消费者资产运营分析解决方案
阿里云消费者资产运营分析解决方案是以数据中台为底座的消费者资产运营分析解决方案，依靠AIPL和FAST等消费者资产运营方法论，与阿里巴巴各业务平台及数据银行打通联动，解决品牌商家以前营销活动与销售转化、广告投放到店内引流、用户购买追踪与再触达等环节难以形成闭环的痛点，支撑全域的消费者营销运营。
弹性可伸缩计算服务，帮助降低 IT 成本，提升运维效率...全面打造配套数字化营销领域的数据底座，对营销板块的数据存、通、用实现高级别的方案落地.形成数据驱动营销的闭环.与阿里巴巴体系的全域营销能力深度集成，对齐语言体系，对齐指标体系，对齐运营方法，同时全面兼容其他营销体系的一体化升级与对接.深度集成，全面兼容.
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解决方案
全域采集与增长分析Quick Tracking
全域采集与增长分析（Quick Tracking）是阿里云推出的应用数据采集及分析产品，为运营、BI、产品和决策层提供一站式数据化运营服务：通用的多维度用户行为分析、自助分析功能、数据无缝对接其他大数据产品，助每个企业实现基于大数据技术的精细化运营能力。
查看产品文档.-支持APP/小程序/H5/Web/IOT等数字应用终端\-支持全埋点、可视化埋点和代码埋点三种埋点方式\-提供工具化埋点方案管理、可视化埋点验证等能力.数据采集稳定、准确.-10余种分析模型满足日常灵活分析需求-拖拽式搭建看板，让业务分析有逻辑，懂增长-秒级查询体验，多场景分析洞察更高效.多维分析有逻辑.-一站式...
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云产品
利用交互式分析(Hologres)进行数据查询
场景描述：随着收集数据的方式不断丰富，企业信息化 程度越来越高，企业掌握的数据量呈TB、 PB或EB级别增长。同时，数据中台的快 速推进，使数据应用主要为数据支撑、用户 画像、实时圈人及广告精准投放等核心业务 服务。高可靠和低延时地数据服务成为企业 数字化转型的关键。 Hologres致力于低成本和高性能地大规模 计算型存储和强大的查询能力，为您提供海 量数据的实时数据仓库解决方案和实时交 互式查询服务。 解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 产品列表 MaxCompute Hologres 实时计算Flink 专有网络VPC DataWorks DataV
高可靠和 低延时地数据服务成为企业数字化转型的关键。Hologres致力于低成本和高性能地大规模计算型存储和 强大的查询能力，为您提供海量数据的实时数据仓库解决 方案和实时交互式查询服务。解决问题 1.加速查询MaxCompute数据 产品列表 2.快速搭建实时数据仓库 3.无缝对接主流BI工具 专有网络VPC 交换机vswitch 最佳...
互联网电商行业离线大数据分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示，效果震撼，触控大屏支持用户自助查询数据，极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库（RDS）、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析，分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例，提供从电商网站搭建，数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析，最后在大屏上展示...
AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践
本方案只需一个湖仓版实例就能完成“数据入湖+作业开发+在线分析”的一站式用户运营数据分析，提供更高效的数据处理方案与更低的数据存储成本。
相关产品云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版云数据库 RDS MySQL 版云消息队列 Kafka 版对象存储 OSSQuick BI 数据可视化分析平台在线咨询方案优势实时入湖海量Kafka数据通过APS链路实时入湖。湖仓一体数据可自由在湖仓和数仓之间流转。既具备湖仓的灵活性，又具有数仓的规范性、高效性。资源隔离与弹性伸缩离线资源与在线...
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解决方案
云速搭部署SLS实现日志采集处理分析
通过云速搭部署ECS+SLS，在ECS上安装logtail收集Nginx应用日志写入SLS。通过日志生成器模拟Nginx日志生成，并通过SLS进行日志分析。
一站式提供数据采集、加工、分 析、告警可视化与投递功能，全面提升研发、运维、运营和安全等场景数字化能 力。详见：https://www.aliyun.com/product/sls 文档版本：20211203 2 云速搭部署 SLS实现日志采集处理分析 云速搭方案架构设计 云速搭方案架构设计 方案架构 通过云速搭部署 ECS+SLS，在 ECS上安装 logtail收集 ...
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
结论：云数据库 ClickHouse更加适合海量数据分析型业务、大宽表聚合查询分析、数 据 Hash对齐 Join场景、实时日志分析场景等等 文档版本：20201224 6 基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 架构设计 2.架构设计 2.1.架构图 本实践主要以流处理为主线，搭建实验环境，构建在线用户行为分析平台：2.2.核心模块 游戏服...
游戏数据运营融合分析
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户，无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户，希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析：依托ADB计算密集型实例， 秒级监控DAU等数据，为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析：打通结构化和非结构化 数据，支撑产品体验分析；广告买量投放效 果实时（分钟级）分析，渠道的评估更准确。 3.低成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析，在满足各种分析场景需求的同时，有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低：DLA和ADB兼容标准SQL语 法，无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
来源分析 游戏玩家来源分析里面，新增设备分析用来预测该款游戏的生命周期和拉新效率等，文档版本：20210224 112 游戏数据运营融合分析 经典游戏数据运营分析场景列举 均为评价该款游戏是否被玩家广泛接受的一个非常重要的指标，一个典型的来源分 析如下图所示：如此统计新增设备、新增玩家等计算的 SQL示例通常如下：...
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