行業(yè)解決方案-游戲數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)解決方案

1、游戲數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)解決方案行業(yè)綜述隨著游戲行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)局面的擴(kuò)大，玩家對(duì)于品質(zhì)的要求越來越高，游戲項(xiàng)目的生命周期越來越短，直接影響項(xiàng)目的投入產(chǎn)出比，通過數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)則可以有效的延長(zhǎng)項(xiàng)目的生命周期， 對(duì)各個(gè)階段的業(yè)務(wù)走向進(jìn)行精準(zhǔn)把控。而隨著流量成本的日益上升，如何構(gòu)建經(jīng)濟(jì)、高效的精細(xì)化數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系，以更好的支撐業(yè)務(wù)發(fā)展，也變得愈發(fā)重要起來。法atuv. tv劍it1即 一、而藐非斗南用戶雌或&20%的謙,創(chuàng)造8白黨酸吩健的須物.只射造了2。乾的解植在這樣的背景下，越來越多的游戲企業(yè)加入到數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)行列， 也促進(jìn)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈的發(fā)展，第三方數(shù)據(jù)公司TalkingData、Dataeye、 友盟、熱

2、云數(shù)據(jù)等就是在這一個(gè)時(shí)代中快速成長(zhǎng)起來的。 但同時(shí)受限于業(yè)務(wù)理解，通用平臺(tái)往往無法滿足游戲企業(yè)的定制化需求， 所以隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，最終還是要選擇自建數(shù)據(jù)分析平臺(tái)一一因?yàn)榧夹g(shù)門檻、資源投入等原因，目前大部分游戲企業(yè)只實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，少部分企業(yè)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘，在深度學(xué)習(xí)層面目前趨近空白。業(yè)務(wù)需求及痛點(diǎn)分析按照游戲領(lǐng)域的行業(yè)細(xì)分，不同類型的公司對(duì)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)需求各有側(cè)重，構(gòu)建數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的技術(shù)手段也表現(xiàn)為不同的方式。按照行業(yè)屬性，可以將生態(tài)中的公司分為游戲研發(fā)商、游戲渠道商、游戲研發(fā)商三類，根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)他們對(duì)于數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的需求也各有側(cè)重，從表現(xiàn)形式講，基礎(chǔ)指標(biāo)集、客戶畫像、精準(zhǔn)投放 &效

3、果分析、智能 算法等等，不一而足?；A(chǔ)指標(biāo)集游戲研發(fā)商游戲發(fā)行商游戲渠道商客戶畫像精準(zhǔn)投放&效 果分析運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析智能算法商戲偏好 行為編好 消費(fèi)偏好/策路制定（渠 道/時(shí)機(jī)等）實(shí)時(shí)分析OLAP分析報(bào)表.專題/可視化/數(shù)據(jù)挖掘 模型訓(xùn)練 預(yù)典UVPV消費(fèi)金額/而從實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的技術(shù)手段來分析， 也分別表現(xiàn)出不同的特征，各階段使用的技術(shù)棧、驅(qū)動(dòng)因素及演進(jìn)方向，可以簡(jiǎn)單通過下列圖來表 述:Myiql/SqiServ6r 小數(shù)據(jù)賽禹 桎單計(jì)舞攫入速事隔通屠性粉壓力 翹首容的 窗旗海單一 甥卿伊景冊(cè)求* HdQ0p/3t5W* park/kafk£/.-大數(shù)據(jù)量=游和期盤如茸借助三方

4、平臺(tái)-Tatkinggta-Dataeye-左磐/阿里云平臺(tái)EM*M即 ernfMe也 rmcampufe/ADS/d stahut/.-爭(zhēng)場(chǎng)爨支持.按需速用-就:皆翼信親U聞海而在這樣的業(yè)務(wù)背景下，傳統(tǒng)來料加工、被動(dòng)響應(yīng)的數(shù)據(jù)處理架構(gòu), 顯然無法匹配數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的分析需求，主要存在的問題：1、 數(shù)據(jù)來源單一，缺少精準(zhǔn)用戶畫像，運(yùn)營(yíng)策劃、實(shí)施不能”投其所好”，用戶轉(zhuǎn)化率低；2、 平臺(tái)沉淀、積累了大量的數(shù)據(jù)，但是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新、輔助決策方面沒有經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化率低；3、 開發(fā)定制化，項(xiàng)目實(shí)施周期長(zhǎng)，響應(yīng)需求速度慢，無法有效支撐業(yè)務(wù)的靈活變化；4、 數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景單調(diào)，大多只是止于

