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    近日,易观CTO郭炜在易观A10大会对易观方舟开源体系以及易观方舟智能用户数据中台的架构建设进行了系统地阐述,并重磅宣布:将易观方舟“不用7天,只用70秒"的可视化埋点SDK全部开源!

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    ▌ 全新易观方舟智能用户数据中台

    如今易观已经成功搭建起了“面向业务、开放连接、共享共建”的全新易观方舟智能用户数据中台,支持更多数据接口,提供了更好的扩展性和开放性,企业可以更方便地基于它开发自己的方舟扩展甚至复杂应用。

    数据获取是易观方舟智能用户数据中台的基础能力之一,现在企业的产品迭代速度越来越快,每天都有新版本,产品与业务人员如何能更快地获取数据也是我们将要面对的,所以在数据获取方面易观可以提供可视化、全埋点、安卓、IOS,以及六种服务器端的解决方案。

    易观CTO郭玮指出,对于从业者来说埋点仍是一个难以攻克的难题:
    运营的小伙伴是不是因为数据对不上和工程师面红耳赤?
    产品的小伙伴是否为发版之后错做一个埋点而追悔莫及?
    技术的小伙伴在正常研发发版的时候还要加一段埋点代码,还要来回调试,该怎么办?

    面对这些直击从业者痛点的问题,易观为整个行业提供了一个有效且可行的解决方案:将易观“不用7天,只用70秒"的可视化埋点SDK全部开源!

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    ▌共建共享,可视化埋点SDK开源

    开源意味着什么?正是因为开源的Linux,才有基于Linux的自由及开放源代码而产生的Android移动端操作系统,才有如今已经更迭到Android 10以及更多改进版本和海量的应用App,才得以建立包括终端厂商和广大应用开发者在内的开放生态,才会有向全人类逐渐敞开的移动设备智能化的大门。

    开源意味着共享共建。由于数据应用刚起步,衡量主流的模式还未确定,在这种百花齐放的状态下,用开源模式发展技术,不仅能够集思广益,与更多行业伙伴一同解决行业难题,而且也能集众所长,通过相互分享各自有价值的想法,助推主流模式的形成。

    开源意味着信任关系。不管是公司、开发者或是客户,通过开源的方式更容易建立一种信任关系,通过开源,能够抵消传统的营销方式中双方的不信任感,为合作双方的业务往来提供最基本的保障。

    开源意味着数字化。在数字化时代,数字化程度是评判一个企业是否具有核心竞争力的重要指标,开源的价值就在于此,企业除了传统的竞争力以外,应该把自己的核心竞争力建立在自主可控可持续创新的平台,这是当前企业数字化转型发展的趋势。

    这次开源,是易观以一种开放的姿态带领其他开发者和每一个想参与到可视化的行业同仁一同攻克埋点难关的战略性举措。

    Pivotal中国公司常务董事和研发体系总经理冯雷:“我了解易观可视化埋点SDK开源的整个过程,它的出现让相关社群感到喜悦和振奋。”

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    数知科技、乌镇智库首席科学家陈利人:“易观能肯定开源是一种好的方式,对开发者来说是鼓励。我们希望中国有越来越多的公司开源,这是一个漫长的过程,先把边缘的东西慢慢开源出来,最后才有可能整体开源。”

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    ▌开放社区:易观方舟Argo社区

    距离易观公布可视化埋点SDK开源仅仅过去十分钟,由易观方舟打造的Argo社区上,迎来了第一个源代码的贡献者。易观方舟Argo作为一个免费的用户分析平台及开放社区社区由易观于今年3月份推出,正在集结越来越多的产品、运营和技术人才,不仅丰富和改进了易观方舟的行业性应用,而且大力助推了小创企业的数据分析平台建设。

