eBay connaît le Big Data. Avec plus de 100 millions d’utilisateurs actifs dans le monde, la centrale de l’industrie en ligne a fourni une plate-forme pour la vente de 68,6 milliards de dollars de biens en 2011, ce qui représente plus de 2 100 dollars de biens vendus. chaque seconde. De toute évidence, eBay dispose de systèmes performants pour la collecte de données, l’analyse en temps réel, la distribution ciblée, la réponse automatisée, etc.
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Mais vous pourriez être surpris d’apprendre que la volonté d’eBay de conquérir la complexité a également entraîné l’entreprise dans des directions complètement différentes.
Comme expliqué dans ce court clip vidéo, il y a quelques années, eBay a décidé de concentrer son objectif analytique non seulement sur le comportement des clients en ligne ou sur les modèles de trafic sur le site ; l’entreprise a également braqué les projecteurs sur le big data sur un élément métier encore plus fondamental : l’infrastructure informatique.
En conséquence, eBay a commencé à capturer des données « détail par détail, minute par minute » sur chaque composant installé sur ses centres de données.
Après avoir calculé ces chiffres – parler de gros Les données! -les résultats étaient révélateurs. eBay a découvert des serveurs sous-utilisés, des appareils mal configurés et d’autres inefficacités. En fait, armée de ces découvertes, la société a pu réaffecter des milliers de serveurs et économiser des millions de dollars en dépenses d’investissement au cours de la première année.
« (Nous avons vu) des modèles qui n’étaient pas évidents pour le technicien individuel, ceux qui n’étaient visibles qu’une fois que vous avez pris toutes les données de l’entreprise et les avez examinées », a expliqué Oliver Ratzesberger, alors directeur principal de l’architecture et des opérations d’eBay. « Cela représentait des millions de dollars pour nous en termes d’économies de capital, simplement en appliquant l’analyse dans un domaine pour lequel nous n’avions jamais pensé à utiliser l’analyse. »
Ainsi, d’un seul coup, cette histoire souligne deux de mes thèmes préférés : l’énorme potentiel de l’analyse de données volumineuses et l’importance cruciale de démanteler les silos des entreprises.
Comme le souligne Oliver dans la vidéo, la plupart des entreprises associent l’analyse des mégadonnées au marketing et à la finance et peut-être à la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Mais très peu réfléchissent en termes plus larges à la manière dont ils peuvent appliquer l’analyse « à tous les niveaux » pour intégrer les systèmes et stimuler la croissance des revenus.
Comment l’analyse des mégadonnées pourrait-elle avoir un impact sur vos fonctions commerciales ? Des entreprises qui pensent différemment et trouvent des moyens de surmonter les obstacles fais récolter des récompenses. En exploitant la puissance du Big Data dans toutes les unités commerciales, eBay surmonte la complexité et gagne des parts de marché, tout en améliorant l’efficacité et en réduisant les coûts.
