大数据
- 数据挖掘
- 多种埋点方式支持客户端、服务器日志、业务数据库、第三方服务、历史数据导入等数据采集。
客户端
业务
数据库
数据库
历史数据
倒入
倒入
第三方
服务
服务
服务器
日志
日志
- 实时性
- 充分考虑用户数据规模递增空间，为数据资产积累做好准备，从而提高数据采集的时效性
- 全面性
- 采集足够全面的属性、维度、指标，让积累的数据资产足够优质
- 时效性
- 提高数据采集的时效性，从而提高后续数据应用的时效性。
- 数据迁移
- 凭借专业的服务能力与经过实践操作的工具，加以规范的流程和已成熟上线的解决方案，为用户提供了将现有系统平稳的迁移服务。
- 全程质量管控
- 高质量体系保障数据传输的安全性与准确性，真正实现数据无忧
- 完善纠错机制
- 完善的纠错机制与系统状态监控，迅速预警数据问题
- 数据任务管理
- 监控数据任务同步情况，可视化管理数据交换过程，查看与任务相关的一切操作通知信息
- 数据分析
- 基于用户的业务特点和需求，建立高效的数据指标体系，用先进的事件模型抽象用户行为，提供多维度、多指标的交叉分析能力，支撑各个团队的日常数据分析需求，驱动业务决策。
- 多场景
- 根据渠道的多样，产品流程的优化，用户群体的分类，构建多种分析模型，满足多角色、多场景的分析需求
- 响应快
- 分析场景查询可快速实现，切实达到了实时化、规模化
- 可导出
- 可导出多个阶段的数据，包括采集到的原始数据、存储后的建模数据、分析后的结果数据等