通过在 Google Cloud 上部署数据工作流，万声得以更准确且高效地采集并分析数据，优化个性化音乐服务和广告表现，同时遵循全球各地的数据法规。
Google 成效
协助构建遵循不同国家数据法规的统一数据传输和存储架构
使用 Firebase 采集更详细的数据，为用户提供更个性化的音乐推荐
运用 BigQuery 产生的数据分析结果达到广告收入的倍数成长
跨区域数据采集的效率提高 40%
音频娱乐内容是许多人生活的重要一部分。虽然互联网上有从音乐到播客等各式音频内容，用户却并非总是能轻易地在大量音频中找到或收集自己喜欢的音乐或播客节目。
深圳万声文化科技有限公司的使命正是提供顺畅且个性化的音乐收听体验，让用户能轻松地存取感兴趣的内容。成立于 2020 年的万声与终端厂家 Oppo、Vivo 和小米合作，在移动设备上推出流媒体音乐应用，并通过与国际知名唱片公司和娱乐平台建立战略级合作关系，在其应用上提供海量的音频娱乐内容，能满足用户的不同音乐收听需求。万声的流媒体音乐平台目前在全世界有超过 5,000 万用户，大部分用户位于中国、东南亚和印度。
"我们的目标是打造一个所有人无论说什么语言、音乐喜好为何，都能在上面找到他们感兴趣内容的流媒体音乐平台。这也是为什么我们不断在努力扩充我们的曲库，"万声音乐集团产品中心项目经理、产品经理魏正园表示："基于我们的广大曲库，我们得以提供定制歌单等个性化功能，让用户能更轻易地听到喜欢的音乐，并不断发现符合他们喜好的新内容。"
为了优化其个性化服务，万声用数据分析来了解用户偏好，提供更好的音乐推荐。作为一家数据驱动的企业，万声也不断运用数据洞见改善其业务和营销策略。
一开始，万声将数据工作流部署在一个公有云平台上。然而，由于该公有云提供的数据中心数量和分布范围有限，万声的团队只能将所有用户数据储存在新加坡的一个数据中心，用手动的方式调整数据存储环境设定，以遵循不同国家的数据法规。这么做不仅需要耗费大量人力，由于数据传输的距离较长，且万声的数据团队必须通过节点访问不同存储环境，也容易造成数据采集不准确和数据丢失。
为了提高数据分析的效率，并确保遵循不同国家的数据法规，万声需要一个能支持高性能跨区域数据采集、分析和存储的全球云平台。2022 年初，万声决定将数据工作流迁移到 Google Cloud 上，因为 Google Cloud 在全世界有分布广泛、符合本地法规的数据中心，以及全套数据处理工具。
"为了在不同区域优化我们的个性化服务和数据驱动策略，我们需要一个强大且完全合规的全球性平台来支持我们的数据分析工作。Google Cloud 能完美达到我们在数据保护和数据处理效率上的要求。"
—万声音乐集团产品中心项目经理、产品经理 魏正园确保不同区域的数据安全和隐私
在 Google Cloud 团队提供培训和技术支持的协助下，万声顺利地在两个月内将数据工作流迁移到 Google Cloud 上，把所有数据储存在不同区域的 Cloud Storage。有了 Google Cloud 完善的数据安全和隐私措施，万声得以确保其运营在不同国家都完全合规。
"数据安全和隐私是我们数据分析工作的首要条件，"魏正园表示："由于每个国家或区域的数据法规不同，在迁移到 Google Cloud 之前，我们必须设定不同的数据传输和存储环境，以确保合规，但也因此增加了我们运营的复杂度。Google Cloud 让我们能轻松确保所有数据处理都遵循本地数据法规。"
此外，万声的数据也不再需要通过长距离或在不同的存储环境之间传输，因为 Google Cloud 的所有数据中心都使用单一网络。在迁移之后，万声便从来没遇过网络连接失败或数据丢失的问题。另一方面，Cloud Storage 按用量付费的计费模式也让万声能以性价比更高的方式处理数据，不需要购买多余的存储容量。
使用 Firebase 提供高度个性化功能
为了更了解用户的偏好和收听习惯，万声使用 Firebase 采集与用户画像和行为有关的数据。在迁移到 Google Cloud 之前，由于采集数据的参数在不同平台上有所差异，万声的数据团队必须手动转换并清洗采集到的数据，过程中容易出现错误，且数据转换过程漫长。通过 Firebase ，万声得以建立一个统一的数据采集系统，除了自动收集地点、设备等用户数据之外，也让团队能轻易地创建采集用户行为数据的事件，例如点击率和音频收听时长。整体而言，万声的数据采集效率提升了 40%。
有了更详细的用户行为数据，万声现在便能提供更符合用户偏好的个性化功能，并在功能正式推出前用 Firebase 进行 A/B 测试，确保新功能符合用户需求。例如，万声流媒体应用上的音乐推荐功能现在得到更多的正面反馈，用户不仅更常点击推荐的歌曲，收听推荐歌曲的时间也更长。
"Firebase 协助我们大幅改善了我们的个性化功能。有了 Firebase 高度自动化且强大的数据采集能力，我们得以轻松地收集所有我们了解用户偏好所需的数据，提供高度定制化的音乐收听体验，"魏正园说。
运用 BigQuery 产生的数据洞见提升广告表现
万声将 Firebase 采集到的数据导入 BigQuery 进行数据分析，取得商业洞见。由于 Google Ads 能与 Firebase 无缝整合，万声得以更轻易地在 BigQuery 上分析广告数据。在迁移之前，万声使用多家厂商的数据工具传输数据，其数据团队工作时必须在不同节点和线路间切换。有了 Google Cloud 支持整个数据工作流，万声的团队只需要使用同一个后台就能传输并分析所有数据，整体生产力提高了 35%，且能得到更多有用的数据洞见。
"通过使用 BigQuery 更高效地分析数据，我们得到了更多可以用来改善广告和商业策略的洞见，"魏正园指出："自从迁移到 Google Cloud 之后，我们的广告点击率和收入都出现倍数成长。"
解锁数据价值，打造更多新功能
万声一直不断在扩充其流媒体应用的功能，以提供更全面、多元的娱乐服务。目前，万声正在使用 AI 技术升级作曲、K 歌、直播等功能。为了训练其 AI 模型，万声将使用 Google Cloud 的 Pub/Sub 导出应用数据，并计划使用 Looker Studio 将数据视觉化，把所有数据业务都整合在 Google Cloud 上，提高团队的工作效率。
魏正园说："通过将我们的跨区域数据工作流部署在 Google Cloud 上，我们得以更安全且高效地处理数据，大幅优化我们的个性化服务和运营成果。我们将继续使用 Google Cloud 优异的分析能力，发挥我们数据的最大价值。"
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