導讀：本案例中的客户作為一家專注於服務跨境電商的科技公司，通過其核心產品 XX 瀏覽器，為全球數百萬個店鋪提供服務。該瀏覽器不僅是一款瀏覽器，更是一個集成了多種運營工具的平台，幫助用户高效管理店鋪、分析數據、優化運營策略。

本文將分享該客户在應對這些挑戰過程中，藉助 ProtonBase 優化業務流程、提升數據處理能力的實踐經驗。本文結構如下：

1. 業務場景：海量運營數據實時分析，為賣家提供智能化的決策支持
2. ProtonBase 高效處理半結構化數據的解決方案
3. 總結與未來展望

01/業務場景

業務簡介

該客户運營參謀系統覆蓋了亞馬遜產品運營的多個關鍵環節，包括產品上架、定價、庫存管理、促銷活動等，可以實時監控市場動態，發現潛在機會和風險，為亞馬遜賣家提供及時、精準的決策建議。

憑藉強大的數據處理和分析能力，該運營參謀系統已經成為亞馬遜賣家不可或缺的智能助手，廣受好評。同時，該客户還在不斷探索人工智能在電子商務領域的新應用，為亞馬遜及其合作伙伴提供更加智能化、自動化的解決方案。

業務場景需求

該運營參謀是一款亞馬遜產品運營工具，可以幫助亞馬遜產品運營監控與分析、異常提醒。以下是基於這些關鍵功能的主要需求分類：

💡海量數據存儲與實時分析

需求描述：在該運營參謀系統中，亞馬遜的產品運營數據是系統的核心數據源。每天都會產生大量的用户行為數據、訂單數據、庫存數據、定價數據等，這些數據需要被實時採集、處理和存儲，以便後續的分析和決策支持。這要求該運營參謀系統需要高效存儲和管理日益增長的亞馬遜產品運營數據。

應用場景：

• 實時數據採集：系統需要高效採集上述各類亞馬遜數據源的實時更新數據，確保監控的時效性。
• 大數據存儲：由於監控數據量巨大，系統需要具備強大的數據存儲能力，能夠高效存儲和管理海量監控數據。
• 數據備份和容災：鑑於監控數據的重要性，系統需要提供可靠的數據備份和容災機制，確保數據安全。

💡數據結構多樣，系統需具備半結構化數據處理能力

需求描述：該運營參謀系統需要存儲和管理大量的異構數據，例如產品描述、評論內容、賣家反饋等。這些數據通常以 JSON 的形式存在，且包含了豐富的上下文信息和語義信息，對於深入分析產品運營狀況、發現問題根源、優化運營策略等具有重要意義。因此，系統需要具備高效存儲和處理半結構化數據的能力。

應用場景：

• 產品描述分析：通過分析產品描述，系統可以發現描述中的關鍵詞、痛點、賣點等，為優化產品詳情頁提供支持。
• 評論內容挖掘：深入分析產品評論內容，可以發現用户反饋的問題、需求和體驗，為產品優化和服務改進提供依據。
• 反饋跟蹤與分析：對賣家反饋進行分析，可以快速識別出常見問題類型，並根據問題嚴重程度及時跟進處理。
• 輿情監控：對產品相關的社交媒體、論壇等渠道的內容進行監控和分析，及時發現潛在的聲譽風險。

💡實時運營數據分析，快速響應市場變化

需求描述：該運營參謀系統需要實時分析處理大量的亞馬遜產品運營數據，以支持其核心功能，特別是“市場分析”模塊對分析處理能力提出了很高的要求。除此之外，其他諸如異常告警、智能推薦等場景也對實時分析處理能力有着迫切需求。

應用場景：

• 市場分析場景：需要對每個類目的競品數據進行實時分析，包括競品的上新情況、排名變化、評論反饋等，生成類目競爭態勢分析報告；需要分析同類目內產品的歷史銷量、評論、定價等數據，預測未來走勢並推薦優化策略；需要對賣家自身產品的運營數據進行多維度分析，發現潛在問題和機會。
• 異常告警場景：需要實時監測產品的各項運營指標，如 Listing 變動、庫存變化、評論反饋等，並與預設閾值進行對比，發現異常及時告警。
• 智能推薦場景：需要分析產品的屬性、描述、評論等數據，發現同類用户的共性需求，為新產品推薦合適的運營策略。

