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![\"Business](\"https:\/\/intellias.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Everymatrix-text.jpg\")
<\/p>\nGelieferte L\u00f6sung<\/h2>\n
Als langj\u00e4hriger Partner von EveryMatrix hat Intellias das Unternehmen beim Aufbau einer Sportwettenplattform<\/a>, bei der Einrichtung eines Zahlungsverarbeitungssystems<\/a>, bei der Erreichung der PCI DSS-Konformit\u00e4t und vielem mehr unterst\u00fctzt. Im Laufe der sechsj\u00e4hrigen Zusammenarbeit haben wir das Entwicklungsteam f\u00fcr unseren Kunden auf 110 Spezialisten erweitert, wobei mehrere Unterteams an verschiedenen Aspekten des Gesch\u00e4fts unseres Kunden arbeiten. Eines der Projekte, an denen Intellias gearbeitet hat, ist eine Plattform f\u00fcr fortgeschrittene Datendienste, die umfangreiches Datenstreaming-, Verarbeitungs- und Berichterstattungsfunktionen bietet.<\/p>\n Um Echtzeit-, historische und vorausschauende Einblicke in den Gesch\u00e4ftsbetrieb zu bieten, hat das Team von Intellias eine neue Berichterstattungsl\u00f6sung mit den neuesten Business Intelligence-Technologien entwickelt. Diese L\u00f6sung beinhaltet:<\/p>\n Der Intake Message Bus, der in der Cloud l\u00e4uft, sammelt Datenfeeds aus verschiedenen Quellen: EveryMatrix-Produkte, Kunden-CMS (Benutzerdaten) und Zahlungsanbieter. Diese Daten werden dann strukturiert, validiert und f\u00fcr die weitere Verarbeitung zur Verf\u00fcgung gestellt. Der auf der verteilten Streaming-Plattform Apache Kafka aufbauende Nachrichten-Broker ist schnell, horizontal skalierbar und dank Datenreplikation fehlertolerant.<\/p>\n Eine Reihe von freien Open-Source-L\u00f6sungen \u00fcbernehmen die Integration von Quelldaten, indem sie diese in einem Cluster von PostgreSQL-Servern zusammenf\u00fchren. Wir verwenden Apache Airflow f\u00fcr die Stapelverarbeitung, Apache NiFi f\u00fcr die Streaming-Verarbeitung und Confluent KSQL f\u00fcr Kafka Streams. Durch die Wahl dieser Dienste haben wir Kosteneinschr\u00e4nkungen beseitigt und das System skalierbarer gemacht.<\/p>\n Die Quelldaten vom Nachrichten-Broker werden extrahiert, transformiert und in das zentrale Lager und die Dimensionstabellen geladen.<\/p>\n Unsere eigene kundenspezifische Visualisierungsl\u00f6sung stellt Daten zusammen und pr\u00e4sentiert sie den Kunden in Form von Berichten, Dashboards, Grafiken und Widgets. Widgets k\u00f6nnen direkt in EveryMatrix-Produkte – Casino Engine, OddMatrix, MoneyMatrix und PartnerMatrix – integriert werden, um kontextbezogene Daten f\u00fcr Spieler und Kunden anzuzeigen.<\/p>\n Um das stetige Wachstum der EveryMatrix-Benutzerbasis zu unterst\u00fctzen, die inzwischen bis zu 5 Millionen Menschen z\u00e4hlt, haben wir mehrere innovative L\u00f6sungen entwickelt, die unseren Kunden helfen, mit dem Zustrom von Daten aus verschiedenen Quellen effizient umzugehen und ihnen umsetzbare Gesch\u00e4ftseinblicke zu liefern.<\/p>\n Google BigQuery erm\u00f6glicht es uns, die leistungsstarken Rechenkapazit\u00e4ten von Google zu nutzen, um eine schnelle Verarbeitung und Analyse gro\u00dfer Datenmengen zu gew\u00e4hrleisten. Gro\u00dfe Datenmengen werden in kleine St\u00fccke aufgeteilt, die in der Google Cloud gespeichert werden und durch Anmietung von Google-Ressourcen innerhalb von Sekunden verarbeitet werden k\u00f6nnen. Indem wir die Tausenden von Google-Knoten anfordern, die f\u00fcr die Berechnung kleiner Datenmengen in wenigen Sekunden erforderlich sind, erreichen wir eine schnelle Abfragedisposition und Datenerfassung von mehreren Rechnern, was zu schnellen Berechnungsgeschwindigkeiten f\u00fchrt.<\/p>\n Ereignisse und Daten von jedem Produkt werden in eine einzige Streaming-Plattform mit einer Datenerfassungsgeschwindigkeit von 1 Million Nachrichten pro Sekunde gebracht. Wir verwenden Apache Kafka, Kafka Connectors und Apache NiFi f\u00fcr den Ereignis-Hub und die Ingest-Verarbeitung.