    今年9月份易观开源的分布式任务调度引擎Dolphin Scheduler(海豚调度)以全票通过的优秀成绩成功进入全球顶级开源社区Apache基金会孵化器,证明了Dolphin Scheduler在全球数据调度技术领域内的先进性。这是国内的Apache社区的第16个项目,易观也成为国内继华为、阿里、百度、清华、京东后的第6个贡献方。

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    过去几个月,易观方舟Argo的社区已经收获了300+个团队和1000+个人参与者。易观在提供免费用户行为数据分析服务的同时,也吸引了100+个社区的成员贡献各种各样的想法和场景,并且依靠这些用户的使用场景提高了易观自身产品的迭代速度。借助易观方舟Argo团队,易观已经将原本2周发布一个版本的正常敏捷的迭代速度提升到从3月份到现在已经是150次的迭代速度。

    易观不断在践行“让数据能力平民化”这一使命,现在易观方舟Argo的开放性也得到广大开发者认可,已经有不少团队基于易观方舟Argo开发出多款应用插件,也表示将免费分享给更多用户,易观也将持续让易观方舟Argo具备更好的开放能力。

    拥抱开源,共建生态。易观从过去到未来一直都在与各位行业同仁携手共进,攻克行业难关,继续探索行业发展新模式。

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  • 【TechWeb】3月3日消息,日前,易观推出一款可私有化部署、开放且免费的用户分析和精益运营产品易观方舟Argo。这是易观自主研发、基于自有IOTA架构的产品,也是易观方舟产品家族的成员之一。 据介绍,易观方舟Argo...

    【TechWeb】3月3日消息,日前,易观推出一款可私有化部署、开放且免费的用户分析和精益运营产品易观方舟Argo。这是易观自主研发、基于自有IOTA架构的产品,也是易观方舟产品家族的成员之一。

    易观推出面向初创企业的免费数据分析产品易观方舟Argo_副本

    据介绍,易观方舟Argo能够让产品刚刚起步、数据量较小、有自己动手能力的技术、产品创新团队和个人,有能力在一分钟内,快速、低成本地搭建起一套秒级查询百亿数据的智能数据系统。

    易观方舟Argo基于易观方舟商用版的技术架构,可以支持私有云及公有云部署,还可以在亚马逊AMI和阿里云云市场等平台实现一键部署。相比于国内其它免费的用户行为分析工具,其在功能上增加了用户分群、用户触达等闭环运营模块。

    同时,易观还将开源具有6亿月活跃用户数据采集能力的SDK和Easy Scheduler多活数据调度平台,让易观方舟Argo的使用者可以迅速完成与自己互联网应用和大数据平台的对接。

    易观创始人于揚表示:“易观方舟Argo的发布是易观向’让数据能力平民化’迈出的坚实一步,欢迎更多面向产品刚刚起步、数据量较小、有自己动手能力的技术、产品创新团队和个人一起,通过数据驱动,实现精益增长。”

    据悉,为共同推动数据能力的开放,易观已搭建“Argo社区”,供初创团队、技术及产品研发人员、数据分析业界专家在社区共同探讨数据技术、业务增长模型、数字用户运营方法论等。

    易观CTO郭炜会上进一步介绍了“1+1春雨计划”:2019年,易观将以易观方舟Argo的发布为起点,携手深创投、东方富海、丰厚资本等投资机构,孵化器及创客空间等合作伙伴,提供1亿元价值的易观方舟Argo产品和1亿元产业共享基金,在资本收紧、流量红利消退的市场大环境下,共同打造创新创业精益成长新生态。

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  • HBase由于其存储和读写的高性能,在OLAP即时分析中越来越发挥重要的作用,在易观精细化运营产品--易观方舟也有广泛的应用。作为Nosql数据库的一员,HBase查询只能通过其Rowkey来查询(Rowkey用来表示唯一一行记录),...

