基于MaxCompute进行大数据BI分析

本实践以电商行业为例,通过MaxCompute、DataWorks对业务数据和日志数据进行ETL处理,并同步至分析型数据库MySQL(AnalyticDB MySQL)进行实时分析,再通过Quick BI进行可视化展示。

背景信息

  • MaxCompute:用于进行大规模数据计算,详情请参见什么是MaxCompute

  • AnalyticDB MySQL:用于进行海量数据实时高并发在线分析,详情请参见云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版

  • DataWorks:可实现ETL功能,对复杂数据集进行采集、加工及分析处理,详情请参见什么是DataWorks

  • Quick BI:对处理后的数据进行报表制作,实现数据可视化展示及分析,详情请参见什么是Quick BI

应用场景

  • 互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、小程序应用内的BI分析场景。

  • 各类网站的BI分析场景。

方案介绍

基于MaxCompute进行大数据BI分析的流程如下:

  1. 通过数据集成同步业务数据和日志数据至MaxCompute。

  2. 通过MaxCompute、DataWorks对数据进行ETL处理。

  3. 同步处理后的结果数据至AnalyticDB MySQL。

  4. 通过Quick BI可视化建立用户画像。

方案介绍

方案优势

  • 以AnalyticDB MySQL配合Quick BI快速、实时分析数据的核心能力为切入点,引导用户同步业务数据、日志数据至阿里云的分析型数据库。

  • 融合阿里云的日志服务的生态,增强用户体验。例如,无缝对接Blink、Elasticsearch、AnalyticDB MySQL、E-MapReduce和DataV等产品。

  • 通过MaxCompute、AnalyticDB MySQL强大的数据加工和分析能力,降低大数据平台建设的门槛,轻松解决了海量数据的计算问题。同时有效降低企业成本,并保障数据安全。

  • 与第三方开源生态无缝对接,在不侵入用户应用的情况下,传输日志至日志服务,降低使用门槛。

方案详情

方案的详情请参见基于MaxCompute的大数据BI分析