用户画像与用户行为分析-SelectDB

场景挑战

CDP（用户数据管理平台）是企业用来收集并统一管理用户在多个渠道上的完整数据的工具。通过分析收集到的数据，CDP可以形成用户360度全景画像，洞察用户的行为、兴趣、需求等信息，更好地把握用户的生命周期，为企业提供精细化的营销和服务。同时，通过用户行为分析，将用户数据与业务场景结合，实现个性化、精细化的运营，以更加灵活的方式，触达不同场景下的用户，提升用户的体验。

上图是常见的用户画像与行为分析的工作流，当前常见解决方案往往面临下列的问题

表结构不灵活
随着产品迭代，需要新增埋点数据字段，例如关注功能或停留时间属性。当前解决方案不具备轻量级的表结构变动能力，难以保证高效应对业务变更。
分析复杂
当前的解决方案在分析离散事件的关系时，常使用通用 SQL 处理时间范围间隔，将计算逻辑变得非常复杂，并且可能需要引入大量的 join 操作，计算效率低。
无法实时更新
用户标签数量通常为几百到上千个，受计算资源和业务特点等多种因素影响，标签生成时间各异，但业务总需求最实时的用户画像，当前的解决方案难以兼顾计算与更新。
难以实时响应查询
每个用户每天会产生多个埋点数据，随着用户数量增加，行为数据量也会呈指数级增长。当前的解决方案难以实时响应查询需求。

SelectDB 解决方案

基于 SelectDB 建设的 CDP 数仓平台分层

数据集成
- ·支持将在线业务库（例如 MySQL、Oracle 等）的增量数据通过 CDC 工具同步到 SelectDB，前端埋点数据通过 Kafka 进行实时消费并写入 SelectDB。
- ·SelectDB 提供 Flink CDC 和高频小批量导入功能，确保数据流的延时低至分钟级甚至秒级。此外，SelectDB 支持 Exactly Once 语义，保证数据导入不丢不漏。
- ·SelectDB 还支持数据湖功能，可查询 Hive、JDBC 和 ES。
数据存储层
- ·上游多个数据源将数据写入消息队列，支持用 ETL 或 ELT 模式在 Flink 实时计算层对 SelectDB 中持久化的数据进行轻量级清洗和建模。
- ·SelectDB Cloud 的存储基于低成本、高可用的对象存储；在 SelectDB Enterprise 可以将数据下沉到对象存储，实现数据冷热分层。
服务与应用层
- ·SelectDB 支持标准 MySQL 协议，支持 ANSI SQL，方便对接上游的服务与应用层。
- ·通过圈选和打标，可以对外提供推荐、投放和查询的接口服务，在应用系统中，可以实现人群画像分析，拉取人群包后根据用户全域 OnelD 进行广告的精准推送服务。