KI-Analyse: festlegen, was das System erkennen soll
SimplyHUB verbindet Speech-to-Text mit der Analyse von Bildinhalten.
Wir bestimmen für die jeweilige Produktion, ob Sprecher, Personen, Orte oder Situationen erkannt werden sollen. Anschließend prüfen wir, wie die Ergebnisse als Metadaten am Material landen und in der Analyseansicht sichtbar werden.
Wir bestimmen für die jeweilige Produktion, ob Sprecher, Personen, Orte oder Situationen erkannt werden sollen. Anschließend prüfen wir, wie die Ergebnisse als Metadaten am Material landen und in der Analyseansicht sichtbar werden.
MAM: Dateien, Versionen und Zugriffsrechte verwalten
Das MAM verwaltet den Medienbestand hinter den Arbeitsabläufen.
Wir strukturieren Projekte und Dateien, definieren Metadaten, Versionen sowie Rollen und richten Suche und Vorschauen ein. Damit bleibt klar getrennt, was zentral verwaltet wird und was im Media Director bearbeitet oder für den Schnitt vorbereitet wird.
Wir strukturieren Projekte und Dateien, definieren Metadaten, Versionen sowie Rollen und richten Suche und Vorschauen ein. Damit bleibt klar getrennt, was zentral verwaltet wird und was im Media Director bearbeitet oder für den Schnitt vorbereitet wird.
CMS: Rollen und Freigaben im Ablauf abbilden
Im CMS erstellt die Redaktion Inhaltsseiten und weitere Formate direkt im Browser.
Wir verbinden den Bereich mit dem MAM und legen fest, wer Inhalte bearbeitet, prüft und veröffentlicht. Den Freigabeweg testen wir mit dem späteren Ablauf, bevor das System in den Betrieb geht.
Wir verbinden den Bereich mit dem MAM und legen fest, wer Inhalte bearbeitet, prüft und veröffentlicht. Den Freigabeweg testen wir mit dem späteren Ablauf, bevor das System in den Betrieb geht.
Workflows und APIs: SimplyHUB an den Bestand anbinden
SimplyHUB kann Daten aus vorhandenen Systemen übernehmen und Ergebnisse an nachgelagerte Werkzeuge geben.
Wir prüfen jede Übergabe, definieren die benötigten Daten und bauen die Anbindung darauf auf. Danach testen wir den Ablauf mit den beteiligten Systemen und echtem Material.
Wir prüfen jede Übergabe, definieren die benötigten Daten und bauen die Anbindung darauf auf. Danach testen wir den Ablauf mit den beteiligten Systemen und echtem Material.
ML-Rechner: KI-Verarbeitung im eigenen Netz planen
Wenn die KI-Verarbeitung in der eigenen Umgebung bleiben soll, planen wir einen SimplyHUB ML-Rechner ein.
Wir stimmen Hardware, Anbindung und die vorgesehenen Analysen mit dem restlichen System ab. Vor der Übergabe prüfen wir den Ablauf vor Ort mit dem Material, das später verarbeitet wird.
Wir stimmen Hardware, Anbindung und die vorgesehenen Analysen mit dem restlichen System ab. Vor der Übergabe prüfen wir den Ablauf vor Ort mit dem Material, das später verarbeitet wird.
So nehmen wir SimplyHUB in Betrieb
Wir starten mit dem vorhandenen Workflow und echtem Material aus dem Haus.
Gemeinsam mit den beteiligten Rollen legen wir fest, welche SimplyHUB-Bausteine gebraucht werden und welche Systeme angebunden bleiben.
Danach richten wir Rechte und Übergaben ein und testen den vollständigen Ablauf mit den späteren Nutzern. Wenn Suche, Schnittübergaben und Freigaben funktionieren, dokumentieren wir die Umgebung und übergeben sie an das Team.
Gemeinsam mit den beteiligten Rollen legen wir fest, welche SimplyHUB-Bausteine gebraucht werden und welche Systeme angebunden bleiben.
Danach richten wir Rechte und Übergaben ein und testen den vollständigen Ablauf mit den späteren Nutzern. Wenn Suche, Schnittübergaben und Freigaben funktionieren, dokumentieren wir die Umgebung und übergeben sie an das Team.
SimplyHUB am echten Workflow prüfen
In der Demo gehen wir einen konkreten Ablauf durch. Für ein Projekt klären wir vorher, welche Bausteine gebraucht werden, welche Systeme bleiben und woran die Abnahme gemessen wird.
Social Media: Kanäle und Freigaben in den Workflow einbauen
Wir klären, welche Kanäle angebunden werden, welches Material verwendet werden darf und wer vor der Veröffentlichung freigibt. Die Dateien bleiben dabei im System, statt zwischen mehreren Werkzeugen zu wandern.