某二手交易平台大資料平台從 0 到 1 演進與實踐

2021-10-06 21:20:59 字數 3035 閱讀 1328

在人口流量紅利不再,獲客成本越來越高的時代,精益創業、mvp 的概念已經深入人心,精細化運營也是大勢所趨,而這些背後本質上都依賴資料化運營,那如何根據現有業務,快速從 0 開始打造乙個契合業務的資料產品呢?本文將以某二手交易平台業務為基礎,講述整個資料平台從 0 到 1 的演進與實踐,希望對大家能有所啟發。

1、背景

在某二手交易平台開始大資料平台建設之前,整個資料從需求提出到研發流程再到資料包表、資料產品,也是經歷過一段非常混沌的時期,而且效率和質量往往很難得到保障,主要表現為以下幾個方面:

(1)可用性差

比如經常出現計算延遲、異常,資料指標也常常資料對不上,很多相似的指標不清楚具體差異在哪,即使同乙個指標也可能不同的同學開發的而對不上。另外資料波動無感知,比如日誌格式出錯,結果第二天才發現有問題。

(2)維護成本高

成百上千的日誌模組,不知從何維護,出了問題也不知道從**可以追溯到源頭和負責人。

(3)業務快速迭代,精細化、資料化運營需求和研發資源之間的矛盾

2、目標與方案

(1)目標

資料可管理、可維護、可擴充套件、高可用

及時、準確、直觀的呈現業務資料與問題

降低使用門檻,提公升使用效率

(2)方案

資料倉儲化

資料平台化

3、資料倉儲建設

結構化層次化

主題化模型化:使用者模型/事件模型

etletl 是整個資料倉儲的核心,正如業界流傳的一句話:garbage in, garbage out. 髒活累活都是在這一層完成,以便為上層業務提供口徑、格式、邏輯統一的資料層,提公升資料質量和穩定性,如果這一層沒做好,上層的統計分析與資料探勘無異於空中樓閣。etl常見的工作如下:

無效資料

髒資料轉換

資料模型/業務邏輯預處理

高可用:依賴、重試、告警、優先順序

4、資料平台化與產品化

從資料體系和平台的層次來劃分可以分為標準的五層結構:採集層、傳輸層、儲存層、計算層、應用層

隨著業務的不斷迭代,業務逐漸複雜、資料量也急劇膨脹後,每一層都會遭遇挑戰,比如採集層,如何在高併發的情況下,保證日誌能穩定落地到磁碟而不重不丟不延時?是採用開源的 nginx+lua 方案還是自研元件造輪子?數防止資料的無限膨脹,據倉庫元資料怎麼管理?如何減小維護成本?計算層的任務排程如何解決依賴關係,又如何做到分布式排程高可用?以上這些問題,早期我們大部分都採用開源的解決方案,但在後續的易用性、擴充套件性和維護性都遭遇了不少問題,總體成本一點都不低,因此最後我們大部分還是採用自研的解決方案(這塊話題比較廣,細節比較多,本文暫時不展開詳述,有機會後續將會單獨展開分享)。又如計算層的 olap 引擎我們該如何選取?比如 mr 適合大規模資料集的批處理,hive 適合靈活的探索式即席查詢,kylin 適合多維實時統計分析,storm 適合實時流式計算,spark 適合記憶體迭代型計算,到底該選誰?可以看到的是沒有所謂的銀彈和通用解決方案,需要結合自身的業務場景和需求來技術選型和架構。

整體技術棧與架構如下:

資料產品化方面主要是對資料需求與報表的抽象,最終形成通用的自動化報表工具,比如:

業務需求抽象分類:求和、求平均、top k、最大最小、去重、過濾

多樣性的解決方案:離線、實時、單維、多維

基於這些抽象,我們比較容易實現基於報表、統計項和日誌、日誌行之間的邏輯對映關係,形成通用的自助化配置報表,極大釋放開發資源。

另外產品、運營、boss可能隨時需要關注業務運營狀態、利用資料做各種分析和業務決策,我們需要考慮到平台的移動化與跨終端,這裡我們在技術選型時就考慮到了這一點,利用比較流行的響應式布局框架可以近乎 0 代價實現跨平台,而不用單獨去開發 ios 或 android 客戶端。

5、資料指標體系化、分析框架與方**

資料指標和維度成千上萬,如何基於業務去展開分析,又如何去量化運營效果,評估業務,其實是需要建立一套科學的分析框架和指標體系的,否則只會迷失在資料的海洋裡,或者盲人摸象得出錯誤的結論,以某二手交易平台的業務體系為例,咱們可以看下某二手交易平台的資料指標體系:

另外基於此我們設計了一些常用的資料模型與分析框架,供業務方快速的分析決策,評估效果,比如留存、漏斗模型,精益創業裡的 aarrr 分析框架,基於使用者事件模型,我們還實現了自助化的漏斗、留存分析工具,供業務方自助化的配置任意想關注的路徑漏斗或行為留存。

6、整個資料平台及其體系化的重難點

漏斗透傳機制:這個屬於日誌埋點問題,如果不解決,一些通用的資料模型如漏斗分析就無法進行,因此我們設計了一套 session 級別的透傳機制,確保使用者每個頁面或動作的訪問能夠被串聯分析,追溯**入口,精細化分析改善現有產品和有針對性的運營。

資料治理:資料質量的體系化建設,資料倉儲、實時監控是兩個不錯的解決方案。

業務級別的元資料管理:將元資料細化到業務層次,降低業務方的使用門檻,提公升決策效率。

資料生命週期管理:哪些是熱資料哪些是冷資料,核心和非核心,長期和短期,防止資料的無限膨脹,帶來繁重的儲存、維護成本和計算資源的浪費。

大資料場景下的實時多維分析:比如大資料場景下的實時去重計算,我們會依據不同的場景,選取不同的方案,如bitmap、分布式快取、基數估計等等,在計算代價和時效性、準確性三方面去做 tradeoff。

7、總結:如何根據現有業務,快速從 0 開始打造乙個契合業務的資料產品?

走進業務

抽象業務訴求

換位思考,走在需求的前面

站在巨人的肩膀上

某二手交易平台大資料平台從 0 到 1 演進與實踐

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