客戶的故事
用人工智能創造熱門電視節目

工業:媒體和娛樂

解決方案:客戶保留，需求預測，推薦引擎，用戶流失預測

Beplay体育安卓版本平台用例:機器學習，ETL

雲:AWS

今天的消費者對他們的內容提供者有更多的期望，如果他們的期望沒有得到滿足，他們很快就會退出。為了確保用戶粘性和忠誠度，Showtime希望利用數據來驅動內容策略，但他們遇到了遺留係統的規模限製和低效的數據管道。有了Databricks Lakehouse平台，他們現在對Beplay体育安卓版本消費者旅程有了一個可行的視角，可以為編程和內容提供信息，以提高用戶粘性，同時降低用戶流失率。

遺留係統延緩了新功能的上市時間

Showtime的數據戰略團隊專注於在整個組織內實現數據和分析的民主化。他們收集大量的用戶數據(例如觀看的節目、一天中的時間、使用的設備、訂閱曆史等)，並使用機器學習來預測用戶行為，改進調度和編程。不幸的是，遺留技術體係結構將團隊從高價值的數據科學活動中拉了出來。

• 基礎設施複雜性:尋找允許靈活性但不需要持續維護的基礎設施。
• 低效的機器學習管道:開發、培訓和部署機器學習模型的過程是高度手動和容易出錯的，導致新模型上市時間變慢。

使用ML進行更智能的內容編程

Databricks Lakehouse平台為ShBeplay体育安卓版本owtime提供了全麵管理的服務，極大地簡化了數據工程，提高了數據科學團隊的工作效率。現在，他們能夠利用自己豐富的數據池中的洞見，發現推動觀眾參與和減少流失的機會。

• 自動化基礎設施:完全管理的、無服務器的雲基礎設施，用於速度、成本控製和彈性。
• 交互式工作區:使跨團隊和多種編程語言的協作變得簡單和無縫，以加速數據科學的生產力。
• 簡化的ML生命周期:MLflow允許他們簡化整個ML生命周期。

更快的數據分析，數據科學創新

Databricks幫助Showtime在整個組織中實現了數據和機器學習的民主化，創造了一種更受數據驅動的文化。

• 快6倍管道:過去需要超過24小時的數據管道現在隻需不到4小時就能運行，使團隊能夠更快地做出決策。
• 把基礎設施的複雜性:雲中的完全托管平台具有自動化Beplay体育安卓版本的集群管理，允許數據科學團隊專注於機器學習，而不是硬件配置、提供集群、調試等。
• 創新用戶體驗:改進的數據科學協作和生產力縮短了新模型和功能的上市時間。團隊可以更快地進行試驗，為訂閱者提供更好、更個性化的體驗。