1. BIGDATA
ET DONNÉES SEO
Vincent Heuschling
@vhe74
mercredi 5 décembre 12

2. AGENDA
AFFINI-TECH
SEO ?
TRAITER et ANALYSER
MESURER
OUTILS
EVOLUTION DES MOYENS
mercredi 5 décembre 12

3. 3 PILIERS
Méthodes projets
Business
Outils de reporting
&
& Data-visualisation
Analyses
BigData Modélisation
Hadoop Technos Sciences Statistiques (R)
NoSQL Machine Learning
Cloud
Intégration, Mise en Oeuvre, Conseil et Formation
Une démarche intégrée de bout en bout
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4. Collecter Analyser Présenter
Stocker Valoriser Organiser
Traiter
Data-
BigData Décisionnel
Science
Votre infrastructure Notre Cloud
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5. SEO ?
Optimiser le trafic d'un site web issu
des moteurs de recherche.
Définir quels éléments du site sont à forte
valeur et les promouvoir vers les moteurs de
recherches
Mesurer et étudier le positionnement du site
sur des recherches vis à vis de sa concurrence
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6. CONTEXTE
100 millions de visites par mois
Patrimoine informationnel très riche
Business model basé sur la pub
Marché ultra concurrentiel
Plus de 15 Go de log par jour (sous-traités)
Appliance Teradata de 12 To compressés + SAS
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7. COMBIEN ?
10 visites SEO (hors marque)
30 visites SEO (marque)
90 visites non SEO
20 crawl
x7 à x10 au total (pages + ressources)
Nécessité de filtrer à la source
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8. DÉMARCHE SEO
Mesurer Collecter
Produire Analyser
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9. TROUVER 400K NOUVELLES URLS
À PROMOUVOIR PARMI 84M ?
Similarités et Classifications
Recommandation &
intelligence collective
OpenData
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10. OUTILS
Collecter Traiter Analyser
Pig
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11. TYPES DE REQUETES
Analyse par zones de géographique
Données socio-économiques
Recherches de similarités
Analyse au niveau Url (granularité fine)
Impact du Crawl sur les visites
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12. PIPELINE
Data
Insee
géo-éco
Visites
Logs Similarit. Urls.
seo
Crawl
seo
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13. IMPACT DU CRAWL
Projection et croisement de 2 sources
Visites
Crawl
Pig COGROUP
Patterns sur TS
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14. LONG TAIL
Très grosses concentrations d’activités sur
certaines localités.
Map/Reduce !! 1: 3003
2: 399
10: 243
PIG Skewed joins 50: 100
100: 54
500: 4
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15. HEATMAPS
Départements
(96)
Volume de
visites
Activités (10500)
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16. MESURER : RANKINGS
Collecte des réponses Google (30x par
recherche = dizaines de millions par mois)
Forte croissance de la volumétrie
Classifier et Segmenter par produit, par
thématiques.
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17. mercredi 5 décembre 12

18. OUTILS
Collecter Traiter Stocker Visualiser
D3.js
Pig
Analyser
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19. MONGODB
Base document
Stocker l’information avec son contexte
Données agrégées et leurs détails
Univers Catégories { univers : ‘‘restaurants’’,
n métrique : 250,
n n regions : [‘‘idf ’’, ‘‘paca’’],
Métriques sousMétriques : [
n {petitesVilles : 80},
{moyennesVilles : 70},
Localités
{grandesVilles : 100},]
}
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20. RÉSULTATS
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21. EVOLUTIONS ?
Plus de temps réel : Impala, Spark/Shark ?
Bases de données colonnes pour les données
pure SQL ?
Utilisation d’Elasticsearch pour indexer les
données raffinées ?
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22. GENERALISATION
Scalabilité des outils de traitement de logs
Variation des besoins
Migration mySQL vers Hadoop/Hive : SQL
Plateforme managée : "Simple as a Query"
Avoir une boite à outils de Data-Analyse
Dans un cloud mais local (FR)
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23. MERCI !
Vincent Heuschling
Gsm : 06 61 88 76 71
Email : vhe@affini-tech.com
Web : http://www.affini-tech.com
Twitter : @affinitech & @vhe74
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