    一、引言

    HBase由于其存储和读写的高性能,在OLAP即时分析中越来越发挥重要的作用,在易观精细化运营产品--易观方舟也有广泛的应用。作为Nosql数据库的一员,HBase查询只能通过其Rowkey来查询(Rowkey用来表示唯一一行记录),Rowkey设计的优劣直接影响读写性能。HBase中的数据是按照Rowkey的ASCII字典顺序进行全局排序的,有伙伴可能对ASCII字典序印象不够深刻,下面举例说明:

    假如有5个Rowkey:"012", "0", "123", "234", "3",按ASCII字典排序后的结果为:"0", "012", "123", "234", "3"。(注:文末附常用ASCII码表)

    Rowkey排序时会先比对两个Rowkey的第一个字节,如果相同,然后会比对第二个字节,依次类推... 对比到第X个字节时,已经超出了其中一个Rowkey的长度,短的Rowkey排在前面。

     

    由于HBase是通过Rowkey查询的,一般Rowkey上都会存一些比较关键的检索信息,我们需要提前想好数据具体需要如何查询,根据查询方式进行数据存储格式的设计,要避免做全表扫描,因为效率特别低。

     

    二、Rowkey设计原则

    Rowkey设计应遵循以下原则:

    1.Rowkey的唯一原则

    必须在设计上保证其唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若HBase中同一表插入相同Rowkey,则原先的数据会被覆盖掉(如果表的version设置为1的话),所以务必保证Rowkey的唯一性

     

    2. Rowkey的排序原则

    HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的,我们在设计Rowkey时要充分利用这点。比如视频网站上对影片《泰坦尼克号》的弹幕信息,这个弹幕是按照时间倒排序展示视频里,这个时候我们设计的Rowkey要和时间顺序相关。可以使用"Long.MAX_VALUE - 弹幕发表时间"的 long 值作为 Rowkey 的前缀

     

    3. Rowkey的散列原则

    我们设计的Rowkey应均匀的分布在各个HBase节点上。拿常见的时间戳举例,假如Rowkey是按系统时间戳的方式递增,Rowkey的第一部分如果是时间戳信息的话将造成所有新数据都在一个RegionServer上堆积的热点现象,也就是通常说的Region热点问题, 热点发生在大量的client直接访问集中在个别RegionServer上(访问可能是读,写或者其他操作),导致单个RegionServer机器自身负载过高,引起性能下降甚至Region不可用,常见的是发生jvm full gc或者显示region too busy异常情况,当然这也会影响同一个RegionServer上的其他Region。

     

    通常有3种办法来解决这个Region热点问题:

    ΩΩ1、Reverse反转

    针对固定长度的Rowkey反转后存储,这样可以使Rowkey中经常改变的部分放在最前面,可以有效的随机Rowkey

    反转Rowkey的例子通常以手机举例,可以将手机号反转后的字符串作为Rowkey,这样的就避免了以手机号那样比较固定开头(137x、15x等)导致热点问题,

    这样做的缺点是牺牲了Rowkey的有序性。

    ΩΩ2、Salt加盐

    Salt是将每一个Rowkey加一个前缀,前缀使用一些随机字符,使得数据分散在多个不同的Region,达到Region负载均衡的目标。

    比如在一个有4个Region(注:以 [ ,a)、[a,b)、[b,c)、[c, )为Region起至)的HBase表中,

    加Salt前的Rowkey:abc001、abc002、abc003

    我们分别加上a、b、c前缀,加Salt后Rowkey为:a-abc001、b-abc002、c-abc003

    可以看到,加盐前的Rowkey默认会在第2个region中,加盐后的Rowkey数据会分布在3个region中,理论上处理后的吞吐量应是之前的3倍。由于前缀是随机的,读这些数据时需要耗费更多的时间,所以Salt增加了写操作的吞吐量,不过缺点是同时增加了读操作的开销。

    ΩΩ3、Hash散列或者Mod

    Hash散列来替代随机Salt前缀的好处是能让一个给定的行有相同的前缀,这在分散了Region负载的同时,使读操作也能够推断。确定性Hash(比如md5后取前4位做前缀)能让客户端重建完整的RowKey,可以使用get操作直接get想要的行。

