البيانات الضخمة هي مفتاح إنتاج الفيديوهات التلفزيونية وعبر الإنترنت

نشر Hacker Moon مقالًا يتحدث عن طرق الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة تغيير مستقبل صناعة إنتاج الفيديو. تستفيد كل من وسائل الإعلام التلفزيونية والإلكترونية من هذه التطورات.

تحسنت إمكانية الاتصال وقوة الحوسبة بشكل كبير في السنوات الأخيرة. وقد جعل هذا البيانات الضخمة في متناول المزيد والمزيد من الصناعات. في الصناعة السمعية والبصرية ، بدأ كل شيء على شكل ثورة صغيرة في منصات البث المباشر أو فوق القمة (OTT). إنها تقلب صناعة التلفزيون رأساً على عقب. يتبنى عدد من شركات إنتاج الفيديو عبر الإنترنت تقنية البيانات الضخمة وتعلم الآلة المماثلة.

حتى أنهم يستفيدون من أدوات معالجة الفيديو المبنية على البيانات لإنشاء مقاطع فيديو عالية الجودة ومعالجة مقاطع فيديو 4K HEVC. أحد أفضل عروض هذه الأدوات هو محول VideoProc. إن برنامج معالجة الفيديو هذا خفيف الوزن ولكنه شامل الكل في واحد متحمس لكونه قادرًا على تحويل ملفات الوسائط من أكثر من 370 تنسيقًا شائعًا ونادرًا إلى 420+ تنسيق آخر. الأفضل من ذلك ، فهو يدعم تسريع GPU من المستوى 3 تقنية. من خلال فتح الإمكانات الكاملة لبطاقات رسومات المستخدمين لتسريع وقت العرض بشكل كبير وتقليل الوقت الإجمالي لمعالجة الفيديو. يفسر هذا جيدًا سبب قدرة VideoProc Converter على تحويل أو ضغط أو تحرير ساعات من مقاطع فيديو 4K في دقائق أو حتى أقل.

يستفيد برنامج معالجة الفيديو القادر هذا أيضًا من البيانات الضخمة لإنشاء مجموعة من الأدوات المدمجة وتحسينها. على سبيل المثال ، يوفر لمنتجي محتوى الفيديو محرر فيديو موضحًا ذاتيًا لإزالة الإطارات الزائدة عن الحاجة بسرعة ، وتقليل الضوضاء ، وتصحيح تشوه عين السمكة ، وما إلى ذلك. تنزيل الفيديو يمكن أن يكون مفيدًا للمستخدمين لتنزيل مقاطع الفيديو من YouTube و Vimeo و TikTok وأكثر من 1000 موقع على الإنترنت. مع البيانات الضخمة ، يعد VideoProc Converter مؤهلًا لتزويد منتجي الفيديو بهذه الميزات المفيدة التي لم تكن ممكنة من قبل.

أصبح من الممكن بشكل متزايد جمع المزيد من بيانات المستهلك الفردية والمفصلة. من خلال تحليل هذه البيانات ، يمكن اتخاذ قرارات أكثر استنارة من قبل الشركات التي تحتاج إلى إنشاء و توزيع محتوى الفيديو. يتم تحليل شرائح الجمهور لتحسين فعالية محتوى الفيديو المصمم خصيصًا لجماهير معينة. يمكن أيضًا حساب أسعار الإعلانات بشكل أكثر دقة. البيانات الضخمة هي المفتاح للمستقبل القريب لمستقبل إنتاج الفيديو لكل من التلفزيون ووسائل الإعلام عبر الإنترنت. يتم الاستفادة منه من قبل جميع الشركات من اللاعبين المبتكرين إلى المجموعات السمعية البصرية التقليدية ، من المعلنين إلى شركات تحليل الجمهور. كل شخص لديه ما يكسبه من تحليل البيانات.

حجم البيانات ينفجر

أثرت إمكانات البيانات الضخمة في التلفزيون على العديد من القطاعات. كلهم استخدام تحليلات البيانات لفهم جمهورهم بشكل أفضل.

يقول Julio: "تتيح تقنيات البيانات الضخمة دراسة الاتجاهات وتوقع الأحداث وتحديد الأنماط السلوكية الجديدة والمساعدة في اتخاذ القرارات بناءً على الحجم الكبير والمتنوع من البيانات التي لم تكن متاحة من قبل ، مثل التعليقات ومقاطع الفيديو عبر الإنترنت وصور الإنترنت" Alcaine ، رئيس العمليات في Barlovento Comunicación ، وهي شركة تحليلات تلفزيونية إسبانية.

