廣電大數據平臺建設及其在媒體融合中的前景分析

陳猛

摘 要 廣播電視行業要逐步轉變傳統理念和運營模式，通過構建大數據平臺對媒體內容數據、用戶服務數據進行全方位分析挖掘，提升內容制作能力和行業競爭力，同時大數據技術的日益成熟也為媒體融合提供了新的機遇。本文分析廣電應用大數據技術的必要性，并探討廣電大數據的數據分類、平臺架構分析和數據處理流程等關鍵問題，并分析大數據平臺對媒體融合的應用前景。

關鍵詞 廣播電視;大數據;平臺架構;數據處理流程;媒體融合

引言

近年來，信息化發展已進入一個新的階段，大數據技術也隨之突飛猛進。國際上，許多發達國家積極開發利用大數據，制訂實施大數據戰略，以奪取新一輪競爭制高點。在媒體融合和大數據發展的背景下，作為傳統媒體的廣電系統面臨著巨大的發展機遇和挑戰，大數據技術對于廣播電視行業的重要性也愈發明顯。廣播電視行業要逐步轉變傳統理念和運營模式，通過構建大數據平臺對媒體內容數據、用戶服務數據進行全方位分析挖掘，提升內容制作能力和行業競爭力。同時，大數據技術的日益成熟和廣泛應用也使傳統媒體和新興媒體融合成為發展的必然方向。

本文第二部分先分析廣電大數據的數據分類和典型應用。第三部分分析廣電大數據平臺的建設分析，包括平臺架構和處理流程，第四部分分析大數據平臺對媒體融合的應用前景。

1廣電大數據的數據分類和典型應用

隨著近年來數字化、網絡化技術的進步和媒體融合發展的不斷推進，廣播電視行業產生的數據規?？焖僭鲩L、數據體量十分龐大。同時，廣播電視行業對于數據獲取和處理的速度要求又很高，比如處理速度更加要求實時、處理的數據類型更加復雜多類。在廣電系統的生產、傳輸等全過程中如何利用大數據技術來提高數據使用的效率，發現更有價值的信息，是最近幾年廣電行業積極研究的領域。

廣電大數據根據不同的維度有多種分類方式，本文中我們把在內容生產過程產生的數據稱為內容大數據，在消費過程中關注的數據稱為服務大數據。內容大數據是指在內容的采集、制作、播出等過程中產生的音視頻、文字文稿、圖片、字幕注釋等數據，是傳統廣電行業生產制作的主要數據，體量巨大，價值豐富。服務大數據是用戶在訂閱、收看收聽、互動過程中產生的數據。例如注冊信息、收視分析等。

從內容大數據，可以分析內容產品、制作流程、傳播路徑的現狀，為優化提供支撐。從服務大數據，我們能更好地獲知用戶的需求，服務評價，進一步提升運營質量。例如，在廣播電視臺內容采集與生產過程中，大數據技術可以為新聞融合生產、內容的智能化生產與管理、版權管理提供支撐。并且可以進行播出內容監管、收視分析、節目評價、輿情監控監管等。在有線網絡公司可以通過大數據平臺實現廣電大數據共享服務、收視行為分析、個性化推薦、經營分析等[1]。

2廣電大數據的平臺建設

廣播電視行業的傳統理念和運營模式已不能適應媒體融合的時代背景，廣電系統要借助大數據技術，在采集、存儲、挖掘、利用數據資產方面積極作為，提升媒體內容生產的能力，升級媒體運營服務。各級廣播電視機構分散建設的大數據應用要以大數據共享共用為目標，構建廣電大數據平臺的技術架構和業務應用服務應進行統籌規劃設計。

2.1 廣電大數據的平臺架構分析

在構建廣電系統大數據平臺架構時首先要明確制作、播出、傳輸單位的需求目標，加強頂層設計，做好整體規劃，務必能夠實現各廣電機構的數據共享、互聯互通。同時，要立足現實，分析具體業務情況，分步推進大數據基礎平臺和各子系統的建設。例如，根據廣播電臺或者發射臺可根據自身業務開展情況，選擇性地優先建設大數據基礎計算資源和存儲資源，相關的數據處理流程模塊，以及目前迫切需要的大數據應用服務，從而進行技術和人才儲備。隨后，再根據資金到位和人員配備情況，逐步增加平臺業務，擴大平臺的規模。

廣電大數據平臺可包含信息應用層、平臺服務層、設施資源層。

信息應用層包括媒體內容大數據應用、用戶服務大數據應用。其中媒體內容大數據應用可包括：咨詢匯聚、內容采集、協同指揮、數據新聞、賽事分析、媒資標引、內容審核、內容交易、版權管理、內容管理等。

