King, quindi inizierò a dirlo
tu chi sono io sono stato con King per
circa quattro anni ed è stato piuttosto un
viaggio e ne parlerò
un po ‘riguardo a tutto quindi io
parlato di oggi perché abbiamo
ampliato e lavorato sul nostro ambiente
e il modo in cui strutturiamo i dati e pensiamo
sui dati e quindi riferire sui dati che
è il mio obiettivo principale durante questi quattro
anni e sono stato insieme per il viaggio I
volevo sottolineare che il mio preferito
gioco è candy crush soda saga e se tu
non giocare, ti consiglio di farlo
è fantastico quindi King questa è una diapositiva se
hai visto la presentazione di Hawkins l’altra
diapositiva generale del giorno abbiamo circa 200
diversi titoli di gioco in cui siamo attivi
più di 200 località in tutto il mondo
e abbiamo in un mese circa 340 milioni
giocatori unici e attraverso i nostri dispositivi così
siamo leader globali su piattaforme diverse
gioco per casual game dovrei dire
altrimenti qualcuno si arrabbierà in modo casuale
gioco, quindi siamo abbastanza grandi, abbiamo un gioco
studi quindi per studio intendiamo dove siamo noi
in realtà sviluppare giochi che abbiamo in
Stoccolma che è quella originale
Londra Barcellona Bucarest Singapore
probabilmente dimenticando qualcosa è acceso
lo scivolo se lo faccio e ne abbiamo anche altri
sedi a Tokyo Tokyo San Francisco
per altre cose è abbastanza basso globale
una società abbastanza globale quando ho iniziato
quattro anni fa, dove erano un po ‘
oltre un centinaio di persone tutte insieme e
oggi siamo più di 1.500 persone
a livello globale quindi è stato abbastanza bello
il giro 2003 era qui quando è iniziato
originariamente avevamo una piattaforma che era a
sito di abilità che hai registrato sul sito e
ti ricordi e sei stato abbinato
contro i giocatori in modo che erano circa il
lo stesso livello che eri ugualmente buono
e ha giocato contro di loro e abbiamo avuto un
vedere il punto di vista dei nostri dati era che sapevamo
i nostri giocatori abbastanza bene perché lo erano
in realtà ci iscriviamo attivamente con noi
collaboravano con AOL e Yahoo e
ed è stato più di un interesse da
il posto che abbiamo avuto nel 2011 ci siamo trasferiti
su verso Facebook e questo è dove io
è arrivato quando ho iniziato che avevamo appena
lanciato la saga di bolle su facebook e non
bubble witch saga abbiamo avuto anche una partita
chiamato bubble saga e con la compagnia
stava guardando in che Facebook sarebbe
la prossima grande cosa per noi è stata una
poco più di un anno dopo che noi
lanciato su mobile dove la maggior parte dei
i giocatori di oggi nel era così una panoramica
della mia presentazione quindi parlerò
un po ‘sui nostri dati giornalieri
pipeline cosa facciamo quotidianamente
Parlerò del modo in cui noi
rapporti visualizzati e come i nostri rapporti
la storia è stata e poi ho intenzione di farlo
concentrarsi principalmente sulla segnalazione del motivo per cui ci chiedi
parlo di big data e ho menzionato la parola
chi fa bene perché sono migliore di
quest’ultimo porto quindi se ne parlerei
Hadoop sarebbe davvero noioso per
perché probabilmente non avresti imparato
molto per me, quindi ci concentreremo su
i dati finali e poi ho voglia di parlare
circa un po ‘i miei insegnamenti dal
ultimi quattro anni in termini di ciò che trovo
utile per i nostri stakeholder che posso
menzionare questo quando parlo
stakeholder, parlo interno
le parti interessate quindi la segnalazione che ho
lavorato con è principalmente a tutti
King che usa il nostro rapporto così potrebbe essere
il reparto finanziario marketing CRM e
la roba che forniamo loro così
che possono prendere buone decisioni su un
base quotidiana alcuni dei numeri che
produciamo sono segnalati esternamente ma
attraverso intermedio e attraverso altri
parti dell’azienda così interne
riportando che siamo molto per un libero
flusso di dati a King fondamentalmente a tutti
che lavora a King ha accesso a tutti i nostri
rapporti
pochissime restrizioni e crediamo
che se lavori con qualcosa allora tu
dovrebbe saperlo ed essere in grado di
controlla il tuo lavoro, quindi il nostro quotidiano
gasdotto Voglio riportarti indietro a
un po ‘all’espansione dei dati che sono
solo andando a fare la prima parte di esso
quando abbiamo iniziato eravamo fondamentalmente
mettendo tutto in qlikview se lo sei
familiare farebbe clic su visualizzazione è un dato
strumento di scoperta non un database ma tu
posso mettere il formato in file qvd che sono
andando a parlare di file QD un paio di volte
è fare clic sul suo formato di archiviazione
archiviando i dati abbiamo fondamentalmente scelto cose
up dei miei assistenti sequel e lo mettiamo in
qlikview ma clicca tu hai detto di no
un altro database per un breve periodo
chiedendo brillante noi lo stiamo provando
ma la rapida espansione e il fatto
che anche noi eravamo partiti con
Hadoop, allo stesso tempo, ci lascia fare
continuare con Hadoop e nel
all’inizio avevamo solo un Hadoop a 10 nodi
cluster e non è stato fino a un anno dopo
20 note e da lì su 40 note 80
osserva che non devo andare così tanto
siamo circa 200 note quindi non siamo enormi
rispetto a chi parla probabilmente
parlerò dopo di me, penso
Spotify ma abbiamo anche altre soluzioni
quindi abbiamo un duper anche oggi hanno un
database basato su colonne chiamato eccesso
La soluzione di Alexa quindi perché ne abbiamo così tanto
dati bene ci piace tenere traccia delle cose
ovviamente monitoriamo tutti i tipi di cose
preferibilmente quello che stanno facendo i nostri giocatori
i livelli se stanno iniziando un livello
se stanno acquistando qualcosa se
stanno avendo qualsiasi tipo di interazione
con i loro compagni con i loro amici o
chiunque altro abbiamo più di 15 miliardi
eventi oggi così 15 miliardi di cose
succede sui nostri server che registriamo e
lo facciamo nei tipi di eventi in nostro possesso
poco più di 400 eventi che dovrei menzionare
che noi
non cambiamo eventi, quindi facciamo a
molti degli eventi che abbiamo sono
in realtà simili per esempio se vuoi
aggiungere qualcosa a un evento di inizio del gioco
non cambi l’evento di inizio partita
fai la prossima versione il numero due
quindi forse non abbiamo 400 eventi unici
tipi ma abbiamo un sacco di eventi
tipi così su base giornaliera cosa succede
abbiamo il gioco dei server di gioco di gabe
i server si prendono cura di tutto il
azioni nel gameplay che i nostri giocatori
Non mettiamo in TS file di log v andare in
il server di log lo prendiamo su
occasioni durante il giorno e poi noi
avere un colpo finale che si potrebbe dire giusto
dopo la mezzanotte e lo inseriamo nel
Il cluster Hadoop è tutto grezzo in
il cluster Hadoop quindi ne facciamo anche alcuni
etl su entrambi in Hadoop e nel nostro
database XSL extra e di etl in questo
caso lavoriamo principalmente con le dimensioni
la modellazione aveva tabelle delle dimensioni e dei fatti
ma siamo abbastanza aperti ai bisogni
i nostri utenti hanno in termini di come tu
bisogno di creare un tavolo e quello che fai
i nostri scienziati di dati che amano fare
roba loro stessi così fanno tutto
dagli eventi non elaborati alle tabelle modellate
e dovrei anche dire che non lo è
completamente vero che non tiriamo roba
dagli eventi crudi più nella segnalazione
succede in occasioni a non farlo
raccomandare ma succede che abbiamo un
molti rapporti così indietro al
riportando dove mi trovo dove posso
parla per sempre così potresti dover smettere
io alla fine quando ho iniziato eravamo in
la stessa posizione eravamo a Stoccolma
eravamo in tre e facevamo tutto
e potremmo essere piuttosto sciatti forse
lavorando un po ‘secondo
abbiamo fatto ieri
qualcosa che volevamo fare un report che
è stato divertente ce l’abbiamo fatta e l’abbiamo fatto comunque
volevamo e poi se tu avessi un
domanda sul lavoro di qualcun altro si
si è girato perché la persona era
proprio là
chiedi loro perché avevano fatto qualcosa in
un modo specifico non aveva davvero bisogno
per il data warehouse e conoscevamo i nostri utenti
verso il basso per l’utente, se si confronta che a
oggi dove abbiamo milioni di utenti
ogni giorno in realtà oltre 100 milioni così
gli utenti ogni giorno ovviamente non possiamo sapere
