为了继续在现有市场和新市场上发展业务， DAZN (直播和点播体育流服务)希望提供一种快速，低维护的方法，以使其小型数据团队能够在以下位置运行预测分析和机器学习项目：规模。该公司希望找到一种方法，使不一定具有技术或机器学习经验的数据分析人员能够以有意义的方式为有影响力的数据项目做出贡献。最终，他们希望通过将高级分析和机器学习作为企业核心来支持基础数据文化。
情况
直到最近，体育行业还是被有线或卫星电视系统和公司所主导。如果客户想观看某项体育赛事，那么他几乎没有选择。如今，消费者已经摆脱了传统电视的束缚，他们越来越多地转向专门服务，以流式传输自己想要的内容，无论是直播还是点播。尽管他们愿意为这些服务付费，但是这意味着公司-在没有前面提到的电视广播虚拟垄断的情况下-在质量和产品方面一直处于更高的标准。
换句话说，因为客户可以转向其他地方，所以可以说公司不得不提高自己的游戏水平。如今，这意味着通过预测分析和机器学习来带来创新，以优化业务的各个方面，从营销到客户服务再到产品。为了有效地做到这一点，他们还必须大规模地进行这项创新，雇用更少的人去做更多的事情，以便洞察力随着收集的数据量呈指数增长。
少量员工对大数据的需求
DAZN知道，为了快速实现目标，他们将需要简单的云技术。他们结合使用了 Amazon Web Services(AWS) 和 Dataiku ，以简化设置，连接，集成和可用性，并且在一小时内即可启动并运行。
借助AWS和Dataiku，小型数据团队可以构建并现在并行管理30多个模型，而所有这些模型都无需进行任何编码，因此非技术团队成员可以完全访问这些流程。
他们将这些模型用作整个业务所有领域中各种关键流程的基础，特别是：
内容归因，以确定哪些固定装置在推动销售，并在每个市场中启用有关关键固定装置的上下文信息。
高级客户细分，以识别用户行为，尤其是有关客户使用产品的内容和设备的行为。
倾向建模可识别可能流失的客户，从而提高客户针对保留活动的针对性。
生存分析可了解客户的粘性，从而计算预期收入以了解客户的投资回报率。
社交网络上用于市场研究的自然语言处理
更有效的团队成员的结果=更多数据科学
AWS和Dataiku明显改变了DAZN的数据文化，并将高级分析和机器学习方面的创新引入了整个公司。由于Dataiku的简便，简单和巨大的效率提升，DAZN雇用了两名数据分析师，他们已经加快了速度，并且在Dataiku之前的团队中从事五名分析师的工作。此外，该公司发现，每个数据团队成员将模型投入生产的效率提高了2.5倍。
总体而言，最大的影响是使非技术团队能够创建比以往更多的模型，并将其快速投入生产环境，从而为企业带来真正的投资回报。DAZN计划将团队扩大到三位数据科学家和6-10位分析师，以成倍地增加生产中的机器学习模型数量。