LinkedIn là mạng xã hội được người dùng sử dụng với mục đích công việc thay vì giải trí như Facebook, người dùng ở đây chủ yếu là các cá nhân chuyên nghiệp, chủ doanh nghiệp.
Để xây dựng thành công một mạng xã hội và thúc đẩy truyền thông, LinkedIn cũng phải dùng tới big data để đảm bảo rằng, đây là công cụ thiết kế dành cho đối tượng chuyên gia, doanh nghiệp giúp họ làm việc hiệu quả và nhanh hơn.
Nội dung bài viết
Dữ liệu lớn được sử dụng như thế nào trong thực tế ?
- Theo dõi mọi di chuyển người dùng thực hiện trên trang web: mọi nhấp chuột, mọi lượt xem trang, mọi tương tác( 410 triệu thành viên, triệu triệu sự kiện để xử lý mỗi ngày)
- Phân tích hàng núi dữ liệu để hỗ trợ cho việc ra quyết định, và thiết kế các sản phẩm và tính năng cung cấp dữ liệu.
LinkedIn sử dụng dữ liệu để đưa ra đề xuất "những người mà bạn có thể biết đến" bạn nhấp vào hồ sơ của ai đó, bạn làm việc tại cùng một công ty, Twitter, người bạn có thể biết.
LinkedIn sử dụng ML chỉnh thuật toán và đưa ra đề xuất tốt hơn. Ví dụ, đề xuất người bạn có thể biết làm việc tại Công ty A (mà bạn đã làm việc tám năm trước) và Công ty B (mà bạn đã làm việc hai năm trước). Nếu bạn gần như không bao giờ nhấp vào hồ sơ của những người từ Công ty A nhưng thường xuyên kiểm tra các đề xuất từ Công ty B, LinkedIn sẽ ưu tiên Công ty B trong các đề xuất của họ trong tương lai. Phương pháp cá nhân hóa này cho phép người dùng xây dựng các mạng hoạt động tốt nhất cho họ.
Một trong những tính năng khiến LinkedIn khác biệt là cách nó cho phép bạn xem ai đã xem hồ sơ của bạn: Xem người đó đến từ khu vực và ngành nào
LinkedIn liên tục thu thập và hiển thị dữ liệu mới cho người dùng. công nghệ xử lý luồng thời gian thực, truyền dữ liệu trực tiếp từ nguồn (như hoạt động của người dùng) và phân tích dữ liệu nhanh chóng.
LinkedIn cần phải tăng doanh thu và họ làm điều này thông qua các dịch vụ tuyển dụng, thành viên trả phí và quảng cáo. Dữ liệu lớn có vai trò trong việc tăng doanh thu cũng như cải thiện trải nghiệm người dùng.
Ví dụ: quảng cáo chiếm 20% - 25% doanh thu - các nhà phân tích để hiểu lý do tại sao các thành viên nhấp vào một số quảng cáo nhất định mà không phải các quảng cáo khác. --> qc hiệu quả hơn.
Kết quả là gì?
- Đạt 40 triệu thành viên mới
- Doanh thu hàng quý gần đây nhất đạt hơn 700 triệu đô la
Dữ liệu nào đã được LinkedIn sử dụng?
Cử động người dùng của họ thực hiện trên các trang web, từ tất cả mọi thứ thích và chia sẻ để mọi công việc nhấp vào và mọi liên lạc nhắn tin cho. xử lý hàng triệu truy vấn mỗi giây.
Kỹ thuật nào được sử dụng?
Hadoop là thành phần cốt lõi của cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn của LinkedIn :?hàng ngàn máy chạy bản đồ / giảm việc làm.
Các phần quan trọng khác : Oracle, Pig, Hive, Kafka, Java và MySQL. Ngày nay, LinkedIn đã chạy hết công suất của ba trung tâm dữ liệu chính.
LinkedIn cũng đã phát triển các công cụ nguồn mở riêng để truy cập và phân tích Dữ liệu lớn. Kafka bắt đầu sử dụng theo cách này và các phát triển khác bao gồm Voldemort và Espresso (để lưu trữ dữ liệu) và Pinot (cho phân tích).
Ngoài ra, công ty có khoảng 150 chuyên gia làm việc theo nhóm và xuất bản tại các hội nghị lớn , đóng góp cho cộng đồng nguồn mở.
Bất kỳ thử thách nào phải vượt qua?
Tăng trưởng dữ liệu khổng lồ là một thách thức mà LinkedIn liên tục phải vượt qua. Công ty giờ đây phải có khả năng xử lý và hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Đầu tư vào các hệ thống có khả năng mở rộng cao và đảm bảo dữ liệu vẫn đủ chi tiết
Từ 1000 nhân viên năm năm trước, LinkedIn đã phát triển gần 9000 người. Đây là nhu cầu phân tích, khoa học dữ liệu giờ đây được tích hợp hơn bao giờ hết tại LinkedIn, và đang tìm cách thuê hơn 100 nhà khoa học dữ liệu trong năm 2015 (tăng 50% so với năm 2014).
Các điểm học tập chính
- Khả năng đưa ra đề xuất và đề xuất của họ cho người dùng đặc biệt đáng ghen tị (như Etsy và Airbnb).
- Minh bạch khi sử dụng dữ liệu của từng cá nhân - và phản ứng dữ dội có thể xảy ra khi mọi người cảm thấy một công ty không hoàn toàn minh bạch.
Chia sẻ group A1 Digihub
