WEBVTT

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WARGAMING.NET の
オンライン登録ユーザーは 1億1,000万人。

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WARGAMING.NET は
毎月 30 テラバイトのユーザーデータを収集しています。

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同社のアナリティクスの進化の原動力とは？

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弊社は過去３年間で、Hadoopテクノロジーと
ビッグデータにもとづくデータウェアハウスを構築し、

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<b>　アレクサンダー・リャーボフ（Alex Ryabov）氏</b>

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　Wargaming社、ビジネス・インテリジェンス部門、データサービス責任者

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単純なアナリティクスを開始しました。
基本的に「何が起きたか」を示すだけのレポーティングです。

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しかし、その後もゲームの成熟は進み、
より詳細なアナリティクスを理解する必要性が生じました。

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そこで、専任のデータ・サイエンティストからなる
チームを改めて編成し、

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データマイニングとモデル作成に取り組むことにしました。

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将来的には、オファーのカスタマイズに活用して、
プレイヤーが少しでも長く遊んでくれるように働きかけたり、

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高度なアナリティクスだけでなく指示的アナリティクスにも取り組み、
プレイヤー全員の要望に応えたいとも考えています。

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弊社では、ゲームにおけるプレイヤーの一挙手一投足から、
もちろん財務データ、取引データ、チャートデータまで、

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あらゆるデータを収集できます。

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また現在では、ソーシャルメディア・データも
大規模に収集し始めています。

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プレイヤーが SNS で何を発言しているかは重要です。

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オープンソースのソリューションが最も弱い点は
スケーラビリティです。

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分析モデル活用の自動化を大規模に運用する
準備が整った後に分かったことですが、

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オープンソースのソリューションでは時間がかかりすぎ、
モデルを展開する際に実に多くの回避策が必要になります。

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全てのゲーム、全ての地域、全ての時間枠に
対応するためには、

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数百、さらには数千のモデルを実行することが
必要になっていくと気づいた後は、

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そのレベルのスケーラビリティを実現できるソリューションを
探し始めました。

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現在では、データの準備が整い、
モデリング方法論の確定が済んでいれば、

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同じモデルから数百～数千の派生モデルを作成する作業は
担当者が1人で行えるようになっています。

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それに対し、手作業でモデルの作成や維持管理を行う場合は、
恐らく10人から20人が必要で、人的ミスも発生するでしょう。

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SAS のような自動化された本番環境では
ミスは発生しません。

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弊社にとって最も重要な機能は、
SAS ならではのスケーラビリティです。

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sas.com/jp