RichRelevance, un client du Big Data

Avec 250 clients retailers aujourd’hui dont Price Minister, Darty, Petit Bateau ou 3 Suisses, la société est un client BigData de Pentaho. Tout en revenant sur les problématiques métiers, Marc Hayem nous explique pourquoi ce choix.

Un précurseur du Big Data Précurseur Big Data depuis 2008, RichRelevance, entreprise américaine basée à San Francisco, propose à l’origine une plate-forme SaaS, qui s’est ouverte ensuite pour devenir une plate-forme de développement des applications, utilisée par les clients eux-mêmes. « Nous avons commencé à proposer des API pour que les clients puissent utiliser certaines données dans d’autres domaines techniques et fonctionnels, l’objectif est d’aller vers une ouverture de la plate-forme qui leur permet de développer leurs propres algorithmes de recommandation, en plus des nôtres » commente Marc Hayem.

RichRelevance doit sans cesse prendre en charge de nouveaux clients et ingérer des volumes toujours plus importants de données catalogues à partir desquelles sont générées en quasi teamps réel des recommandations en ligne. Spécialisée dans le retail de distribution, avec une caractéristique forte de déploiement Hadoop, des datacenters de calcul et de proximité répartis dans le monde pour répondre rapidement aux requêtes, la société débute ainsi avec les outils de recommandation de produits pour clients sur site de commerce en ligne puis s’étend sur la recommandation de contenu avec les bannières promotionnelles, vidéos informatives, puis sur les outils d’aide à la découverte de produits.

« Pour répondre parfaitement aux requêtes émises depuis les magasins, sur tablettes ou applications mobiles, ou pour le commerce en ligne, nous avons déployé des datacenters de proximité qui répondent en 50 à 60 millisecondes ». Au-delà du back end Hadoop, « RichRelevance stocke les transactions et les activités anonymes sur les sites, complétées parfois des attributs fournis par nos clients, afin de faire les bonnes recommandations de produits et personnaliser l’expérience » ajoute Marc Hayem.

Le choix Pentaho

« Le Big Data correspond en tant que tel à un paradigme, car il s’agit de viser toutes les données. L’intérêt et la force des technologies Big Data, c’est que l’on peut prendre des décisions sur l’ensemble des données, et ce, au niveau le plus granulaire » explique Marc Hayem. Il est possible d’adresser des volumes de données qu’il était donc impossible d’adresser auparavant, à un coût acceptable. Pour autant l’aspect reporting adressé au client est envisagé de manière plus globale, « il suffit dans ce cas de savoir comment la solution fonctionne, si elle opère correctement, et si elle contribue à ajouter du revenu ». Les données sont agrégées sous forme de reporting BI classique.

Ainsi aux prises avec ces problématiques de reporting BigData, RichRelevance a retenu la solution Pentaho. Mais pas seulement. En effet, 250 clients sur la plateforme correspondent à 600 sites d’e-commerce, de magasins et réseaux de magasins.

Régulièrement, plusieurs fois par jour, le catalogue complet ou les modifications sont envoyés pour les mises à jour, « cela peut aller jusqu’à un million de produits dans un catalogue, ainsi des flopées de données doivent être ingérées le plus vite possible dans la plate-forme ». Pour résoudre ce problème d’ETL (Extraction Transformation Chargement), RichRelevance utilise l’outil PDI (Pentaho Data Integration) qui fonctionne de manière native sur Yarn et permet d’allouer des données sur un cluster Hadoop à différents processus. Autre bénéfice et non des moindres, « cet outil graphique, relativement facile à utiliser, a permis de déléguer la création des scripts de transformation des catalogues aux ingénieurs de l’équipe de consulting » souligne Marc Hayem. Le gain de temps est manifeste, car l’outil se trouve entre les mains de personnes adéquates.

Pourquoi les clients veulent utiliser  des technologies Big Data ?

L’intérêt est là. Les clients veulent aujourd’hui tirer les avantages concurrentiels que peut offrir une solution Big Data. Lorsqu’on génère beaucoup de données et qu’on peut avoir accès à cette mine de données, la promesse implicite de retour sur investissement commence à poindre. Selon Marc Hayem, les technologies deviennent plus communes, certains retailers commencent à créer des équipes de DataScientists qui explorent les données et en tirent des tendances, « notre plate-forme permet à nos clients de développer eux-mêmes des algorithmes de recommandation sans avoir besoin d’investir dans une infrastructure qui peut sembler intimidante » conclut Marc Hayem. La complexité et la difficulté à se lancer est en train de diminuer, car on peut louer facilement de la capacité à la minute avec une mise en place rapide. Les barrières technologiques semblent s’éloigner…