Как организована работа с данными в mediascope

Как зарегистрироваться

Перед началом использования сервиса стоит пройти регистрацию. Желательно ознакомиться с условиями сотрудничества с сервисом «Mediascope», рассмотреть преимущества работы в нем, в этом поможет официальная страница. На ней указана информация о компании, проектах, услугах и преимуществах.

Особенности регистрации личного кабинета:

  • Чтобы стать сотрудником или клиентов компании стоит обратиться в офис компании «Mediascope». Он находиться по адресу: город Москва, ул. Двинцев, д. 12, к. 1;
  • Если нет возможности посетить офис, то можно позвонить по телефону: 8-495-935-87-18. Консультанты помогут открыть личный кабинет, предоставят подробную информацию, расскажут об условиях работы в сервисе;
  • С компанией «Mediascope» необходимо заключить договор;
  • Клиент должен заполнить заявление, в нем он указывает персональную информацию – Фамилию, Имя, Отчество, пол, дату рождения;
  • Предоставляется адрес электронной почты, в дальнейшем он будет использоваться в качестве логина для личного кабинета;
  • Клиент должен указать свой мобильный телефон;
  • После вся информация вносится в базу данных компании;
  • Менеджер создает личный кабинет и выдает клиенту пароль для авторизации в ЛК.

You are here

Научные исследования: 
Радиовещание

Выпуски: 
Выпуск №3. 2018г.

Авторы материалов: 

Смирнов Сергей Сергеевич
Образцова Анастасия Юрьевна
Вартанов Сергей Александрович
Владимирова Мария Борисовна
Вырковский Андрей Владимирович
Галкина Марина Юрьевна
Колесниченко Александр Васильевич
Фомичева Ирина Дмитриевна

Ссылка для цитирования: Смирнов С.С.,Образцова А.Ю., Вартанов С.А., Владимирова М.Б. и др. Организационно-экономические особенности крупнейших информационных и информационно-разговорных радиостанций России // Медиаскоп. 2018. Вып. 3. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2481
DOI: 10.30547/mediascope.3.2018.17

Научные исследования: 
Радиовещание

Выпуски: 
Выпуск №4. 2016г.

Авторы материалов: 
Колчина Анна Сергеевна

Ссылка для цитирования: Колчина А.С. Место и роль западных радиостанций в информационном пространстве СССР и новой России (на примере радиостанций: «Голос Америки», Би-би-си и «Радио Свобода») // Медиаскоп. 2016. Вып. 4. Режим доступа: http://www.mediascope.ru/2241

Колчина Анна Сергеевна

«Радио Свобода»: от истории к сценической интерпретации

Научные исследования: 
Радиовещание

Выпуски: 
Выпуск №2. 2015г.

Авторы материалов: 
Колчина Анна Сергеевна

Radio Liberty: from its History to Dramatic Interpretation

Колчина Анна Сергеевнакандидат филологических наук, старший преподаватель факультета коммуникаций, медиа и дизайна НИУ ВШЭ, akolchina@hse.ru; annakolchina@mail.ru

«Радио Свобода» в новой России: трансформация редакционной политики (1991−2013 гг.)

Научные исследования: 
Радиовещание

Выпуски: 
Выпуск №1. 2014г.

Авторы материалов: 
Колчина Анна Сергеевна

Radio Liberty in New Russia: Transformation of Editorial Policy (1991−2013)

Переформатирование радиостанций: путь к успеху?

Научные исследования: 
Радиовещание

Выпуски: 
Выпуск №1. 2012г.

Авторы материалов: 
Кравченко Светлана Владимировна

Reformatting a Radio Station: a Road to Success?

Кравченко Светлана Владимировнааспирантка кафедры телевидения и радиовещания факультета журналистики Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, svetlana.v.kravchenko@mail.ru

Svetlana V. KravchenkoPhD student at the chair of TV and radio broadcasting, Faculty of Journalism, Moscow State University, brunetkasvetik@yandex.ru

Критерии классификации радиорекламы

Научные исследования: 
Радиовещание

Выпуски: 
Выпуск №1. 2010г.

