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使用 Cube 改进嵌入式分析:ShopBack 案例研究

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技术
  • 应用基础设施与中间件 - 事件驱动型应用
  • 基础设施即服务 (IaaS) - 云数据库
适用行业
  • 电子商务
  • 零售
适用功能
  • 采购
  • 销售与市场营销
用例
  • 零售店自动化
  • 时间敏感网络
关于客户
ShopBack 是亚太地区最大的购物奖励和发现平台,业务遍及多个国家。他们拥有超过 2800 万用户,并为其商业合作伙伴带来了数十亿美元的销售额。他们需要一个解决方案来分析交易数据并为用户和合作伙伴提供见解。
挑战
对于 ShopBack 来说,面临的挑战是分析其平台上的所有交易,包括购买价值和销量,并为内部和外部用户提供汇总数据的仪表板报告。他们需要一个能够处理关系数据并将其预先聚合到 OLAP 多维数据集中进行分析的解决方案。
解决方案
ShopBack 决定使用 Cube 作为嵌入式分析解决方案。 Cube 允许他们在预先聚合的 OLAP 多维数据集中存储和分析关系数据,从而提高查询性能。他们在架构中实现了 Cube,使用 AWS 中的 Node.js 应用程序和集成的 Cube API 实例来处理对其前端应用程序的请求。他们还使用数据管道进行 ETL 流程并使用 Redis 进行缓存。
运营影响
  • The implementation of Cube at ShopBack has led to significant operational improvements. The company has been able to add new Cube schemas and measures as their data continues to grow, while also improving the performance of their queries. The use of pre-aggregations has drastically improved the performance of their Cube queries, reducing p95 query loading times to below 5 seconds. The company has also learned to pay attention to details to ensure they hit their pre-aggregations database and indexed their pre-aggregation tables to improve the performance of their queries. Furthermore, the Cube community has been a valuable resource for ShopBack, providing answers to questions and offering collaborative support.

数量效益
  • Reduced p95 query loading time from ~50 seconds to below 5 seconds

  • Powered close to US$3 billion in sales for over 5,000 merchant partners in 2020

  • Awarded over US$200 million of cashback to users

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