DSP의 규정이 점점 엄격해지고, 메타데이터는 여러 형태로 분산되며, 기존 카탈로그는 계속해서 늘어나고 있습니다. 유통사와 레이블에는 수익을 보호하고 성장을 이어갈 수 있는 신뢰할 수 있는 단일 기반이 필요합니다.
일관성 없는 메타데이터
모든 스트리밍 플랫폼에서 음악의 검색 및 발견성, 에디토리얼 피칭, 정산에 제약이 생깁니다.
분산된 데이터 파이프라인
유통사, DSP 및 CMO에 데이터가 분산되어 있어, 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스가 없습니다.
누락된 로열티와 권리 귀속
ISRC가 누락되거나 아티스트 연결이 끊기면 추적이 어려워지고, 그 결과 수익이 조용히 새어나갑니다.
추천 기회 상실
풍부하고 정확한 메타데이터가 부족하면 음악이 추천될 기회가 줄어듭니다.
기술, 구조화, 사람의 전문성을 결합한 하이브리드 모델입니다. 모든 규모의 메타데이터 운영에 대응하는 모듈형 프레임워크입니다.
엔지니어링
자동화
에디토리얼 전문성
품질 점검부터 데이터 전달까지, 원활한 메타데이터 운영을 지원하는 검증된 인프라입니다.
품질 평가
DSP 가이드라인 준수를 기준으로 메타데이터를 점검하고, 개선에 활용할 수 있는 평가 점수와 수정 경로를 제시하는 감사 엔진.
카탈로그 정리 자동화
수백만 개의 트랙 규모에서도 메타데이터 품질을 높이고 오류를 수정합니다.
커버리지 보장
자동화된 워크플로에서 놓치기 쉬운 부분까지 음악 데이터 전문가가 직접 큐레이션해 완성도를 높입니다.
가사
LyricFind를 통해 1,700만 개 이상의 프리미엄 라이선스 가사를 제공하며, 모든 가사는 타임싱크 및 사전 매칭이 완료되어 있습니다.
외부 ID
모든 주요 DSP의 아티스트·앨범·레코딩 단위 ID를 검증하고 사전 연결했습니다.
크레딧
앨범과 레코딩의 모든 참여자 역할을 세분화해 크레딧을 매핑합니다.
맞춤형 데이터 전달
DDEX ERN, MEAD, CWR 및 DSP 스키마 등 기존 시스템에서 사용하는 다양한 데이터 형식과 원활하게 연동합니다.
맞춤형 지원
연동부터 실제 서비스 배포까지 전 과정에서 운영에 필요한 가이드.
DSP 가이드라인을 기준으로 메타데이터 품질 상태를 자동으로 점검하는 감사 엔진입니다. 개선에 바로 활용할 수 있는 평가 점수와 즉시 수정할 수 있는 경로를 제공합니다.
Apple Music, Spotify 등 주요 플랫폼이 제시한 300개 이상의 세부 품질 규칙을 지속적으로 추적합니다. 객관적인 기준과 권위 있는 플랫폼의 가이드라인을 바탕으로 메타데이터 준수 여부를 평가할 수 있습니다.
100~150개의 핵심 메타데이터 기준을 자동으로 점검해 글로벌 데이터 품질 점수를 즉시 산출합니다.
카탈로그의 정확한 문제를 식별하고 뮤직스토리의 보강 솔루션과 연결해 데이터를 수정·정리한 후, 기준을 충족한 데이터로 다시 전달합니다.
수백만 개의 트랙 규모에서도 메타데이터 품질을 개선하고 오류를 자동으로 수정합니다.
고성능 매칭 엔진
자체 개발한 매칭 엔진 V6가 대규모 카탈로그 전반에서 아티스트 프로필, 릴리스 및 레코딩을 정확하게 식별하고, 모호한 정보를 구분하며, 메타데이터를 보강합니다.
고품질 레퍼런스 데이터베이스
레퍼런스 데이터베이스와 매칭해 정확하고 검증된 콘텐츠를 확보합니다.
카탈로그 수정
DSP 가이드라인에 따른 수정 사항과 뮤직스토리의 추가 데이터를 결합해 완성도 높은 카탈로그로 정리합니다.
심층 식별자 보강
ISNI, ISRC 클러스터, ISWC, 번역된 이름 및 제목, 마이크로 장르, 최초 발매일 등 플랫폼 간 연동에 필요한 핵심 데이터를 추가합니다.
업계 ID 연계
Apple, Spotify, Deezer 등 주요 플랫폼의 ID를 폭넓게 지원하며 사전 연결까지 완료했습니다.
바로 사용할 수 있는 자체 카탈로그
카탈로그를 언제든 이용하고 손쉽게 관리할 수 있습니다. 카탈로그에 대한 모든 소유권과 통제권은 고객에게 있습니다.
마지막 단계까지 완성도를 높이기 위해 음악 데이터 전문가가 직접 큐레이션하고 매칭하며, 자동화된 카탈로그 워크플로의 정확성을 확보합니다.
