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DevCommerce Conference 2016: Busca e Data Lake Analytics

  • 1. Big Data no Magazine Luiza Gleicon Moraes Big Data, Infrastructure @gleicon gleicon@luizalabs.com
  • 2. • 786 lojas físicas • 8 centros de distribuição • +18 mil colaboradores • +40 milhões de clientes • ~16 milhões de visitantes únicos mês
  • 5.
  • 6. • ~200MM linhas novas/dia • 6 nós: 56 cores + 458GB RAM (AWS) • 11 TB storage hot, 1 TB S3 arquivos comprimidos • 1200 Jobs/dia • 400MB/dia transfer S3 -> HDFS Volume de informações - Datalake
  • 9. Sistema de recomendação • Grafo com informações sobre a interação do cliente • Coleta de informações da navegação dos clientes no site do magazine: • Visualização de produtos • Cálculo de frete • Adições ao carrinho • Compras
  • 10. • ~40k visitantes únicos hora • ~300k interações com produtos por hora (~5k minuto) • Informações salvas no formato de grafo • ~700 milhões de vértices • ~ 2.8 bilhões de arestas Volume de informações - Grafo
  • 12. • Resultados iniciais: • 30% de incremento de vendas em A/B teste com a ferramenta anterior Detalhe de produtos
  • 14. • Resultados: • Mudança de layout e mensagem trouxe um incremento de 7x a venda anterior Home personalizada
  • 16. • Resultados • Taxa de abertura de ~24% • Alguns emails com taxas ~35% • Conversão 5x maior do que segmentados Emails personalizados
  • 18. Busca
  • 19. • Coleta de todas as queries e resultados para o datalake (~1.8K queries/min) • Engines: SOLR e Elasticsearch • Interface administrativa para edição de termos • Realtime top queries com mais resultados e top queries com resultado vazio (Intelie) Busca de produtos