沃尔玛掘金“快数据”

【编者按:通过分析社交媒体产生的”大数据“和”快数据“,零售巨头沃尔玛正在“重新发明”零售业。事实上当沃尔玛投入巨资开发大数据工具并推动大数据技术发展的时候,我们发现对大数据最热心的企业不是IT厂商,而是能直接从大数据中获益的传统企业,他们已经迫不及待,甚至跑到了厂商的前面。】

 

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最近沃尔玛实验室全球电子商务总监斯蒂芬奥沙利文表示,沃尔玛正着手将全球十个网站整合成一个,同时将前期试点的10节点Hadoop扩展到250个节点,作为一家“砖块+水泥”的传统企业,沃尔玛甚至还计划开发迁移数据所需的大数据工具并开放其源代码。这意味着零售巨头沃尔玛的大数据引擎已经完成热车,准备开足马力掘金大数据。

沃尔玛的社交基因库

在沃尔玛全力掘金大数据之前,曾进行了一系列的收购。包括3亿美元收购的Kosmix(沃尔玛实验室前身)、OneRiot、Small Society、Social Calenda、Set Direction、Grabble等多家中小型创业公司。这些创业公司无一例外的要么精于数据挖掘和各种算法、要么在移动社交领域有其专长,这些都是沃尔玛全面开展社交媒体和移动应用大数据分析的铺垫。

作为一家传统的零售业企业,沃尔玛在社交媒体分析和大数据工具上投入如此多的财力物力,说明大数据已经不再是IT厂商虚张声势的营销概念,而是传统企业争相追逐的下一个商战“神器”。

Kosmix的团队被沃尔玛收购后被编入新成立的公司——沃尔玛实验室,沃尔玛看重的是Kosmix极为准确的文本语义分析技术,例如当消费者发了一条推文:“I enjoyed Salt,”Kosmix能够判断出这条推文与安吉丽娜朱莉主演的一部影片有关,而与”食盐“无关。通过对社交媒体进行语义分析,Kosmix能够分析出用户、话题、位置和产品之间的关系。

Kosmix的一个独特优势是能够对实时数据流中的关系进行搜索并分析,让企业对消费者个体的了解前所未有地深入。Kosmix平台有一个针对事件的实时社交媒体过滤器——TweetBeat。通过过滤器产生的情报,Kosmix正在建设一个巨型知识库——社交基因库(Social Genome)。这个巨大的知识库能捕获关于用户、事件、话题、产品、位置和组织等实体的各种关系和信息。

根据社交媒体分析结果调整库存

通过分析用户的社交媒体活动,社交基因库能向用户推荐他们感兴趣的产品和活动。例如,通过公开的社交数据,包括Twitter和Facebook留言墙上的话题热点,沃尔玛的分店能有准对性地进行线上和线下的产品推荐活动。

沃尔玛高级副总裁Anand Rajaraman表示,今天关于用户、产品、企业、品牌的数据规模空前庞大。能够挖掘这些数据矿藏并能进行深入精细分析的企业将获得巨大的竞争优势。沃尔玛已经领先一步,目前能够对这些数据进行过滤,从中了解与位置有关的用户消费趋向,同时在相应地区增加相关产品的库存。通过对社交媒体的监控,沃尔玛将能够针对用户需求进行提前备货。

掘金”快数据“

通过社交媒体分析来提高运营效率和销售收入看起来非常诱人,但是沃尔玛要完全实现这一点还面临一大考验:twitter信息、Facebook帖子和博客等信息产生的数据流速度很快(所谓的快数据),通过传统的Map-Reduce和Hadoop框架等大数据解决方案都无法对”快数据“进行及时有效的分析。

如今,社交媒体数据是增长最快的大数据源。而且诸如twitter等社交媒体产生的数据不仅是”大数据“,还是”快数据“,具有实时特性。随着移动设备的快速增长,位置数据成了有一个同时具备”大数据“和”快数据“特性的数据源。这对沃尔玛来说是最大的挑战。

为了解决这个难题,沃尔玛实验室自行开发了一个解决方案——Muppet,能够通过大规模服务器集群以极高的速度处理”快数据“流。今天Muppet每天能处理数以十亿计的社交媒体更新信息。

Rajaraman表示:沃尔玛实验室如今已经能同时处理大数据和快数据。沃尔玛通过Hadoop和其他开源工具分析来自Twitter、Facebook、Foursquare等社交媒体的数据源。同时沃尔玛还开发了自己的专有技术Muppet来分析快数据,例如twitter所有的公开推文信息。如果说Hadoop的基本要素是”Map“和”Reduce“,Muppet的基本要素就是”Map“和”Update“。例如,基于FourSquare的签到数据,Muppet能实时分析哪家店在黑色星期五(感恩节后一天,是美国最大的购物节日)的客流量最大。

通过社交基因库和“快数据”分析技术,沃尔玛不但能够追踪社交媒体中对地点、用户和产品的提及信息,从而优化其选货和备货的准确性,还能分析产品、用户、品牌之间的关联,进行跟有针对性的线上和线下店面的产品推荐。

在社交口碑对购物决策影响力越来越大的今天,沃尔玛实验室被业界看做是零售业的未来,而通过社交媒体分析深入了解消费行为和消费心理,已经成为零售业提供全新消费体验的必由之路。

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关于作者

        在TMT领域具有十余年的咨询和创业经验。 目前主要关注信息安全,同时密切关注云计算、社会化媒体、移动、企业2.0等领域的技术创新和商业价值。拥有美国麻省理工学院MBA学位和清华大学经济管理学院学士学位,曾任BDA中国公司高级顾问,服务过美国高通、英特尔、中国网通、SK电讯、及沃达丰等公司。联系邮件:wangmeng@ctocio.com

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