隨著生活水平的提高和生活節奏的加快，人們在購物時除了追求物美價廉，更多地開始關注消費過程中的時間成本和便利性。在該背景下，提供“預售+自提”服務的社區團購方式應運而生。興盛優選是推動這場社區電商浪潮的開創者之一。

　　近年來，興盛優選的業務規模不斷擴大，電商數據量也隨之不斷激增。從消費者行為分析，到營銷策略分析，再到報表開發分析，興盛優選業務分析師需要及時地分析平臺上的行為數據，以此來指導產品方案和活動策略的調整。

　　首先，相比在實體超市購物，消費者在社區電商平臺購物時有更多商品可供選擇，但缺少消費參考和建議。為提升用戶的購物體驗，興盛優選需要及時分析電商平臺產生的業務數據，將用戶的購物行為實時反饋到他們的消費習慣中去，并為用戶的下一次瀏覽提供精準推薦服務。

　　其次，在推出營銷活動之后，興盛優選需要實時分析各類營銷策略(如秒殺、拼團、二件折扣、優惠券等)的推廣效果。當效果不明顯時，平臺需要靈活且及時地調整活動策略，從而降低營銷活動中的無效支出，提高營銷收益。

　　此外，為了輔助專業或非專業的數倉工作人員對各種類型的業務工作進行實時在線地分析，興盛優選需要提供更加便捷的數據使用方式，幫助業務人員充分挖掘數據價值。

　　綜合上述業務痛點，興盛優選需要性能強大的大數據技術，來支撐業務增長對于數倉運營的訴求，包括應對實時分析、及時查詢復雜SQL、讓非專業數倉工程師能夠便捷地使用數據等。

　　華為云GaussDB(DWS)助力興盛優選構建一站式全場景分析平臺

　　華為云FusionInsight智能數據湖為興盛優選提供了數倉底座，使用Hudi+flink來構建實時數據湖，支持電商數據的采集工作。在此基礎上，針對實時分析的訴求，華為云分析了對實時性和查詢響應時延要求更高的數據，并將原業務中的Clickhouse、TiDB等多個查詢服務全部遷移到華為云GaussDB(DWS)上，改善了基于開源組件自建的數倉使用效果，解決了異構數據查詢結果不統一的問題。

　　針對開源SQL引擎無法支撐復雜SQL查詢的挑戰，華為云GaussDB(DWS)內置多層級全并行計算引擎，為興盛優選提供極速性能，極大地提升了分析師的工作效率。以用戶七日留存數據的分析場景為例，在過去，用戶在對十余張數據表單進行關聯查詢和分析時往往需要等待5分鐘以上，現在華為云GaussDB(DWS)能夠秒級反饋查詢結果，大幅縮短分析等待時間。

　　此外，為應對業務快速增長對資源需求激增的挑戰，華為云GaussDB(DWS)提供了在線擴容技術，能夠做到按需進行計算、存儲，且在保持業務連續性的前提下進行在線擴容。這相當于在不停車、不降速的基礎上，為一列高速運行的列車平穩地增加車廂數量，使得興盛優選無需再擔心由于資源不足而導致計算失敗的問題。

　　華為云GaussDB(DWS)一站式全場景分析平臺，讓業務人員能夠更加專注于與業務相關的一站式數倉管理平臺開發工作，從根本上解決了數據指標不一致、平臺性能不足、數據調用困難等問題。

　　當前，華為云GaussDB(DWS)已經沉淀了數十個業務領域的數據資產，為興盛優選帶來以下三個方面的價值：

　　1.用得隨心：用戶可以隨時查詢、使用自己想要的數據，不再因“數據隔夜”而煩惱;

　　2.用得開心：提供統一的數據入口和數據指標，用戶不必擔心統一數據指標在不同表單中出現不同數值的問題;

　　3.用得放心：對每一層數據模型的構建進行質量監控，用戶不必擔心數據質量問題。

　　消除數據孤島，鏈接數據與用戶，共創數據智能時代

　　在全面數字化、智能化的時代，互聯網行業將產生海量的業務數據。如何將這部分數據進行高效串聯，進而挖掘數據價值、盤活數據資產、實現業務創新升級，已成為企業數字化升級的共識與挑戰。

　　作為具備分析及混合負載能力的分布式數據倉庫，華為云GaussDB(DWS)基于企業級內核，提供了PB級數據分析能力和實時處理能力，能夠用于數據倉庫、數據集市、實時分析和實時決策等場景，支持全場景一站式分析，幫助治理數據孤島的頑疾，解決互聯網行業在數據分析時面臨的系統擴展性不足、分析能力欠缺、數據集成和流轉困難等諸多痛點。華為云GaussDB(DWS)讓一站式分析成為現實，數據分析更加民主化，人人都能成為分析師。