大数据分析历程:从日志统计到实时洞察
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更新于2024-07-06
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本文主要探讨了从早期的日志统计平台发展到大数据分析的过程,以及在这个过程中遇到的问题和解决方案。作者曹犟,来自神策数据,通过实例展示了百度如何逐步构建其大数据体系。
首先,文章指出在2008年,日志统计平台是主要的数据处理方式,但存在需求响应周期长、运维成本高和运行速度慢等问题。随着业务的发展,这些局限性变得越来越明显,限制了员工的个人成长和公司的数据分析效率。
2011年,为了改善这种情况,百度建立了用户数据仓库,将全公司的用户行为数据整合到一个统一的表中,通过用户ID追踪用户的全网行为。然而,数据源的混乱、入库周期长以及数据时效性低等问题仍然存在。
为了解决这些问题,2013年,百度开始对数据源进行管理,特别是在日志源的结构化和元数据审核方面。他们采用了Google Protocol Buffer来提高数据解析效率,确保数据格式的兼容性和可理解性。同时,数据传输也实现了实时化,使得查询引擎可以直接分析源结构化数据。
随着大数据技术的发展,数据源的统一管理和实时处理能力的提升,使得公司能够实时SQL分析,增强了数据采集和分析能力。然而,这一过程也伴随着挑战,如人力成本、时间成本的增加,以及对数据资产的顾虑。
神策分析作为一个私有化部署的用户行为分析产品,应运而生。它提供了全端数据接入,包括代码埋点和可视化埋点,以及PaaS平台,允许用户自定义查询和分析。神策分析的架构设计考虑了私有化部署的需求,数据处理能力和存储都进行了优化,支持每天十亿级别的数据处理,并能实现秒级导入和查询。
此外,神策分析的查询开放接口使得与现有系统的集成变得更加简单,进一步提升了数据分析的灵活性和实用性。总体来看,从日志统计到大数据分析的转变,是技术进步和业务需求共同推动的结果,同时也揭示了在大数据时代,如何有效地管理和利用数据对于企业的重要性。
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