Авторы материалов: 
Щепилова Галина Германовна

Classification criteria of radio advertising

Техническая поддержка

Если во время использования сервиса компании «Mediascope» возникают проблемы и неполадки, то можно воспользоваться разделом, где указаны контакты https://mediascope.net/contacts/. Менеджеры постараются решить все вопросы в короткие сроки.

Для связи действуют следующие контактные данные:

  • Номер телефона технической поддержки – 8-495-935-87-18;
  • Электронная почта для отправки заявок – team@mediascope.net.

The following two tabs change content below.

Никита Аверин

В 2017 году окончил ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А.», г. Саратов, по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника». В настоящее время являюсь администратором сайта kabinet-lichnyj.ru. (Страница автора)

Последние записи автора — Никита Аверин

  • Трубная Металлургическая Компания – регистрация и вход в личный кабинет на сайте SOTA TMK2U — 28.09.2021
  • СОФТВИДЕО – регистрация и вход в личный кабинет — 26.09.2021
  • Western Union (Вестерн Юнион) – как зарегистрироваться и войти в личный кабинет — 24.09.2021

Требования к дата-специалистам

У проджект-менеджеров есть PMBoK — документ, в котором содержатся стандартизированные требования к управлению проектами. Для дата-специалистов тоже есть подобное издание под названием DAMA. Там, помимо прочего, содержится набор ролей, которые бывают при работе с данными.

  • Дата-офицер — это общее название для дата-специалистов.
  • Дата-инженер — разработчик. И к нему предъявляются те же требования, что и к разработчикам.
  • Дата-сайентист — решает нетривиальные задачи, часто используя сложные математические алгоритмы, и на выходе выдаёт обычно какой-либо алгоритм. 
  • Дата-аналитик — специалист, к которому предъявляются самые высокие требования. Он должен разбираться во всём, знать структуру данных и хорошо в ней ориентироваться, понимать, когда данные обновляются, какое у них качество. Если у кого-то появляются вопросы, то идут к нему.
  • Дата-архитектор — отвечает за структуру и то, как будут лежать данные.
  • Дата-оунер — это не специальность, а роль. Он отвечает за систему источников. Дата-оунер обычно относится не к IT, а к бизнес-подразделению.
  • Дата-стюард — специалист, который обычно может вносить исправления в данные, вручную поправлять ошибки, проверять данные. К ним обычно предъявляются минимальные требования.
  • Специалист по безопасности — понятная роль. Человек, который занимает подобную должность, должен хорошо разбираться во всём, как и дата-аналитик.

От начинающих специалистов обычно требуют как минимум знания SQL. Это будет первый вопрос на собеседовании. Я ещё обычно смотрю на университет, потому что качество образования везде разное. Также имеет значение, есть ли в резюме дополнительные курсы, готов ли человек вкладываться в образование временем и деньгами. Понятно, что от начинающего сразу много требовать не будут, ему дадут время на обучение

Так что будьте готовы учиться и читать документацию, это очень важно.Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист

Освоить востребованную профессию в Аналитике больших данных можно всего за полтора года на курсах GeekBrains.

Жанры и программы

Из года в год жанровые предпочтения россиян остаются практически неизменными, и 2020-й не стал исключением, даже несмотря на рост интереса к новостям во время первой волны covid-19. Как и прежде, больше половины всего времени просмотра люди тратят на сериалы, развлекательные программы и кино. Исключением здесь являются лишь дети и подростки: в структуре их просмотра почти половину времени занимают детские и анимационные передачи.

Жанровая структура вещания и просмотра | Россия 100+, население 4+, 01.01.2020–15.12.2020, сутки в целом, домашний и дачный просмотр, % Duration, % ATV

В списке наиболее рейтинговых передач в 2020 году большинство программ выходило в праздничные дни и в дни всеобщей самоизоляции. Традиционно высокую аудиторию набрала трансляция парада Победы в Великой Отечественной войне. Примечательно, что в прошедшем году в топ попали две трансляции: авиационный парад, проходивший 9 мая, и военный парад, перенесенный на 24 июня.

