요약

이 기사에서는 Disney Hotstar가 빅 데이터 및 인공 지능을 어떻게 활용하는지 탐구합니다. 인도에서 인기있는 스트리밍 서비스 인 Hotstar는 최근 Disney Plus와 파트너 관계를 맺고 Disney Plus Hotstar로 브랜드를 변경했습니다. 3 억 명이 넘는 활성 사용자를 사용하면 Hotstar는 빅 데이터를 의존하여 통찰력을 얻고 사용자 경험을 향상 시키며 데이터 중심 결정을 내립니다. 다음은 Hotstar가 빅 데이터를 사용하는 방법에 대한 10 가지 핵심 사항입니다

1. 빅 데이터는 전통적인 방법이 처리하기 위해 노력하는 크고 복잡한 데이터 세트의 분석 및 구성에 도움이됩니다.
2. 빅 데이터의 3 V (볼륨, 속도 및 다양성)는 크기를 이해하는 데 중요합니다.
3. Hotstar는 광범위한 인도 TV 쇼와 스트림 라이브 인디언 프리미어 리그 경기를 여러 언어로 제공합니다.
4. 46.4 백만 유료 가입자 인 Hotstar의 저렴한 가입은 대규모 인기에 기여합니다.
5. Hotstar는 데이터 기술을 사용하여 플랫폼에서 생성 한 많은 양의 데이터를 관리합니다.
6. 빅 데이터는 경쟁사에 대한 통찰력을 제공하고 새로운 비즈니스 기회를 창출함으로써 비즈니스에 혜택을줍니다.
7. 빅 데이터는 마케팅 캠페인에 과학적 요소를 제공하여 마케팅 담당자가 데이터 중심 전략을 만들 수 있도록합니다.
8. Hotstar는 전염병 기간 동안 사용이 급증하여 OTT 플랫폼의 성장에 기여했습니다.
9. 빅 데이터는 광고 타겟팅에서 중요한 역할을하며 광고주는 청중 선호도를 이해하고 광고 배치를 최적화 할 수 있도록 도와줍니다.
10. 빅 데이터 분석은 시청자 동작을 예측하여 플랫폼이 선호도를 충족시키고 사용자 경험을 향상시킬 수 있도록합니다.

15 개의 독특한 질문

1. 빅 데이터는 크고 복잡한 데이터 세트 분석에 어떻게 도움이됩니까??

빅 데이터는 전통적인 방법이 볼륨, 속도 및 다양성으로 인해 처리하기 위해 노력하는 데이터 세트를 분석하고 구성하는 데 도움이됩니다. 비즈니스가 귀중한 통찰력을 얻고 데이터 중심 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 빅 데이터의 세 V는 무엇입니까??

빅 데이터의 3 V는 볼륨, 속도 및 다양성입니다. 볼륨은 거대한 양의 데이터를 나타냅니다. 속도는 데이터가 생성되고 처리되는 속도를 나타냅니다. 다양성은 다양한 유형과 데이터 소스를 나타냅니다.

3. 핫 스타가 인디언들에게 인기가있는 이유는 무엇입니까??

Hotstar는 광범위한 인도 텔레비전 쇼를 제공하고 여러 언어로 인디언 프리미어 리그 경기를 라이브 스트리밍으로 인해 인디언들에게 인기가 있습니다. 또한 저렴한 구독 가격은 인기에 기여합니다.

4. Hotstar는 플랫폼에서 생성 된 방대한 양의 데이터를 어떻게 관리합니까??

Hotstar는 데이터 기술을 사용하여 매일 생성되는 상당한 양의 데이터를 처리합니다. 이를 통해 데이터의 효율적인 저장, 조직 및 분석을 보장하여 Hotstar가 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다.

5. 비즈니스의 빅 데이터의 이점은 무엇입니까??

빅 데이터는 더 나은 경쟁 업체 이해, 새로운 비즈니스 기회 식별 및 데이터 중심의 마케팅 전략을 만드는 능력을 포함하여 비즈니스에 몇 가지 이점을 제공합니다.

6. 전염병이 Hotstar와 같은 OTT 플랫폼에 어떤 영향을 미쳤습니까??

전염병은 사람들이 시간을 통과 할 수있는 방법을 찾을 때 Hotstar와 같은 OTT 플랫폼의 사용을 증가 시켰습니다. 폭식시기는 검역 기간 동안 인기있는 활동이되어 이러한 플랫폼의 성장에 기여했습니다.

7. 빅 데이터는 광고 타겟팅에서 어떻게 중요한 역할을합니까??

빅 데이터는 청중 선호도 및 행동에 대한 통찰력을 제공하여 정확한 광고 타겟팅을 가능하게합니다. 잠재 고객이 시청하는 컨텐츠, 광고 및 선호도에 대한 데이터 분석 및 광고주는 광고 배치를 최적화하는 데 도움이됩니다.

