寻壑经丘，Hykpi上线了

　　极致分析效率
　　Hykpi 是一个低代码数据科学平台，提供一站式分析、可视化及调度能力，为极致效率而生。
　　何谓效率？从数据分析预测的角度，我们认为应当从以下四个方面来提升效率：
　　01 个人开发效率
　　分析师个人开发效率和很多因素都相关，比如代码重用、代码执行环境、工具栈、知识和经验的积累、良好的习惯等等。 Hykpi 通过提供 built-in 的分析节点，封装了代码逻辑，极大地提升了开发效率； 工作流模版能一键复用分析方案，将交付时间缩短到极致，同时也能沉淀出知识库；一站式分析、可视化及调度环境则简化了工具栈的管理，也降低了工具之间的来回切换成本。
　　02 团队协同效率
　　Hykpi 是一个通过浏览器访问的多用户环境。分析师与数据工程师及业务人员在同一个平台上分工协作，所有人都能及时悉知进展和成果。分析师能够使用团队成员发布的工作流模版或节点模版，或者自己贡献模版给团队。 分析团队 Leader 能够一目了然掌握所有项目的进展和运行状态，并通过模版打造团队的分析代码仓库，沉淀分析解决方案，提升团队整体交付能力。
　　03 复用效率
　　在分析预测领域，复用主要是指代码逻辑的复用和数据的复用。代码逻辑又分通用基础代码和业务代码逻辑，前者基本都是通过 Library 来直接调用，比如 Spark SQL 的函数或 Python Pandas 包，后者是针对具体业务场景的，比如 RFM 客户分层的计算逻辑。
　　最常见的业务代码逻辑复用方式是代码片段的复制粘贴（惊不惊喜，意不意外！）。 Hykpi 通过提供分析工作流模版和节点模版承载业务分析逻辑，做到了一次编辑，到处运行。 分析师不仅可以拿来即用，还可以通过调整工作流模版配置来适应新的场景，极大提升了复用效率。数据的复用包括源数据的复用和分析过程产生数据的复用。Hykpi 通过 Entity 节点为分析师之间共享分析数据集提供了便捷方式。
　　04 维护效率
　　随着时间流逝，业务可能发生变化，数据源可能发生变化，之前的分析和预测结果可能不再有效。分析师需要再次进入项目，展开分析。
　　通过 Hykpi 的分析工作流，即便时隔久远，分析师也能快速理解项目的整体分析思路，避免直接进入代码细节，建木不见林。 此外由于 Hykpi 提供了一站式的分析、可视化和调度，极大地简化了分析师对工具栈的维护，想象一下使用 Spark 来完成数据处理和分析，使用 Metabase 来做可视化，使用 Airflow 来完成调度。 沉浸式分析体验
　　通过分析工作流，Hykpi 为分析师创造了一种沉浸式的分析体验。如上图， 在分析过程中，分析师只需关心节点的逻辑，运行并验证结果；若需进一步分析，可添加一个新的节点对结果进一步分析，如此往复，直到解决问题
　　分析师不需要关心中间结果数据如何存储，在哪里存储，如何加载，如何传给子节点，不需要关心运行环境，所有这一切都由 Hykpi 自动完成。分析师也不需要在分析工具、可视化工具和调度工具之间来回切换，可以使用 Hykpi 一站式完成分析、可视化和调度。 一次编辑，到处运行
　　由上图可以看出，Hykpi 的核心是工作流执行引擎，它的作用是正确编译并执行分析工作流；一个分析工作流是由若干节点组成的一个 DAG（有向无环图）；每个节点是一段最小不可分的代码逻辑，是对某个数据操作的封装，比如数据聚合或逻辑回归预测模型。 工作流和节点都通过 DSL（Domain-Specific Language）来表达，可以在不同 Hykpi 安装实例下运行，做到了分析代码一次编辑，到处运行。
　　正是基于这种可移植性，Hykpi 不仅提供了一站式分析预测工具，还将通过开放工作流提供业务场景的通用解决方案，敬请期待！ 结语
　　Hykpi 是一个私有化部署的低代码数据科学平台。它的最佳受众是使用 SQL/Python 的分析师，提供三个核心能力：
　　1. 分析
　　2. 可视化
　　3. 调度
　　https://hykpi.com 已正式上线，欢迎前往免费使用！