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社区干货
语聚AI知识库支持连接集简云数据表,无需上传知识文档,帮您高效分析数据
您数据表中的业务数据进行快速分析、归类及总结。 **连接集简云数据表**#### **应用场景**👤内部使用* 数据分析:通过分析数据表中的销售...
电商流量分析怎么做?试试这款数据工具 DataLeap!
用户增长指标到转化漏斗等核心数据监测和分析。本文将聚焦在货架场景,揭秘电商平台流量分析背后的数据建设全路径。 **第一,确定指标并完成埋点。** 货架场景可细分为商城分析、猜喜(猜你喜欢)分析、频道分析等,在不同场景观察的指标体系也不相同。例如,在商城分析中,访问用户数、UV 渗透率、支付 GMV 等是核心指标。根据不同指标需求,由数据分析师或研发人员基于火山引擎增长分析平台 DataFinder 录入、分析埋点,并查...
语聚AI知识库支持连接数据库,无需上传知识文档,数据分析更高效
您数据库中的业务数据进行快速分析、归类及总结。 **连接****MySQL/PGSQL**** 数据库**#### **应用场景**👤内部使用* 数据分析:通过分...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功...
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火山引擎推出「增长分析」,为企业提供一站式数据平台
从数据的采集、清洗,到数据的建模、分析,再根据数据来判断业务的发展方向,提出新的增长解决方案,数据是贯穿整个业务流程的。 然而数据也让很多企业头疼,如何拿到数据、如何应用数据、如何通过数据发现问题和解决问题,是企业需要解决的几个重要问题。为了帮助企业更好地利用数据实现业务增长,我们推出了可视化的用户分析和运营平台——火山引擎增长分析。 1. 「增长分析」是什么「增长分析」的前身是字节跳动内部的数据分析平台,在...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
管理总数据量超过 **600PB** ,最大的集群规模在 **2400** 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 ClickHouse 企业版「ByteHouse」的路程中,我们经... 公司内部专门的 A/B 实验平台已经提供了 T+1 的离线实验指标,而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达...
语聚AI新增数据知识库功能,一键上传数据文档,高效分析数据
txt** 等格式的数据文档,结合 **AI** 模型,对数据智能查询与总结,加强数据分析的能力。基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切...
从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎正式对外发布「ByteHouse」,作为 ClickHouse 企业版,解决开源技术上手难 & 试错成本高的痛点,同时提供商业产品和技术支持服务。 作为国内规模最大的 ClickHouse 用户,目前字节跳动内部的 ClickHouse 节点总数超过 1 万 5 千个,管理总数据量超过 600PB,最大的集群规模在 2400 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 Cl...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
MetaApp 大数据研发团队对 ByConity 进行了初步测试。其存算分离的架构、优秀的性能,尤其在日志分析场景中,对于大规模数据复杂查询的支持,吸引 MetaApp 对 ByConity 进行了深入测试,最终在生产环境全量替换 ClickHouse,使资源成本降低超 50%。本文将主要介绍 MetaApp 数据分析平台的功能,业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。 MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能 ...
干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造ByteHouse的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,本文将分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。ByteH... 公司内部专门的 A/B 实验平台已经提供了 T+1 的离线实验指标,而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达...
ByConity 替换 ClickHouse 构建 OLAP 数据平台,资源成本大幅降低
MetaApp 大数据研发团队对 ByConity 进行了初步测试。其存算分离的架构、优秀的性能,尤其在日志分析场景中,对于大规模数据复杂查询的支持,吸引 MetaApp 对 ByConity 进行了深入测试,最终在生产环境全量替换 ClickHouse,**使资源成本降低超 50%。**本文将主要介绍 MetaApp 数据分析平台的功能,业务场景中遇到的问题及解决方案以及引入 ByConity 对其业务的帮助。# MetaApp OLAP 数据分析平台架构及功能随着业务的增长,精细化...
干货|以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类问题,云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是,云原生数仓借助于云平台的基础资源,**实现了资源的动态扩缩容,并最大化利用资源,**从而达到 Pay as you go 按实际用量付费的模式。 ByteHouse 作为云原生的数据平台,从架构...