8. 빅 데이터는 시청자 행동을 예측하는 데 어떻게 도움이됩니까??

Big Data Analysis는 Hotstar와 같은 플랫폼이 광고 참여, 선호도 표시, 콘텐츠 건너 뛰기 습관 및 인구 통계 정보와 같은 요소를 이해하여 시청자 행동을 예측할 수 있도록합니다. 이것은 사용자 경험을 개인화하고 고객 만족도를 향상시키는 데 도움이됩니다.

9. 빅 데이터가 Hotstar와 같은 플랫폼에서 비디오 등급에 어떤 영향을 미칩니 까?

빅 데이터는 Hotstar와 같은 플랫폼에서 비디오 등급을 결정하는 데 중요한 역할을합니다. 사용자 행동 및 선호도를 분석하여 Hotstar는 청중이 선호하는 컨텐츠 유형을 식별 하고이 데이터를 사용하여 쇼 갱신 및 새로운 쇼 출시에 관한 결정을 내릴 수 있습니다.

10. 빅 데이터는 Hotstar와 같은 플랫폼에서 스트림 스케줄링에 어떻게 기여합니까??

라이브 스트리밍이 증가함에 따라 빅 데이터는 스트림 스케줄링에서 역할을합니다. 시청자 동작 및 선호도에 대한 데이터를 분석하여 Hotstar와 같은 플랫폼은 전략적으로 스트림을 예약하여 잠재 고객 참여를 극대화하고 완벽한 시청 경험을 제공 할 수 있습니다.

11. 광고 전략을 개선하는 데 분석이 어떻게 사용됩니까??

분석은 잠재 고객 시청 습관, 선호도 및 광고 상호 작용에 대한 안정적인 통계를 제공합니다. 광고주는이 데이터를 활용하여 광고 전략을 개선하고 광고 빈도를 최적화하며 특정 잠재 고객을 대상으로하여보다 효과적이고 타겟팅 된 광고 캠페인을 초래할 수 있습니다.

12. 빅 데이터는 고객 만족도에 어떤 방법으로 도움이됩니까??

빅 데이터는 게시물 메시지 및 고객 서비스 상호 작용과 같은 다양한 소스의 데이터를 분석하여 고객 선호도, 요구 및 감정을 이해하는 데 도움이됩니다. 이 정보는 고객 경험을 개인화하고 제품 오퍼링을 개선하며 전반적인 고객 만족도를 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.

13. 스트리밍 플랫폼에서의 쇼 제작 및 보존에서 빅 데이터는 어떤 역할을합니까??

빅 데이터 분석은 스트리밍 플랫폼이 어떤 유형의 컨텐츠 유형을 청중과 공명하고 피해야하는지 이해할 수 있습니다. 이 정보는 쇼 갱신, 새로운 쇼 출시 및 시청자 선호도와 일치하는 컨텐츠 제작에 관한 결정에 영향을 미쳐 시청자 보유가 더 높아집니다.

14. 빅 데이터는 YouTube와 같은 플랫폼의 성공에 어떻게 기여합니까??

YouTube와 같은 플랫폼은 빅 데이터를 사용하여 청중의 인구 통계, 선호도 및 행동을 이해합니다. 이 데이터는 대상 콘텐츠를 제공하고 사용자 관심사를 기반으로하는 비디오 추천, 개인화 된 사용자 경험 제공에 도움이됩니다.

15. 빅 데이터 기능을 향상시키기 위해 기업이 어떤 조치를 취해야하는지?

기업은 관련 데이터를 수집하고 데이터 분석 도구 구현 및 자격을 갖춘 데이터 전문가를 고용하여 빅 데이터 기능 향상에 투자해야합니다. 또한 최신 트렌드와 빅 데이터 기술의 발전으로 업데이트하는 것은 잠재력을 활용하는 데 중요합니다.

16. 기업이 빅 데이터 적용에 고려해야 할 주요 요소는 무엇입니까??

빅 데이터를 적용 할 때 비즈니스는 데이터 보안 및 개인 정보 보호, 데이터의 윤리적 사용, 데이터 인프라 확장 성, 데이터 품질 및 정확성 및 전반적인 비즈니스 전략 및 목표와 빅 데이터 이니셔티브를 조정해야합니다.

Disney Hotstar가 빅 데이터 및 인공 지능을 사용하는 방법

모든 비즈니스의 회사는 빅 데이터 기능을 향상시키기 위해 노력해야합니다. 일상 생활에서 빅 데이터 응용 프로그램에 대해 자세히 알아보십시오.

Hotstar는 어떻게 빅 데이터를 사용합니까??

빅 데이터는 데이터 분석, 체계적인 데이터 구성 또는 일반적인 데이터 분석 소프트웨어의 기능을 넘어서는 대규모 데이터 세트의 처리에 도움이되는 분야입니다.

