Resumo dos Anúncios do DAIS 2025 Através da Perspectiva dos Jogos

Introdução

Espero que todos tenham conseguido participar do Data and AI Summit este ano. Para aqueles que perderam, as gravações disponíveis devem ser postadas em algumas semanas. Enquanto isso, quero compartilhar alguns anúncios do evento que mais me animaram e como eles se aplicam aos jogos.

Lakebase

Nossos clientes nos dizem: insight sem ação é esforço desperdiçado. Lakebase é um passo importante na evolução do Lakehouse, pois busca potencializar mais ações para desenvolvedores de jogos. Antes do Lakebase, todas as cargas de trabalho do Lakehouse eram OLAP por natureza. A proposta de latência e custo não funcionava bem para sistemas transacionais e consultas. Isso levou a mais informações estáticas, cálculos e KPIs sendo usados para sistemas transacionais, ou esforços duplicados.

Lakebase permite que desenvolvedores de jogos sirvam facilmente insights derivados do Lakehouse para suas aplicações. Lakebase é um banco de dados Postgres totalmente gerenciado, integrado ao seu Lakehouse, que sincronizará automaticamente suas tabelas Delta sem que você precise escrever ETL personalizado, configurar IAM ou Networking. Saiba mais aqui (atualizado quando disponível).

Exemplos de Casos de Uso

• Personalização em Tempo Real: Apresente segmentos, ofertas e recomendações determinadas como resultado de pipelines Lakehouse e/ou modelos de aprendizado de máquina.
• Mitigação de Churn: Mantenha listas de usuários que foram identificados como em risco de churn como resultado de modelos de ML, propensão estatística e sinais em todo o seu Lakehouse.
• Estatísticas de Usuários Externos: Alimente sites externos que fornecem informações agregadas sobre a experiência do seu jogador com o jogo. Total de mortes no jogo, CCU atual, tabelas de classificação analíticas complexas.

AI/BI Genie GA + Deep Research

AI/BI Genie, a base das nossas capacidades de análise conversacional, agora está disponível para o público em geral. Esta é uma das capacidades mais empolgantes para o Lakehouse. Esta ferramenta permite que você tenha uma conversa com seus dados e mergulhe mais fundo nas informações que estão sendo mostradas. Pense no ChatGPT, mas em vez de usar dados publicamente disponíveis, ele pode responder perguntas sobre os dados do seu negócio. Com o AI/BI Genie, demos um grande passo em direção à concretização da análise de dados de autoatendimento.

Na DAIS, também anunciamos a próxima evolução da solução: Deep Research. Os Espaços AI/BI Genie são ótimos para ajudá-lo a responder "o que aconteceu?" Deep Research ajuda você a responder "por que isso aconteceu?" Imagine ver a contagem de seus CCUs cair nos últimos 3 dias em comparação com os últimos três meses. O que causou a queda? Quais fatores contribuíram para essa mudança? Quais tendências podemos identificar? É isso que a deep research oferece. Saiba Mais Aqui.

Exemplos de Casos de Uso

• Receita/Marketing: Investigando o porquê por trás de um KPI ou resultado
• Desenvolvimento de Jogos: Como os jogadores estão interagindo com o título
• LiveOps: Entenda rapidamente o que está acontecendo e analise situações em mudança

Databricks Apps

Databricks Apps permite que usuários de negócios se envolvam com insights e tomem ações rapidamente. Grande parte da análise de dados está focada em informar as notícias, nos informando sobre o que aconteceu. Onde o Lakebase permitiu ação ao capacitar aplicativos externos para aproveitar o insight e a inteligência artificial do Lakehouse e o AI/BI Genie ajudou os usuários finais a se envolverem e entenderem mais profundamente o insight vindo do Lakehouse; Databricks Apps capacita a criação de aplicativos focados em dados.

Os Apps Databricks trazem valor para desenvolvedores de jogos de todos os tamanhos. Pequenas equipes se beneficiarão delas, pois permitirá a criação e implantação rápida de aplicativos de dados interativos e chatbots estilo RAG. Grandes organizações poderão criar interfaces ML flexíveis e compartilháveis, capacitando usuários de negócios a se beneficiarem de mais modelos de ML. Todas as organizações ficarão mais tranquilas sabendo que os dados são governados pelas mesmas permissões que estão mantendo seus dados seguros como um todo. Saiba Mais Aqui.

Exemplos de Casos de Uso

• Teste A/B: Você é um gerente de LiveOps; você está trabalhando em um projeto de personalização. A análise conversacional ajudou você a identificar os diferentes grupos que deseja receber ofertas específicas. Agora, usando seu aplicativo Databricks, você pode analisar e escrever de volta os novos valores de segmento em seu Lakehouse (e servi-los via Lakebase para seus serviços de plataforma).
• Bots de Conhecimento RAG: Crie interfaces simples e fáceis de usar para aplicações de Chatbot RAG como: Uma que reúne todos os seus documentos do confluence para a equipe de desenvolvimento ou que expõe a lore atual para narradores e designers de jogos.
• Aplicações de Dados Focadas em Persona: Permita que seus desenvolvedores de dados, que entendem melhor seu Lakehouse, construam rapidamente aplicações para usuários de negócios. Por exemplo, uma ferramenta de Análise de Feedback do Jogador que ingere dados do Steam, X, Reddit, etc. extrai insights dos dados não estruturados, pontua o sentimento e permite que o gerente da comunidade intensifique os problemas relatados.

Agent Bricks

Quase todos com quem falamos em jogos estão trabalhando em pelo menos um sistema de IA Agentic. Esses projetos são frequentemente muito difíceis de implementar ou muito genéricos para fornecer valor. Agent Bricks ajuda a construir agentes de IA prontos para produção enraizados em seus conjuntos de dados. Eles permitem que equipes pequenas e grandes construam aplicações GenAI com governança e escalabilidade.

