24 способа использовать данные о клиентах и их покупках Маркетинг на vc ru

Hudi (произносится как “худи”) — это сокращение от Hadoop Upserts Deletes and Incrementals. Кроме того, существует множество инструментов больших данных с открытым исходным кодом, некоторые из которых также предлагаются в коммерческих версиях или как часть платформ больших данных и управляемых услуг. Ниже представлен обзор 17 популярных инструментов и технологий с открытым исходным кодом для управления и анализа больших данных, перечисленных в алфавитном порядке с кратким описанием их ключевых функций и возможностей. Кроме того, руководители компаний, стремящиеся быстрее получить отдачу от данных, ищут возможности анализа в режиме реального времени. В связи с активной цифровизацией организаций наиболее актуальным вопросом является автоматизация бизнес-процессов, уменьшение количества ошибок и “человеческого фактора” – со всеми этими вопросами может помочь услуга Cbonds API and Data Feed.

способа использовать данные о клиентах и их покупках

• Кроме того, существует множество инструментов больших данных с открытым исходным кодом, некоторые из которых также предлагаются в коммерческих версиях или как часть платформ больших данных и управляемых услуг.
• Рекомендуйте клиентам товары из категорий, которые он еще не покупал, давайте на них низкую цену или выгодный комплект.
• Еще одна технология Apache с открытым исходным кодом, Flink — это фреймворк обработки потоков для распределенных, высокопроизводительных и всегда доступных приложений.

Распределенная среда для хранения данных и запуска приложений на кластерах стандартного аппаратного обеспечения (commodity hardware), (т.н. метод массовых кластерных вычислений). Hadoop была разработана как передовая технология работы с большими данными для обработки растущих объемов структурированной, неструктурированной и полуструктурированной информации. Впервые выпущенная в 2006 году, она стала практически синонимом больших данных; с тех пор ее частично затмили другие технологии, но она по-прежнему широко используется. Первоначально Hadoop была ориентирована только на выполнение пакетных приложений MapReduce. Добавление YARN в 2013 году открыло ее для других механизмов обработки и вариантов использования, но фреймворк по-прежнему тесно связан с MapReduce. Более широкая экосистема Apache Hadoop также включает в себя различные инструменты и дополнительные фреймворки для обработки, управления и анализа больших данных.

Улучшайте сервис для выгодных клиентов

• Он поддерживает вычисления с учетом состояния над ограниченными и неограниченными потоками данных и может использоваться для пакетной, графовой и итеративной обработки.
• Предложите клиентам с высоким средним чеком и регулярными покупками более дорогую доставку на выгодных условиях на ограниченный период.
• Они отличаются от традиционных реляционных баз данных на основе SQL тем, что поддерживают гибкие схемы.
• Или разработайте программу лояльности, по которой уровень привилегий будет зависеть от перечисленных критериев.

Предложите клиентам товары, которыми он еще не пользовался, но которые часто покупают с теми, что клиент уже заказывает. Возможно, клиент покупает их в другом месте – предложите ему более выгодные или удобные условия, чтобы надежнее привязать к вам. Предлагайте таким клиентам ранний доступ к новинкам или выгодные цены и просите написать отзыв на сайте. Это поддержит лояльность клиентов и обеспечит потенциальных покупателей отзывами на новые товары.

Ускорьте доставку, если это важно для клиентов

Далее эти данные анализирует дата-сайентист, чтобы получить ответы на вопросы бизнеса и помочь руководству или маркетингу принимать решения. К примеру о том, как обновить меню, удержать клиентов при помощи программ лояльности, повысить средний чек, оптимизировать работу курьеров. Еще одна технология Apache с открытым исходным кодом, Storm — это распределенная система вычислений в реальном времени, предназначенная для надежной обработки неограниченных потоков данных. Согласно сайта проекта, она может использоваться для приложений, включающих аналитику в реальном https://maxipartners.com/articles/seo-trafik-tochki-rosta-vashego-sayta/ времени, онлайновое машинное обучение и непрерывные вычисления, а также задания по извлечению, преобразованию и загрузке данных (ETL). Ранее известная как PrestoDB, эта система запросов SQL с открытым исходным кодом может одновременно обрабатывать как быстрые запросы, так и большие объемы информации в распределенных массивах данных. Presto оптимизирована для интерактивных запросов с низкой задержкой и масштабируется для поддержки аналитических приложений, работающих с несколькими петабайтами информации в хранилищах данных и других репозиториях.

Это делает их удобными для работы с огромными объемами всех типов информации – особенно с неструктурированными и полуструктурированными данными, которые плохо подходят для строгих схем, используемых в реляционных системах. Kylin — это распределенное хранилище информации и аналитическая платформа для больших данных. Она предоставляет механизм аналитической обработки информации (OLAP), предназначенный для работы с очень большими массивами данных. Поскольку Kylin построена на базе других технологий Apache, включая Hadoop, Hive, Parquet и Spark, то она, по словам ее сторонников, может легко масштабироваться для обработки больших объемов данных.

Доступ к информации можно получить из различных источников, включая HDFS, реляционные и NoSQL базы данных, а также датасеты в виде плоских файлов. Spark также поддерживает различные форматы файлов и предлагает разнообразный набор API для разработчиков. Iceberg — это открытый формат таблицы, используемой для управления данными в озерах, что частично достигается путем отслеживания отдельных файлов с информацией в таблицах, а не в каталогах. Созданная компанией Netflix для использования со своими таблицами петабайтного размера, Iceberg теперь является проектом Apache.

• Наши данные официально одобрены Банком России для исполнения регуляторных требований и используются для расчета и оценки рисков, учета финансовых инструментов, оценки портфеля ценных бумаг, сбора и анализа больших массивов данных и др.
• В связи с активной цифровизацией организаций наиболее актуальным вопросом является автоматизация бизнес-процессов, уменьшение количества ошибок и “человеческого фактора” – со всеми этими вопросами может помочь услуга Cbonds API and Data Feed.
• Все это стимулирует значительные инвестиции в инструменты и технологии работы с большими данными.
• Hadoop была разработана как передовая технология работы с большими данными для обработки растущих объемов структурированной, неструктурированной и полуструктурированной информации.

Это частый запрос, поэтому мы собрали несколько направлений анализа, которые помогут привлечь клиентов, удержать их и заработать больше. Druid – это аналитическая база данных реального времени, обеспечивающая низкую задержку запросов, высокий параллелизм, многопользовательские возможности и мгновенную видимость потоковых данных. По словам ее сторонников, несколько конечных пользователей могут одновременно запрашивать данные, хранящиеся в Druid, без какого-либо воздействия на производительность. На сайте Apache Drill описывается как “распределенный механизм запросов с низкой задержкой для больших наборов данных, включая структурированные и полуструктурированные/вложенные данные”.