다른 용어로, 빅 데이터는 수많은 복잡한 데이터 세트, 특히 새로운 소스에서 파생 된 데이터 세트를 나타냅니다. 이 데이터는 너무 커서 전통적인 방법은 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 이것은 빅 데이터가 큰 역할을 할 때입니다.

빅 데이터는 또한 전통적인 방법이 감지되지 않는 비즈니스 문제 해결에 도움이됩니다. 빅 데이터의 3 V는 볼륨, 속도 및 다양성입니다. 이것은 우리가 빅 데이터를 측정하는 방법을 알아낼 수있는 것입니다.

반면에 Hotstar는 인도에서 인기있는 스트리밍 서비스입니다. Hotstar는 최근 Disney Plus와 파트너 관계를 맺고 Disney Plus Hotstar로 호스트의 브랜드 변경을 초래했습니다. 디즈니 플러스 핫스타는 주류가되었습니다.

플랫폼은 인도 텔레비전 쇼를 다양한 언어로 방송합니다. 그리고 6 개의 다른 언어로 제공되는 Indian Premier League의 라이브 스트리밍을 잊지 마십시오. 이것은 디즈니 플러스 핫 스타가 인디언들 사이에서 왜 인기가 있는지 이해하기에 충분합니다.

현재 Disney Plus Hotstar에는 3 억 명의 활성 사용자가 있으며 46 명.유급 가입자 중 4 백만. Hotstar의 인기에 대한 또 다른 이유는 가입을 매우 저렴한 가격으로 판매하기 때문입니다.

Hotstar와 같은 회사에 대해 매일 막대한 양의 데이터가 기록됩니다. 이 데이터를 처리하는 것은 조직에 불가능 해지므로 데이터 기술이 고용됩니다. Hotstar에서 빅 데이터가 어떻게 사용되는지 살펴보기 전에 빅 데이터가 무엇인지, 회사의 혜택에 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다.

빅 데이터는 어떻게 비즈니스에 도움이됩니까??

빅 데이터는 경쟁사를 더 잘 이해하는 데 사용될 수 있습니다. 빅 데이터는 IT이든 건강 관리이든 모든 분야의 신규 참가자와 흥미로운 회사가 사용합니다. 모든 산업은 빅 데이터를 사용합니다. 빅 데이터는 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 데 도움이됩니다.

마케팅 캠페인의 경우 빅 데이터가 과학적 요소를 소개했습니다. 마케팅 담당자에게 마케팅 전략을 지원할 수있는 도구를 제공합니다. 이 비즈니스의 대부분은 서비스 및 제품, 공급 업체 및 구매자, 소비자 의도 및 선호도 등을 포함한 대규모 데이터 흐름의 중심에있을 것입니다.

모든 비즈니스의 회사는 빅 데이터 기능을 향상시키기 위해 노력해야합니다. 일상 생활에서 빅 데이터 응용 프로그램에 대해 자세히 알아보십시오.

Hotstar에 대한 빅 데이터의 영향

검역의 시대는 끝났지 만 폭식하는 습관은 아닙니다. 전염병 문제가 발생했기 때문에 전 세계 사람들이 시간을 통과 할 수있는 방법을 찾고 있습니다.

시간을 보내는 거의 모든 사람들이 가장 좋아하는 방법은 폭식하는 것입니다. Pandemic은 Hotstar, Netflix 및 Amazon Prime Video와 같은 OTT 플랫폼이 영화 및 시리즈를 스트리밍하는 데 많이 사용 된시기였습니다. 이 플랫폼은 증가하고 있으며 기술적으로 더욱 발전하고 있습니다.

빅 데이터는 이러한 플랫폼의 증가율에 대한 가장 중요한 혼란 중 하나입니다. 오늘날의 인구가 주어지면 다른 모든 것과 마찬가지로 목표는 확산을 극대화하는 것이기 때문에 필수입니다. 그래서 빅 데이터가 엔터테인먼트 부문에 어떤 영향을 미치는지 살펴 보겠습니다.

광고 타겟팅

광고는 팜플렛의 배포로 시작한 다음 Radio Jingles로 이동했으며 이제 소셜 미디어 플랫폼에 대한 광고가 있습니다. 미디어 부문에는 현재 수십억 개의 시청자가 있습니다. 경쟁하기위한 좋은 배치 전략을 갖추는 것이 필수적입니다. 광고 재생 빈도는 광고에서 매우 중요합니다.

요즘 광고의 주요 초점은 관객이 어떤 플랫폼에서 특정 콘텐츠를 시청할 때입니다. Analytics는 청중이 어떤 콘텐츠를 시청하는지에 대한 안정적인 통계를 제공합니다. 크라우드 시계를 광고하고 그들이 무시하는 광고는 자신의 선호가 무엇인지, 무엇을 싫어할 수 있는지를 드러냅니다.

