有線電視運營商基于大數據開展社區化的服務

李銳

（廣州珠江數碼集團有限公司，廣東 廣州 510010）

有線電視運營商基于大數據開展社區化的服務

李銳

（廣州珠江數碼集團有限公司，廣東 廣州 510010）

探討了有線電視運營商通過大數據分析開展社區化服務的可行性以及實現的技術方案。首先介紹了有線電視的優勢和廣電的大數據，然后分析了廣電大數據與社區化服務結合的可行性，接著介紹了珠江數碼集團在基于大數據應用系統方面開展社區化服務的初步實現方案，對系統架構、多業務策略及終端技術方案等進行了探討，為有線電視網絡新業務的開展提供了思路。

有線電視；大數據；社區化服務

有線電視近來的日子很不好過，一方面電信IPTV、互聯網OTT咄咄逼人，另一方面用戶開機率不斷下降，可謂是腹背受敵，所以各地有線電視運營商都在想方設法突出重圍。視頻業務是有線電視安身立命之本，但是直播業務的資費受物價限制，點播節目則是競爭激烈的紅海，時移回看更是和身后的電視臺在版權和廣告等方面糾纏不清，因此筆者認為需要依托視頻業務另辟蹊徑。

1 有線電視的優勢

有線電視運營商雖然江河日下，但其仍具有一些優勢：

首先是區域用戶優勢。有線電視在大城市里面還是滲透率最高的終端之一，在很多小區或是街區內的覆蓋率高達100%，而且終端固定，不像移動終端會流動，非常適合做區域化的服務。

其次是數據資源優勢。有線電視運營商的用戶大都采用實名制并且附帶可靠的地理信息，同時隨著互動電視的滲透，可以采集到海量的用戶行為數據，加上運營支撐系統、運維系統、網管系統以及客服系統的數據，有線電視運營商擁有大量數據待發掘。

第三是有線電視運營商擁有較為完善的實體服務體系，有線電視運營商的運維是深入到用戶家里的，與小區物業、街道居委會等關系較好。除此之外有線電視還有一定的用戶美譽度或者說用戶對于國企背景的有線電視運營商抱有更高的信任度。

綜合以上優勢，筆者認為，有線電視運營商在社區化服務上大有可為。

2 廣電的大數據

大數據是個熱門的話題，從美劇“紙牌屋”的成功到“阿里小貸”的蓬勃發展，從各大電商的商品推薦到大型國企的管理平臺，海量數據通過多維度的信息重組產生出新的有價值的數據，大數據的“魔力”在各行各業都初露端倪[1]。

實現了交互業務的有線電視運營商將擁有海量數據。用戶的收視數據、收視過程中的行為數據等都可以通過互動機頂盒回傳并記錄下來，除此之外，還有運營支撐系統（BOSS）、地理信息系統（GIS）、運維系統、媒資系統等多個業務系統緊密連接，每天產生、傳輸和存儲大量數據。但數據量大并不意味著就是大數據，未經處理的數據是一種負擔，大數據的價值在于通過數據共享、交叉復用后，從海量的無序的數據背后找出規律性的結論。筆者所在的廣州珠江數碼集團正在構建的大數據分析系統（如圖1所示）就是通過對各種廣電數據源的清洗和挖掘分析，以及深層的策略處理，將原始數據轉變成用戶家庭的消費喜好、消費層次、成員構成、年齡范圍等高價值的可商業化數據，以幫助運營商的決策支持、運營方案制定、用戶消費產品的精準定位，從而實現互動數字電視各種內容對用戶的推送、廣告平臺的精準投放以及引導用戶的消費習慣養成。

