Вещательная индустрия постоянно развивается, требуя все более эффективных стратегий хранения данных. Это требует масштабируемости, эффективности и отказоустойчивости для медиаорганизаций. В этом анализе рассматривается, как облачные, локальные и гибридные решения для хранения данных преобразуют операционную динамику и управление бюджетом. Эксперты выделяют переход к гибким системам MAM, интеграции сторонних решений и растущее влияние автоматизации на основе ИИ, влияющей на рабочие процессы контента на всех этапах производства.
Derek Barrilleaux, генеральный директор Projective, отмечает значительную тенденцию: "Стоит обратить внимание на переход от гигантских, монолитных систем MAM к более гибким решениям, которые лучше решают индивидуальные проблемы. Проектирование интеллектуальных точек интеграции между системами становится жизненно важным, но независимость и гибкость могут быть улучшены, а финансовые и технические риски могут быть минимизированы. Принятие пользователями также может быть значительно улучшено, поскольку могут быть выбраны платформы, более адаптированные к их потребностям". Это подчеркивает необходимость адаптивных решений, которые отвечают конкретным потребностям организации.
Sean Lee, генеральный директор OpenDrives, подчеркивает экспериментирование с различными рабочими процессами: "Вещательные компании будут экспериментировать с различными типами рабочих процессов (традиционными, удаленными, гибридными, облачными, IP), поскольку они ищут более быстрые и экономически эффективные способы создания привлекательного, прибыльного контента. Поэтому технологии хранения данных и MAM будут развиваться, позволяя вещательным компаниям оптимизировать свои рабочие процессы и упростить сотрудничество, а также общее время производства, и они будут выбирать либо единую платформу с "интегрированными" технологиями хранения данных и MAM, либо платформу хранения данных, которая может работать со специфическими MAM сторонних производителей". Это подчеркивает важность гибких систем, способных обрабатывать различные модели производства.
Также обсуждается потенциал автоматизации на основе ИИ. Ryan Stoutenborough, президент Studio Network Solutions, отмечает: "Хотя некоторые технологии автоматизации — особенно те, которые связаны с ИИ, — все еще находятся в стадии разработки, их потенциал для ускорения рабочих процессов вещания очевиден и, безусловно, заслуживает внимания. Специалисты в области вещания всегда ищут способы улучшить впечатления зрителей, и автоматизация может помочь им соответствовать более высоким ожиданиям аудитории, позволяя членам творческой группы сосредоточиться на творческом результате, в то время как автоматизация или ИИ обрабатывает технические детали тегирования метаданных, резервного копирования медиа и так далее."
Взаимодействие и улучшенный доступ имеют решающее значение. Laquie TN Campbell, менеджер по продуктовому маркетингу в сфере медиа и развлечений, Backblaze, заявляет: "Специалисты в области вещания должны обращать внимание на постоянное стремление к большей совместимости между различными платформами MAM и облачными системами хранения данных, обеспечивая более широкие возможности для сотрудничества и более простое управление контентом благодаря доступу из любой точки на протяжении всего жизненного цикла производства. Развертывание дополнительных функций ИИ и машинного обучения позволяет использовать интеллектуальные процессы архивирования, автоматическое тегирование метаданных, категоризацию контента и т. д., чтобы сотрудники могли больше сосредоточиться на создании увлекательных историй."
Обсуждение также охватывает проблемы и соображения, касающиеся облачного хранения, гибридных моделей, управления затратами, долгосрочного архивирования и продолжающейся роли ИИ в улучшении рабочих процессов и обнаружения контента. Различные лидеры отрасли делятся своим опытом в отношении лучших практик и будущих тенденций в области хранения данных и MAM для вещания.