La demanda de análisis de datos en tiempo real crece con nuevos lanzamientos y actualizaciones de gran escala
Tras la reorganización del entorno de datos, el período de análisis se reduce de 1-2 semanas a aproximadamente 10 minutos
Sistema aplicado a Pimang, Brownderst 2 y Gatos y Sopas... planes de expansión a futuros títulos
![Kim Do-gyun, jefe del equipo de ingeniería del servicio de datos de Neowiz, y Shin Chul-gyu, gerente, fotografiados en la sede de Neowiz en Pangyo, Seongnam, Gyeonggi. [Foto=An Shin-hye]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/26/20260826144127873492.jpg)
"Cuanto más rápido confirmemos y respondamos a los datos, en última instancia, esos beneficios se revierten en los usuarios del juego", explicó Kim Do-gyun, jefe del equipo de ingeniería del departamento de servicios de datos de Neowiz, sobre la necesidad de transformación de la infraestructura de datos de la empresa.
Las empresas de videojuegos están implementando recientemente entornos para gestionar y utilizar eficientemente el volumen creciente de datos de juegos. El objetivo es vincular la enorme cantidad de datos que se generan en tiempo real durante la prestación de servicios de juegos —como registros de juego de usuarios, compras de objetos, uso de recursos y puntos de deserción— a operaciones empresariales reales.
La importancia de la capacidad de gestión de datos de las empresas de juegos está creciendo, ya que la velocidad del análisis y la implementación en operaciones determina las actualizaciones, el diseño de dificultad y las recompensas.
Neowiz también reorganizó su entorno de datos para responder al aumento de la demanda de datos y análisis. Kim Do-gyun, jefe del equipo de ingeniería del departamento de servicios de datos de Neowiz, y Shin Chul-gyu, gerente, se reunieron recientemente con medios especializados para explicar los cambios posteriores a la transición de infraestructura y las futuras orientaciones de aplicación.
El equipo de ingeniería del departamento de servicios de datos de Neowiz es la organización responsable de recopilar y gestionar datos masivos generados durante el servicio de juegos y marketing externo, proporcionando datos de base que otros departamentos operativos y de planificación pueden utilizar.
Neowiz implementó el servicio de Snowflake el año pasado cuando el volumen de procesamiento de datos aumentó debido a los lanzamientos de nuevos títulos y actualizaciones de gran escala, y la demanda de análisis en tiempo real creció. El equipo realizó una prueba de concepto en el primer trimestre de 2025 con cinco áreas y 34 escenarios, y ahora está utilizando la plataforma en operaciones reales.
El cambio más significativo fue la forma de utilizar los datos. "Anteriormente, debíamos recibir solicitudes de datos de cada departamento, entregarlos y luego recibir solicitudes de análisis adicional, en un proceso repetitivo", explicó Kim. "Ahora, simplemente asignando permisos de acceso y políticas por departamento, los responsables pueden acceder directamente a los datos que necesitan".
Neowiz también adoptó métodos de análisis utilizando inteligencia artificial. Incluso quienes no son del equipo de análisis de datos pueden hacer preguntas en lenguaje natural sobre los datos necesarios y confirmar los resultados. Como resultado, el alcance de los datos utilizados en operaciones se ha ampliado y las formas de utilizarlos se han diversificado. El tiempo dedicado a algunas tareas de análisis de datos se redujo de 1-2 semanas a aproximadamente 10 minutos.
"Hemos realizado un esfuerzo considerable para reducir los análisis incorrectos de inteligencia artificial (alucinaciones) definiendo previamente las relaciones entre datos y criterios de referencia, creando datos que se puedan usar con confianza en IA", comentó Shin Chul-gyu.
Con la ampliación de los usuarios de servicios de datos a departamentos operativos, la función del equipo de ingeniería también ha experimentado cambios significativos. Las tareas repetitivas de extracción de datos y gestión de infraestructura se han reducido, permitiendo que el equipo se concentre en funciones más avanzadas, como gestión de costos y construcción de entornos para recopilación y análisis de datos de nuevos títulos.
"Ahora estamos enfocándonos más en cómo gestionar y utilizar los datos que ya hemos asegurado, en lugar de simplemente prepararlos. La naturaleza del trabajo ha cambiado tanto que bien podría considerarse una profesión completamente nueva", explicó Shin.
Neowiz está aplicando el nuevo sistema de análisis en juegos de tablero web como Pimang Nuemat'gol, así como en juegos de servicio en directo como Brownderst 2 y Gatos y Sopas, respondiendo rápidamente al análisis de datos en tiempo real. Para títulos de consola como La Mentira de P y próximos lanzamientos, el equipo está preparándose para aplicar el sistema desde las fases iniciales de planificación y desarrollo.
El objetivo futuro es avanzar hacia una etapa en la que la inteligencia artificial analice el comportamiento anómalo de usuarios o áreas donde enfrentan dificultades, apoyando la toma de decisiones de los operadores de juegos. El sistema permitiría identificar por qué los usuarios se atascan en segmentos específicos y determinar si es necesario ajustar la dificultad.
"Por ejemplo, en juegos como Pimang o Póker, si un usuario específico pierde recursos consistentemente, podemos analizar las causas e implementar cambios en métodos de recompensa o direcciones de actualización para reducir la deserción de usuarios", señaló Kim. "El propósito del uso de datos es crear mejores juegos y permitir que los usuarios disfruten más de la experiencia de juego".
* Este artículo ha sido traducido por IA.