Большие данные - ключ к производству телевидения и онлайн-видео

Хакер Мун опубликовал статью о том, как искусственный интеллект и большие данные изменение будущего индустрии видеопроизводства. И телевидение, и интернет-СМИ извлекают выгоду из этих достижений.

Возможности подключения и вычислительные мощности резко улучшились за последние годы. Это сделало большие данные доступными для все большего числа отраслей. В аудиовизуальной индустрии все началось как небольшая революция в платформах потокового вещания или over-the-top (OTT). Это переворачивает телеиндустрию с ног на голову. Ряд компаний, занимающихся производством онлайн-видео, внедряют аналогичные технологии больших данных и машинного обучения.

Они даже используют инструменты обработки видео на основе данных для создания высококачественного видео и обработки видео 4K HEVC. Одна из лучших демонстраций этих инструментов - Конвертер VideoProc. Эта легкая, но универсальная программа для обработки видео в восторге от возможности конвертировать медиафайлы из более чем 370 популярных и редких форматов в более 420 других. А еще лучше, он поддерживает ускорение графического процессора уровня 3 технология. Раскрывая весь потенциал видеокарт пользователей, чтобы значительно ускорить время рендеринга и сократить общее время обработки видео. Это хорошо объясняет, почему VideoProc Converter может конвертировать, сжимать или редактировать часы 4K-видео за считанные минуты или даже меньше.

Это мощное программное обеспечение для обработки видео также использует большие данные для создания и оптимизации нескольких встроенных инструментов. Например, он предоставляет производителям видеоконтента самообъясняемый видеоредактор для быстрого удаления избыточных кадров, уменьшения шума, исправления искажения типа "рыбий глаз" и т. Д. Его надежная встроенная функция загрузчик видео может быть полезным для пользователей при загрузке видео с YouTube, Vimeo, TikTok и более 1000 онлайн-сайтов. При работе с большими данными VideoProc Converter может предоставить производителям видео эти полезные функции, которые раньше были невозможны.

Все чаще можно собирать более индивидуализированные и подробные данные о потребителях. Анализируя эти данные, компании могут принимать более обоснованные решения, которым необходимо создавать и распространять видеоконтент. Сегментированные аудитории анализируются для повышения эффективности видеоконтента, адаптированного для конкретной аудитории. Расценки на рекламу также можно рассчитать более точно. Большие данные являются ключом к ближайшему будущему производства видео как для телевидения, так и для онлайн-СМИ. Его используют все компании, от инновационных игроков до традиционных аудиовизуальных групп, от рекламодателей до компаний, занимающихся анализом аудитории. Каждому есть что выиграть от анализа данных.

Объем данных стремительно растет

Потенциал больших данных на телевидении затронул многие вертикали. Все они использовать аналитику данных, чтобы лучше понимать свою аудиторию.

«Технологии больших данных позволяют изучать тенденции, прогнозировать события, выявлять новые модели поведения и помогать принимать решения на основе большого объема и разнообразия данных, которые ранее не были доступны, таких как комментарии, онлайн-видео и изображения в Интернете», - говорит Хулио. Алкаин, руководитель операций в Barlovento Comunicación, испанской телевизионной аналитической компании.

Первые измерения аудитории были основаны на аудиометрах, которые собирали данные о потребительских привычках конкретных домохозяйств. За прошедшие годы в эту систему было добавлено много новшеств. Сегодня он по-прежнему самый распространенный. Однако рост количества подключенных устройств для потребления ТВ привел к экспоненциальному росту объема данных, доступных для анализа.

Аналогичные тенденции наблюдаются и с онлайн-видео. Ряд инструментов онлайн-аналитики упростил анализ взаимодействия клиентов с видеоконтентом.

В ближайшем будущем персонализированное телевидение и онлайн-видеоконтент для отдельных мобильных устройств и виртуальной реальности добавят еще больше данных в кучу. «Кто и на каком устройстве смотрит телевизор. Что еще они делают во время просмотра. Кроме того, если виртуальная реальность работает так, как должна, то какую именно часть изображения они смотрят. Кроме того, все эти данные могут иметь перекрестные ссылки с другими наборами данных. Какая была погода в тот день и какие были главные новости. Даже настроение человека, извлеченное из анализа социальной сети », - заявлял ранее Эйнат Кахана, директор по аналитике Viaccess-Orca, поставщика решений OTT и персонализированного телевидения.

Так в чем же смысл всех этих данных? Как это стало крупнейший революционер в видеомаркетинге и телевизионная промышленность? Аналитика больших данных позволяет нам лучше понимать вкусы аудитории и, таким образом, помогает компаниям, занимающимся производством видео, принимать конкретные решения в процессе создания и производства контента. Это позволяет оптимизировать расходы рекламодателей и получить доступ к гиперсегментации рекламной аудитории. Он также обеспечивает подробное отслеживание зрителей через Интернет на устройствах, платформах и телевизионных сервисах, известное как кроссплатформенное измерение.

Возможности потоковой передачи данных

Платформы Over-the-Top первыми применили технологии больших данных в аудиовизуальном мире. Доступ к подробным данным о каждом пользователе позволил получить знания, которые были запрещены большинству аудиовизуальных компаний. Случай с Netflix парадигматичен, но не уникален. Сегодня Amazon Prime Video, HBO и Hulu занимаются анализом потребления видео на своих платформах с помощью больших данных.

«Стриминговые платформы могут создавать профили потребления в соответствии с моделями поведения тех, кто потребляет их контент. Они могут сопоставить эти собственные шаблоны с шаблонами, полученными из поведенческих профилей в социальных сетях или через поисковые системы, такие как Google. У них есть данные переписи о потреблении своего контента, и они могут даже знать, какая часть общего контента была потреблена », - объясняет Хулио Алкаин из Barlovento Comunicación.

Netflix опубликовал множество тематических исследований о преимуществах использования больших данных. Хотя компания никогда публично не признавала, насколько большие данные имеют вес в ее решениях, сотрудники заявили, что решения, основанные на данных, сыграли огромную роль в ее контент-стратегии. Это правда, что такие серии, как «Оранжевый - новый черный» или «Карточный домик», были созданы отчасти с помощью алгоритмов анализа данных. «Но по большей части эти компании не используют данные для принятия творческих решений… Они используют их для подключения зрителей к контенту, который удовлетворяет их вкус», - отмечают Майкл Д. Смит и Рахул Теланг в своем анализе Business Harvard Review.

Ряд разработчиков онлайн-контента следуют аналогичным моделям. Они обнаружили, что большие данные неоценимы для расширения взаимодействия с онлайн-платформами, похожими на Netflix, даже если они передаются через другую среду.

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