un singolo utente a quel livello dobbiamo
pensa sempre a come vogliamo raggruppare
loro quale dimensione è buona avere
su direi che principalmente la nostra cosa principale è
generalmente guardando geografico
posiziona i nostri giocatori e in termini di
come si comportano i nostri giocatori quindi è stato abbastanza
diverso abbiamo ancora avuto il problema e
abbiamo ancora oggi che siamo
aggiungendo continuamente più giochi e
diversi tipi di giochi sono principalmente
casuale oggi ma significa ancora che a
diverso gioco casuale devi
confronta quali sono le cose che sono
simili cosa sono le cose che possiamo
mantenere allo stesso modo in contrasto con
cosa è diverso e cosa vogliamo
personalizzare e cambiare per il futuro e
quindi è abbastanza un è piuttosto un
cosa difficile da fare perché lo sei
sempre a rischio di farlo anche
generalizzato in comune nel senso
che potresti guardare a un gioco sbagliato
modo se non si prende ciò che è speciale
con quel gioco in considerazione in modo che voglio
diamo un esempio del nostro qmc
tutti sanno quale chiave MC è
fare clic su Visualizza console di gestione, quindi io
menzionato clicchi alcune volte noi
funzionano principalmente con il clic si segnalazione
strumento ci dilettiamo anche con altri strumenti
e non ho intenzione di andare nel bene
e le parti cattive sul clic visualizzarlo
serve lo scopo per noi abbastanza bene ma
ci sono sicuramente vantaggi e
svantaggi ma la nostra console di gestione
questo è il compito che eseguiamo fondamentalmente
su base giornaliera alcuni dei SAS
una settimana
mensile e si tratta di caricare i dati
nell’ambiente di reporting ed è
sull’esecuzione dei report e sulla pubblicazione
i rapporti che i nostri utenti finali possono utilizzare
come vedi abbiamo un sacco di compiti
questo è ciò che monitoriamo e guardiamo
una base quotidiana quindi per noi è stato abbastanza
presto ovvio che dovevamo fare questo
in modo strutturato e organizzato
senza devo dire che volevamo la struttura
senza limitare la creatività che è a
equilibrio difficile da trovare che ci porta in
occupandosi della dimensione dei dati nella segnalazione
livello in modo da fare clic si utilizza uno strumento in memoria
il che significa che ogni volta che apri il
segnala che usi una certa quantità di
memoria avrai un punto di accesso e
dove tutti possono accedere al report
rapporti e se hai molti utenti
aprire una relazione che è molto grande
potrebbe avere un problema non solo perché a
il report di grandi dimensioni sarà lento ma anche
perché molte persone stanno usando molto
di memoria allo stesso tempo ed è molto
faticoso sui server così quando noi
guardato l’ architettura originale come me
menzionato prima abbiamo appena raccolto i nostri dati
immediatamente dopo il mio sequel
server o quattro per lui da dentro
più luminoso all’inizio direttamente da
Hadoop noi abbiamo appena preso e ce l’abbiamo fatta
in cuties per fare clic sul formato e poi
l’abbiamo visualizzato in un’applicazione di visualizzazione dei clic
a volte le nostre app erano così piccole e le
quantità di dati che abbiamo usato era così
piccolo che non ci siamo neppure preoccupati di
fare un qvd ma oggi non è un
opzione per noi perché viene utilizzata una statistica del report
per essere forse 100 Meg per anni fa all’interno
lo stesso con la stessa granularità di
i dati vanno da 20 concerti oggi e
aprendo 20 concerti con diversi utenti su
lo stesso server come voglio dire che non lo fa
funziona fondamentalmente, quindi abbiamo introdotto la logica
livelli in qlikview o non in qlikview
prima
q scusate e quindi dall’archiviazione dei dati noi
fondamentalmente modellato e introdotto il
strati di dati che abbiamo avuto in modo che noi
potrebbe ottenere le informazioni più utili per la
passo successivo dai dati che abbiamo anche
dati anagrafici dei dati master a volte
abbiamo a che fare con qlikview a volte noi
trattare direttamente nel database così noi
fare il join quando si esegue una query per esempio
Hadoop o eccesso tutto e tu in qlikview
puoi interrogare direttamente nel rapporto
se stesso e quindi usi qualcun altro solo odbc
e utilizzare qualsiasi lingua che si desidera HQ l
o sequel o quant’altro facciamo la nostra segnalazione
nelle serie temporali è importante per un gioco
per sapere cosa succede di giorno in giorno
base e abbiamo un secondo modo di
guardandolo che è l’analisi di coorte i
pensa che tu ti sia familiare
soprattutto quando parliamo di analisi della corda
a King lo direi ancora quasi
parla esclusivamente di installare co fa male
quindi vogliamo dare un’occhiata ai gruppi
installare lo stesso giorno della stessa settimana o
lo stesso mese e al fine di affrontare
che nella segnalazione abbiamo ancora voglia di
guarda gli stessi fatti che non vogliamo
fare le tabelle due volte nel database o
la modellazione dimensionale due volte e solo
guardarlo e affettarlo in modo diverso
in modo che quello che facciamo è aggiungere un
Quart layer in cui si relaziona il
diverse date di installazione per il diverso
ai dati e poi lo mettiamo fuori in
i rapporti quindi cosa abbiamo ottenuto da
facendo questo bene otteniamo prestazioni
affidabilità e abbiamo fiducia e a buon mercato
La fiducia è qualcosa che davvero voglio
per sottolineare in tutto ciò che facciamo se
fai un rapporto devi sempre lavorare
con la persona che lo usa e questo è
qualcosa quando sviluppavo rapporti
che non ero sempre molto bravo in
o perché hai la tua idea e te
guarda i dati e vedi tutto ok voglio
per dirla in questo modo e voglio farlo
visualizzalo in questo modo e tu per
ottenere che l’utente finale non capisca
una sola cosa che fai così io davvero
voglio sottolineare che è necessario
creare fiducia e creiamo una fiducia
essere coerenti nel modo in cui noi
strutturato i nostri rapporti così quando qualcosa
era strano o o essere siamo oggi e
qualcosa è strano o persone diverse
può facilmente capire cosa abbiamo fatto
Anche io entrerò un pochino
più ciò che facciamo per darlo davvero
Non parlerò solo di teoria
ho intenzione di mostrarvi alcuni esempi come
in realtà visualizziamo questo per la nostra fine
gli utenti, quindi, come gestisci un
ambiente come questo e ora potresti
stai pensando a come è collegato a questo
rendere utili i dati utili dai big data
perché governando il nostro ambiente e
conoscendo ed essendo chiari in quello che facciamo
siamo anche in grado di spiegarlo al nostro
utenti finali e siamo anche in grado di fornire
le persone con ciò di cui hanno bisogno perché se
c’è una richiesta in arrivo o qualcosa del genere
che facciamo se riusciamo a trovare facilmente il
dati di cui hanno bisogno o che possiamo facilmente
lavora con loro per capire cosa loro
bisogno quindi è uno strumento per noi avere un
buon ambiente ma aiutare i nostri utenti
quindi quello che facciamo è monitorare che governiamo noi
anche come sviluppatori che tagliamo limitiamo il
sviluppo overhead centralizzando o
avere un sistema per con in cui noi
lavorare un quadro per l’ interno con cui
lavoriamo per renderlo più facile
scalabilità che è qualcosa che noi
si aspettano probabilmente di continuare
in crescita o potrebbe quindi devi sempre
prepararsi per quello e poi quello che possiamo
in realtà guardare è anche il nostro utente
impegno quello che abbiamo fatto è
espressioni centralizzate o KPI in questo modo
potrebbe sembrare una cosa facile da fare ma
in realtà ci sono un sacco di domande in
termini di come crei i tuoi KPI e
quello che abbiamo fatto nella segnalazione è quello
ci siamo assicurati che se crei un
riferiscilo
sei coerente si va e ottenere da
l’espressione globale mazza e noi
calcolare gli indicatori KPI allo stesso modo no
importa come strutturiamo il rapporto
a volte non è davvero possibile
perché diversi i dati vengono registrati
modi diversi quindi cosa fai allora
bene lo risolviamo abbastanza facilmente nominando
in modo diverso che tu lo faccia notare
che non è la stessa cosa è anche
qualcosa su cui abbiamo lavorato mi ha lasciato
riformulare così il nostro design è qualcosa che
abbiamo lavorato molto duramente con e e con
progettando la coerenza qui io siamo
parlando di un modello che facciamo nostro
