原标题：UCloud助力爱普新媒数据运算提升21倍

当前，爱普新媒广告数据规模太过庞大、赛过大象，如何把这头大象“瘦身“装进“冰箱真正使用起来？UCloud数据湖分析方案帮助爱普新媒解决了眼下的难题。

“平均业务数据需求完成周期提升21倍， 从43.2小时缩短到2小时。”

“大数据工程师每月减少20个人日的⼯作量。”

“大数据基础设施投入减少92.85%。”

张先生是一位大数据负责人，供职于北京爱普新媒体公司。这是一家专业从事广告DSP（Demand-Side Platform，需求方平台）业务的公司，成立于2010年。随着DSP广告模式传入中国成为热潮，公司发展不错。

但张先生很快发现，广告数据增长的速度远远超乎预期，公司内大数据工程师招聘目标才完成一半，但数据量一下冲到数百T。手下几个数据工程师不得不疲于奔命，帮助业务分析师运行SQL任务，排除故障，但仍然收效甚微。随着广告项目的增长，业务部门的数据分析师对大数据部门的抱怨也在不断积累。

作为广告服务商，数据统计就是公司的命脉，如果因广告主自身数据管理而造成的广告投放数据统计不准，和第三方检测机构的数据对不上，后果不堪设想，广告主甚至会拒绝结款。

正当张先生焦头烂额之际，UCloud向他推荐了数据湖分析方案。经过初步的试用和数据验证之后，张先生决定把一小部分业务放在数据湖分析方案上处理，这才有了本文开头的一幕。

广告一半是科学，一半是艺术。这其中，以效果为主的DSP要看性价比和投资回报率，得算经济账，可以说是相当科学了。在张先生的心中就有这么一笔账：

返回搜狐，查看更多

责任编辑：

声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。 免责声明：本网站部 分文章和信息来源于互联网，本网转载出于传递更多信息和学习之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请立即联系管理 员，我们会予以更改或删除相关文章，保证您的权利。对使用本网站信息和服务所引起的后果，本网站不作任何承诺。