默克尔的数据科学小组通过Qubole提高了能力,同时降低了模型运行时间和云计算成本

业务问题概述

Merkle 为客户提供以行业为中心的解决方案, 来自客户战略咨询, 对观众和体验进行策划, 体验设计和创造, 执行媒体和现场执行. 这些解决方案的核心是默克尔在数据方面的深厚传统, 分析, 技术能力使之成为可能.

默克尔为客户提供的一个关键服务是创造受众——识别那些可能以有意义的方式参与特定营销活动的人. 随着竞争的加剧, 这类服务已日益商品化, 市场营销机构(如默克尔)的压力越来越大 机器学习 技术,为客户获得更丰富的见解,并增加他们的竞争优势.

机器学习 包括收集和组合由数百万条记录组成的数据集,以建立预测模型. 处理这些庞大的数据集需要相当多的计算资源, 特别是在时刻获得这些预测的日益紧迫的情况下——这比Merkle以前的内部环境能够有效地扩展提供的更多. 模型运行大约需要一天的时间,卢克·伯萨基维茨回忆道, 默克尔数据科学高级经理. 这意味着端到端建模项目从开始到结束可能需要长达三周的时间——远远长于今天几乎实时的世界需求..

In 2018, 默克尔数据科学团队的成员开始寻找云计算供应商,以实现其机器学习过程的现代化, 改进可伸缩性和运行时, 降低数据处理成本. 该团队考虑了几家供应商,但很快选择了Qubole.

关于Merkle

Merkle 已经30多年了, Merkle, 一个全球数据驱动的营销机构-已经与数百个组织合作建立和最大化他们的客户组合. 默克尔的客户名单包括各种顶级消费品牌和领先的非营利组织. 该公司, 哪些公司的员工人数超过9人,全球拥有超过50个办事处,拥有600名员工, 和生成1美元.2019年净收入为10亿美元, 使用数据, 技术, 并通过分析来确定“权威推荐全球最大网赌正规平台客户的机会领域”,默克尔的总裁克雷格•邓普斯特(Craig Dempster)说.1

 

1业务线(http://www.businesswire.com/news/home/20191203005145/en/merkle -膨胀-数字-情报-实践-增加- 2500

卓越的可伸缩性和运行时

与Qubole合作,在更大的可伸缩性和减少处理时间方面,为Merkle取得了近乎即时的结果. Berszakiewicz说:“查询在传统服务器环境下运行得更快,因为它们可以更容易地按需扩展计算资源。. 这减少了半自动化用例中的模型运行时间,“只需半天就可以完成”.”

Qubole做的不仅仅是让默克尔更快地运行模型. 它还使团队能够以协作的方式构建和测试更多的模型. 在与Qubole合作之前, 说Berszakiewicz, “权威推荐全球最大网赌正规平台在任何时刻只能测试一定数量的场景.”相比之下, Qubole“允许权威推荐全球最大网赌正规平台在短时间内测试各种模型和模型参数.”

Qubole允许权威推荐全球最大网赌正规平台在短时间内测试各种各样的模型和模型参数,以找到最适合特定业务问题的模型.

Luke Berszakiewicz,默克尔数据科学高级经理

这还不是全部. 使用Qubole还为其他用例释放了带宽, 比如更高效的自动化印象级报告,“大大减少了人工干预。, 这在以前是不可能的,数据科学高级助理Peter Durham说. 其中一个用例需要将广告印象数据与转换数据进行匹配,以用于报告目的——这个任务涉及多达4亿条记录的数据量. 另一个需要为客户提供特别的查询和报告功能,以进行计划外的分析. 使用Qubole的云基础设施, 达勒姆说, “权威推荐全球最大网赌正规平台可以更快地响应客户的要求,并具有更深刻的见解。”

易于采用、协作和集成

在采用Qubole之前,Merkle数据科学团队试验了一种不同的云计算工具. Berszakiewicz回忆道:“对于那些在云环境中使用这种技术的新手来说,他们所花的时间大约是3个月. “这只是一个漫长的入职过程.相比之下,Berszakiewicz发现Qubole本质上就是即插即用. “如果用户熟悉SQL,他们可以很快开始在Qubole上使用蜂巢或转眼间. 如果他们熟悉Python或R,他们可以开始在Qubole笔记本中编写脚本.”

不需要管理基础设施为权威推荐全球最大网赌正规平台消除了一个很大的头痛. 最终用户不需要花太多时间考虑在其上运行的硬件或软件.

Peter Durham,默克尔数据科学高级助理

较低的计算成本

Qubole鳞片自动. 当客户需要计算能力时, Qubole自动提供必要的计算资源,以按比例伸缩并满足需求——并且在需求通过时自动伸缩. Berszakiewicz说:“与运行相同工作负载的本地服务器相比,自动伸缩提供了显著的成本节约。.

与其他分析工具不同, 哪些需要大量的手工计算, Qubole的成本探索者有助于这些成本节省的测量, 还有速度和易用性.

Luke Berszakiewicz,默克尔数据科学高级经理

展望未来

展望未来, 默克尔的数据科学团队计划继续其正在进行的努力,以增强和改进其机器学习模型的组合. 该团队还希望将流数据整合到其模型中. 这两项工作都需要团队更加倚重Qubole的工作 数据处理 技术.

业务价值

  • 将模型运行时间从一天减少到五或六个小时
  • 将项目持续时间从三周缩短到四天
  • 增加了在短时间内测试广泛场景的能力(而不是只能够测试一两个场景)
  • 提高了完成其他用例(如报告和特别分析)的效率
  • 数据分析团队新成员的入职时间几乎为零
  • 增加了分析/报告和ML的协作和效率
  • 与以前的本地环境相比,通过多个因素降低了相同工作负载的计算成本.

除了, 使用该公司模特的默克尔客户的销售额平均增长了25%, 收入增长26%, 分析成本降低了25%, 以及保证金的增加, 转换, 和搜索流量.2

 

2 Merkle (http://www.merkleinc.com/news -和- events/press releases/2019/merkle -膨胀-数字-情报-实践-增加- 2500数据)

下载这个案例研究的PDF版本.

关于Qubole

Qubole是云本地人 数据管理平台 分析和机器学习可以让企业快速利用数据的力量获得有价值的商业见解. 只有Qubole为所有主要的云提供商和数据处理引擎提供统一的环境. 该公司的统一环境包括Spark的优化版本, 转眼间, 蜂巢和气流, 使用智能自动化技术,可以提高或降低使用量,以满足服务水平的需求,并将云成本降至最低. 总部设在加州圣克拉拉.在美国,Qubole在纽约、旧金山、伦敦、新加坡和班加罗尔设有办事处. 欲了解更多信息,请访问权威推荐全球最大网赌正规平台 在线.

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