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近年来，唯品会通过好货战略、深化品牌合作、提升获客效率、以及持续吸引用户不断来访和购物，在品牌折扣零售商上已经处于市场领先地位。目前，唯品会用户数已突破 10亿+，活跃用户已逼近亿级，合作品牌商 3万+。在未来地行业竞争中，保持高质量可持续的长期增长、实现 GMV 电商上保持领先优势，大数据是唯品会的核心利器。
唯品会作为一家互联网公司，具备很强的技术能力，在搭建数据平台时选用了多个开源的组件。然而，随着业务发展，唯品会的曝光数据每日在 30亿+，促销期间更是可以达到 100亿+；流量数据每天在 10亿+，促销期间 30亿+；其原有 Presto 解决方案在实际应用中遇到集群资源占用过大、造成无应答响应等问题。
Apache Kylin 预计算虽然可以解决部分挑战，但仍存在模型击中率低、模型构建成本高等问题。当前，唯品会通过限制维度和数据范围来进行数据分析，期望在实现多维度灵活分析的同时，为用户取数及分析提供良好体验，数据分析跨度能从周、月改变为能月、季度、年等。
以 Apache Kylin 为内核的 Kyligence Enterprise 在功能的完整度、丰富度以及性能等方面远胜过 Apache Kylin。通过引入 Kyligence，唯品会解决了 Presto 和 Kylin 无法满足的业务场景需求，尤其是多维度下的流量和曝光的海量数据分析：
当前，Kyligence 助力互联网领先企业唯品会实现：
• 完善了大数据技术架构栈，计算引擎涵盖 MPP 和预计算多引擎，为后续数据分析尤其是海量数据的分析提供了更优的方案：
• 在海量曝光和流量数据分析场景上实现多维度的自助分析，响应时间由分钟级降低到秒级，提高了用户自助分析的流畅性，实现了查询分析的性能突破；
• 大幅降低资源成本，在电商常见的曝光和流量分析的场景从 200 节点降低到 50节点。
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