助力AokE挖掘数据价值，高效完成数据决策
关于澳氪
澳氪于1998年成立于上海，是一家以创新科技为驱动、秉承上海外贸精神的跨境电子商务公司。经过22年的努力，澳氪在美国、加拿大、德国以及英国、法国、意大利、澳大利亚和波兰等8个国家，建立了20个海外仓储和营销中心，自营“海外仓”面积40万平方米，拥有海内外员工1100余人，现已成为长三角地区跨境出口电子商务的领头羊。
面临的挑战
- 客户还没有建立数据仓库和完善的数据分析平台，还在用Excel做周报。随着业务范围的扩大，原有的数据处理体系已不能满足其日益增长的数据量和数据分析需求，迫切需要寻找新的技术替换方案。
- 数据非常分散，不同的应用系统有多个阿里云数据库，GA，Google ads等多个外部数据源，无法进行全局的数据挖掘。
- 没有完备的数据分析团队，运维人员紧缺。
解决方案
针对客户数据平台的痛点需求，WebEye为客户推荐了BigQuery + Looker 的方案。客户对BigQuery和Looker的整体性能和使用成本进行了测试评估，认可了该方案，同时WebEye为客户设计了一套从阿里云mysql同步数据到Bigquery的数据处理方案，满足了客户对于数据的分析实际处理需求，并向客户提供了持续、定期的管理、维护和支持，包括机器的可用性和性能监控、成本优化和告警策略等。
数据同步的整体方案使用脚本连接数据库并定时批量导出数据到BigQuery，可同时并行处理多张表。实时监控同步任务，并根据同步数据量动态调整机器数量和配置，帮助客户设置合理的告警策略及告警阈值，优化性能和消耗。针对某些表中含有BigQuery不兼容的数据格式(如blob)，采用dataflow jdbc to bigquery模版同步到BigQuery。同时GA4和Google Ads的数据通过data transfer也导入BigQuery中，与mysql中的业务数据打通，连接Looker制作数据模型和分析看板，反馈给运营和产品部门。
客户没有数据分析的团队，对于大数据平台部署管理能力较弱，因此客户选择Webeye的MSP全托管，Webeye 将负责数据平台的构建，主要负责数仓数据的构建，数据分析的逻辑梳理，打通BI展示全流程，使客户可以更专注于业务本身。
结果
- 为客户搭建了数据仓库和数据分析的平台，节省40%报表制作工作量，快速直观全面的呈现日常经营和业务的情况
- 帮助客户完成业务数据的迁移和与广告数据的打通，投放转化率提升10%
- 帮助客户实现从传统数据分析向现代化BI的转型
客户已经享受到GCP数据仓库和BI工具无与伦比的性能体验，能够充分挖掘数据中的潜在价值，更高效的完成业务决策。
产品
- Google Compute Engine
- Cloud Dataflow
- Bigquery
- Looker