國內互聯網行業在大數據應用方面已經先行一步，而且單一城市的廣電運營商的數據量相對于互聯網巨頭來說只能算是“小數據”。但正是由于互聯網內容過于廣泛，數據噪聲偏大，而且其在某一指定區域用戶滲透率不高，還有基于個人行為的采集，很難如實反映當地受眾的整體狀況。而基于廣電網絡的用戶行為數據挖掘分析，相比互聯網，更具備家庭特性、基于指定區域以及密度更高的采集優勢。以家庭結構為單位，由用戶觀看節目的行為數據作為基礎，結合用戶信息進行數據挖掘，這樣的數據噪聲更小，形成區域性用戶的消費愛好、消費習慣、消費層次等數據定位更加準確，這是廣電行業進行大數據分析應用的優勢[1-3]。

圖1 廣電大數據分析系統的總體架構圖

但是大數據本身只是發掘和分析了數據，它不能直接變現，要讓大數據的結果產生價值，還需有載體去運用這些結論，也就是用大數據把用戶和服務連接起來。對于廣電而言，其中一個有效的載體就是社區化的服務。

3 大數據與社區化服務的結合

一方面，各種小微企業和本地化、社區化服務商迫切地需要廣告渠道，各種基層組織迫切地需要溝通渠道；另一方面，用戶也有尋找這些服務的需求，而目前這些大都是通過一些傳統的方式進行。例如，人們經常在報紙中看到附近超市的促銷單張，在小區門口看到周圍飯店的宣傳廣告，在小區宣傳欄看到社區選舉的通知等，這是一片需求旺盛的藍海，擁有詳實用戶數據的有線電視運營商沒理由忽視這一市場。可以看到很多有線電視運營商正在這方面積極嘗試，例如與社區合作進行政務、財務和便民服務信息公開，與小區物業合作進行小區宣傳、通知，自動抄表、扣繳水電費等。但是更多的是偏重于信息發布，可能還是因為習慣于運營廣播類的業務。

珠江數碼也在很早以前就開展了類似的信息發布嘗試，但是一直不溫不火，也沒有什么效益。經過調研及用戶反饋，發現用戶更加期待的是O2O的方式，即線上的信息與線下的服務相結合，這就與大數據相結合。可以通過大數據分析系統發掘出用戶的消費喜好、消費層次、成員構成、年齡范圍等高價值的可商業化數據，再與O2O的電商合作（例如大眾點評、趕集網、電子地圖等）或者自建服務平臺，有針對性地推送服務信息，并將用戶的消費評價加以整理反饋，形成閉環。

這種商業模式的優點顯而易見，消費者線上篩選，能夠及時、全面、快捷地了解到所需要的服務信息；商家線上對目標客戶宣傳攬客，成本低廉，針對性強；有線運營商和O2O電商既增加了用戶黏性又得到一部分收益。尤其是社區化的小微企業，既無力在電視報紙門戶網站上做大規模廣告，也沒有必要去做，但又迫切需要宣傳促銷，這種小成本的方式是十分有效的，之前風靡一時的團購熱潮也正說明了這一點。而有線網絡運營商的方式變被動地等待用戶發起信息搜索為主動地向目標用戶推送信息，無疑更加拓展和促進了這一模式。

4 應用系統的初步實現

4.1 系統架構

珠江數碼擬開展的社區化服務是正在搭建的大數據商業智能系統的重要應用之一，其總體架構如圖2所示。

圖2 大數據商業智能系統架構圖

該商業智能系統處理采用多層架構，按系統流程環節，分為數據處理層、業務處理層、終端處理層3個環節（如圖3所示）。數據處理層負責與大數據系統數據的通信、采集、集中存儲及多業務數據的策略整合，形成多業務策略智能化管理的功能；業務處理層負責系統各業務邏輯、策略匹配、異步部署、業務應用服務，形成觸發策略部署管理和應用服務功能；終端處理層完成推送策略的執行以及業務應用的交互展示[4]。

社區化服務正是依托這一系統開展，其功能實現主要集中在多業務策略智能化管理和終端技術處理兩個方面。

4.2 多業務策略智能化管理

多業務策略智能化管理模塊是大數據商業智能系統的核心之一。根據應用服務的需求，該模塊對大數據分析系統提供的用戶、節目等數據進行智能分析，形成標準的策略模板，從而為應用服務的部署完成數據整合、策略制定等工作。下面就社區化服務部署所需要注意的兩個環節進行探討。

