總的來說，游戲數據平臺的工作內容就是圍繞“數據”+“服務”?，F在專注獨立運營游戲之后，數據平臺的重要性就更加突出了。但是，目前的各個系統還不能很好地支撐這次業務上的重大轉變，我們需要一個全局的思維來重新規劃整個數據平臺，包括怎么收集和處理數據、怎么更好地對外提供服務等等。
一、從數據的角度來看，數據包括：收集、存儲、分析（挖掘）、展示、提取。兼顧目前的系統，收集、存儲、挖掘、提取，這幾個環節的系統需要加強。特別是收集和提取這塊。
由于歷史的原因，加之沒有系統規劃過，之前的數據收集來源比較零散，這樣導致分析數據時需要從各個地方來同步數據。當業務多了之后，這些亂七八糟的來源就夠讓人頭疼了。這次規劃的一個重點就是，建立一套游戲數據收集系統。游戲分析涉及的數據（日志類）都從這個系統中獲取，不再單獨分析各自的業務數據。業務系統采用數據上報的方式，按照固定的格式來上報數據。例如：登錄、注冊、充值、消耗等等。
采用這套游戲數據收集系統，還有一個重要的原因。現在我們的游戲都是獨立運營游戲（我們是甲方），那么我們就可以采用類似騰訊的辦法，事先定義好數據規范，要求游戲方按照我們的格式上報相關數據給我們。這樣我們的數據分析系統就可以做到非常通用。不管接多少游戲，分析和展示系統都統一。
數據提取，這里主要是指臨時數據。這是我們這邊的一個頑疾。臨時數據其實包括兩個部分：數據來源和數據分析。一個常見的需求就是：分析一堆帳號（數據來源）的后續行為（數據分析）。因為臨時數據的業務規則復雜，并且數據來源千奇百怪，之前采用過全手工、全自動的方式來實現，但是都失敗了?，F在想到的一個解決方案就是，基于游戲數據收集系統之上，再開發一個臨時數據分析系統。
游戲數據收集系統統一了數據的來源和格式，方便存儲和提取原始數據。這基本解決了數據來源的問題。臨時數據分析系統，可以事先實現常見的分析邏輯（例如：登錄、留存、保有、付費人數、付費金額、消耗等等），然后采用過濾器模式或包裝器模式來實現。這其實是一個半自動化的方案。系統的用戶是開發人員和產品人員。開發完這套系統應該可以省掉60%以上的臨時數據任務。
另外，只要數據都是來自這套游戲數據收集系統，存儲、分析，包括挖掘都會簡單很多。存儲都會在HDFS上，分析基本都使用Hive，挖掘用Mahout。
游戲數據挖掘是需要單獨發展的一塊業務，特別是現在專注獨立運營之后。目前這塊我們還需要更多的時間來積累經驗。
二、從服務的角度來看，服務包括：服務框架、服務管理、服務監控。
服務也是一個大范疇。服務化框架、頁面登錄服務器、GM接口，這些都屬于服務相關的內容。兼顧目前的系統，這些內容都已經基本實現，這次只是做比較大的版本改進。
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