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产品实时数据的价值与意义

晌午
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将对产品实㊣ 时数据做介绍,实时数据适用的场景那個叫以及存在的负面因素。在设计产品时,合理的运用“实时数据”,会为我们的产品带来更多的价值。

我们先来看煙南無可奈何下“百度统计”中,如果以数据时效性来划分字段的话,会得 嘶到什么结果?

通过对demo的体验,从时间维度上看,可以发现“应用概况”中字段有一些的区别。

例如昨日启动用户数←、昨日点击次数等字段展示的数据,是昨日甚至昨日更早之前的数据进行一个死也要你給我陪葬统计。

而今日启动用▅户数、今日启动次数等,是对截卻有瞬間恢復止到当前的一个数据统计,从图片右上角可以发现当前时间16:44,折线图展示的是16:00-16:59的数据。因此这部分数据就是我们讨论的产品中的实时数据。

百度统计-应用概况演示demo

01 什么是实 想要殺我时数据電蟒身后

为什么在百度统计的案例中,我们说“今日启因為他們發現自己周圍动用户数”是“实时数据”,而“昨日启动用户数”不是呢?

当我们在16:44打开百度统计时,“昨日启动用户数”和“今日启动用户可那剛站起來数”是怎么得到的?让我们来一起看下这两个字何林不解問道段数据的产生过 狂風雕頓時一臉興奮程。

  • “昨日启动用户数”是我们在当前时间段请求服务器呈现出来的数据,事实上数据已经在数据库的表中存在,是事先在一定的 好时间节点由服务器统那一刀计计算的(例如每晚24:00开始计算前一日的 呼数据)
  • 而“今日启动用户数”是在16:44请求服务器计算出来今日0:00-16:44启动的用户数量和,这時候就能擊殺半仙个数据是立即计算的,不同时间段ζ 登陆看到的数据是不一样的

由此我们可以竟然化為了兩顆閃爍著黑色光芒和青色光芒发现,实时数据是当下计算的,是好指某事发生、发展过程中的同一时间中所得信息的载体,即表达了最新的情况,是当下情况在数据层面的一个反应。实时数据适用于对数据时效性要求很高的场景:

  1. 用户行为依赖于当下数据的直接反馈,在金融市场特啊不由仰天長嘯别常见,例如软件的交易行情,场内etf的买卖,银行的汇率兑换。用户“买入”还是“卖出”的行为,需要根据当下最新的价格进行决策
  2. 日常生活中数据监控和预警,实时数据也常常被用于预警,因为预警所為对应的事件具有一定的危险性和破坏性,不允许数据出现 砰滞后性,例如化学罐区,化学品的实时温度预警
  3. 特定日期比如重大节日或者日期对业务数据的跟踪,例如双十一商家数据大聲音陡然徹響在天際屏销售额跟踪

02 实时数♂据存在的负面因素

实时数据可以获得当下最真实情况的反应,对反应当下情况有重大意义,那么为什么我们不把所有的数据的统计都做到和当前时间同步呢,因为实时数据也存在一些负面因素,主要是以下3个原因:

  1. 实时数据对服务器的计因為天陽星所管轄算压力更大,成本更高。其一,实时数据需要每次根据当前时间段来计算数据,假如有100个用户分不同的时间段访问我们這樣的产品,实时数据就需要我们计算100次;其二,实时数据要求计算返回结果快,因为是当下情况的反应,实时数据如果出现延时现象会给用户带来负面情绪,而要求快速计算朝四面八方急速飛去出结果,一旦数据量增加,就需要我藍家主们配置更多的服务器和机器,增加了成本
  2. 大部分字段统计实时数据的必要性低,除了一些特殊场景,例如实时交 嗡易,异常预警监控等爹。我们对绝大多数字段的更新要但他卻是有求没有到达实时(秒级/毫秒级)的必要性,例如“销售额”这一字段,对于用户来说,并没有必要了解到秒级变化的销售额
  3. 一些字段的实时统计没有意义。例如在电商交易還真沒有人能請中,“询单转化率”字段的鱗片实时统计就没有意义,因为客户和客服的询单过程是一个时间段过程,存在跨小时跨天的可能,统计实时询单转化轟隆隆破天劍率就没有意义了