4.2.1 數據元素的配置定義

對于社區化服務來說，首先就是要知道終端用戶在哪里，他們需要什么，社區服務提供商又在哪里，他們提供什么，然后才可以速配成功，這就需要將源數據的不同字段抽出來，進行不同的組合和匹配，這就是數據元素的配置定義。珠江數碼開發中的商業智能系統可以靈活配置不同的數據元素建立模型，創建并管理多維的數據模型，由數據元素不同的組合和匹配，形成不同層面的需求和結果[4]。部分數據元素如圖4所示。

以居委會的選舉通知這個業務需求為例，需要的元素包括家庭成員的年齡范圍（選民年齡有要求）、標準化的區域地址（選民按區域投票）、節目類型（選民年齡段通常會觀看的節目）等。當然這里就需要在前期就根據業務部署的需要，盡可能廣泛地定義好源數據的字段，然后通過多種數據采集方式盡可能地予以填充。

4.2.2 分發策略的管理

業務分發策略簡單地說就是制定推送的觸發條件和推送方式。為了實現高效、靈活和準確的機頂盒終端信息推送，需要根據業務部署的場景要求和數據組合模式，定義出一定數量具有代表性的模板，不同的模板都有其對應的數據模型和分發策略，例如家庭主婦模板、老齡人模板、區域生活信息廣告模板、官方信息發布模板等。這樣每一個新的業務部署時，都可以根據原有模板進行拆分組合，快速地制定觸發條件和推送方式，配合觸發策略管理模塊，就可以方便地實現新業務部署。

同時，應當建立業務觸發的取消機制，在任何時間、任何終端都可以停止或者取消某個業務的觸發，以確保信息安全和播出安全。

4.3 終端技術處理

長期以來，用戶機頂盒都是千人一面，通過大數據分析處理后，可以為用戶定制個性化的界面，動態地修改每個用戶機頂盒的接入界面及菜單顯示內容，這也是開展大數據商業應用的重要前提之一。但是當機頂盒終端向應用服務請求時，大量的圖片、數據等信息將加重系統的執行效率與網絡的負載壓力，因此需要結合觸發策略部署管理，對機頂盒的接收、緩存、顯示等進行處理。例如數據盡可能采用異步部署，建立不同業務的不同優先級等。

同時，需要充分考慮用戶體驗，如果簡單地將推送的信息直接疊加在電視畫面上，很容易引起用戶的反感，因此需要采取多種顯示手段，例如用戶按特定的鍵進入顯示界面；或者與用戶的手機等移動終端關聯，將信息推送到移動終端顯示等。這些都需要做好前期的調研和準備。

5 結束語

大數據的應用迄今為止在各行各業只是剛剛開始，缺乏成熟的商業模式和技術架構。而我國的有線電視行業正面臨著前所未有的挑戰，本文旨在拋磚引玉，提出一個發展方向。有線電視運營商迫切需要走出去，與互聯網、社區、小微企業等更廣泛的上下游合作伙伴相結合，構建新的業務模式和新的產品，使有線電視運營商能夠融入未來的新的生態圈中。

[1]汪云.融合時代的大數據發展[J].電視技術，2013，37（22）：1-3.

[2]姜中介，黃鍇.大數據的“微”能量[EB/OL].[2014-02-10].http∶// www.21cbh.com/HTML/2013-6-22/wNNDE1XzcwOTUwNw.htm l.

[3] 孔彬.大數據，廣電必須寫好的大文章[J].中國數字電視，2013（5）：42-45.

[4] 孫亮.基于大數據應用的互動電視增強業務研究[J].電視技術，2013，37（22）：7-10.

TN949；TN915

A

?? 京

2014-03-13

【本文獻信息】李銳.有線電視運營商基于大數據開展社區化的服務[J].電視技術，2014，38（16）.