Gaming

Datenanalysen und Machine Learning für die Gaming-Branche

Schöpfen Sie das Potential von Big Data und KI voll aus, um ein personalisiertes Gaming-Erlebnis zu ermöglichen

Gestalten Sie ein immersives Gaming-Erlebnis mit Datenanalyse und KI

Ermöglichen Sie es Gaming-Unternehmen,  Big Data Analytics, Machine Learning und KI einzusetzen, um das bestmögliche Gaming-Erlebnis zu schaffen – unterstützt durch die Unified Data Analytics-Plattform von Databricks.

Personalisieren Sie Ihr Gaming-Angebot

Analysieren Sie Spieler-, Kauf- und Verhaltensdaten, um personalisierte Angebote zu erstellen, die tatsächlich greifen.

Verbessern Sie das In-Game-Erlebnis

Nutzen Sie Echtzeitanalysen und KI, um Probleme im Gameplay, wie langsame Ladezeiten oder Missbräuche durch Spieler, zu verhindern.

Geben Sie der Entwicklung und dem Design von Spielen Priorität

Prognostizieren Sie, welche Inhalte Ihre Spieler sich als nächstes wünschen, indem Sie Spieler-, Sitzungs- und Social Media-Daten in jeder Größenordnung zur Erstellung Ihrer Modelle heranziehen.

Riot Games

Erstellung einer optimalen Spielerfahrung für League of Legends

Erfahren Sie, wie Riot Games Petabytes von Streaming-Daten verarbeitet, um die QoS zu verbessern und personalisierte Angebote bereitzustellen

Lesen Sie die Geschichte

E-Book

Verbesserte Gaming-Erfahrung mit Datenwissenschaft in jeder Größenordnung

Lesen Sie dieses E-Book, um zu erfahren, wie sich Big Data und KI in der Gaming-Branche vereinheitlichen lassen

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Blog

Analyse von mobilen Spielen in Echtzeit

Erfahren Sie, wie Sie mit Databricks Unified Analytics einfach eine durchgängige Daten-Pipeline und visuelle Dashboards für Millionen von gestreamten mobilen Gaming-Daten erstellen können.

Customer Interview

Kampf gegen In-Game-Missbrauch

Sehen Sie sich dieses Interview mit Wesley Kerr, Sr. Data Scientist bei Riot Games, an, um zu erfahren, wie Maschinelles Lernen in seinem Unternehmen eingesetzt wird, um Beschimpfungen einzudämmen und die Zufriedenheit der Spieler zu verbessern.

Ansehen

„Um unsere Data Analytics- und Data Science-Programme auszubauen, nutzen wir Spark und Databricks. So ist es uns auch möglich, unseren Spielern ein äußerst populäres Empfehlungssystem zur Verfügung zu stellen.“

Fallstudie lesen