Топ уникальных программ | Россия 100+, население 4+, домашний и дачный просмотр, до 15 декабря

Презентации

Выберите проект

Приветственная презентация
Развитие медиаизмерений, гибридные подходы и большие данные в исследованиях
Как новые технологии Mediascope помогут медиа лучше изучить путь, внимание и действия человека
Новые возможности для анализа потребительских рынков
Как производство разнородных данных приходит к единой модели, а персонализация становится частью аналитики

  • Развитие медиаизмерений
  • Mediascope data platform & Datalab
  • Рекламодатели и категории: итоги 2020 года
  • Санкт Петербург. Рынок СМИ и реклама
  • Аудитория медиа
  • 25 лет: из прошлого в будущее
  • Mediascope Data Platform
  • Панельное измерение + Return Path Data
  • Измерение рекламных кампаний в интернете
  • Viewability by Mediascope
  • 25 лет: из прошлого в будущее
  • Mediascope Data Platform
  • Панельное измерение + Return Path Data
  • Измерение рекламных кампаний в интернете
  • Viewability by Mediascope

2020: Соглашение о размещении ИТ-инфраструктуры

1 июня 2020 года стало известно, что IXcellerate, оператор коммерческих дата-центров в России, и Mediascope, компания российского рынка медиа-исследований и мониторинга рекламы, подписали соглашение о размещении ИТ-инфраструктуры Mediascope в дата-центре IXcellerate Moscow One.

Необходимость в оптимизации существующей ИТ-инфраструктуры возникла у Mediascope на этапе создания технологической платформы (Mediascope Data Platform). В силу специфики своей деятельности компания получает, хранит и обрабатывает гигантские объемы данных (Big Data): 450 Тб записей ТВ-эфира накапливается каждые полгода, более 3,5 млрд эфирных событий содержатся в базе данных, более 2 Тб составляет ежедневный входящий поток информации и более 7 млрд записей о событиях в интернете проходит через платформу за одни сутки. Постоянно растущий объем информации требует надежных ресурсов для их хранения и обеспечения быстрого доступа к ним.

Mediascope выбрала IXcellerate в качестве аутсорсинг-партнера для предоставления услуг ЦОД в Москве в результате тщательного анализа российского рынка. Ключевыми факторами, определившими выбор, стали:

  • высокая надежность работы IXcellerate и соответствие уровню надежности Tier III;
  • присутствие на площадке независимой платформы обмена траффиком Eurasia Peering IX;
  • наличие более 50 операторов связи и ключевых облачных сервисов в этом же дата-центре, что является важным преимуществом при создании гибридной архитектуры.

На первом этапе сотрудничества исследовательская компания перенесла в ЦОД IXcellerate Moscow One несколько стоек с серверным и сетевым оборудованием и организовала прямые подключения к облакам Sbercloud & Huawei, а также к прямой оптической трассе оператора Мастертел, связывающей офис Mediascope и дата-центр IXcellerate Moscow One.

Данные – это основной актив в нашей работе. Чем больше данных, чем быстрее они обрабатываются, тем глубже и точнее наши исследования

Некоторое время тому назад мы приняли стратегически важное решение – строить открытую платформу, которая позволит работать с большими данными не только нам, но и нашим клиентам, которые смогут с ее помощью решать свои аналитические задачи. Чтобы обеспечить бесперебойную работу инструмента такого масштаба и мощности, нам нужен на 100% надежный партнер, который позволит нам сосредоточиться на решении ключевых задач бизнеса, и возьмет задачу хранения данных целиком на себя,
комментирует директор по работе с большими данными Mediascope Василий Кузьмин.

По словам Константина Бормана, управляющего директора IXcellerate:

Объем данных во всем мире постоянно растет и, согласно прогнозам, к 2025 году он увеличится до 175 зеттабайт, что в пять раз больше, чем было в 2018 году. Это закономерный процесс, который напрямую связан с развитием таких индустрий, как интернет вещей (IoT), аналитикой больших данных (Big Data), разработкой систем искусственного интеллекта (AI), внедрением мобильных сетей на основе 5G-технологий и многих других. Экосистема дата-центров IXcellerate, объединяющая облачную, телекоммуникационную и ИТ-инфраструктуры, построена и развивается таким образом, чтобы удовлетворять потребности на размещение, обработку и передачу больших объемов информации. Высокий уровень коннективности, надежность и масштабируемые мощности ЦОД обеспечивают нашим клиентам бесперебойную работу и возможности по дальнейшему развитию в наших дата-центрах.

