Оглавление

Музыкальная индустрия ежедневно генерирует колоссальные объемы стриминговых данных, где точность и прозрачность расчетов роялти становятся критически важными. Даже незначительные погрешности в данных могут напрямую влиять на доходы артистов и правообладателей.

Технологическое партнерство для прозрачности

BMG совместно с Google Cloud разработали StreamSight — приложение на основе машинного обучения, которое улучшает прогнозирование цифровых роялти и обнаружение аномалий в отчетности.

Система анализирует исторические данные и выявляет закономерности для предсказания будущих доходов, одновременно обнаруживая несоответствия, которые могли бы остаться незамеченными при ручной проверке.

Наконец-то кто-то додумался применить нормальные ML-модели к хаосу музыкальной индустрии. Технически решение выглядит грамотно: вместо хайповых нейросетей взяли проверенные временем ARIMA и деревья — именно то, что нужно для работы с временными рядами финансовых данных. Интересно, сколько лейблов будут вынуждены пересчитать свои отчеты после внедрения таких систем.

Как работает StreamSight

В основе системы лежат несколько машинных моделей в Google BigQuery ML:

Для прогнозирования доходов:

  • ARIMA_PLUS — основная модель для прогнозирования закономерностей доходов, отлично улавливает долгосрочные тренды
  • BOOSTED_TREE — используется для анализа прошлого поведения продаж, учитывает краткосрочные колебания и сезонность

Для обнаружения аномалий:

  • K-means и ANOMALY_DETECT — эффективно выявляют различные типы аномалий: внезапные всплески, региональные отклонения, пропущенные периоды продаж

Поток данных в BigQuery:

Диаграмма потока данных в BigQuery, показывающая архитектуру системы StreamSight

Обнаружение проблем и несоответствий

StreamSight не просто прогнозирует доходы, но и моментально помечает несоответствия:

  • Пропущенные периоды продаж — пробелы в данных, которые могут означать потерю денег
  • Несоответствие продаж и прав — доходы из регионов, где права не зарегистрированы должным образом
  • Глобальные аномалии — внезапные росты в стримах, указывающие на ошибки отчетности

Дашборд StreamSight:

Интерфейс дашборда StreamSight с аналитикой музыкальных роялти

Технологический стек Google Cloud

Система построена на:

  • BigQuery ML — запуск ML-моделей непосредственно на больших наборах данных с помощью SQL
  • Vertex AI и Python — продвинутый анализ и тренировка моделей
  • Looker Studio — визуализация результатов для команд

Такая архитектура обеспечивает масштабируемость и рентабельное решение, позволяя быстро переходить от концепции к реализации.

Перспективы развития

Хотя StreamSight сейчас является прототипом, его потенциал значителен. В будущем возможно:

  • Интеграция данных с концертных туров и маркетинговых кампаний
  • Добавление большего количества DSP (Amazon, Apple Music, Spotify)
  • Учет трендов социальных сетей и вовлеченности фанатов
  • Сегментация анализа по жанрам, регионам и типам релизов

По сообщению Google Cloud Blog, это сотрудничество демонстрирует потенциал музыкальной индустрии в использовании передовых технологий для создания более прозрачной экосистемы.