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宋文欣-硅谷数据中台建设.pdf

上传人: li 编号:29747 2021-02-07 29页 2.29MB

1、硅谷的“数据中台”实践 智领云科技 2020.08 宋文欣 Stony Brook University 计算机博士 A,大数据部门 Tech Lead EA(艺界),数字平台部门 高级研发经理 智领云 联合创始人&CTO EA(艺电)的“数字中台”建设2 硅谷独角兽如何建设“数据中台”3 Q&A4 目录 硅谷有没有“数据中台”1 硅谷有没有“数据中台”1 硅谷没有“中台”一词,“中台”这个词可以说是国内 特有。 硅谷的“技术中台” A的中间件(监控、文件存储) EA的“寒霜”游戏引擎 硅谷很早就开始“中台”建设了,分布式系统及大数据系统最早 在硅谷落地,并诞生了Hadoop。 硅谷的数据驱动

2、架构(“数据中台”) 谷歌的个性化搜索 千人千面的社交网络:Facebook的黑客增长、Twitter的兴趣聚集和 LinkedIn猎头价值 异军突起的共享经济:Uber、Lyft和Airbnb的个性化定制 硅谷的 “中台论” 硅谷中国 https:/ wb0v0oKYCZy7swZVaiuh EA(艺电)的“数据中台”建设 2 FIFA (19和18版) 在2019财年,拥有4千5百万unqiue players,包括PC、PlayStation 4, Switch和Xbox One。 玩家们每90分钟完成50万比赛,3百多万脚射门,接近两百万扑救,99万个进球。 2017年的时候,有超过2

3、千1百万的unique players,每天产生大约1TB的数据。 在全球有超过两千万unique players。Sims系列游戏20年间在PC上一共买了2亿份copy。 在2019年2月发布8小时后,玩家数达到100万;24小时后,玩家数达到250万;72小时内, 玩家数达到1000万,同时在线玩家峰值数突破了200万。最终全球玩家数大约7千万。 战地 battlefield 1 Apex英雄 模拟人生 Sims 4 游戏分析的指标分类 Taxonomy 玩家分析 业务部门分析人员 社交行为分析 消费者行为分析 游戏行为分析 运营分析留存分析 新增用户分析 渠道分析 游戏工作室 (例如:ARPU) (例如:AFPU) (例如:ASD) (例如:DNU) (例如:D7 Retention) (例如:CPA) 游戏分析的数据来源 Telemetry(客户端/服务器) Telemetry E

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本文主要探讨了硅谷企业在数据中台的实践和建设。首先,硅谷早已开始中台建设,分布式系统和大数据系统最早在硅谷落地,诞生了Hadoop。其次,硅谷的“数据中台”实践包括谷歌的个性化搜索,Facebook的黑客增长,Uber、Lyft和Airbnb的个性化定制等。再者,EA(艺电)的“数据中台”建设,例如《FIFA》和《Sims》系列游戏,拥有数千万unique players,每天产生大约1TB的数据。此外,文章还提到了硅谷独角兽如何建设“数据中台”,如稳定的基础架构,统一的数据工具体系,采集、分析、探索、自助式数据开发等。最后,文章列举了一些硅谷企业的数据中台建设实例,如Twitter的数据门户,Hadoop的数据湖解决方案等。
硅谷独角兽如何建设“数据中台”? Ask.com和EA的“数据中台”实践有哪些异同? 硅谷早期“中台”建设与国内有何差异?
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