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Gestión de datos en el negocio audiovisual: Netflix como caso de estudio -…
Gestión de datos en el negocio audiovisual: Netflix como caso de estudio
La incorporación de las nuevas tecnologías en el ámbito audiovisual ha suscitado una serie de cambios en los modelos de negocio.
La adaptación tiene dos aspectos fundamentales: utilidad y franja temporal.
• Utilidad: El consumidor no integra los cambios tecnológicos hasta que les ve la utilidad.
• Franja temporal: La cantidad de datos que pueden gestionar las nuevas tecnologías no siempre va a la velocidad que demanda del usuario.
Gestión de datos en el negocio audiovisual: Los usuarios como las empresas generan datos en su interacción con las nuevas tecnologías, denominado Big data.
Existen principales características de los big data (Martínez-Martínez; Lara-Navarra, 2015).
Volumen: Entendemos la gran cantidad de datos disponibles o accesibles
Variedad: Procede de la diversidad de fuentes de procedencia de la información.
La calidad de los datos implica la característica de veracidad.
El valor de la velocidad: A mayor cantidad de datos, mayores posibilidades de tomar decisiones en menor tiempo.
Netflix cuenta con una estrategia en el análisis de datos como caso de estudio.
Las horas de consumo en un dispositivo conectado a internet streaming lleva aparejados paquetes de información individualizada
Cuya gestión y analítica ayuda a comprender la situación del mercado y a identificar sus objetivos.
. Big data en los objetivos de negocio:
Establecer cual es el objetivo principal, es necesario también de sub-objectivos, relacionado con el primero.
• Tamaño optimo de su catalogo
• Control de calidad de los contenidos
• Producir contenidos teniendo en cuenta sus preferencias
• Posibilidad de ofrecer recomendaciones personalizadas de contenido
Elección de fuentes de datos: Se encuentran implícitos en los objetivos de negocio
Las declaraciones de Mohammad Sabah en Hadoop summit (Sabah, 2012) y de Todd Yellin en How Netflix uses big data (Yellin, 2015), analizan aspectos.
• Tipo de contenido reproducido o descartado
• Características de la reproducción
• Valoración que el usuario le otorga al contenido
• Intensidad de la reproducción
• Tipo de dispositivo del que se accede
Proceso ETL (extract, transform and load) y sistemas de almacenaje de datos.
El protocolo técnico de manejo de los datos se conoce como ETL ( extracción, transformación y carga.
Suele tener dos opciones habituales: •Un gran repositorio y •Almacenaje en la nube
Business intelligence: Es útil el trabajo de aprendizaje automático, al cual se evalúan modelos de datos para confirmar su validez y aplicar lógicas de negocio
Business intelligence es la destinada a tomar las mejores decisiones.
Netflix utiliza los datos obtenidos de sus usuarios para captar y retener suscriptores, minimizar las bajas, conseguir fidelidad con el servicio a largo plazo, y lograr buenos índices de satisfacción con su producto.
Capa analítica: Nos ofrece información sobre las métricas y los KPI.
Algoritmos más conocidos son:- Personal video ranker
-Top N video ranker
-Trendig Now
-Continue Watching
-Video-Video similiraty.
Muestra información con idea de convertirse en próximas estrategias a realizar, pero también de aspectos económicos como: retorno de la inversión.
Retos del análisis de datos de Netflix con su expansión internacional.
La personalización es la única vía para conseguir proveer de contenido audiovisual a todos los territorios.
No se descuida la diversidad cultural de cada uno de ello.
La expansión internacional les ha permitido también redimensionar a su público.
Gracias a los Big data se puede identificar los mismos segmentos de espectadores en distintos territorios.