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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(jiǎn)稱(chēng)：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)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(huì)SQL，就真的做不了數(shù)據(jù)分析嗎？

2021-11-24 09:37:02 次
今天開(kāi)篇，小T想先和大家討論一個(gè)問(wèn)題：
如果一家企業(yè)想要構(gòu)造一個(gè)數(shù)據(jù)分析模型，來(lái)解決現(xiàn)實(shí)的業(yè)務(wù)問(wèn)題，這個(gè)工作需要幾個(gè)人來(lái)完成？
傳統(tǒng)的答案常常是： 整條業(yè)務(wù)線(xiàn)的員工
一般來(lái)說(shuō)，業(yè)務(wù)分析模型的設(shè)計(jì)是個(gè)看似簡(jiǎn)單其實(shí)復(fù)雜的工作。雖然整個(gè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的構(gòu)建過(guò)程無(wú)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(píng)估、模型部署4個(gè)步驟，但這4個(gè)環(huán)節(jié)卻需要至少3個(gè)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(kāi)發(fā)人員負(fù)責(zé)集成到系統(tǒng)中
一來(lái)二去，工作效率也在層層溝通中變得越來(lái)越慢。如果想要簡(jiǎn)化這一整套工作流程，最好是可以讓業(yè)務(wù)人員來(lái)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(lái)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(shí)，往往會(huì)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(chǎng)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(guò)程中，還要做相應(yīng)的處理工作，包括數(shù)據(jù)連接、過(guò)濾、屬性構(gòu)造、分類(lèi)匯總、去重、排序等等，這些工作通通都需要使用SQL編程語(yǔ)句進(jìn)行處理，編寫(xiě)調(diào)試過(guò)程至少需要3-4個(gè)小時(shí)，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(huì)出現(xiàn)的
長(zhǎng)長(zhǎng)長(zhǎng)長(zhǎng)長(zhǎng)的SQL語(yǔ)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(huì)被以下三道難關(guān)直接勸退：
⇒技術(shù)門(mén)檻高
學(xué)會(huì)SQL等編程語(yǔ)言對(duì)于大部分沒(méi)有IT基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員絕對(duì)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(pán)效率低
業(yè)務(wù)流程越復(fù)雜，對(duì)應(yīng)的SQL語(yǔ)句也會(huì)越寫(xiě)越長(zhǎng)，等到復(fù)盤(pán)整個(gè)分析過(guò)程時(shí)，面對(duì)“SQL套SQL”的長(zhǎng)達(dá)幾百頁(yè)的編碼界面，很難快速梳理分析思路。
針對(duì)以上困境，Tempo AI推出了超級(jí)數(shù)據(jù)處理算子功能，幫助普通業(yè)務(wù)人員在無(wú)需掌握SQL語(yǔ)句的前提下，通過(guò)可視化操作、無(wú)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(jiǎn)  2分鐘搞定數(shù)據(jù)處理
Tempo AI中的超級(jí)數(shù)據(jù)處理算子功能，分為輸入查詢(xún)分析器和過(guò)程查詢(xún)分析器兩部分。
輸入查詢(xún)分析器
主要是將庫(kù)中數(shù)據(jù)接入進(jìn)來(lái)進(jìn)行查詢(xún)分析，對(duì)數(shù)據(jù)快速進(jìn)行過(guò)濾篩選，保留滿(mǎn)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(xún)分析器
過(guò)程查詢(xún)分析器
主要是在建模過(guò)程中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，過(guò)濾，匯總、排序等，滿(mǎn)足用戶(hù)所需的多種組合算子功能，方便用戶(hù)進(jìn)行建模處理操作。
數(shù)據(jù)建模過(guò)程查詢(xún)分析器
有了這兩個(gè)查詢(xún)分析器，普通業(yè)務(wù)人員就可以直接通過(guò)拖拉拽的方式，通過(guò)可視化操作界面，根據(jù)業(yè)務(wù)流程，直接在平臺(tái)中選取使用超級(jí)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(duì)比傳統(tǒng)流程動(dòng)輒半天的工作時(shí)間，有了超級(jí)數(shù)據(jù)處理算子的幫助，業(yè)務(wù)人員一個(gè)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(mén)檻和提高工作效率，超級(jí)數(shù)據(jù)處理算子還可以簡(jiǎn)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(gè)算子來(lái)完成，現(xiàn)在僅需4個(gè)輸入查詢(xún)分析器即可完成。之前對(duì)于異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)處理需10+個(gè)節(jié)點(diǎn)，現(xiàn)在僅需1個(gè)過(guò)程查詢(xún)分析器。節(jié)點(diǎn)變少了，梳理復(fù)盤(pán)自然更順暢。
TempoAI數(shù)據(jù)建模
動(dòng)圖
TempoAI數(shù)據(jù)建模工具
尤其在解決復(fù)雜業(yè)務(wù)問(wèn)題的場(chǎng)景中，超級(jí)數(shù)據(jù)處理算子的價(jià)值更加能夠得到凸顯。
舉個(gè)例子，某保險(xiǎn)企業(yè)希望利用數(shù)據(jù)分析手段快速識(shí)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(gè)過(guò)程需要業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)分析師及開(kāi)發(fā)人員聯(lián)合推進(jìn)，投入至少數(shù)周的時(shí)間才能完成。而在應(yīng)用超級(jí)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(jiǎn)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(gè)項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了低技術(shù)門(mén)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(zhuān)業(yè)技術(shù)門(mén)檻卻成為了廣大非IT專(zhuān)業(yè)出身業(yè)務(wù)人員體驗(yàn)數(shù)據(jù)分析的攔路虎。
在小T看來(lái)，其實(shí)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不意味著要全盤(pán)推翻過(guò)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(xiàn)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(shí)，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(tái)在設(shè)計(jì)研發(fā)之初，就考慮到了企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)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(tái)，助力AI時(shí)代數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)。如果想要體驗(yàn)便捷易用好入門(mén)的數(shù)據(jù)分析工具，歡迎申請(qǐng)?jiān)囉谩?/span>
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