segnalando all’interno in modo che i nostri utenti loro
può sempre trovare le cose nello stesso posto
di nuovo voglio voglio sottolineare questo
permettiamo flessibilità sempre
credo che i nostri sviluppatori siano quelli
che sanno il meglio di ciò che fanno
se non si adatta bene con i dati o
il modo in cui visualizzi non va bene
bene puoi sempre divergere un po ‘
dal modello ma come un framework come
una struttura e una spina dorsale per i nostri utenti
lo rendiamo coerente così
le persone sanno dove si trova la casella di selezione
Trovo questi grafici dove posso trovare il
cose diverse che sto cercando così
uno degli strumenti che abbiamo costruito perché
ci piace costruire le nostre cose
in realtà una app di visualizzazione dei clic che abbiamo creato a
fai clic sull’app per aiutarci a monitorare o
clicca le applicazioni Questo è per noi stessi per
gli sviluppatori e quello che fa è quello
siamo in grado di guardare facilmente i pendenti
per esempio nel data warehouse otteniamo a
messaggio che stanno per deprezzare a
tavolo e possiamo entrare qui guardiamo
l’ aiutante di Kiwi e ci rendiamo conto di noi
avere tre rapporti in esecuzione da quello
non è una buona idea che abbiamo bisogno di entrambi
cambia quello o loro possono apprezzare il
tavolo quindi questo è qualcosa che aiuta il nostro
noi stessi su base giornaliera e grazie a
il framework possiamo avere un’app come
questo perché abbiamo strutturato la strada
Carichiamo i nostri dati nei nostri rapporti e
il modo in cui leggiamo i dati generali e
nello stesso modo e puoi scegliere
negli stessi luoghi in tutto il
quadro e anche questo è interno noi
anche come i gatti un altro strumento che abbiamo
è il portale principale questo era principalmente
sviluppato da uno sviluppatore super-talentuoso
nel mio team chiamato Lucas corbel st
orribile st e ciò che fa è
ti permette di trovare qualsiasi informazione qualsiasi
KPI o qualsiasi metrica che vuoi guardare
per nelle nostre relazioni esistenti, in modo se si
sono nuovi a King e che succede a
un sacco di gente tutto il tempo
perché stiamo ancora assumendo molto
persone e vuoi trovare qualcosa
e non si sa da dove cominciare questo
è dove inizi a entrare e
allora puoi cercare virtualmente
qualsiasi cosa nella categoria sul KPI o
la nostra metrica come diciamo e sul
dimensione qualsiasi cosa tu stia cercando
ed è davvero molto utile qui
può anche trovare ciò che chiamiamo proprietari di report
quello che facciamo internamente è quello
la persona che fondamentalmente ci ha chiesto il
team di segnalazione che non esiste oggi
perché la riorganizzazione è
distribuito ma il team di reporting come esso
era quando volevano che li aiutassimo
con qualcosa lavoriamo insieme e
sono quelli che hanno il massimo
dicendo cambi nei rapporti siamo abbastanza
aprire altrimenti se qualcuno entra e
dicono oh mi piace davvero questo grafico o
Voglio davvero aiutare a guardare questo e
generalmente lo facciamo ma se non lo sei
rapporto proprietario, ovviamente, abbiamo bisogno di chiedere a
assicurati che non stiamo rovinando
qualcosa che esiste quindi questo è uno strumento
questo è estremamente utile per gli utenti finali
e poi abbiamo per noi stessi qualcosa
molto utile che viene chiamato in uso in
avvistare è fondamentalmente quello che siamo
monitorando chi esamina quale report
e quello che usano e non è in ordine
per vedere chi ha guardato cosa significa guardare
ai nostri rapporti utili qualcosa di te
devo chiederti
tutto il tempo è tutto ciò che siamo noi
stanno spendendo il tempo per restare dentro
la produzione è quella utile alla nostra fine
gli utenti amano i report se ci sono
sono grafici in loro quali grafici utilizzare
per esempio se il rapporto è troppo grande ma
sembra che usino i grafici di
10 forse abbiamo solo bisogno di due grafici in
rapporto e possiamo renderlo più piccolo così
è qualcosa di molto utile per noi dentro
per deprezzare sui nostri rapporti ma
anche per farci capire così se
abbiamo riferire che vorremmo
rimuovere possiamo entrare e possiamo vedere chi
utilizza effettivamente questo rapporto e di
che possiamo contattarli e possiamo
avere sempre questa comunicazione continua
per ciò che è utile, quindi vado
davvero veloce penso di averne una
delle mie diapositive successive in realtà o per ultime
la penultima alla fine così questa cosa
fare le cose utili e non lo è
qualcosa per cui hai una formula
e penso che ce ne siano un paio
cose che devi sempre considerare
per essere sicuro di farlo
la cosa giusta e quella che stai ricevendo
la cosa giusta dai tuoi dati, penso
è molto comune o è secondo me
raccomandare che tutti stiano parlando
su queste pazze quantità di dati che
abbiamo che puoi scoprire tutto
sui tuoi utenti e che conosci solo
dal logging di tutto ciò che
in realtà hanno un interno ma non lo è
vero hai dati e se non lo fai
capire cosa si può fare con esso o
finire per dare la persona giusta il diritto
cosa tu non hai un’intuizione e
non tutti vogliono avere l’ abilità
o l’opportunità di affettare e tagliare
tutto così devi guardare a quale
stakeholder hai che hai il
scienziati di dati che preferiscono farlo
loro stessi e si rivolgono solo al tuo
riferire se davvero devono
o hai il
analisti di business che è da qualche parte
nel mezzo hanno bisogno di prendere una decisione
e vogliono essere in grado di guardare il
diverse dimensioni e modi diversi
di visualizzare i dati ma non vogliono
per andare ed effettivamente interrogare il database
loro stessi vogliono essere in grado di ottenere
risposte rapide e voglio essere in grado di
guarda nel tempo e poi hai
finanziato per esempio chi vuole solo
riconciliare il loro numero vogliono
assicurati che abbiano l’accuratezza
numeri di cui hanno bisogno per chiudere
la segnalazione per il mese o il
quarto o no quindi hai molto
utenti diversi quindi nel nostro caso quando
arriva alla finanza che spesso forniamo
loro con i dati di cui hanno bisogno a volte
attraverso la segnalazione a volte attraverso
esportazioni dirette quando si tratta di
analisti aziendali stiamo cercando a
un po ‘di più nel modo in cui vediamo il nostro
reporting degli ambienti così come li impostiamo
le cose stiamo monitorando quello che loro
usa dove cerchiamo costantemente
mantenere la comunicazione con loro in termini di
quello di cui hanno bisogno, ma siamo anche estremamente
aperto a rivalutare ciò che siamo
stiamo facendo e come lo stiamo facendo e
esaminando nuovi strumenti e poi li hai
i dati scienziati e fondamentalmente loro
sono riusciti a scegliere i propri strumenti
quindi quando si tratta di ciò che è necessario
pensa che penso che non sia troppo
vicino a come qualcosa dovrebbe essere giusto
perché lo hai segnalato in un altro
gioco forse non è quello che vuoi
guardare in un nuovo gioco che vuoi
avere un computer confrontare un momento vieni
ora non potrò dire
oh questo è divertente tu vuoi essere capace
per confrontarli, riformuliamo il file
livello in cui sai che stai facendo
le cose giuste che stanno facendo i tuoi KPI
giusta direzione e tu hai i risultati
vuoi ma vuoi essere in grado di
avere abbastanza differenziazione in modo che tu
può consentire per diverse funzioni a
essere analizzato e quindi non farlo
al pugilato come spesso lavoriamo è quello se
abbiamo un gioco che richiedono qualcosa
per noi abbiamo sempre alle nostre spalle
pensa che questo sia qualcosa che
probabilmente più giochi vorrebbero
ma la richiesta viene da questa
prima di tutto, quindi stiamo cercando
in cosa possiamo fare per loro per servire
il loro scopo e questo mi porta
su uno degli altri punti questo
qui che è non aver paura di fare
qualcosa che potrebbe non essere il migliore
cosa alla lunga, perché se
puoi fare qualcosa velocemente il servizio
di scopo o risponde alla domanda
rapidamente quindi ottieni qualcosa e
allora se puoi farlo velocemente, puoi farlo
probabilmente la versione migliore è abbastanza
anche più in fretta, quindi non essere
paura di ripetere rivalutare e
cambia e fai qualcosa da trovare
qualcosa in fretta oggi penso
tuttavia è importante fare il
distinzione tra ciò di cui sto parlando
di che è generalmente e forse io
