DataCanvas在移动互联网行业的应用之一



  • 项目背景:

    随着旅游垂直搜索、O2O的兴起,旅游行业已经迎来一系列根本性的改变,用户的购买行为迅速线上化,对IT系统提出了更高的要求。国内某知名在线旅游电商从自身市场定位出发,决定建设新一代数据平台,通过数据了解客户,提升业务能力和效率。
    该旅游电商现有PC网页,移动网页,IOS客户端和Android客户端四大类客户接入手段:

    • 这些客户端的使用者,不论是已有客户还是潜在客户,都需要对其行为,操作以及关注点做详尽的跟踪记录。
    • 在记录的基础上,通过多元化的分析手段来了解客户需求。希望通过交互式查询和接口的方式对过去三年的全数据做汇聚、分析和挖掘。
    • 用户平均每天的行为数据量约10G,平均交互式查询的数据量在100G左右,覆盖三个月左右的数据关联分析。
    • 对三年的数据进行全量分析,单个查询的数据扫描量可达1TB至10TB。
    • 其应用场景中主要覆盖OLAP的分析,对高并发读写有一定要求。

  • 解决方案:

    DataCanvas数据平台以Hadoop集群为依托,实现海量数据的存储和无缝扩容,通过内置的MPP分布式架构数据库,把需要高并发读的数据导入到多节点的分布式数据库,实现SQL查询兼容的高并发读场景。同时,平台提供API接口支持单节点20K事件以上的高并发写。为以后应用于非用户行为分析的其他数据应用打下基础。采用列存储SSD提速以及预处理计算等措施优化大数据量的查询时间。
    同时,DataCanvas专门针对该电商定制开发了分析模块和模板,通过拖拽模块和运行模板即可实现对全量客户数据的个性分析,深刻挖掘客户需求的同时提升团队开发效率,降低大数据使用门槛。

  • 客户价值:

    通过DataCanvas平台的数据收集工具,将客户详细信息进行了收集、分类,实现了100G数据稳定和高效的存储:

    • 对于100G左右数量级数据的查询可达秒极响应。
    • IT和业务人员可以通过SQL查询检索系统中的各类数据表,实现了自助式数据的导入导出。
    • 通过RESTAPI接口,该旅游电商的开发人员实施了二次开发,增加了专题推送等许多应用。
    • 通过定制的模块和模板运行的分析结果,对线上资源进行调整,将网站转换率提高了4.6%。

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