BI com tecnologia de IA para jogos


“Muitas vezes me pedem para produzir um painel, mas a solicitação nem sempre é clara, mesmo depois de uma conversa com a pessoa. Isso significa que posso construir algo para ela, pode errar o alvo e temos que começar de novo ou iterar sobre isso. O que acho interessante aqui é 1) eles podem ser capazes de encontrar as respostas por conta própria e 2) talvez mais importante, eles podem chegar perto do que estavam procurando e podemos usar isso como parte de sua solicitação de algo da minha equipe.” – Líder de dados em um estúdio AAA

Introdução

Quando anunciamos a próxima evolução do Databricks, The Knowledge Intelligence Platform em novembro de 2023, compartilhamos planos para integrar machine studying, GenAI e outros recursos em nossa plataforma. Com isso, aumentaríamos sua produtividade e o valor que você poderia gerar a partir de seus dados. Por meio deste weblog, exploraremos um desses recursos cujo objetivo é democratizar a geração de insights de dados, o AI/BI Genie.

Um espaço Genie fornece aos seus usuários a capacidade de interagir e explorar os dados em si, criando uma interface de bate-papo para seus dados. Em vez de se limitar ao que um painel pode mostrar a eles, eles podem fazer suas próprias perguntas e se aprofundar nos detalhes. Você aponta para uma série de tabelas, o usuário faz perguntas sobre os dados, o espaço interpreta a pergunta e apresenta os resultados. Com o espaço, os usuários podem explorar suas ideias como se estivessem trabalhando lado a lado com um analista de dados. Ele pode até transformar os resultados em visualizações para o usuário. Para uma visão detalhada dos espaços Genie, confira seus documentação aqui.

Em continuação, usamos um conjunto de dados público do World of Warcraft (WoW) para criar um espaço Genie, recriar uma jornada do usuário e explorar o valor que ele pode trazer para uma empresa de jogos. Quando você vir como é fácil configurar um espaço Genie, nós o encorajamos a tentar com um dos seus próprios conjuntos de dados. Será mais significativo e, contanto que você esteja habilitado para o Unity Catalog, será mais fácil de configurar do que o espaço de amostra.

Criando um Espaço Genie

Como um lembrete, você precisa estar no Unity Catalog, ou ter os conjuntos de dados que você vai usar no UC, para que isso funcione. No momento em que este artigo foi escrito, o Genie Areas ainda estava em pré-visualização pública, então seu primeiro passo será habilitá-lo no nível do workspace Página de pré-visualizações. Uma vez habilitado, você verá “Genie” no lado esquerdo do seu workspace do Databricks. Clique ali e depois em “New” no canto superior direito, dê um título, atribua um warehouse e adicione tabelas.

Ao criar um espaço Genie e selecionar as tabelas a serem incluídas, pense no usuário ultimate. Quem fará perguntas? Que tipos de perguntas eles farão? Quais tabelas podem dar suporte a essas perguntas? Você pode incluir tabelas Silver e/ou Gold para o domínio em questão. Obviamente, tente evitar conjuntos de dados completamente desconectados uns dos outros, pois isso impactará negativamente seus resultados.

Para este weblog, estamos usando um conjunto de dados kaggle que inclui informações sobre personagens em WoW ao longo de um período de três anos. Os conjuntos de dados incluem informações de sessão de alto nível, progressão de nível de personagem, classe de personagem, zonas em que eles entraram durante uma sessão e outros detalhes relacionados, como associação de guilda. À medida que exploramos esse espaço Genie, pensamos através das lentes de um designer de jogos que é novo nessa capacidade e está interessado em entender o envolvimento do personagem no mundo aberto.

Introdução ao Genie Area

Ao entrar no espaço, há um botão que analisará os conjuntos de dados e fornecerá alguns exemplos de perguntas que você pode responder com dados incluídos neste espaço. Por padrão, eles são gerados automaticamente pelo espaço Genie com base nos conjuntos de dados incluídos, mas você pode adicionar seus próprios exemplos ao criar o espaço. Esses prompts ajudam um novo usuário a entender os tipos de coisas que este espaço pode responder para ajudá-lo a começar. Seu usuário também pode pedir ao espaço, como fazemos no próximo diagrama, para descrever os dados aos quais ele tem acesso. Ele gerará detalhes sobre as tabelas, suas colunas e o que tudo isso pode significar.

BI com tecnologia de IA para jogos

Interrogando e iterando seus dados

Para este espaço Genie, estamos usando um conjunto de dados Kaggle de dados de personagens da horda do WoW em um período de três anos. As tabelas deste conjunto de dados são bem conectadas e importamos todas as tabelas. Então, experimentamos o espaço Genie como se fôssemos novatos na capacidade e fôssemos um designer de jogos procurando aprender mais sobre a experiência dos personagens em nosso mundo de jogo.

Mencionado acima, para começar nosso esforço, pedimos ao espaço para nos contar um pouco sobre as próprias tabelas. Vemos que o espaço tem informações sobre níveis de personagem, diferentes zonas do mapa, informações de sessão e detalhes sobre os personagens no jogo, incluindo nível, raça, classe e em qual zona eles estavam em um ponto no tempo. Ele também nos diz que a coluna char, que representa personagens no jogo, e sessionIDs são as duas principais chaves primárias nessas tabelas. Para nos acostumarmos com a interface, começamos com uma pergunta simples: “Qual é a raça mais comumente jogada primeiro por um jogador?” Ela retorna uma resposta, mas não exatamente a resposta que estávamos perguntando. Por que isso? Porque essas tabelas não têm playerIDs, apenas CharacterIDs. O espaço retorna a coisa mais próxima que faz sentido para isso: a raça mais comumente jogada com base no número de personagens.