non ho reso quei dati super nitidi
tu vuoi guardare ogni giorno così lavoro
con i rapporti che vuoi
continuamente nel tempo, se ne hai l’uso
richieste ad hoc a volte solo facendolo
a Hulk è la cosa migliore da fare e tu
dovrebbe farlo e penso anche di nuovo
il diritto i dati giusti per il diritto
gli utenti non si lasciano prendere troppo dal Big
Il termine dati si riferisce ai dati intelligenti come termine
può avere un sacco di eventi utili io
pensa che tra i 15 miliardi di eventi
che è il numero fantastico da menzionare
perché lo registriamo a volte
stiamo registrando fino a 20 miliardi
eventi al giorno che stiamo effettivamente usando forse
quattro o cinque nella nostra segnalazione che
significa che registriamo un sacco di cose che siamo
non specificamente utilizzato per l’analisi
oggi e anche non lasciare quello che hai
oggi ti impediscono di pensare a come
vuoi guardare un KPI in futuro
quindi penso che questo sia già a
fine
dopo mezz’ora che è molto strano
forse parlo molto velocemente o molto
non chiaro Lee e io certamente non posso prendere
la comparabilità sapeva che potevo dirlo così io
può prendere domande ora sì e tu hai
loro ho alcune domande e tu puoi
continua a riempirli come fai
prova che stai segnalando il giusto
cosa bene un po ‘di nuovo a questo
ho avuto uno strumento che è uno dei tanti
le cose oh vediamo un’altra più indietro
più non mi dispiace l’uso all’interno guardiamo
a dire il vero, le persone lo usano e noi no
buono come vorrei dire a
pulizia di report inutilizzati e
monitorandoli ma stiamo migliorando
quindi per esempio se le persone non stanno usando
le cose che facciamo possiamo monitorarlo e noi
fare a volte l’altra cosa è
fondamentalmente chiediamo alle persone questo è utile
per te fare un rapporto senza avere un
lo scopo commerciale non è il modo giusto per
Fallo e voglio dire che deve rispondere
domanda e ha bisogno di rispondere al
domanda dallo stakeholder e quindi noi
valutare da persone che ci dicono che lo facciamo
un lavoro buono o cattivo in generale, ma noi
anche avere un problema che è molto
comune che creiamo qualcosa perché
c’è una certa urgenza e il
compagnia come King dove le cose sono giuste
andando a 150 tutto il tempo e tu pensi
il super urgente che crei questo fantastico
segnala che ci hai messo molto lavoro e
persone lo usano molto per due mesi
e poi più nulla per cui è difficile che è
veramente difficile ma proviamo costantemente
tenere una conversazione su di esso così tu
spingere automaticamente i report in base a
KPI o sono solo i report che facciamo
entrambi quindi inviamo e-mail in base al nostro
rapporti e e attraverso uno strumento chiamato
nprinting quindi prendiamo effettivamente ciò che c’è dentro
alcune segnalazioni e lo inviamo e
quindi è una combinazione sia bene, come si fa
tu convalidi che i numeri sono corretti
vabbè, lavoro con i dati di altre persone
prendere decisioni che lo convalidano no no
è una combinazione uh in realtà è così
una delle cose più difficili di noi
Ho perché non mi sono appassionato tanto
ciò che facciamo nel database è ora e
ma noi abbiamo etl abbiamo cose che stanno succedendo
nel database già poi abbiamo anche messo
strati su di esso e poi viene
fuori ed è molto difficile
scoprire dove qualcosa va storto se
qualcosa va storto ci stiamo perdendo
evento da qualche parte sono i numeri evitati
in ogni caso perché manca solo la segnalazione
o no è molto difficile la maggior parte del
tempo riceviamo aiuto dalla nostra attività
le parti interessate che ci dicono qualcosa
è strano e ci guardiamo dentro e poi
ovviamente ne abbiamo un po ‘per
esempio nelle nostre e-mail che abbiamo appena impostato
come percentuali stabilite e se devia a
molto per esempio la settimana prima di noi
guarda dentro ma è davvero difficile
davvero difficile con il monitoraggio quando si
hanno così tante segnalazioni okay lunga domanda
ora sì, non hai mai preso in considerazione
passare a uno degli altri
strumenti di analisi consolidati come il tessuto
sembra un sistema abbastanza grande tu
implementato per estrarre report oh come
dovrei affrontare questo politicamente corretto I
penso che stiamo sempre considerando
tutto ma siamo molto bravi a fare clic
così è facile per noi continuare
costruire in qlikview come il
la conoscenza che abbiamo nella mia squadra di King è
davvero fantastico ma si
testare tutto il tempo noi e te
sapere se c’è un penso che questo sia il
approccio si dovrebbe avere tutto
giusto se c’è una soluzione migliore
lì dovresti sempre considerarlo così
per quanto tempo mantieni i dati grezzi in
la memoria Hadoop la togliamo e
vedremo per quanto tempo intendo come te
ho notato che la nostra espansione è stata
incredibile per alcuni anni e così è
difficile per noi il nostro CTO di misaki lui di solito
dice che penso 10 volte più grande del nostro
caso è stato il più delle volte cento
volte più grande quindi è difficile ma per ora
abbiamo tutto per tutto il tempo che abbiamo
loggato in quei sistemi va bene cosa
le metriche riportano oltre alla media
tempo di gioco o piccoli tempi di completamento oh
le metriche aziendali standard e poi io
è stato detto che non posso dire quello che noi
guardare da ragioni competitive ma in
generale ciò che si guarda è sapere che
attività che piace a un giocatore
luogo del gioco che cosa comprano sai
cosa stanno spendendo i loro soldi?
e poi guardiamo molto a livelli come
per esempio e se i livelli lo sono
difficile o facile o perché il
cosa con come vediamo le cose nel nostro
i livelli sono che tutti dovrebbero essere in grado
per rendere i livelli ma non dovrebbero essere
troppo facile perché se sono troppo facili
poi diventa noioso come se suonassi un
episodio e si nota che hanno fatto un
livello specie e fai 10 10 livelli in
una fila non è divertente quindi quelli sono i
cose che stiamo guardando soprattutto in modo
il business del gioco standard e le cose
così ho due domande che
sono un po ‘imparentati quindi ti darò
entrambi nello stesso momento in cui lo è
come fai a mantenere le serrature anonime per evitare
tracciare un utente specifico e l’altro
per cui utilizzi solo i tuoi dati
uso interno, quindi fornisci i metadati
a partner e clienti
bene grazie ciao no no um così cosa io
lavorare con è per uso interno e lo siamo
molto come ho detto quello che facciamo quello che abbiamo messo
out è internamente siamo molto attenti
fare qualsiasi cosa a un livello utente specifico
l’integrità dei nostri utenti è molto importante
quando si tratta di ciò che forniamo e
quello che otteniamo da terze parti penso
Io non sono lì per dire niente
per non dire la cosa giusta che siamo
non attualmente vendendo i nostri dati fino a
Conosco chiunque ma a me piace avere un
disclaimer in questo momento dicendo che II
non so per certo okay
la risposta contrastante è un’altra
quanto è grande la dimensione geografica culturale
differenze nei dati sugli utenti finali
uso dei tuoi giochi um culturali
geografico quindi non ci sono
le differenze di sicuro, ma penso che sia dentro
in generale come il resto del mondo
sai che stiamo venendo insieme, quindi uso
Intendo dire che gli Stati Uniti sono molto
importante per noi perché sono lontani
avanti sai in termini di Apple e
cose del genere ma in generale se tu
guarda la tua Europa l’uso è abbastanza
simile e ovviamente hai bisogno di un dispositivo
quindi se colleghi i nostri giochi a come
i dispositivi sono diffusi in tutto il mondo
abbastanza simile in termini di persone buone
stanno usando i nostri giochi e giocando i nostri
Giusto, penso che prenderemo l’ultimo
domanda e dare loro una pausa più lunga
e poi le persone possono apparire chiedono così il
l’ultima domanda è che hai visto direttamente
miglioramenti validi che sono usciti dai dati
analisi che l’ha detto
quindi non posso condividere che ti conosciamo
non devono ovviamente ovviamente ah
so che è quando hai la quantità di
giocatori che facciamo non conosciamo nessuno
di nuovo a livello di utente per
capire i nostri giocatori che dobbiamo usare
i dati quindi sì certo che siamo molto
data-driven è il nostro modo di informazione
sulla maggior parte di tutto okay diciamo
grazie ancora ad Anna
