Big data dla e-commerce

Adaptacyjne, samouczące się rozwiązania oparte na dużych zbiorach danych i algorytmach uczenia maszynowego w najbliższych latach będą wypierać z rynku sztywno zakodowane, kosztowne i mało elastyczne systemy. AI rozwiązuje problemy w sposób nieliniowy, bliższy realiom produkcji, a jednocześnie znacząco ogranicza margines błędu ludzkiego.

PRZYSZŁOŚĆ NALEŻY DO DANYCH

Nie wykorzystujesz swoich danych…
Czy naprawdę możesz sobie na to pozwolić?

Big data dla dużych biznesów e-commerce

Termin „big data” oznacza pracę na bardzo dużych albo skomplikowanych zbiorach danych, a także sytuacje, w których informacje trzeba obsługiwać lub przetwarzać bardzo szybko, na przykład przy dużej sprzedaży, gdy liczba transakcji i klientów idzie w dziesiątki albo setki tysięcy. Standardowe metody szczegółowej analizy takich wolumenów danych są bardzo trudne, czasem niemożliwe, a często obarczone dużą niepewnością i ryzykiem błędów.

Dzięki rozwiązaniom big data można precyzyjnie porównywać dane, reagować na procesy, a nawet przewidywać zachowania na podstawie dużych zbiorów informacji. Analiza ruchu i aktywności użytkowników pozwala po czasie lepiej zrozumieć nawigację, zachowania oraz nawyki zakupowe, a następnie wprowadzać właściwe usprawnienia, np. rozwijać ofertę usług i produktów zgodnie z oczekiwaniami rynku. Big data daje więc możliwość skuteczniejszej analizy, przetwarzania, automatyzacji i reakcji na dane, które pojawiają się bardzo szybko albo w dużych ilościach.

Dedykowane integracje i dashboardy

Wykorzystanie narzędzi big data pozwala dopasować rozwiązania dokładnie do potrzeb firmy. Poza standardowymi funkcjami, takimi jak porównywanie okresów lub wartości, można programować niestandardowe zestawienia i odkrywać nietypowe zależności między wskaźnikami. Możliwe jest także automatyczne generowanie raportów. Big data pozwala również zbierać informacje o efektywności i zaangażowaniu pracowników, a następnie optymalizować usługi oraz wydajność pracy.

Skontaktuj się z nami, a zaprojektujemy i wdrożymy rozwiązania dopasowane do potrzeb Twojego biznesu. Zyskasz dostęp do kluczowych informacji, możliwość szybkiej reakcji na zmiany, większą konkurencyjność firmy oraz lepsze dopasowanie do oczekiwań rynku.

Personalizacja web i mobile z FIRECRUX

Firecrux to nasza firmowa sztuczna inteligencja, zaprojektowana, wytrenowana i wdrożona tak, aby odpowiadać na potrzeby Greenlogic oraz naszych klientów. To autorskie narzędzie do złożonej analizy i przetwarzania dużych wolumenów danych, również takich o wysokim stopniu złożoności albo wymagających szybkiego przetwarzania, czyli trudnych do badania tradycyjnymi metodami.

Łatwość korzystania z rozwiązań Greenlogic jest dla nas kluczowa. W przypadku big data, gdzie wiele danych jest wzajemnie powiązanych, niejasnych albo sprzecznych, szczególnie ważna jest ich czytelna i precyzyjna prezentacja. Dlatego obsługa danych pozyskiwanych przez Firecrux oraz kontrola nad nimi są udostępniane klientowi w formie specjalnie przygotowanych pulpitów i spersonalizowanych interfejsów. Interfejsy i wskaźniki można w pełni dopasować do typu danych, ich skali oraz konkretnych potrzeb biznesowych.

Chętnie pokażemy, jak Firecrux może pracować w Twojej firmie. To mocne, nowoczesne rozwiązanie, które można precyzyjnie dopasować do organizacji.

Technologie dedykowane big data

Zastosowanie technologii big data jest bardzo szerokie, a typy danych i informacji, które można dzięki niej pozyskać, są niezwykle różnorodne. Narzędzia i techniki oparte na big data umożliwiają rozwiązania, które bez takiej technologii byłyby niemożliwe. Pozyskane informacje można wykorzystać na przykład do zaprojektowania wirtualnego asystenta obsługi klienta albo jako element rozwiązań internet of things, czyli systemów zbierających i agregujących dane z urządzeń użytkowych.

Producent telewizorów może wykorzystać big data do analizy sposobu używania funkcji urządzeń, a reklamodawca, bazując na podobnych danych, może na bieżąco śledzić oglądalność i zainteresowanie poszczególnymi ofertami. Sposobów pozyskiwania danych jest bardzo wiele. W zależności od potrzeb można je pobierać m.in. ze skanerów, biometrii, czujników temperatury i ciśnienia, kamer, mikrofonów oraz wielu innych źródeł. Porządkowanie takich danych tradycyjnymi narzędziami byłoby bardzo czasochłonne.

