微信公共平台转换数据

通常，我们为事务保存的数据格式对其他需求毫无意义，并且不可用。因此，我们需要近乎实时地处理数据，将其转换为对业务决策有意义的格式，或将其转换为产品或平台可用的格式，以提供更好的用户体验。

通常，我们为事务保存的数据格式对其他需求毫无意义，并且不可用。因此，我们需要近乎实时地处理数据，将其转换为对业务决策有意义的格式，或将其转换为产品或平台可用的格式，以提供更好的用户体验。作为前一种情况的一个例子，让我们看一下营销组织与个人消费者行为相关的需求。我们的营销组织可能有兴趣分析我们某些产品的购买情况。每次保持客户的购买记录是满足此需求的最灵活方式，但营销组织可能只希望将客户与他在一个月内购买的产品相匹配。通过这种方式，我们的数据需求急剧下降，因为许多客户都是重复的买家，我们可以将多个个人记录压缩成一个记录，其中有买家，购买产品和购买这些产品。月份等信息。现在，我们只需要将在线交易的详细信息保留四个月以满足当前季度报告的需求，然后将这些交易收集到营销组织和买方个人单位财务部门的汇总交易中。我们的数据存储需求可能下降50％。此外，由于我们在营销组织请求时不执行此信息聚合，因此保存了应用程序生成数据（已预先计算）的时间，从而缩短了响应时间并提高了营销组织的效率。作为后一种情况的一个例子，让我们来看看客户与我们的微信网站生产平台进行交互时的一些场景。此产品推荐可能会为您提供已经看过或购买过类似产品的客户购买的其他产品。但是，扫描所有购买记录以及此类客户与购买的产品之间的相关性太复杂。很长一段时间内很难计算所有交易的细节。因此，预先计算这种关系图，并且不计算和呈现购买期。 出于这个原因，我们需要预先计算该产品与客户之间的关系，这只会减少我们响应客户的时间，并减少长时间保留数据的需求。在处理数据仓库的专家看来，数据转换的原理是更广泛的提取，转换和加载过程的一部分（Exrnct，TransformandLoad，ETL）。即使引入了简单的数据仓库，ETL中固有的一些概念也可以帮助您消除在交易系统中存储大量数据的一些需求。理想的情况也超出了本书的整体存储需求范围。将昂贵的详细记录压缩到摘要和事实表中以专门回答特定问题，以便这些ETL过程不仅可以从主要交易系统中删除数据，还可以减少与同一时期相比的原始数据。有助于节省空间和处理时间。