用戶服務大數據應用可包括收視分析、內容評價、消費分析、輿情監控、廣告投放、節目推薦、精準營銷、維系挽留、網絡優化等。

平臺服務層主要提供大數據能力服務。大數據能力服務包括大數據挖掘與應用能力、大數據存儲管理能力、大數據預處理能力、大數據采集能力。

設施資源層：通過共有IaaS服務提供大數據計算資源，通過專屬IaaS服務提供大數據存儲資源，通過私有IaaS服務提供大數據網絡資源。

2.2 廣電大數據的處理流程

大數據處理流程包含從數據采集、數據預處理、數據存儲、數據處理、數據分析挖掘、統一數據服務到數據應用等各環節。

其中：大數據采集主要獲取用戶服務數據和媒體內容數據，采集技術包括媒體數據采集、網絡數據采集、終端數據采集、系統日志采集、數據庫采集等技術應用。

大數據存儲管理包括：媒體文件存儲、數據庫存儲、流數據存儲。

大數據處理框架負責對大數據系統中的數據進行計算，有批處理、流處理、混合處理三種方式[2]。

大數據分析挖掘包括：數據檢索、自然語言處理、計算機視覺、算法建模、機器學習、可視化處理等。

數據應用包括：咨詢匯聚，智能生產、版權管理、用戶推薦、精準營銷、運維預警等。

3大數據平臺對媒體融合的應用前景

傳統媒體的單一傳播方式已經無法滿足新時代人們對信息獲取的要求，尤其是新媒體的發展對傳統媒體更是帶來巨大挑戰。近年來，業界一直在探討傳統媒體和新媒體的融合發展，充分利用各自的優勢進行互補，以實現最大宣傳效果。這就需要大數據、云計算、可視化技術等計算機技術的支撐。

（1）大數據平臺促進媒體融合，優勢互補，共同發展。在大數據時代下，依托互聯網，每個人都是麥克風，信息傳播速度快且傳播范圍廣。較之傳統媒體，新媒體在傳播的時間和空間上的局限性小，時效性高，但同時公信力弱，權威性較低。與之相反，傳統媒體有著龐大的受眾群體以及權威的輿論地位，但是容易受采集編排、出版版面、播出時間的局限，不能及時有效傳輸信息，而且形式單一，內容不夠生動。借助大數據平臺，我們可以快速完成信息的采集、統計、分析，使信息發布更及時精準，同時利用媒體的多樣性，通過圖片、音頻、視頻 的技術結合，使發布的信息更加形象生動，從而吸引用戶群體，保障權威性和話語權。

（2）大數據平臺促使融媒體真正實現“以用戶為中心”。媒體傳播形式不管如何創新，最核心的還是內容，而只有滿足用戶的需求，傳播的信息內容才有價值。在互聯網時代，媒體生產信息內容接受的是來自全世界海量的數據，如何在繁雜的數據中挖掘出真正有價值的信息，并根據分析出的用戶傾向性進行精準投放，對提升用戶體驗和擴大媒體影響力都有重要意義。大數據平臺可以為這樣的新聞變革提供支撐，利用數據挖掘、分布式計算、可視化等技術改變媒體從業者的工作模式，用戶的消費方式，形成新的獨居特色的媒體風格。

（3）大數據平臺將會形成新的產業形態。傳統媒體為了保持權威性和話語權，必須實現與互聯網、PC機、手機終端等傳播渠道的有效融合，在數據處理各個流程中發揮各自優勢。例如在用戶知曉允許的情況下，充分利用各種智能終端采集用戶的信息，包括基礎信息、收視信息、訂閱信息、互動過程等。然后，對采集的數據做好預處理和存儲管理，如通過接口、文件導入、數據庫交互等形式將其納入系統;使用大數據平臺對海量信息進行挖掘分析后，可以獲得有意義的新知識和新模式，真正體現出數據隱藏的信息價值，并且提供數據信息展示，例如各種APP小程序等。這也是未來傳媒產業的必然發展模式。

4結束語

本文分析廣電應用大數據技術的必要性，并探討廣電大數據的數據分類、廣電大數據的平臺架構分析和數據處理流程等關鍵問題，并分析大數據平臺對媒體融合的應用前景。各級廣播電視機構分散建設的大數據應用要以大數據共享共用為目標，最終通過構建大數據平臺對媒體內容數據、用戶服務數據進行全方位分析挖掘，提升內容制作能力和行業競爭力。在建設大數據平臺時，要與自身業務緊密結合，充分考慮利用已建的融合媒體云平臺，制定大數據平臺建設的總體規劃與實施步驟。

參考文獻

[1] 金英果.大數據標準化白皮書[J].中國標準化（英文版），2018（3）：54-56.

[2] 程建設，段世剛，崔航，等.大數據平臺建設及其在媒體融合中的應用[J].中國報業，2015（5）：84-85.