Cách Databricks Giúp Pacers Giảm Chi Phí ML và Tăng Tốc Độ Phân Tích

Trong thế giới thể thao hiện đại, việc khai thác sức mạnh của dữ liệu là yếu tố then chốt để đạt được lợi thế cạnh tranh. Bài viết này khám phá cách Pacers Sports & Entertainment (PS&E), công ty mẹ của đội Indianapolis Pacers (NBA), Indiana Fever (WNBA) và Indiana Mad Ants (NBA G League), đã tận dụng Databricks để giảm đáng kể chi phí học máy (ML) và tăng tốc độ phân tích dữ liệu, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và cải thiện trải nghiệm người hâm mộ.

Ứng dụng AI trong thể thao: Câu chuyện thành công của Pacers

PS&E nhận thấy giá trị to lớn của dữ liệu người hâm mộ trong việc đưa ra các quyết định chiến lược. Tuy nhiên, việc xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ để dự đoán giá vé, nhu cầu của người hâm mộ và các yếu tố khác đòi hỏi một nền tảng mạnh mẽ và hiệu quả.

Bài toán chi phí và tốc độ phân tích

Trước khi chuyển sang Databricks, PS&E đã đầu tư đáng kể vào một nền tảng ML, tiêu tốn khoảng 100.000 đô la mỗi năm. Mặc dù nền tảng này có khả năng xử lý dữ liệu lớn, nhưng tốc độ phân tích lại quá chậm, gây khó khăn cho việc đưa ra các quyết định kịp thời.

Databricks: Giải pháp đột phá

Jared Chavez, quản lý kỹ thuật và chiến lược dữ liệu của PS&E, đã tìm kiếm một giải pháp có thể tăng tốc độ phân tích dữ liệu, giảm chi phí và cung cấp thông tin chi tiết chính xác hơn về người hâm mộ. Databricks đã chứng minh là một lựa chọn lý tưởng.

Giảm chi phí vận hành đến 98%

Chavez đã quyết định sử dụng Databricks trên Salesforce, mang lại kết quả ấn tượng. Chi phí thực hiện các dự án dự đoán tương tự đã giảm xuống chỉ còn 8 đô la mỗi năm, một sự tiết kiệm đáng kinh ngạc. Chavez tin rằng điều này phần lớn là nhờ vào khả năng tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên tính toán cho ML.

Cơ sở hạ tầng dữ liệu trước Databricks

Trước khi chuyển sang Databricks, PS&E gặp phải nhiều vấn đề với cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện có. Tổ chức này có hai kho dữ liệu hoàn toàn độc lập được xây dựng trên Microsoft Azure Synapse Analytics. Các nhóm khác nhau trong công ty sử dụng các hình thức phân tích riêng, và các công cụ cũng như kỹ năng của họ rất khác nhau.

Lựa chọn Databricks AutoML và Machine Learning Workspace

Để giải quyết những vấn đề này, Chavez đã chuyển sang sử dụng Databricks AutoML và Databricks Machine Learning Workspace vào tháng 8 năm 2023. Mục tiêu ban đầu là cấu hình, đào tạo và triển khai các mô hình dự đoán về giá vé và nhu cầu xem trận đấu.

Lợi ích vượt trội

Cả người dùng kỹ thuật và không kỹ thuật đều nhận thấy các nền tảng này hữu ích, Chavez lưu ý, và chúng nhanh chóng tăng tốc quá trình ML và giảm chi phí. Databricks giúp cải thiện đáng kể thời gian phản hồi cho đội ngũ marketing, bởi vì họ không cần phải biết cách viết code.

Tiếp tục tinh chỉnh và hiểu sâu sắc về dữ liệu

Databricks liên tục tinh chỉnh các cấu hình cluster, tăng cường các tùy chọn kết nối và tích hợp các kết quả mô hình trở lại vào các bảng dữ liệu của PS&E. Công cụ ML mạnh mẽ này liên tục làm phong phú, tinh chỉnh, hợp nhất và dự đoán trên các bản ghi khách hàng của PS&E.

Ứng dụng AI để phân tích xu hướng mua vé mùa

Đội của Chavez đang sử dụng dữ liệu, AI và ML để chấm điểm xu hướng mua vé mùa, xác định những đặc điểm khách hàng nào ảnh hưởng đến vị trí họ chọn ngồi. Họ phân tích nhân khẩu học, mức thu nhập, khoảng cách di chuyển, lịch sử mua hàng và mức độ tương tác với ứng dụng di động.

Thu thập dữ liệu và AI để cải thiện trải nghiệm người hâm mộ

PS&E thu thập dữ liệu vị trí thông qua các điểm truy cập WiFi để hiểu các mẫu lưu lượng và cải thiện biển báo. Điều này giúp hướng dẫn mọi người xung quanh đấu trường, xác định vị trí đặt các ki-ốt thực phẩm và hàng hóa, và xác định các điểm tối ưu cho biển báo.

Kết luận: AI – Chìa khóa thành công cho thể thao hiện đại

Câu chuyện thành công của PS&E với Databricks là một minh chứng rõ ràng cho sức mạnh của AI và ML trong việc chuyển đổi hoạt động kinh doanh của các tổ chức thể thao. Bằng cách tận dụng các công nghệ này, PS&E đã giảm chi phí vận hành, tăng tốc độ phân tích dữ liệu, cải thiện trải nghiệm của người hâm mộ và tạo ra những cơ hội mới để tăng doanh thu. Việc ứng dụng AI và ML sẽ là chìa khóa để thành công trong bối cảnh thể thao ngày càng cạnh tranh.

Lời khuyên cho các tổ chức khác

Nếu bạn là một tổ chức thể thao hoặc giải trí đang tìm cách tận dụng sức mạnh của dữ liệu, hãy xem xét việc đầu tư vào các nền tảng AI và ML như Databricks. Với sự hỗ trợ của các công nghệ này, bạn có thể mở khóa những hiểu biết sâu sắc về người hâm mộ của mình, tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và tạo ra những trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.