음악 산업은 아티스트의 성장 가능성과 전략을 결정할 때
여전히 직감·경험 중심의 판단에 의존하는 경우가 많았습니다.
그러나 실제로 아티스트의 성과는
유튜브·스포티파이·멜론 등 여러 플랫폼에 흩어진 다양한 지표에 의해 증명되지만,
이 데이터가 통합되지 않아 분석의 정확성이 떨어지고,
레이블과 아티스트가 연결되는 과정 역시 비효율적이었습니다.

아티스트·레이블·기획사 모두가
“어디에 집중해야 하는지”, “정확한 성장 전략을 어떻게 세워야 하는지”를
빠르게 판단하기 어려운 환경이 계속되었습니다.

이 문제를 해결하기 위해
분산된 플랫폼의 지표를 자동으로 수집·정제·통합하고,
이를 기반으로 아티스트의 성장 전략과 잠재력을 제시하며,
레이블과의 매칭까지 이어지는 데이터 중심의 AI 기반 플랫폼을 구축했습니다.

분산된 아티스트 데이터를 통합하고,
성장 전략 도출부터 레이블 매칭까지 이어지는 흐름을 만들기 위해
기획, 개발, 데이터 파이프라인 구축 등 프로젝트 전반에 참여했습니다.

1) 작업 범위
(1) 데이터 파이프라인 구축
• 유튜브, 스포티파이, 멜론 등 주요 플랫폼에서 메트릭 자동 수집
• 지속 수집을 위한 크롤링 모듈 및 스케줄링 구조 설계
• 분석을 위한 데이터 정제·정규화 처리

(2) 서비스 기획
• 아티스트 성장 지표 기반의 전략 모델(DDD 구조) 정의
• 레이블 매칭 기준 및 검색 체계 설계
• 사용자 흐름 및 핵심 기능 도출
• 실시간 메시징을 포함한 협업 구조 시나리오 정의

(3) UI/UX 설계 및 플랫폼 개발
• 대시보드·지표 비교·아티스트 상세 페이지 UX 설계
• 레이블 – 아티스트 교류를 위한 채팅·알림 시스템 구현
• 검색 및 추천 알고리즘과 연동되는 UI 개발

(4) 서버 및 운영 환경 구성
• Cloud Functions 기반 서버 구조 세팅
• 데이터 수집 자동화 및 배포 파이프라인 구성


2) 주요 기능
• 플랫폼별 아티스트 지표 자동 수집 및 통합
• 실시간 업데이트되는 분석 대시보드
• AI 기반 아티스트 검색 및 레이블 추천
• 아티스트 상세 분석 화면(장르·성장 추세·참여도 등)
• 레이블과 아티스트를 연결하는 인앱 메시징
• 알림 및 채팅 기록 관리 기능
• 프로젝트·즐겨찾기 관리 기능


3) 주안점
아티스트 성장 전략을 감이 아닌 데이터 중심으로 판단할 수 있도록 만들고,
레이블의 검색·검토·컨택 과정을 빠르고 일관된 흐름으로 정리하는 데 집중했습니다.

• 비정형 데이터의 자동 통합 및 정제
• 전략 수립에 필요한 핵심 지표의 시각화
• 아티스트 – 레이블 연결까지 이어지는 end-to-end 구조 설계
• 사용자가 복잡한 데이터 없이 바로 판단할 수 있는 UX 구축