Big data en el juego

¿Qué es big data?

En el mundo de la información del último siglo, los datos eran de naturaleza financiera y se hacía típicamente un registro por elemento (o número de elementos) que se venden. Por ejemplo, en un mundo del los datos era un producto / precio único / número de elementos vendidos. En este siglo los volúmenes de datos son amplificados a un nivel que hace que los datos del siglo pasado parezcan pequeños. Ahora las transacciones de datos, están rodeado de miles de interacciones. Estas interacciones existen en registros web, en las redes sociales y, de hecho, en casi todo lo que hacemos, que se extiende a la teledetección de imágenes de satélite. Además, ya no son necesarios los números individuales que representan algún aspecto de una transacción - a menudo los datos nos llega en forma de datos no estructurados (imagine, por ejemplo, tratando de almacenar cada página web individual en la Internet todos los días), lo que ha obligado algunos recolectores de datos a alejarse de las bases de datos relacionales hacia otras formas de almacenamiento de datos, como Hadoop.

En el mundo de los juegos de azar la transacción de datos incluye dos piezas principales, en primer  los datos operativos y en segundo lugar los datos de seguimiento de jugadores. La se relaciona con limitaciones. Un par de ejemplos y sus consecuencias:

1-En dispositivos multi juego, por lo general no s ele muestra la información al jugador y algunos sistemas no siempre los metra la máquinas (en otras palabras, si una maquina contiene la versión de 1 centavo y la versión de 2 centavos del mismo juego, mucho sistemas de slots informarán que la máquina gano 300 dólares, pero no podrán informar que la versión e1 centavo ganó 250 y que al versión de  2 centavos 50). Esto es problemático, no sólo para los operadores de tragamonedas que tratan de optimizar sus salas, mucho peor, los vendedores suelen sub-valorar a los clientes que juegan a estas máquinas multi-juego / multi-denominación que están ocupando una parte cada vez mayor de muchas salas de slots.

Imagínese una máquina que tiene 2 juegos: el Juego A con 10 por ciento de retención y el Juego B con 2 por ciento de retención. Muchos sistemas de seguimiento de jugadores no sabrán qué juego está jugando el cliente, por lo que simplemente sacan un promedio  de retención de los 2 juegos y asumen que la máquina tiene el 6 por ciento. Lo que esto significa es que no importa quién está jugando este juego, se nos garantiza que se asigna mal el triunfo teórico a este cliente. Un cliente con 1.000 dólares en monedas en el juego A debería tener una ganancia teórica de 100 dólares pero en su lugar el sistema reporta 60 dólares. Un cliente con 1.000 dólares en el juego B debería tener una ganancia de 20 dólares pero el sistema reporta 60 dólares. Por eso, nuestro sistema de seguimiento del jugador hará o que en este cliente un 40 por ciento menos o un sorprendente 300 por ciento! (Los autores se sienten fascinados por el hecho de que estos sistemas de seguimiento de jugadores siguen dominando el sector. Imagine una sala de slots con un 70 por ciento de multijuegos / multi-denominación. Ahora imagine el lema de uno de estos sistemas de "seguimiento correcto de jugadores un 30 por ciento de las veces").

2. Seguimiento de jugadores basados en la sesión. Una cantidad significativa de información se pierde por este método de seguimiento. Imagínese 2 clientes, quienes perdieron 60 dólares en el transcurso de una hora de juego. El primer cliente puso 60 dólares en la máquina y luego, lentamente, lo perdió en el transcurso de una hora. El segundo cliente tuvo una sesión mucho más volátil, perdiendo 1.000 dólares a partir del minuto 50, luego de ganar un jackpot con el que recuperó la mayor parte para terminar con una pérdida de 60 dólares. Estos son, obviamente, 2 sesiones muy diferentes, pero uno no sabría esto mirando los datos de seguimiento de jugadores.

Afortunadamente, hay esfuerzos para corregir esto en la industria y reemplazar los sistemas de seguimiento de jugadores actuales con herramientas que hacen un seguimiento de todas y cada apuesta que el jugador hace en una sala de slots, en lugar de resumir por máquina los dos temas antes mencionados de forma simultánea.

El gráfico muestra el crecimiento exponencial de los volúmenes de información que cómo estamos ahora en la era de las interacciones. 

[1] The Math That Gaming Made, Cardno, Singh Thomas2013.

[1] Extraído de Nytimes.com. 

 

Tipos de big data

Big data se acumula en los lugares más inesperados y en ocasiones sus usos no se anticipan. En este artículo se explora el tipos de big data y después comienza el análisis de cómo estos datos se puede combinar con datos de juego para permitir una visión que impulse la toma de decisiones. Puede ser un cambio cultural para muchos aceptar que los datos fuera de nuestro ámbito de control ahora son fundamentales para la gestión de las operaciones. Este cambio cultural comienza con un examen de las nuevas fuentes de datos. Big data a menudo se basa en la participación de los consumidores con dispositivos conectados a Internet y la siguiente sección describe este consumo de los consumidores en base a big data.