编者按：今天的博文来自Qubit的产品经理Alex Olivier。他将带领我们了解为育碧提供的解决方案，育碧是世界上最大的游戏公司之一，通过数据分析帮助他们个性化客户体验。

我们的平台帮助各个行业的品牌——从零售和游戏到旅游和酒店——为用户提供个性化的数字体验。为此，我们在客户的整个旅程中分析了数千个数据点，减轻了客户的处理负担。这种洞察力促使我们的平台做出决策，物联网技术与应用，例如，企业管理软件排行，将客户纳入VIP细分市场，或确定客户对某一产品的兴趣，并相应地调整访问者的体验。

作为世界上最大的游戏公司之一，育碧面临着一个挑战许多企业的问题：数据存储如此之大，分析起来既困难又耗时。""处理数据需要15到30分钟，"育碧EMEA电子商务总监Maxime Bosvieux解释道这听起来不算多，但现代客户会从一个网站跑到另一个网站，如果你不能为他们提供他们想要的体验，当他们想要的时候，他们会选择有能力的竞争对手。"那时他们转向了Qubit和Google云平台。

一种云本地方法。

我们提供并提供客户访问他们自己的GCP项目的权限。该项目包含从他们的网站、应用程序和后端数据源处理和存储的所有数据。然后，客户机可以访问批处理数据和流式数据，无论是用户预测的首选类别、实时计算的生存期价值，还是用户属于哪个客户群。客户可以在几秒钟内访问这些数据，而不管他们的站点当时的流量是多少。

为育碧整合所有这些数据。

我们允许像育碧这样的客户通过他们项目中的一系列视图访问，这些视图指向他们的主数据存储。BigQuery IAM模型（共享数据集的权限设置）允许跨多个项目对视图进行授权，从而消除了在实例之间进行批拷贝的需要，大数据入门，这可能会导致某些数据过时。当Qubit将数据流到主表中时，视图可以直接访问它：在自己的BigQuery项目中执行查询的分析师可以访问最新的实时数据。

此外，由于提供的项目是一个完整的GCP环境，像Ubisoft这样的客户也可以提供额外的资源。我们的客户可以创建自己的Dataproc集群，或者在BigQuery中导入Qubit提供的数据，或者通过PubSub主题在单个环境中执行额外的分析和机器学习。这个过程避免了在封闭系统中经常遇到的数据争用问题。

通过结合Google云数据流、Bigtable和BigQuery，我们能够以PB级的速度快速处理大量数据。在一个典型的月份里，返利，Qubit的平台将为超过1亿的用户提供个性化体验，从ML得出的客户数据结论中总结出280亿的个人访客体验，并使用AI模拟超过23亿的客户旅程。

所有这些对育碧来说都很有意义。"Maxime Bosvieux告诉我们："我们是一家以快速创新和突破极限而闻名的公司。"这就需要稳定而强大的技术，数据中国，利用最新的人工智能来构建我们的细分和个性化战略。"