시청자 행동의 예측

고객은 회사의 성공에 중요합니다. 고객이 행복할수록 회사의 수익이 높아집니다. 빅 데이터는 게시물 메시지 및 고객 서비스를 통해 고객의 모든 감정을 수집합니다.

Big Data는 광고를 얼마나 오래 보는 지, 어떤 광고를 선호하는지, 선호하는 쇼 종류, 어떤 종류의 컨텐츠 등과 같은 광고를 보는 데 시청자의 실패를 제공합니다.

빅 데이터는 또한 다양한 플랫폼의 청중 연령 그룹 및 그들이 사용하는 휴대 전화 유형과 같은 정보를 제공합니다. YouTube는이 정보를 사용하여 잠재 고객을 이해하고 즐기는 콘텐츠를 제공하는 플랫폼의 환상적인 예입니다.

비디오 등급

빅 데이터는 Netflix, Amazon Prime 및 Hotstar와 같은 서비스에 도움이되었습니다. YouTube와 유사 하게이 플랫폼은 빅 데이터에 의존하여 사용자 행동을 예측합니다. 반면 에이 통계는 매우 상세하고 직접적인 영향을 미칩니다.

이 플랫폼은 빅 데이터를 사용하여 고객이 선호하는 컨텐츠 유형을 결정하고 다음 시즌의 쇼를 갱신하기 위해 피하는지 결정합니다. 그들은 플랫폼에서 새로운 쇼를 시작하기 전에 똑같은 일을합니다.

스트림 일정

라이브 스트리밍의 개념은 요즘 소셜 미디어 또는 주류 미디어에서 요즘 견인력을 얻고 있습니다. 관객은 라이브 웹 캐스트를 좋아하는 것 같습니다. Twitch는 콘텐츠 제작자가 실시간으로 청중과 상호 작용할 수있는 인기있는 플랫폼입니다.

광고주는이 기회를 사용하여 대상 청중 앞에서 제품을 홍보합니다. Analytics는 가장 많은 사람들과 연결하기 위해 스트리밍하기 가장 좋은 시간을 결정하는 데 도움이되고, Goodworklabs의 설명과 같이 대중의 관심을 캡처하는 데 도움이되는 제품 유형.

Hotstar는 빅 데이터를 사용하여 프리미엄 사용자를 프리미엄 사용자로 옮깁니다

마케팅 팀은 프리미엄 가입자를 Commited Premium 회원으로 전환하기 위해 네 가지 측면을 검사합니다.

개별화 된 사용자 경험

인구 통계를 넘어 탐구하여 소비자가 좋아하는 것, 작업이 무엇인지, 제품이 자신의 삶에 어떤 영향을 미치는지와 같은 더 나은 이해를 얻는 것이 중요합니다.

사용자가 앱을 몇 번 olop 및 보는 콘텐츠, 특정 콘텐츠를 보는 시간, 소비자가 깔때기에 얼마나 천천히 갈 수 있는지, 충성도가 높은 고객이되도록 설득 할 것인지?

사용자 행동이 예측되면, 사용자 페르소나 및 심리학에 대한 철저한 이해를 바탕으로 포장 및 푸시를 사용하여 주변에서 작업하고 깔때기를 따라 사용자를 이동시키는 것이 간단합니다.

라이프 스타일에 따라 콘텐츠를 추천하십시오

가입자는 멤버십을 지불 한 후 콘텐츠를 검사하기 위해 플랫폼으로 돌아 오지 않으면 돈을 낭비 할 수 있습니다. 스포츠 팬은 경기의 라이브 스트리밍이있을 때 Hotstar를 사용하며 다른 날에는 사용하지 않습니다. 이 사람들이 Hotstar가 제공하는 모든 엔터테인먼트를 구독하고 즐기도록 설득하는 것은 어렵습니다.

이 목표를 달성하기 위해 회사는 탐색 및보기 기록, 콘텐츠 소비 패턴 및 기타 선호도와 같은 디지털 특성을 기반으로 개인을 식별하고 분류합니다. 사용자가 무료 플랫폼 사용자 인 경우, 프리미엄 라이브러리에서 관심이있는 항목을 제안하여 깔때기를 통해 이동하십시오.

적시에 맞춤형 메시지

단순히 통계를 움직이기보다는 사람들의 관심을 끌 수있는 캠페인으로 모멘텀을 유지. 그들은 수백만 명의 사용자에게 푸시 알림을 보내야했으며, 고객 라이프 스타일 관리 및 참여 플랫폼 인 Clever Tap을 사용하여 초당 2,500 만 개의 푸시 메시지를 보낼 수 있습니다.

