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破局复杂业务场景:百度数据分析平台(TDA)分析增强与性能优化的双轮驱动

导读 通过Turing Data Analysis(TDA)一站式自助分析平台建设,实现了业务看数、分析一体化闭环。然而,随着业务深度使用,分析需求也更加的复杂、多样,对TDA的分析能力提出了更高的要求,同时用户的极限查询与性能形成对抗,也影响了用户的分析体验。本文将聚焦分析能力增强与性能优化两方面,阐述具体的优化策略,以持续保证用户分析体验。 01 背景与问题 1.1 TDA概述 通过百度一站式数据自助分析平台(TDA)建设,实现了业务看数、分析一体化闭环: 1. 业务看板迭代提效(自助化):数据报表迭代模式发生变化,从PM提需RD排期模式逐步转换为PM/运营自助化操作(做看板/分析数据) 2. 数据洞察分析提效(极速):单次数据查询从分钟级降低到秒级,指标波动分析效率提升20倍,单次指标波动归因分析端到端从2小时->5分钟内 3. 业务一站式自助分析(一站式):实现数据趋势观测、维度下钻分析、明细导出等功能,实现了数据监控、数据分析一体化体验。 1.2问题与挑战 随着业务深度使用,分析需求也更加的复杂、多样,对TDA的分析能力提出了更高的要求,同时用户的极限查询与性能形成对抗...

全面解析 Apache DolphinScheduler 数据库模式:从表结构到调度逻辑

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