KIXEYE utilise Snowflake pour analyser les données de jeu en ligne

KIXEYE utilise Snowflake pour analyser les données de jeu en ligne

KIXEYE est un client de Snowflake qui montre comment nos clients repensent la technologie dont ils ont besoin pour traiter et analyser des données non traditionnelles. Comme mentionné dans notre récent communiqué de presseKIXEYE est une société de jeux en ligne qui utilise Snowflake pour les aider à analyser les données d’événements de jeu à l’appui de l’expérimentation continue avec de nouvelles fonctionnalités, fonctionnalités et plates-formes.

Les systèmes existants ne répondent pas aux besoins actuels

L’analyse des jeux est un excellent exemple de la façon dont les données et l’analyse ont changé d’une manière qui ne correspond pas aux méthodes traditionnelles solutions d’entreposage de données, mais ce n’est pas non plus facile à résoudre avec des plateformes de Big Data comme Hadoop. Les raisons pour lesquelles un entrepôt de données traditionnel n’allait pas répondre aux besoins de KIXEYE étaient similaires à ce que nous voyons dans d’autres sociétés de jeux :

  • Leurs données d’événements de jeu (qui représentent la plus grande partie de leurs données) sont créées au format JSON. Les entrepôts de données relationnelles traditionnels ne gèrent pas bien JSON, voire pas du tout. Soit vous transformez les données avant le chargement, ce qui ajoute des retards et fragilise votre pipeline de données, soit vous chargez les données dans un type de données non optimisé et payez une pénalité de performance à chaque fois que vous y accéder.
  • Ils devaient permettre l’accès aux données à plusieurs étapes de raffinement. Leurs scientifiques des données veulent accéder aux données brutes le plus rapidement possible, tandis que d’autres analystes veulent des données plus raffinées accessibles avec des outils de visualisation et de BI. Étant donné qu’un entrepôt de données traditionnel est un référentiel de données raffinées uniquement, il ne peut pas prendre en charge à lui seul l’ensemble de ces besoins.

KIXEYE n’était pas le seul à avoir initialement utilisé Hadoop pour stocker, traiter et analyser ses données semi-structurées. Bien que Hadoop soit idéal pour de nombreuses choses (par exemple, les algorithmes d’apprentissage automatique, le stockage de données non structurées), ce que KIXEYE et de nombreuses autres entreprises ont réalisé, c’est qu’il n’a pas été conçu pour des analyses SQL rapides. Essayer de l’utiliser pour prendre en charge cela ajoute beaucoup de latence et de complexité, sans parler du défi de trouver des personnes qualifiées pour maintenir le système opérationnel.

Un seul système pour stocker et analyser les données JSON

C’est pourquoi l’analyse des jeux est un domaine dans lequel Snowflake suscite beaucoup d’intérêt. Pour eux, le fait qu’avec Snowflake vous puissiez charger des données JSON telles quelles sans transformation ni aplatissement et sans avoir besoin de définir un schéma fixe, tout en obtenant d’excellentes performances sur les requêtes de ces données dans un moteur SQL est une énorme victoire. Josh McDonald de KIXEYE a dit le mieux : « Je ne saurais en dire assez sur la qualité du support JSON natif. Je n’ai jamais rien vu qui ait fonctionné jusqu’à présent. Mes analystes en sont vraiment ravis. Ne pas avoir besoin d’avoir du personnel concentré sur la mise en œuvre et la maintenance du système rend Snowflake encore plus convaincant.

Je vous invite à consulter notre étude de cas sur KIXEYE pour en savoir plus sur la façon dont KIXEYE utilise Snowflake. Notre récent webinaire avec DoubleDown Interactive est un autre excellent exemple d’une société de jeux tirant parti de Snowflake pour les aider à accéder plus facilement aux données et à les analyser plus rapidement.

En fin de compte, les sociétés de jeux comme KIXEYE veulent se concentrer sur le développement des meilleurs jeux possibles tout en optimisant les revenus. La mise en œuvre et la maintenance d’infrastructures de données complexes ne devraient pas vous empêcher de le faire.

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