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精于数据·专于游戏|Thinking Analytics 重磅更新

 

2015 年成立,经过 6 年的成长发展,数数科技目前已服务 400+ 家游戏公司,产品已接入 2000+ 款游戏。我们研发的游戏大数据分析平台 Thinking Analytics (简称“TA 系统”) ,凭借强大灵活的数据分析能力和稳定健壮的集群性能,获得了游戏行业的一致认可。

 

TA 系统不仅是专业的数据分析工具,更是我们在游戏数据分析领域经验沉淀的集中转化。而这些经验沉淀的起点,一定是客户的反馈和需求。

 

在过去半年里,我们围绕游戏行业数据分析的核心需求,从产品功能和技术架构上,对 TA 系统进行了重磅更新:

 

  • 一图胜千言SQL 报表构建可视化图表

  • 历史标签: 回到过去,了解用户成长轨迹

  • 间隔分析: 让核心行为的转化时长一目了然

  • 打造行业 Know-How: 游戏数据分析模板中心上线

  • 行业领先的游戏数据集成能力

  • 弹性伸缩能力: “帮客户省钱”

  • 系统鲁棒性和查询性能大幅提升

SQL  可视化

为SQL 报表构建可视化图表

 

TA 系统 3.0 版本中,我们推出了 SQL 报表化功能,允许通过自定义 SQL 突破一般分析模型的限制,以满足契合游戏业务的复杂需求。SQL 可视化模块,为 SQL 报表提供了更直观丰富的数据展示形式。

 

精于数据·专于游戏|Thinking Analytics 重磅更新

业务场景的多样化,决定了用户对图表配置的多元需求。特别是对 SQL 报表,用户的需求更是多样。不同于一般的分析模型,SQL 报表的结果字段数目和类型都可灵活自定义,所以简单的预置图表无法满足多样的结果数据展示需求。

 

TA 系统 3.3 版本中,我们构建了可视化模块,并率先引入到自定义查询模块中。可视化模块支持通过拖拽字段的方式进行灵活高效的自助式探索分析。基于实际业务需求,可视化模块支持对图表类型和样式进行精细化配置,实现双轴图、柱线组合图、嵌套排序等复杂样式图表的构建和展示。

 

精于数据·专于游戏|Thinking Analytics 重磅更新

 

在后续版本中,我们会快速丰富可视化模块所支持的图表类型和图表样式,并将可视化模块的能力推广到更多分析模型中,作为分析能力的重要补充。

 

历史标签回到过去,了解用户成长轨迹

TA 系统用户标签,提供了从多种角度将玩家分层的能力,并支持针对不同分层的用户进一步下钻分析,有着丰富的应用场景。用户标签和标签值,反应了某个维度下用户特征的最新数据,但是无法反应随着时间推移标签值的变化情况。

 

TA 系统 3.3 版本中,我们上线了历史标签,可以为标签创建和历史日期备份,让使用者可以直观地看到用户标签值随时间推移而发生的变化,从而掌握用户的成长轨迹。

 

精于数据·专于游戏|Thinking Analytics 重磅更新

常用的分析场景:

 

  • 回流趋势快速查看创建用户回流标签,通过回溯找到历史上每一天符合标签条件的用户,用户回流趋势一目了然

  • 回流用户行为分析通过标签筛选找到回流用户,在模型内分析他们在回流当日的核心行为,并计算付费转化情况

  • 付费级别精准分组每天记录用户截至当天的总付费金额,精准定位用户事件发生当天的付费级别,分组查看更加准确

间隔分析让核心行为的转化时长一目了然

 

另外,TA 系统 3.3 版本还新增了间隔分析模型,用于分析两个行为事件之间的时间间隔。间隔分析可以作为漏斗的一种补充,在转化率之外,通过转化时长更全面细致地衡量核心行为的转化情况。

 

精于数据·专于游戏|Thinking Analytics 重磅更新

模型化是 TA 系统的重要特性。通过抽象出一系列分析模型,允许用户通过简单的界面配置就能完成往常需要写复杂 SQL,甚至需要提交需求等待数据团队开发的指标计算,极大地提升了企业内部数据使用的效率。

 

在间隔分析中,用户只需要定义起点事件和终点事件,就可以计算出两个事件发生时刻的时长分布情况,包括:「最大值」、「上四分位」、「中位数」、「下四分位」与「最小值」等指标。两个事件可以是相同事件,也可以是不同事件。

 

常用的分析场景:

 

  • 新用户注册到首次付费的转化时长分布:既可以评估破冰付费的效果,也可以将该指标作为评估新用户转化的重点关注指标

  • 会员等级或者关卡的驻留时长分布:可以通过间隔分析的关联属性与分组,评估不同等级或者关卡设计的合理性

  • 玩家完成两次付费行为之间的时长分布:通过每个时长区间对应的用户数,可以评估用户付费意愿和付费频次

模板中心

打造游戏数据分析 Know-How

 

模板中心,是 TA 系统最重要的新功能之一。

 

我们希望将游戏数据分析领域的经验方法系统地组织起来,分享给我们的客户。通过模板中心,帮助游戏企业从数据意识、数据分析方法论、数据分析工具等层面提升使用数据的效率,挖掘数据价值。

 

精于数据·专于游戏|Thinking Analytics 重磅更新

模板是一种交互型的功能案例,涵盖了 TA 系统各功能模块的实际应用场景。根据参数设置指引,选择项目中对应的事件和属性,用户就可以一键创建模板对应的报表。一方面,模板让使用者可以更高效地创建常用的报表;另一方面,模板也承载了通过 TA 系统构建常用指标的最佳实践。用户可以通过模板了解 TA 系统的各功能模块、分析模型的使用方法。

