¿Qué es la analítica de flujos y por qué es importante?

El analítica de streaming es el proceso de recopilación, analítica y presentación de datos sobre el consumo de streaming medios. Estos datos proporcionan información valiosa sobre la forma en que los usuarios acceden a los contenidos de streaming y se relacionan con ellos. Puede ayudarte a mejorar la experiencia del usuario y a optimizar los formatos, la programación, la publicación y la distribución de los contenidos.

¿Por qué necesitamos Streaming Analytics?

El objetivo de los analítica de streaming es proporcionar información sobre cómo se consumen los contenidos de streaming. Estos datos pueden utilizarse para seguir el rendimiento de vídeos individuales, retransmisiones de eventos, canales de televisión y emisiones de radio. Además, puede ayudar a comprender las tendencias y pautas generales del consumo de streaming. Esta información es valiosa para diversos fines, como identificar contenidos populares, optimizar el servicio, ajustar la red de distribución de contenidos (CDN) y mejorar la experiencia del usuario.

Hay muchos tipos diferentes de datos que se pueden presentar sobre el consumo de streaming. Y los datos más comunes dependerán de las necesidades y objetivos específicos de la empresa u organización. Algunos de los datos más comunes que se presentan sobre el consumo de streaming incluyen el número de espectadores, los títulos más populares, la duración de los streams, los dispositivos y plataformas que se están utilizando y las ubicaciones geográficas de los espectadores.

Además de estas métricas básicas, los analítica de streaming pueden proporcionar información más detallada sobre las tendencias y la experiencia del usuario. Por ejemplo, la tasa de bits medios de los flujos, las tasas de almacenamiento en búfer y las tasas de abandono. Estos datos pueden utilizarse para identificar posibles problemas con el servicio de streaming, como la congestión de la red o errores de reproducción. También se pueden utilizar para tomar medidas correctivas que mejoren la experiencia del usuario.

En general, la analítica de streaming es una herramienta importante que le apoyo a obtener información sobre la participación, las tendencias y el rendimiento, para que pueda optimizar su negocio y sus ofertas.

Streaming Analytics en Jet-Stream

Jet-Stream utiliza los registros de cloud y CDN para recopilar los datos. Esta fuente de datos ha demostrado ser más fiable que los datos del cliente, ya que pueden ser manipulados o bloqueados por bloqueadores de anuncios, bloqueadores de rastreadores o cortafuegos. Además, los datos del lado del cliente podrían ser interceptados, filtrados o compartidos con terceros no deseados. Jet-Stream evita esto y garantiza la captura del 100% de los datos.

El motor de analítica elástico de Jet-Stream recopila registros en tiempo real y procesa estos datos para representar sesiones de visualización reales, en lugar de solicitudes de manifiestos y trozos de vídeo. Se analiza el 100 % de los datos, para una mayor precisión en comparación con el muestreo y el escalado de datos.

¿Cuáles son las ventajas de Jet-Stream Real-Time Analytics?

Los datos se presentan a los usuarios de Jet-Stream Cloud a varios niveles. En primer lugar, el uso del tráfico se analiza y se presenta en el portal y estos datos se ponen a disposición a través de la API. Dado que se captura el 100% de los datos y se analiza el 100% de los datos, se trata de una fuente fiable de uso del tráfico. Sin depender de terceros para recopilar o procesar los datos.

En segundo lugar, se presenta una interfaz de estadísticas intuitiva, en la que todos los datos clave se presentan en tiempo real, por periodos. Número total de espectadores, vídeos más populares y live streams, número de espectadores, tiempo medio de visionado, dispositivos más populares y regiones más populares. Los datos están disponibles a través de una API para su posterior procesamiento.

En tercer lugar, un conjunto de analítica más avanzado se alimenta del mismo conjunto de datos. En este portal se puede profundizar en las sesiones, ver tendencias y generar informes. Esta suite también ofrece una API para su posterior procesamiento.

En cuarto lugar, el acceso a los registros de origen agregados y procesados está disponible en tiempo real. De este modo, puede integrar sus propios servicios de analítica o los de terceros para un procesamiento y analítica avanzados.

Un gran ejemplo de tratamiento avanzado de datos es el de los servicios SVOD, que utilizan estos datos para calcular el número de minutos totales de visionado al mes por proveedor de contenidos. Así, permiten repartir los ingresos en función de la popularidad del contenido.

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