tu chi sono io sono stato con King per
circa quattro anni ed è stato piuttosto un
viaggio e ne parlerò
un po ‘riguardo a tutto quindi io
parlato di oggi perché abbiamo
ampliato e lavorato sul nostro ambiente
e il modo in cui strutturiamo i dati e pensiamo
sui dati e quindi riferire sui dati che
è il mio obiettivo principale durante questi quattro
anni e sono stato insieme per il viaggio I
volevo sottolineare che il mio preferito
gioco è candy crush soda saga e se tu
non giocare, ti consiglio di farlo
è fantastico quindi King questa è una diapositiva se
hai visto la presentazione di Hawkins l’altra
diapositiva generale del giorno abbiamo circa 200
diversi titoli di gioco in cui siamo attivi
più di 200 località in tutto il mondo
e abbiamo in un mese circa 340 milioni
giocatori unici e attraverso i nostri dispositivi così
siamo leader globali su piattaforme diverse
gioco per casual game dovrei dire
altrimenti qualcuno si arrabbierà in modo casuale
gioco, quindi siamo abbastanza grandi, abbiamo un gioco
studi quindi per studio intendiamo dove siamo noi
in realtà sviluppare giochi che abbiamo in
Stoccolma che è quella originale
Londra Barcellona Bucarest Singapore
probabilmente dimenticando qualcosa è acceso
lo scivolo se lo faccio e ne abbiamo anche altri
sedi a Tokyo Tokyo San Francisco
per altre cose è abbastanza basso globale
una società abbastanza globale quando ho iniziato
quattro anni fa, dove erano un po ‘
oltre un centinaio di persone tutte insieme e
oggi siamo più di 1.500 persone
a livello globale quindi è stato abbastanza bello
il giro 2003 era qui quando è iniziato
originariamente avevamo una piattaforma che era a
sito di abilità che hai registrato sul sito e
ti ricordi e sei stato abbinato
contro i giocatori in modo che erano circa il
lo stesso livello che eri ugualmente buono
e ha giocato contro di loro e abbiamo avuto un
vedere il punto di vista dei nostri dati era che sapevamo
i nostri giocatori abbastanza bene perché lo erano
in realtà ci iscriviamo attivamente con noi
collaboravano con AOL e Yahoo e
ed è stato più di un interesse da
il posto che abbiamo avuto nel 2011 ci siamo trasferiti
su verso Facebook e questo è dove io
è arrivato quando ho iniziato che avevamo appena
lanciato la saga di bolle su facebook e non
bubble witch saga abbiamo avuto anche una partita
chiamato bubble saga e con la compagnia
stava guardando in che Facebook sarebbe
la prossima grande cosa per noi è stata una
poco più di un anno dopo che noi
lanciato su mobile dove la maggior parte dei
i giocatori di oggi nel era così una panoramica
della mia presentazione quindi parlerò
un po ‘sui nostri dati giornalieri
pipeline cosa facciamo quotidianamente
Parlerò del modo in cui noi
rapporti visualizzati e come i nostri rapporti
la storia è stata e poi ho intenzione di farlo
concentrarsi principalmente sulla segnalazione del motivo per cui ci chiedi
parlo di big data e ho menzionato la parola
chi fa bene perché sono migliore di
quest’ultimo porto quindi se ne parlerei
Hadoop sarebbe davvero noioso per
perché probabilmente non avresti imparato
molto per me, quindi ci concentreremo su
i dati finali e poi ho voglia di parlare
circa un po ‘i miei insegnamenti dal
ultimi quattro anni in termini di ciò che trovo
utile per i nostri stakeholder che posso
menzionare questo quando parlo
stakeholder, parlo interno
le parti interessate quindi la segnalazione che ho
lavorato con è principalmente a tutti
King che usa il nostro rapporto così potrebbe essere
il reparto finanziario marketing CRM e
la roba che forniamo loro così
che possono prendere buone decisioni su un
base quotidiana alcuni dei numeri che
produciamo sono segnalati esternamente ma
attraverso intermedio e attraverso altri
parti dell’azienda così interne
riportando che siamo molto per un libero
flusso di dati a King fondamentalmente a tutti
che lavora a King ha accesso a tutti i nostri
rapporti
pochissime restrizioni e crediamo
che se lavori con qualcosa allora tu
dovrebbe saperlo ed essere in grado di
controlla il tuo lavoro, quindi il nostro quotidiano
gasdotto Voglio riportarti indietro a
un po ‘all’espansione dei dati che sono
solo andando a fare la prima parte di esso
quando abbiamo iniziato eravamo fondamentalmente
mettendo tutto in qlikview se lo sei
familiare farebbe clic su visualizzazione è un dato
strumento di scoperta non un database ma tu
posso mettere il formato in file qvd che sono
andando a parlare di file QD un paio di volte
è fare clic sul suo formato di archiviazione
archiviando i dati abbiamo fondamentalmente scelto cose
up dei miei assistenti sequel e lo mettiamo in
qlikview ma clicca tu hai detto di no
un altro database per un breve periodo
chiedendo brillante noi lo stiamo provando
ma la rapida espansione e il fatto
che anche noi eravamo partiti con
Hadoop, allo stesso tempo, ci lascia fare
continuare con Hadoop e nel
all’inizio avevamo solo un Hadoop a 10 nodi
cluster e non è stato fino a un anno dopo
20 note e da lì su 40 note 80
osserva che non devo andare così tanto
siamo circa 200 note quindi non siamo enormi
rispetto a chi parla probabilmente
parlerò dopo di me, penso
Spotify ma abbiamo anche altre soluzioni
quindi abbiamo un duper anche oggi hanno un
database basato su colonne chiamato eccesso
La soluzione di Alexa quindi perché ne abbiamo così tanto
dati bene ci piace tenere traccia delle cose
ovviamente monitoriamo tutti i tipi di cose
preferibilmente quello che stanno facendo i nostri giocatori
i livelli se stanno iniziando un livello
se stanno acquistando qualcosa se
stanno avendo qualsiasi tipo di interazione
con i loro compagni con i loro amici o
chiunque altro abbiamo più di 15 miliardi
eventi oggi così 15 miliardi di cose
succede sui nostri server che registriamo e
lo facciamo nei tipi di eventi in nostro possesso
poco più di 400 eventi che dovrei menzionare
che noi
non cambiamo eventi, quindi facciamo a
molti degli eventi che abbiamo sono
in realtà simili per esempio se vuoi
aggiungere qualcosa a un evento di inizio del gioco
non cambi l’evento di inizio partita
fai la prossima versione il numero due
quindi forse non abbiamo 400 eventi unici
tipi ma abbiamo un sacco di eventi
tipi così su base giornaliera cosa succede
abbiamo il gioco dei server di gioco di gabe
i server si prendono cura di tutto il
azioni nel gameplay che i nostri giocatori
Non mettiamo in TS file di log v andare in
il server di log lo prendiamo su
occasioni durante il giorno e poi noi
avere un colpo finale che si potrebbe dire giusto
dopo la mezzanotte e lo inseriamo nel
Il cluster Hadoop è tutto grezzo in
il cluster Hadoop quindi ne facciamo anche alcuni
etl su entrambi in Hadoop e nel nostro
database XSL extra e di etl in questo
caso lavoriamo principalmente con le dimensioni
la modellazione aveva tabelle delle dimensioni e dei fatti
ma siamo abbastanza aperti ai bisogni
i nostri utenti hanno in termini di come tu
bisogno di creare un tavolo e quello che fai
i nostri scienziati di dati che amano fare
roba loro stessi così fanno tutto
dagli eventi non elaborati alle tabelle modellate
e dovrei anche dire che non lo è
completamente vero che non tiriamo roba
dagli eventi crudi più nella segnalazione
succede in occasioni a non farlo
raccomandare ma succede che abbiamo un
molti rapporti così indietro al
riportando dove mi trovo dove posso
parla per sempre così potresti dover smettere
io alla fine quando ho iniziato eravamo in
la stessa posizione eravamo a Stoccolma
eravamo in tre e facevamo tutto
e potremmo essere piuttosto sciatti forse
lavorando un po ‘secondo
abbiamo fatto ieri
qualcosa che volevamo fare un report che
è stato divertente ce l’abbiamo fatta e l’abbiamo fatto comunque
volevamo e poi se tu avessi un
domanda sul lavoro di qualcun altro si
si è girato perché la persona era
proprio là
chiedi loro perché avevano fatto qualcosa in
un modo specifico non aveva davvero bisogno
per il data warehouse e conoscevamo i nostri utenti
verso il basso per l’utente, se si confronta che a
oggi dove abbiamo milioni di utenti
ogni giorno in realtà oltre 100 milioni così
gli utenti ogni giorno ovviamente non possiamo sapere
un singolo utente a quel livello dobbiamo
