Pentaho를 이용해 단일 데이터 뷰를 생성한 ZeniMax

사례 연구

과제: 통합 데이터 모델을 배포하여 분산된 환경을 통합하고 원시 데이터를 데이터 웨어하우스로 수집하며 분산된 데이터에 대해 단일 뷰를 가질 필요가 있었습니다.

솔루션 Pentaho Data Integration이 단일 비즈니스 뷰를 만들기 위한 성능과 프레임워크를 제공합니다.

결과

  • 분석가들이 데이터를 로드하는 일이 아니라 게이머의 행동을 연구하는 데 더욱 매진할 수 있게 됨
  • 이전에 수작업으로 수행하거나 Python 스크립트로 실행하던 작업을 자동화
  • 새로운 상품의 출시 기간을 수 개월에서 수 주로 단축

ZeniMax Media는 콘솔, PC 및 모바일 기기용 비디오 게임을 개발하고 퍼블리싱합니다.

해결 과제: 신속한 개발을 지원하기 위한 통합 데이터 뷰 생성

PC 게임 산업은 빅 데이터 분석 기술이 주도하고 있습니다. 184억 달러 규모의 이 시장은 게임을 DVD 박스 구성으로 최대 60달러의 가격으로 판매하는 단순 패키지 판매식 비즈니스로 이어져왔습니다.

아직도 많은 게임은 이러한 방식으로 판매되고 있지만 업계에 인터넷으로의 대이동이 시작되었습니다. 이로 인해 게임 회사들의 비즈니스 수행 방식이 완전히 달라졌습니다.

게임 개발사가 안고 있는 과제는 스토리라인을 확장시켜 플레이어의 참여도를 높이는 것입니다. 개발사가 플레이어를 새로운 모험과 도전, 그리고 성취감의 세계로 끌어들일 수 있다면 수년간은 승승장구할 수 있습니다.

ZeniMax도 IT의 도전을 피해가지는 못했습니다. 예를 들어, 게임으로 엄청난 양의 데이터가 생성되는데, ZeniMax의 가장 인기 있는 타이틀의 경우 하루에 5TB의 데이터가 만들어집니다. 또한 이 회사는 이전부터 조직 구조가 고립된 형태로 유지되어 개발자들이 데이터를 공유하려는 동기를 부여 받지 못했습니다. 각 팀이 자체적인 평가 지표를 선택하고 자체적으로 결정을 내렸습니다. 그 결과, ZeniMax의 데이터는 MySQL, Postgres, JSON, XML 및 일반 텍스트로 산재해 있었지만 원시 정보를 하나의 데이터베이스로 통합하여 비즈니스에 활용할 수 있는 형태로 나타낼 방법이 없었습니다.

ZeniMax Media Inc.

ZeniMax Media Inc.

SOLUTIONS

Big Data Integration and Analytics

SOFTWARE

Pentaho Data Integration

창고와 호수를 가지고 있는데 어떤 면에서도 이 두 가지의 공통점을 찾을 수 없습니다. 이런 소란스러움을 유용한 무언가로 바꾸는 방법은 무엇일까요? Pentaho가 가교 역할을 했습니다.
– Robert Walsh, 엔터프라이즈 BI 기술 이사, ZeniMax Media Inc.

솔루션: Pentaho Data Integration

Pentaho Data Integration은 데이터 환경을 통합하고 비즈니스 전략을 추진하는 데 필요한 기능을 ZeniMax에 제공합니다. 빅 데이터 시장의 리더로서 Pentaho는 분산된 데이터를 통합할 방법을 잘 알고 있었고, 그렇게 제시된 통합 분석 솔루션은 단일 비즈니스 뷰를 만들기 위한 성능과 프레임워크를 제공했습니다.

결과: 게이머의 행동을 보다 잘 이해하고 게임을 보다 빠르게 출시

Pentaho Data Integration을 배포한 후, ZeniMax 분석가들은 이제 데이터 로드가 아니라 게이머의 행동을 분석하는 데 매진할 수 있게 되었습니다. Pentaho는 이전에 수작업으로 수행하거나 Python 스크립트로 실행하던 많은 작업을 자동화시켰고, 그 결과 새로운 게임을 출시하는 데 필요한 시간이 수 개월에서 수 주로 단축되었습니다.

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