 

我们会逐步丰富完善模板中心的内容和功能,努力打造一个游戏数据分析共创、共享的平台,让模板中心成为游戏数据分析的知识中心。

数据集成能力全面提升

 

目前,TA 系统支持通过客户端/服务端 SDK 的数据接入、使用数据传输工具 (如数数自研的 LogBus 高性能的导数工具)、Restful API 的导数方式以及第三方数据的集成。

 

在目前的数据接入与集成能力基础上,我们持续新增对不同数据源的支持、优化数据管道、提高数据流转效率和准确性,以满足客户实际多端数据接入与集成的场景需求,为实现不同闭环分析场景提供强有力的数据工程支持。

 

// 游戏引擎

 

在游戏引擎集成方面,TA 系统已经集成了包括 Unity、虚幻引擎等市面上所有的主流游戏引擎,为广大游戏开发者提供了最快、最全面的系统对接支持。

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// 营销数据集成

 

在营销数据集成方面,我们已经支持包括 AppsFlyer、Adjust、热云等主流的第三方广告归因平台,为游戏增长的用户渠道归因分析提供了坚实的数据基础。

 

同时支持例如巨量引擎、Facebook、Google 等头部媒体渠道,在第三方归因平台回传广告信息的基础上提供例如广告优化方式、广告版位等更多分析字段。

 

还支持例如 TopOn、Tradplus、IronSource、AppLovin 等广告变现平台,为以广告变现为主的游戏公司,尤其是以休闲/超休闲游戏为主的客户,提供了全面的变现数据精细化分析。

 

精于数据·专于游戏|Thinking Analytics 重磅更新

另外,由于部分平台无法提供用户级别的数据,TA 系统也可以同时支持用户级别原始数据和聚合数据的关联、集成,解决数据粒度不足时深度分析的场景。

 

弹性伸缩能力

 

与其他行业相比,游戏行业的数据分析场景复杂,数据量也更庞大,因此对数据分析产品的性能和效率要求都很高。为了保证在海量数据的情况下有强大的查询性能,企业会投入很多的资源在集群存储成本和计算节点上。

 

如何帮助企业提高资源的利用率,避免不必要的浪费,一直是我们系统迭代的核心关注点。

 

在 TA 系统 3.0 版本中,我们率先实现了动态扩缩容,客户可以根据业务情况在高峰前扩容,高峰后缩容,以实现资源的合理使用。在最新版本中,我们将这一理念继续推进到更细粒度的弹性伸缩:支持弹性存储弹性计算

 

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/弹性存储

 

随着集群海量数据的不断涌入,存储成本对企业来说将是一笔不小的开支。新版本的 TA 系统将支持AWS、阿里云、腾讯云、华为云等主流云厂商对象存储方案对集群冷数据进行归档处理。

 

归档的冷数据仍然能够支持联合查询、联合分析,并且扫描性能仍能保持在一定的水平,用户在使用和分析过程中也不会有明显的感觉。

 

归档的冷数据部分相对之前的云硬盘存储将有 3 倍左右的成本节约,对企业降本增效有着巨大的价值。

 

/弹性计算

 

数据量增长的同时,TA 系统集群自助查询的压力也会随之增大,特别是在业务使用高峰期,随着并发量的增大,集群资源持续处于高水位。同样以降本增效为目的,目前 TA 系统支持基于云厂商弹性 ECS 的弹性计算方案

 

该弹性方案会在业务高峰期申请更多廉价的弹性节点,并作为计算负载进行计算集群扩展,进而加速业务查询,高峰过后及时回收弹性资源,避免资源浪费。

 

系统鲁棒性和查询性能大幅提升

 

系统鲁棒性和性能是保障产品体验的重要组成部分,也是我们产品迭代的永恒主题。在最新版本中,我们上线了可视化告警系统,极大地提升了系统鲁棒性。在查询性能方向,对 Kudu 和 Presto 等组件也都进行了许多重要优化,整体查询性能大幅提升。

 

精于数据·专于游戏|Thinking Analytics 重磅更新

 

基于 promtheus 和 grafana,我们重构了监控告警系统将自动化运维准确性从 95% 提升至 99%,响应时间从 2 分钟缩短至秒级。借助 grafana 的能力,实现了监控系统可视化。可视化监控从节点层、系统层和组件层等层面全面展示集群的各项运维指标,极大提升了监控的便捷性和直观性。

 

我们对查询引擎做了重要升级,引入了更多的特性,查询性能有了大幅提升:

 

  • 新增对 Kudu 表的 Dynamic Filtering 支持。TA系统中从模型分析结果下钻到用户列表的的性能可得到 10 倍的提升

  • 提升了 SQL 优化器的性能, TA 系统中使用任意事件时,SQL语句 Planning 时间过长的问题得到解决。

  • 优化了漏斗模型和留存模型的 UDF 实现,内存占用减少 30%,查询时间减少 20%

 

除此之外,存储引擎也完成了重要更新,改进了 DeltaMemStore 的 flush 策略,减少了内存占用。升级后的 TA 系统在处理大量用户属性更新时,性能显著提升。

 

结语

 

精于数据,专于游戏。作为一家专注游戏领域数据分析的公司,我们始终坚信,只有在产品功能、集群架构、客户服务等多方面都紧跟客户需求,才能打造出能真正帮助企业把数据用好的产品。

 

未来,我们会继续秉持「让数据价值触手可及」的初心,围绕游戏行业的核心需求,不断提升 TA 系统的分析深度和易用性,打造最专业好用的数据分析产品。

 

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