劉巖+徐儉+徐有聰

【摘要】 主要從大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)鍵環(huán)節(jié)、廣電業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用策略、廣電互動電視平臺大數(shù)據(jù)應(yīng)用、融合媒體大數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面，探討分析廣電業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的諸多問題。

【關(guān)鍵詞】廣電業(yè)務(wù) 互動電視平臺 融合媒體 大數(shù)據(jù)應(yīng)用

在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、融合媒體環(huán)境下，廣電業(yè)務(wù)運營商為了實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+廣電媒體的跨界競爭，必須引入以數(shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)創(chuàng)新性應(yīng)用為基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)思維，適時構(gòu)建廣電業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)處理平臺，通過數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測、分析、挖掘和處理，精準(zhǔn)分析用戶需求，更好地理解用戶行為習(xí)慣，提供用戶體驗度更優(yōu)的基于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的融合媒體內(nèi)容產(chǎn)品和業(yè)務(wù)，實現(xiàn)多渠道發(fā)布、多屏聯(lián)動和多屏互動，并實現(xiàn)內(nèi)容產(chǎn)品的精準(zhǔn)推送和業(yè)務(wù)運營的閉環(huán)反饋調(diào)控。

一.大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)鍵環(huán)節(jié)

大數(shù)據(jù)應(yīng)用采用并行處理分布式數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和分布式存儲系統(tǒng)等技術(shù)，關(guān)注實際業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)采集分析挖掘和數(shù)據(jù)存儲管理能力。云計算是整合計算、存儲、數(shù)據(jù)、應(yīng)用等分布式計算資源進行協(xié)同工作的超級計算服務(wù)模式，分為SaaS（軟件即服務(wù)），PaaS（平臺即服務(wù)）和I a a S（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)），關(guān)注計算能力、數(shù)據(jù)處理能力、IT基礎(chǔ)架構(gòu)和IT解決方案，云計算又分為存儲云、計算云和管理云。

1.大數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)采集是從本地數(shù)據(jù)庫、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)源提取、采集、導(dǎo)入、轉(zhuǎn)換、加載數(shù)據(jù)。

2.大數(shù)據(jù)存儲與管理

云計算技術(shù)的存儲云和管理云是大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)的基礎(chǔ)，存儲云采用分布式海量數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)有GFS（Google文件系統(tǒng)）和Hadoop HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)），管理云包括海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)和云安全技術(shù)。

3.大數(shù)據(jù)計算處理

云計算技術(shù)的計算云是大數(shù)據(jù)計算處理技術(shù)的基礎(chǔ)，計算云包括虛擬化技術(shù)和并行編程模型技術(shù)，以谷歌的分布式并行計算技術(shù)及Hadoop MapReduce的云端應(yīng)用開發(fā)并行編程技術(shù)為代表。

4.大數(shù)據(jù)分析與挖掘

大數(shù)據(jù)分析與挖掘涉及結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要采用人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。

5.大數(shù)據(jù)展現(xiàn)

大數(shù)據(jù)展現(xiàn)采取可視化技術(shù)與Web技術(shù)相結(jié)合，涉及SVG（可伸縮向量圖形）繪圖和HTML5等技術(shù)，以圖形或圖像呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)內(nèi)容。

二.廣電業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用策略

廣電業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要滿足海量、多源數(shù)據(jù)快速處理和分析等需求，應(yīng)該研究制定并執(zhí)行好廣電業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用策略。

1.多屏大數(shù)據(jù)應(yīng)用戰(zhàn)略

廣電業(yè)務(wù)需要處理受眾的偏好、行為痕跡及需求信息等大數(shù)據(jù)，以支撐多屏戰(zhàn)略，實現(xiàn)視頻多終端無縫鏈接，解決用何種內(nèi)容去適配何種終端、何時與何場合推送何種內(nèi)容去何種終端等難題。

2.市場大數(shù)據(jù)應(yīng)用策略

廣電業(yè)務(wù)可以通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺分析用戶行為，改進內(nèi)容生產(chǎn)，并通過用戶偏好分析，及時、準(zhǔn)確地進行業(yè)務(wù)推薦，增強用戶體驗，增加用戶粘度。應(yīng)該對用戶操作行為進行全方位監(jiān)測，通過大數(shù)據(jù)分析獲知用戶的收視場景、收視習(xí)慣及收視喜好，向用戶精準(zhǔn)推送內(nèi)容、廣告及應(yīng)用，滿足用戶需求。

