Простая и дешёвая бизнес-аналитика на базе Google BigQuery / Алексей Паршуков (DocDoc)
1 like1,617 views
Доклад Алексея Паршукова обсуждает простую и недорогую бизнес-аналитику на базе Google BigQuery, подчеркивая важность правильного выбора инструментов и архитектуры для анализа данных в коммерческих клиниках. Он выделяет недостатки традиционных подходов и предлагает решение через использование BigQuery, отмечая его высокую скорость обработки и удобство интеграции. В заключение представлены примеры затрат на внедрение и использование BigQuery, подтверждая его как эффективный инструмент бизнес-аналитики.
Простая и дешёвая бизнес-аналитика на базе Google BigQuery / Алексей Паршуков (DocDoc)
- 1. Простая и дешёвая бизнес-аналитика на базе Google BigQuery Паршуков Алексей —
- 2. Для кого доклад? Менеджеру – подход Разработчику – инструмент
- 3. ● Работаем с 2011 года ● Запись в коммерческие клиники ● 14 городов России ● Сайт, Мобильное приложение, Партнерская сеть. ● 50 000 записей ежемесячно
- 4. Цикл обратной связи создать – оценить – научиться
- 5. C чего начать ● У вас уже настроена GA или Яндекс.Метрика?
- 6. Проблемы с анализом данных ● Пример: Стоимость обработки заявки ● Воронка: Пользователь -> Деньги на РС
- 7. Подход web аналитика Работает, но: ➖ Отсутствие гибкости ➖ Только просмотр страниц и регистрация событий ➖ Сэмплированные данные Отправить больше данных в GA!
- 8. Подход расточительного web аналитика) И что изменится? А давайте купим GA 360!
- 9. Подход менеджера Работает, но: ➖ Долго ➖ Автоматически не обновляется ➖ Не для всех задач ➖ Не больше 1 000 000 строк Всё вставить в Excel
- 10. Технический подход ➖ Ухудшит производительность приложения ➖ Скорости всё ещё не хватит Загрузим все данные в DB приложения! Поставим отдельный сервер под аналитику!
- 11. Подход программиста Работает, но: ➖ Долго ➖ Дорого ➖ Не гибко Нужно добавить индексов, железа и построить агрегаты!
- 12. А я где-то слышал Работает, но: ➖ Догоро ➖ Медленно ➖ Не Real-Time Может быть OLAP?
- 13. Подход крутого бизнес аналитика Решения Business Intelligence: ● Tableau BI ● BIME etc Работает, но: ➖ Дорого ➖ Долго ➖ Нужно уметь пользоваться ➖ И всё равно не заработает
- 14. Золотой грааль бизнес аналитики
- 15. Требования к DataHouse ● Объем данных: 1 Терабайт ● Сырые данные (не нужны индексы) ● Вся сила SQL ● Большая скорость произвольной выборки (максимально близко к real time) ● Простота входа ● Низкая стоимость эксплуатации
- 16. Выбираем решение Точно не подойдут: ● Реляционные базы ● NoSQL ● MongoDB etc ● Hadoop ● Поисковые движки
- 17. Standalone решения Vertica / ClickHouse vs Cloud Плюсы Минусы ➕ Безопасность данных ➕ Дешевле на очень больших объемах ➖ Инвестиции в инфрастуктуру ➖ Дороже на небольших данных ➖ Сложнее масштабировать ➖ Дорого поддерживать ➖ Проще сломать
- 18. Выбираем решение Amazon Redshift ➖ Нужно думать о масштабирование и потребление ресурсов ➖ Оплата за инстансы ➕ Запуск в одну кнопку ➕ Минимум головной боли Cloud
- 19. Наш выбор!!!
- 20. Что такое BigQuery ● Под Капотом движок Dremel ● Используется в Google c 2005 г. ● Backed для Google Analytics и других сервисов Google ● Выполнение запросов near-real-time ● Масштабируется на тысячи серверов ● До 100 млрд. записей в секунду ● С конца 2012 доступна как часть Google Cloud Platform
- 21. BigQuery: особенности использования ● Сразу готова к работе, не нужно думать о масштабировании ● Структурированные данные ● JSON ● SQL ● Immutable ● Отклик от 300мс до 1 сек ● На гарантировано выполнение запроса
- 22. BigQuery - как готовить 1. Обязательно используем встроенное партицирование 2. Снижаем нормализацию 3. Выгружаем максимальное количество данных 4. Активно используем JSON 5. Правильно проставляем типы данных! 6. Анонимизируем персональные данные
- 23. Что загружать? ● События на сайте и мобильном приложении ● Справочники ● Таск менеджер (релизы) ● Бухгалтерия (деньги) ● Логи ● Реклама, контекст. ● Звонки, коллтрекинг, SMS, Email и etc ● Бонус Срезы конкретных данных
- 24. Как можно загружать 1. Готовые интеграции: GA, JIRA, MySQL, Директ 2. Архивы: JSON, CSV, Excel 3. Реалтайм данные: BQ.API
- 25. DataFlow
- 26. Как работает загрузчик 1. Очередь в RabbitMQ 2. Вставка пачками до 5000 записей 3. Многопоточная вставка 4. Устойчив к ошибкам и задержкам 5. Умеет обновлять таблицу 6. Анонимизация данных
- 27. Как обновить immutable данные
- 28. Как визуализировать? ● Web ● Google Spreadsheets ● Инструменты для BI
- 30. Визуализация: OWOX Query editor
- 32. Google App Script function runQuery() { var projectId = 'XXXXXXXX'; var request = { query: 'SELECT TOP(word, 300) AS word, COUNT(*) AS word_count ' + 'FROM publicdata:samples.shakespeare WHERE LENGTH(word) > 10;' }; var queryResults = BigQuery.Jobs.query(request, projectId); ...
- 33. Визуализация в Google SpreadSheets
- 34. Cahrtio
- 37. Сколько это стоит? 1. Внедрение (разработка) 2. Поддержка 3. Аренда облака 4. Интеграции 5. Визуализация
- 38. Стоимость BigQuery на примере DocDoc Счёт за Май 2017г. Статья Размер Стоимость BigQuery Streaming Insert 140 Gb $7.04 BigQuery Long Term Storage 169 Gb $1.70 BigQuery Active Storage 569 Gb $11.40 BigQuery Analysis 13 Tb $61.56 Итого: $81,68
- 39. Стоимость, как считать Статья Объём Стоимость Внедрение (разработка) 3 месяца $ 20 000 Поддержка 8 часов/месяц $ 80 Аренда облака 738 Gb $ 82 Готовые интеграции 2 шт. $ 200 Визуалиция 7 учеток $ 300
- 40. Выводы Не панацея, но отличный вариант!
- 41. Вопросы? Контакты: ● fb.com/parshukov ● Telegram: @parshukov ● Email: a@docdoc.ru