02/ProtonBase 高效處理半結構化數據的解決方案

該運營參謀系統作為亞馬遜賣家的重要運營輔助系統，隨着業務的快速發展和數據量的激增，其原有的技術架構和基礎設施已經無法完全滿足業務需求，面臨一些突出的痛點和挑戰。升級 ProtonBase 前後架構圖如下：

💡存算分離，擴展靈活，避免數據拷貝

解決痛點：該運營參謀系統當前採用 MongoDB 架構，存儲和計算資源是緊密耦合的。當需要擴容時，由於需要進行數據遷移，擴展過程緩慢且影響現有系統穩定性。ProtonBase 將存儲和計算資源分離，存儲和計算可以獨立擴展，擴容過程靈活高效，避免數據遷移。

收益：

• 擴縮容高效：無需數據遷移，存儲和計算資源可以根據需求獨立擴展，擴縮容過程迅速、影響小。
• 資源利用率高：計算和存儲資源解耦，可根據實際需求靈活分配，提高資源利用效率。

💡按需付費，降低總體成本 50% 以上

解決痛點：現有 MongoDB 集羣需要大量的冗餘節點提供高可用，硬件和運維成本高昂。ProtonBase 採用按需付費的定價模式，只需為實際使用的存儲和計算資源付費，可以避免資源浪費，降低總體擁有成本。

收益：

• 硬件投資降低：無需預先購買冗餘資源，按需付費可大幅降低硬件投資。
• 運維成本降低：雲服務模式降低了運維複雜度和人力投入。

💡強大的 JSON 處理與分析能力，可高效處理半結構化數據

解決痛點：MongoDB 在處理大數據分析查詢時，性能不佳，需要複雜的應用層邏輯實現數據統計和分析。ProtonBase 提供豐富的 JSON 數據類型支持、索引和 SQL 分析能力，可高效處理分析型查詢。

收益：

• 開發效率提升：使用 SQL 實現複雜分析，代碼更簡潔，開發效率得到大幅提高。
• 查詢性能優化：通過索引和查詢優化，分析型查詢性能顯著提升 10X 以上。

💡強大的分析處理能力，滿足業務實時分析需求

解決痛點：隨着業務發展，現有系統難以支持實時分析等更復雜的數據處理需求。ProtonBase 內置高性能分析引擎，可支持海量數據的實時分析計算。

收益：

• 實時分析能力：強大的分析能力滿足當前和未來的實時數據分析需求。
• 業務創新支撐：數據分析處理能力的提升，為業務創新注入新的動力。

03/總結與未來展望

總結

ProtonBase 憑藉其雲原生架構、存算分離、按需付費等優勢，能夠顯著簡化數據庫運維、提升資源利用效率、降低總體擁有成本，為該運營參謀的業務系統提供了堅實的數據基礎支撐。同時，ProtonBase 提供強大的分析處理（AP）能力，可支持對海量數據進行實時分析和智能決策，助力該客户挖掘更多業務洞見，推動數據驅動的業務創新。

未來展望

未來，ProtonBase 不僅將持續加強自身在雲原生、AI/ML 融合、新型數據處理、數據安全等方面的能力建設，同時還將進一步深化與該客户其他系統的融合：

1. 智能決策分析：為運營參謀系統提供更智能化的數據分析和決策支持能力，例如基於 AI 的業務洞見挖掘、預測分析等。
2. 全面數據視角：支持將運營參謀系統的實時監控數據無縫集成到 ProtonBase，為業務運營提供更全面的數據視角。
3. 數據驅動創新：利用 ProtonBase 對時序數據、流式數據的處理優勢，加強與該客户的物聯網平台、移動應用等系統的數據集成，推動數據驅動的業務創新。
4. 探索創新業務場景：隨着 ProtonBase 的持續發展，該客户可以探索更多創新的業務場景。

作為數字化基礎設施的重要一環，ProtonBase 未來將與該客户其他系統形成更加緊密的融合，共同為企業數字化轉型賦能，推動數字經濟的可持續創新發展。