Snel naar content
foto van laptop met spotify beginscherm

Nieuw kalenderjaar, nieuwe ‘Spotify Wrapped 2022’

Eind 2021 heb ik een poging gedaan om mijn ‘Wrapped 2021’ te reproduceren. Nieuw kalenderjaar, nieuwe ‘Wrapped’, nieuwe poging! Hoe ik mijn data heb opgevraagd bij Spotify kun je terugvinden in mijn vorige blog.

Nadat ik mijn data dump van Spotify had ontvangen en mijn Power BI rapport opende, was ik aangenaam verrast. Ik had het rapport vorig jaar zo opgezet dat ik met één druk op de knop mijn 2022 data kon inladen waardoor mijn rapport gelijk was geüpdatet! Omdat ik vorig jaar al tot de conclusie was gekomen dat Spotify niet een volledig kalenderjaar pakt, maar ergens in november je ‘Wrapped’ al opbouwt heb ik ervoor gekozen om in het ‘2022 dashboard’ alleen de dagen mee te nemen tot 8 november 2022. Op deze manier kwam het aantal geluisterde minuten ook het dichtst in de buurt bij wat Spotify rapporteerde voor het kalenderjaar 2022.  

Spotify pakt voor de Wrapped niet het volledige kalenderjaar

Data van 2022 vergelijk met 2021

Het leek me leuk om 2022 toch met 2021 te vergelijken, aangezien ik die data toch al had. Om dit snel inzichtelijk te maken voegde ik de geluisterde minuten toe aan de lijngrafiek die ik al had staan. Het resultaat:

Wat valt er op?

De trendlijn laat grappig genoeg zien dat ik voor zowel vorig jaar als voor 2022 richting het einde van het jaar minder muziek ben gaan luisteren dan aan het begin van het kalenderjaar. Een verklaring heb ik hier niet zo snel voor. Als ik mijn eigen samenvatting naast die van Spotify houd zie ik in hoofdlijnen dezelfde resultaten. In de top 5 in mijn dashboard zie ik 4 nummers die Spotify ook terug laat komen en ook de artiesten komen grotendeels overeen.

Ik heb vorig jaar al enkele verklaringen gegeven waarom de aantallen niet volledig overeenkomen. Zo weet ik niet hoe Spotify omgaat met podcasts, ‘features’ artiesten (ik pak de hoofdartiest op het nummer) en tel ik bijvoorbeeld elke stream als play, ook al heb ik het nummer na 2 seconden doorgeklikt. Het kan zo zijn dat Spotify hier andere ‘business ruling’ voor hanteert en bijvoorbeeld podcasts helemaal uitsluit van het overzicht. Omdat ik mijn data niet heb opgeschoond kan deze vervuiling een vertekend beeld geven.

Aanvullende inzichten

In het jaar 2022 ben ik vooral veel nieuwe muziek gaan ontdekken. Waar ik vorig jaar nog als favoriete genre ‘Reggeaton’ zag staan is dat nu veranderd naar ‘Nigeriaanse Pop’. Omdat ik helaas geen ‘dimensionale data’ heb meegekregen in de export van Spotify heb ik geen zicht op welk nummer tot welk genre behoort volgens Spotify. Om toch wat inzicht te krijgen op hoe mijn muzieksmaak door deze twee jaren heen is ontwikkeld heb ik alle artiesten geplot met het aantal geluisterde minuten in 2022 versus 2021. Hiervoor was het belangrijk dat ik even alle podcasts uitfilterde, want die vertekenden het beeld enorm (dat zijn vaak veel minuten, die allemaal gealloceerd worden aan dezelfde ‘artiest’). Het resultaat is een mooi overzicht waarin in één oogopslag inzichtelijk is wat bij mij de meest prominente steiger is, Burna Boy!


Wil je meer weten?
Ben je benieuwd naar de details, of heb je vragen over mijn bijzondere muzieksmaak dan kan je me altijd een mailtje sturen.

Blijf op de hoogte

De auteur

Remo Schimmel
Remo Schimmel

Business Intelligence Consultant

Remo is Business Intelligence Consultant bij Inergy

Meer berichten

Alle berichten

3 redenen voor een snel dataplatform & hoe je dit voor elkaar krijgt

3 redenen voor een snel dataplatform & hoe je dit voor elkaar krijgt

Een goed dataplatform lepelt de data voor rapportages in een ogenblik op. En niet pas na een paar minuten. Waarom is snelheid zo belangrijk voor het werken met een dataplatform? In deze blog gaan we dieper in op die vraag en presenteren we drie heldere redenen.

Lees verder

Optimaliseren van rapportages met Power BI – Een succesverhaal bij Oosterberg

Optimaliseren van rapportages met Power BI – Een succesverhaal bij Oosterberg

Deze week waren we van Inergy bij onze klant Koninklijke Oosterberg voor deel twee van de workshop Power BI dashboard met het thema 'verkoop'. Het is geweldig om te werken met een organisatie die altijd op zoek is naar verbetering en efficiëntie.

Lees verder

ETL of ELT? Drie belangrijke performancevoordelen van ELT

ETL of ELT? Drie belangrijke performancevoordelen van ELT

Hoe sneller je waardevolle inzichten uit je data kunt halen, hoe beter. Daar komen veel aspecten bij kijken, waaronder de wijze waarop je data transformeert. Van oudsher werd hiervoor ETL (Extraction, Transformation, Load) gebruikt, maar inmiddels hebben veel dataspecialisten een voorkeur voor ELT. In dit blog bespreken we de voordelen van ELT voor een betere performance van je dataplatform en je business.

Lees verder