Conjunto de dados Kaggle

Este exemplo nos mostra algumas coisas importantes

  1. O modelo pode lidar com perguntas mesmo quando não são bem escritas: “raça mais comumente escolhida” vs “qual é a raça mais comumente escolhida…”
  2. O modelo tentará responder à pergunta e encontrar algo que pareça certo: Personagem vs Jogador. Isso é uma coisa boa e ruim. O modelo não saberá que algo não foi respondido exatamente certo, então você tem que prestar atenção.
  3. Além de fornecer uma resposta, o modelo fornece uma explicação do que retornou para ajudar com o nº 2. “Esta consulta recupera a raça com o maior número de caracteres…” você notará que na verdade não diz jogador na explicação.

Agora, só porque os Blood Elves são os personagens mais criados, não significa que os jogadores estão realmente se envolvendo com eles. Você pode pedir uma lista classificada de todas as raças por contagem de personagens ou por tempo jogado. Não nos aprofundamos nisso, em vez disso, escolhemos nos aprofundar no envolvimento com os Blood Elves perguntando: Qual é a distribuição de níveis para os blood elves?

elfos sangrentos

Esta tabela é útil, e se você é uma pessoa de números, verá imediatamente que os números estão caindo rapidamente conforme você vai do nível 1 ao nível 10. Para este tipo de análise, uma visualização pode ser mais fácil de consumir. Depois de fazer uma pergunta ao espaço, haverá um botão que diz “visualizar”. Quando fazemos isso aqui, nos é fornecido este gráfico.

Elfo Sangrento

Isso é tremendous útil. Vemos imediatamente que há muitas pessoas criando um Elfo Sangrento, mas não os nivelando. Se tivéssemos dados de jogadores, poderíamos tomar isso como um sinal para mudar a maneira como pensamos sobre isso. Poderíamos pedir ao espaço para mostrar a classe de personagem principal, com base no tempo de jogo, para cada jogador para ver se há preferência por uma classe específica. Como não temos dados de jogadores, vamos nos aprofundar mais nessa visualização.

Há solavancos em 55, 58, 70 e 80. Como um designer de jogo para este título, reconheceremos: Essas foram mudanças de nível máximo devido a novos lançamentos. Esse perception pode se tornar a base para uma campanha de e-mail de reengajamento. “CHAR_NAME, a CHAR_CLASS tem mais aventuras pela frente. Experimente NEW_CONTENT em seu caminho para o novo nível máximo de 80, você está a apenas (LEVEL_CAP – CURR_LEVEL) de distância. Aqui está FREE_NEW_CONTENT para ajudá-lo em sua jornada. Você pode ganhar um HIGH_TIER_CONTENT se atingir LEVEL_CAP até EVENT_TARGET_DATE.”

Para concluir

Este foi apenas um pequeno exemplo de como um espaço Genie pode ajudar um designer de jogos a explorar seus dados, encontrar insights e então agir sobre eles. Esperamos que tenha inspirado você a tentar em um de seus conjuntos de dados. Este exemplo focou em dados de engajamento do jogador, mas o mesmo processo e recursos podem ser aplicados a todos os domínios de jogos, incluindo: advertising, otimização de campanha, operações de servidor, resultados de partidas e LiveOperations.

No início, compartilhamos uma citação de um estúdio e incluímos uma de um fabricante de jogos de console AA e um estúdio móvel:

  • “Muitas das solicitações que recebo são Adhoc, você pode encontrar esse número para mim. Essas solicitações acabam sendo iterativas por natureza porque eu dou a resposta e então eles querem saber o porquê por trás do número. Olhando para essa ferramenta, eu poderia montar um espaço Genie com dados relacionados à pergunta deles e dar a eles o poder de encontrar a resposta e então ver os detalhes por trás dela. Isso não só economizará o tempo da minha equipe, mas também deve encantar meus usuários finais.” – Diretor de Análise de Dados da fabricante de jogos de console AA
  • “Tenho usuários finais que entendem muito bem os dados que estamos coletando, alguns deles sabem um pouco de SQL, embora não sejam especialistas, mas a maioria deles não. Esses usuários, normalmente gerentes de produto, designers de jogos ou equipes LiveOps, querem mais acesso aos dados e a capacidade de encontrar respostas por conta própria. Com essa capacidade, eu poderia criar um espaço focado em seu domínio e fornecer a eles uma ferramenta de autoatendimento que acelerará sua capacidade de reagir a mudanças e liberará minha equipe para projetos maiores.” – Diretor de Operações de Dados de jogos para dispositivos móveis

Com os espaços Genie de IA/BI, você capacita suas equipes a ter uma conversa com seus dados, resultando em insights emergentes, maior satisfação de seus clientes internos e libera suas equipes de dados para trabalhar em projetos de alto valor. Esta publicação mostra como é fácil criar um espaço Genie. Crie um com seu próprio conjunto de dados e aprenda algo novo sobre seus jogadores no processo.

Se você quiser saber mais sobre os espaços Genie, como ativá-los e como usá-los, confira o documentação oficial ou entre em contato com sua equipe de conta do Databricks. Para obter informações sobre dados de jogos adicionais e casos de uso de IA, consulte nossos outros Aceleradores de Soluções e nosso Guia para Dados de Jogos e IA.

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