互联网电商以数据驱动可持续增长

大数据是互联网电商可持续增长的核心利器

大数据是互联网电商可持续增长的核心利器

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。

开源组件丰富,

但仍无法满足业务需求

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。

开源组件丰富,

但仍无法满足业务需求

多渠道、海量的

用户流量和曝光数据分析

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:

 

  • · 预计算保障数据总量持续增加而查询响应时间相对稳定,解决了业务数据量增长和高峰时集群资源难以承载的挑战;
  • · 优化的构建引擎,助力唯品会快速实现模型构建,同时支持全量和增量构建,降低构建资源消耗;
  • · AI 增强引擎助力客户解析查询使用的业务 SQL,实现自动化模型设计,降低模型设计带来的难度,实现模型内数据即为业务常用的分析数据,提高模型击中率;
  • · 提供从管理、构建、查询等全面的接口,快捷对接唯品调度平台数坊,实现更好的资源管控。

客户收益


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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