Cómo Big Data Analytics puede ayudarlo a la producción a encontrar los mejores actores –

En 2002, el equipo de béisbol de Oakland Athletics cambió el mundo del béisbol profesional para siempre.

El equipo tuvo un comienzo terrible de la temporada, sin embargo, fue a golpear por encima de su peso después de una serie de cambios realizados por el gerente general Billy Beane.

A pesar de intercambiar algunos de sus principales jugadores por jugadores relativamente desconocidos, el rendimiento del equipo creció cada vez mejor a medida que avanzaba la temporada.

¿Cuál era el secreto detrás de este éxito?

Bueno, la respuesta se reveló al año siguiente en un libro escrito por Michael Lewis.

La respuesta: Big Data Analytics

El libro se convirtió más tarde en una exitosa película llamada Moneyball, protagonizada por Brad Pitt y Jonah Hill. Fue una descripción de la vida real de cómo un joven asistente de estadísticas ayudó al gerente de un equipo de béisbol de grandes ligas a seleccionar a los mejores jugadores en base a datos estadísticos en lugar de una opinión personal.

El resultado fue un gran impulso en el rendimiento del equipo, incluso a pesar de ello a bordo de algunos jugadores desconocidos y de bajo rendimiento.

Esta historia es una prueba del enorme poder de la analítica de big data para identificar a las mejores personas para el trabajo.

Gracias a compañías de películas basadas en datos como Largo Films, esta tecnología es ahora ayudando a los cineastas a hacer lo mismo.

Echemos un vistazo a cómo.

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¿Qué es el análisis de datos grandes?

El análisis de datos grandes es el proceso de utilizar grupos de datos grandes que luego se analizan mediante algoritmos informáticos sofisticados para identificar ciertos patrones o tendencias.

Estas tendencias pueden ser literalmente cualquier cosa, pero son los patrones de comportamiento del usuario más comunes, como las preferencias del teléfono, por ejemplo, o los tipos de advertencias. dice que un usuario en particular está viendo.

 Big-Data

De hecho, fueron estas dos tendencias de datos las que lanzaron el boom del análisis de big data.

Empresas como Netflix y Sofy. tv desarrolló sofisticados algoritmos informáticos que les permitieron mejorar los resultados de sus sistemas de recomendación de películas.

Mientras tanto, compañías como Google en Yahoo utilizaron grandes cantidades de datos para adaptar los anuncios con los usuarios más adecuados. Este enfoque ayudó a aumentar drásticamente los ingresos publicitarios de estas compañías y convertirlas en algunas de las compañías más grandes del mundo en la actualidad.

Creación de películas impulsada por datos

Si bien todavía estamos en los albores de la realización de películas de análisis de grandes datos, la tecnología ya ha traído cambios profundos a la industria.

Hoy, todos los principales estudios de Hollywood ya están utilizando análisis de big data para ayudarlos a mejorar sus producciones cinematográficas y llegar a su público objetivo.

Todo, desde el guión hasta las decisiones sobre el reparto ahora están influenciadas por el análisis de big data.

 producción cinematográfica

Solo este año Sony Entertainment le pidió a la compañía de producción de películas basada en datos Largo films que evaluara el potencial de ganancias brutas de su película Venom

LargoAI, el sofisticado algoritmo de análisis de datos producido por Largo Films, predijo con precisión el potencial bruto de las películas por un margen de solo un pequeño porcentaje.

Esto es solo un ejemplo que destaca cómo la industria está tomando cada vez más la creación de películas basadas en datos para ayudarlo a administrar sus producciones.

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Otro ejemplo es el marketing dirigido.

En la película anterior, las compañías gastaban enormes sumas de dinero en anuncios de televisión y revistas. Las empresas se vieron obligadas a comercializar sus productos cinematográficos simplemente saturando todos los medios de comunicación posibles con anuncios.

Esto significó una gran cantidad de inversión necesaria para publicar estos anuncios en todos estos canales de televisión y revistas, algo que fue increíblemente derrochador y solo aseguró un retorno mínimo de la inversión.

Big Data Analytics puede ofrecer un marketing objetivo mucho más preciso.

Mediante el uso de conjuntos de datos, obtenga de las preferencias de películas en las redes sociales y el tipo de sitios web que visitan las personas, la creación de películas basadas en datos es capaz de predecir con precisión el tipo de personas que querrán ver un tipo específico de película.

Esto significa que estas personas pueden ser seleccionadas específicamente con anuncios a través de sus redes sociales y otros medios, incluidos los canales de televisión que ven regularmente.

Esto hace que el análisis de big data sea una herramienta increíblemente poderosa para que la industria del cine no solo haga películas más adecuadas, sino que también aumente masivamente ese retiro urn en inversión.

Casting de actores impulsado por datos

Una de las otras áreas clave en las que el análisis de big data va a cambiar el enfoque convencional es con el casting.

Hoy en día, el casting es uno de los procesos más extraídos. en la producción de películas.

Para algunas de las principales películas de Hollywood, donde potencialmente puede haber cientos, si no miles de partes, el reparto puede llevar meses y requerir un gran presupuesto para completarse.

A menudo se cometen errores o se emiten individuos. puramente sobre la base de su potencial de taquilla percibido en lugar de su idoneidad real. La historia ha demostrado que los humanos no son buenos para predecir el potencial de taquilla de un actor en un papel particular.

Un ejemplo fue el actor insistente de Paramount Pictures, Al Pacino, reemplazado en el papel de Michael Corleone, un papel para el que es crítico aclamado hasta el día de hoy.

Solo el director Francis Ford Coppola evitó que Pacino fuera removido, algo de lo que el estudio se habría arrepentido para siempre.

Si el estudio hubiera tenido acceso al software de análisis de big data, habría descubierto que Pacino estaba en hecho muy adecuado para el papel e iba a ser un éxito de taquilla.

En el futuro, el análisis de big data evitará que se cometan tales errores.

Simplemente analizando un guión y haciendo referencias cruzadas con el enorme grupos de datos con respecto a actores y actrices, desempeño e idoneidad anteriores, así como su potencial de taquilla, el análisis de big data elegirá a la mejor persona para cada papel.

Se seleccionarán elenco de películas completas ted simplemente ingresando un guión de película y otros datos de película en una solución de software de big data. Esta solución luego trolló a miles de perfiles de actores y actrices y seleccionará los más adecuados.

De esta manera, el análisis de big data revolucionará por completo la forma en que se emiten las películas.

Si desea obtener más información sobre los datos, y cómo puede beneficiar su producción cinematográfica, diríjase al sitio web de Largo Film y solicite una demostración gratuita.

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