    例如将上述的原始Rowkey经过hash处理,此处我们采用md5散列算法取前4位做前缀,结果如下

    9bf0-abc001 (abc001在md5后是9bf049097142c168c38a94c626eddf3d,取前4位是9bf0

    7006-abc002

    95e6-abc003

    若以前4个字符作为不同分区的起止,上面几个Rowkey数据会分布在3个region中。实际应用场景是当数据量越来越大的时候,这种设计会使得分区之间更加均衡。

    如果Rowkey是数字类型的,也可以考虑Mod方法。

     

    4. Rowkey的长度原则

    Rowkey长度设计原则:Rowkey是一个二进制,Rowkey的长度被很多开发者建议说设计在10~100个字节,建议是越短越好。

    原因有两点:

    其一是HBase的持久化文件HFile是按照KeyValue存储的,如果Rowkey过长比如500个字节,1000万列数据光Rowkey就要占用500*1000万=50亿个字节,将近1G数据,这会极大影响HFile的存储效率

    其二是MemStore缓存部分数据到内存,如果Rowkey字段过长内存的有效利用率会降低,系统无法缓存更多的数据,这会降低检索效率

    需要指出的是不仅Rowkey的长度是越短越好,而且列族名、列名等尽量使用短名字,因为HBase属于列式数据库,这些名字都是会写入到HBase的持久化文件HFile中去,过长的Rowkey、列族、列名都会导致整体的存储量成倍增加。

     

    三、方舟HBase Rowkey设计实战

    在实际的设计中我们可能更多的是结合多种设计方法来实现Rowkey的最优化设计,比如设计订单状态表时使用:Rowkey: reverse(order_id) + (Long.MAX_VALUE – timestamp),这样设计的好处一是通过reverse订单号避免Region热点,二是可以按时间倒排显示。

    结合易观方舟使用HBase作为事件(事件指的的终端在APP中发生的行为,比如登录、下单等等统称事件(event))的临时存储(HBase只存储了最近10分钟的热数据)来举例:

    设计event事件的Rowkey为:两位随机数Salt + eventId + Date + kafka的Offset

    这样设计的好处是:

    设计加盐的目的是为了增加查询的并发性,假如Salt的范围是0~n,那我们在查询的时候,可以将数据分为n个split同时做scan操作。经过我们的多次测试验证,增加并发度能够将整体的查询速度提升5~20倍以上。随后的eventId和Date是用来做范围Scan使用的。在我们的查询场景中,大部分都是指定了eventId的,因此我们把eventId放在了第二个位置上,同时呢,eventId的取值有几十个,通过Salt + eventId的方式可以保证不会形成热点。在单机部署版本中,HBase会存储所有的event数据,所以我们把date放在rowkey的第三个位置上以实现按date做scan,批量Scan性能甚至可以做到毫秒级返回。

    这样的rowkey设计能够很好的支持如下几个查询场景:

    1、全表scan

    在这种情况下,我们仍然可以将全表数据切分成n份并发查询,从而实现查询的实时响应。

    2、只按照event_id查询

    3、按照event_id和date查询

    此外易观方舟也使用HBase做用户画像的标签存储方案,存储每个app的用户的人口学属性和商业属性等标签信息,由于其设计的更为复杂,后续会另起篇幅详细展开。

    最后我们顺带提下HBase的表设计,HBase表设计通常可以是宽表(wide table)模式,即一行包括很多列。同样的信息也可以用高表(tall table)形式存储,通常高表的性能比宽表要高出 50%以上,所以推荐大家使用高表来完成表设计。表设计时,我们也应该要考虑HBase数据库的一些特性:

    1、在HBase表中是通过Rowkey的字典序来进行数据排序的

    2、所有存储在HBase表中的数据都是二进制的字节

    3、原子性只在行内保证,HBase不支持跨行事务

    4、列族(Column Family)在表创建之前就要定义好

    5. 列族中的列标识(Column Qualifier)可以在表创建完以后动态插入数据时添加

     

