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美甲帮:数加平台打造大数据架构

發(fā)布時(shí)間:2024/8/23 编程问答 53 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 美甲帮:数加平台打造大数据架构 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

公司簡(jiǎn)介

美甲幫是牧云網(wǎng)絡(luò)旗下一款專注美甲行業(yè)的社區(qū)型垂直電商APP,其核心業(yè)務(wù)包括美甲資訊、美甲行業(yè)認(rèn)證、培訓(xùn)教學(xué)、商城、招聘等板塊,目前已匯聚全國(guó)80%的美甲師,覆蓋國(guó)內(nèi)90%的美甲店,數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的美甲從業(yè)人員和愛好者在此學(xué)習(xí)交流分享,是廣泛覆蓋專業(yè)美甲領(lǐng)域用戶的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,也是國(guó)內(nèi)深受美甲從業(yè)者喜愛的的最大的專業(yè)美甲社區(qū)以及最大的美甲線上商城。美甲幫已經(jīng)在“社群經(jīng)濟(jì)、培訓(xùn)營(yíng)銷、平臺(tái)商城”基礎(chǔ)上,向“社群、平臺(tái)、國(guó)際、生態(tài)”進(jìn)化,打造“超級(jí)生態(tài)鏈”企業(yè)。小小的美甲行業(yè)被美甲幫玩出了天價(jià),這也為目前以獲取女性消費(fèi)力為主題的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界帶來(lái)一個(gè)新的業(yè)務(wù)模式。我們美甲幫的使命與愿景是:提升整個(gè)美甲行業(yè)的創(chuàng)業(yè)環(huán)境及經(jīng)營(yíng)能力,不斷降低創(chuàng)業(yè)門檻,幫助小微女性創(chuàng)業(yè)者成功,并與其共同成功。

業(yè)務(wù)痛點(diǎn)

美甲幫的主營(yíng)業(yè)務(wù)在商城方面,截至目前已經(jīng)擁有百萬(wàn)級(jí)別的用戶,積累了大量的用戶數(shù)據(jù),如何更好的服務(wù)用戶并提升客戶體驗(yàn)是美甲幫進(jìn)行大數(shù)據(jù)探索的出發(fā)點(diǎn)。目前存在的挑戰(zhàn)為:

  • 如何更好的洞察用戶并提升客戶使用體驗(yàn)。美甲幫APP目前有幾百萬(wàn)的用戶,然而不同用戶喜好和動(dòng)機(jī)不同,譬如是想提升美甲技藝,還是想通過(guò)美甲圖片選款,或者是想在商城里購(gòu)買美甲產(chǎn)品,如何挖掘用戶需求并以此進(jìn)行精準(zhǔn)化營(yíng)銷或個(gè)性化推薦,提升客戶體驗(yàn)同時(shí)又可以增加收入,這些都是美甲幫最關(guān)注的問(wèn)題。
  • 如何更好的為業(yè)務(wù)賦能,提升業(yè)務(wù)洞察能力,主要包括對(duì)于業(yè)務(wù)的有效監(jiān)控以及相關(guān)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析方面。
  • 如何“隨機(jī)應(yīng)變”。作為一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司在公司發(fā)展的不同的階段對(duì)于數(shù)據(jù)的需求是不太一樣的,就是在初期的時(shí)候,公司可能關(guān)心的只是活躍用戶有多少,覆蓋面有多廣,覆蓋率有多高,在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和地位,但是當(dāng)推出新業(yè)務(wù)的時(shí)候,需要立即去評(píng)估它的效果,對(duì)于數(shù)據(jù)分析人員來(lái)說(shuō),就意味著我們要及時(shí)的去采集并快速處理對(duì)應(yīng)新業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù),這點(diǎn)對(duì)于初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常大的一個(gè)挑戰(zhàn)。

為什么選擇阿里云

之前,美甲幫曾經(jīng)自購(gòu)硬件設(shè)備搭建應(yīng)用,在成本、穩(wěn)定性和可拓展性存在很多弊端,所以決定采用阿里云云服務(wù)。經(jīng)過(guò)對(duì)比,在成本方面,云服務(wù)的資源利用更大化,可以按需配置,通過(guò)資源高效利用使得成本得到很有效的控制;在穩(wěn)定性方面,自己部署會(huì)碰到很多問(wèn)題,例如數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題以致需要回滾,或者數(shù)據(jù)保存時(shí)會(huì)出現(xiàn)非常大的問(wèn)題等等,而在阿里云上則不會(huì)出現(xiàn)這些問(wèn)題,因此選擇阿里云是一個(gè)比較穩(wěn)健的選擇;在可拓展性方面,阿里云會(huì)不斷推出新的產(chǎn)品,有利于美甲幫進(jìn)行功能拓展以及業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

數(shù)加對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常好的平臺(tái),可以在有限的投入下,充分地享受到阿里云已經(jīng)有的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn),站在巨人肩膀上,從而少走彎路。針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,也是一個(gè)特別有優(yōu)勢(shì)的地方。針對(duì)我們這種幾百萬(wàn)用戶的APP來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)的體量已經(jīng)非常大了,一般的工具進(jìn)行處理分析其實(shí)效率非常低下。

