Quick BI技术解决方案_最佳实践列表页

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数据分析

基于MaxCompute的大数据BI分析

在互联网、电商及游戏等行业通常需要对海量数据做快速实时分析和决策/本文演示如何将业务数据和日志数据通过MaxCompute处理后汇总到ADB/并通过QuickBI等工具进行可视化分析的方案。

数据分析

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、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。

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数据分析

游戏数据运营融合分析

针对游戏行业数据分析实时性高、结构化和非结构化数据融合需求,构建游戏数据运营融合分析一体化架构。

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数据分析
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数据库

阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践

疫情态势分析和防控任务迫在眉睫,如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题,阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建,有效助力疫情防。 方案优势: 1、性能优越:Ganos作为自研的时空数据库引擎,相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定:故障自动切换自愈,资源隔离,多副本存储。 3、简单易用:开箱即用,兼容postgresql,打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大:相比postgis在时空模型上做了较多扩充,支持几何模型,栅格模型,网络模型,时空轨迹模型,点云模型,拓扑网络模型。

数据库

在线教育流量洪峰

在线教育等行业在业务峰值时段,客户查课、选课、约课、下单、上课、答题、运营报表等环节均会遇到平日数倍甚至数十倍的流量洪峰压力。任何一个环节应对不当都会造成业务卡顿、服务质量降低等问题,极大影响用户体验。问题的瓶颈又往往产生在数据库架构以及产品性能上。本文介绍阿里云数据库在解决这些问题的最佳实践。

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