BI для маркетплеису: яквізуалізувати дані, щоб наїх основі приймалисяправильні рішення пророзвиток бізнесу

Yurii BashkatovLead BI Specialist, Global C2CMarketplace Lalafo & Data Scientist, ELEKS

Структура

1) Про Лалафо і навіщо там БІ

2) Дата пайплайн

3) BI для маркетплейсу як він є4) Наступні кроки

LALAFO

Про LALAFO

Заснований в 2015 році, С2C маркетплейс Lalafo отримв 15 мільйонів завантаженьзображень у свій перший рік. Результати за 2016 рік:

10 мільярдів доларів США загальний обсяг товарів розміщених на Lalafo

3 мільйони щомісячних активних користувачів

5.5 мільйонів нових оголошень

0,7 мільйона нових оголошень щомісяця

50 мільйонів контактів

№ 1 в Азербайджані, Киргизстані, Греції та Сербії для "купівлі та продажу"

While answering questions and measuring things is certainly part of the job, at Airbnb we characterize data in a more human light: it’s the voice of our customers.

Riley Newman, DSE at Airbnb

Business intelligence (BI) leverages software and services to transform data into actionable intelligence that informs an organization’s strategic and tactical business decisions. BI tools access and analyze data sets and present analytical findings in reports, summaries, dashboards, graphs, charts and maps to provide users with detailed intelligence about the state of the business.

Mary K. PrattContributing Writer at CIO

Data pipeline

Що треба знати про дані?

- На 99% це дані або вводу користувача або реакції системи на його дії- Їх БАГАТО!- Вони лежать не так як зручно для БІ

- Від них завжди будуть хотіти більшого

Сховище даних

- PostgreSQL- Google Analytics- Excel(MS, Google Spreadsheets)- MongoDB- Google BigQuery- Zendesk

Business Intelligence for marketplace

Microsoft Power BI

Переваги:

- Простий

- Швидкий

- Безкоштовний

Недоліки:

-Відносно молодий

-Є речі які сильно обмежуютьсябезкоштовним аккаунтом

Типовий вид на MS Power BI

Як включитись в БД

Query editor

Advanced query

Data visualization

Bad visualization

Good one!

Чи вониоднакові?

Maybe?

Use Don’t Use

True data 80 7

False data 2 11

Проблеми для візуалізації

Проблеми окрім візуалізації

- Злиття даних

- Відсутність даних

- Кількість даних

- Сторонні сервіси

Наступні кроки

Своя система аналітики

Переваги:

- Налаштована під свої реальні

потреби

- Данні в необхідному форматі

- Відсутність сторонніх ліб

Недоліки:

-Ресурси

Наш стек

- Twitter Events- Kafka- Cassandra- Spark- Zeppelin- Google BigQuery- PostgreSQL

Приклади

Приклади

Приклади

Дякую за увагу!