【云栖号案例 | 新零售】汇合营销：技术创业，玩转大数据与机器学习
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公司简介
我们是杭州汇江容海网络有限公司，专注于电商数字化营销。我们公司旗下的汇合营销是一个以精准营销为核心的电商整合营销服务平台，专注于为品牌电商提供淘内、淘外一站式整合营销解决方案，基于大数据挖掘技术、电商人群画像技术、精准定向技术，及丰富的媒介资源，为品牌客户提供全方位、系统化、个性化营销解决方案。
业务痛点
- 大量的数据统计。
我们公司每天收集到的数据，多的时候一天有20多亿访客浏览轨迹，在DMP业务系统中，需要对每个访客的浏览内容进行分析，打上相应标签并进行统计；同时，数据分析师每天也需要产生各种报表，帮助客户进行广告优化。大量的数据存储、统计和大量的业务需求，这使得开发过程中，既要保证高效率，同时也要降低成本。 - 实时大数据查询。
广告商在后台的推广组选择标签时，系统需要在毫秒级的时间内显示标签的用户量并预估展现量信息，由于用户选择的标签一般都会比较多、条件比较复杂，并且每个标签的用户也可能重复，从而无法在用户选择标签前做预计算，必须每次在亿级日志表中查询，而且要保证平均延迟不超过1秒。 - CTR预估。
CTR预估能够决定广告的精准程度和带来的收益，是广告竞价系统中一个比较核心的部分。在汇合营销，我们使用业内优秀的大数据框架和机器学习算法，例如场感知分解机模型（FFM）、逻辑回归算法等，来训练收集到的TB级数据，将训练好的模型应用于CTR预估，提升了广告投放的精准度，从而有效提升广告效果。
解决方案
解决方案架构图
- 数据处理：大部分离线统计需求都在大数据套件中开发，将数据使用做到非常简单，只要能够写SQL，就可以导出自己需要的报表，满足了大部分的业务需求。
- 数据库：分析型数据库能够满足在亿级数据中做毫秒级查询，在数据分析方面，是一个非常不错的工具。在使用数加之前，我们公司曾搭建了Spark和Hadoop，但每次数据报表都需要开发人员来导出，而且在维护、资源使用上都需要很好地平衡，使用和维护成本相对比较高。
上云价值
数加大大降低了数据使用门槛、提高开发效率，现在我们公司的数据分析团队（非开发人员）都能够独立完成大部分的数据报表需求。此外，数加的按需计费避免了资源空闲，从年初的对比来看，数加在满足同等业务需求基础上能够减少一半的支出，有效地节约了成本开支，帮助我们这种创业型企业快速成长。
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