pensa sempre a come vogliamo raggruppare
loro quale dimensione è buona avere
su direi che principalmente la nostra cosa principale è
generalmente guardando geografico
posiziona i nostri giocatori e in termini di
come si comportano i nostri giocatori quindi è stato abbastanza
diverso abbiamo ancora avuto il problema e
abbiamo ancora oggi che siamo
aggiungendo continuamente più giochi e
diversi tipi di giochi sono principalmente
casuale oggi ma significa ancora che a
diverso gioco casuale devi
confronta quali sono le cose che sono
simili cosa sono le cose che possiamo
mantenere allo stesso modo in contrasto con
cosa è diverso e cosa vogliamo
personalizzare e cambiare per il futuro e
quindi è abbastanza un è piuttosto un
cosa difficile da fare perché lo sei
sempre a rischio di farlo anche
generalizzato in comune nel senso
che potresti guardare a un gioco sbagliato
modo se non si prende ciò che è speciale
con quel gioco in considerazione in modo che voglio
diamo un esempio del nostro qmc
tutti sanno quale chiave MC è
fare clic su Visualizza console di gestione, quindi io
menzionato clicchi alcune volte noi
funzionano principalmente con il clic si segnalazione
strumento ci dilettiamo anche con altri strumenti
e non ho intenzione di andare nel bene
e le parti cattive sul clic visualizzarlo
serve lo scopo per noi abbastanza bene ma
ci sono sicuramente vantaggi e
svantaggi ma la nostra console di gestione
questo è il compito che eseguiamo fondamentalmente
su base giornaliera alcuni dei SAS
una settimana
mensile e si tratta di caricare i dati
nell’ambiente di reporting ed è
sull’esecuzione dei report e sulla pubblicazione
i rapporti che i nostri utenti finali possono utilizzare
come vedi abbiamo un sacco di compiti
questo è ciò che monitoriamo e guardiamo
una base quotidiana quindi per noi è stato abbastanza
presto ovvio che dovevamo fare questo
in modo strutturato e organizzato
senza devo dire che volevamo la struttura
senza limitare la creatività che è a
equilibrio difficile da trovare che ci porta in
occupandosi della dimensione dei dati nella segnalazione
livello in modo da fare clic si utilizza uno strumento in memoria
il che significa che ogni volta che apri il
segnala che usi una certa quantità di
memoria avrai un punto di accesso e
dove tutti possono accedere al report
rapporti e se hai molti utenti
aprire una relazione che è molto grande
potrebbe avere un problema non solo perché a
il report di grandi dimensioni sarà lento ma anche
perché molte persone stanno usando molto
di memoria allo stesso tempo ed è molto
faticoso sui server così quando noi
guardato l’ architettura originale come me
menzionato prima abbiamo appena raccolto i nostri dati
immediatamente dopo il mio sequel
server o quattro per lui da dentro
più luminoso all’inizio direttamente da
Hadoop noi abbiamo appena preso e ce l’abbiamo fatta
in cuties per fare clic sul formato e poi
l’abbiamo visualizzato in un’applicazione di visualizzazione dei clic
a volte le nostre app erano così piccole e le
quantità di dati che abbiamo usato era così
piccolo che non ci siamo neppure preoccupati di
fare un qvd ma oggi non è un
opzione per noi perché viene utilizzata una statistica del report
per essere forse 100 Meg per anni fa all’interno
lo stesso con la stessa granularità di
i dati vanno da 20 concerti oggi e
aprendo 20 concerti con diversi utenti su
lo stesso server come voglio dire che non lo fa
funziona fondamentalmente, quindi abbiamo introdotto la logica
livelli in qlikview o non in qlikview
prima
q scusate e quindi dall’archiviazione dei dati noi
fondamentalmente modellato e introdotto il
strati di dati che abbiamo avuto in modo che noi
potrebbe ottenere le informazioni più utili per la
passo successivo dai dati che abbiamo anche
dati anagrafici dei dati master a volte
abbiamo a che fare con qlikview a volte noi
trattare direttamente nel database così noi
fare il join quando si esegue una query per esempio
Hadoop o eccesso tutto e tu in qlikview
puoi interrogare direttamente nel rapporto
se stesso e quindi usi qualcun altro solo odbc
e utilizzare qualsiasi lingua che si desidera HQ l
o sequel o quant’altro facciamo la nostra segnalazione
nelle serie temporali è importante per un gioco
per sapere cosa succede di giorno in giorno
base e abbiamo un secondo modo di
guardandolo che è l’analisi di coorte i
pensa che tu ti sia familiare
soprattutto quando parliamo di analisi della corda
a King lo direi ancora quasi
parla esclusivamente di installare co fa male
quindi vogliamo dare un’occhiata ai gruppi
installare lo stesso giorno della stessa settimana o
lo stesso mese e al fine di affrontare
che nella segnalazione abbiamo ancora voglia di
guarda gli stessi fatti che non vogliamo
fare le tabelle due volte nel database o
la modellazione dimensionale due volte e solo
guardarlo e affettarlo in modo diverso
in modo che quello che facciamo è aggiungere un
Quart layer in cui si relaziona il
diverse date di installazione per il diverso
ai dati e poi lo mettiamo fuori in
i rapporti quindi cosa abbiamo ottenuto da
facendo questo bene otteniamo prestazioni
affidabilità e abbiamo fiducia e a buon mercato
La fiducia è qualcosa che davvero voglio
per sottolineare in tutto ciò che facciamo se
fai un rapporto devi sempre lavorare
con la persona che lo usa e questo è
qualcosa quando sviluppavo rapporti
che non ero sempre molto bravo in
o perché hai la tua idea e te
guarda i dati e vedi tutto ok voglio
per dirla in questo modo e voglio farlo
visualizzalo in questo modo e tu per
ottenere che l’utente finale non capisca
una sola cosa che fai così io davvero
voglio sottolineare che è necessario
creare fiducia e creiamo una fiducia
essere coerenti nel modo in cui noi
strutturato i nostri rapporti così quando qualcosa
era strano o o essere siamo oggi e
qualcosa è strano o persone diverse
può facilmente capire cosa abbiamo fatto
Anche io entrerò un pochino
più ciò che facciamo per darlo davvero
Non parlerò solo di teoria
ho intenzione di mostrarvi alcuni esempi come
in realtà visualizziamo questo per la nostra fine
gli utenti, quindi, come gestisci un
ambiente come questo e ora potresti
stai pensando a come è collegato a questo
rendere utili i dati utili dai big data
perché governando il nostro ambiente e
conoscendo ed essendo chiari in quello che facciamo
siamo anche in grado di spiegarlo al nostro
utenti finali e siamo anche in grado di fornire
le persone con ciò di cui hanno bisogno perché se
c’è una richiesta in arrivo o qualcosa del genere
che facciamo se riusciamo a trovare facilmente il
dati di cui hanno bisogno o che possiamo facilmente
lavora con loro per capire cosa loro
bisogno quindi è uno strumento per noi avere un
buon ambiente ma aiutare i nostri utenti
quindi quello che facciamo è monitorare che governiamo noi
anche come sviluppatori che tagliamo limitiamo il
sviluppo overhead centralizzando o
avere un sistema per con in cui noi
lavorare un quadro per l’ interno con cui
lavoriamo per renderlo più facile
scalabilità che è qualcosa che noi
si aspettano probabilmente di continuare
in crescita o potrebbe quindi devi sempre
prepararsi per quello e poi quello che possiamo
in realtà guardare è anche il nostro utente
impegno quello che abbiamo fatto è
espressioni centralizzate o KPI in questo modo
potrebbe sembrare una cosa facile da fare ma
in realtà ci sono un sacco di domande in
termini di come crei i tuoi KPI e
quello che abbiamo fatto nella segnalazione è quello
ci siamo assicurati che se crei un
riferiscilo
sei coerente si va e ottenere da
l’espressione globale mazza e noi
calcolare gli indicatori KPI allo stesso modo no
importa come strutturiamo il rapporto
a volte non è davvero possibile
perché diversi i dati vengono registrati
modi diversi quindi cosa fai allora
bene lo risolviamo abbastanza facilmente nominando
in modo diverso che tu lo faccia notare
che non è la stessa cosa è anche
qualcosa su cui abbiamo lavorato mi ha lasciato
riformulare così il nostro design è qualcosa che
abbiamo lavorato molto duramente con e e con
progettando la coerenza qui io siamo
parlando di un modello che facciamo nostro
segnalando all’interno in modo che i nostri utenti loro