3.經(jīng)營大數(shù)據(jù)應(yīng)用策略

可以綜合分析業(yè)務(wù)、資源、財務(wù)等各類大數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地制定業(yè)務(wù)經(jīng)營管理和市場競爭策略。

4.大數(shù)據(jù)采集與挖掘策略

需要采集用戶行為數(shù)據(jù)、用戶收視數(shù)據(jù)、融合媒體數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、點擊流數(shù)據(jù)、搜索引擎數(shù)據(jù)、內(nèi)容編排數(shù)據(jù)、內(nèi)容推薦數(shù)據(jù)等，并對大數(shù)據(jù)進行用戶、內(nèi)容及熱點發(fā)現(xiàn)等多維度分析。

5.大數(shù)據(jù)應(yīng)用人才培養(yǎng)策略

廣電業(yè)務(wù)體系復(fù)雜，業(yè)務(wù)流程梳理難度很大，數(shù)據(jù)分析人才往往存在行業(yè)局限性，實踐經(jīng)驗較少，應(yīng)與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)公司形成緊密協(xié)作，分析廣電業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)點、數(shù)據(jù)點與數(shù)據(jù)點的關(guān)系，并對數(shù)據(jù)進行梳理分析和深度挖掘。

三.廣電互動電視平臺大數(shù)據(jù)應(yīng)用

廣電互動電視平臺大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要功能模塊如圖1所示。

1.廣電互動電視平臺大數(shù)據(jù)采集

采集的大數(shù)據(jù)源包括雙向互動電視網(wǎng)絡(luò)平臺的用戶機頂盒、應(yīng)用服務(wù)器、運營支撐系統(tǒng)、運維系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)、廣告系統(tǒng)、媒資系統(tǒng)、互動電視系統(tǒng)等多個異構(gòu)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，對異構(gòu)數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)進行采集和統(tǒng)一存儲，將收視數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、運維數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、媒資數(shù)據(jù)等形成一個彼此關(guān)聯(lián)的大數(shù)據(jù)庫，便于后續(xù)環(huán)節(jié)開展數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘，并建立業(yè)務(wù)模型、分析模板、用戶匹配、業(yè)務(wù)預(yù)測等大數(shù)據(jù)工具。

2.廣電互動電視平臺大數(shù)據(jù)預(yù)處理

大數(shù)據(jù)來源于不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫，需要對這些數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約等操作，將不同系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)和完善，供后續(xù)環(huán)節(jié)進行數(shù)據(jù)分析、挖掘。

3.廣電互動電視平臺大數(shù)據(jù)分析挖掘

廣電運營商要量身定制適合自己的大數(shù)據(jù)處理方案，要以用戶觀看節(jié)目的行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合用戶身份信息進行大數(shù)據(jù)挖掘，形成用戶的消費愛好、消費習(xí)慣和消費層次的精準(zhǔn)定位數(shù)據(jù)，對用戶進行細分，從數(shù)據(jù)中獲取潛在的用戶需求和市場，精確地定制產(chǎn)品和服務(wù)，創(chuàng)新服務(wù)和商業(yè)模式，滿足日益?zhèn)€性化的用戶需求。對于不同的業(yè)務(wù)需求，采用不同的分析挖掘方式，根據(jù)市場、運營、決策的要求，采取靈活的組合方式，形成不同的數(shù)據(jù)分析模板，對數(shù)據(jù)源大數(shù)據(jù)進行不同策略的提取、整合、拆分，進行高效、靈活和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析。

4.內(nèi)容精準(zhǔn)推送大數(shù)據(jù)應(yīng)用

借助大數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)，可對海量數(shù)據(jù)進行分析挖掘，將傳統(tǒng)的收視率調(diào)查轉(zhuǎn)變成用戶行為數(shù)據(jù)分析，掌握用戶消費喜好、消費層次、成員構(gòu)成、年齡范圍、節(jié)目收看時段、節(jié)目選擇類型，提高服務(wù)層次和運營能力，創(chuàng)造新型商業(yè)模式，提高運營效率和服務(wù)質(zhì)量，推行更加有效的推送策略，進行市場精準(zhǔn)營銷和內(nèi)容精準(zhǔn)推送。推送給用戶的內(nèi)容可包括視音頻節(jié)目、電視商務(wù)信息、廣告等，廣告精準(zhǔn)推送系統(tǒng)可提供精準(zhǔn)推銷產(chǎn)品的平臺，將電視內(nèi)容觀看與相關(guān)產(chǎn)品推銷關(guān)聯(lián)起來，拓展商家的銷售渠道。還可以通過大數(shù)據(jù)系統(tǒng)形成用戶消費行為分析結(jié)果、內(nèi)容產(chǎn)品生命周期分析結(jié)果等數(shù)據(jù)產(chǎn)品，支持內(nèi)容提供商完成營銷決策。endprint

