网站开发的甘特图,如何编写一个网页,做pc端网站平台,单页网站简介#xff1a; 本文将介绍SaaS模式云数据仓库MaxCompute#xff0c;如何助力数据银行SaaS模式云战略和一体化数据开放场景介绍。
一、云数据仓库
本章节介绍云数据仓库带来的价值及解决方案。
MaxCompute#xff1a;SaaS模式企业级云数据仓库的应用场景包括广告场景-用…简介 本文将介绍SaaS模式云数据仓库MaxCompute如何助力数据银行SaaS模式云战略和一体化数据开放场景介绍。
一、云数据仓库
本章节介绍云数据仓库带来的价值及解决方案。
MaxComputeSaaS模式企业级云数据仓库的应用场景包括广告场景-用户标签计算、分析业务运营场景-业务指标计算、查询各行业搭建数据仓库云上弹性扩展大数据计算和存储。
产品优势包括云原生极致弹性 -云原生设计无服务器架构支持秒级弹性伸缩快速实现大规模弹性负载需求 -简单易用多功能计算预置多种计算模型和数据通道能力开通即用 -企业级平台服务支持开放生态提供企业级安全管理能力 -与阿里云众多大数据服务无缝集成 -安全多租户环境下安全控制能力强 -大规模集群性能强、全链路稳定性高阿里巴巴双11场景验证。
推荐组合包括BI分析场景和机器学习场景分别为MaxComputeHologresFlinkDataWorksQuick BI以及MaxComputePAIDataWorks。 MaxCompute算力资源产品解决方案如下图所示。 第一包年包月。满足常规需求稳定财务支出支持作业优先级保障关键任务稳定产出支持存储与计算资源包购买。 第二按需使用。无服务器架构超大规模的存储和计算扩展能力自动匹配业务需求完美适配业务的高速变化不使用不付费。 第三多计算资源打通。融合打通包年包月与按需使用的弹性资源只需联合开通即可实现更优的成本与性能平衡的资源解决方案。 第四抢占空闲资源。非预留计算资源抢占并使用服务空闲计算资源价格较包年包月标准计算资源下降74%。
安全事件频发云上大数据服务如何保障企业数据和服务安全。MaxCompute构建全面、多层次的安全管理能力持续保护云上数据及服务安全。包括MaxCompute安全生态平台系统安全基础设施安全三大部分。 飞天大数据平台解决方案适用于电商、游戏、社交等互联网行业数据化运营如智能推荐、日志采集分析、用户画像、数据治理、业务大屏、搜索等场景。
方案优势阿里巴巴最佳实践的大数据平台1技术领先性2降本提效3高附加值业务收益涉及产品日志服务SLS、数据传输DTS、DataHub、实时计算Flink、交互式分析、云数仓MaxCompute、数据治理DataWorks、Quick BI 报表、 DataV大屏、ES搜索、机器学习PAI。 二、数据银行
本章节介绍数据银行定义相应行业应用。
数据银行旨在通过聚合内外部数据融合共享实现盘活资产运营、变现数据交易、释放数据价值打造面向企事业产业链、面向生态链、面向社会的数据资产变现交易平台。
目的是通过数据融合、共享、交易实现数据价值变现最大化。
服务范围包括数据交易提供数据资产陈列、API传输及数据交易服务拉通供需实现数据价值变现和数据增值通过内外部数据融合及深度挖掘提升数据内涵实现数据增值。
特点是融合数据交易变现深度挖掘最大化释放数据价值并赋能产业发展。其中包括盘活数据资产数据价值提升产业发展赋能以及三大数据服务具体内容如下图所示。 这一块是行业应用架构-友盟具体架构如下图所示。 三、MaxCompute数据银行
本章节介绍云数据仓库MaxCompute数据银行友盟实践。
主题数据包及数据来源包括三个部分。 第一统计分析。 第二开发者工具。 第三营销增长。 我们如何共享、转让、公开披露您以及您最终用户的个人信息。
第一共享。承担保密义务不会为满足第三方的营销或非法目的而向其出售或出租您的信息会与这些合作伙伴合作以多种形式将经U-DIP数据中台处理、加工后的脱敏数据用于包括优化广告投放和提升营销效果等商业化使用。
第二转让。不会向任何第三方转让您以及您最终用户的个人信息。
第三公开披露。1获得您或您最终用户明确同意2基于法律的披露在法律、法律程序、诉讼或政府主管部门强制性要求的情况下我们可能会公开披露您或您最终用户的个人信息。3在紧急情况下经合理判断是为了保护我们、我们的客户、最终用户或其他人的重要合法权益。 友盟数据银行已实现产品功能和价值“一键通”模式。一体化消费体验包括三个部分。第一主题数据包。每日高性能采集加工海量数据自动生产APP/WEB/小程序/广告/PUSH主题数据包。第二一键数据订阅开放。与Maxcompute(DataWorks) 云数据仓库无缝对接一键订阅数据。第三主题分析模板与自助分析。预置分析模板和拖拽式自助分析能力业务人员无需麻烦开发跑数即可完成分析。 友盟数据银行通过和MaxCompute共创带来的客户体验提升如下图所示。从账号登陆到应用配置现在比过去更加智能更加便捷。 这一块是开放多端、多主题的明细数据与指标数据为开发者构建私域数据体系。指标数据开放将友盟9年行业经验沉淀回馈于开发者第一实时指标大屏展示。第二多维指标分析监控。明细数据开放助力开发者进行与业务数据的数据融合自助分析第一实时渠道ROI分析。第二投放-使用-转化大漏斗。第三用户分层运营。第四实时推荐服务。 友盟数据银行支持云上数仓无缝链接为开发者提供一键式数据模型体系开放的体验。开发者云上数仓高性价比交互式查询服务兼容接入异构数据源进行查询和分析。为您提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案经济并高效的批量分析海量数据。 四、案例介绍
本章节介绍MaxCompute数据银行的应用案例及分析。
第一个案例本地生活行业客户业务数据化数据可视化。
客户本地生活类智慧社区服务平台。 痛点数据化运营程度低数据分散业务人员的数据需求实现周期长。 实施方案第一规范化的多端数据采集。基于业务需求梳理进行埋点方案设计APP、H5、小程序等多端SDK采集。第二实时数据和离线数据的订阅返还。经过友盟统一ETL服务的采集数据分别投递至客户SLS实时、DLA 离线。第三数据报表设计与开发。离线数据自动联通QBI除4个预置看版外根据具体业务需求搭建业务分析监测。 方案结果第一业务数据化。多端采集行为数据纳入数仓体系建设。第二数据可视化。日常数据监测看版让业务人员快速看到产品迭代、运营动作的效果。 第二个案例游戏行业客户多源数据融合。
客户独立游戏工作室。痛点APP行为数据与后台业务数据割裂。 实施方案第一数据采集。使用游戏行业埋点方案进行APP端数据采集获取多种用户识别ID。第二数据迁移。存入其他云厂商的用户付费、广告收入等数据迁移入阿里云。第三数据融合。采集行为数据一键投递至阿里云数据库通过用户唯一识别将数据融合。 方案结果数据融合分析。结合用户留存行为和收入数据测算用户生命周期价值判断渠道回本周期、渠道投放优选。 原文链接 本文为阿里云原创内容未经允许不得转载。