연결은 계획의 한 측면 일뿐입니다. 다양한 사용자 카테고리가 가장 관여하고 수용적인 푸시 알림 인 요일과 시간을 식별하는 것도 중요했습니다. 이 절차에서 Hotstar는 이러한 통찰력을 활용하여 클릭을 3 번 증가 시켰습니다.

실시간으로 사용자와 교류합니다

사용자 활동 모니터링을 모니터링하여 사용자가 앱에서 무언가를보고 갑자기 닫을 때 사용자가 Keychain을 얼마나 자주 사용했는지 확인하면,이를 통해 시작한 것을 완료하도록 장려하는 푸시 알림을 제공 할 수있는 기회로 해석됩니다.

이를 통해 HotStar는 사용자가 더 많은 콘텐츠의 전환율과 소비를 가질 수 있습니다. (원천)

요약하면, 우리는 Hotstar가 빅 데이터를 사용하여 비즈니스를 성장시키는 방법을 알 수 있습니다. 우리는 Hotstar가 이와 관련하여 성공적으로 성공했다는 데 크게 동의 할 수 있습니다. 빅 데이터는 올바르게 활용하면 비즈니스에 긍정적 인 영향을 줄 수있는 잠재력이 있습니다.

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Disney+ Hotstar가 빅 데이터 및 인공 지능을 사용하는 방법

Disney+ Hotstar는 전 세계의 상승하는 스트리밍 플랫폼 중 하나입니다. 방금 다양한 지역에서 서비스를 제공하기 시작했지만’S는 이미 디즈니 콘텐츠 모음과 Fox, HBO 및 Showtime에 속한 많은 쇼로 인해 팬이 가장 좋아하는 팬이되었습니다. 또한 라이브 경기 스트림도 잡을 수 있습니다.

Disney+ Hotstar는 빅 데이터 및 인공 지능과 같은 고급 기술을 통합하여 플랫폼을 향상시키기 때문에 다른 스트리밍 플랫폼에 돈을 줄 수 있습니다’S 기능.

만일 우리는’VE는 귀하의 관심을 불러 일으켰습니다. 영국에서 Disney Plus 번들을 시험해 볼 수 있습니다.

허락하다’s에 들어갑니다.

스트리밍을 위해 클라우드 전달 플랫폼을 활용합니다

Disney+ Hotstar는 Vivo IPL 2018을 스트리밍하는 동안 Akamai Technologies의 도움을 받았습니다. 2018 년 4 월 10 일, Chennai Super Kings (CSK)와 Kolkata Knight Riders (KKR) 사이의 게임을 위해 시청률은 5시에 정점에 이르렀습니다.5 백만 동시 견해. 분명히, 그것은 모든 방송사가 온라인으로 단일 스트리밍 이벤트에 대한 기록이었습니다.

아카 마이’S 지능형 플랫폼은 휴대폰 스트리밍에서 최대 75% 증가했습니다. 클라우드 전달 플랫폼은 95 개의 exabyte의 데이터를 전달할 수 있었고 2로 가져갈 수있었습니다.5 exabytes of exabytes and Entriation 1 이상.하루에 30 억 장치.

이러한 데이터 유입으로 기계 학습 (ML) 엔진은 디지털 경험의 성능, 보안 및 전반적인 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 무엇보다도 웹 및 모바일 앱과 쉽게 통합하여 클라우드 보안, 분석 등을 제공합니다.

트래픽 스파이크를 수용합니다

경기 수에 관계없이 Disney+ Hotstar에 따르면’생방송을 스트리밍했다. 트래픽 패턴은 매번 예측할 수없는 상태로 유지됩니다. 그럼에도 불구하고, 그들은 어쨌든 결정을 내리기 위해 과거의 패턴에 의존합니다. Hotstar의 기술 책임자 인 Akash Saxena에 따르면 트래픽 증가는 백엔드 시스템을 압도하고 스트리밍에 중단을 유발할 가능성이 높습니다.

저것’레거시 백엔드가 거래의 끝을지지하는 한 왜’s 플랫폼에 새로운 사용자를 환영하기가 항상 쉽습니다. Saxena가 공유하는 방법 중 하나는 사용자 유입을 처리하기위한 자동 스케일링이었습니다. 그는 자동 스케일링이 많은 서버를 가지고 있다고 생각하여 사용자가’스트리밍하는 동안 문제가 발생합니다.

Hotstar의 팀은 매일 공황 프로토콜, 캐싱 및 지수 백 오프를 처리하여 고객이 원활한 스트리밍 경험을 갖도록합니다. Saxena는 전체 플랫폼이 세 가지 기둥에 달려 있다고 말합니다

1. 스트리밍 인프라
2. 가입 엔진
3. 메타 데이터 엔진

낮은 대기 시간 숫자는 또한 간소화 된 프로세스에 좋은 신호입니다.

