今天開篇，小T想先和大家討論一個問題：
如果一家企業想要構造一個數據分析模型，來解決現實的業務問題，這個工作需要幾個人來完成？
傳統的答案常常是： 整條業務線的員工
一般來說，業務分析模型的設計是個看似簡單其實復雜的工作。雖然整個數據分析應用的構建過程無非就是數據接入、數據預處理、數據模型構建與評估、模型部署4個步驟，但這4個環節卻需要至少3個不同崗位的員工分工配合才能完成：
?業務人員負責定規則
?數據分析人員負責模型落地
?IT開發人員負責集成到系統中
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，最好是可以讓業務人員來進行數據處理和分析的相關工作，畢竟數據分析模型是根據實際業務流程來構建的，當然是讓最懂業務的人直接上手最方便高效。
但是大部分業務人員在做數據分析構建時，往往會直接卡在數據預處理這一步，難道不懂編碼在數據的世界就真的寸步難行？
數據預處理 到底難在哪兒？
數據質量在數據分析中的重要性毋庸置疑，因此在數據建模中，數據預處理是最重要也最復雜的一環。
在實際的企業工作場景中，由于業務數據標準不一，在數據分析過程中，還要做相應的處理工作，包括數據連接、過濾、屬性構造、分類匯總、去重、排序等等，這些工作通通都需要使用SQL編程語句進行處理，編寫調試過程至少需要3-4個小時，大約200多分鐘才能完成。
▲傳統數據預處理流程中一定會出現的
長長長長長的SQL語句列
而如果是讓業務人員自己嘗試進行數據處理，基本上都會被以下三道難關直接勸退：
⇒技術門檻高
學會SQL等編程語言對于大部分沒有IT基礎的業務人員絕對不是一件容易的事，而在實際工作中，常常還要跨數據源使用SQL進行數據處理，難上加難。
⇒執行效率慢
現實中，業務數據的數量較為龐大，企業需要一次性接入數據源中的多表，導致數據量及數據維度較大，串行處理執行效率較慢，影響整體流程性能。
⇒復盤效率低
業務流程越復雜，對應的SQL語句也會越寫越長，等到復盤整個分析過程時，面對“SQL套SQL”的長達幾百頁的編碼界面，很難快速梳理分析思路。
針對以上困境，Tempo AI推出了超級數據處理算子功能，幫助普通業務人員在無需掌握SQL語句的前提下，通過可視化操作、無需編碼就可進行數據處理，大大提高數據處理的效率。
化繁為簡 2分鐘搞定數據處理
Tempo AI中的超級數據處理算子功能，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
主要是將庫中數據接入進來進行查詢分析，對數據快速進行過濾篩選，保留滿足條件的數據作為建模數據源，提高流程的執行效率；
過程查詢分析器
主要是在建模過程中，對數據進行篩選，過濾，匯總、排序等，滿足用戶所需的多種組合算子功能，方便用戶進行建模處理操作。
有了這兩個查詢分析器，普通業務人員就可以直接通過拖拉拽的方式，通過可視化操作界面，根據業務流程，直接在平臺中選取使用超級數據處理算法，快速完成模型的構建，全程不需要進行任何編碼。對比傳統流程動輒半天的工作時間，有了超級數據處理算子的幫助，業務人員一個人只需要2分鐘就可以完成相關操作，大大提升了數據處理的效率。
除了降低技術門檻和提高工作效率，超級數據處理算子還可以簡化數據處理流程，讓數據分析邏輯更加一目了然。
以往在Tempo AI中要完成同構數據源的接入到處理，需要20+個算子來完成，現在僅需4個輸入查詢分析器即可完成。之前對于異構數據源進行數據處理需10+個節點，現在僅需1個過程查詢分析器。節點變少了，梳理復盤自然更順暢。
尤其在解決復雜業務問題的場景中，超級數據處理算子的價值更加能夠得到凸顯。
舉個例子，某保險企業希望利用數據分析手段快速識別業務違規行為，構建業務風控模型。如果使用傳統方法，整個過程需要業務人員和數據分析師及開發人員聯合推進，投入至少數周的時間才能完成。而在應用超級數據處理算子之后，大大降低了數據預處理的難度，簡化了建模流程，業務人員只需2-3天就可以獨立完成模型構建工作，讓整個項目實現了低技術門檻、高執行效率的轉變。
現如今，很多企業都想要建立“人人可做數據分析”的工作文化，但編程等專業技術門檻卻成為了廣大非IT專業出身業務人員體驗數據分析的攔路虎。
在小T看來，其實企業數字化轉型并不意味著要全盤推翻過往，數據分析應該成為業務人員提升工作效率的助力，而不是變成一線員工額外的負擔。因此，企業在選擇數據分析工具時，應該要特別注意產品的易用性。
Tempo大數據分析平臺在設計研發之初，就考慮到了企業的實際應用場景，不斷提升產品的易用性，致力于打造面向“全民數據科學家”的人工智能分析與應用構建平臺，助力AI時代數據化運營。如果想要體驗便捷易用好入門的數據分析工具，歡迎申請試用。
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