杜可濤
(中國電信股份有限公司海南分公司,海南 海口 570000)
從目前的形勢上看,大數據在互聯網行業得到了有效的發展和延伸,并且可以得到大放異彩的建設需要。例如:阿里、京東、今日頭條等契約,都是在大數據分析的基礎上,對消費者實施服務建設的。此時,廣電行業也需要秉承科學發展觀的主要思想,在現代化的視野下,使用互聯網的思維邏輯,加大基礎建設,滿足現代化的發展路徑,有機的將這些數據轉變為運營的主要手段。接下來,廣電運營商也需要從單一的運營方式向著多樣化的信息服務實施延伸,以用戶第一為原則,實時性分析用戶行為數據,構建IPTV智能運營支撐。另外,近幾年來,隨著IPTV業務的快速發展,用戶、運營、內容、銷售等數據的建設也開始呈現不可或缺的重要價值。IPTV整體業務的運營需要在大數據系統設計的基礎上來實現。只有保證了數據采集和對應的功能性設計,那么廣電企業才可以在海量的業務數據中實施科學的匯聚、整合、分析、挖掘、全面掌握[1]。以此在原有的基礎上,增強IPTV業務運營的精準性[2]。在細化的視野下,保持用戶的消費喜好、層次、構成、范圍等建設基礎。只有這些精準化的數據全部掌握之后,才可以在數據整合的基礎下,對運營服務的層次進行創新,構建符合自身運營需求的現代化商業模式。深度挖掘智能數據服務,向著多元化的業務形態實施發展,進一步增強用戶黏性。增強廣電的運用服務層次和運營能力,增強服務的質量,實現大家共同的“中國夢”。鑒于此,IPTV業務運營和服務的大數據分析系統設計將如何實施?如何充分利用大數據技術實現用戶行為數據的挖掘和分析?如何創設出符合自己需求的IPTV業務運營模式?就成為了目前形勢下,需要探究的重點。
IPTV業務涉及的內容較為廣泛,可以在多樣化的視角上,在同一個平臺當中,解決一些技術性的問題,與此同時,還可以在這個平臺當中,創造出符合廣電需求的IPTV業務運營模式。在構建的過程中,需要保持運營商對內容的擴展需要。另外,還需要將應用層次和數據實施分離,以此來增加系統的性能與價值。之后,還需要結合廣電的需求,在服務的基礎上,添加一些符合自身特色的政治服務,保持服務擴展性。接下來,還需要在系統設計的基礎上,保持服務的可擴展性,滿足開放式的升級需要。在這里主要是使用開源大數據平臺技術,并在此基礎上進行合理的框架和組件。也就是說,需要在建設廣電新媒體大數據分析的視野下,保持系統的應用性價值。此時,眾多的消費者就可以在業務運營上,完成數據的采集和匯聚,保持有效的存儲性和計算探究。這些內容在建設的過程中需要以用戶為中心,提高運營的決策性價值。
從另外一個角度看,在實施系統功能設計的過程中,在開始的時候,需要保持最為基本的內容和用戶、產品建設,在多維的視野下,保持運營工作的完整性,建立符合自身需求的業務流程,以此來提升運營的效率,促進IPTV業務向著完善的方向實施延伸。不僅如此,廣電公司還可以在多樣渠道的視野下,保持精準性的建設運營基礎,在以人為本的原則下,增強運營的質量,滿足現代化的發展和延伸路徑。具體的參見圖1。
第一,從采集接口的角度看,數據采集層在實際的過程中,需要考慮到多元化業務的建設需要。也就是說,需要在多種格式的視野下,保持數據源的介入,加大數據采集功能的建設需要。另外,廣電公司在發展的過程中,需要涉及到直播、點播、回看、廣告等方面的主要內容。另外,從使用者的角度看,需要在數據采集的時候,構建用戶登錄信息的相關內容,需要辦理的業務類型,使用的過程中視頻播放的時長,視頻播放過程中,開始的時間和結束的時間,之后,還包含了一些用戶習慣操作行為、使用路徑,節目屬性、屬性信息、訂購行為等。具體的功能可以分為以下的幾點:首先,是需要完成多個點的來源,將多樣化的格式數據實施合理的接入,在這些內容完成之后,就可以結合運營的實際需求,保持數據格式的建設性效果。其次,需要在多種數據的基礎上,保持數據用戶和媒資的內容數據建設,保持行為數據的終端建設和發展。

圖1
從數據采集的視角看,需要在數據集成服務的基礎上,建立分布式的群部署,展現不一樣的群建立路徑。在這里主要是使用分布式集群部署的方式實施合理的擴展和類型建設。首先,實時性的數據采集中,需要保持一個周期內,24小時處于不間斷的狀態。不僅需要保持高的可靠性和支持性,還需要在多元數據的支持下,建立數據輸出,實施文件通道采集工作建設,進行數據的安全建設,滿足現代化的延伸路徑。其次,批量數據采集的過程中,包含的內容較多。例如:用戶數據、生產數據等全部都屬于此種類型的范疇。另外,需要在數據庫、日記文件、其他數據、數據加載等細化的視野下實施合理的延伸和發展。
第一,在離線計算的基礎上,需要在Hadoop的分布中,擴展數據資源,加大基礎建設,滿足在線的處理和服務需要,這里主要是在TB和PB級數據處理滿足高效的建設效果。構建并行計算框架和分布式文件系統。第二,需要在實時計算的基礎上,分析大數據的Flume+Kafka+Spark Streaming建設形式,也就是說,需要在實時性數據的基礎上,保持數據的抖動性,提高消息的處理速度,保證最大化的響應時間。另外,還需要思考到發送失敗的問題,持久化數據的建設問題,實時性數據計算的問題。
第一,從運營數據服務的視角上看,需要在IPTV業務數據接入的基礎上,保持良好的運營效果,加強全面的數據掌握。其中,主要包含的維度可以分為以下的幾點:用戶維度的范疇,收視維度的范疇,產品維度的范疇,CP維度的范疇,內容維度的范疇,EPG維度和數據可視化的范疇。另外,還需要涉及到用戶發展的問題,開機率分析的問題,多維度分析的問題。第二,從個性化數據服務,也就是智能推薦的角度看,可以在用戶分析的基礎上,形成360°用戶畫像。在畫像定位之后,就可以挖掘用戶對IPTV節目內容的興趣與需求。此時,系統就可以結合使用者的興趣,保持內容的推薦性建設,結合使用者的差異化,提高對應的產品轉化率。
從另外一個視角實施分析,lPTV系統設計包含了資源層、運營支撐層、業務控制層、媒體服務層等。lPTV系統實現可以在資源層上構建內容制作平臺和流媒體內容中心,圖文內容中心,數字版權管理平臺等。運營支撐層可以在運營支撐平臺、網絡管理平臺基礎上實施發展。業務控制層包含了內容運營平臺、內容調度平臺、門戶服務平臺等。媒體服務層包含了自媒體服務平臺、電視商務平臺、廣告管理平臺等內容。終端建設就需要根據終端接收站點的功能建設,建立IP流媒體節目等相關的內容。
隨著社會的進步,市場運營的過程中,需要在IPTV業務運營的基礎上,以使用者為本,建立符合自身業務需求的系統。在實施服務器建設的過程中,需要保持擴展和擴容性,滿足分析能力的建設和處理需求。另外,還需要結合多元化的建設需要,保持業務能力的可擴展性。為IPTV運營提供人工智能運營支撐,降低運營成本,提高服務質量。加大視聽業務健康發展,實施科學的引導,做好輿情監控工作,保持主體責任的建設需要,打通后端業務數據。