Как восстановить доступ

Если не получается открыть личный кабинет в сервисе «Mediascope», то вероятно логин или пароль вводятся неправильно. В этом случае стоит тщательно перепроверить введенные данные.

Но иногда это может быть из-за технических работ, которые периодически проводятся на сайте для улучшения его сервиса. Лучше отложить авторизацию, провести ее немного позже.

Если пароль был забыт или потерян, пользователи могут воспользоваться восстановлением доступа. Для этого можно провести несколько действий:

  • Открывается форма для авторизации https://regs.web123.ru/conversion;
  • Снизу под синей кнопкой «Войти» нажимается вкладка «Забыли пароль?»;
  • Пользователь будет перенаправлен на страницу восстановления доступа https://regs.web123.ru/restore;
  • В поле указывается логин от профиля;
  • После пользователь нажимает кнопку «Получить код подтверждения».

Инструменты работы с данными платформы

Мы реализовали три варианта подключения к данным. Первый — через Spark. Это для продвинутых пользователей, которые знакомы с Zeppelin или Jupyter. Можно также подключиться к большому хранилищу данных — например, тот же Tableau может построить дашборд. Наконец, можно работать непосредственно с Hadoop как с файлами — это самый низкоуровневый доступ.

  • Zeppelin и Jupyter. Zeppelin здесь, потому что мы используем Spark как среду преобразования данных. В целом тенденция на рынке именно такая: где есть Spark, там будет Zeppelin. Если в работе используется много Python, то будет Jupyter. Но вообще это две конкурирующие оболочки, так что подходят оба варианта.
  • Datagram. Его используют для работы SQL-щики и дата-инженеры. Они описывают запросы, цепочки преобразования данных, это всё становится кодом, и в runtime-процессе у нас работает Scala. В качестве альтернативы мы могли бы нанять больше разработчиков Scala, чтобы они тот же код написали сразу. Но мы работаем с Datagram.
  • Confluence. Мы тщательно ведём документацию и описываем каждый шаг, не ленимся.
  • Enterprise Architect. Используем для высокоуровневой архитектуры. Вся модель данных изначально ведётся там.
  • Tableau, PowerBI (от последнего почти совсем отказались).

«Прыгнули с парашютом, который рассчитывали сшить по дороге»

CNews: Почему «Неофлекс»?

Василий Кузьмин:

Мы начинали этот проект, как бы прыгая с парашютом, рассчитывая по дороге этот парашют себе сшить. Это произошло в марте 2019 года. Команда тогда была очень маленькой и стояла задача — вывести решение в продакшн к концу года. Оно должно было уже заменить собой часть текущих процессов, существовавших без изменений несколько лет.

«Неофлекс» выступил в двух качествах. Во-первых, нам нужен был российский инструмент, сопоставимый с нормальными ETL-решениями, присутствующими на рынке. Мы в течение месяца проводили сравнение четырех наиболее популярных на российском рынке ETL-инструментов и выбрали Datagram по совокупности факторов. И, конечно, мы предположили, что «Неофлекс» делая инструмент для себя и сам с ним умеет работать, что предопределило выбор подрядчика. Поэтому мы сразу же договорились о реализации совместного проекта.

У Mediascope была сильная команда, но небольшая, которая хорошо владела вопросами системного уровня. Нужен был инструмент, который позволит набрать команду специалистов из другой области — SQL-щиков, которые хорошо знают, что такое хранилище данных, понимают, что такое отчеты и ETL, как строятся расчеты и что такое витрины данных. Взамен мы предлагали научить их работе с Hadoop. Эксперимент удался: за месяц человек, работающий с Datagram, переквалифицируется из «хранилищника», работавшего некогда с Oracle или Microsoft, в специалиста, способного делать серьезные решения на Hadoop с использованием этого инструмента. Сейчас мы чувствуем себя вполне самостоятельными, но по-прежнему используем услуги «Неофлекс» для аутсорс-задач.