5.視頻服務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

基于大數(shù)據(jù)工具可對廣電各類視頻業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)進行深度挖掘，推行視頻服務(wù)運營精細化管理，通過聚焦網(wǎng)絡(luò)覆蓋傳輸能力、帶寬提供能力和服務(wù)質(zhì)量保證能力，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量差異化經(jīng)營，打造可控可管可視的智能渠道，實現(xiàn)用戶可識別、業(yè)務(wù)可區(qū)分、流量可調(diào)控和網(wǎng)絡(luò)可管理。

（1）全程監(jiān)控視頻傳輸網(wǎng)絡(luò)

通過部署在網(wǎng)絡(luò)中的軟硬件傳感器，對射頻信號、傳輸碼流、IP視頻、IP網(wǎng)絡(luò)傳輸、運維信息等進行自動檢測和分析，實時獲取服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)質(zhì)量的監(jiān)測分析數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備負(fù)荷和流量數(shù)據(jù)，并上傳至大數(shù)據(jù)處理平臺，通過端到端的檢測和大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析，形成運維決策模板，為運維部門提供運維指導(dǎo)和快速定位故障等工具。

（2）服務(wù)質(zhì)量匹配

基于大數(shù)據(jù)檢測與分析工具，對檢測到的每項指標(biāo)進行服務(wù)質(zhì)量匹配，并將相關(guān)結(jié)果與客服報修數(shù)據(jù)、運維監(jiān)控數(shù)據(jù)進行共享，使得客服人員、運維人員在接到用戶報修的第一時間就基本完成故障定位。還可基于網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的深度挖掘，構(gòu)建智能化專家知識庫系統(tǒng)，簡化故障排除過程。

（3）數(shù)據(jù)和資源共享

可打通多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)資源共享和面向用戶服務(wù)的全局分析，對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、運行效率進行評估，根據(jù)全局分析結(jié)果調(diào)配網(wǎng)絡(luò)資源，保障視頻業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量。

四.融合媒體大數(shù)據(jù)應(yīng)用

為了實現(xiàn)融合媒體業(yè)務(wù)創(chuàng)新，可基于大數(shù)據(jù)處理平臺實現(xiàn)針對不同用戶的精準(zhǔn)營銷和各類業(yè)務(wù)的統(tǒng)一共享融合。

1.融合媒體大數(shù)據(jù)分類

從結(jié)構(gòu)類型上分為三類，（1）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)模型、表數(shù)據(jù)，存儲于數(shù)據(jù)庫，可用二維表結(jié)構(gòu)表示；（2）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：各種文檔、文本、聲音、圖片、圖像、視音頻文件；（3）半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：XML、HTML數(shù)據(jù)，自描述，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容混雜在一起。

從內(nèi)容類型上分為四類，（1）生產(chǎn)者數(shù)據(jù)：記者、編輯、主持人、導(dǎo)播、攝影、攝像、編劇等；（2）內(nèi)容數(shù)據(jù)：文字、聲音、圖片、圖像等；（3）媒介數(shù)據(jù)：報紙雜志、廣播影視、圖書、網(wǎng)絡(luò)等；（4）受眾行為數(shù)據(jù)。

2.融合媒體大數(shù)據(jù)處理平臺總體架構(gòu)

針對融合媒體大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)處理平臺采用分布式集群架構(gòu)、分布式并行計算、負(fù)載均衡和分布式存儲，提供高效的數(shù)據(jù)計算能力、數(shù)據(jù)分析和挖掘能力，總體架構(gòu)包括三個層次。

（1）資源層

能夠產(chǎn)生、存儲、處理海量數(shù)據(jù)的IT基礎(chǔ)資源、數(shù)據(jù)資源、視頻資源等各類資源。

（2）平臺層

是融合媒體大數(shù)據(jù)處理平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)遷移、集群管理等功能，同時為上層應(yīng)用提供接口。融合媒體大數(shù)據(jù)處理平臺的地位類似于數(shù)據(jù)庫，但其處理能力比數(shù)據(jù)庫要更強大，可以對海量數(shù)據(jù)進行處理。