può sempre trovare le cose nello stesso posto
di nuovo voglio voglio sottolineare questo
permettiamo flessibilità sempre
credo che i nostri sviluppatori siano quelli
che sanno il meglio di ciò che fanno
se non si adatta bene con i dati o
il modo in cui visualizzi non va bene
bene puoi sempre divergere un po ‘
dal modello ma come un framework come
una struttura e una spina dorsale per i nostri utenti
lo rendiamo coerente così
le persone sanno dove si trova la casella di selezione
Trovo questi grafici dove posso trovare il
cose diverse che sto cercando così
uno degli strumenti che abbiamo costruito perché
ci piace costruire le nostre cose
in realtà una app di visualizzazione dei clic che abbiamo creato a
fai clic sull’app per aiutarci a monitorare o
clicca le applicazioni Questo è per noi stessi per
gli sviluppatori e quello che fa è quello
siamo in grado di guardare facilmente i pendenti
per esempio nel data warehouse otteniamo a
messaggio che stanno per deprezzare a
tavolo e possiamo entrare qui guardiamo
l’ aiutante di Kiwi e ci rendiamo conto di noi
avere tre rapporti in esecuzione da quello
non è una buona idea che abbiamo bisogno di entrambi
cambia quello o loro possono apprezzare il
tavolo quindi questo è qualcosa che aiuta il nostro
noi stessi su base giornaliera e grazie a
il framework possiamo avere un’app come
questo perché abbiamo strutturato la strada
Carichiamo i nostri dati nei nostri rapporti e
il modo in cui leggiamo i dati generali e
nello stesso modo e puoi scegliere
negli stessi luoghi in tutto il
quadro e anche questo è interno noi
anche come i gatti un altro strumento che abbiamo
è il portale principale questo era principalmente
sviluppato da uno sviluppatore super-talentuoso
nel mio team chiamato Lucas corbel st
orribile st e ciò che fa è
ti permette di trovare qualsiasi informazione qualsiasi
KPI o qualsiasi metrica che vuoi guardare
per nelle nostre relazioni esistenti, in modo se si
sono nuovi a King e che succede a
un sacco di gente tutto il tempo
perché stiamo ancora assumendo molto
persone e vuoi trovare qualcosa
e non si sa da dove cominciare questo
è dove inizi a entrare e
allora puoi cercare virtualmente
qualsiasi cosa nella categoria sul KPI o
la nostra metrica come diciamo e sul
dimensione qualsiasi cosa tu stia cercando
ed è davvero molto utile qui
può anche trovare ciò che chiamiamo proprietari di report
quello che facciamo internamente è quello
la persona che fondamentalmente ci ha chiesto il
team di segnalazione che non esiste oggi
perché la riorganizzazione è
distribuito ma il team di reporting come esso
era quando volevano che li aiutassimo
con qualcosa lavoriamo insieme e
sono quelli che hanno il massimo
dicendo cambi nei rapporti siamo abbastanza
aprire altrimenti se qualcuno entra e
dicono oh mi piace davvero questo grafico o
Voglio davvero aiutare a guardare questo e
generalmente lo facciamo ma se non lo sei
rapporto proprietario, ovviamente, abbiamo bisogno di chiedere a
assicurati che non stiamo rovinando
qualcosa che esiste quindi questo è uno strumento
questo è estremamente utile per gli utenti finali
e poi abbiamo per noi stessi qualcosa
molto utile che viene chiamato in uso in
avvistare è fondamentalmente quello che siamo
monitorando chi esamina quale report
e quello che usano e non è in ordine
per vedere chi ha guardato cosa significa guardare
ai nostri rapporti utili qualcosa di te
devo chiederti
tutto il tempo è tutto ciò che siamo noi
stanno spendendo il tempo per restare dentro
la produzione è quella utile alla nostra fine
gli utenti amano i report se ci sono
sono grafici in loro quali grafici utilizzare
per esempio se il rapporto è troppo grande ma
sembra che usino i grafici di
10 forse abbiamo solo bisogno di due grafici in
rapporto e possiamo renderlo più piccolo così
è qualcosa di molto utile per noi dentro
per deprezzare sui nostri rapporti ma
anche per farci capire così se
abbiamo riferire che vorremmo
rimuovere possiamo entrare e possiamo vedere chi
utilizza effettivamente questo rapporto e di
che possiamo contattarli e possiamo
avere sempre questa comunicazione continua
per ciò che è utile, quindi vado
davvero veloce penso di averne una
delle mie diapositive successive in realtà o per ultime
la penultima alla fine così questa cosa
fare le cose utili e non lo è
qualcosa per cui hai una formula
e penso che ce ne siano un paio
cose che devi sempre considerare
per essere sicuro di farlo
la cosa giusta e quella che stai ricevendo
la cosa giusta dai tuoi dati, penso
è molto comune o è secondo me
raccomandare che tutti stiano parlando
su queste pazze quantità di dati che
abbiamo che puoi scoprire tutto
sui tuoi utenti e che conosci solo
dal logging di tutto ciò che
in realtà hanno un interno ma non lo è
vero hai dati e se non lo fai
capire cosa si può fare con esso o
finire per dare la persona giusta il diritto
cosa tu non hai un’intuizione e
non tutti vogliono avere l’ abilità
o l’opportunità di affettare e tagliare
tutto così devi guardare a quale
stakeholder hai che hai il
scienziati di dati che preferiscono farlo
loro stessi e si rivolgono solo al tuo
riferire se davvero devono
o hai il
analisti di business che è da qualche parte
nel mezzo hanno bisogno di prendere una decisione
e vogliono essere in grado di guardare il
diverse dimensioni e modi diversi
di visualizzare i dati ma non vogliono
per andare ed effettivamente interrogare il database
loro stessi vogliono essere in grado di ottenere
risposte rapide e voglio essere in grado di
guarda nel tempo e poi hai
finanziato per esempio chi vuole solo
riconciliare il loro numero vogliono
assicurati che abbiano l’accuratezza
numeri di cui hanno bisogno per chiudere
la segnalazione per il mese o il
quarto o no quindi hai molto
utenti diversi quindi nel nostro caso quando
arriva alla finanza che spesso forniamo
loro con i dati di cui hanno bisogno a volte
attraverso la segnalazione a volte attraverso
esportazioni dirette quando si tratta di
analisti aziendali stiamo cercando a
un po ‘di più nel modo in cui vediamo il nostro
reporting degli ambienti così come li impostiamo
le cose stiamo monitorando quello che loro
usa dove cerchiamo costantemente
mantenere la comunicazione con loro in termini di
quello di cui hanno bisogno, ma siamo anche estremamente
aperto a rivalutare ciò che siamo
stiamo facendo e come lo stiamo facendo e
esaminando nuovi strumenti e poi li hai
i dati scienziati e fondamentalmente loro
sono riusciti a scegliere i propri strumenti
quindi quando si tratta di ciò che è necessario
pensa che penso che non sia troppo
vicino a come qualcosa dovrebbe essere giusto
perché lo hai segnalato in un altro
gioco forse non è quello che vuoi
guardare in un nuovo gioco che vuoi
avere un computer confrontare un momento vieni
ora non potrò dire
oh questo è divertente tu vuoi essere capace
per confrontarli, riformuliamo il file
livello in cui sai che stai facendo
le cose giuste che stanno facendo i tuoi KPI
giusta direzione e tu hai i risultati
vuoi ma vuoi essere in grado di
avere abbastanza differenziazione in modo che tu
può consentire per diverse funzioni a
essere analizzato e quindi non farlo
al pugilato come spesso lavoriamo è quello se
abbiamo un gioco che richiedono qualcosa
per noi abbiamo sempre alle nostre spalle
pensa che questo sia qualcosa che
probabilmente più giochi vorrebbero
ma la richiesta viene da questa
prima di tutto, quindi stiamo cercando
in cosa possiamo fare per loro per servire
il loro scopo e questo mi porta
su uno degli altri punti questo
qui che è non aver paura di fare
qualcosa che potrebbe non essere il migliore
cosa alla lunga, perché se
puoi fare qualcosa velocemente il servizio
di scopo o risponde alla domanda
rapidamente quindi ottieni qualcosa e
allora se puoi farlo velocemente, puoi farlo
probabilmente la versione migliore è abbastanza
anche più in fretta, quindi non essere
paura di ripetere rivalutare e
cambia e fai qualcosa da trovare
qualcosa in fretta oggi penso
tuttavia è importante fare il
distinzione tra ciò di cui sto parlando
di che è generalmente e forse io
non ho reso quei dati super nitidi
tu vuoi guardare ogni giorno così lavoro
