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揭秘eBay四大系统 从行为数据中寻找价值

喜欢海淘的朋友应该对eBay并不陌生,如果你还不了解,可以把eBay+PayPal理解为淘宝+支付宝的组合,当然eBay不仅有C2C还有B2C的模式。虽然介绍了背景,但今天要说的并不是电子商务的发展,而是大数据在电商内如何发挥价值。因为不论国外还是国内的电子商务企业,他们的相同点都是以业务为导向。eBay的做法是用数据驱动商业,其上所有的数据产品都是针对业务而生,数据部门需要对不断变化的用户需求找到解决之法,也就是从客户的行为数据中来寻找价值。行为数据用混合的手段来处理数据是eBay发展的基础和价值所在,所以eBay数据服务和解决方案团队从eBay成立的第一天就已经存在,从数据仓库到数据分析再到数据服务,部门的名字一直随着发展在不断变化。但万变不离其宗,数据服务和解决方案团队就是一个针对数据展开想象的部门。eBay数据服务和解决方案团队分布在美国西雅图、圣何塞以及中国上海,而中国团队全职和外包人员总共将近有100人,其中有不同的职位和分工,包括数据科学家、数据工程师、商业需求分析师、产品经理四大类。两个区域的团队互相协作,共同开发核心数据的同时也支持不同的业务部门。eBay目前整体有四大系统,其中三个为生产系统,一个为测试开发系统。生产系统包括:第一,保存交易型数据和用户数据的企业及数据仓库(Enterprise Data Warehouse);第二,Teradata为eBay特别定制的分析系统,主要进行非结构化的用户行为数据处理;第三,专门为数据分析师使用,方便快速找到想要的数据。eBay中国数据服务和解决方案团队主管李炜指出,前两个系统主要为生产环境做批处理,最后一个系统是帮助数据科学家进行测试和制作分析报告。由于eBay电子商务的属性,其用户行为数据占80%以上,而通过买家和卖家的行为数据eBay可以做很多个性化的应用。买家更喜欢买哪些种类下的产品,有哪些购物习惯、什么时间购买,这些数据可以帮助卖家了解哪些是自己最大的客户群,以及基于机器学习对未来的热点市场进行预测。“eBay的行为数据都是非结构化数据,这对于关系型数据库的压力非常大。”李炜谈到。因此eBay则使用了混合方案,使用Hadoop来应对海量非结构化数据,将原始数据首先加载到Hadoop上,完成行级结构化处理,在将这些预处理好的数据送到不同的系统,之后处理已经模式化的数据和半结构化数据。eBay拥有庞大的Hadoop节点和Teradata节点,这也带来了三大挑战:第一、不同系统间的数据搬移,eBay每天产生的数据量是巨大的,这些数据要在多个平台上搬移,在搬移的过程中要保证不同系统中数据的同步和数据质量。第二、不同系统的管理,随着eBay系统平台的越来越多样化,对于Teradata和Hadoop等系统的管理,以及搬移数据的管理都需要不断增强。第三、技术能力不断提升,不同平台有不同的技术,这就需要员工具备综合技术能力。只要有业务需求就有数据产品对于eBay来讲数据平台要具备高可靠性、高可用性、易用性。eBay与Teradata的合作已有20年之久,eBay也是目前Teradata最大的客户之一。李炜回顾了Teradata系统在eBay上这20年中经历了多次演变,到目前为止eBay的核心数据、交易型企业级数据和用户行为数据都在Teradata上进行存储管理和应用。以数据驱动商业是eBay的文化,大数据平台最终是为了产生价值,现在除了传统的数据整合,eBay在各个业务环境中都有着不同的数据产品。eBay有一款针对卖家的线上免费工具Seller Hub,可以为每一位卖家进行深入的分析,哪些商品更畅销,产品如何标价才能具备竞争优势等。这中间会使用到数据模型,李炜强调模型不仅仅从eBay网站中的所有类目中调取价格,同时还会比对相似产品的关联价格,最终为卖家提供指导价格。结合了自身数据和第三方数据也让eBay可以完善网站上不能捕获的一些数据来绘制用户画像,像性别、职业、收入等。包括对用户画像进行分级,哪些是潜力卖家,哪些是高风险买家,从而更精准地进行市场推广。刚刚更多说的是eBay如何用数据提供一些产品,在内部eBay同样用数据在优化自身网站,在对页面的设计、新功能的设计上都会提供相应的建议。2016年,eBay还将继续发展B2C和C2C市场,但是B2C、C2C、二手货多种卖家的存在,让eBay如何管理各个类目中的商品成为一个非常大的挑战,eBay要做到把大部分的类目最终关联到结构化的产品系列中,实现精细化的管理。用户的需求是多样化的,eBay也会有越来越多的需求,未来与Teradata的合作上,不仅仅是硬件一体机层面,在美国eBay已经开始使用了Teradata提供的云服务,并且已经落地了一些具体的应用。推荐使用国内新一代大数据用户行为分析平台:数极客,新一代支持无埋点、前端埋点、后端埋点、API导入四种混合数据采集方式;自动监测网站、APP、小程序等多种渠道推广效果分析,是增长黑客必备的互联网数据分析工具。数极客支持实时多维分析、漏斗分析、留存分析、路径分析等十大数据分析方法以及APP数据分析网站统计网站分析小程序数据统计用户画像等应用场景,国内首创6大提升转化率的数据分析模型,是用户行为分析领域首款应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品

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作者:王聪彬链接:http://cio.zdnet.com.cn/cio/2016/0601/3078337.shtml

 

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