Иван Окопный:

Иван Окопный
Разработчик проектирует визуальные модели, из которых потом автоматически генерируется Scala-код, исполняющийся позже на Hadoop – кластере с использованием Apache Spark.

Акселератор разработки Datagram позволяет проектировать потоки обработки данных в визуальном редакторе. То есть разработчик проектирует визуальные модели, из которых потом автоматически генерируется Scala-код, исполняющийся позже на Hadoop – кластере с использованием Apache Spark. Что это дает? Сроки проекта были достаточно сжатые, а написать нужно было большой объем функционала. С одной стороны, Datagram позволил значительно ускорить разработку, потому что не надо писать сложный Scala-код, можно просто применять обычный SQL и проектировать потоки данных в визуальном редакторе, и из этого получать готовое решение.

А с другой — да, действительно, нам удалось снизить цену входного билета для разработчиков как со стороны «Неофлекс», так и со стороны Mediascope. Используя Datagram, разработчику не обязательно знать Scala или Java, он может быть ETL- или SQL-разработчиком и, при этом, комфортно работать на проекте, быть полноправным разработчиком решения

Это важно, потому что такой подход позволил значительно снизить затраты и решить проблему дефицита Big Data специалистов на рынке

Общие объемы телепросмотра

С января по ноябрь 2020 года хотя бы один раз за месяц телевизор смотрели порядка 97% жителей городов России с численностью населения более 100 тыс. человек. Недельный охват ТВ составил 88%, а каждый день его включали 67% населения. Телевидение по-прежнему остается медиа номер один по накопленному охвату.

Время просмотра линейного ТВ дома продолжает снижаться. Это не новый тренд, и ему подвержен весь глобальный телевизионный рынок, хотя в России интенсивность снижения времени линейного просмотра ТВ ниже, чем во многих других странах. 

Несмотря на этот тренд, в 2020 году темпы сокращения времени просмотра снизились практически по всем целевым группам, а в некоторых из них данное время даже увеличилось. Это связано со значительным ростом телеаудитории в период самоизоляции, что привело к замедлению темпов снижения времени телепросмотра. Переход детей на дистанционную форму обучения, а взрослых на удаленную работу, минимизация посещения общественных мест, закрытие торгово-развлекательных заведений привели к увеличению объемов потребления ТВ как наиболее доступного вида досуга внутри дома.

Во время первой волны эпидемии covid-19 наблюдался рост длительности просмотра линейного ТВ, хотя, как правило, объемы телепросмотра в это время начинают сезонно снижаться. Особенно сильный прирост отмечен на первой неделе всеобщего режима самоизоляции: +21% в среднем среди всего населения, а в отдельных группах, особенно молодых и проблемных для ТВ, даже порядка +30%. Основное увеличение длительности просмотра произошло в дневное время: телепросмотр в будни стал похож на просмотр выходного дня.

Здесь и далее, чтобы увеличить картинку или таблицу, кликните на нее

Помимо роста линейного просмотра во время первой волны наблюдался также рост альтернативного использования телевизионного экрана, что, вероятно, было частично связано с открытием в данный период бесплатного доступа ко многим крупным онлайн кинотеатрам.

После частичного, а затем и полного снятия ограничений произошло постепенное возвращение сезонности, и, хотя в мае–июне время просмотра ТВ оставалось выше или соответствовало 2019 году, в июле–сентябре тренд к ежегодному снижению объемов линейного потребления телевизионного контента продолжился. Однако с началом второй волны covid-19, когда карантинные меры в меньшем объеме, чем в апреле, возобновились, время телепросмотра вновь стало расти и вышло на прошлогодний уровень.

Динамика среднего времени телепросмотра населением | Россия 100+, население 4+, сутки в целом, только домашний просмотр, АТV

Закономерным в прошедшем году оказалось более раннее начало дачного сезона. Если в 2019-м рост времени телепросмотра в загородных домах фиксировался с мая, то в 2020-м это произошло уже в апреле, и объемы дачного просмотра превышали показатели 2019 года до июня включительно. После отмены ограничений время просмотра ТВ на дачах снизилось, но с осенней волной заболеваемости, даже несмотря на низкий сезон, вновь начало превышать значения 2019 года.

