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Parmi les entreprises dont la pérennité repose en grande partie sur l'usage des technologies Big Data, on compte eBay, le géant américain du e-commerce. L'entreprise utilise le Big Data et le Machine Learning pour renforcer son activité, mais également dans le but de continuer son développement.
Selon Seshu Adunuthula, Directeur Senior de l'infrastructure analytique chez eBay, les données sont aujourd'hui l'atout le plus important d'eBay. Si cette entreprise a toujours été ancrée dans le numérique, elle embrasse aujourd'hui les dernières technologies du Big Data pour améliorer ses processus existants et créer de nouvelles expériences.
Chaque jour, eBay gère environ 1 milliard de nouvelles références et 164 millions d'acheteurs actifs. Parmi ces références, 10 millions sont listées depuis l'application mobile chaque semaine. Forte de toutes ces données, la firme doit désormais les transformer en expériences personnalisées pour diriger ses ventes.
Un Data Lake pour gérer de vastes quantités de données
En premier lieu, eBay a dû trouver une plateforme capable de stocker ces vastes quantités de données très diversifiées. Pour gérer les différents types et structures de données, ainsi que la vitesse requise pour les analyses, la firme est passée d'une Data Warehouse traditionnelle à un Data Lake.
Ce Data Lake lui permet par exemple d'analyser neuf trimestres de tendances pour dégager des insights sur la croissance d'année en année. Les données doivent aussi être analysées en temps réel pour aider la clientèle à travers le cycle de vente. Cette nécessité a conduit l'entreprise à lier des partenariats et à choisir scrupuleusement ses technologies.
Hortonworks et Hadoop, des partenaires de choix pour eBay
La firme a choisi de travailler avec les produits Hadoop d'Hortonwork, car sa plateforme Open Source est hautement scalable. En plus de cette plateforme, la eBay a déployé ce qu'elle appelle les streams et les services. Pour analyser les données en temps réel, l'entreprise s'en remet aux outils Apache Spark, Storm, Kafka, et Hortonworks HDF.
Grâce à ces différents outils, le géant du e-commerce peut aisément accéder aux données et effectuer des requêtes. Les analystes de données de la firme peuvent rechercher des tags d'information associés aux données (métadonnées) et gérer les niveaux de sécurité et de permissions (Data Governance). De même, le moteur de requête interactif Hadoop Presto est très utile pour eBay.
Le Big Data pour la personnalisation, le merchandising et le testing A/B
L'objectif d'eBay en utilisant le Big Data et le Machine Learning est de permettre la personnalisation, le merchandising et le testing A/B de nouvelles fonctionnalités pour améliorer l'expérience utilisateur. Le Machine Learning permet par exemple d'améliorer le système de recommandation d'articles. Cette technologie est également employée pour la détection de fraude et la prédiction de risques concernant les acheteurs et les vendeurs.
Pour les entreprises qui commencent seulement à utiliser les technologies du Big Data, eBay recommande de se focaliser en premier lieu sur la Data Governance. Il est par exemple essentiel de définir le processus d'autorisation d'accès. De nouvelles solutions comme Atlas ou Navigator aident à gouverner efficacement les données. Une fois la Data Governance mise en place, les usagers peuvent commencer à développer leurs ensembles de données, leurs Data Warehouses, ou encore leurs Data Lakes.
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