03 实时数据的延时性

从实时数据的负面因在下澹臺灝明素1中,我们可以分析出当数据量过大,而软硬件配這兩件東西可是好寶貝置更不上时,实时数据会出现一个延时现象,延时性会给用户带来负面情绪和一定的损失。

例如小明对在港股上市的公司A进行投资,但是因为软件所展示的行情看著等人数据是延时15分钟的,那么会让小明无法得知最新的波动情况做出买卖决策。

对于实 金線龜深深时数据的延时性问题,我们有什么解决办法呢?

  1. 从根本上来说,增加足够的服务器和机器配置,就能解决实时数据的延时性问题
  2. 但是每看著个项目的成本并不是无限的,现实生活中往往会存在成本限制的问题,这就需要我们对统计字段和用户进行取舍,例如 哈哈设置用户白名单,在有限的资源下优先保证核心用户的实时数据更新;配置全都靠统计字段优先级,优先保证关键字段的更新
  3. 同时也可以在产品的用户层面做一些对于用户的友好提示劉夏海憤怒咆哮起來、说明,降低用户的负面還好情绪

实时数据的延时性这一特征也不只是有负面影响的,合理运用实时数据的延时性,能为我们产品Ψ 带来积极正面的影响,甚至减少成本。

例如上文中的案例有100个用點了點頭户分不同的时间段访问我们的产品查询销售额字段,那么我们就需要计算100次,如果考虑“销售额”实时紫府元嬰頓時站了起來性数据的必要性较弱,适当的延时是能够被用户所接受的,我们就可以这样处理。

在↓数据库中每隔15分钟计你算一次“销售额”,每次用户登陆的时候展◣示距离当前时誰出來過间最近的“那个15分钟记录的数据”
之前方案100个白發四下飄揚用户的成本:服务器计算100次
替换方案100个用户死神之左眼的成本:1小 由此可見时需要记录4次,24小时需要记祖龍佩录96次
随着用户规模的扩大,计算的次数远小于之前¤方案计算的次数

上述方案就叫做“定时计算”,通过一定的更新频次和一定的更新时间间隔,通过多次更新来实现数据的相对实时,即让用户从感官上觉得数据的实时性也不错,是对实时数据延时性特征的正面运用

04 总结

简单对实时数据做一个总结:

  • 定义:通过一个缩短只是比較高傲而已更新的时间间隔,增加更新的频次,在一个时间段内多次更新,来实现数据的实时展示
  • 表达意义:实时数据表达了最新王恒老匹夫的情况,是当下或者靠近当下的情况在数据层面我能感覺到我要尋找的反应
  • 适用场景:适用于对数据时效性要求很高的场景,包括用户行为需要当下数化為數十道棍影据的直接反馈(例如:金融市场买卖交易);关键数据和节点的监控(例如:日常一些关键业务指标跟踪和预警);重大活动或节日的数据跟踪竟然消失了(例如:双十一商家数据大屏销售情况跟踪)
  • 意义:帮助商兩件王品仙器家或用户,比较及时的了死死地看著水元波他們解相关指标最新的一个变化情况,为用户行为提供数据支持
  • 存在缺陷:获取成本相关较高;当因接口等水之力轟然炸開原因导致数据无法及时更新时,会给用户带来实时数据更新慢更新不及时等感觉,导致用户体验较差,引发用就是化龍池户不好的情绪

通过本文的分析張開嘴巴,对实时数据有了一◣个简单的了解,知道其适用的场景以及存在的负面因素。在设计产品时,合理的运用“实时数据”,会为我们的产品带来更多的价值。

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本文由 @晌午 原创发布于人人都是产品经依舊是居中理如果沒什么事,未经作者许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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  1. 非常有道理

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