Big Data & Analytics pour améliorer l'Expérience client : l'exemple Expedia l Data-Business.fr
[shareaholic app= »share_buttons » id= »6625901″] Expedia a réussi à combiner Big Data et Analytics pour améliorer l’expérience client et prendre ses concurrents de vitesse. Joe Megibow, gourou des Web-Analytics et dirigeant d’Expedia US, a mis en place une approche analytique systématique des millions de parcours clients sur le site pour identifier des points d’accroche dans l’expérience utilisateur, augmenter le taux de conversion, et adapter son offre à des consommateurs plus avertis. Chez Expedia, une grande partie des analyses porte sur les paniers abandonnés, à savoir les internautes qui ont commencé à remplir le formulaire de commande (pour un billet d’avion par exemple) mais dont la commande n’a pas abouti. Grâce à des Analytics en temps réel, ils peuvent mesurer immédiatement l’impact positif de la mesure sur les taux de conversion. Partagez l’article [shareaholic app= »share_buttons » id= »6625897″] Inscrivez-vous à la Newsletter Data-Business.fr < Retour à la page Big Data
Apache Pig
Apache™ Pig allows you to write complex MapReduce transformations using a simple scripting language. Pig Latin (the language) defines a set of transformations on a data set such as aggregate, join and sort. Pig translates the Pig Latin script into MapReduce so that it can be executed within Hadoop®. Pig Latin is sometimes extended using UDFs (User Defined Functions), which the user can write in Java or a scripting language and then call directly from the Pig Latin. What Pig Does Pig was designed for performing a long series of data operations, making it ideal for three categories of Big Data jobs: Extract-transform-load (ETL) data pipelines,Research on raw data, andIterative data processing. Whatever the use case, Pig will be: Extensible. How Pig Works Pig runs on Hadoop and makes use of MapReduce and the Hadoop Distributed File System (HDFS). The user can run Pig in two modes: Local Mode. The user can run Pig in either mode using the “pig” command or the “java” command. Try these Tutorials
Les métiers du Big Data: comment recruter un Data Scientist? l Data-Business.fr
Si vous vous posez la question de la mise en place d’une stratégie Big Data dans votre entreprise, il y a de grandes chances pour que l’une de vos préoccupations majeures soit le recrutement ou l’accès aux compétences spécialisées : data scientists, data managers, architectes et chefs de projet big data… En effet, si les profils qualifiés commencent à arriver sur le marché, l’accès à ces compétences et leur organisation en interne est souvent une question complexe face à laquelle les managers ne sont souvent pas équipés. A lire aussi – Devenir Data-Scientist : le guide des formations et des MOOCs Big Data Notre dossier sur les formations présente les compétences du data scientist, les principales formations françaises dans le domaine des technologies Big data et des techniques Data Science, ainsi qu’un guide des MOOCs et des ressources pour démarer….lire l’article Le Data Scientist : rôle, compétences, rémunération, recrutement Le rôle du Data Scientist dans l’organisation 1. 2. 3.
Behind and Beyond Big Data
What's driving big data?: We increasingly live our social, economic, and intellectual lives in the digital realm, enabled by new tools and technologies. These activities generate massive data sets, which in turn refine the tools. How will this co-evolution of technology and data reshape society more broadly? Creating new value: Big data changes what can be known about the world, transforming science, industries, and culture. It reveals solutions to social problems and allows products and services to be even more targeted. Shifting power and influence: As data becomes even more valuable, who will own and control access to it? Managing the tradeoffs: The promise of big data is accompanied by perils—in terms of privacy, security, reputation, and social and economic disruption. Learn from a variety of sources and Stanford experts, including: Lucy Bernholz, philanthropy, technology, and policy scholar at the Center on Philanthropy and Civil Society Sharad Goel, Margaret Levi, John Mitchell,
