数据驱动业务创新之路：ProtonBase 赋能某电商运营参谋系统

导读：本案例中的客户作为一家专注于服务跨境电商的科技公司，通过其核心产品 XX 浏览器，为全球数百万个店铺提供服务。该浏览器不仅是一款浏览器，更是一个集成了多种运营工具的平台，帮助用户高效管理店铺、分析数据、优化运营策略。

本文将分享该客户在应对这些挑战过程中，借助 ProtonBase 优化业务流程、提升数据处理能力的实践经验。本文结构如下：

1. 业务场景：海量运营数据实时分析，为卖家提供智能化的决策支持
2. ProtonBase 高效处理半结构化数据的解决方案
3. 总结与未来展望

01/业务场景

业务简介

该客户运营参谋系统覆盖了亚马逊产品运营的多个关键环节，包括产品上架、定价、库存管理、促销活动等，可以实时监控市场动态，发现潜在机会和风险，为亚马逊卖家提供及时、精准的决策建议。

凭借强大的数据处理和分析能力，该运营参谋系统已经成为亚马逊卖家不可或缺的智能助手，广受好评。同时，该客户还在不断探索人工智能在电子商务领域的新应用，为亚马逊及其合作伙伴提供更加智能化、自动化的解决方案。

业务场景需求

该运营参谋是一款亚马逊产品运营工具，可以帮助亚马逊产品运营监控与分析、异常提醒。以下是基于这些关键功能的主要需求分类：

💡海量数据存储与实时分析

需求描述：在该运营参谋系统中，亚马逊的产品运营数据是系统的核心数据源。每天都会产生大量的用户行为数据、订单数据、库存数据、定价数据等，这些数据需要被实时采集、处理和存储，以便后续的分析和决策支持。这要求该运营参谋系统需要高效存储和管理日益增长的亚马逊产品运营数据。

应用场景：

• 实时数据采集：系统需要高效采集上述各类亚马逊数据源的实时更新数据，确保监控的时效性。
• 大数据存储：由于监控数据量巨大，系统需要具备强大的数据存储能力，能够高效存储和管理海量监控数据。
• 数据备份和容灾：鉴于监控数据的重要性，系统需要提供可靠的数据备份和容灾机制，确保数据安全。

💡数据结构多样，系统需具备半结构化数据处理能力

需求描述：该运营参谋系统需要存储和管理大量的异构数据，例如产品描述、评论内容、卖家反馈等。这些数据通常以 JSON 的形式存在，且包含了丰富的上下文信息和语义信息，对于深入分析产品运营状况、发现问题根源、优化运营策略等具有重要意义。因此，系统需要具备高效存储和处理半结构化数据的能力。

应用场景：

• 产品描述分析：通过分析产品描述，系统可以发现描述中的关键词、痛点、卖点等，为优化产品详情页提供支持。
• 评论内容挖掘：深入分析产品评论内容，可以发现用户反馈的问题、需求和体验，为产品优化和服务改进提供依据。
• 反馈跟踪与分析：对卖家反馈进行分析，可以快速识别出常见问题类型，并根据问题严重程度及时跟进处理。
• 舆情监控：对产品相关的社交媒体、论坛等渠道的内容进行监控和分析，及时发现潜在的声誉风险。

💡实时运营数据分析，快速响应市场变化

需求描述：该运营参谋系统需要实时分析处理大量的亚马逊产品运营数据，以支持其核心功能，特别是“市场分析”模块对分析处理能力提出了很高的要求。除此之外，其他诸如异常告警、智能推荐等场景也对实时分析处理能力有着迫切需求。

应用场景：

• 市场分析场景：需要对每个类目的竞品数据进行实时分析，包括竞品的上新情况、排名变化、评论反馈等，生成类目竞争态势分析报告；需要分析同类目内产品的历史销量、评论、定价等数据，预测未来走势并推荐优化策略；需要对卖家自身产品的运营数据进行多维度分析，发现潜在问题和机会。
• 异常告警场景：需要实时监测产品的各项运营指标，如 Listing 变动、库存变化、评论反馈等，并与预设阈值进行对比，发现异常及时告警。
• 智能推荐场景：需要分析产品的属性、描述、评论等数据，发现同类用户的共性需求，为新产品推荐合适的运营策略。

