电商大数据处理平台的设计与实现

【摘要】：随着数字化程度的深入和普及,人们越来越多地线上购物,导致电商平台产生了海量的数据。如何高效处理数据、挖掘数据中蕴含的商业信息及其复杂关系并实时展示给企业,以此辅助营销,成为了企业一直在思考的课题。传统的数据处理解决方案存在功能不全面、架构设计不合理、时效性不强、较少使用算法辅助营销等不足。针对这些问题,本文分析了支撑大数据营销的运行机制及其国内外的研究现状,设计并实现了一个电商大数据处理平台,主要工作包括:1、完成了大数据处理平台的需求分析,核心功能包括数据采集与存储、离线数据处理、实时数据处理、大屏数据展示、用户画像等;2、设计了平台架构及核心模块的解决方案。1)设计了可供离线数据处理、实时数据处理同时使用的采集模块,该模块具备断点采集、多点采集功能。2)针对实时数据设计了高效数据处理架构,解决了海量数据背景下实时数据处理时效性不够的问题;使用配置分离、动态分流等技术弥补了Flink算子在动态执行方面灵活度不足的缺点。3)针对离线数据设计了全自动调度处理方式,计算出用户明细、用户留存率、各维度活跃设备数、新增设备数等指标,一方面作为用户画像的基础,另一方面作为大屏展示的补充。3、为了使平台更好地支撑其他业务,如推荐系统、营销系统、广告投放等,设计了自定义规则的用户画像系统,对于用户未提供的信息使用机器学习算法进行预测,最终维护一张用户标签表。业务部门可利用不同标签进行组合,对用户分群并发送相应的商品推荐。经测试,本文系统运行良好,结果与预期一致,能够为企业营销、决策提供帮助。