论文部分内容阅读
大数据已经上升为国家战略，“十三五”规划纲要中明确指出，要把大数据作为基础性战略资源，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。大数据正日益对各行各业的方方面面产生深远影响。如何突破大数据关键技术，运用大数据推动行业发展，同时确保信息安全，已成为业内普遍关注的热点问题。
传媒行业从口口相传到文字印刷、电报之后，走到了互联网时代，网络颠覆了传统媒体的传播模式和产业形态。传媒不再是简单的单向传播，加强交互成为现代传媒行业的重点，也是抢抓用户的利器。大数据利用在线性、海量性、实时性等优势，掌握用户收视路径背后的方法论，用数据感知用户需求，提升服务层次和运营能力，进而反哺内容制作。
大数据之电视新闻与节目制作
目前随着内容碎片化，媒体分众化趋势更加显著，消费个性化的同时，更需要利用好数据分析，感知用户需求、传递更多有效信息给制作团队。
特别是较之传统媒体的非实时、抽样化的数据，新媒体时代全样本、实时数据的分析利用，“让广电人知道怎么有的放矢，把节目拍得让观众喜欢看。”
在电视新闻方面，利用大数据分析，可快速发现新闻线索，发掘用户真正关心的热点问题，并提升数据新闻的客观性与说服力。在新闻报道结束之后，可通过数据分析与处理，合理跟踪与引导舆论走向。
在节目制作方面，国内广电媒体开始接受互联网思维“指导”。“节目的制作过程一般分为策划、预热、播出、播后四个阶段，其中最核心的是用户和节目之间不断地产生交互。”
在策划阶段，通过收集实时、全样本数据，分析观众喜好，有针对性地创作内容。
在预热阶段，通过大数据分析了解到观众的喜好、特性，从而决定什么样的内容采用什么样的传播推广方法。
在播出阶段，有了数据分析，节目组能够及时得到观众来自社交媒体、论坛、搜索引擎等各种网络渠道的反馈。
在播后阶段，通过深入的数据分析，并根据观众需求的动态变化来调整和优化节目内容。
管理决策层面，有效应用“大数据”可以帮助广电管理层告别漫无目的、厚到天际的报告，搭建一个辅助领导决策、可扩展的数据管理平台，从而做出更智能、更高效的决策。
除了传统的收视率、收视份额以及收视排名等，管理层还可以看到IPTV的数据分析，包括用户点击量、微博提及率、网媒关注度等一切可融入管理的数据。
同时，利用“大数据”，所有的分析结果都可以显示在无纸化的界面上，管理层可以根据不同职责权限，实时、快速地查阅。
大数据之互动电视平台
广电互动电视平台是典型的“大数据”系统。互动平台利用双向网络，在网络覆盖的区域范围内将数以百万个机顶盒、成百上千台服务器以及运营支撑系统（BOSS）、地理信息系统（GIS）、媒资系统等多个异构的业务系统紧密连接，每天产生、传输和存储数以TB甚至PB的海量数据。这些数据包含文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音视频信息，是典型的非结构化数据。
广电传统的数据分析主要是随机抽样用户方式的收视率调查，这种数据采集和分析方法已经无法满足双向收视数据的要求，特别是互动视频点播等增值业务及相对小众频道的调研分析。而且网络公司的各种资源管理也逐渐趋向数字化，BOSS系统、网络资源管理系统、媒体资产系统等都可以成为用户数据分析的一部分。因此，互动平台的发展让更广泛更多样的数据采集成为可能，传统的电视收视分析必将演变成用户的行为数据分析，应用层面也随之扩大到不同的领域。让广电网络的业务经营分析、管理变得有据可依。
随着数字化和国家三网融合战略的展开，传统广电运营商由原来的单一网络运营商向多媒体网络及信息服务运营商转变，广电业务也向着移动互联网等新媒体拓展。如何通过大数据系统对海量数据进行发掘，掌握用户的消费喜好、消费层次、成员构成、年龄范围等，提高运营商的服务层次和运营能力，将成为各大广电运营商优化现有商业模式、创造新型商业模式、提高运营效率和服务质量的重要战略举措。
构建大数据平台还要注意什么
改变传统广电单向传播的思维定式，增强互联互动，通过逆向传播丰富内容资源，激发用户参与激情，充分了解用户真实意愿。现行的网络广播电视台基本上都延续了单向传播的方式，UGC资源较少，互动性较低。以影响最大的中国网络电视台为例，在国家层面的大力扶持下以及中央电视台的鼎力支持下，中国网络电视台以国家网络视频数据库（内容云）为核心，以国家新媒体集成播控平台、全球网络视频分发体系为支撑，目前已成为亚洲最大的网络电视直播、点播平台，其核心优势在于拥有中央电视台50万小时优秀历史影像资料和全国电视机构每天播出的1000多个小时的视频资源。然而中国网络电视台的商业价值未被充分发掘，其广告份额仅占视频广告总份额的3.6%，与门户三巨头优酷、土豆和搜狐对比相去甚远。究其原因，是由于海量的内容资源与碎片化的用户对接上出现错位，一方面，电视观众与互联网用户差异较大，电视观众以中老年为主，互联网用户年轻人居多，两者消费视频内容的喜好大不一样；另一方面，由于缺乏对用户数据的全面采集和深入分析，难以针对用户提供超细分的精准服务。
