掌握SAM技术其实没那么难，帮你快速搞定那些庞大的数据库分析任务

说到分析那些动不动就几个G甚至上TB的数据库，很多人可能头都大了，感觉需要非常高深的技术，或者要写一大堆复杂无比的代码才能搞定，但其实，现在有一个叫SAM的技术，可以让你用非常直观、甚至有点像“搭积木”的方式，来快速处理这些庞然大物，这篇文章的目的，就是想告诉你，掌握SAM技术真的没那么可怕,它能帮你从面对海量数据时的焦虑中解脱出来。

（来源：根据数据分析师社区“数据熊猫”关于低代码数据处理的讨论）

SAM到底是什么呢？你可以把它想象成一个超级智能的“数据整理助手”，它的核心思想不是让你去死记硬背那些像天书一样的编程命令，而是通过一种可视化的界面，让你通过拖拽、点击、勾选这些我们平时用电脑最熟悉的操作，来告诉电脑你想对数据做什么。（来源：科技媒体“极客公园”对可视化分析工具的解读）你想从一张巨大的销售记录表里，找出所有来自“北京”地区、并且销售额超过1万元的订单，传统方法你可能得写一段SQL查询语句，但在SAM工具里，你可能只需要把“城市”这个字段拖到筛选区，输入“北京”，再把“销售额”字段拖过来，选择“大于”，输入“10000”就行了,整个过程就像在高级版的Excel里做筛选一样简单。

你可能会问，这不就是高级一点的筛选器吗？它能处理“庞大”的数据任务吗？这就是SAM厉害的地方了，它的背后连接着强大的数据处理引擎，比如Spark或者Flink这些技术（你不用管这些名词，知道它们力气很大就行）。（来源：开源大数据平台Apache Spark官方文档概述）当你通过简单的界面操作发出指令后，SAM会把这些指令翻译成引擎能听懂的高效命令，然后由引擎去分布式集群（可以理解为很多台电脑一起干活）上并行处理数据，你感觉上只是在点鼠标，但实际上已经调动了一个“计算军团”在为你服务，你个人电脑可能打开一个1G的文件就卡死了,但SAM处理1TB的数据可能也就几分钟的事。

SAM具体能帮你搞定哪些常见的、让人头疼的数据分析任务呢？我举几个例子你就明白了。

第一个典型任务就是数据清洗，原始数据往往很乱，比如有空白格、有重复的记录、有格式不对的日期或数字，手动检查？那简直是噩梦，用SAM，你可以很容易地找到这些有问题的数据，并批量处理，你可以一键找出所有重复项并删除，或者把所有日期统一成“年-月-日”的格式，这比你用Excel眼睛瞪得像铜铃一样找要快得多,也准确得多。

第二个任务是数据的关联和整合，你的数据通常不会乖乖地待在一个表里，客户信息在一个表，订单记录在另一个表，产品详情又在第三个表，你要想分析哪个客户买了什么产品，就得先把这三个表按某个共同的字段（比如客户ID、产品ID）“拼”在一起，这个“拼”表的过程，在数据库里叫“关联”或“连接”，写代码有点复杂，但在SAM里，你通常只需要用鼠标把两个表拉过来，然后在它们之间画一条线，指定一下用哪个字段连接就完成了,非常直观。

第三个任务是制作复杂的报表和图表，老板可能随时要你出一份报告，包含过去一年每个月的销售趋势、各个地区的销量对比、畅销产品排行榜等等，如果你每次都要重新写代码、跑数据，会非常耗时，SAM工具通常都带有强大的报表和可视化功能，你可以提前把这些分析步骤（比如按月分组、按地区汇总、排序等）像组织一个工作流程一样，在SAM界面里一步一步搭建好，保存成一个“分析模板”，下次老板再要类似的报告，你可能只需要改一下时间范围，点一下“刷新”按钮，一份新的报告就自动生成了,这大大减少了重复劳动。

（来源：商业智能软件Tableau和Power BI的用户手册中关于工作流设计的理念）

听到这里，你是不是觉得SAM有点像一些常见的BI（商业智能）工具？确实有相似之处，但SAM往往更侧重于数据处理和准备的过程本身，它的灵活性更强，不单单是为了出图表，而是覆盖了从原始脏数据到最终可分析数据的整个流水线，它降低了数据“预处理”这个最繁琐环节的门槛。

要真正掌握SAM，达到“快速搞定”的水平，也需要一点学习和练习，但这个过程远比学习一门编程语言要轻松，你不需要有计算机专业的背景，关键是要有清晰的逻辑思维，知道你想到得到什么结果，然后顺着SAM提供的各种功能模块去尝试和组合，很多SAM工具都提供了丰富的模板和教程，你可以从模仿开始,慢慢就能找到感觉。

SAM技术就像是你和庞大数据库之间的一座友好的桥梁，它把复杂的、底层的技术细节都封装了起来，给你提供了一个简单易用的操作界面，它并不能让你一夜之间成为数据科学家，但它绝对能让你这个可能不是专业程序员的人，也具备高效处理和分析海量数据的能力，从而在工作中脱颖而出，把更多精力放在数据背后的业务洞察上，而不是耗费在繁琐的数据整理过程中，别被“庞大”的数据任务吓倒，试着去了解和使用SAM这样的工具，你会发现，搞定它们,真的没那么难。

（来源：综合了多位数据领域KOL如“数据化运营”等对低代码趋势的看法）