メディア・エンターテイメントのための Databricks

データ分析と AI で切り拓くメディア企業の未来

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メディア・エンタメ分野のデータ活用における 4 つの課題

視聴者プロファイルの統合

データは、分散されたシステムで収集、保存、管理されており、メディア企業による視聴者やスポンサー企業に関するデータの包括的な把握が困難です。

優れたユーザー体験を提供

視聴者は、時とデバイスを選ばないパーソナライズされた体験を求めています。膨大な数の視聴者に対して、この体験をリアルタイムに提供できていないことが、多くのエンタメ企業の課題です。

メディアデータの最大活用

従来のデータウェアハウスは、動画、画像、音声ファイルなどの非構造化データを処理できず、企業は最も貴重な資産の可能性を最大限に引き出すことができません。

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データの蓄積から高度な分析へ

AI を活用したエンタメ分野のユースケースには、広告活動や視聴者の行動に関する莫大な量のデータが必要であり、データの取得と調整だけでも多大なコストがかかっています。

データレイクハウス:DWH とデータレイクの最良部分の融合

データレイクハウスは、データウェアハウスとデータレイクの最良の要素を 1 つのシンプルなプラットフォームに融合させ、データ、分析、AI のあらゆるユースケースをサポートします。オープンな高信頼性データ基盤によって構築されており、あらゆる種類のデータを効率的に処理します。また、全データとクラウドプラットフォームに対して一貫したセキュリティとガバナンスを適用できます。

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メディア・エンターテイメント向けレイクハウスを選ぶ理由

データ、分析、AI を 1 つのプラットフォームで

データの価値を最大限に引き出し、視聴者エンゲージメント、マネタイズ、広告最適化におけるブレークスルーを実現します。

リアルタイムのために最適化

機械学習を中心に、実用的な知見を発見し、1 対 1 のパーソナライゼーションを推進し、オーディエンス体験を強化できます。

ビジネス成果を促進

ソリューションアクセラレータが、クリックストリームエンゲージメントなどの視聴者データの取り込みを容易にし、推薦エンジンやマルチタッチアトリビューションなどのユースケースを可能にします。

クラス最高の信頼性、性能

Databricks レイクハウスにより、比類のないスケーラビリティ、スピード、コスト削減が実現できます。最高のデータウェアハウスがレイクハウスであるのは当然です。

メディア・エンターテイメント業界を変革するレイクハウス

「ワーナー・ブラザーズ・ディスカバリーでは、Databricks レイクハウスプラットフォームを AWS 環境に展開し、コンテンツディスカバリの機能と視聴者体験を向上させています。データを活用して視聴者行動を予測して、コンテンツの推薦をリアルタイムに提供するといった視聴者体験のパーソナライズによって、エンゲージメントを高めています。」

ワーナー・ブラザーズ・ディスカバリー社 エンジニアリング部門 グループ VP Martin Ma 氏

Executive insights on data, analytics and AI

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背景

レイクハウスで何ができるのか?

コラボ可能でオープンなデータ分析と AI の統合プラットフォームが、視聴者とスポンサー企業のための成果創出を支援

360 度の視聴者ビュー

クリックストリーム、人口統計、ソーシャルなどの構造化・非構造化データを分析・AIのために単一のプラットフォームに集約します。組織では、顧客ジャーニーを包括的に把握できるようになり、視聴者のコンテンツの嗜好を理解し、パーソナライズされたエクスペリエンスの提供や、ターゲットを絞った広告とエンゲージメントの構築ができます。

顧客離脱の防止と ARPU の増大

クラウドベースの俊敏なプラットフォームが、膨大なデータを迅速かつ確実に処理して下流システムに供給することを可能にし、時とデバイスを選ばないパーソナライズされた視聴体験を提供できます。リアルタイムな推薦に関連する視聴者からの期待は高まっており、エンタメ企業では、視聴者の注目を集めるための競争が激化し、パーソナライズされた体験をリアルタイムに提供することが必要条件となってきています。

コンテンツライブラリから収益を創出

メディア企業が扱うデータは、動画、画像、音声ファイルなどの非構造化データです。メディア資産を効果的に管理するには、非構造化データの分析能力が不可欠です。メディア・エンタメ向けレイクハウスを利用することで、マーケティング部門ではキャンペーンでのコンテンツ活用、制作部門では新規制作に役立つ過去コンテンツの探索、営業部門では他のメディア企業に販売可能な知財の探索が可能になり、収益創出につながります。

ML/AI の構築済みモデルを活用し、機械学習をビジネスの中核に

機械学習から得られる分析結果により、視聴者、従業員、スポンサー企業のニーズを深く理解できるようになります。あらゆるデータの一元化と、コラボレーション可能な分析・機械学習ツールのフルスイートへのシームレスな接続により、データ部門は連携して強力な予測モデルを構築し、パーソナライゼーション、コンテンツ収益化、スポンサー企業の成果創出支援などの新たなイノベーションを推進できます。

パートナーとソリューション

メディア・エンターテイメント向けの多様なデータ・分析ソリューションとテンプレートを利用できます。

 

メディア・エンターテイメント向けレイクハウス導入事例

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