Napisz albo zadzwoń, a omówimy możliwości wdrożenia rozwiązań dopasowanych do potrzeb Twojego biznesu i doradzimy, jak wykorzystać nowe technologie do rozwoju oraz usprawnienia operacji.

W świecie opartym na danych wdrożenie big data nie jest już tylko opcją. To konieczność, jeśli chcesz utrzymać konkurencyjność i podejmować trafne decyzje oparte na danych.

TECH STACK

Jakich technologii używamy?

Google Cloud Platform

Przy wdrażaniu złożonych i zaawansowanych rozwiązań kluczowe są możliwości maszyn obliczeniowych, które muszą bardzo szybko przetwarzać ogromne ilości danych oraz wykonywać skomplikowane obliczenia i operacje. Budowa własnej infrastruktury jest czasochłonna, ryzykowna i kosztowna. Dlatego przy wymagających systemach optymalnym rozwiązaniem jest korzystanie z usług działających w chmurze obliczeniowej, takich jak Google Cloud Platform.

Dzięki temu znacząco maleje potrzeba inwestowania we własną infrastrukturę IT. Ważna jest również skalowalność. Przy dynamicznym rozwoju biznesu system zaprojektowany na normalną liczbę operacji może nie nadążać za obsługą transakcji albo całkowicie się blokować. Gdy cała infrastruktura działa lokalnie, skuteczna interwencja bywa w praktyce niemożliwa, co naraża firmę na realne straty sprzedażowe i wizerunkowe.

Zaletą rozwiązań opartych na obliczeniach w chmurze jest skalowalność: przy większym ruchu zwiększenie mocy obliczeniowej sprowadza się do przydzielenia odpowiednio większych zasobów chmurowych.

Hadoop

Hadoop to platforma przetwarzania big data, która pomaga firmom wykorzystać potencjał danych. Umożliwia przechowywanie, przetwarzanie i analizę dużych wolumenów danych strukturalnych oraz niestrukturalnych, dlatego jest ważną technologią dla nowoczesnego ecommerce.

Sercem Hadoop jest rozproszony system plików, który zapewnia szybki i efektywny dostęp do danych. Mechanizm MapReduce ułatwia przetwarzanie i analizę informacji, także wtedy, gdy są złożone i niestrukturalne. Dzięki Hadoop firmy ecommerce mogą korzystać z zaawansowanej analityki danych, uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego, aby lepiej rozumieć zachowania klientów i optymalizować strategie cenowe.

Modułowa architektura Hadoop pozwala dopasować go do potrzeb konkretnego biznesu ecommerce, dzięki czemu technologia może rosnąć razem z organizacją.

Hadoop jest ważnym narzędziem dla firm ecommerce, które chcą budować przewagę konkurencyjną, wykorzystując potencjał dużych zbiorów danych.

Spark

Rozproszony system obliczeniowy często używany do przetwarzania big data. Spark współpracuje z Hadoop i zapewnia szybszą oraz bardziej elastyczną alternatywę dla MapReduce przy pracy na dużych zbiorach danych.

Bazy NoSQL

Nierelacyjne bazy danych zaprojektowane do obsługi dużych wolumenów danych niestrukturalnych. Przykłady baz NoSQL to MongoDB, Cassandra i Couchbase.

Kafka

Rozproszona platforma streamingowa wykorzystywana do budowania pipeline’ów danych i aplikacji czasu rzeczywistego. Kafka obsługuje duże wolumeny danych oraz zapewnia skalowalność, odporność na awarie i przetwarzanie w czasie rzeczywistym.

Elasticsearch

Silnik wyszukiwania i analityki często wykorzystywany w aplikacjach ecommerce. Elasticsearch obsługuje duże wolumeny danych i oferuje m.in. wyszukiwanie pełnotekstowe, analitykę czasu rzeczywistego oraz wizualizację danych.

HBase

Rozproszona baza danych NoSQL zaprojektowana do obsługi dużych wolumenów danych strukturalnych. HBase jest często używana w aplikacjach wymagających losowego dostępu do danych w czasie rzeczywistym.

Skontaktuj się z nami

Skontaktuj się z nami, a wdrożymy rozwiązania dopasowane do specyfiki i potrzeb Twojego biznesu, oparte na hostingu oraz obliczeniach w chmurze. Zyskasz dostęp do ogromnej mocy obliczeniowej i skalowalnego hostingu połączonych z wygodną, zdalną obsługą infrastruktury firmowej.