『Marvel : Contest of Champions』は 2014 年 12 月にリリースされ、爆発的にヒットしました。ゲームが大人気になるとビッグデータが得られます。このゲームの場合、ゲーム内イベントとログから 1 日あたり 1 TB を優に超えるデータが生成されました。
ところが、従来のデータ ウェアハウスは、このデータ量の急増に対応できませんでした。その結果、Kabam は数週間にわたって、このゲームに関するインサイトを得ることができなかったのです。
そこでこのゲームの主席アナリストである Costas Piliotis 氏は、以前の勤務先で BigQuery を使用した経験があり、BigQuery を試してみることをチームに提案しました。
6 日後、チームはそれまでにゲームがプレーされる中で収集された数百 TB に上るテレメトリ データを取り込むことに成功しました。さらに重要なことに、このゲームのリリース以降のプレー状況に関する全データに対してクエリを実行できるようになりました。
Kabam では BigQuery を利用して、すべてのプレーヤーのゲーム中の行動を逐一保存し、把握しています。ゲームでの換金からルール違反、バグに直面した経験、レベル クリアまで統計化しているのです。
こうした事例を、私たち BigQuery チームはよく耳にします。そしてその際には、BigQuery を試したことがない人から「BigQuery は私が現在使っているデータ ウェアハウスと比べてどう違うのか」といった質問が寄せられるのが常です。
BigQuery のユニークさを説明するため、私たちはこの短い動画を作成しました。この動画が、皆さんが BigQuery を試すきっかけになることを願っています。
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