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“游戏”数据美高梅开户游戏:

文章作者:美高梅开户游戏 上传时间:2019-05-16

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前段时间,人人游戏的负责人何川亲自写了一张祝福卡,寄给一位住院的游戏玩家,他们素未谋面。他的信息源来自公司新建立的数据处理系统,其运营团队通过“抓取”玩家在公共聊天频道的谈话(人人游戏声称不会抓取私聊频道的信息),得知该玩家因重症入院治疗,消息很快反馈给了他。

数据,正在悄悄改变这家公司。

数据成灾

游戏行业传统运作规则被颠覆,数据依赖性增强。

2007年,人人游戏推出了国内第一款网页游戏产品《猫游记》,郝彬(化名)负责调研玩家反馈,他戏称那时的工作方式是“原始的细致”,郝彬每天亲自潜入游戏,和玩家们畅谈以获得对游戏的看法,再反馈回产品开发团队。

好日子并没持续太久,同行们看到了网页游戏的市场潜力,迅速杀入。郝彬的工作量开始呈几何级增长:他要监控更多数量的玩家,而玩家在游戏中的行为日益复杂。郝彬一天的工作时间增至13-14个小时,用于收集玩家创建账号、登录网站以及游戏过程等相关数据,借助公司技术部门利用开源技术建立的若干数据库系统,郝彬可以进行基础的数据处理。

让郝彬真正感觉不堪重负是在2011年。人人游戏的产品数目迅速增加至百款,且开始横跨PC、手机等多种终端设备。游戏业务每天产生的数据量从GB级别上升到TB级别(如今人人游戏每天产生的数据量峰值时接近10TB)。

公司分析系统的效率开始显得滞后,像郝彬这样的运营人员,很难高效率地从大量数据中甄别、筛选有效消息,然而,行业对数据的依赖性迅速上升。

传统游戏业的生产方式普遍采用工作室式的项目制,具备长研发周期、长生命周期、强用户黏性的特征,但是,移动互联时代,智能终端游戏、网页游戏的兴起打破了游戏业的传统规则,游戏公司大规模、跨平台生产游戏成为可能,产品生命周期缩短,新型游戏公司需要快速捕捉用户体验信息,并迅速体现到产品中。

正如Zynga(2011年世界上风头最强势的社交游戏开发商)首席分析师肯.鲁丁所说:“我们打着游戏公司的幌子,实际上做的是分析公司的事,所有运作都要以数据为基础的。”比如,根据用户购买道具的习惯等数据,Zynga能提供多个版本的游戏,甚至是100多个版本的游戏。

发展初期, 人人游戏不过数款产品,尚能以按照游戏公司的项目制运营,如今,自主研发、联合开发及运营的游戏达到上百款,同时横跨多个平台,员工往往要跨部门组成虚拟团队,传统的运作模式无以为继,游戏创意的高效产生、快速复制、及时修正依托于大数据。

人人游戏数据中心运营平台总监王坤曾了解Zynga的模式,她觉得,理论界往往过于“乐观”,似乎企业可以顺理成章应用大数据重新定义商业模式,“不要忘记的一点是,企业的业务永远是一点点做起来的,不太可能一开始就有远景式的大数据规划,企业最优先级考虑的永远都是柴米油盐酱醋茶的问题。”

那么,人人游戏的当务之急是什么呢?

制伏报表“怪兽”

数据系统彼此鼓励,内部不统合,就是一潭死水。

作为数据中心的负责人,王坤最头疼的是,2012年开始,人人游戏饱受海量数据庞杂无序的折磨:每一个产品在不同地区发售时都会产生一个数据后台,不同数据后台产生不同的数据报表;随着人人游戏产品数量增长,公司一度拥有82个数据后台、100个数据报表。

庞杂的数据体系导致两大难题:首先,数据库维护成本迅速增加;其次,难以迅速抓取有效数据。受制于不同的数据后台和报表体系,人人游戏无法实现数据的互通。例如,用户会用电话向客服中心投诉一款游戏产品的服务,由于客服系统和用户数据库系统没有打通,客户流失与客户投诉间的相关性,人人游戏无从了解。

王坤对此感触颇深:“无论积累多么全面的数据量,采用多么先进的分析方法和工具,大数据的基础目标就是有用。人人网能有效利用的数据,一度远远低于既有的数据。为什么?数据系统彼此孤立,一潭死水。如没有内部统合,从外部获取再多非结构化的数据,也是无用。我们寻求大数据解决方案的最直接目的,就是整合。”

现实是,王坤的团队抽不出太多时间整合数据,更多的时候,她在忙于“救火”——防范数据出错或者服务器宕机,一直是人人游戏后台维护团队最优先的工作。预警机制建立和安全检查的时间都很有限,更遑论静心进行数据整合了。

于是,人人游戏决心从全球范围内筛选“外脑”,相中了IBM,后者在大数据技术方面拥有全线的产品和解决方案。人人游戏第一次主动上门时,IBM软件集团业务分析软件大中华区技术经理周庆伟有点惊讶,因为IBM大数据应用的客户多集中在金融、医疗等行业,他抱着试试看的态度开始沟通,出乎他意料,“人人游戏内部对数据的应用非常前卫。”IBM同意帮助人人游戏重建BI(商业智能)系统。

新的BI系统始于报表系统,贴合人人游戏的业务模型,让企业产生的每一张数据报表都有其存在的价值,而不是单纯数量的堆砌,同时可生成高度可视化的界面,以便郝彬这样的员工能以轻松、直观的方式了解用户的行为。此外,IBM帮助人人游戏统一了数据后台,进行数据治理,以降低系统的维护成本。

此外,人人游戏也在寻找认知心理学、行为心理学上的知识提供者,人人游戏市场营销中心高级总监李勍曾经在广告、公关和互联网营销等领域从业多年,他如是解释这一问题:上个世纪进行市场调查的时候,台湾曾经有透过院子偷窥别人在看什么电视的方式,现在固然觉得可笑,但是,大数据专家们所否定的抽样调查真的能被抛弃吗?产品设计师的直觉、经验真的能被机器数据分析代替吗?“至少现阶段,我觉得不是。” 李勍说。

有计算机和数据研究经历的王坤则从“样本全面性”的角度进行解读:“如何理解大数据所强调的样本信息全面性?理论上,采集一个消费者的完整信息,要包括喜怒哀乐等各种情绪表达,然而,数据化本身意味着信息的离散,有些信息丢失了,有些信息则扭曲了。”比如,以汉语的表达方式,“这游戏真好玩”,在不同的语境下所表达的意思可能完全相反。

目前,借助数据分析工具,郝彬的工作已然轻松不少,但是,他还是要经常在线访谈玩家,甚至进行面对面的交流,“谁知道一些玩家的激烈言辞,到底是拍着桌子、暴跳如雷说的,还是一副无所谓的随口之词?”

via:21cbh

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