大数据能帮我押中500万吗?

云计算
大数据在博彩行业中的首要应用就是结果预测,相信大家也一定想到了。英国博彩公司Paddy Power开设的网站可谓业界领先,而近来网上赌博的崛起意味着他们需要将迅速积累起来的数百TB数据进行归纳并指导未来发展。

银行、零售商、谷歌乃至美国国家安全局都对大数据投以赞许的目光。不过这一波革新性分析浪潮还带来更有趣的施展空间,这就是博彩行业。在博彩行业中,数字分析与智能预测已经成为立足的根本,从业者们面对这一千载难逢的海量数据处理技术以及深入发掘潜在财富的可能性,除了欣然接纳之外已经不可能存在其它选择。

 

[[83903]]

大数据在博彩行业中的首要应用就是结果预测,相信大家也一定想到了。英国博彩公司Paddy Power开设的网站可谓业界领先,而近来网上赌博的崛起意味着他们需要将迅速积累起来的数百TB数据进行归纳并指导未来发展。

 

“我们一直遵循创业型文化。在商务智能方面,我们更多利用其进行管理而非业务扩展,”Paddy Power公司商务智能经理Conor McMenamin在接受采访时指出。

网上博彩面临的主要问题在于,这是一项巨大的动态性业务,需要随时处理不断变化中的赔率情况。这使得标准化数据仓储技术显得有些多余,因为博彩企业必须有能力随意访问业务数据。Paddy Power公司的解决办法是通过QlikView的商务智能解决方案处理来自微软SQL Server以及SQL Server集成服务中Excel客户端的实时数据。

“这是一套可扩展化平台,我们能够快速开发完成,而且无需受制于历史遗留问题,”McMenamin补充称。

Paddy Power公司的自助服务商务智能模式意味着决策者们能够广泛查询企业中的数据内容,保证IT管理者始终控制所统辖的数据结构,同时帮助公司继续专注于战略目标。

 

除了博彩公司之外,某些服务商也在通过大数据探寻信息向玩家们传递的过程,从而帮助自身获得正确结论、增加盈利机会。这就是扑克游戏公司SharkScope的宗旨,他们最近刚刚部署了TokuDB的高性能引擎,希望优化数据库的性能表现。

 

SharkScope公司宣称自己拥有全球最大的在线扑克锦标赛数据库,而且每天都在积累数以百万计的在线扑克游戏数据。他们的想法是,玩家可以通过SharkScope来追踪自己的游戏统计结果,从而提高游戏水准、避开“赌场高手”,最终达到多赢少输的目的。直到前一段时间,该公司还在使用陈旧的MySQL数据库,但在快节奏的扑克游戏世界中、玩家需要以几乎实时的方式访问数据。过去那种长达20秒的查询处理过程令人无法忍受,甚至导致用户放弃SharkScope,企业急需找到解决方案。

在TokuDB的帮助下,SharkScope的MySQL数据库如今能够处理每天超过一百万场在线扑克游戏信息,并尽可能以几乎实时的方式为大量查询提供对应结果——根据TokuDB的测算,其平均响应时间不超过两秒。

“TokuDB给我们带来更快的搜索结果、更小的数据库规模并降低所需管理的服务器数量,”SharkScope公司CEO Steve Mayes指出。“有了TokuDB,SharkScope得以在未来继续扩大用户规模。”

 

好的,现在我们思考这样一个问题:如果大家能准确预测九成英超足球联赛的比赛结果,情况会怎样?没错,如果这是真的,一夜暴富将不再是梦想。

 

如果您真的是一位足球博彩活动的狂热爱好者,那么根据Betegy公司的说法,这样的设想确实有可能成为现实。Betegy公司在网站上声称,自己能够通过复杂的算法将一切影响到比赛结果的可能性因素思考在内(从教练的生日到赛事实时天气),并将其与大数据相匹配,从而成功预测九成英超联赛的比拼结果。

作为一家总部位于波兰的企业,Betegy公司实际上针对全球21上国家的职业联赛提供结果预测服务,并宣称其猜测成功率达76%。而在以英国为代表的某些特殊联赛中,其猜测准确性更是高达90%。不过在其它一些联赛中,他们的最低预测成功率仅为50%。

他们是如何做到这一点的?根据公司CEO Alex Kornilov的说法,Betegy利用双层数据预测足球比赛结果。第一层数据中包括基本统计信息,例如最近表现、两队间的对抗历史、阵容以及平均进球数量。第二层则更深一步,将天气及其它可能影响球员发挥的因素考虑在内。

Betegy公司并没有把话说得太满,但他们的预测结果已经相当令人惊讶。对于足球比赛而言,结果只有三种——胜利、失败与打平。作为随机选择结果只有33%成功率的情况来说,其90%的成功率显然已经非常出色。

由此看来,如果各位将赚钱视为毕生宏愿,那么真的没有理由不利用大数据工具好好捞上一笔。

责任编辑:王程程 来源: ZDNet存储频道
相关推荐

2017-08-08 09:18:03

数据大数据云计算

2015-03-30 10:56:14

大数据大数据价值

2021-03-11 16:11:54

人工智能大数据天体物理

2021-03-11 12:55:42

人工智能AI

2015-09-30 10:06:36

2021-12-30 11:16:31

大数据年终总结APP

2021-09-04 00:11:32

大数据Hadoop工具

2012-09-12 09:50:39

大数据盛大云云计算

2020-05-18 11:14:11

大数据工具技术

2020-06-16 08:32:00

人工智能技术机器学习

2021-08-31 23:54:50

大数据人脸识别人工智能

2020-10-28 09:42:34

大数据人工智能技术

2019-11-20 15:12:01

大数据认证数据分析

2012-05-02 13:57:36

Instagram

2020-02-20 14:20:39

大数据传染病安全防护

2015-11-19 13:37:06

创业底层烧钱

2019-01-03 10:11:05

服务器PV数量

2014-05-16 09:54:36

大数据

2012-08-10 10:34:39

VMware大数据云计算

2021-12-26 10:00:53

大数据大数据技术
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号