客戶的故事

創建一個個性化的遊戲體驗

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數據工程師需要管理的基礎設施

10倍

加快下遊機器學習的數據處理

5倍

更快的數據準備,允許團隊專注於數據的科學

sportsbet頭
行業:遊戲
Beplay体育安卓版本平台用例:三角洲湖,數據科學,機器學習,磚的SQL,ETL
:AWS

“通過消除很多的猜測模型開發過程,磚給客戶更好的體驗使更高的保留和更多的收入。”beplay体育app下载地址

亞曆克斯·克魯格,機器學習數據科學家和工程師,Sportsbet

Sportsbet是澳大利亞最大的企業公司,擁有超過120萬用戶,使每年11億的賭注。beplay体育app下载地址大量的數據處理和分析,Sportsbet缺乏有效的資源。今天,他們使用磚來簡化操作和民主化的數據,允許他們利用個性化內容增加客戶忠誠度和收入。

120萬客戶無法提供實時的結果beplay体育app下载地址

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。

  • 大規模數據量超過120萬客戶每分鍾25000的賭注,Sportsbet努力服務客戶,因beplay体育app下载地址為有限的處理能力要求使他們的機器學習模型設計工作。

  • 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。

  • 他們的數據科學家團隊經常花太多的時間準備和預處理數據本地機器,需要好幾個月才能從勘探到生產的新模式。

自動數據管道使下遊機器學習

磚的統一數據分析平台和AWS, Sportsbet建立了一個實時個性化引擎來為每一位客Beplay体育安卓版本戶提供獨特的內容與機器學習模型,可以迅速改善。數據科學家和工程師團隊可以專注於最重要的工作,而不是世俗的任務。

  • 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。

  • beplay娱乐ios協作筆記本環境支持多種語言(SQL, Scala, Python, R)允許用戶多樣化的團隊一起工作的首選語言。

  • 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。

大規模數據處理和ML導致更快的上市時間

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。

  • 更快的time-to-insight:我們現在得到了20 x性能優勢在開源火花磚和上市時間增加90%。

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