有線電視大數據分析平臺數據存儲與挖掘探究

李 峰 曹繼龍

（1.陜西廣電網絡傳媒（集團）股份有限公司榆林分公司，陜西 榆林 719000 2.陜西廣電網絡傳媒（集團）股份有限公司榆林高新區支公司，陜西 榆林 719000）

新時期背景下，有線電視的市場環境不斷更新，全球范圍內的相關企業也開始認識到更新業務的重要性。當前對數據采取有效收集與分析能夠精準表達出客戶集中范圍以及對節目內容的需求。因此，想要增強自身業務水平就必然重視對大數據的挖掘與開發，豐富業務經營范圍，提高客戶利潤的貢獻水平。

一、大數據分析特點

數據挖掘技術能夠給有線電視行業的發展注入新的活力，同時為運營商提供更加堅實可靠的價值信息。宏觀意義上來看，實現對數據的挖掘、儲存、分析，能夠掌握其背后蘊含的多種規律，明確豐滿的商業價值，并開拓利潤挖掘渠道。新時期背景下，數據成為了行業發展的隱性財產，其含金量與儲存挖掘技術水平的高低有必然聯系，大數據概念最早衍生于美國知名咨詢公司麥肯錫，經過幾十年的發展，逐漸延伸到社會各行各業當中，其分析特點為：大量、高效、多維、真實等等。人們可以根據分析結果對將要執行的工作更加精準地進行判斷，實現對抽象內容的可視化判斷，提出數據背后隱藏的內容，使其能夠被高效應用。

二、數據存儲與挖掘

（一）客戶細化分層

有線電視作為傳統傳媒領域的巨頭，經過多年累積具有強大黏性的用戶基礎，而且用戶層次多種多樣。與之對應的數據庫紛繁復雜，結構錯綜，每一個用戶在投入使用時都會產生一個獨有的“序列號”，其中包含了繳費情況、常用業務、IP地質等等，這些序列號雖然看起來十分獨立，但是從應用范圍來看卻有著不容忽視的密切聯系。通過計算機算法可以有效對這些用戶數據進行利用，分析其潛在欄目需求、繳費內容、消費水平等等，然后綜合歷史數據，按照聚類統計表，劃分出多個層次，有目標性、針對性地做出優惠活動與人文關懷，使其能夠意識到有線電視的友好性，最終實現運營商經濟效益的提升。另外在數據時代中，有線電視客戶流失嚴重一直是行業人員所關注的重點，OTT、IPTV等內容的發展，讓越來越多的人習慣使用數字電視與手機播放器，這也對有線電視行業發展造成一定程度的沖擊，為減少其帶來的負面影響，同樣可以對客戶進行細化分析總結，得到流失比例數據，并按照流失計算公式來嚴格控制其流失風險，做好預防工作。而對于一些忠誠度較高的用戶則可以通過挖掘數據維持其與有線電視的關系。

（二）電視終端收集

有線電視的終端為機頂盒，因此對應的信息咨詢來源也大多數來自于機頂盒，因此挖掘與采集技術也應該從這方面入手，終端數據收集技術對網絡環境有良好的適應性。就算在異常情況下也能實現正常運行，首先在本地緩存數據，然后自動檢索網絡環境，等到其恢復正常后第一時間上傳，并且終端收集方法還能自動判斷數量，一旦信息內容超出200，則會開始執行數列排序，當前終端數據挖掘包括了點播業務、廣告業務、頁面增值業務等等，不同的網絡運營商可以結合自身實際情況定向使用。

（三）業務指標分析

傳統業務指標分析大多數都采用的檢索工具，其準確率并不高，而且前期執行成本較大。當前很多有線電視企業與運營商都開始應用小規模檢索工具，從而對業務指標更加精細地進行分析，數據信息優勢也因此被發揮出來，用戶體驗更好，在使用過程中僅需要solr智能聯系功能，就能查詢到相關的數據內容，體現出了大數據分析平臺的友好與人性化。

（四）系統結構整合

為保證集成數據真實有效就需要分結構進行整合，清晰的系統能夠直觀劃分出廣播電視業務的種類，然后技術人員可根據工作業務經驗判斷數據抽樣的作用。例如：直播業務中的數據來源于頻道換臺、播放狀態、序列卡號、用戶IP地質等等，而點播業務中涵蓋的數據就來自于觀看節目的名稱、時間段、是否付費以及付費情況、節目重播市場，電視廣告數據結構則由廣告時長、投放時間、內容名稱等內容組成。只有根據不同結構形式做好分層整合才能從整體上提高數據挖掘效果，實現行業的穩定發展，給有線電視提供更加廣闊的升級空間。

（五）業務運營開發

隨著我國信息技術水平的不斷提升，有線電視涉獵業務范圍也越來越多，只要用戶瀏覽內容勢必會產生數據，因此采用分析平臺進行數據挖掘就更加必要，想要在分析結果的基礎上提升自身業務能力，首先要做好市場預測，明確大環境發展趨勢，然后制定業務模型，在小規模投入試驗后再進行判斷。

綜上所述，大數據背景中，廣播電視等傳統媒體行業正面臨著機遇與挑戰并存的時代，想要嶄露頭角，不被群眾所拋棄就必然要加強對數據的執行效果，提高自身互聯網思維能力，凸顯有線電視應用優勢與特點，在大數據背景下增強自身業務含金量，推進行業的持續發展。