사용자 정의 가능한 스트리밍

스트리밍 서비스로 그것을 만들거나 깨뜨릴 수있는 또 다른 주요 요인은 신속하고 효율적인 고객 경험을 제공하는 것입니다. 매일 무제한 다운로드로 Hotstar는 원시 데이터에서 사용자 인텔리전스를 사용하기 위해 ML 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이런 식으로 알고리즘은 사용자가’S 스트리밍 경험은 개인화 할 수 있습니다.

개인화 된 스트리밍은 플랫폼이 쇼에 따라 컨텐츠 또는 광고를 제안 할 수 있음을 의미합니다’다시보고 있습니다. 그러한 정보 수집에 중추적 인 메트릭은 한 달에 사용자 당 시계 시간입니다. ML 알고리즘은 시계 기록을 통해 사용자 선호도를 배우고 그에 따라 유사한 권장 사항을 제공합니다.

Hotstar는 또한 실시간 데이터 플랫폼 Knol을 사용합니다. Hotstar의 원활한 데이터 교환을 제공하도록 구축되었습니다. 앱은 엄청난 양의 데이터를 수집합니다 (i.이자형. 광고 인상, 고객 지원 데이터, 행동 클릭 스트림 및 기타 여러 가지로 구성된 거의 10TB). 따라서 사용자가 좋아하는 것에 따라 훨씬 정확한 콘텐츠를 권장 할 수 있습니다.

스트리밍 상자 밖에서 생각합니다

프라데시 주 선거는 인도의 구자라트와 히 마찰의 두 도시에서 열렸습니다. 선거에 대한 디스플레이 캠페인은 Disney+ Hotstar가 스트리밍하면서 엔드 투 엔드 디지털 솔루션 대행사 인 Performats와 협력했습니다. 한편, 주요 지역 디지털 마케팅 대행사 인 Resultrix는 청중을 식별하고 광고를 프로그래밍 방식으로 제공하는 데 도움이되었습니다.

분석으로 인해 사람들의 수를 추적하고 그러한 사람들의 이익을 식별하고 Disney+ Hotstar에 소요 된 시간이 최종 증가로 이어지는 것이 더 쉬웠습니다. 전체 캠페인은 자동, 데이터, 분석, 예측 마케팅 및 기계 학습의 혼합으로 수행되었습니다.

디즈니+ 핫스타르. 예를 들어, 그들은 ZPAPT Media Labs에 가입하여 Mobile Audience Analytics가 광고 제안 및 개인화 된 커뮤니케이션을 기반으로 대상 광고를 제공하도록했습니다.

대체로 Disney+ Hotstar는 확실히 그렇습니다’이 모험적인 벤처를 조만간 포기하고 싶어. 그들이 미래를 위해 무엇을 계획했는지 누가 아는 사람? 그들은 지금까지 꽤 좋은 일을하고있는 것 같습니다. 만약 너라면’해당 지역의 Hotstar를 간절히 기다리고 있습니다. 그들’좋은 속도로 다시 확장합니다. 그때까지 VPN을 사용하여 인도 이외의 디즈니+ 핫 스타를 얻을 수 있습니다.

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Disney+ Hotstar가 데이터 아키텍처를 규모로 단순화하는 방법

디즈니+ 핫 스타, 인도’가장 인기있는 스트리밍 서비스는 빠르게 확장되는 콘텐츠 라이브러리 및 가입자 기반을 따라 잡을 수있는 방법을 찾아야했습니다.

2022 년 6 월 22 일 오전 7시 43 분 Cynthia Dunlop과 Peter Corless

스폰서가 제공하는 기능 이미지.

Disney+ Hotstar & Myntra와의 인터뷰 : POC에서 프로덕션까지 AI 스케일링 AI

인공 지능 (AI)은 요즘 인기있는 주제입니다. 어떤 사람들은 AI가 우리의 일상 업무와 라이프 스타일을 향상 시킨다고 생각합니다. 다른 사람들은 그것이 우리의 직업과 경력 잠재력에 위협이라고 생각합니다. 토론의 어느 쪽이든’다시, 그것’심층 신경망에 의해 구동 될 때 AI가 인간을 요구하는 (종종 지루한) 프로세스를 자동화 할 수 있다는 데는 의문의 여지가 없습니다. 실제로 McKinsey & Company Research에 따르면, 직원 시간의 45%를 차지하는 작업은 시연 된 기술을 구현하여 자동화 될 수 있습니다 . 그러나 복잡한 입력을 관리하는 능력은이 여정의 첫 번째 단계 일뿐입니다. AI 중심 응용 프로그램은 비즈니스 시스템에서 상당한 복잡성을 초래합니다. 우리의 Hackerrank 호스트 인 Aadil Bandukwala는 AI를 개념 증명에서 생산까지 확장하는 것에 관한 전문가 패널과 이야기했습니다. 패널에는 다음이 포함되었습니다

• Akash Saxena, SVP, Disney+ Hotstar의 기술 책임자
• Ravindra Babu Tallamraju, 부사장 겸 책임자, Myntra Jabong의 데이터 과학
• Hacherrank의 공동 창립자 및 CTO 인 Harishankaran K

아래의 전체 비디오를 보거나 토론에서 일부 하이라이트를 계속 읽으십시오.

