廣電大數據平臺建設方案淺析

王海濱

摘 要 本文對在“互聯網+”和大數據時代廣電面臨的形勢和存在的問題進行了分析，并分析了廣電加快大數據平臺的建設和應用，整合重構廣電媒體的內部價值和外部價值的必要性和總體思路，對廣電大數據平臺建設方案和應用進行了探索。

關鍵詞 大數據平臺；大數據應用；廣電新媒體

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）186-0058-02

1 大數據發展現狀

在“互聯網+”和大數據飛速發展的大背景下，數據的價值已經被越來越的企業所認可。甚至在國家層面，各國已經將大數據視為國家未來競爭力的主要體現，均將大數據列為國家重點發展戰略。在我國，國家提出了大數據國家發展戰略，把大數據作為基礎性戰略資源，加快推動數據資源的共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。

當前各行各業都在積極規劃和建設大數據平臺，金融、互聯網、政務、零售等行業憑借大數據的實施已經取得了顯著的成效和極大的價值提升。如保險行業通過車載UBI設備獲得用戶的駕駛行為，基于用戶駕駛行為數據識別用戶的風險級別，根據用戶的風險級別對用戶進行差異化定價；互聯網行業，如京東基于用戶的訪問、瀏覽、購買等大數據分析，基于大數據設計自己的物流倉庫和配送點，在主要城市實現了當日達，極大的提升了運輸和配送效率；如騰訊視頻基于騰訊大數據平臺，對影視作品、明星藝人的受眾人群進行大數據分析，充分了解影視作品和藝人的受眾人群年齡段、性別、生活習慣、購物偏好等特征，為影視作品的投資制作、營銷發行、影院經營提供更加精準的決策依據，從編劇到拍攝都根據觀眾喜好進行內容和人員的精準定制，實現用戶“充會員追劇”，極大的提升了影視的商業價值。

2 廣電大數據發展面臨形勢

目前隨著網絡的飛速發展，IPTV、OTT及視頻網站、社交網站、微博、微信公眾號、各類直播App等網絡新媒體和自媒體逐漸占據了用戶的眼球。廣電所掌控的電視、廣播等渠道的用戶日益在流失，廣電媒體面臨著日益嚴峻的發展考驗。在大數據世代，廣電必須加快大數據平臺的建設和應用，通過大數據應用整合重構廣電媒體的內部價值和外部價值，基于大數據分析用戶的內容偏好和需求，將大數據分析的結果與內容創新和互動傳播相互結合，提高用戶對廣電新媒體的期待和使用興趣。

然而廣電行業受制于幾方面的制約，在大數據建設方面發展步伐緩慢，在大數據應用方面也沒有實現顯著的價值提升。

2.1 受制于傳統經營模式，用戶行為數據采集匱乏

傳統廣電網絡采用單向傳輸，用戶被動接受廣電的內容傳輸信號，即使用戶更換內容，廣電網絡也無法檢測到，因此用戶的觀看習慣、觀看喜好以及觀看行為等數據，廣電網絡卻無法采集。

另外，長期以來廣電主要依靠收視率來評價內容質量的好壞，缺乏對播放過程中用戶對內容的評價和建議數據采集。因此對傳播內容無法進行全面的效果評估，進而不能有效的指導后期的內容制作。

2.2 網絡未集中化，大數據采集困難重重

廣電網絡全國集中化進展緩慢，各區域均有自己的IT設置和數據存儲機房，且廣電一直重視IT建設，而忽視BI數據平臺，造成IT基礎設施規模非常龐大，隨著業務的持續發展、各個系統均承載不同的業務，在數據大集中的趨勢下，采集各個系統的數據難度較大。

2.3 傳統經營模式下缺乏數據意識

傳統模式下廣電以業務為主導的運營模式和思維定式，缺乏互聯網思維和用戶思維，即使網絡雙向改造后，網絡可以采集多方面的數據，但因為缺乏數據意識和專業數據人才，造成網絡產生的數據沒有采集存儲，或是采集的數據并未加工分析利用，沒有發揮數據中所蘊含中的巨大價值，而在大數據實施領先的行業和企業，“無數據，不決策”都已經成為企業的核心。

