大数据通过实现数据驱动的决策、改善用户体验和简化运营，显著影响了媒体和娱乐行业。通过分析来自用户互动的大型数据集，平台可以定制内容、预测趋势和优化交付。 这种方法使公司能够使其策略与受众偏好保持一致，同时减少生产和分发方面的效率低下。
一个主要应用是内容个性化和创作。Netflix 和 Spotify 等平台使用机器学习模型来分析用户行为，例如观看历史、搜索查询和在内容上花费的时间，从而推荐电影、节目或播放列表。 例如，Netflix 的推荐系统每天处理数 TB 的数据，以推荐让用户保持参与的标题。 同样，制作工作室分析社交媒体趋势和搜索数据以识别潜在的热门歌曲。 技术团队可能会使用 Apache Kafka 等工具构建管道，将实时用户数据流式传输到 Apache Spark 等系统中进行分析，从而确保推荐随着偏好的演变而保持相关性。
大数据还增强了受众洞察力和有针对性的营销。 媒体公司聚合来自社交媒体、流媒体平台和第三方 API 的数据，以细分受众并预测票房表现或歌曲流行度。 例如，电影制片厂可能会在电影上映前使用 Twitter 数据上的情感分析来调整营销活动。 开发人员经常使用 Hadoop 集群来处理这些大型数据集，运行批处理作业来识别模式。 YouTube 等广告平台利用用户人口统计数据和观看历史来投放个性化广告，从而提高点击率。 这种精细的定位依赖于数据工程工作流程，这些工作流程可以清理、转换和加载各种数据源到统一的仓库中。
最后，大数据提高了运营效率。 YouTube 和 Twitch 等流媒体服务使用分析来检测和缓解盗版，方法是通过指纹识别算法标记未经授权的上传内容。 与此同时，平台根据用户带宽数据优化视频质量，以减少缓冲。 例如，开发人员可能会使用 Elasticsearch 实施实时监控系统，以跟踪流媒体指标并动态调整比特率。 数据还有助于工作室通过使用历史项目数据预测资源需求（如 VFX 渲染时间）来管理制作预算。 这些应用降低了成本并提高了可靠性，确保了更流畅的用户体验，而不会使基础设施过载。