Die Xdata-Plattform von Exasol zielt darauf ab, durch dynamisches Retargeting und intelligente Produktempfehlungen die Rückkehrrate von Nutzern auf Webseiten zu erhöhen. Die Architektur kombiniert moderne Technologien wie Hadoop für die Echtzeit-Datenverarbeitung sowie eine relationale Exasol-Datenbank für Reporting und Data Mining, um eine zentrale Datenquelle zu schaffen. Ziel ist es, durch präzise Analysen und optimierte Kampagnen den Umsatz zu steigern und den Kunden einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

1. xData Platform
Dynamisch von Hadoop zum Retargeting
www.exasol.com
mit EXA Solution

2. Vision
1 Täglich besuchen
viele
User mit individuellen
2 95 – 98 % von ihnen
verlassen Ihre Website,
ohne gekauft/gebucht
3 Dynamische Banner mit optimalen
Produktempfehlungen im
intelligenten Retargeting-Mix
wecken das Interesse Ihrer vormaligen
Produktinteressen zu haben. Besucher erneut.
Ihre Website.
4 Der User klickt
und wird wieder auf Ihre Website zurückgeführt.
Die xData Platform ist ein zentrales Datenlager für Data Mining,
Realtime-Analyse-Systeme und Reporting. Im Rohdatenspeicher werden
die Daten in ihrer ursprünglichen Form gespeichert und über weitere
Schichten dynamisch gesteuert über Metadaten, von semi-strukturierten
Daten in eine strukturierte Form gebracht.
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3. Herausforderungen
• Hoch skalierbares und dynamisches System wird für Datenwachstum
benötigt:
– 60 Kunden mit ca . 2 Milliarden Events pro Monat
– Operativ ca. 0,5 TB unkomprimiertes Rohdaten Wachstum im Monat
– Historie wächst auf 8 TB.
• Anforderungen an operative Systeme zur Aussteuerung der Kampagnen
und Preismodelloptimierung steigen.
• Daten müssen in Echtzeit angeliefert und verarbeitet werden.
• Starker Preiskampf im Markt, erhöhter Wettbewerbsdruck bei Kunden.
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4. Ausgangssituation und Ziel
• Ausgangssituation
– Das Data Warehouse besteht aus einer relationalen
spaltenorientierten Exasol-Datenbank, der EXASolution. Diese
speichert Informationen aus Log-Dateien der Retargeting-
Anwendungen. Die Log-Dateien werden von dem externen
Dienstleister erzeugt und mittels des Open Source-ETL-
Werkzeugs Pentaho geladen. Für weitere Verarbeitungsschritte
wird die Exasol-Programmiersprache LUA-Skripting eingesetzt.
• Ziel
– Der Fokus liegt beim Aufbau des Raw Data Layer mit Hadoop
(HDFS) und dem DWH in der Datenbank EXASolution von Exasol.
In der Gesamtarchitektur soll der Raw Data Layer der Single
Point of Truth sein und somit die Quelle für alle Daten für die
angeschlossenen dispositiven Systeme wie z.B. das Data
Warehouse oder die Operative Data Unit.
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5. Eingesetzte Technologien (polystrukturierte Datenwelt)
• Hadoop Ecosystem
– Hadoop Distributed File System (HDFS)
– Hive & Pig
– Apache Kafka (distributed messaging system)
– Apache Mahout (machine learning library)
• EXASolution (Data Warehouse)
• Apache Lucene (search engine library)
• Apache Cassandra (Realtime Data Storage)
• BicSuite (Job Scheduling System)
• Programmiersprache: Python
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6. Architektur der xDataPlattform
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7. Projektplan bis Go Live
• Projektstart: November 2011
• Konzeption: Februar 2012
• Datenmodellierung: Mai bis Juni 2012
• Implementierung: April bis Ende Juli 2012
• Inbetriebnahme: August/September 2012
– Go-Live mit Kunden(fließender Übergang)
• Migration: ab Oktober 2012
– Umstellung aller Kunden bis Ende des Jahres
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8. Kundennutzen & Marktpotential
• Mehrstufige, intelligente Analyse und Selektion für optimale
Produktempfehlungen (Data-Mining).
• Konsequentes Frequency Capping für sensiblen Werbedruck und
Qualitätsbewusstsein beim Mediaeinkauf.
• Conversion-basierte Abrechnungsformen (CPO, Revenue Share) für eine
partnerschaftliche, erfolgsorientierte Zusammenarbeit.
• Deutliche Umsatzsteigerung fürs Unternehmen.
• Kunde hat Möglichkeit mehr Werbung und kostengünstiger einzukaufen.
• Steigerung der geschäftsrelevanten Kennzahlen.
• Referenzen:
Baur, SportScheck, Heine, Bonprix, Medion, Travel24, lascana, opodo...
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9. Fazit & Highlights
• Dynamisch skalierbare Plattform die aus verschiedenen Quellen
polystrukturierte Daten in Echtzeit verarbeitet.
• Technologien werden je nach Einsatzszenario kombiniert.
• EXASolution als zentrales DWH ermöglicht Echtzeitverarbeitung, schnelle
Anpassungen werden direkt ins operative System zurückgespielt.
• EXASolution für Batch Verfahren und Data Mining mit Modellentwicklung.
• Hadoop als SPOT für alle Systeme (DWH, Realtime-Data-Storage und
Realtime-Data-Mining-System ).
• Hadoop Ergebnisse werden strukturiert ins System geladen.
• Vereinfachtes Metadaten Management:
– Hinzufügen neuer Felder direkt in den Metadaten
– Nur Daten für das jeweilige Anwendungsszenario werden verwendet.
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