각 지역의 음악 레퍼토리에 익숙한 전문 메타데이터 인력으로 구성된 글로벌 네트워크입니다. 복잡한 음악 정보의 정확한 식별, 버전 관리 및 카탈로그 정리를 전담합니다.
보안성이 뛰어나고 목적에 맞게 설계된 전용 도구로, 데이터 처리 정확도와 수동 매칭 속도를 극대화합니다.
예상 목표를 달성할 수 있도록 적절한 인력과 조직, 프로세스, 추적 관리 및 품질 관리 체계를 구축합니다.
외부 ID, 크레딧, 가사 등 필요한 데이터를 모듈형으로 추가할 수 있으며, 모든 데이터는 Music Story ID와 사전 매칭되어 있습니다.
주요 DSP의 검증된 외부 ID를 아티스트, 앨범 및 레코딩 단위로 사전 연결해 정확한 매칭을 지원합니다.
Spotify, Apple Music, Deezer, Qobuz, Line, Melon, Napster, MusicBrainz, Discog 등
LyricFind와의 오랜 파트너십을 기반으로 한 프리미엄 올인원 가사 솔루션으로, Music Story 데이터베이스와 모든 가사를 사전 매칭했습니다.
1,700만+ 곡 · 200개 지역 · 33개 언어 · 타임싱크 · DSP 규정 준수
에디토리얼 팀이 엄선하고 검증한 풍부한 다국어 아티스트 바이오그래피를 카탈로그의 모든 아티스트 프로필과 사전 매칭했습니다.
다국어 · 에디토리얼 검증 · DSP 규정 준수
주요 플랫폼 전반에서 원활하게 유통할 수 있도록 라이선스를 확보하고 형식을 최적화한 고품질 아티스트 사진입니다.
라이선스 확보 · 앨범 아트워크 · 플랫폼 최적화 형식
기존 다운스트림 시스템이 사용하는 형식과 원활하게 연동해, 보강된 메타데이터가 모든 DSP와 파트너 시스템으로 바로 전달됩니다.
DDEX ERN, MEAD, CWR 및 DSP 스키마를 기본 지원해 보강된 메타데이터를 별도 작업 없이 모든 다운스트림 시스템으로 바로 전달합니다.
고객의 정확한 필드 구조와 데이터 전달 형식에 맞춰 데이터 모델을 매핑합니다. CSV, XML, JSON 또는 직접 데이터베이스 피드 등 다양한 형식을 지원합니다.
정기적인 변경분 업데이트와 전체 갱신으로 카탈로그를 최신 상태로 유지하고, 모든 업데이트 과정에서 버전 관리와 품질 관리를 수행합니다.
연동부터 실제 서비스 배포까지 전 과정에서 운영에 필요한 가이드를 지원합니다.
초기 계획 수립부터 개발, 완료까지 전담 프로젝트 리더가 전체 배포 일정을 관리합니다.
기존 카탈로그 정리나 작업량 급증 시 필요에 따라 글로벌 음악 데이터 전문가를 신속하게 투입합니다.
API, 데이터 피드 및 워크플로에 대한 직접적인 엔지니어링 지원과 함께 콘텐츠 커버리지 및 법적 검증을 위한 지속적인 에디토리얼 컨설팅을 지원합니다.
음악, 아티스트 매니지먼트, 라이브 이벤트 및 디지털 콘텐츠 분야에서 활동하는 아시아의 한 대형 엔터테인먼트 그룹은 30만 개 트랙으로 구성된 레거시 카탈로그를 스트리밍 시대에 맞게 구조화해야 했습니다.
30만 개
트랙 규모의 기존 카탈로그
여러 DSP와 파트너 시스템에 분산된 낮은 품질의 메타데이터
8
일본 현지 전문팀
수개월에 걸친 프로젝트 기간 동안 엄격한 SLA를 준수하며 전담팀이 프로젝트를 지원합니다.
2단계 매칭
자동 + 수동 매칭
모든 레코딩을 정확하게 식별하고 오류를 수정하며 메타데이터를 보강합니다.
DDEX ERN, MEAD, CWR, CSV, Excel, XML, JSON 및 직접 데이터베이스 내보내기를 지원하며, 데이터 도입 과정에서 모든 형식을 자동으로 정규화합니다.
일반적인 1만~10만 개 릴리스 규모의 카탈로그는 24~48시간 내에 매칭합니다. 100만 개 이상의 대규모 카탈로그는 최대 일주일이 걸릴 수 있으며, 진행 상황을 지속적으로 공유합니다.
장르와 메타데이터 품질에 따라 달라집니다. 매칭되지 않은 항목은 에디토리얼 팀의 수동 검수를 위해 별도로 표시합니다.
네. 기존 카탈로그에 대한 일회성 보강 프로젝트를 진행하고, 이후에도 지속적으로 동기화합니다.
네. 메이저 그룹부터 독립 레이블까지 규모와 관계없이 다양한 레이블과 협업합니다. 카탈로그 규모에 따라 요금이 책정됩니다.
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