    四、总结

    在做Rowkey设计时,请先考虑业务是读比写多、还是读比写少,HBase本身是为写优化的,即便是这样,也可能会出现热点问题,而如果我们读比较多的话,除了考虑以上Rowkey设计原则外,还可以考虑HBase的Coprocessor甚至elastic search结合的方法,无论哪种方式,都建议做实际业务场景下数据的压力测试以得到最优结果。

     

    附:常用ASCII码表

    ASCII值

    字符

    ASCII值

    字符

    ASCII值

    字符

    32

    (space)

    64

    @

    96

    33

    !

    65

    A

    97

    a

    34

    "

    66

    B

    98

    b

    35

    #

    67

    C

    99

    c

    36

    $

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    D

    100

    d

    37

    %

    69

    E

    101

    e

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    70

    F

    102

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    g

    40

    (

    72

    H

    104

    h

    41

    )

    73

    I

    105

    i

    42

    *

    74

    J

    106

    j

    43

    +

    75

    K

    107

    k

    44

    ,

    76

    L

    108

    l

    45

    -

    77

    M

    109

    m

    46

    .

    78

    N

    110

    n

    47

    /

    79

    O

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    o

    48

    0

    80

    P

    112

    p

    49

    1

    81

    Q

    113

    q

    50

    2

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    R

    114

    r

    51

    3

    83

    S

    115

    s

    52

    4

    84

    T

    116

    t

    53

    5

    85

    U

    117

    u

    54

    6

    86

    V

    118

    v

    55

    7

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    W

    119

    w

    56

    8

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    X

    120

    x

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    121

    y

    58

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    90

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    z

    59

    ;

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    [

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    {

    60

    <

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    /

    124

    |

    61

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    ]

    125

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    62

    >

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  • 易观产品·易观方舟大数据产业创新服务媒体——聚焦数据 · 改变商业易观方舟作为以“面向业务、开放连接、共享共建”为核心价值主张的智能用户数据中台,聚焦企业数字用户业务链...

    易观产品·易观方舟

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    大数据产业创新服务媒体

    ——聚焦数据 · 改变商业

    易观方舟作为以“面向业务、开放连接、共享共建”为核心价值主张的智能用户数据中台,聚焦企业数字用户业务链路闭环,面向数字产品、数字化运营、数字营销等业务场景,打造采集、存储、计算、分析与应用的一站式数据解决方案,并推出易观方舟智能分析、易观方舟智能运营、易观方舟智能画像等数据应用模块;基于PaaS平台架构,灵活连接企业数据环境,支持海量三方集成组件,帮助企业规避数据平台研发风险,降低研发成本,实现数据驱动数字业务的精益成长,目前已经服务包括世界500强电商企业在内的数百家企业。

    应用场景/人群

    面向电商行业,易观方舟的应用者包括企业市场营销人员、产品运营人员、产品人员、数据分析师、技术人员、管理者等。经典应用场景包括:

    应用场景一:渠道评估与优化

    随着互联网人群增长速度逐渐见顶,流量红利逐渐消失,电商企业线上拉新的成本越来越高,无论是市场人还是运营人,花钱不能再像以前一样随便。易观方舟帮助电商企业对投放拉新做追踪,对投放渠道效果进行对比评估,通过注册转化和付费转化衡量拉新结果,对各个渠道的投放进行调整,最终提升投放的ROI。

    应用场景二:产品体验优化

    产品上线之后,不仅仅需要关注产品的用户活跃度,还得知道用户在产品上都完成了哪些关键操作,是否按照预设的关键路径达成了核心业务流程,哪些功能的活跃度有问题,哪些地方有bug等,这些都需要配合对用户实际使用场景的分析。易观方舟通过用户留存、用户核心行为分析,对产品页面的流量分布进行引导,对产品功能和交互进行优化,从而提升用户体验,让更多用户黏在产品上。

