L'analisi dello streaming è il processo di raccolta, analisi e presentazione dei dati sul consumo di media streaming. Questi dati forniscono indicazioni preziose su come gli utenti accedono e si impegnano con i contenuti in streaming. Possono aiutarvi a migliorare l'esperienza dell'utente e a ottimizzare i formati, la programmazione, la pubblicazione e la distribuzione dei contenuti.

Perché abbiamo bisogno di Streaming Analytics?

Lo scopo dell'analisi dello streaming è quello di fornire informazioni sulle modalità di consumo dei contenuti in streaming. Questi dati possono essere utilizzati per monitorare le prestazioni di singoli video, streams di eventi, canali televisivi e trasmissioni radiofoniche. Inoltre, possono aiutare a comprendere le tendenze e gli schemi generali del consumo di streaming. Queste informazioni sono preziose per una serie di scopi, tra cui l'identificazione dei contenuti più popolari, l'ottimizzazione del servizio, la messa a punto della rete di distribuzione dei contenuti (CDN) e il miglioramento dell'esperienza dell'utente.

Esistono diversi tipi di dati che possono essere presentati sul consumo di streaming. I dati più comuni dipendono dalle esigenze e dagli obiettivi specifici dell'azienda o dell'organizzazione. Alcuni dei dati più comuni che vengono presentati sul consumo di streaming includono il numero di spettatori, i titoli più popolari, la durata degli streaming, i dispositivi e le piattaforme utilizzate e la posizione geografica degli spettatori.

Oltre a queste metriche di base, le analisi di streaming possono fornire informazioni più dettagliate sulle tendenze e sull'esperienza dell'utente. Ad esempio, il bitrate medio dei streams, i tassi di buffering e i tassi di abbandono. Questi dati possono essere utilizzati per identificare potenziali problemi con il servizio di streaming, come la congestione della rete o gli errori di riproduzione. Si possono anche utilizzare per adottare misure correttive per migliorare l'esperienza dell'utente.

Nel complesso, l'analisi dello streaming è uno strumento importante che consente di ottenere informazioni sull'impegno, le tendenze e le prestazioni, in modo da poter ottimizzare la propria attività e le proprie offerte.

Analitica di flusso presso Jet-Stream

Jet-Stream utilizza i log di cloud e CDN per raccogliere i dati. Questa fonte di dati si è dimostrata più affidabile rispetto ai dati lato client, poiché questi possono essere manipolati o bloccati da ad blocker, tracker blocker o firewall. Inoltre, i dati lato client potrebbero essere intercettati, trapelati o condivisi con terze parti indesiderate. Jet-Stream impedisce tutto ciò e garantisce il 100% di acquisizione dei dati.

Il motore di analisi elastico di Jet-Stream raccoglie i log in tempo reale ed elabora questi dati per rappresentare le sessioni di visualizzazione effettive, invece delle richieste di manifest e chunk video. Il 100% dei dati viene analizzato, per una maggiore precisione rispetto al campionamento e alla scalatura dei dati.

Quali sono i vantaggi di Jet-Stream Real-Time Analytics?

I dati vengono presentati agli utenti di Jet-Stream Cloud a più livelli. Innanzitutto, l'utilizzo del traffico viene analizzato e presentato nel portale e questi dati sono resi disponibili tramite l'API. Poiché il 100% dei dati viene acquisito e il 100% dei dati viene analizzato, si tratta di una fonte affidabile di utilizzo del traffico. Senza dipendere da terzi per la raccolta o l'elaborazione dei dati.

In secondo luogo, viene presentata un'interfaccia intuitiva per le statistiche, in cui tutti i dati principali sono presentati in tempo reale, per periodo. Numero totale di spettatori, video più popolari e live streams, numero di spettatori, tempo medio di visione, dispositivi più popolari e regioni più popolari. I dati sono disponibili tramite un'API per ulteriori elaborazioni.

In terzo luogo, una suite di analisi più avanzata viene alimentata dallo stesso set di dati. In questo portale è possibile fare un'analisi approfondita delle sessioni, vedere le tendenze e generare report. Questa suite offre anche un'API per ulteriori elaborazioni.

In quarto luogo, l'accesso ai logs sorgente aggregati ed elaborati è disponibile come feed in tempo reale. È quindi possibile integrare servizi di analisi propri o di terzi per un'elaborazione e un'analisi avanzate.

Un ottimo esempio di elaborazione avanzata dei dati è rappresentato dai servizi SVOD, che utilizzano questi dati per calcolare il numero di minuti di visione totali al mese per fornitore di contenuti. In questo modo, è possibile condividere i ricavi in base alla popolarità dei contenuti.

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