음악 산업에서 데이터가 중요한 이유

신속 사 Q의 첫 번째 버전 & 가장 자주 묻는 데이터 질문 인 음악 데이터 과학은 어떻게 작동하며 왜 필요하며 미래를 예측할 수 있습니까?

(Sara Mekinc) (2020 년 7 월 6 일)

기술은 수십 년 동안 음악 산업에 영향을 미쳐 왔습니다. 우리는 자동 튜닝, CD의 쇠퇴, 몇 년 분량의 음악을 주머니에 넣을 수있는 가능성을 말하는 것이 아닙니다. 우리는 스트리밍 서비스, 소셜 미디어, 라디오, 마케팅 활동, 판매, 로열티 감지, 이벤트 등을 통해 막대한 양의 데이터가 쌓여 있다고 이야기하고 있습니다. 그래도 방대한 양의 데이터를 수집하는 비즈니스는 개를 쫓는 개와 너무 비슷합니다. 자동차 : 자동차로 무엇을해야할지 모른다면 쓸모없는 추구입니다.

입력 : 음악 데이터 과학. 이에 대해 많은 질문을 받음에 따라이 일련의 신속한 Q & As를 설계했습니다. 먼저 기본 사항을 다룹니다. 음악 데이터와 그 뒤에 숨겨진 과학이 음악 산업에 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 선임 데이터 과학자 인 Rok Bavec이 탐색을 도와줍니다.

Rok가 데이터를 보는 방식으로 나를 보는 사람을 찾아보세요.

🎨 음악은 창의적인데 왜 과학이 필요한가요?

데이터 작업은 스누즈 페스트처럼 들릴 수 있지만 실제로는 창의적인 문제 해결에 관한 것입니다. 멋진 스튜디오 설정이 있다고 상상해보세요. 예술을 타협하지 않는 “지루한”기술에 대해 배우는 것이 현명한 조치가 아닌가? 대신 다음 단계로 나아가는 것이 우리의 일입니다.

이러한 “지원”기술을 습득하는 데 어떻게 도움이되는지 알아보십시오. 예 : Viberate PRO 에 넣은 것은 음악 도달을 도울 수있는 포인터 시스템입니다. 더 많은 사람과 적절한 잠재 고객에게 도달하세요 . 홍보 부분을 “해킹”(온라인에서 작동하는 것, 다른 아티스트가 내놓은 것, 채널을 개선 할 수있는 방법 등을 확인)함으로써 적시에 적절한 사람들이 귀하의 창의적인 노력을 인정하고 함께 성장하도록 할 수 있습니다.

📈 데이터 과학 = 분석, 차트 및 그래프, 맞습니까?

분석은 큰 역할을하지만 실제로는 지속적인 활동입니다. 데이터 과학의 현명한 질문은 “사용할 도구”, “적용 할 공식”, “가장 적합한 대학 학위”가 아닙니다. 그들은 다음과 같이 질문합니다. “최종 목표는 무엇이며이를 달성 할 수있는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?” 예를 들어 Viberate의 최근 노력 중 하나는 매일 최신 음악 차트를 계산하는 시스템을 만드는 것이 었습니다. 그러나 데이터 과학의 마법은 “창의적인 수학”에 있지 않습니다. 주요 목표는 사람들이 관심을 가질 수있는 다양한 주제 (예 : 장르별, 증가하는 사람 등)를 다루는 차트를 디자인하고 이러한 관심사를 처음부터 예측하는 것이 었습니다.

인적 요소 이해 도메인 지식을 기반으로 는 훌륭한 프로젝트와 비즈니스를 좋은 프로젝트와 구분하는 요소입니다. 다양한 전문가 팀을 구성하는 것은 모든 사람이 고유 한 관점을 자원 할 수 있기 때문에 값을 매길 수 없습니다. 유연성이 뛰어나고 최상의 결과를내는 다 분야 입력에 개방적입니다.

🔮 아티스트의 미래를 예측할 수 있습니까?

요즘 마케팅에서 “예측 분석”이라는 용어가 많이 사용되며 확실합니다. 본능을 정보로 백업하여 경쟁 우위를 높이는 좋은 아이디어입니다. 그러나 다시 말하지만, 모든 산업에서 가장 큰 도약은 인적 요인에서 비롯되며 이는 종종 예측할 수없는 일을한다는 것을 의미합니다.

데이터와 차트를 보는 것은 한 가지입니다. 보고있는 동안 자신의 관점을 갖는 것이 중요합니다. 우리가 알고있는 가장 현명한 아티스트는 자신의 미래를 만듭니다. 그들은 계속 질문을합니다. 청중을 알고 패턴을 알아 차리고 적용 할 때 창의력을 발휘하십시오. 그들은 성공한 동료들이하는 일을 단순히 복사하여 틀에 맞지 않는 사람들입니다. 대신 그들이 *하지 않는 * 일을보고 소음을 깨뜨 리려고 노력합니다.

예측할 수있는 것은, 그래도 더 많은 데이터를 수집해야 할 것입니다. 그리고 그것으로 더 많은 질문에 답할 수 있습니다. 당신이 그들을 가지고 있다면 당신의 것으로 우리를 누르십시오.

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