    应用场景三:产品/用户运营

    任何一款好产品都不是一蹴而就的,电商企业的线上平台也一样,更多的依赖不断的运营工作,包括对产品本身、对用户、对内容等的优化与运营。通过易观方舟用户行为分析,建立有效的用户分群,针对性的制定策略,投其所好的推送优惠券、活动、最新动态等信息,刺激不同层面用户的回访、留存与高频使用。

    应用场景四:商业智能决策

    很多企业都严重依赖BI系统,作为主要的业务反馈指标。但BI系统多数情况下都是后验型指标,很难直接反应业务的实时动态。易观方舟实时生成数据看板(仪表盘),决策者能够查看随时更新的报表,而且指标统一可见。有异常情况还可以进行指标预警,让数据成为驱动电商企业快速决策的依据。

    产品功能

    易观方舟的产品功能包括:

    一,全端数据采集,数据接入与存储

    易观方舟支持通过多种SDK采集全端数据;支持工具导入历史数据,贯通新老数据;可对接 CRM第三方系统数据。帮助企业沉淀和高效管理数字用户资产。

    二,自定义看板

    易观方舟支持不同角色灵活自定义看板,相比传统创建报表能够节约90%的时间。通过分类呈现不同看板,监控数据发现异常,利用分析模型进一步分析,能够精准定位原因快速解决;支持一键下载原始数据/PDF报告进行深入分析,也能够快速共享看板给团队成员,实现敏捷协作共同分析,避免分析盲点,共同推进业务提升。

    三,用户行为分析

    易观方舟面向用户营销、产品优化、市场运营等应用场景,提供了事件分析、session分析、实时分析、转化漏斗、留存分析、智能路径、热图分析、分布分析、间隔分析、属性分析等分析模型,用户随需而取,选取相应的分析维度、基础指标等,拖拖拽拽即可完成分析洞察,支持高性能并发,数据实时更新、秒级响应。

    四,用户洞察

    易观方舟基于企业自有客户行为数据,结合企业不同的业务运营场景及目标,支持动态标签建设、管理及应用为企业提供用户全生命周期内的画像、受众定向能力;通过用户明细、用户画像、用户偏好、单用户档案等多种方式细分人群。在后续分析中可对比分析不同人群同一指标的表现,发现背后的影响因子,指导产品优化方向,或者针对不同的用户群匹配不同的服务和内容,进行个性化运营。

    五、智能运营

    易观方舟借助⼀系列特定的移动设备技术(如:Push、In-App Message等),与用户建立多种触达通道,实现Push通知、短信/智慧短信、App弹窗、Web弹窗、微信公众号、Email、NPS等触达方式,助力运营人员快速创建营销活动;结合workflow建立自动化运营策略,高效完成关键指标转化,进一步结合用户行为分析平台打造营销闭环,促进用户增长。

    产品优势

    一,业内领先的新一代PaaS平台

    ●可私有化部署,消除企业对数据安全的担忧

    ●PaaS 架构使得平台扩展能力提升 90% 以上,深入满足企业个性化需求

    ●多种埋点方式,全端数据采集积累企业数据资产

    ●基于IOTA大数据架构下的“秒算”能力,实时呈现数据

    二、丰富的功能和分析模型满足需求

    ●支持灵活自定义的数据看板,满足实时监控需求

    ●用户全生命周期管理,多达数十种模型实时分析

    ●依托自有数据体系,增补第三方数据全景用户画像

    ●连接多方运营服务,实现数据驱动的用户精准触达

    服务客户/使用人数

    易观方舟目前服务的电商行业客户,包括当当网、上品商业、易捷海购等。除了电商行业客户外,易观方舟还服务了来自银行、证券、零售、快消、智能硬件、企业服务等众多行业标杆企业,付费用户超过200家。

