Recopilar telemetría del rendimiento de video desde una variedad de apps y decodificadores puede ser un desafío, especialmente al analizar y comparar los datos. Para evaluar estos datos de forma eficaz, un factor clave es asegurar que los datos usen una nomenclatura consistente para los metadatos y que las métricas sean comparables.
Al lograr coherencia en estas áreas, se vuelve más fácil compilar y comparar el rendimiento de los datos entre plataformas, lo que a su vez ayuda a identificar áreas de mejora y optimizar la experiencia general del espectador.
Correlacionar el rendimiento del servicio con el uso en diferentes plataformas
Normalmente, los plugins de telemetría se usan para garantizar que los nombres de las métricas se refieran a las mismas métricas subyacentes, donde la correspondencia entre nombres estandarizados de métricas y eventos del reproductor ya está hecha. En entornos más complejos, esto se realiza durante el proyecto de integración y la posterior validación.
Cuando se trata de metadatos, uno de los datos más importantes son los nombres de los canales y de los activos. Estos datos incluyen la especificación live/VOD, el nombre del canal, el nombre del activo VOD y el nombre del servicio al que pertenece el activo.
Sin coherencia aquí, se hace difícil o imposible correlacionar el rendimiento y el uso del servicio entre varias plataformas. Una de las razones es que diferentes plataformas pueden usar diferentes fuentes de verdad en lo que respecta a los nombres de los canales, de las apps o de las versiones.
Otra razón es que pequeños errores durante la instrumentación, como escribir «Channel A» en lugar de «Channel a», a menudo conducen a nombres distintos.
Agama Metadata Explorer
Por supuesto, asegurar que la nomenclatura sea correcta ya en el origen es algo a lo que se debería aspirar. Proporcionamos varias herramientas, como nuestra app «Metadata Explorer», para hacer que sea lo más rápido y sencillo posible determinar qué metadatos están utilizando las distintas apps, dispositivos y versiones de integración.
Metadata Explorer es una aplicación separada donde se visualizan los metadatos reportados por todos los dispositivos: el histograma muestra la distribución de los valores para cada campo de metadatos. Al hacer clic sobre un valor específico, como una versión concreta de software, todos los metadatos se actualizan para mostrar únicamente los datos de esos dispositivos. Esto permite validar rápidamente que los metadatos son correctos para nuevas versiones de apps y dispositivos.
Aun así, incluso en el mejor de los mundos, siempre existirán errores y diferencias entre integraciones. Por esta razón, ofrecemos un conjunto integral de herramientas de procesamiento en el backend que estandarizan los nombres de canales y activos.
El «data washing» es imprescindible para despliegues complejos
Cuando se consume el video, el backend recibe continuamente datos de métricas y eventos desde la app o el dispositivo. Estos datos incluyen el URI y metadatos opcionales, como el nombre del activo, si es VOD o live y otra información. En caso de querer corregir nombres de canal faltantes o incorrectos, se puede habilitar un sistema basado en reglas. Permite definir reglas que harán coincidir un URI para extraer una parte relevante del mismo. Esto, naturalmente, variará de un despliegue a otro. El identificador extraído se mapea al nombre real del canal.
Pueden soportarse varios esquemas de nombres simultáneamente, admitiendo distintos conjuntos de reglas que pueden aplicarse por orden de prioridad y por tipo de servicio.
Con el nombre del canal ya corregido, este puede correlacionarse y analizarse en el sistema Agama, usarse como base para Content Engagement Analytics o emplearse en un data lake externo, independientemente de la app utilizada inicialmente.
En un escenario de despliegue complejo, el data washing es imprescindible para respaldar una forma de trabajar basada en datos.
Conclusión
En general, el análisis de datos de apps y dispositivos requiere limpieza de datos. Ya sea que estés tratando con metadatos o con tipos de datos más complejos, es esencial asegurarse de que la información sea correcta, completa y consistente.
La app Metadata Explorer recomendada en este artículo ofrece funcionalidades que hacen más eficiente la gestión de metadatos, permitiendo a los usuarios verificar que la nomenclatura y las métricas se mantengan consistentes. Ten en cuenta que la limpieza de datos es una actividad continua que debe realizarse de forma regular para mantener la máxima eficiencia, reducir errores y optimizar el valor de tus datos.
Sobre Johan Görsjö
Johan lidera Producto y Desarrollo, responsable de revolucionar los productos y soluciones de Agama. Trabaja en la estrategia de producto y colabora estrechamente con Ventas y Marketing.
Johan tiene más de 20 años de experiencia en la industria de las telecomunicaciones y el video.