5、簡(jiǎn)單的看指標(biāo)、報(bào)表，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)等復(fù)雜場(chǎng)景缺少技術(shù)儲(chǔ)備;阿里云整體解決方案功能架構(gòu)基于阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，構(gòu)建一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)支撐平臺(tái)若堆分折:口5刃數(shù)據(jù)分析（Quick 81）旋計(jì)算.大數(shù)充離城計(jì)算. 燼可選：(Lire am Com cute ) MaxCompute ) H RDS/OT S/ADS/PG/.Grade GoldenGate的裁據(jù)處理服努(DataHub)日志服務(wù)t SLS ）Fluentd Log StashWB 暮魂二令口重點(diǎn)簡(jiǎn)介：1、 數(shù)據(jù)采集+數(shù)據(jù)總線，豐富業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源： 基于開源框架封裝的多種數(shù)據(jù)采集工具，按需選用以支持不同類型的異構(gòu)數(shù)據(jù)采集,豐富業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來源，同時(shí)配

6、合阿里云提供的流式數(shù)據(jù)處理服務(wù)DataHub，輕松構(gòu)建基于流式數(shù)據(jù)的高可用，低延遲，高可擴(kuò)展，高吞吐的分析和應(yīng)用；2、 數(shù)據(jù)處理/數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，支持不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)需求：數(shù)據(jù)處理/數(shù)據(jù)存儲(chǔ)作為總線數(shù)據(jù)的消費(fèi)端，提供面向不同應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)時(shí)分析、OLAP、離線計(jì)算、智能算法等的數(shù)據(jù)計(jì)算/存儲(chǔ)引擎，支持不同層次、視角的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)需求；3、 數(shù)據(jù)消費(fèi)，發(fā)揮數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)創(chuàng)新、輔助決策方面的價(jià)值：基于底層的數(shù)據(jù)計(jì)算能力，在應(yīng)用側(cè)通過阿里云提供的可視化大屏DataV、數(shù)據(jù)分析配置工具Quick BI輕松構(gòu)建不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)框架APP應(yīng)用鋰牌低樨來輕aLogSta

7、sh口再睡奧器 rriiDataHuba國也事與人、ODPS ConnectorStreamComputeMhmComputeRDSADSI理電總:重點(diǎn)簡(jiǎn)介：1、 Datahuba）實(shí)時(shí)、高吞吐的并發(fā)數(shù)據(jù)處理能力；b）數(shù)據(jù)自動(dòng)冗余多份，高可用性保障；c）數(shù)據(jù)流吞吐能力動(dòng)態(tài)伸縮，按需彈性等能力；2、 Stream Compute :a）支持類SQL語法，深度整合多類云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)b）性能優(yōu)越，關(guān)鍵指標(biāo)超越storm68倍c）優(yōu)化執(zhí)行引擎，計(jì)算任務(wù)資源消耗低主要支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、分析等應(yīng)用場(chǎng)景;3、 Max Computea) PB級(jí)超大規(guī)模數(shù)據(jù)的計(jì)算及存儲(chǔ)b)支持豐富的計(jì)算模型c)數(shù)據(jù)自動(dòng)冗余多份，