（3）應(yīng)用層

為用戶提供海量數(shù)據(jù)的高效存儲、檢索、分析和統(tǒng)計等功能，基于融合媒體大數(shù)據(jù)處理平臺提供的高效數(shù)據(jù)處理服務(wù)，可以提升用戶體驗度。

3.融合媒體大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式

在引入大數(shù)據(jù)技術(shù)對媒體資源進行分析、挖掘和應(yīng)用時，可利用動態(tài)匯聚的海量媒體數(shù)據(jù)，發(fā)掘新聞熱點，收集反饋信息，開發(fā)內(nèi)容產(chǎn)品。通過統(tǒng)一的用戶管理機制和數(shù)據(jù)采集平臺，對廣播、電視、新媒體等各個渠道的用戶進行統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析，建立基于大數(shù)據(jù)的運營營銷機制，讓數(shù)據(jù)為各類業(yè)務(wù)服務(wù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。融合媒體業(yè)務(wù)應(yīng)實現(xiàn)多渠道播出、分發(fā)、發(fā)布，提供基于互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容產(chǎn)品和業(yè)務(wù)，實現(xiàn)多屏聯(lián)動和多屏互動，并實現(xiàn)內(nèi)容產(chǎn)品的精準(zhǔn)推送和業(yè)務(wù)運營的閉環(huán)反饋調(diào)控。

4.融合媒體大數(shù)據(jù)應(yīng)用流程

在媒體融合和大數(shù)據(jù)時代，廣電內(nèi)容生產(chǎn)從信息采集、鑒別、加工、制作、傳播到市場分析、精準(zhǔn)營銷、經(jīng)營管理等，都需要對大數(shù)據(jù)進行分析、挖掘和整理，以提高媒體經(jīng)營管理水平、新聞傳播效果、媒體社會效益和經(jīng)濟效益。

（1）熱點匯聚

結(jié)合大數(shù)據(jù)處理，實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)上最快、最新的資訊信息，將實時熱點數(shù)據(jù)與媒資庫內(nèi)歷史數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，便于節(jié)目編輯人員制作具有特色和深度的熱點報道。

（2）智能分析

利用智能化處理技術(shù)對音視頻內(nèi)容進行語音識別、字幕識別、人像識別等音視頻特征提取，通過大數(shù)據(jù)引擎對標(biāo)引數(shù)據(jù)進行自動聚類、分類等一系列運算，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的資源內(nèi)容，結(jié)合當(dāng)前社會熱點事件映射歷史內(nèi)容，為節(jié)目再生產(chǎn)及新聞融合提供支撐。

（3）統(tǒng)一檢索

通過內(nèi)容處理引擎對視頻、音頻、圖片、文稿等媒體數(shù)據(jù)進行自動分類、編碼和編目，對臺內(nèi)資源、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容進行統(tǒng)一檢索，通過高效的算法進行智能分析，并提供分析結(jié)果展示與查詢服務(wù)。

（4）深度挖掘

利用大數(shù)據(jù)分析工具對用戶行為信息進行深度分析、挖掘、歸納和推理，以預(yù)測用戶的行為，對市場化行為進行快速反應(yīng)，幫助融合媒體調(diào)整內(nèi)容制作策略，實現(xiàn)對用戶的精確服務(wù)。

五.結(jié)語

在媒體融合和大數(shù)據(jù)時代，廣電業(yè)務(wù)與大數(shù)據(jù)已經(jīng)密不可分，廣電業(yè)務(wù)運營商在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面應(yīng)該一切以用戶為中心，基于大數(shù)據(jù)處理平臺實現(xiàn)融合媒體業(yè)務(wù)創(chuàng)新，并實現(xiàn)針對不同用戶的精準(zhǔn)營銷和各類業(yè)務(wù)的統(tǒng)一共享融合。本文從大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)鍵環(huán)節(jié)、廣電業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用策略、廣電互動電視平臺大數(shù)據(jù)應(yīng)用、融合媒體大數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面探討分析的廣電業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的諸多問題，希望能夠給廣電業(yè)內(nèi)同行帶來些許啟發(fā)。B&Pendprint