Une API pour sélectionner les métadonnées de Gracenote, TiVo, IMDB, Netflix et 50 autres.

Combinez plusieurs fournisseurs de métadonnées avec des sources de données externes et créez un ensemble de données unifié à intégrer dans votre plateforme.

Ingérer, faire correspondre et fusionner des métadonnées provenant de diverses sources afin de produire un ensemble de données propre et unifié, prêt à alimenter la prochaine génération d'expériences de découverte de contenu.

Moteur de recommandation de contenu pour la télévision et l'OTT

Métadonnées propres, précises
& dédupliquées

L'obtention d'un ensemble de données de haute qualité n'est jamais simple et peut demander beaucoup de ressources. Nous disposons d'un ETL établi pour y parvenir. Vous pouvez donc consacrer du temps et de l'énergie au développement de vos produits et services, plutôt que de vous préoccuper des données.

Processus d'agrégation

Ingestion
source de données de métadonnées
Importer les données sources
Sources de données typiques : API, S3, base de données
Formats typiques : JSON, XML, CSV
Modèles de données d'IA
Transformer en modèles de données
Mettez en correspondance les données importées avec nos modèles de données internes. Types de ressources : Spectacles, Personnes, Services, Étiquettes et Emplacements.
enrichissement des métadonnées
Charger dans la base de données
Mise à jour des données dans une partition de notre base de données PostgreSQL.
Correspondance et fusion
algorithme de correspondance
Correspondance d'identification
Étant donné un espace de nom partagé entre les sources de données, nous regrouperons les enregistrements.
Moteur de recherche AI
Correspondance AI
Pour chaque enregistrement, une représentation vectorielle est calculée. Ces vecteurs sont ensuite utilisés pour la mise en correspondance.
déduplication des enregistrements
Merge Records
Fusion basée sur des règles pour créer le meilleur enregistrement combiné possible.

Découvrez comment nous pouvons vous aider

L'agrégation de divers flux et la mise en correspondance avec des métadonnées pour produire un ensemble de données unifié est un défi technique important. C'est un problème que nous pouvons résoudre pour vous.