使用了阿里云的云服務(wù)之后,由于阿里云具有非常完整的產(chǎn)品生態(tài),發(fā)現(xiàn)數(shù)加平臺(tái)的功能完全可以替代市面上已有流行的數(shù)據(jù)分析和可視化軟件的功能,而且和阿里云云服務(wù)之間有更好的兼容性和可集成性,因此采用阿里云數(shù)加作為大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案。

解決方案

美甲幫使用阿里云數(shù)加搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái),主要應(yīng)用在業(yè)務(wù)監(jiān)控、業(yè)務(wù)分析、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和推薦四個(gè)方面。

  • 數(shù)據(jù)采集:數(shù)據(jù)源主要包括云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS、移動(dòng)數(shù)據(jù)分析(Mobile Analytics)日志、服務(wù)接口調(diào)用的數(shù)據(jù)。以精細(xì)化運(yùn)營(yíng)為例,用戶屬性數(shù)據(jù)存放于RDS,用戶行為數(shù)據(jù)來(lái)源于移動(dòng)數(shù)據(jù)分析的日志數(shù)據(jù)。
  • 數(shù)據(jù)清洗、處理:使用大數(shù)據(jù)開發(fā)套件DataWorks把分布在多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集合一起,進(jìn)行清洗和加工。
  • 數(shù)據(jù)分析挖掘:使用大數(shù)據(jù)開發(fā)套件DataWorks的定時(shí)任務(wù)調(diào)度功能,自動(dòng)完成計(jì)算任務(wù)并將結(jié)果同步回傳到數(shù)據(jù)庫(kù);IDE、機(jī)器學(xué)習(xí)以及R等工具主要解決具體的業(yè)務(wù)分析;MaxCompute用于海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算引擎。
  • 應(yīng)用:使用DataV制作業(yè)務(wù)看板進(jìn)行實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)監(jiān)控;推薦系統(tǒng)用于“千人千面”的個(gè)性化推薦;Quick BI用于業(yè)務(wù)分析;精細(xì)化運(yùn)營(yíng)用于用戶洞察及精準(zhǔn)營(yíng)銷。

上云價(jià)值

  • 通過(guò)阿里云數(shù)加的計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)了針對(duì)百萬(wàn)用戶的精細(xì)運(yùn)營(yíng)。首先,通過(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)幫助美甲幫分析用戶從哪些渠道進(jìn)來(lái),協(xié)助發(fā)現(xiàn)更多流量的來(lái)源和需要在哪些渠道加強(qiáng)投放;其次,通過(guò)用戶對(duì)產(chǎn)品的點(diǎn)擊、話題的討論、內(nèi)容的轉(zhuǎn)發(fā)能方面進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,幫助美甲幫有效的找到用戶喜歡的興趣點(diǎn)和接受內(nèi)容的方向,方便企業(yè)在運(yùn)營(yíng)內(nèi)容和形式上及時(shí)作出調(diào)整。最后,通過(guò)對(duì)用戶新老觀察分析,讓美甲幫在做精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的時(shí)候掌握好用戶的生命周期,知道什么時(shí)候該對(duì)什么樣的用戶進(jìn)行內(nèi)容上的營(yíng)銷,以及幫助企業(yè)找到激活老用戶的方法。
  • 業(yè)務(wù)上更敏捷、更智能、更具洞察力。現(xiàn)在美甲幫所有的業(yè)務(wù)監(jiān)控,從日?qǐng)?bào)、周報(bào)、月報(bào)乃至年報(bào),都是通過(guò)數(shù)加平臺(tái)的分析監(jiān)控得到的。通過(guò)DataWorks定時(shí)任務(wù)處理數(shù)據(jù),然后通過(guò)DataV數(shù)據(jù)可視化做一些看板,去做業(yè)務(wù)監(jiān)控。
  • 快速響應(yīng)新業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)及分析需求。阿里云數(shù)加最大的優(yōu)勢(shì)在于阿里云是一個(gè)整體的生態(tài),可以打通、共享阿里云上所有的數(shù)據(jù),包括RDS上的數(shù)據(jù)、移動(dòng)數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)、以及日志服務(wù)投遞的數(shù)據(jù)。所以我們?cè)谟行聵I(yè)務(wù)需求的時(shí)候,可以非常及時(shí)的采集和處理對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

證言

“數(shù)加對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常好的平臺(tái),可以在有限的投入下,充分地享受到阿里云已經(jīng)有的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn),站在巨人肩膀上,從而少走彎路。針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,也是一個(gè)特別有優(yōu)勢(shì)的地方。針對(duì)我們這種幾百萬(wàn)用戶的APP來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)的體量已經(jīng)非常大了,一般的工具進(jìn)行處理分析其實(shí)效率非常低下?!薄〖t唇大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人 陳俊

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原文鏈接
本文為云棲社區(qū)原創(chuàng)內(nèi)容,未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的美甲帮:数加平台打造大数据架构的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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