如何用ByteHouse,实现金融场景下的精准营销
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发布时间：2024-12-07 05:00
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时间：2024-12-07 07:01
数字金融在数字经济的快速发展中扮演着重要角色，数据驱动在金融领域中的作用显著。金融机构需要处理大量数据，以支持业务决策、风险管理与创新，数据驱动方法能帮助金融机构更好地理解客户需求、市场趋势和风险，从而制定策略，识别风险并提高风险管理效率。
高效利用数据决策，需要坚实的基础设施，高性能数据分析和处理引擎能提升决策的准确性和时效性。在精准营销场景中，通过引入ByteHouse作为分析引擎，金融机构能够实现秒级反馈结果，推送最合适的金融产品和服务给潜在客户，显著提升了营销效果与效率。
最初，该金融机构采用Flink将埋点日志数据写入ClickHouse，进行多表聚合处理，最终圈选人群进行广告触达。但随着数据量剧增，数据容量达到几十T，日增上亿，最大数据表行数数百亿，原有方案面临数据重复、多表关联性能下降、查询耗时长、更新慢等问题，阻碍了业务发展。
迁移到ByteHouse后，金融机构的多表关联查询效率大幅提升三倍以上，人群圈选达到秒级响应。在简单查询场景中，ByteHouse性能较ClickHouse提高了30倍，数据准确率也明显提升。
ByteHouse是火山引擎推出的一款云原生数据仓库，具有实时、高性能的数据计算能力，提供自研查询优化器等功能，实现随用随取、弹性扩展。其自研HaUniqueMergeTree表引擎保留了ClickHouse的高效查询性能，同时支持实时去重，便于开发实时分析应用。
ByteHouse的高性能特性在精准营销、行为分析、实时监控等场景中的数据分析和应用中得到了验证。在TPC-H数据集测试中，ByteHouse查询效率远超基准产品，达到几十倍的提升。这一特性为企业在金融、地震监测、游戏、科技等多个行业提供了高效支持，推动企业的数智化转型。
