數據分析的苦海
對絕大多數產品、運營、開發來說，數據分析都是個頭疼事，需求理解偏差配合不順暢、埋點量大易出錯、數據量大手動跑表蝸牛速。
關鍵是，大家都花了90%時間在基礎瑣事上，花了10%的時間做業務數據分析，互相之間因為不理解還要互相diss互相傷害，腦子裡都有一萬頭神獸分分鐘飄過。
本是同病連，相煎何太急，多多理解，互相愛護才是真！快來看看業務小姐姐和程序員小哥哥們的苦衷吧～
一、定製你的數據抓取方案
1、業務需求梳理，制定數據驅動分析目標，定製數據採集方案
2、小程序/APP/WEB/服務器數據採集SDK，最大程度減少開發工作量
3、全端數據採集，數據埋點無死角
二、構建統一用戶數據倉庫
1、清晰定義用戶（User）屬性與事件（Event）屬性，讓公司人人都能看得懂
2、為不同產品打造統一數據倉庫，混亂情況不再有
3、用戶分群、元數據管理、事件屬性、用戶屬性均可在一個系統靈活定義
三、打造上手即用分析模型
1、為業務人員設置多種分析模型，實現上手即用
2、利用自動系統，解決手動跑表問題，讓團隊從繁瑣基礎工作解放
3、產品、運營、數分、老闆，每個人按需定製看板
四、百億級數據秒級分析
1、可選用實時流式計算框架TA-DATA-ETL，實現框架橫向擴容並保障百億級數據無延時處理
2、基於MPP架構的分佈式Adhoc查詢引擎，實現百億數據秒級分析
3、將可更新NoSQL存儲系統Kudu和順序存儲系統Hive完美結合
五、選擇私有化部署保護用戶數據安全
1、私有化系統部署，數據存儲在公司內部服務器，用戶數據安全無憂
2、接收端多臺服務器負載均衡+高可用，數據傳輸不丟失
存儲端基於HDFS+KUDU的分佈式存儲框架，數據存儲不丟失
3、系統運維監控，服務異常實時告警、自動運維，保障私有化情況下系統安全
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