行业解决方案
游戏行业 Agentic 数据分析平台
在游戏行业高速发展、AI全面渗透的今天，如何构建Agentic 数据分析平台已经成为一个趋势。SelectDB作为一个AI-Ready的数据服务，在Agentic 数据分析平台、用户画像平台、指标监控平台、用户行为分析广泛的应用。
携手领先游戏企业，共建数据底座
行业解决方案
在游戏行业高速发展、AI全面渗透的今天，如何构建Agentic 数据分析平台已经成为一个趋势。SelectDB作为一个AI-Ready的数据服务，在Agentic 数据分析平台、用户画像平台、指标监控平台、用户行为分析广泛的应用。
携手领先游戏企业，共建数据底座
以 SelectDB + 大模型为底座，以Agent为业务应用，结合丰富的SKILL能力，构建 Agentic 数据分析平台。
支持结构化（分区分桶和丰富的索引）、半结构化（倒排索引和打分能力）、非结构化分析（向量索引）、AI Function，为游戏运营中复杂分析提供一体化解决方案。在AI客服、AI-UGC内容生成、广告投放、素材优化等场景丰富的使用。
支持实时秒级百万条数据写入，实时秒级几十万高性能数据更新，高性能的查询能力（百亿数据秒级查询分析），有效支持游戏的风控、画像、指标平台、报表分析、用户行为分析等多场景应用。
SelectDB 支持Hive、Iceberg、Hudi、Paimon等多种数据湖技术，实现PB级别湖上用户行为数据实时分析。
构建对话式自助数据分析（NL2SQL Agent）：业务人员通过自然语言提问，系统自动理解意图、生成 SQL、调用 SelectDB 执行并以可视化图表呈现结果，无需编写任何代码。构建丰富的Agent应用：构建数据分析Agent、A/B 实验Agent、渠道投放Agent、用户行为转化和漏斗分析Agent、DAU异常波动Agent、运营助手Agent、数据日报Agent等数据分析Agent服务。
传统运营方式以API服务、BI报表等方式提供的数据服务运营，导致运行严重依赖数据开发团队效率，报表固定不灵活。
传统方案结构化运营数据和半结构化用户行为数据关联度不高；数据平台数据和日常运营工作产生的文档，方案，会议纪要等知识库的结合度不足；内部运营和数据和外部行业数据基于AI如何高效结合分析。
通常需组合BI工具、搜索引擎、向量数据库等多个系统，架构臃肿，维护成本高，且难以保证数据一致性。
SelectDB 支撑MCP接口，同时借助其实时入库和高效的分析能力，打通数据和LLM，构建面向AI时代的Agentic数据分析平台。
支持结构化分析、半结构化分析、向量化检索、AI Function等功功能，极大提高了AI客服和素材分析的效率和效果。
一套架构解决多种场景的需求，它通过统一的存储格式、统一的执行引擎和统一的 SQL 工作流，把结构化分析、倒排索引、向量索引三大能力整合为一个系统。这样做避免了多系统架构的冗余数据、重复建设与高延迟。
基于SelectDB的用户画像平台，聚焦游戏用户全生命周期运营，实现用户精准画像构建、用户分层与精细化运营和流失预测及干预。
用户行为日志生成频繁（每秒上几十万条），需实时采集、清洗并用于标签计算，传统架构难以支撑高吞吐实时数据处理。
传统工具查询响应慢，影响运营效率。
传统架构需要Flink实时标签计算、Hive离线标签计算和存储、ElasticSearch标签查询、Redis用户明细点查。
标签实时更新（延迟≤10秒），可精准捕捉用户行为变化，解决传统静态画像不准确的问题，为精准运营提供可靠支撑。
千万级用户标签组合查询响应≤5秒，运营人员可快速获取目标用户群体，无需等待，运营效率提升70%。
Flink + Hive + ElasticSearch + Redis的画像平台方案统一到Flink + SelectDB。
核心业务指标实时监控：实时展示新增用户、活跃用户、留存率、付费率、ARPPU、充值金额等核心指标，支持按时间、地域、渠道、服务器分区等维度灵活钻取，快速定位指标变化原因。异常指标实时预警：针对各核心指标设置自定义预警阈值（用户留存率骤降≥10%、付费金额异常波动≥20%），进行多渠道预警推送。服务运行指标实时监控：实时监测SDK、服务器负载、响应延迟、崩溃率、卡顿次数、网络异常率等技术指标，实时掌握游戏运行状态。
核心运营指标需秒级更新，尤其是用户活跃度、用户在线人数等指标，延迟过高会导致无法及时发现问题，造成用户流失与经济损失。
核心指标达上百个，且需支持多维度钻取分析，传统工具难以支撑高频、多维度的指标计算与查询。
用户行为日志日均达TB级，传统架构存储与计算压力巨大。
核心指标秒级更新（延迟≤5秒），技术指标实时监测，可及时发现运营异常。
多维度指标钻取与多系统数据联动，可快速定位指标异常与故障原因，问题排查周期从小时级缩短至分钟级，技术与运营效率提升60%以上。
冷热分层存储架构，相比传统存储方案，存储成本降低70%以上。
用户行为轨迹分析：实时采集并分析用户在游戏内的所有行为（登录、注册、任务完成、关卡挑战、道具购买与使用、社交互动、充值、退出等）。指标统计优化：投放渠道 ROI 计算；关键指标实时监控例如：注册、登录、战斗胜利率、打赏；分析用户关卡停留时间、卡点位置、失败次数。异常行为监测与打击：识别恶意作弊、盗号、刷道具等异常行为，构建异常行为识别模型，实时预警并处理。
单款热门游戏每秒产生几十万条用户行为日志，日均数据量达TB级。
用户行为日志多为非结构化/半结构化数据（如JSON格式），需进行复杂的清洗、解析与转换，传统工具处理效率低，无法实现结构化和半结构化融合分析。
传统架构需部署实时与离线两套系统，分别支撑实时行为监测与离线深度分析，架构复杂、数据一致性维护复杂、平台运维成本高。
通过实时监控关键运行指标，提前识别潜在故障风险，减少突发事故。
支持常见的高效的结构化数据分析外，还支持Variant数据类型，倒排索引构建和全文检索，文本打分等，实现结构化半结构化一体存储和分析，成本节约1半以上。
支持实时离线一体和湖仓一体，简化分析系统架构。
虎牙深度落地 SelectDB/Doris，广泛应用于音视频链路排查、业务分析、服务运维等多元业务监控场景。
网易游戏每日新增数据达百 TB 级别，Doris不仅在对玩家基本行为指标（活跃度、付费情况、用户新增等）进行分析，还深入游戏内部复杂数据，对譬如游戏行为、游戏性能等详细信息进行分析。为网易提供了湖仓一体平台解决方案。
SelectDB在TT语音的场景为用户画像平台的构建，在 TT 语音数字技术基础中，用户画像和行为分析是技术底座中的核心功能，通过精准的用户画像构建和人群圈选持续提升为业务运营能力，带动业务增长。