طلب متزايد على تحليل البيانات في الوقت الفعلي مع إطلاق ألعاب جديدة وتحديثات واسعة النطاق
تقليص فترة التحليل من أسبوع إلى أسبوعين إلى حوالي 10 دقائق بعد إعادة هيكلة بيئة البيانات
تطبيق النظام على بيمانج وبراوندرست2 وكات أند سوب مع خطط للتوسع إلى الأعمال المستقبلية
![كيم دو-جيون، رئيس فريق هندسة البيانات في نيوويز، وشين تشول-جيو، مدير البيانات، التقيا في مقر نيوويز بمدينة بانجيو، سيونام، في كيونغي. [الصورة: آن شين-هاي، مراسل]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/26/20260826144127873492.jpg)
"كلما تمكنا من التحقق من البيانات والاستجابة بسرعة أكبر، كانت الفوائد الحقيقية تعود إلى المستخدمين." هكذا أوضح كيم دو-جيون، رئيس فريق هندسة البيانات في قسم خدمات البيانات بشركة نيوويز، الحاجة إلى تحويل البنية التحتية للبيانات في الشركة.
تشهد شركات الألعاب في الوقت الراهن توجهاً نحو بناء بيئات فعالة لإدارة واستخدام كميات البيانات المتزايدة باستمرار. يأتي هذا نظراً لضرورة ربط كميات البيانات الضخمة التي تُنتج في الوقت الفعلي أثناء تقديم الخدمة - مثل سجلات لعب المستخدمين وعمليات شراء العناصر واستهلاك الموارد ونقاط المغادرة - مع العمليات التجارية الفعلية.
وبما أن سرعة التحليل وتطبيق النتائج على العمليات تؤثر بشكل مباشر على قرارات التحديثات وتصميم مستويات الصعوبة والمكافآت، فقد أصبح دور قدرة شركات الألعاب على إدارة البيانات أكثر أهمية من ذي قبل.
قررت شركة نيوويز إعادة هيكلة بيئة البيانات لديها استجابة للطلب المتنامي على البيانات والتحليلات. التقى فريق أجيو إيكونوميكس مؤخراً برئيس فريق هندسة البيانات كيم دو-جيون والمدير شين تشول-جيو لمناقشة التطورات منذ التحويل والاتجاهات المستقبلية.
يختص فريق هندسة البيانات في قسم خدمات البيانات بشركة نيوويز بجمع وإدارة البيانات الضخمة الناشئة أثناء تقديم الألعاب وعمليات التسويق الخارجية، ويوفر البيانات الأساسية التي تمكّن الأقسام العملية مثل التطوير والتخطيط من استخدامها بفعالية.
قامت نيوويز بإدخال خدمات سنوفلاك في العام الماضي بعد أن أدركت أن حجم معالجة البيانات يتزايد مع إطلاق ألعاب جديدة وتحديثات واسعة النطاق، وأن الطلب على تحليل البيانات في الوقت الفعلي يتصاعد. خضعت الخدمة لاختبار مفهوم شامل في الربع الأول من عام 2025 غطى 5 مجالات و34 سيناريو، وتُستخدم الآن في العمليات الفعلية.
كان أكثر التغييرات جوهرية يتعلق بطريقة استخدام البيانات. قال كيم دو-جيون: "في السابق، كان علينا انتظار طلب البيانات من الأقسام الأخرى وتقديمها لهم، ثم يطلبون تحليلات إضافية، وتتكرر هذه الدورة. أما الآن، فقط بمنح كل قسم صلاحيات الدخول والسياسات المناسبة، يستطيع الموظفون الوصول مباشرة إلى البيانات التي يحتاجونها."
كما أدخلت نيوويز منهجيات تحليل تعتمد على الذكاء الاصطناعي. أصبح بإمكان أي شخص، ليس فقط فريق تحليل البيانات، أن يطرح أسئلة بلغة طبيعية حول البيانات التي يحتاجها ويحصل على النتائج. أدى هذا إلى توسيع نطاق البيانات المستخدمة في العمليات الفعلية وتنويع طرق الاستخدام. تمكنت بعض مهام تحليل البيانات من تقليل الوقت المستغرق من أسبوع إلى أسبوعين إلى حوالي 10 دقائق فقط.
قال شين تشول-جيو: "بذلنا جهوداً كبيرة في تقليل الأخطاء والهلوسات التي قد يرتكبها الذكاء الاصطناعي، وذلك بتعريف العلاقات بين البيانات والمعايير مسبقاً، حتى نتمكن من الاعتماد على البيانات المُعدة بطريقة موثوقة وآمنة."
مع توسع نطاق استخدام البيانات ليشمل الأقسام العملية، شهدت أدوار فريق هندسة خدمات البيانات تغييراً جذرياً. قل الاهتمام بالمهام الروتينية مثل استخراج البيانات وإدارة البنية التحتية، وتحول التركيز نحو مهام أكثر تطوراً مثل إدارة التكاليف وبناء بيئات جمع وتحليل البيانات للألعاب الجديدة.
أضاف شين: "بدلاً من التركيز على إعداد البيانات، أصبح اهتمامنا منصباً على كيفية إدارة البيانات التي لدينا بالفعل واستخدامها. تغيرت طبيعة العمل بشكل جذري لدرجة أنه يمكن القول إنها مهنة جديدة تماماً."
تطبق نيوويز النظام التحليلي الجديد على ألعاب الويب البورد مثل "بيمانج نيو ماتجو" وألعاب الخدمة المباشرة مثل "براوندرست 2" و"كات أند سوب"، مما يمكنها من الاستجابة السريعة لتحليل البيانات في الوقت الفعلي. بالنسبة لألعاب الأجهزة مثل "لاي أوف ذا فالس" والأعمال المستقبلية، تستعد الشركة لتطبيق النظام من مراحل التخطيط والتطوير الأولى.
تخطط الشركة للتطور نحو مرحلة أكثر تقدماً حيث ستستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل السلوك غير الطبيعي للمستخدمين والمراحل التي يواجهون فيها صعوبات، لدعم قرارات مشغلي الألعاب. ستتمكن من التعرف على أسباب انحشار اللاعبين في مراحل معينة، مما يساعد في تحديد ما إذا كان تعديل الصعوبة ضرورياً.
قال كيم: "على سبيل المثال، إذا لاحظنا أن لاعباً معيناً يخسر باستمرار الموارد في ألعاب مثل ماتجو أو البوكر، يمكننا تحليل الأسباب وعكس النتائج في آليات المكافآت واتجاهات التحديثات، مما يساعد على تقليل رحيل المستخدمين. الهدف من استخدام البيانات هو تحسين جودة الألعاب وجعل تجربة المستخدم أكثر متعة."
* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.