Experiências de jogo avançadas que chamam a atenção dos jogadores

困難，批準，重大，量值，指令，任務

一個世嘉sempre foi uma potência inovadora沒有setor de jogos。Uma das pioneer - iras em desenvolvimento de games, a empresa produziu franquias com vários milhões de vendas，包括indo刺蝟索尼克e足球經理。Com maiis de 30 milhões de客戶，seu foco ainda é criar experiências incríveis de jogos, mas tendo os dados como principais衝動性。Agora, a a pompresa popresa proveitar seus dados coletados de 25.000 eventos a cada第二para criar uma comunidade interativa na qual experiência dos jogadores é personalizada em todos os pontos de contato, desde interações com equipes de atendito ao client até novos recursos dentro dos jogos que衝動性o engajamento。

世嘉的數據科學家斯坦利·王，引經論道:“Na época，時代difícil，不同的平台，不同的平台，不同的係統。Algumas informações ficavam armazenadas沒有S3，沒有紅移e超過沒有微軟Azure”。Ele continua:“Uma das maiores dores de cabeça era administrar a ingestão de todas essas fontes de dados em um só lugar para que pudéssemos usá-las em projetos de ML”。Usando筆記本Jupyter em suas máquinas locais，數據科學裝備passou muito tempo acessando e importando dados de várias fontes。

Com compute limitado em um laptop, a empresa não conseguiu aumentar a exploração e o treinamento de modelos, limitando muito sua capacidade de fornecer insights para inovações em jogos às equipes de produtos e para ajudar as equipes de estúdio na tomada de decisões comerciais e de marketing。Felix Baker, gerente de serviços de dados da SEGA Europe，解釋:“Tivemos gargalos quando três estúdios tentaram fazer queries analíticas na mesma tabela do Redshift ao mesmo tempo, enquanto um quarto estúdio já havia lançado um job de 10 horas, bloqueando seu uso”。世嘉歐洲的一個完整的、統一的、環境的、允許的colaboração entre作為裝備。

mudança para A Lakehouse democratiza dados, IA e BI

Após testar outas plataformas de dados e IA, SEGA escolheu a Databricks Lakehouse PlaBeplay体育安卓版本tform na AWS como sua plataforma de dados principal para data engineering, análises e data science。Felix explica:“實驗數據倉庫基於它們的nuvens, mas durante os testes eles não tinham充足的容量ingestão que se充足的às nossas必要的流”。Com o Delta Lake，一個世嘉pode方便fazer o計算em escala para激光雷達Com卷de dados estruturados e não estruturados，包括indo dados financeiros, informações anônimas de clientes e dados analíticos e comportamento dentro do jogo。Além disso，一個empresa pode fornecer管道de dados maiis效率和優化對食品relatórios de BI e modelos de ML, todos com foco em melhorar a experiência de jogo。

“A arquitetura lakehouse se adapta perfeitamente às nossas必需品”，世嘉在線技術總監afirma Francis Hart說。“Armazenamos dados em um único local, fornecendo a todas as equipes de dados o acesso ao precisam quase em tempo real。”

colaboração entre equipes de dados, sustentada por workspaces interativos e compatibilidade com várias linguagens de programação, também melhorou A productividade e A eficiência dos dados。“Agora, temos uma única equipe de dados nos negócios”，弗朗西斯解釋。"解決問題的方式是一個人的權力"

一個世嘉agora está usando o Databricks SQL para monitorar métricas importantes para coorte de usuários por estilo de jogo por meio de relatórios de BI。Ao incluir dados em tempo real, a empresa também usa essa solução para衝力atividades da comunidade, ajudar a avaliar novos recursos, identityoportunidades para engajar melhor sua comunidade, previr o uso de conteúdo pirata, melhorar o engajamento dos jogadores e muito mais。Além disso，一個世嘉desenvolveu seu próprio算法de ML para personizar jogos e atualizações para jogadores com base em interações。Por範例，這是一個新例子，這是一個困難的例子，這是一個困難的例子，這是一個困難的例子，這是一個困難的例子，這是一個困難的例子，這是一個困難的例子período，這是一個困難的例子。

Stanley acrescenta:“Com a ajuda da Databricks, conguimos transformar complementente o papel da data science e serum pilar fundamental para a tomada de decisões da empresa”。

這是清醒的洞察力，這是清醒的洞察力

O Databricks Lakehouse deu à世嘉的見解，jogos para melhorar a experiência dos jogadores e estimular as oportunidades de monetização por meio de inovações de produtos dicionada，項目，para衝量，O engajamento e receita。As equide data science e de estúdio estão trabalhando de forma mais rápida e eficiente, pois os conjuntos de dados estão disponíveis em em ambiente centralizado que permite a execução simples dos modelos。A ingestão simplificada de dados no escalável Databricks Lakehouse proporciona à世嘉mais dados úteis do que nunca。Felix afirma:“Com a arquitetura anterior, conguimos coletar dados a cada meia hora, no máximo。用數據，用節拍。”

Com o Databricks Lakehouse como base para suas análises de dados e infrastructura de ML, a SEGA está prepareada para produzir mais casos de uso，包括indo análise de sentimentos nas redes sociais para medir a empolgação antes de lançamentos e comentários após atualizações;Análise日月工作記錄，日月工作記錄;Obter estatísticas de jogos em tempo real durante transmissões de streamers para personalizar ainda mais a comunicação;E análise分配之父，para previsões財政之父，vendas。

A construção de uma comunidade leal e próspera requer um esforço coletivo。Com a facilidade na obtenção de insights de dados gerados por clients apaixonados, a SEGA está pronta para ofereruma gama de experiências centradas nos clients, proeta para melhorar a fidelidade à marca, reduzindo a rotatividade geral ao mesmo tempo em que aumenta a receeta hoje沒有未來。“Ter uma visão melhor e mais rápida dos nossos dados nos permite oferecer uma experiência melhor para a comunidade de games, o que aumenta a satisfação dos clientes não apenas por nossos jogos, mas também por toda a experiência da SEGA”，總結弗朗西斯。