Para pequenos desenvolvedores de jogos, isso nivela o campo de jogo para sistemas GenAI / Agentic AI, permitindo que você construa agentes que são otimizados para custo ou qualidade e escolha os modelos certos para o seu caso de uso. Isso também ajuda na criação de dados sintéticos, rotulados, enraizados em seu domínio (Jogos). Você especifica a tarefa que deseja realizar e o Agent Bricks criará, otimizará e melhorará continuamente o agente para você.

Para grandes desenvolvedores de jogos, o Agent Bricks atuará como um multiplicador de forças. Construa agentes mais rapidamente, gerencie melhor frotas de agentes e forneça agentes personalizados para atender todas as necessidades únicas de seus usuários de negócios. Isso ajudará a eliminar a necessidade de criar agentes genéricos e permitirá que você construa aqueles que são mais adequados para grupos individuais sem sobrecarregar suas equipes de dados.

Exemplos de Casos de Uso

• Pesquisa de Usuário, Chat e Feedback: Use agentes de extração de informações para transformar texto não estruturado em campos estruturados sem a necessidade de dados rotulados.
• Chatbots de Lore, IP e Estilo: Entregue respostas rápidas e precisas enraizadas nos documentos que você escreveu para descrever a lore, as escolhas de estilo ou os requisitos de IP para o seu jogo com os Agentes Assistente de Conhecimento.
• Fluxos de Trabalho de Agentes Complexos: Com um Supervisor Multi-Agente, você pode criar sistemas de maior qualidade com menos esforço manual.

Lakeflow (Designer)

Independentemente do tamanho do desenvolvedor, estúdio ou editora, nunca há recursos de engenharia de dados suficientes para todos. Os engenheiros de dados muitas vezes estão sobrecarregados com solicitações AdHoc ou manutenção contínua de sistemas existentes. Nossas capacidades Lakeflow buscam simplificar os esforços de engenharia de dados, permitindo que mais tempo seja gasto em novos projetos e insights. O novo Lakeflow combina ingestão, pipelines SQL declarativos e fluxos de trabalho Spark em uma única interface para melhorar ainda mais a produtividade da engenharia de dados.

Como parte disso, também lançamos o Lakeflow Designer. Essas capacidades de baixo código permitem que os especialistas em dados construam pipelines que atendam às suas necessidades de negócios específicas.

Exemplos de Casos de Uso

• Análise de Desenvolvimento Inicial: Para empresas de jogos menores, ou estúdios no início do desenvolvimento de um novo jogo, isso poderia permitir que os designers de jogos começassem a ingerir fontes de dados e produzir KPIs iniciais mais cedo no desenvolvimento, talvez antes de contratar o primeiro líder de Engenharia de Dados.
• Tabelas Específicas de Linha de Negócios: Para empresas de jogos maiores, isso pode ser usado por uma linha de negócios, como Marketing, que deseja criar uma série de tabelas de ouro, ou platina, à medida que sua abordagem para aquisição de usuários continua a evoluir. Como tudo isso é gerenciado pela UC, torna-se mais fácil de gerenciar ao longo do tempo do que outra ferramenta de baixo código de terceiros.

Atualização do Catálogo Unity

“Se você vai usar o Iceberg, é melhor fazer isso com o Databricks Unity Catalog” - Ali Ghodsi

O Catálogo Unity suporta leituras e gravações em tabelas gerenciadas tanto pelo Databricks quanto por motores externos. Você obtém otimização automática de tabelas Iceberg. Motores externos podem ler e escrever em tabelas Iceberg através da interface REST Iceberg da UC. Um Catálogo de Dados pode atender a todas as suas necessidades.

Exemplos de Casos de Uso

• Compartilhamento de Dados e Interoperabilidade: Editores e estúdios podem compartilhar dados de forma segura (por exemplo, para prevenção de fraude entre editoras, marketing conjunto ou segurança da comunidade) sem duplicar ou exportar dados em uma variedade de formatos de tabela.
• Independente de Nuvem e Motor de Computação: Os desenvolvedores podem usar qualquer motor de análise ou ML - interno ou externo - para ler e escrever nas mesmas tabelas governadas por um único catálogo.
• Uso de Alto Desempenho: O UC ajusta automaticamente as tabelas Iceberg para desempenho, permitindo que empresas de jogos lidem com volumes de dados instáveis durante lançamentos, eventos ou momentos virais.
• Menor Manutenção Contínua: Garanta que todos os casos de uso, desde métricas de jogadores até detecção de fraude e painéis operacionais permaneçam performantes - sem ajustes manuais.

Por que isso importa - e o que você deve fazer a seguir

A pesquisa é clara: a indústria de jogos está em um ponto de inflexão, com resultados mensuráveis em crescimento, gerenciamento de riscos e eficiência para aqueles que agem. A janela para diferenciação competitiva está se estreitando - empresas que orquestram a IA em todo o negócio já estão superando o mercado, enquanto aquelas que hesitam correm o risco de ficar para trás.

Se você está pronto para ver o que é possível, conecte-se com o seu executivo de contas da Databricks. Vamos explorar como você pode aproveitar novas capacidades como Lakebase, Agent Apps e Unity Catalog Metrics para atingir seus objetivos. Agende uma rápida chamada estratégica de 15 minutos para discutir os últimos anúncios, ver uma breve demonstração da Data Intelligence em ação e planejar uma oficina personalizada para suas necessidades.

O futuro dos jogos está aqui. Vamos construir isso - juntos.

(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post