8、高可用性保障主要支持多維分析(T+1 , OLAP)、報(bào)表/分析專題、機(jī)器學(xué)習(xí)等 應(yīng)用場(chǎng)景；產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)離線分析為了更加全面的了解業(yè)務(wù)情況、用戶行為偏好，需要對(duì)積累的游戲數(shù) 據(jù)做多維度的深度探查，以挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的業(yè)務(wù)價(jià)值。這一類場(chǎng)景 的普遍特點(diǎn)是：1、 數(shù)據(jù)量大2、 計(jì)算復(fù)雜度高3、 分析視角&可視化的要求靈活多變4、 允許一定的數(shù)據(jù)時(shí)延 常見的產(chǎn)品形態(tài)有OLAP報(bào)表多維分析、用戶行為分析等、分析專題游戲角色平衡等、數(shù)據(jù)挖掘用戶畫像、業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)等等。實(shí)現(xiàn)此類場(chǎng)景的基本產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)如圖:應(yīng)用服務(wù)器3數(shù)據(jù)庫MaxComputeAnalyticDB用戶訪問OLAP分析&數(shù)據(jù)可視化Qu

9、ick Bl架構(gòu)重點(diǎn)簡(jiǎn)介：1、 數(shù)據(jù)庫：按照不同的應(yīng)用場(chǎng)景、數(shù)據(jù)規(guī)模，可以選用合適的計(jì)算/存儲(chǔ)引擎;2、 OLAP分析&數(shù)據(jù)可視化：Quick BI提供拖拽式、所見即多 得的OLAP分析&報(bào)表的配置及可視化能力，無需代碼開發(fā)， 可快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的分析場(chǎng)景；3、 數(shù)據(jù)挖掘：機(jī)器學(xué)習(xí)提供可視化方式的算法配置平臺(tái)，快速實(shí) 現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練、智能算法預(yù)測(cè)、偏好分析等等高 復(fù)雜度的數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景；同時(shí)，對(duì)于應(yīng)用側(cè)提供靈活的可集成能力，可以完全使用可視化配置, 也可組合使用定制開發(fā)的方式實(shí)現(xiàn)。實(shí)時(shí)分析實(shí)時(shí)分析更多應(yīng)用在監(jiān)控關(guān)鍵的業(yè)務(wù)指標(biāo)， 以及時(shí)獲知游戲運(yùn)營(yíng)的動(dòng) 態(tài)，指導(dǎo)業(yè)務(wù)部門及時(shí)

10、調(diào)整業(yè)務(wù)策略，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)的變化，這一類 場(chǎng)景的普遍特點(diǎn)是：1、 單位時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)量中小規(guī)模2、 計(jì)算復(fù)雜度一般3、 并發(fā)&數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求高等常見的產(chǎn)品形態(tài)：運(yùn)營(yíng)實(shí)時(shí)監(jiān)控、PV、UV、消費(fèi)金額、在線人數(shù)、 區(qū)域分布等業(yè)務(wù)核心指標(biāo)實(shí)時(shí)監(jiān)控等O實(shí)現(xiàn)此類場(chǎng)景的基本產(chǎn)品技術(shù)架構(gòu)如圖:應(yīng)用服務(wù)器數(shù)據(jù)可視化Li uDataV實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理架構(gòu)重點(diǎn)簡(jiǎn)介：1、 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：通過阿里云流式數(shù)據(jù)總線DataHub+流計(jì)算平臺(tái)Stream Compute 的組合，構(gòu)建高可用、高并發(fā)、 可彈性擴(kuò)容的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、計(jì)算模塊；2、 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析：通過DataV平臺(tái)提供的多種可視化控件，可以 快速實(shí)現(xiàn)大屏類的實(shí)時(shí)分析場(chǎng)景，同時(shí)如果有定制要求，也可 只使用底層數(shù)據(jù)源的計(jì)算能力，通過自建web端應(yīng)用的方式提 供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力。方案優(yōu)點(diǎn)總結(jié)針對(duì)前文總結(jié)的幾個(gè)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，提供對(duì)應(yīng)的能力支撐，分別描述：1、 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來源單一a）支持多種數(shù)據(jù)類型；b）高可用、多并發(fā)流式數(shù)據(jù)總線，保障數(shù)據(jù)處理效率；c）根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，按需選用合適的存儲(chǔ)/計(jì)算引擎；2、 應(yīng)用場(chǎng)景單調(diào)，數(shù)據(jù) 業(yè)務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)化率低a）游戲行業(yè)模