2021年58商业广告多维分析实战与业界引擎对比

在"6-6+58商业广告多维分析实践.pdf"中，这份报告聚焦于2021年5月29日举办的DataFunSummit峰会上关于商业广告领域的多维分析实践。会议的核心内容包括了商业数据概况、业界多维分析引擎的介绍、58商业的多维分析实践以及总结与规划。 首先，报告开始于商业数据概况部分，阐述了商业数据架构的关键元素和相关的数据产品，如数据平台的架构设计以及产品化应用。这部分强调了数据平台对于商业决策的重要性，通过智慧数进行分析决策，提供实时的dashboard支持商业项目的迭代，涉及四大业务线的商业产品迁移和升级，比如OCPC（健康商业生态）和DMP（画像推荐、智能营销）。此外，还提到了客户服务方面，如效果数据的披露和商家参谋的投放指导。 接着，报告深入剖析了业界多维分析引擎，指出这些引擎在处理大量数据、多维分析、灵活性、交互性和高速响应方面的特点。OLAP（在线分析处理）引擎被分类为ROLAP（关系型OLAP）、MOLAP（内存OLAP）和HOLAP（混合OLAP），并对比了诸如Hive、Spark SQL、Presto、Kylin、Druid、Impala、Doris、ClickHouse等开源引擎在性能上的差异，如数据存储方式（行存和列存）、实时写入能力、精确去重、亚秒级响应以及SQL支持和多表JOIN能力。广告场景的多维分析则特别针对用户行为日志的特性，如高并发的春运期间流量增长、大量非登录用户以及数据去重需求。 最后，报告展示了58商业广告在实际场景中的多维分析实践，可能涉及数据清洗、模型构建、实时AB测试、洞察与监控平台的应用，以及如何利用这些工具优化广告投放效果和商业生态。 整个文档围绕商业广告领域中多维分析的关键技术和应用进行了深入探讨，旨在帮助参会者理解和提升数据驱动决策的能力。这对于企业和分析师来说，是一份实用的参考资料，有助于他们更好地理解如何利用多维分析来提升商业广告的效率和效果。