ChinaJoy关注出海游戏，中国企业如何用数据分析指导竞争策略
来源：
环球科技网
日期：2023-08-02
责编：
殷绪江
时隔两年，ChinaJoy再回线下。
作为中国最大的游戏数码娱乐展会，ChinaJoy不仅是“二次元们”一年一度的大型Party，也引领着整个游戏产业接下来一年的话题趋势。本届ChinaJoy依旧会重点关注游戏出海，其原因是国内市场增长乏力。根据《2022年中国游戏出海情况报告》显示，2022 年上半年中国国内游戏市场收入较 2021 年同期减少 1.8%，国内游戏用户数量增长达到瓶颈，较 2021 年同期减少0.13%，但中国自主研发游戏的海外市场实际销售收入达到89.89亿美元（约合 642.52亿人民币），连续7年同比增长。
面对如此激烈的市场竞争，对游戏公司来说，“用数据指导经营”是破局的“基操”。如何让数据更加高效、准确、及时的展示洞察，发挥业务价值，成了大家重点探索的议题。StarRocks及其商业化产品镜舟数据库作为中国领先的“极速统一”分析型数据库，可为游戏行业的多种业务场景提供数据原动力，助力中国游戏出海“玩得转，赚得爽”。
随着市场占有率快速提高，StarRocks成功在多个业务场景得到了落地，基于大量的经验和实操，镜舟科技的工程师针对以下典型的应用场景为出海游戏企业，提供了对应的应用方案。
场景一：用户分析场景下，如何让人群圈选和画像分析获得10倍性能提升？
如果能够精准定位、确立玩家群体的兴趣和爱好，无疑能够获得高效的回报。StarRocks的多种功能创新，让高效数据处理变为现实。
传统分析方案的不足主要体现在如下方面：
a. 数据分析性能不足：游戏用户维度指标特别多，业务复杂关联查询分析的需求越来越多，需要在业务代码层面做兼容才能得到相应的分析指标。
b. 实时分析场景不足：主要体现在运营推广等数据实时清洗出现延迟，影响到游戏运营和广告投放的策略。
c. Elasticsearch并发性能不足，不支持标准SQL，使用门槛比较高。
d. 需要维护多套组件，运维成本和资源成本高。
StarRocks提出的全新解决方案，对传统方案的不足逐个击破，实时快速进行用户分析，快人一步得到用户洞察。
1. 数据可以实时更新，通过主键模型可以高效完成Upsert操作，实现新用户信息直接插入，已有用户信息快速更新
2. 多表关联性能优异，Bucket Shuffle Join、 Colocate Join等分布式Join提升Join性能。
3. StarRocks提供的漏斗函数、留存函数等丰富的行为分析函数，支撑了行为分析场景，可以轻松实现如留存、漏斗等分析操作。
4. 丰富的Bitmap函数支持，不仅可以对用户实现高效精确去重，还可以利用Bitmap按位计算求交集、并集、差集，对复杂人群快速圈选。
5. 高性能的外表查询，StarRocks外表联邦分析性能优越，让内置表和外表的实时关联成功落地，可以支撑多种数据建模方式，多个维度分析数据。
场景二：运营分析场景下，如何助力出海企业调整运营的方向，增加游戏的曝光量，打造自身品牌影响力？
游戏业务的品类和产品数量多，环境复杂。面对日新增数据量在百 T 万亿级别的挑战，指标分析平台不仅仅要满足活跃、付费、新增等基础用户行为指标的分析，也要处理各种游戏内的复杂数据，包括对局数、道具产出、消耗等对局情况，同时还需要基于海量用户行为数据支持运营活动。
经调查，游戏业务对实时分析的需求越来越强烈，需要多维度、更及时的数据来支撑游戏运营决策，希望能够将实时和离线业务统一分析，而传统的运营分析解决方案有如下痛点：
1. 原有的解决方案依赖组件较多，架构偏复杂，运维难度大。
2. 传统方案以 Apache Kylin 为核心，随着业务和技术的发展，Apache Kylin 越来越难以满足业务方对指标灵活性和时效性提出的更高要求。
3. Impala或者Presto负责明细查询下压，但是性能不足，并发不够。
4. 关联分析场景支持弱，目标指标的明细数据需要单独获取。
StarRocks 提出的全新实时分析解决方案，大幅度提升数据分析响应时间，毫秒级别结果即刻呈现。利用物化视图替代 Apache kylin 的指标预聚合，当用户通过指标组合生成的 SQL 命中指标表后，直接查询对应的视图表，达到毫秒级别的响应；当没有命中指标时，可以通过 Bitmap 丰富的函数，对 StarRocks ods 层的数据表按位计算求交集、并集、差集等操作，实现毫秒级别的实时分析。
同时，StarRocks新方案支持丰富灵活的导入方式，让业务系统成功摆脱架构重、成本重的Hadoop生态，运维更简单，成本更低，也实现了数据源统一、指标统一，避免口径不一致和数据孤岛等问题
游戏行业黑灰产猖獗，变化频繁形式多样，需要数据分析产品能对接的多种数据源，且需秒级完成数据导入；复杂聚合和关联查询需求量大，要求低响应延迟并能快速对接生态内的其他风控系统。而目前的通用风控技术风险识别能力弱、单点防御短板、黑产攻击多变，影响业务正常推进。
针对上述痛点，StarRocks提出了全链路联防联控的风控理念，通过实时多维分析来解决风险识别能力弱的问题，通过实时对抗来突破单点防御短板，通过联邦查询的能力，关联外部存储明细，获取尽可能多的信息，应对黑产攻击的多变的现象。
StarRocks新方案的具体优势如下：
1. 将多个数据源通过StarRocks的联邦查询能力统一起来，实现秒级别的关联分析。
2. 提供了毫秒级别的查询分析能力，为风险感知、风险识别、风险处理、风险回归提供了高时效性保障。
3. StarRocks多维分析的能力，以及bitmap函数，让使用者可以从不同维度去识别风险。
4. 整条风控链路的实时性，让前置业务为后置业务产出事前特征，避免后置业务风控检测冷启动；后置业务为前置业务提供事后特征成为现实。
目前，StarRocks和镜舟数据库已服务了业内多家知名游戏公司，例如三七互娱、波克城市、游族、腾讯游戏、欢乐互娱、龙创悦动等均已上线 StarRocks 并在持续扩大使用。此外，腾讯游戏公共数据平台也是 StarRocks 社区的积极共建者，从游戏业务视角出发，打造更加符合游戏行业需求的数据库。莉莉丝与米哈游等业内玩家也曾对 StarRocks 产品提出肯定，未来我们将不断创新，与更多出色的游戏公司合作，为国产精品游戏贡献力量。
为保障出海游戏企业的业务多样性需求，StarRocks和镜舟数据库还与AWS、华为云（亚太区）等云厂商通力合作，为用户提供基于公有云的一站式出海数据分析解决方案，提升存算分离架构弹性伸缩、实时分析综合能⼒。
随着中国游戏产业的持续发展，国内外市场需求的提升以及政策和资本的支持，中国游戏出海的潜力将得到进一步挖掘。国内游戏厂商与国际游戏市场的合作将进一步加深，让我国游戏产业已有竞争优势进一步扩大。StarRocks和镜舟数据库愿和出海游戏企业一同，用数据提升业务价值，共同玩转全球游戏市场。
