Preámbulo
Espero que todos hayan podido entrar a los datos y a la cumbre de IA este año. Para aquellos de ustedes que se perdieron, las grabaciones disponibles deben publicarse en unas pocas semanas. Mientras tanto, quiero compartir algunos anuncios del software que más me entusiasma y cómo se aplican a los juegos.
Saco del charcal
Nuestros clientes nos dicen: Insight sin bono es un esfuerzo desperdiciado. Lakbase es un paso importante en la crecimiento del Lakehouse, ya que investigación impulsar más bono para los desarrolladores de juegos. Antaño de LakeBase, todas las cargas de trabajo de Lakehouse eran OLAP en la naturaleza. La propuesta de latencia y costo no funcionó perfectamente para sistemas y búsqueda transaccionales. Esto llevó a una información más estática, cálculos y KPI que se utilizan para sistemas transaccionales o esfuerzos duplicados.
Lakbase permite a los desarrolladores de juegos servir fácilmente a Lakehouse, derivado de sus aplicaciones. LakeBase es una pulvínulo de datos Postgres totalmente administrada, integrada en su Lakehouse, que sincronizará automáticamente sus tablas Delta sin tener que escribir ETL, configuración o redes personalizados. Aprenda más aquí (Actualizado una vez acondicionado).
Ejemplo de casos de uso
- Personalización en tiempo auténtico: Servir segmentos, ofertas y recomendaciones determinadas como resultado de las tuberías de Lakehouse y/o modelos de educación inconsciente.
- Mitigación de la rotación: Mantenga listas de usuarios que se haya determinado que están en peligro de menear como resultado de modelos ML, propensión estadística y señales en toda su casa del charcal.
- Estadísticas de usufructuario externas: Power Sitios web externos que proporcionan información agregada sobre la experiencia de su ludópata con el descanso. Total muere en el descanso, CCU contemporáneo, complejas tablas de clasificación analítica.
AI/BI GENIE GA + Investigación profunda
AI/BI Genie, la pulvínulo de nuestras capacidades de observación conversacional, ahora está generalmente acondicionado. Esta es una de las nuevas capacidades más emocionantes para Lakehouse. Esta útil le permite tener una conversación con sus datos y profundizar en la información que se le está mostrando. Piense en ChatGPT, pero en superficie de usar datos disponibles públicamente, puede replicar preguntas sobre los datos de su negocio. Con AI/BI Genie, hemos transmitido un gran paso para hacer efectividad el observación de hipermercado.
En Dais asimismo anunciamos la próxima crecimiento de la decisión: investigación profunda. Los espacios AI/Bi Genie son excelentes para ayudarlo a replicar «¿Qué pasó?» La investigación profunda te ayuda a replicar «¿por qué sucedió?» Imagine ver que su conteo de CCU cae en los últimos 3 días en comparación con los últimos tres meses. ¿Qué causó la caída? ¿Qué factores contribuyeron a ese cambio? ¿Qué tendencias podemos detectar? Eso es lo que te proporciona profunda investigación. Aprenda más aquí.
Ejemplo de casos de uso
- Ingresos/marketing: Cavando en el por qué detrás de un KPI o resultado
- Crecimiento del descanso: ¿Cómo se involucran los jugadores con el título?
- LiveOps: Comprender rápidamente lo que está sucediendo y analizar situaciones cambiantes
Aplicaciones de databricks
Databricks Apps permite a los usuarios comerciales comprometerse con la visión y tomar medidas rápidamente. Gran parte de Analytics se centra en contar las noticiero, informándonos de lo que ha sucedido. Donde Lakbase permitió la bono al empoderar a las aplicaciones externas para exprimir Lakehouse Insight y AI/BI Genie ayudó a los usuarios finales a comprometerse y comprender más profundamente la visión que sale de Lakehouse; Databricks Apps capacita la creación de aplicaciones enfocadas en datos.
Las aplicaciones de Databricks aportan valencia a los desarrolladores de juegos de todos los tamaños. Los equipos pequeños se beneficiarán de ellos, ya que permitirá la creación rápida y la implementación de aplicaciones de datos interactivas y chatbots de estilo trapo. Las grandes organizaciones podrán crear interfaces ML flexibles, compartibles y que permitan a los usuarios comerciales beneficiarse de más modelos ML. Todas las organizaciones descansarán más fácilmente sabiendo que los datos se rigen por los mismos permisos que mantienen sus datos seguros en su conjunto. Aprenda más aquí.
Ejemplo de casos de uso
- Prueba A/B: Eres un regente de LiveOps; Estás trabajando en un tesina de personalización. El observación conversacional lo ayudó a descubrir los diferentes grupos que desea tomar ofertas específicas. Ahora, utilizando su aplicación Databricks, puede analizar y escribir los nuevos títulos de segmento en su Lakehouse (y servirlos a través de LakeBase a los servicios de su plataforma).
- Bots de conocimiento de trapo: Cree interfaces simples, fáciles de usar para aplicaciones de chatbot de trapo como: una que traiga todos sus documentos de confluencia para el equipo de ampliación o que exponga la tradición contemporáneo a los diseñadores narrativos y de juegos.
- Aplicaciones de datos centradas en la persona: Habilite a sus desarrolladores de datos, que mejor comprendan a su Lakehouse, creen rápidamente aplicaciones para usuarios comerciales. Por ejemplo, una útil de observación de feedback de jugadores que ingiere datos de Steam, X, Reddit, etc. extrae información de los datos no estructurados, obtiene el sentimiento y permite al administrador de la comunidad aumentar los problemas informados.