con i rapporti che vuoi
continuamente nel tempo, se ne hai l’uso
richieste ad hoc a volte solo facendolo
a Hulk è la cosa migliore da fare e tu
dovrebbe farlo e penso anche di nuovo
il diritto i dati giusti per il diritto
gli utenti non si lasciano prendere troppo dal Big
Il termine dati si riferisce ai dati intelligenti come termine
può avere un sacco di eventi utili io
pensa che tra i 15 miliardi di eventi
che è il numero fantastico da menzionare
perché lo registriamo a volte
stiamo registrando fino a 20 miliardi
eventi al giorno che stiamo effettivamente usando forse
quattro o cinque nella nostra segnalazione che
significa che registriamo un sacco di cose che siamo
non specificamente utilizzato per l’analisi
oggi e anche non lasciare quello che hai
oggi ti impediscono di pensare a come
vuoi guardare un KPI in futuro
quindi penso che questo sia già a
fine
dopo mezz’ora che è molto strano
forse parlo molto velocemente o molto
non chiaro Lee e io certamente non posso prendere
la comparabilità sapeva che potevo dirlo così io
può prendere domande ora sì e tu hai
loro ho alcune domande e tu puoi
continua a riempirli come fai
prova che stai segnalando il giusto
cosa bene un po ‘di nuovo a questo
ho avuto uno strumento che è uno dei tanti
le cose oh vediamo un’altra più indietro
più non mi dispiace l’uso all’interno guardiamo
a dire il vero, le persone lo usano e noi no
buono come vorrei dire a
pulizia di report inutilizzati e
monitorandoli ma stiamo migliorando
quindi per esempio se le persone non stanno usando
le cose che facciamo possiamo monitorarlo e noi
fare a volte l’altra cosa è
fondamentalmente chiediamo alle persone questo è utile
per te fare un rapporto senza avere un
lo scopo commerciale non è il modo giusto per
Fallo e voglio dire che deve rispondere
domanda e ha bisogno di rispondere al
domanda dallo stakeholder e quindi noi
valutare da persone che ci dicono che lo facciamo
un lavoro buono o cattivo in generale, ma noi
anche avere un problema che è molto
comune che creiamo qualcosa perché
c’è una certa urgenza e il
compagnia come King dove le cose sono giuste
andando a 150 tutto il tempo e tu pensi
il super urgente che crei questo fantastico
segnala che ci hai messo molto lavoro e
persone lo usano molto per due mesi
e poi più nulla per cui è difficile che è
veramente difficile ma proviamo costantemente
tenere una conversazione su di esso così tu
spingere automaticamente i report in base a
KPI o sono solo i report che facciamo
entrambi quindi inviamo e-mail in base al nostro
rapporti e e attraverso uno strumento chiamato
nprinting quindi prendiamo effettivamente ciò che c’è dentro
alcune segnalazioni e lo inviamo e
quindi è una combinazione sia bene, come si fa
tu convalidi che i numeri sono corretti
vabbè, lavoro con i dati di altre persone
prendere decisioni che lo convalidano no no
è una combinazione uh in realtà è così
una delle cose più difficili di noi
Ho perché non mi sono appassionato tanto
ciò che facciamo nel database è ora e
ma noi abbiamo etl abbiamo cose che stanno succedendo
nel database già poi abbiamo anche messo
strati su di esso e poi viene
fuori ed è molto difficile
scoprire dove qualcosa va storto se
qualcosa va storto ci stiamo perdendo
evento da qualche parte sono i numeri evitati
in ogni caso perché manca solo la segnalazione
o no è molto difficile la maggior parte del
tempo riceviamo aiuto dalla nostra attività
le parti interessate che ci dicono qualcosa
è strano e ci guardiamo dentro e poi
ovviamente ne abbiamo un po ‘per
esempio nelle nostre e-mail che abbiamo appena impostato
come percentuali stabilite e se devia a
molto per esempio la settimana prima di noi
guarda dentro ma è davvero difficile
davvero difficile con il monitoraggio quando si
hanno così tante segnalazioni okay lunga domanda
ora sì, non hai mai preso in considerazione
passare a uno degli altri
strumenti di analisi consolidati come il tessuto
sembra un sistema abbastanza grande tu
implementato per estrarre report oh come
dovrei affrontare questo politicamente corretto I
penso che stiamo sempre considerando
tutto ma siamo molto bravi a fare clic
così è facile per noi continuare
costruire in qlikview come il
la conoscenza che abbiamo nella mia squadra di King è
davvero fantastico ma si
testare tutto il tempo noi e te
sapere se c’è un penso che questo sia il
approccio si dovrebbe avere tutto
giusto se c’è una soluzione migliore
lì dovresti sempre considerarlo così
per quanto tempo mantieni i dati grezzi in
la memoria Hadoop la togliamo e
vedremo per quanto tempo intendo come te
ho notato che la nostra espansione è stata
incredibile per alcuni anni e così è
difficile per noi il nostro CTO di misaki lui di solito
dice che penso 10 volte più grande del nostro
caso è stato il più delle volte cento
volte più grande quindi è difficile ma per ora
abbiamo tutto per tutto il tempo che abbiamo
loggato in quei sistemi va bene cosa
le metriche riportano oltre alla media
tempo di gioco o piccoli tempi di completamento oh
le metriche aziendali standard e poi io
è stato detto che non posso dire quello che noi
guardare da ragioni competitive ma in
generale ciò che si guarda è sapere che
attività che piace a un giocatore
luogo del gioco che cosa comprano sai
cosa stanno spendendo i loro soldi?
e poi guardiamo molto a livelli come
per esempio e se i livelli lo sono
difficile o facile o perché il
cosa con come vediamo le cose nel nostro
i livelli sono che tutti dovrebbero essere in grado
per rendere i livelli ma non dovrebbero essere
troppo facile perché se sono troppo facili
poi diventa noioso come se suonassi un
episodio e si nota che hanno fatto un
livello specie e fai 10 10 livelli in
una fila non è divertente quindi quelli sono i
cose che stiamo guardando soprattutto in modo
il business del gioco standard e le cose
così ho due domande che
sono un po ‘imparentati quindi ti darò
entrambi nello stesso momento in cui lo è
come fai a mantenere le serrature anonime per evitare
tracciare un utente specifico e l’altro
per cui utilizzi solo i tuoi dati
uso interno, quindi fornisci i metadati
a partner e clienti
bene grazie ciao no no um così cosa io
lavorare con è per uso interno e lo siamo
molto come ho detto quello che facciamo quello che abbiamo messo
out è internamente siamo molto attenti
fare qualsiasi cosa a un livello utente specifico
l’integrità dei nostri utenti è molto importante
quando si tratta di ciò che forniamo e
quello che otteniamo da terze parti penso
Io non sono lì per dire niente
per non dire la cosa giusta che siamo
non attualmente vendendo i nostri dati fino a
Conosco chiunque ma a me piace avere un
disclaimer in questo momento dicendo che II
non so per certo okay
la risposta contrastante è un’altra
quanto è grande la dimensione geografica culturale
differenze nei dati sugli utenti finali
uso dei tuoi giochi um culturali
geografico quindi non ci sono
le differenze di sicuro, ma penso che sia dentro
in generale come il resto del mondo
sai che stiamo venendo insieme, quindi uso
Intendo dire che gli Stati Uniti sono molto
importante per noi perché sono lontani
avanti sai in termini di Apple e
cose del genere ma in generale se tu
guarda la tua Europa l’uso è abbastanza
simile e ovviamente hai bisogno di un dispositivo
quindi se colleghi i nostri giochi a come
i dispositivi sono diffusi in tutto il mondo
abbastanza simile in termini di persone buone
stanno usando i nostri giochi e giocando i nostri
Giusto, penso che prenderemo l’ultimo
domanda e dare loro una pausa più lunga
e poi le persone possono apparire chiedono così il
l’ultima domanda è che hai visto direttamente
miglioramenti validi che sono usciti dai dati
analisi che l’ha detto
quindi non posso condividere che ti conosciamo
non devono ovviamente ovviamente ah
so che è quando hai la quantità di
giocatori che facciamo non conosciamo nessuno
di nuovo a livello di utente per
capire i nostri giocatori che dobbiamo usare
i dati quindi sì certo che siamo molto
data-driven è il nostro modo di informazione
sulla maggior parte di tutto okay diciamo
grazie ancora ad Anna
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