在海外生活的华人，主要有这么几个明显的特征。第一点，高情感投入，因为每逢佳节倍思亲嘛，一到节假日的时候，就是能想到家人，包括通话，包括准备一些惊喜的小礼物啊，这些都是和家人有千丝万缕的关系。还有强时效敏感，比如说有优惠的限时优惠呀，或者说是节假日活动窗口，或者还有那些商家特意搞出来的即将失效的这些催促等等。还有，跨地域复杂性，这里面主要会说到什么网络延迟，支付通道的一个差异，还有一个最主要的时区错位的。这些问题都会经常发生，所以呢，这个在就是传统的T+1的数据分析模式里面，就无法满足此类的场景的需求，只有通过实时分析，才能让用户行为在发生的那那一瞬间就捕捉到相对应的意图，预判风险，并且可以触发某些干预。
想要构建一套高效的数据系统，必须要围绕着采集、处理、存储、应用这四大模块进行设计。需要给它设计的非常紧密，veryhuasuan平台采用业界先进的处理架构，可以确保从用户点击到系统响应的全链路的控制，嗯，并且控制在毫秒级。
多元异构数据采集，这里面主要包括用户行为事件，其中的点击，滑动停留时长等等都需要记录的交易日志的。支付状态，失败原因呐等等一些记录。第三方API的反馈，包括支付网关，风控引擎等等社群的互动数据，这个主要是看看社群里面都有什么请求行为等等。以上，是通过数据进行一些买点，并且规范的介入，可以确保以后的分析的口径统一，包括数据可追溯性。
采用Apache Flink作为核心计算引擎，支持窗口的聚合，比如说每秒每30秒统计某些商品的加购，突出的情况。状态的管理识别用户是否处于精心准备流程中。看看客户当时的心理状态是怎么样。规则引擎联动，这方面主要是检查当前高频失败的请求服务到底是因为什么，并且可以自动触发到客服人工介入的一个环节。这里呢，可以直接借鉴技术架构设计中的高并发处理思想，可以与这个业务无缝对接。
热数据层，使用Redis缓存，最新的10分钟内的客户会话，还有行为的序列，这样可以更好的判断用户的情况。行为情况问数据层的Kafka持久化原始事件流可以提供回溯的数据分析。冷数据层呢，归档至数据服务。并且用于进行长期的可使用的模型训练。通过这几个分层的策略，可以确保查询时的性能。同时还能控制存储的成本。
实时分析这个功能的价值，它不在于看到，而是在于做到。veryhuasuan将业务指标监控这个功能，嵌入到核心的系统里面。从而能实现观测到行动的闭环。就比如当监测到某个区域的苹果用儿在充值失败的时候，失败率飙升，那系统就会自动切换到备用支付通道，并且推送到网络优化中，请稍后再试的温馨提示。再比如，有用户连续3次浏览情侣礼物专区。但是，并没有下单系统在下次登录时弹出专属优惠券儿加倒计时的组合激励。像这种就是感知的判断，在响应的机制。就正是业务指标监控与分析的理念在真实场景应用下的一个延伸，更主要的是要有干预的行动作为记录。
想要做到真正的实时数据分析系统呢？不止光有反应，更在于预测veryhuasuan平台已经将机器学习模型嵌入到业务流程当中，并且实现流失预警就相当于会话行为，预测用户的放弃概率，并能触发一定的挽留策略。个性化推荐，结合历史偏好和实时上下文，比如有节日啊，还有不同时区呀，调整商品的排列。资源预分配，在社区集中充值前的一段时间，自动扩容对应该时区的处理节点，以保证客户的购买体验会好一些，这些能力，并不是孤立存在的，而是数据驱动决策文化的技术载体，它会让客户变得更方便，更喜欢在这里消费。更好的服务也会使商家变得更有魅力。
在面向海外用户儿的时候，数据系统必须要兼顾到效率和合规，veryhuasuan严格遵循GDPR和各个地区的隐私法规，当有涉及到这方面的时候，就会按合规方法去处理。所有个人身份信息PII在采集端就脱敏实时分析，基于聚合ID进行，不追踪个体轨迹。用户可以随时通过自己的个人信息中心来查看或者删除一些数据。同时，系统设计还要融入情感化的各个细节方面，比如在凌晨3点，这个根据用户当地时间来定检测充值行为，那就自动隐藏金额数字，以防止打扰他人。成功充值后，生成可以分享的信息卡片，增强社交的一个功能。这方面呢，验证了一个核心理念：最好的技术是让人感受不到技术的存在，却处处被温柔以待。
最后，想说一下，未来随着AI与边缘设计的发展，实时数据分析系统呢，将向自制化这方面进进行演进。系统可以自行发起AB测试，验证新的策略效果，还可以异常检测，从规则驱动转向生成AI驱动。最后客户的意图理解从行为序列升级为多模态融合，这里包括文字、语音、操作等等。但是无论技术如何演进。以海外华人真实需求为中心的设计哲学，这个重点将不会改变，并且每一次的毫秒级别的响应背后都是对亲情、爱情的郑重承诺。
