What 您 Need to Know 关于 Big Data and the 音乐 Industry

2000年代初期,大多数主要唱片公司高管在歌曲和专辑下载开始流行时感到恐慌,这表明,对于音乐行业专业人士而言,保持有关可能影响其工作的最新技术的最新信息至关重要。

最新的行业转移引起注意吗? 大数据。

大数据是一项对音乐行业具有巨大潜力的技术。大数据虽然经常被误解,但它指的是到达如此快速,复杂的大量数据,以至于无法使用传统方法进行处理。

处理大数据涉及使用功能强大的分析软件&在巨大的数据集中找到模式和趋势。

那么大数据与音乐产业有何关系?

数据无处不在。而且’s说,数据正在成为该行业的新石油。

数据新油

图片来自 Economist.com

您r data is being collected when you browse Facebook. When you visit websites. When you shop at the local store.

你为什么会问?因为数据很有价值,所以有助于企业和组织发掘业务潜力。

回到音乐界,音乐界人士收集了有关门票和唱片销售的信息,一位音乐家’的媒体报道,几十年来粉丝的反馈。

现在的主要区别是大数据工具使人们可以快速浏览大量数据集以提取隐藏的见解。曾经需要一组人工作数周的研究现在可以在几分钟内完成。

这里’大数据如何帮助音乐行业

1 –大数据可以促进音乐节体验的改善。

音乐节的与会者在几天之内可以捕捉数百种世界一流的表演。然而,作为灾难 Fyre节 如图所示,计划不周的活动可能对所有参与人员造成长期的声誉损失。从食品摊贩的排长队到距离人口稠密的地方太远的便携式洗手间,一切都可能使节庆者tar丧’ perceptions.

有很多 使用大数据的可能性 为了更好的节日。

大数据腕带

在音乐会中带有电子组件的腕带。

例如,某些腕带具有电子组件,人们可以扫描电子组件以进入地面区域。借助此功能,组织者可以依靠收集的数据来查看何时区域过于拥挤,并通过开放新的部件以增强人群流动来进行优化。

许多音乐节还提供专用的应用程序,使人们可以创建自定义的时间表。然后,他们提供推送通知,以便用户’不要错过表演。利用行为数据,节日的组织者可以分析并决定为舞台时间和地点等制定自定义时间表。

在此类应用中收集的行为数据可能表明,想要捕捉某个表演或艺术家的人数超过了预期。借助这种见识,节日的组织者可以选择安排不同的表演者在特定的高峰时间进行表演,或者选择最佳位置来利用粉丝’兴趣–有效改善音乐会或音乐节的流程和体验。

2 –大数据可以协助艺术家进行旅游计划。

巡回演出对于许多艺术家来说具有必不可少的职业生涯。如果一个艺术家有一个充满活力的现场表演和充满魅力的舞台,他们可以赢得新的粉丝。那’这就是为什么许多预订代理商的诀窍是为新兴音乐家争取支持表演机会以向规模更大,实力更强的艺术家开放。戴夫·马修斯 戴夫·马修斯乐队 每次演出时都会亲自介绍开幕表演,表明他们有他的认可印章。

大卫·马修表演

戴夫·马修斯(Dave Matthews)在BB现场表演&T亭,新泽西州卡姆登。

弄清楚乐队何时何地巡演并不是一件容易的事。大数据可以在这里帮助得出更明智的结论。

例如,一些基于社交媒体的工具可以确定人们在何时何地谈论乐队,表演或歌曲。分析反馈信息可以帮助确定哪些市场,地理位置或人口统计数据最有利可图,以及存在最多粉丝的地方。

大数据还可以支持诸如与连接到互联网的小工具有关的物联网(IoT)之类的技术。在许多流行的物联网设备中,有许多人都知道的设备-亚马逊的虚拟助手Alexa。说到这,您甚至可能在家中坐着Alexa。

那么,这对音乐行业如何起作用?

Ticketmaster最近推出了一项针对亚马逊智能扬声器的技能 可以查找和购买 带有语音命令的票证。它提供的功能之一是搜索并查看用户在哪里’最喜欢的艺术家巡回演出。

尽管Ticketmaster并未解释其通过Alexa技能收集的信息种类,但它’难以想象,来自客户的声音查询如何转变为洞察力,可以帮助票务零售商制定旅行计划,添加新的旅行日期,甚至制定促销策略。

3 –艺术家如何通过大数据获得发展动力。

您’毫无疑问,我听说过(也许与他们合作过)那些努力工作但奋斗了多年的艺术家,直到最终取得突破并获得成功。

实现这一目标的因素很多,但是诸如Spotify之类的流媒体平台无疑是难题的一部分。

在2019年4月与投资者的电话会议中, Spotify’公司首席执行官Daniel Ek确认 该公司每天增加近40,000首曲目。 Spotify和类似的流媒体平台正迅速变得充满音乐。艺术家将如何被希望发现?

所以在这里’Spotify正在使用大数据做什么来帮助艺术家被发现。

Spotify数据算法

学分给‘How Does Spotify Knows 您 So Well‘由Sophia Ciocca在Medium上发表。

Spotify雇用了人类策展人来制作播放列表,并保留使用机器学习的个人用户生成的数据的标签。当您使用Spotify时,行为数据会在每个步骤生成;例如用户最喜欢或倾向于跳过的曲目或艺术家。

根据这些数据,Spotify甚至每天为其用户提供个性化的歌曲集。该公司最近宣布’根据个人量身定制公共播放列表’s preferences.

据报道这种方法导致 人数增加了80% 首先以这种方式发现他们之后寻找艺术家。

谨慎行事

这里的三个示例显示了大数据如何影响音乐行业。

作为一名艺术家,将大数据与创造力融合是值得探索的东西。市场上有一些合成助手应用程序,这些应用程序会收集大数据以确定最有可能成为热门的歌曲创作和编曲类型。

作为企业主,它’是时候在企业中使用大数据来更好地了解音乐消费者了。

大数据当然值得探索。请记住,由于越来越多的消费者隐私问题和规定如何处理所收集信息的法规,对于依赖它的音乐行业专业人员来说,这将是未来的挑战。

作为艺术家,音乐制作人或企业主,您对大数据有何看法,以及对大数据有何影响?在下面的评论部分中让我们知道并进行讨论!


这是由科技博客兼自由作家Caleb Danzige撰写的帖子。他共同拥有 thebytebeat.com 和他的朋友珍娜。 

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