AI가 구동하는 훌륭한 응용 프로그램을 만드는 데 실제로 필요한 것은 무엇입니까??

Akash Saxena :

먼저, 당신은 다음과 같이 묻습니다. 고객을 위해 무엇을 하는가? 훌륭한 응용 프로그램을 구축하려면 무엇이 필요합니다?

AI는 내 툴킷의 또 다른 도구 일뿐입니다. 기계 학습이나 신경망을 사용하여 일이 일어나도록 더 강화 된 알고리즘입니다. 데이터의 맹공격으로 AI 기술을 사용 하여만 해결할 수있는 특정 문제가 있습니다. 나에게 응용 프로그램을 강력하게 만드는 것은 다음 질문에 대한 답변에 달려 있습니다. 고객을 위해 무엇을 하는가? 플랫폼을 포괄적으로 만듭니다? 경험을 더 풍부하게 만듭니다?

당신은 그것을 식별하여 시작한 다음 뒤로 나아가 야합니다. 실제로, 많은 사용 사례에 대해 AI는 지배적입니다.

Ravindra Babu Tallamraju :

스케일 업이 필요한 도메인 전문가가 수동으로 수행하는 모든 것은 한계까지 확장 가능합니다.

예를 들어,하자’S 스타일 채점에 대해 이야기합니다. Myntra에서는 특정 의복을 취하고 패션 전문가 모양을 가지고 있으며 각 옷을 등급. 이 전문가는 많은 양의 도메인 전문 지식을 제공합니다. 각 의류 평가에 대한 10 년의 경험. 허락하다’이 스타일이 굉장하다고 말하고 우리는이 의복의 N 번호를 구입합니다. 많은 양의 의류 때문에, 우리는 전문가를 인간뿐만 아니라 수행하는 확률 론적 모델로 대체합니다.

저것’훌륭한 응용 프로그램의 예입니다. 그것’확장 가능하고 전문가와 마찬가지로 공연해야합니다. 그것은 분명히 인간의 도메인 전문 지식을 초과 할 수는 없지만 또한 수행 할 수 있습니다.

Harishankaran K :

AI는 수평선을 확장하고 있습니다. AI의 목표는 얼마나 잘 할 수 있는지 또는 동일한 기능을 수행하는 인간에게 얼마나 가까워 질 수 있는지입니다. 그 차이는 매일 감소하고 있습니다.

가장 중요한 것은 데이터입니다. 이러한 예측을하기에 충분한 데이터가 없다면 그 이상으로 아무것도 없습니다. 그러나 이제 데이터를 수집하는 방법이 너무 많아서 데이터를 얻고 예측 및 모델을 만들 수있는 많은 장소가 있습니다. 그래서 나는 그것이 어떤 수준의 상상력이 필요하다고 생각합니다.

내가 항상 불가능하다고 생각했던 것들이 몇 개 있습니다. 그러나 매일 등장하는 새로운 응용 프로그램이 있으며 나를 잘못 증명합니다.

최근 창조물은 CPT-3으로, 당신이 쓸 것을 예측할 수 있습니다. GPT-3을 사용하여 우편물을 썼습니다. 그래서 그것은 당신이 모든 것을 꺼내고 모든 것이 가능하다고 가정하고 그 사고 방식으로 가야한다고 증명하는 새로운 향상 중 하나입니다.

조직이 적용 가능한 AI 사용 사례가 있는지 실제로 결정하는 방법?

Akash Saxena :

나는 매우 선임 연구원이 나와 한 번 공유 한 일화를 공유하고 싶습니다. 최상의 권장 알고리즘을 가질 수 있지만 UX가 고장 났다고 말하면서 갑자기 이러한 권장 사항은 고객이 보지 못하는 곳에 있습니다. AI의 잘못이 아니거나 응용 프로그램이 수행 한 작업이 실패하지 않습니다. 이것은 모든 제품이 전체적으로 제작되어야 함을 보여줍니다.

AI가 사용되는 훌륭한 경우 제품을보다 확장 가능하고 반복 가능하며 일관성있게 만들기 위해 할 수있는 일입니다. Ravindra는 패션 채점에 대해 예를 들어 이야기했습니다. 나는 더 선명한 패션 그레이더일지도 모르지만, Ravindra. Ravindra는 다른 기술을 가질 수 있지만 이러한 속성 중 일부를 가르 칠 수 있습니다. 인간이 가야 할 곳으로 가기가 어렵고 매우 복잡합니다. 당신은 많은 층을 추가하고 200 일이 걸릴 수 있습니다.