02/ProtonBase 高效处理半结构化数据的解决方案

该运营参谋系统作为亚马逊卖家的重要运营辅助系统，随着业务的快速发展和数据量的激增，其原有的技术架构和基础设施已经无法完全满足业务需求，面临一些突出的痛点和挑战。升级 ProtonBase 前后架构图如下：

💡存算分离，扩展灵活，避免数据拷贝

解决痛点：该运营参谋系统当前采用 MongoDB 架构，存储和计算资源是紧密耦合的。当需要扩容时，由于需要进行数据迁移，扩展过程缓慢且影响现有系统稳定性。ProtonBase 将存储和计算资源分离，存储和计算可以独立扩展，扩容过程灵活高效，避免数据迁移。

收益：

• 扩缩容高效：无需数据迁移，存储和计算资源可以根据需求独立扩展，扩缩容过程迅速、影响小。
• 资源利用率高：计算和存储资源解耦，可根据实际需求灵活分配，提高资源利用效率。

💡按需付费，降低总体成本 50% 以上

解决痛点：现有 MongoDB 集群需要大量的冗余节点提供高可用，硬件和运维成本高昂。ProtonBase 采用按需付费的定价模式，只需为实际使用的存储和计算资源付费，可以避免资源浪费，降低总体拥有成本。

收益：

• 硬件投资降低：无需预先购买冗余资源，按需付费可大幅降低硬件投资。
• 运维成本降低：云服务模式降低了运维复杂度和人力投入。

💡强大的 JSON 处理与分析能力，可高效处理半结构化数据

解决痛点：MongoDB 在处理大数据分析查询时，性能不佳，需要复杂的应用层逻辑实现数据统计和分析。ProtonBase 提供丰富的 JSON 数据类型支持、索引和 SQL 分析能力，可高效处理分析型查询。

收益：

• 开发效率提升：使用 SQL 实现复杂分析，代码更简洁，开发效率得到大幅提高。
• 查询性能优化：通过索引和查询优化，分析型查询性能显著提升 10X 以上。

💡强大的分析处理能力，满足业务实时分析需求

解决痛点：随着业务发展，现有系统难以支持实时分析等更复杂的数据处理需求。ProtonBase 内置高性能分析引擎，可支持海量数据的实时分析计算。

收益：

• 实时分析能力：强大的分析能力满足当前和未来的实时数据分析需求。
• 业务创新支撑：数据分析处理能力的提升，为业务创新注入新的动力。

03/总结与未来展望

总结

ProtonBase 凭借其云原生架构、存算分离、按需付费等优势，能够显著简化数据库运维、提升资源利用效率、降低总体拥有成本，为该运营参谋的业务系统提供了坚实的数据基础支撑。同时，ProtonBase 提供强大的分析处理（AP）能力，可支持对海量数据进行实时分析和智能决策，助力该客户挖掘更多业务洞见，推动数据驱动的业务创新。

未来展望

未来，ProtonBase 不仅将持续加强自身在云原生、AI/ML 融合、新型数据处理、数据安全等方面的能力建设，同时还将进一步深化与该客户其他系统的融合：

1. 智能决策分析：为运营参谋系统提供更智能化的数据分析和决策支持能力，例如基于 AI 的业务洞见挖掘、预测分析等。
2. 全面数据视角：支持将运营参谋系统的实时监控数据无缝集成到 ProtonBase，为业务运营提供更全面的数据视角。
3. 数据驱动创新：利用 ProtonBase 对时序数据、流式数据的处理优势，加强与该客户的物联网平台、移动应用等系统的数据集成，推动数据驱动的业务创新。
4. 探索创新业务场景：随着 ProtonBase 的持续发展，该客户可以探索更多创新的业务场景。

作为数字化基础设施的重要一环，ProtonBase 未来将与该客户其他系统形成更加紧密的融合，共同为企业数字化转型赋能，推动数字经济的可持续创新发展。