    市场价值

    一、以完备的安全防护体系,为用户数据安全保驾护航,为电商行业高质量、可持续发展持续注入正能量

    根据《中国互联网络发展状况统计报告》显示,有近1/3的用户认为网上交易存在的最大问题是“安全性得不到保障”。

    易观方舟将数据安全防护纳入全局考量,可私有化部署模式消除电商企业关于用户数据安全的顾虑;并且推出洪峰访问限制、数据安全隔离与数据权限管理功能,为数据安全与系统稳健运行保驾护航。

    二、助力电商企业高效管理数字用户资产,深化私域流量价值

    易观方舟以海量数字用户资产及先进算法模型为核心,帮助电商企业高效管理数字用户资产,深化私域流量价值:

    1)分析现有用户的数据。对用户的了解越多,越有可能挖掘越多的潜在价值,发现越多的忽略盲点;

    2)扩大现有用户价值。基于用户行为与行业标准,将用户进行分级度量,分析不同等级用户背后的标签及画像,建立清晰的用户模型,为挖掘用户的更多需求提供信息基础;

    3)持续引流拉新,吸引更多用户。易观方舟通过识别优质渠道,帮助不断积累数字用户,在深耕并运营用户的基础上,口碑传播和渠道推广将会带来更多的价值用户。

    三、促进电商行业从粗放型往精细化运营升级,数据驱动精益成长

    精益成长的基础条件是快速迭代,易观方舟帮助电商企业通过数据分析得出持续改进的方向,基于数据结果做进一步的产品迭代或运营服务的改进,实现产品和用户精细化运营,赋能电商企业在一次次快速闭环实践中实现精益成长,促进业务增长、成本降低与效率提升。

    产品页面:

    https://ark.analysys.cn

    注:也可直接点击文末“阅读原文”链接查看

    产品所属企业·易观:

    易观作为中国领先的数据智能产品和平台提供商,始终坚持「数据驱动精益成长」为价值观,「让数据能力平民化」为使命与成为「数据原油时代的炼油厂和加油站」为愿景。自成立以来,易观打造了以海量数字用户资产及先进算法模型为核心的大数据产品、平台及解决方案,帮助企业高效管理数字用户资产,实现产品精细化运营,通过数据驱动精益成长,促进业务增长、成本降低与效率提升。核心产品包括智能用户数据中台易观方舟,移动互联网产品对标分析易观千帆,互联网人群洞察易观万像等。

    ——END——

    【金猿产品展】

     

    零机科技·羽扇决策引擎平台:运筹帷幄之中 决胜千里之外

    展开全文
  • 近日,数据智能产品和平台提供商易观推出可私有化部署、开放且免费的用户分析与精益运营产品易观方舟Argo。 易观发布“易观方舟Argo” 据记者了解,易观方舟Argo是易观自主研发、基于自有IOTA架构的创新产品,也...
  • 本产品由易观投递数据猿参与评选,更多关于【金猿榜/奖·2019征集评选】的相关信息,请关注数据猿微信公众号(ID:datayuancn)。易观方舟作为以“面向业务...并推出易观方舟智能分析、易观方舟智能运营、易观方舟智...
  • 易观方舟SDK又双叒叕更新了。 此次更新,新增5 个SDK、Android/iOS/JS 全埋点、页面停留时长、APP来源监测以及性能优化等,不断满足客户更多端的数据采集、更个性化的上报策略和更优性能的需求。具体更新如下: 1、...
  • ”近日,无论在易观 A10 数据智能生态大会演讲上还是在媒体采访时,易观创始人于揚都在普及“数据中台”的概念,最新发布的以“面向业务、开放连接、共享共建”为核心价值的易观方舟 5.0中,其最重磅的产品就...
  • 易观方舟argo安装