在网络广播电视台之间实现内容资源的互通有无和用户数据的开源共享。通过整合各台的内容资源数据库，形成多库互通、数字传输、采集分发、分布检索一体化的公共媒体资源管理，有利于降低成本，扩大影响，产生规模效益。在互联网领域，共享与合作是大势所趋，比如p2p共享软件、社区、搜索引擎、云计算等等，视频网站的发展也不能例外，优酷和土豆已合并，爱奇艺、腾讯视频结成版权共享联盟，深圳电视台联合全国多家城市电视台成立“城市联盟网络电视台”。广电主管部门应积极倡导全行业网络广播电视台的资源共享和互联互通，打通壁垒，由单打独斗式的个体店转变为规模化的大超市经营。尤其是对用户数据资源，必须做到行业内的开源共享和分布式计算，才可能实现经济效益和社会效益的双赢，即通过用户数据，掌握用户的个性化需求和变化，实施细分服务及精准营销，获取持续的商业利益；通过用户数据，全面监测网络舆情，及时应对，有效进行網络舆论引导。
逐步将管理方式由以节目为核心转变成以用户为核心，用户数据资源的掌握和开发是实现管理方式转变的重要基础，也是网络广播电视台获得核心竞争力的关键所在。麦特卡尔夫定律指出，网络的价值增长会与网络用户数的平方成正比，以用户为中心的全面整合竞争已经拉开序幕，未来互联网的主体将从内容转移到人。当内容已经形成海量甚至泛滥之后，内容的价值在迅速下降，互联网的关注焦点必然转移到个人需求上，提供一种设计得更好、更直接更完美的用户体验，正成为互联网未来商业模式的核心。
编后
在三网融合的背景下，大数据时代已经到来，广电行业站在多据信息融合的制高点，掌握了大量数据。大数据时代不仅对广电行业的发展带来了巨大的影像，广电行业也应利用大数据做出顺应时代的改进。结合数据挖掘、数据分析相关技术，广电行业可以获得更多详细的信息，生产出分流更细的产品呈现给用户，为用户生活带来更多方便。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对于这些信息进行专业化处理得到更有用内容。如果把大数据比作一个庞大的工厂，那么数据挖掘在其中则扮演“加工”，对于工厂效益的提高，则需通过增加加工能力来实现。B&P
传媒行业从口口相传到文字印刷、电报之后，走到了互联网时代，网络颠覆了传统媒体的传播模式和产业形态。传媒不再是简单的单向传播，加强交互成为现代传媒行业的重点，也是抢抓用户的利器。大数据利用在线性、海量性、实时性等优势，掌握用户收视路径背后的方法论，用数据感知用户需求，提升服务层次和运营能力，进而反哺内容制作。
大数据之电视新闻与节目制作
目前随着内容碎片化，媒体分众化趋势更加显著，消费个性化的同时，更需要利用好数据分析，感知用户需求、传递更多有效信息给制作团队。
特别是较之传统媒体的非实时、抽样化的数据，新媒体时代全样本、实时数据的分析利用，“让广电人知道怎么有的放矢，把节目拍得让观众喜欢看。”
在电视新闻方面，利用大数据分析，可快速发现新闻线索，发掘用户真正关心的热点问题，并提升数据新闻的客观性与说服力。在新闻报道结束之后，可通过数据分析与处理，合理跟踪与引导舆论走向。
在节目制作方面，国内广电媒体开始接受互联网思维“指导”。“节目的制作过程一般分为策划、预热、播出、播后四个阶段，其中最核心的是用户和节目之间不断地产生交互。”
在策划阶段，通过收集实时、全样本数据，分析观众喜好，有针对性地创作内容。
在预热阶段，通过大数据分析了解到观众的喜好、特性，从而决定什么样的内容采用什么样的传播推广方法。
在播出阶段，有了数据分析，节目组能够及时得到观众来自社交媒体、论坛、搜索引擎等各种网络渠道的反馈。
在播后阶段，通过深入的数据分析，并根据观众需求的动态变化来调整和优化节目内容。
管理决策层面，有效应用“大数据”可以帮助广电管理层告别漫无目的、厚到天际的报告，搭建一个辅助领导决策、可扩展的数据管理平台，从而做出更智能、更高效的决策。
除了传统的收视率、收视份额以及收视排名等，管理层还可以看到IPTV的数据分析，包括用户点击量、微博提及率、网媒关注度等一切可融入管理的数据。
同时，利用“大数据”，所有的分析结果都可以显示在无纸化的界面上，管理层可以根据不同职责权限，实时、快速地查阅。
大数据之互动电视平台