<\/p>\n Die Plattform erm\u00f6glicht es Datenexperten, eingehende Nachrichten mit einer Verz\u00f6gerung von nur wenigen Millisekunden on-the-fly zu analysieren und entsprechend zu reagieren. Wenn ein Ereignis nach einer der im System konfigurierten Regeln klassifiziert ist, wird es auf Anfrage des Kunden an diesen weitergeleitet. Datenspezialisten k\u00f6nnen auch auf ein neues Ereignis reagieren, indem sie eine E-Mail oder Textnachricht senden, eine Anfrage zur Betrugserkennung stellen oder \u00fcberpr\u00fcfen, ob der Benutzer die Anforderungen des maschinellen Lernmodells zur Risikobewertung erf\u00fcllt.<\/p>\n Unser Team entwickelte ein effektives Lastmanagementkonzept, um die Kapazit\u00e4t zu erh\u00f6hen und hohe Lasten bei Verkehrsspitzen zu bew\u00e4ltigen. Unsere horizontal skalierbare L\u00f6sung weist die Benutzer verschiedenen Servern zu, die bei Bedarf zum Ring hinzugef\u00fcgt werden k\u00f6nnen. Wir verwenden einen konsistenten Hash-Ring zur Zuweisung von Benutzern zu Knoten und einen Load Balancer zur Verteilung des Benutzerverkehrs auf die verf\u00fcgbaren Rechner. Im Falle eines Lastanstiegs k\u00f6nnen wir die Anzahl der Server erh\u00f6hen, um der Belastung standzuhalten.<\/p>\n Wir haben ein Empfehlungssystem f\u00fcr maschinelles Lernen entwickelt, das einen Mechanismus zum datenbasierten Vergleich \u00e4hnlicher Benutzer (auf der Grundlage von Geschlecht, Alter, Geburtsort, Verhalten usw.) und ihrer Kaufpr\u00e4ferenzen f\u00fcr Produkte und Spiele enth\u00e4lt.<\/p>\n Ein interaktives Empfehlungsmodell schl\u00e4gt den Benutzern auf der Grundlage von Statistiken neue Spiele vor. Das Modell gew\u00e4hrleistet eine 90%ige Genauigkeit bei der Vorhersage des Wertes der Empfehlungen f\u00fcr Spieler. Die Umsetzung dieses Modells f\u00fchrte zu einem Anstieg der Kaufaktivit\u00e4t der Benutzer und zu einer sp\u00fcrbaren Steigerung der Verk\u00e4ufe.<\/p>\n Zus\u00e4tzlich stellten wir ein Betrugserkennungssystem, ein Modell zur Vorhersage, wann Benutzer die Webseite verlassen werden, und ein A\/B-Testsystem zur Berechnung von Metriken zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n Intellias leistete einen bedeutsamen Beitrag zur Transformation von EveryMatrix, indem wir das Unternehmen durch unsere Entwicklungs- und Beratungsleistungen in eine neue datengest\u00fctzte Richtung gef\u00fchrt haben. Unser starker Fokus auf Datenmanagement und -analyse half unserem Kunden, die Bed\u00fcrfnisse ihrer Kunden zu verstehen und bessere Dienstleistungen zu erbringen sowie Kunden in die Lage zu versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen und anspruchsvolle Systeme auf der Grundlage von Daten aufzubauen.<\/p>\n Durch unseren tief greifenden Analyseansatz, der eine gr\u00fcndliche Analyse der KPIs f\u00fcr jeden Betreiber auf der Grundlage von Endbenutzerdaten beinhaltete, war EveryMatrix in der Lage, effiziente Entscheidungen \u00fcber weitere Verbesserungen zu treffen. Dies hat zur Implementierung von auf maschinellem Lernen basierenden L\u00f6sungen gef\u00fchrt, die EveryMatrix wichtige Einblicke in das Verhalten der Endbenutzer geben. Von der Identifizierung und Empfehlung der relevantesten Spiele bis hin zur Eliminierung illegitimer Benutzeraktivit\u00e4ten decken die von uns gelieferten Systeme zahlreiche Aspekte des iGaming-Gesch\u00e4fts ab.<\/p>\n Die von uns entwickelte L\u00f6sung bringt diese Vorteile f\u00fcr unseren Kunden:<\/b><\/p>\n Wir haben eine BI-Berichterstattungsl\u00f6sung entwickelt, die der iGaming-Branche durch operative Transparenz in Echtzeit f\u00fcr strategische Entscheidungen zugutekommt.<\/p>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":57891,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[42],"tags":[524,51,47],"acf":[],"yoast_head":"\n\n
Datenerfassung und -validierung<\/h3>\n
Datenintegration und -verarbeitung<\/h3>\n
Daten-Rendering<\/h3>\n
Cloud-Computing-Farm<\/h3>\n
Streaming-Plattform<\/h3>\n
Load balancer<\/h3>\n
Vorhersage und Empfehlungsmaschine<\/h3>\n
Unternehmensergebnisse<\/h2>\n
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