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La tecnologia di Retail Rocket
Da quando nel 2012 è stata scritta la prima linea di codice di Retail Rocket, gli ingegneri di Retail Rocket e il team specializzato in scienza dei dati hanno continuato a persuguire con passione il loro obiettivo di cambiare il mondo dell’e-commerce e di renderlo veramente personalizzato.
Qui di seguito figurano elencati alcuni numeri che descrivono brevemente Retail Rocket:
• Più di 80 server (principalmente in Germania).
• Più di 100 milioni di visitatori unici (cookie unici) al mese.
• Più di 1000 negozi collegati a Retail Rocket in tutto il mondo.
• Più di 450000 ordini API al minuto (in media).
• 45 anni investiti nel settore dello sviluppo.
L'obiettivo di Retail Rocket è quello di identificare le esigenze degli utenti dei negozi online attraverso l'analisi dei loro comportamenti e dei database dei prodotti. La generazione di raccomandazioni personalizzate in tempo reale richiede l'utilizzo di variabili e algoritmi di ultima generazioni, tra cui figurano:
- Filtraggio dei contenuti.
- Filtraggio collaborativo.
- Analisi predittiva basata sull'apprendimento automatico sul modello di Markov.
- Statistica bayesiana.
- Algoritmi ibridi di personalizzazione in tempo reale.
… e molto altro ancora.
Il nostro team di ingegneria è composto da membri attivi all'interno della community di scienza dei dati con diverse pubblicazioni e premi ottenuti nei concorsi in scienza dei dati e con numerose conferenze in occasione di importanti eventi del settore.
Per l'apprendimento automatico utilizziamo il framework Spark basato sulla piattaforma Hadoop Yarn ovvero sia un sistema di cluster che utilizza Scala, un linguaggio di programmazione funzionale. Per
quanto riguarda i componenti nativi di Hadoop, usiamo Apache Flume per il trasferimento dei dati, Mahout Machine Learning e Oozie, un sistema di pianificazione., Il team di Retail Rocket memorizza una serie di progetti interessanti nel GitHub:
