Les fans de vidéo adorent le big data: 300 heures de vidéo sont partagées chaque minute sur YouTube avec le monde entier. Ces quantités gigantesques de vidéos et de contenus des médias sociaux sont impressionnantes. Ceci amène une question : comment gérer de tels volumes de données?
Les données de musique et vidéo = Big Data
En même temps, la vidéo 4K est de plus en plus adoptée. Ceci est lié à la production de contenu en haute résolution et à la compatibilité avec un grand nombre d’appareils de visualisation. Le traitement, le visionnement et la post-production de ces vidéos nécessitent cependant cinq à dix fois plus de capacité de stockage, puisque la 4K a une résolution quatre fois supérieure à la Full HD.
Mais les entreprises de médias veulent aller plus loin. Elles souhaitent non seulement développer l’offre de leur bibliothèque avec de nouveaux contenus mais elles veulent aussi proposer les contenus historiques de leurs archives. Ces contenus seront ainsi disponibles en interne mais aussi pour l’utilisateur final. Netflix, par exemple, met à disposition chaque mois plusieurs téraoctets de contenus aux internautes membres du site.
Croissance de contenu exponentielle
C’est pour cela que la mise en place d’un entrepôt de données, qui s’adapte en permanence aux demandes croissantes, est une nécessité opérationnelle pour un grand nombre d’entreprises de médias. C’est le cas par exemple pour Spotify, une entreprise qui gère plus de 30 millions de titres, qui se trouve en forte croissance et qui a l’intention d’ajouter des services vidéos au cours des prochaines années. Ceci mène naturellement à un volume de données évoluant de façon exponentielle.
Analyse de Big Data
Comment les entreprises de médias peuvent-elles se développer grâce à leur contenu? Ceci fonctionne sur la base de l’analyse du big data, et se fait selon deux axes.
Premièrement, par la mise en place d’outils d’analyse de contenu sémantique à partir de contenu plus volumineux, rapide et pertinent.
Au lieu d’être obligé de définir chaque minute de vidéo par des tags pour la recherche et la reconnaissance future, il est possible de transformer la bibliothèque vidéo en une archive de matériel filmographique vivante et consultable.
Ainsi les producteurs TV trouvent-ils leurs contenus plus rapidement, que ce soit du matériel d’archive ou les derniers sujets d’actualité.
Et ceci aide aussi les documentaristes à trouver bien plus vite des clips sur un grand nombre de thèmes, personnes, lieux ou événements.
Cette manière de catégoriser le contenu sémantique fonctionne de façon impressionnante pour la photographie: ainsi connaissons-nous déjà Google Photo, où l’on peut créer facilement une bibliothèque de contenu consultable. Dans le domaine de la production, ces technologies sont très prometteuses.
Deuxièmement, les entreprises de médias pourront utiliser les données mises à disposition par le client lui-même pour une prévision plus précise de sa réaction et de son intérêt pour les contenus proposés.
Parmi ces données à prendre en compte: les habitudes concernant le visionnement de contenus télévisés, l’intérêt pour des contenus spécifiques, les formulaires d’évaluation, le partage sur les réseaux sociaux et bien plus encore. Ainsi les risques liés à la production de contenus futurs pourront-ils être réduits, du moins dans une certaine mesure.
En reprenant Spotify comme exemple: Grâce aux analyses big data basées sur le goût musical personnel, les préférences et les sujets de recherches, Spotify génère une playlist “Découvertes de la semaine”, spécialement composée pour chaque utilisateur.
Le groupe de rock Iron Maiden en est un autre exemple: en effet ont-ils choisi de partir en tournée dans les régions où l’intérêt porté à leur musique – qu’il soit par achats légaux ou par téléchargements illégaux – était le plus grand.
Big Data = Big Contenu
De plus en plus d’entreprises, issues ou non du secteur des médias, veulent utiliser le contenu digital pour optimiser leurs activités de Marketing, de formation, d’archivage et de relations publiques.
Il en résulte un besoin grandissant dans le domaine de la création et du management de la production de contenu digital.
Et puisque les outils de production de médias, par exemple pour le traitement et la gestion de contenus digitaux, sont aujourd’hui bien plus abordables, les données jouent un rôle de plus en plus important dans la transformation des entreprises de médias, qui veulent tirer profit de leurs contenus.
Dell: big partenaire pour big data
La majorité des entreprises de médias travaillent avec nous. Cinq des dix plus grands services de streaming de musique ainsi que trois des 5 plus importants fournisseurs de télévision payante en Europe de l’ouest travaillent avec la solution ISILON de Dell-EMC.