استندت قياسات الجمهور الأولى إلى مقاييس السمع التي جمعت بيانات حول عادات الاستهلاك لأسر معينة. على مر السنين ، أضاف هذا النظام العديد من الابتكارات. اليوم ، لا يزال الأكثر انتشارًا. ومع ذلك ، أدى نمو الأجهزة المتصلة لاستهلاك التلفزيون إلى نمو هائل في حجم البيانات المتاحة للتحليل.

وقد لوحظت اتجاهات مماثلة في مقاطع الفيديو عبر الإنترنت أيضًا. سهّل عدد من أدوات التحليل عبر الإنترنت تحليل تفاعل العملاء مع محتوى الفيديو.

في الأفق ، سيضيف التلفزيون المخصص ومحتوى الفيديو عبر الإنترنت للأجهزة المحمولة الفردية والواقع الافتراضي المزيد من البيانات إلى الكومة. "من يشاهد التلفاز وعلى أي جهاز. ماذا يفعلون أثناء مشاهدته. أيضًا ، إذا كان الواقع الافتراضي يعمل كما ينبغي ، فما هو بالضبط جزء الصورة الذي يشاهدونه. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن مقارنة كل هذه البيانات مع مجموعات البيانات الأخرى. كيف كان الطقس في ذلك اليوم وما هي الأخبار الرئيسية. حتى الحالة المزاجية للفرد المستمدة من تحليل الشبكة الاجتماعية "، صرحت إينات كاهانا ، مديرة التحليلات في Viaccess-Orca ، وهي موفر لحلول OTT والتلفزيون الشخصي ، سابقًا.

إذن ما هو الهدف من كل هذه البيانات؟ كيف أصبح أكبر معطّل في تسويق الفيديو والصناعات التلفزيونية؟ تسمح لنا تحليلات البيانات الضخمة بفهم أذواق الجمهور بشكل أفضل ، وبالتالي تساعد شركات إنتاج الفيديو على اتخاذ قرارات ملموسة في عملية إنشاء المحتوى وإنتاجه. يسمح بتحسين إنفاق المعلنين والوصول إلى التجزئة المفرطة لجماهير الإعلانات. كما أنها تتيح تتبعًا تفصيليًا للمشاهدين عبر شبكة الويب للأجهزة والأنظمة الأساسية وخدمات التلفزيون ، والمعروفة باسم القياس عبر الأنظمة الأساسية.

قوة تدفق البيانات

كانت المنصات الفائقة أول من طبّق تقنيات البيانات الضخمة على العالم السمعي البصري. أتاح الوصول إلى البيانات التفصيلية عن كل مستخدم الحصول على المعرفة التي كانت محظورة على معظم الشركات السمعية والبصرية. حالة Netflix نموذجية ولكنها ليست فريدة من نوعها. اليوم ، تلتزم Amazon Prime Video و HBO و Hulu بتحليل البيانات الضخمة لاستهلاك الفيديو على منصاتها.

يمكن لمنصات البث المباشر إنشاء ملفات تعريف استهلاك وفقًا لأنماط سلوك أولئك الذين يستهلكون المحتوى الخاص بهم. يمكنهم الرجوع إلى هذه الأنماط الخاصة مع تلك المستمدة من الملفات الشخصية السلوكية على الشبكات الاجتماعية أو من خلال محركات البحث مثل Google. يوضح Julio Alcaine من Barlovento Comunicación ، أن لديهم بيانات تعداد حول استهلاك المحتوى الخاص بهم ويمكنهم أيضًا معرفة أي جزء من المحتوى الإجمالي تم استهلاكه.

هناك الكثير من دراسات الحالة من Netflix حول فوائد استخدام البيانات الضخمة. على الرغم من أن الشركة لم تعترف علنًا أبدًا بمدى أهمية البيانات الضخمة في قراراتها ، فقد ذكر الموظفون أن القرارات التي تعتمد على البيانات لعبت دورًا كبيرًا في استراتيجية المحتوى الخاصة بها. صحيح أن سلسلة مثل "Orange is the new black" أو "House of Cards" تم إنشاؤها جزئيًا بمساعدة خوارزميات تحليل البيانات. أشار مايكل د. سميث وراهول تيلانج في تحليل Business Harvard Review هذا: "لكن في الغالب ، لا تستخدم هذه الشركات البيانات لاتخاذ قرارات إبداعية ... إنها تستخدمها لربط المشاهدين بالمحتوى الذي يرضي أذواقهم".

يتبع عدد من مطوري المحتوى عبر الإنترنت نماذج مماثلة. لقد وجدوا أن البيانات الضخمة لا تقدر بثمن لزيادة التفاعل مع المنصات عبر الإنترنت التي تشبه Netflix ، على الرغم من أنها تتدفق عبر وسيط مختلف.

المصدر: https://www.smartdatacollective.com/big-data-holds-the-key-to-television-and-online-video-production/