广电互动电视平台是典型的“大数据”系统。互动平台利用双向网络，在网络覆盖的区域范围内将数以百万个机顶盒、成百上千台服务器以及运营支撑系统（BOSS）、地理信息系统（GIS）、媒资系统等多个异构的业务系统紧密连接，每天产生、传输和存储数以TB甚至PB的海量数据。这些数据包含文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音视频信息，是典型的非结构化数据。
广电传统的数据分析主要是随机抽样用户方式的收视率调查，这种数据采集和分析方法已经无法满足双向收视数据的要求，特别是互动视频点播等增值业务及相对小众频道的调研分析。而且网络公司的各种资源管理也逐渐趋向数字化，BOSS系统、网络资源管理系统、媒体资产系统等都可以成为用户数据分析的一部分。因此，互动平台的发展让更广泛更多样的数据采集成为可能，传统的电视收视分析必将演变成用户的行为数据分析，应用层面也随之扩大到不同的领域。让广电网络的业务经营分析、管理变得有据可依。
随着数字化和国家三网融合战略的展开，传统广电运营商由原来的单一网络运营商向多媒体网络及信息服务运营商转变，广电业务也向着移动互联网等新媒体拓展。如何通过大数据系统对海量数据进行发掘，掌握用户的消费喜好、消费层次、成员构成、年龄范围等，提高运营商的服务层次和运营能力，将成为各大广电运营商优化现有商业模式、创造新型商业模式、提高运营效率和服务质量的重要战略举措。
构建大数据平台还要注意什么
改变传统广电单向传播的思维定式，增强互联互动，通过逆向传播丰富内容资源，激发用户参与激情，充分了解用户真实意愿。现行的网络广播电视台基本上都延续了单向传播的方式，UGC资源较少，互动性较低。以影响最大的中国网络电视台为例，在国家层面的大力扶持下以及中央电视台的鼎力支持下，中国网络电视台以国家网络视频数据库（内容云）为核心，以国家新媒体集成播控平台、全球网络视频分发体系为支撑，目前已成为亚洲最大的网络电视直播、点播平台，其核心优势在于拥有中央电视台50万小时优秀历史影像资料和全国电视机构每天播出的1000多个小时的视频资源。然而中国网络电视台的商业价值未被充分发掘，其广告份额仅占视频广告总份额的3.6%，与门户三巨头优酷、土豆和搜狐对比相去甚远。究其原因，是由于海量的内容资源与碎片化的用户对接上出现错位，一方面，电视观众与互联网用户差异较大，电视观众以中老年为主，互联网用户年轻人居多，两者消费视频内容的喜好大不一样；另一方面，由于缺乏对用户数据的全面采集和深入分析，难以针对用户提供超细分的精准服务。
在网络广播电视台之间实现内容资源的互通有无和用户数据的开源共享。通过整合各台的内容资源数据库，形成多库互通、数字传输、采集分发、分布检索一体化的公共媒体资源管理，有利于降低成本，扩大影响，产生规模效益。在互联网领域，共享与合作是大势所趋，比如p2p共享软件、社区、搜索引擎、云计算等等，视频网站的发展也不能例外，优酷和土豆已合并，爱奇艺、腾讯视频结成版权共享联盟，深圳电视台联合全国多家城市电视台成立“城市联盟网络电视台”。广电主管部门应积极倡导全行业网络广播电视台的资源共享和互联互通，打通壁垒，由单打独斗式的个体店转变为规模化的大超市经营。尤其是对用户数据资源，必须做到行业内的开源共享和分布式计算，才可能实现经济效益和社会效益的双赢，即通过用户数据，掌握用户的个性化需求和变化，实施细分服务及精准营销，获取持续的商业利益；通过用户数据，全面监测网络舆情，及时应对，有效进行網络舆论引导。
逐步将管理方式由以节目为核心转变成以用户为核心，用户数据资源的掌握和开发是实现管理方式转变的重要基础，也是网络广播电视台获得核心竞争力的关键所在。麦特卡尔夫定律指出，网络的价值增长会与网络用户数的平方成正比，以用户为中心的全面整合竞争已经拉开序幕，未来互联网的主体将从内容转移到人。当内容已经形成海量甚至泛滥之后，内容的价值在迅速下降，互联网的关注焦点必然转移到个人需求上，提供一种设计得更好、更直接更完美的用户体验，正成为互联网未来商业模式的核心。
编后
在三网融合的背景下，大数据时代已经到来，广电行业站在多据信息融合的制高点，掌握了大量数据。大数据时代不仅对广电行业的发展带来了巨大的影像，广电行业也应利用大数据做出顺应时代的改进。结合数据挖掘、数据分析相关技术，广电行业可以获得更多详细的信息，生产出分流更细的产品呈现给用户，为用户生活带来更多方便。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对于这些信息进行专业化处理得到更有用内容。如果把大数据比作一个庞大的工厂，那么数据挖掘在其中则扮演“加工”，对于工厂效益的提高，则需通过增加加工能力来实现。B&P