SCSK

Thực đơn

Trường hợp sử dụng

Ví dụ về cách sử dụng BigQuery Di chuyển hệ thống sử dụng dữ tỷ lệ kèo cá cược quy mô lớn

Minh họa mục đích bài tập

Dành cho khách hàng đang cân nhắc cập nhật cơ sở hạ tầng sử dụng dữ tỷ lệ kèo cá cược hoặc di chuyển sang đám mây

Mặc dù cần sử dụng dữ tỷ lệ kèo cá cược phức tạp hơn nhưng nhiều công ty phải đối mặt với các vấn đề như ``xử lý báo cáo nặng'' và ``quá nhiều công cụ BI'' Trong trường hợp sử dụng này, chúng tôi sẽ giới thiệu cách thiết kế lại nền tảng phân tích dữ tỷ lệ kèo cá cược để cải thiện hiệu quả hoạt động và tốc độ phân tích dựa trên những nỗ lực được SCSK hỗ trợ để di chuyển hệ thống sử dụng dữ tỷ lệ kèo cá cược quy mô lớn bằng BigQuery

Bài tập

  • Việc sử dụng dữ tỷ lệ kèo cá cược tại hiện trường còn chậm và việc ra quyết định phụ thuộc vào từng cá nhân
  • Tăng tải hệ thống và tải hoạt động do sự phổ biến của các công cụ BI
  • Thất bại trong việc thiết kế cơ sở hạ tầng có thể mở rộng nhằm hướng tới tương lai

*Hình ảnh sơ đồ cấu hình

Hiệu ứng

  • Đạt được nền tảng phân tích nhanh và ổn định

    Cấu hình BigQuery có thể xử lý dữ tỷ lệ kèo cá cược quy mô lớn giúp loại bỏ tình trạng suy giảm hiệu suất thông thường Rút ngắn đáng kể thời gian xử lý báo cáo và hợp lý hóa các hoạt động phân tích

  • Thúc đẩy việc sử dụng dữ tỷ lệ kèo cá cược tại hiện trường

    Với việc triển khai trang tổng quan mới, dữ tỷ lệ kèo cá cược có thể được hiển thị theo thời gian thực từ ban quản lý đến nhân viên hiện trường Dữ tỷ lệ kèo cá cược chưa được sử dụng trước đây có thể dễ dàng tham khảo, cải thiện tốc độ ra quyết định

  • Đạt được cả chi phí vận hành và khả năng mở rộng

    Đám mây hóa cho phép tối ưu hóa tài nguyên và kiểm soát chi phí