Sledi raziskava o tem, kako Spotify in YouTube Music uporabljata velike podatke, da razvijata prilagojeno vsebino za uporabnike s ciljem, da jih zadovoljita na način, da potem ostanejo ali postanejo dolgoletne stranke.
Postavila je štiri hipoteze, katere je na koncu potrdila, delno potrdila ali ovrgla.
Avtor v diplomski nalogi je raziskovala pretočne glasbene vsebine (Spotify in YouTube Music) ter Big Data (veliko podatkovje) in povezavo med le-temi. V prvem delu naloge so opisane glavne lastnosti Big Data ter obdelovanje in shranjevanje teh podatkov. Postavila je štiri hipoteze, katere je na koncu potrdila, delno potrdila ali ovrgla. V hipotezah je se vprašala ali sta glasbena ponudnika primerljiva in pa določila število glavnih lastnosti Big Data, kjer je naletela na različne rešitve, jih med seboj primerjala in prišla do zaključka.
Zakaj je problem resničen
Avtor v diplomski nalogi je raziskovala pretočne glasbene vsebine (Spotify in YouTube Music) ter Big Data (veliko podatkovje) in povezavo med le-temi. V prvem delu naloge so opisane glavne lastnosti Big Data ter obdelovanje in shranjevanje teh podatkov. Ker se veliki podatki delijo na strukturirane in nestrukturirane podatke, razložim zakaj in na kakšen način katere shranimo, ter katere sisteme shranjevanja poznamo.
Razložen je sistem za obdelavo ter podroben opis posameznih faz obdelave. Za lažje razumevanje je narisala sliko sistema. V drugem delu naloge se osredotočim na glasbena ponudnika, in sicer na Spotify in YouTube Music.
Opisano je delovanje teh glasbenih ponudnikov, njuno delovanje in prioritete. Njune podobnosti in razlike so predstavljene v tabeli. Sledi raziskava o tem, kako Spotify in YouTube Music uporabljata velike podatke, da razvijata prilagojeno vsebino za uporabnike s ciljem, da jih zadovoljita na način, da potem ostanejo ali postanejo dolgoletne stranke.
Ugotavljam, da ponudnika Spotify in YouTube Music pridobita podatke posameznikov, nato pa na podlagi teh podatkov ustvarita nove glasbene liste, glede na njihovo dosedanje poslušanje skladb. Naredila je skripto, ki omogoča izvoz glasbenega seznama uporabnika iz Spotifya. Le-ta se lahko z uporabo te skripte prenese na katerega drugega ponudnika, na primer na Apple Music, kar je zelo priročno.
Metoda
Kaj je nastalo
Postavila je štiri hipoteze, katere je na koncu potrdila, delno potrdila ali ovrgla. V hipotezah je se vprašala ali sta glasbena ponudnika primerljiva in pa določila število glavnih lastnosti Big Data, kjer je naletela na različne rešitve, jih med seboj primerjala in prišla do zaključka.
Objavljeno 10. 9. 2024 · licenca CC BY-NC 4.0 (besedilo in PDF diplomskega dela; fotografije in videi © Academia) · izvirna objava: academia.si.
Slike, sheme in zaslon
Še iz modula Programsko inženirstvo
Varnostna analiza lokalnega in oblačnega shranjevanja podatkov pri celičnih terapijah
Avtomatizacija backend procesov z uporabo umetne inteligence
Primerjava dveh orodij za statično analizo kode (SAST) za začetnike: SonarQube CE proti Semgrep
Želite v dveh letih narediti tak projekt?
Pustite e-pošto. V enem delovnem dnevu dobite osebni odgovor karierne svetovalke: ali je modul pravi za vas, kako se prizna vaša služba kot praksa in koliko stane – plus predmetnik, urnik in cenik.
Go Higher.