Ladrillos de agente
Casi todos con los que hablamos en los juegos están trabajando en al menos un sistema de IA agente. Estos proyectos son con frecuencia demasiado difíciles de implementar o demasiado genéricos para proporcionar valencia. Agent Bricks ayuda a construir agentes de IA listos para la producción arraigados en sus conjuntos de datos. Permiten equipos pequeños y grandes para construir aplicaciones Genai con gobernanza y escalabilidad.
Para los desarrolladores de juegos pequeños, nivela el campo de descanso para los sistemas de IA Genai / Agentic, lo que le permite construir agentes optimizados para el costo o la calidad y nominar los modelos adecuados para su caso de uso. Incluso ayuda con la creación de datos sintéticos, etiquetados, enraizados en su dominio (juegos). Usted especifica la tarea que desea ganar y los ladrillos del agente crearán, optimizarán y mejorará continuamente el agente para usted.
Para los desarrolladores de juegos grandes, el Agente Bricks actuará como un multiplicador de fuerza. Construya agentes más rápidamente, administre mejor las flotas de agentes y proporcione agentes a medida para satisfacer todas las micción únicas de los usuarios de su negocio. Ayudará a eliminar la pobreza de crear agentes genéricos y permitirle construir los que sean más adecuados para grupos individuales sin sobrecargar sus equipos de datos.
Ejemplo de casos de uso
- Investigación de usuarios, chat y comentarios: Use agentes de linaje de información para convertir el texto no estructurado en campos estructurados sin la pobreza de datos etiquetados.
- Chatbots de tradición, IP y estilo: Entregue respuestas rápidas, precisas y enraizadas en los documentos que ha escrito para describir la tradición, las opciones de estilo o los requisitos de IP para su descanso con agentes asistentes de conocimiento.
- Flujos de trabajo de agente enrevesado: Con un supervisor de múltiples agentes, puede crear sistemas de longevo calidad con menos esfuerzo manual.
Lakeflow (diseñador)
Independientemente del tamaño del desarrollador, estudio o editor, nunca hay suficientes fortuna de ingeniería de datos para todos. Los ingenieros de datos a menudo están sobrecargados por solicitudes ADHOC o mantenimiento continuo de los sistemas existentes. Nuestras capacidades del charcal del charcal buscan simplificar los esfuerzos de ingeniería de datos que permiten ocurrir más tiempo en nuevos proyectos e información. El nuevo charcal del charcal combina la ingestión, las tuberías SQL declarativas y los flujos de trabajo de chispa en una sola interfaz para mejorar aún más la productividad de la ingeniería de datos.
Como parte de esto, asimismo hemos decidido el laklowflow diseñador. Estas capacidades de bajo código potencian a los expertos en datos para construir tuberías que cumplan con sus requisitos comerciales específicos.
Ejemplo de casos de uso
- Investigación de ampliación temprano: Para las compañías de juegos más pequeñas, o estudios desde el principio en el ampliación de un nuevo descanso, esto podría permitir a los diseñadores de juegos comenzar a ingerir fuentes de datos y producir KPI iniciales ayer en el ampliación, tal vez ayer de contratar al primer líder de ingeniería de datos.
- Orientación de tablas específicas del negocio: Para las compañías de juegos más grandes, esto podría ser utilizado por una andana de negocios, como el marketing, que quiere crear una serie de tablas de oro, o platino, a medida que su enfoque para la adquisición de usuarios continúa evolucionando. Legado que todo esto es administrado por UC, hace que sea más casquivana regir con el tiempo que otra útil de código bajo de terceros.
Modernización del catálogo de la mecanismo
«Si vas con iceberg, es mejor que lo hagas con el catálogo de Databricks Unity» – Ali Ghodsi
Unity Catálogo admite lecturas y escrituras a tablas administradas de Databricks y motores externos. Obtiene la optimización de mesa automatizada de las mesas de iceberg. Los motores externos pueden descifrar y escribir en las mesas de iceberg a través de la interfaz Iceberg REST de UC. Un catálogo de datos puede atracar todas sus micción.
Ejemplo de casos de uso
- Intercambio de datos e interoperabilidad: Los editores y los estudios pueden compartir datos de forma segura (por ejemplo, para la prevención de fraude de publicación cruzada, el marketing conjunto o la seguridad de la comunidad) sin duplicar o exportar datos en una variedad de formatos de tabla.
- Descreído del motor de nimbo y cuenta: Los desarrolladores pueden usar cualquier motor de observación o ML, interno o extranjero, para descifrar y escribir en las mismas tablas gobernadas por un solo catálogo.
- Casos de uso de suspensión rendimiento: UC ajusta automáticamente las tablas de iceberg para el rendimiento que permite a las compañías de juegos manejar volúmenes de datos de punta durante los lanzamientos, eventos o momentos virales.
- Mantenimiento continuo más bajo: Asegúrese de que todos los casos de uso, desde las métricas de jugadores hasta la detección de fraude hasta los paneles operativos sigan funcionando, sin ajuste manual.
Por qué esto importa y qué debes hacer a continuación
La investigación es clara: la industria de los juegos está en un punto de inflexión, con resultados medibles en el crecimiento, la administración de riesgos y la eficiencia para quienes actúan. La ventana para la diferenciación competitiva se está reduciendo: confirma que orquestan la IA en todo el negocio ya están superando al mercado, mientras que aquellos que dudan en el peligro de quedarse detrás.
Si está presto para ver lo que es posible, conéctese con su ejecutor de cuentas de Databricks. Exploremos cómo puede exprimir nuevas capacidades como Lakbase, las aplicaciones de agentes y las métricas de catálogo de Unity para alcanzar sus objetivos. Reservar Indicación rápida de organización de 15 minutos Para discutir los últimos anuncios, consulte una breve demostración de inteligencia de datos en bono y planifique un taller adaptado a sus micción.
El futuro de los juegos está aquí. Vamos a construirlo, de acuerdo.