    2020-03-11 16:25:58
    一、硬件情况 操作系统:CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 最小安装 8C16G(8线程cpu 16G内存) 500G硬盘 (系统和数据就一个盘) 二、网络设置 #enp0s3是网卡名,默认一般是eh0。 可以通过ip addr 命令...
  • 2019年12月26日,国内领先的数据技术服务商Analysys易观,正式对外发布全新的易观方舟智能用户运营产品套件及ARGO成长模型。 在零售电商、在线教育、金融服务、传统企业互联网+转型等领域,用户运营活动筹备期长、...
  • 2020年5月18日,数据智能产品、平台和解决方案提供商易观,在线上举办“「易观方舟智能用户运营产品套件」全新升级发布会”。全新升级后的易观方舟包含智能分析、智能运营、智能画像三大核心组件,拥有“更灵活、更...
  • 除此以外,易观还在会上发布了“1+1春雨计划”:2019年,易观将以易观方舟Argo的发布为起点,携手深创投、东方富海、丰厚资本等投资机构,孵化器及创客空间等合作伙伴,提供1亿元价值的易观方舟Argo产品和1亿元产业...
  • 一个月之前,数据智能产品和平台提供商易观推出了面向于技术爱好者、创新创业团队,集合国内第一款私有化部署、同时开放底层的开源技术,功能全面的免费用户数据分析平台和产品运营的...
  • 易观方舟Argo作为易观方舟的免费版,在产品能力上与商业版完全一致,集用户行为分析、用户画像、用户运营为一体,帮助企业通过数据驱动用户运营与产品迭代。企业里的技术团队只需按帮助文档操作,几乎便可实现一键...
  • 易观推出了免费版本方舟Argo,Argo是国内唯一的一款免费的可以私有化部署的用户行为分析平台,可以私有化对接自己的各种内部系统,它的商业版本已经在招商银行、当当、首汽等客户大面积使用了。 别人都是免费版到...
  • 易观方舟Argo 易观方舟Argo是易观方舟智能分析产品的免费版,集用户行为数据采集、12大模型分析、用户分层、用户运营模块为一体。 我们最初推出 Argo 是希望帮助有数据分析需求和动手能力的初创团队,在使用到商业级...
  • 今天的易观,已经不是大家常规理解的那个易观了。 成立于2012年的易观(大数据),传承了母公司20年的品牌和数据分析能力,...2017年,易观推出了易观方舟数据平台,用易观创始人于揚的话来说,“易观方舟始于用户行为
  • iOS SDK iOS SDK使用说明 iOS SDK适用于iOS原生App,...如果您是第一次使用易观方舟产品,可以通过阅读本文快速了解此产品 1.选择集成方式 椰子足 手动约会 2.配置Xcode 若使用手动集成方式,需保留部分类库 3.设置初始
  • 如果您是第一次使用易观方舟产品,可以通过阅读本文快速了解此产品 选择集成方式 目前我们提供了源码集成和Cocoapods集成两种方式 源码集成:请将AnalysysSDK目录下文件拖入工程 Cocoapods集成 pod 'AnalysysAgent' ...
  • 用户行为分析的指标体系

    千次阅读 2019-07-02 15:19:07
    易观方舟预定义指标,指的是易观方舟在开始使用之后,不用进行埋点,初始化就可以得到的数据,这样的一系列指标就形成了方舟独特的指标体系。易观方舟预定义维度指的是初始化默认的细分维度。 预定义指标: 访问级...
  • HBase由于其存储和读写的高性能,在OLAP即时分析中越来越发挥重要的作用,在易观精细化运营产品--易观方舟也有广泛的应用。作为Nosql数据库的一员,HBase查询只能通过其Rowkey来查询(Rowkey用来表示唯一一行记录),...
  • 数据埋点前,你需要搭建指标体系

    千次阅读 2019-07-02 15:51:57
    易观方舟Argo是免费的私有化部署能力强大的用户行为分析平台,光分析功能就有十个,包括留存分析、漏斗分析、智能路径等。如果你有一台服务器,最快60分钟就能搭建一个数据自己的用户行为分析平台,简直是获客增长,...

空空如也

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