구체적으로, 나는 자율 주행 차에 정말로 날아갔습니다. 저는 기술자이지만 기계가 현재 할 수있는 일과 그들이 얼마나 알고 있는지 끊임없이 놀랐습니다. 그래서 그것은 꽤 환상적입니다. Harishan은 우리가 선택한 측면에서 비슷한 주제를 따랐다고 생각합니다. 우리는 많은 운영 효율성을 찾으려고 노력했습니다. 콘텐츠가 우리에게 오면 매일 시간과 시간의 콘텐츠를 처리합니다. 그 모든 내용을 살펴 봐야합니다. 이상이 있습니까?? 합법적으로 불쾌한 것이 있습니까?? 이것은 일반적으로 인간 집약적입니다. 그리고 우리의 초점은 인간이 어떻게 인식 할 수 있는지에 차이가있는 곳을 찾는 것이 었습니다.

AI가 우리의 직업을 먹을 것이라는 두려움이 항상 있습니다. 실제로, 나는 우리가 더 많은 고품질 문제에 집중하는 것과, 원시 인력만으로 저품질 문제를 해결하려고 노력하는 것이 우리가 말할 수 있다고 말하고 싶습니다. 그리고 우리는 AI를 사용하여 모든 권장 엔진에 큰 영향을 미쳤습니다.

그러나 우리는 또한 트래픽 예측 모델에서 AI를보기 시작했습니다. 우리는 AI를 사용하여 클라이언트에 모델을 넣어 AVR을 수행 할 수있는 방법을 알아 내고 있습니다. 따라서 언제 360p에서 480p로 전환하기로 결정합니까?? 이러한 결정은 현재 이루어집니다. 오늘 알고리즘은이 순간처럼 지금 할 수 있습니까?? 나의 마지막 몇 샘플이 충분히 좋은 것입니다? 아마 당신이 정말 나쁜 네트워크 영역에 있다는 것을 깨닫지 못합니다. 당신은 순간적인 피크, 버퍼를 가질 수 있습니다. 내 고객에게는 불량한 경험입니다. 나는 오히려 오히려 사라지지 않을 것입니다. 그것은 그것을 사용하는 영역입니다.

오늘날 당신을 계속 놀라게하는 성공적인 AI 사용 사례의 예와 당신이 해결하고있는 흥미로운 문제는 무엇입니까??

Ravindra Babu Tallamraju :

우리는 홈페이지에 로그인 한 순간부터 배송이 배송 될 때까지 모든 고객 터치 포인트에 영향을 미치는 모델이 있습니다. 우리의 도전은 반환 된 항목이 정확히 동일하고 적절한 순서를 보장하는 데 있습니다.

여기’또 다른 사례 : 창고에서 우리는 피커에게 선적을 최적으로 할당하려고 노력합니다. 여기서 필요한 데이터의 양은 제한되어 있으며 대기열 이론 모델을 통해 접근 할 수 있습니다. 데이터는 주로 그 중 일부를 검증하는 데 사용됩니다. 권장 사항은 Akash가 언급 한대로 대규모 데이터 세트가 필요합니다. 고객이 좋아하는 것, 이전 구매가 무엇인지 이해하고 올바른 제품을 추천 할 수 있습니다. 그리고 이것은 거대한 데이터 세트가오고 모델 구축의 모든 복잡성을 알고 있습니다.

Harishankaran K :

제품을 구축하는 비즈니스로서 지속적으로 고객을 놀라게해야합니다. 당신은 그것을 통합해야합니다 “ 고객의 즐거움 ” 측면. AI는 여러 번 수행하는 데 도움이되는 강력한 도구 중 하나입니다.

야후 메일을 받았을 때 돌아 왔을 때, 나는 Gmail 스팸이 항상 스팸 폴더로가는 방법에 대해 매우 흥분했습니다. 스팸은 내받은 편지함에 오지 않을 것입니다. 이제 더 이상 인상적이지 않습니다. 우리는 그것에 익숙해졌습니다.

오늘 타이핑을 시작하면 내 진술을 완료합니다. 이것은 다음 세계입니다. 몇 년 후, 나는 단지 주제를 입력 한 다음 나에게 전체 메일을 채울 것이며, 더 이상 좋은 것들이 아닐 것입니다.

권고가 나오면 내가 돈을받는 지점에옵니다’T 좋아요’나에게 뭔가 잘못되었고 아마도 이것은 내가 필요한 것일 것입니다. 당신은 그것을 너무 신뢰하는 경향이있어서 이것이 옳다고 믿고있을 것입니다. 그래서 나는 그것이 자율 주행 자동차와 같은 AI의 성공적인 사례가 최고의 성공적인 AI 사용 사례가 될 수있는 시점이라고 생각합니다.