Динамика времени просмотра ТВ на дачах | Россия 100+, население 4+, сутки в целом, дачный просмотр, ATV

Но как изменились поведенческие привычки зрителей, как поменялись их предпочтения в контенте? Пандемия, безусловно, стала катализатором роста интереса к информационному жанру, особенно на старте распространения вируса в стране. Хотя объемы просмотра в этот период выросли у большинства жанров, а самым популярными контентом среди населения по-прежнему оставались сериалы, кино и развлекательные программы, наибольший относительный прирост времени просмотра наблюдался именно у программ новостной и социально-политической направленности.

Динамика времени просмотра жанров | Россия 100+, население 4+, сутки в целом, домашний и дачный просмотр

Софт

Выберите проект

  • Instar Analytics — программное обеспечение для подробного анализа телевизионных данных. Позволяет строить отчеты по временным интервалам, оценивать профиль аудитории, ее пересечение и динамику, проводить конкурентный анализ.

  • PaloMARS — программа обработки данных, позволяющая телевизионным компаниям, рекламным агентствам и другим независимым компаниям, работающим в области рекламы, анализировать поведение телеаудитории, на основе исторических данных. Программа предоставляет пользователю возможность получить из базы данных необходимую информацию о программах, рекламных блоках и выходах рекламы в соответствии с заданными условиями.

  • iPaloMARS –специализированный web-интерфейс, позволяющая телевизионным компаниям, рекламным агентствам и другим независимым компаниям, работающим в области рекламы, анализировать поведение телеаудитории, на основе исторических данных. Программа предоставляет пользователю возможность получить из базы данных необходимую информацию о программах, рекламных блоках и выходах рекламы в соответствии с заданными условиями.

  • TV Planet — программное обеспечение, предоставляющее возможности комплексного планирования рекламных кампаний с использованием исторической информации.

  • Instar Analytics for mobile – веб-интерфейс для оперативного доступа с мобильного телефона или десктопного браузера к аудитории телевизионных каналов и программ, дает возможность отбора различных целевых групп и временных интервалов

  • Instar Analytics — программное обеспечение для подробного анализа телевизионных данных. Позволяет строить отчеты по временным интервалам, оценивать профиль аудитории, ее пересечение и динамику, проводить конкурентный анализ.

  • Instar Analytics — программное обеспечение для подробного анализа телевизионных данных. Позволяет строить отчеты по временным интервалам, оценивать профиль аудитории, ее пересечение и динамику, проводить конкурентный анализ.

Сервисы

А вот схема сервисов:

Из интересных сервисов:

  • Сервис обогащения данных — это инструмент, который позволяет на основе правил автоматически достраивать их.
  • Сервис контроля качества данных — по понятным причинам это просто священная корова. В этой сфере есть промышленные решения, есть самопальные. Вечная тема для дискуссий, что здесь лучше использовать.
  • Сервисы мониторинга. Надо постоянно знать, что происходит в цепочках, корректно ли всё работает.
  • Сервисы исполнения моделей. Дата-сайентисты пишут модели на Python. Если грубо говорить, они получают данные на входе, а на выходе дают ответы. Нужно, чтобы эти разработки встраивались в процесс как картридж — при необходимости их можно вставить, извлечь или внутри что-то поменять. А ещё эти модели не должны обрушивать весь процесс, если дата-сайентист чего-то не учёл. Так что этот сервис крайне важен.
  • Сервис потоковой обработки данных. Почти все данные у нас сейчас идут пакетами. Но есть источники, которые умеют отдавать информацию в потоковом режиме. Поэтому какую-то часть расчётов мы переводим на стриминговую обработку. И даже ведём переговоры, чтобы отдавать некоторым потребителям стриминговую аналитику. Это называется near real-time аналитика, то есть не в реальном времени, но почти.
  • Сервис управления потоками данных — оркестровка потоков данных.