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玩吧高速增长的数据上云实践

简介: 玩吧高速增长的数据上云实践

作者:玩吧数据智能负责人 于海亮

玩吧简介

首先向介绍一下我们的公司,公司全称是北京默契破冰科技有限公司,创建于2015年,是一家娱乐社交平台公司,玩吧是我们公司APP的名字,APP上有很多双人小游戏,像卧底大师,你说我猜,大家可以边玩边聊,轻松交友,让社交更轻松。

玩吧数据上云架构

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下面介绍下玩吧数据上云的架构图,最左侧数据采集是通过Kafka集群和DataWorks数据集成,中间的流批一体数据仓库,离线数仓用的是阿里云的MaxCompute,实时数据分析使用的是Hologres,机器学习用的是阿里云的PAI,BI报表使用的是QuickBI系统,数据的开发、治理和运维使用的是DataWorks平台。

玩吧BI系统

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玩吧的BI系统使用了阿里云的全栈产品进行搭建。数据采集使用了阿里云的日志服务,业务DB的数据通过MaxCompute的实时同步系统,将数据同步到数据仓库,离线计算使用ODPS SQL,将数据进行运算处理。最后通过Hologres产品来进行交互式分析。Hologres可以和MaxCompute产品做无缝的集成,节省了数据计算后搬运的时间。数据的展现使用了阿里云的QuickBI,可以灵活的配置数据报表。整体平台的搭建,可以快速地完成。

玩吧数据模型系统

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我们的统计分析日志模型是基于事件模型的,事件模型主要包括了用户和event两个实体,简单来说一个event描述了一个用户在某个地方以某种方式完成了具体的事情。用户记录和收集长期属性,形成user profile,通过ID与相关的event进行关联。

玩吧数据计算

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最后我们的数据计算分成了统计类的数据,规则类的数据,机器学习类型的数据。 从日志服务加载静态数据和动态event数据,到离线仓库,通过 MaxCompute进行数据的离线计算,最后数据的标签使用PAI系统进行计算,输出的结果同步到Hologres。公司以前的数据输出到HBASE,并建立了二级索引加速,现在使用Hologres可以完美的替换。

玩吧大数据应用场景

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最后我们在数据应用上我们有了很多的探索,在这里给大家举一个例子,很多公司做运营活动时,都希望能促进用户的付费破冰,提升用户的付费金额,以及用户的复购率。付费破冰可以通过首充活动来实现。首充活动对用户的吸引程度主要取决于以下几点:活动的触达方式和时间是否与用户转化的时机契合,活动的形式是否符合用户偏好,活动的奖励是不是用户所需要的。我们这里对用户的首充属性进行分析,根据用户付费后的行为活动,推测不同类型的用户的付费时间点和付费动机。
了解首充用户的付费动机后,进一步和活动特性进行关联,将其使用在其他未付费用户身上,首充时间代表着用户的转化周期,在一定程度上代表了用户的转化难度,对于转化难度较高的用户,可以适当的调高奖励的成本。首冲金额代表了用户的质量,用户首次充值的金额可以推测用户的付费潜力,首充之后的消耗,反映了用户的付费动机,用户对于什么样类型的产品跟服务感兴趣,在对应的活动中,会结合以上的行为,对用户进行付费转化。
谢谢大家!

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