3 廣電大數據平臺建設思路和方案

在大數據的快速發展下，廣電要實現彎道超車，筆者認為大數據平臺建設就要有前瞻性的思想和建設方案，要結合行業先進經驗，采取領先的大數據技術和架構方案。對內要支持對現有業務運營的深度分析，支持廣電更高效的制定企業發展策略，以及支持創新業務的發展和運營，并且能夠高效的支撐一線的營銷管理工作，對目標用戶進行精準營銷。對外支持數據對外的價值應用，建立廣電生態價值鏈，將廣電數據開放給合作伙伴，比如內容制作方、廣告投放方等，提升數據的對外價值應用。

總體思想是通過大數據實現管理運營模式從以節目為核心向以用戶體驗為中心轉型，建設以用戶為中心的大數據平臺，采集各種用戶數據，并通過大數據分析技術實現對海量數據的價值挖掘，重塑廣電的價值鏈。

基于此，筆者認為大數據平臺的架構如圖1。

3.1 大數據采集

網絡雙向改造后，尤其是建立線上傳播平臺，廣電網絡可采集的內容多種多樣。主要包括3部分：第一部分為內部數據，包括BOSS用戶注冊信息，內容業務數據、廣告投放數據、媒體內容數據等；第二部分為用戶通過各種終端訪問時的登錄數據、所持終端、用戶觀看時間、觀看內容、觀看動作、互動留言、彈幕等用戶數據；第三部分包括第三方的調查數據，新聞報道的用戶瀏覽數據、社交網絡的用戶互動數據等；內容結構包括音頻、視頻、文本、等等非結構的數據，因此大數據平臺最基本的就是數據采集層，有了數據，才能做成有米之炊。

3.2 大數據平臺

大數據平臺包括大數據加載層、大數據計算、大數據分析、大數據平臺監控部分；首先，大數據加載層是將數據源經過統一的數據抽取和轉換平臺進行抽取、格式轉換、脫敏等操作，通過ETL工具，將清洗好的數據加載到大數據平臺中進行存儲。大數據計算是實現對海量結構化和非結構化的數據存儲，并通過各種大數據計算技術實現對海量數據的快速分析功能，大數據分析層是通過大數據平臺提供的多維分析工具、數據挖掘工具、可視化展示工具對海量數據進行專題分析，包括提供自然語言理解、智能搜索、認知計算、情感計算、圖像識別、語音識別等人工智能技術，將底層的包含大量噪音的海量數據通過各種分析挖掘方法充分挖掘大數據的商業價值；大數據平臺監控是保障大數據平臺的正常運行。

3.3 大數據應用層

大數據應用層通過大數據平臺的計算能力，滿足業務的實時數據應用和離線數據應用。實時數據應用包括滿足對實時熱點新聞的輿情監控、節目內容的收視率排行榜、實時熱點內容的跟蹤監控等。通過實時數據分析，支撐業務管理部門合理跟蹤與引導輿論走等。以及滿足節目制作方和播出方根據觀眾需求的動態變化來調整和優化節目內容等。

離線數據應用包括對收視用戶的畫像，內容的價值專題分析，內容的個性化推薦等。如通過用戶畫像了解用戶是誰，喜歡什么，偏好什么，從而支持面向用戶的精準內容活動策劃；如通過內容的價值分析了解內容的外在商業價值，如演員的廣告價值等。如通過內容的個性化推薦實現內容的精準推送，提升用戶的回看率和互動黏性等等。

以上僅僅是列舉了一些數據應用的場景，其實大數據應用層是將各種的數據分析結果以接口的形式開放給數據需求方，滿足各個需求方的數據使用需求。可以說數據應用層類似一個“數據超市”，是將各數據需求方的需求，通過大數據平臺加工成數據產品，并將數據產品在大數據應用層提供給各個數據需求方，從而支撐數據需求方做出更智能、更高效的決策。

4 結論

在“互聯網+”和大數據大發展的背景下，廣電要逐步轉變傳統的經營理念和運營模式，要以用戶體驗為中心，借助大數據平臺獲取、分析、挖掘積累的數據資產，通過大數據平臺對用戶進行全方位畫像，充分了解用戶的需求痛點，實現智慧的廣電數據平臺，提高業務的精細化運營水平，從而促進媒體經營管理水平的提升、新媒體社會效益和經濟效益的深度經營。

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