數據工程師需要管理的基礎設施
加快下遊機器學習的數據處理
更快的數據準備,允許團隊專注於數據的科學
每個決定在Sportsbet背後的數據。他們的使命是為每一位客戶提供更個性化的體驗當他們登錄到他們的網站。這需要處理大量的實時數據反饋到他們的推薦引擎,以決定哪些內容顯示在他們的主頁或特定團隊的賠率。
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穩定和高效集約資源需求建立和維護的數據管道。這減緩了數據流數據科學團隊對機器學習和分析。
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完全自動化集群管理簡化了管理Beplay体育安卓版本平台基礎設施在任何規模和操作。
統一的平台允許數Beplay体育安卓版本據科學與工程無縫地處理數據和對方。
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磚自然融入他們的AWS數據湖方法來滿足數據存儲、處理和倉儲的需求。
磚,Sportsbet現在能做大規模實時數據處理和機器學習更快。數據科學家團隊收集反饋機器學習模型從他們的客戶更快,迭代和實施模式,並最終推動更多的創新,更好的客戶忠誠度和增加收入。beplay体育app下载地址
提高運營效率:特性,比如伸縮集群數據工程操作有所提高,與0數據工程時間管理的基礎設施。
更快的上市時間:數據科學家現在可以專注於實際數據科學與數據收集和預處理自在,5 x比以前更快的數據準備。
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