Проєкт інформаційної системи для дистрибуції музичного контенту

Abstract

Дослідження присвячене розробці комплексного проєкту інформаційної системи для дистрибуції цифрового музичного контенту. Проєкт деталізує створення платформи, що включає веб-портал, FinTech-модуль для обробки роялті та інтегрований ШІ-модуль предиктивної аналітики. Об’єктом дослідження є процес управління життєвим циклом цифрового музичного контенту. Предметом дослідження є методи та технології управління ІТ-проєктами (за PMBOK) [1], проєктування хмарних архітектур та моделювання бізнес-процесів (UML, BPMN) [3] на стику Big Data та FinTech. Метою дослідження було розробка детального проєкту інформаційної системи, що забезпечує автоматизацію дистрибуції, прозорість розрахунку роялті та інтеграцію інтелектуальних інструментів аналітики. (Розділ 1) проведено огляд ринку, що виявив "прогалину" між непрозорими B2C-агрегаторами та закритими B2B-дистриб'юторами. Проаналізовано ключові проблеми індустрії, зокрема фінансові втрати через "чорні скриньки" роялті. (Розділ 2) проведено системний аналіз (SWOT, PEST, стейкхолдери), що підтвердив сприятливі умови та виявив вимоги користувачів. На основі цього сформовано деталізовані функціональні та нефункціональні вимоги. У Розділі 3 розроблено деталізовану архітектуру та проєктні моделі. Створено ключові UML-діаграми (Use Case, Sequence, State, Class) [3]. Розроблено архітектуру гібридної бази даних для обробки транзакційних (FinTech) та аналітичних (Big Data) даних. У Розділі 5 за допомогою BPMN візуалізовано ключові бізнес-процеси та розроблено блок-схеми основних алгоритмів системи (валідації метаданих та розрахунку роялті). Як доказ концепції (Proof-of-Concept) інноваційного блоку, у Розділі 6 представлено результати бакалаврської роботи – функціонуючий прототип "Hum&Sum". Прототип реалізує розпізнавання мелодії та аналіз її характеристик, надаючи рекомендації. Цей прототип слугує верифікованою основою для майбутнього модуля "AI-Рекомендації", що є ключовою конкурентною перевагою проєктованої системи. У ході проєкту (Розділ 4) було детально сплановано його виконання за стандартами PMBOK [1] та Scrum. Визначено ролі учасників, розроблено Ієрархічну Структуру Робіт (WBS) та графік виконання (Діаграма Ганта), що декомпозують проєкт на 6 основних етапів. Створено повний набір планів управління: змінами, комунікаціями, якістю, ресурсами та детальний план управління ризиками (включаючи аналіз FinTech-загроз, залежності від API та шахрайства зі стрімами). Результатом роботи є комплексний проєкт інформаційної системи, який слугує готовим бізнес-планом та технічним завданням для команди розробників. Проєкт вирішує ключові проблеми музичної індустрії (непрозорість роялті, помилки метаданих згідно з DDEX [2]) та інтегрує інноваційний ШІ-модуль ("Hum&Sum"), доведений на рівні прототипу. Розроблений проєкт є економічно та технологічно обґрунтованим рішенням для створення конкурентоздатної платформи дистрибуції.

The research is dedicated to the development of a comprehensive project for an information system for digital music content distribution. The project details the creation of a platform that includes a web portal, a FinTech module for royalty processing, and an integrated AI predictive analytics module. The object of the study is the digital music content lifecycle management process. The subject of the study is IT project management methods and technologies (according to PMBOK) [1], cloud architecture design, and business process modeling (UML, BPMN) [3] at the intersection of Big Data and FinTech. The aim of the study was the development of a detailed project for an information system that ensures distribution automation, transparency in royalty calculation, and the integration of intelligent analytics tools. (Chapter 1) conducted a market review, identifying a "gap" between non-transparent B2C aggregators and closed B2B distributors. Key industry problems were analyzed, particularly financial losses due to "black boxes" of royalties [4]. (Chapter 2) conducted a system analysis (SWOT, PEST, stakeholders), which confirmed favorable conditions and identified user requirements. Based on this, detailed functional and non-functional requirements were formulated. In Chapter 3, a detailed architecture and project models were developed. Key UML diagrams (Use Case, Sequence, State, Class) were created [3]. A hybrid database architecture was designed to process transactional (FinTech) and analytical (Big Data) data. In Chapter 5, key business processes were visualized using BPMN, and flowcharts for the main system algorithms (metadata validation and royalty calculation) were developed. As a Proof-of-Concept for the innovative block, Chapter 6 presents the results of the bachelor's thesis – a functioning "Hum&Sum" prototype. The prototype implements melody recognition and analysis of its characteristics, providing recommendations. This prototype serves as a verified foundation for the future "AI Recommendations" module, which is a key competitive advantage of the projected system. During the project (Chapter 4), its execution was planned in detail according to PMBOK [1] and Scrum standards. Participant roles were defined, a Work Breakdown Structure (WBS) and a Gantt chart schedule were developed, decomposing the project into 6 main stages. A full set of management plans was created: for changes, communications, quality, resources, and a detailed risk management plan (including analysis of FinTech threats, API dependencies, and stream fraud). The result of the work is a comprehensive project for an information system, which serves as a ready-made business plan and technical specification for a development team. The project solves key music industry problems (royalty opacity, metadata errors according to DDEX [2]) and integrates an innovative AI module ("Hum&Sum"), proven at the prototype level. The developed project is an economically and technologically justified solution for creating a competitive distribution platform.