SKALIERBARE INFRASTRUKTUR

Analysen, die mitwachsen

Mixpanel wurde dafür entwickelt, Rohdaten aus Nutzer-Event-Streams in großem Umfang zu analysieren, ohne dass Vorausberechnungen erforderlich sind. Unsere Infrastruktur nimmt jährlich Billionen von Events auf und liefert Abfragen mit hohem Datenvolumen in kürzester Zeit. Aufgrund dessen entscheiden sich wachstumsstarke Unternehmen wie Uber und Viber für unser Tool.

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Speziell entwickelte Produktanalyse-Infrastruktur

Keine Kompromisse bei Latenz oder Datendurchsatz

Flexible Ad-hoc-Segmentierung in Sekunden

PRODUKTANALYSE-DATENBANK

Für Ereignisanalysen in großem Maßstab entwickelt

Basis von Mixpanel ist eine leistungsstarke Datenbank namens “Arb”. Sie ermöglicht beliebige Abfragen auf unformatierte Nutzerereignis-Streams ohne Aufwand für Vorausberechnungen. Kunden wie Expedia, Uber, STARZ und Skyscanner nutzen Mixpanel, um einige der größten Datenbestände der Welt zu analysieren.

Mit Beispieldaten testen

Dass Mixpanel detaillierte Abfragen über Millionen von Datenpunkten im Bruchteil einer Sekunde ausführen kann, ist wirklich außergewöhnlich. Auch bei wachsender Nutzerbasis erhielt das Team sofort Antworten auf seine Frage.
Nissim Lehyani Senior Director of Product Management

Datenaufnahme

Optimiert für Latenz und Durchsatz

Wenn du Millionen von Nutzern hast und deren Erfahrungen im Detail verfolgst, erzeugt das eine Menge an Daten. Mixpanel unterstützt den High-Volume-Import aus deinem Data Warehouse und das Streaming mit niedriger Latenz aus deinen digitalen Properties. Du brauchst bei der Skalierung also keine Kompromisse zu machen.

Anekdote am Rande

Ein Kunde hat einmal in einem einzigen Monat 95 Milliarden Events eingegeben. Im Jahr 1982 hätte man dafür 131.944.444 Disketten gebraucht!

ABFRAGEN

Hohe Datenvolumen sekundenschnell analysieren

Um zu verstehen, warum sich das Nutzerverhalten ändert, müssen eine Reihe von unvorhergesehenen Fragen nacheinander beantwortet werden. Das Mixpanel Datenschema ist sowohl flexibel als auch schnell. Um die Geschwindigkeit bei Abfragen mit Milliarden von Datenpunkten gewährleisten zu können, bieten wir Query-Time Sampling an.

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