大数据技术在广电领域的应用探索

檀杉

（国家新闻出版广电总局五五四台，河南荥阳450100）

大数据技术在广电领域的应用探索

檀杉

（国家新闻出版广电总局五五四台，河南荥阳450100）

探讨了大数据的概念，分析了大数据技术的构成，研究了广电领域中大数据技术的应用。

大数据技术；广电领域；应用

引言

从大数据这一概念来看，它不断演进和变化，具体来讲，不能通过常规数据库管理技术和软件工具来完成处理，它需要采用一种新的处理方式并在特定时间内进行相应的采集、处理、储存、管理以及分析等，以此来帮助企业实现经营决策的多样化，实现长远稳定发展。

1 大数据的概念

大数据是随着时代发展而出现的一种时代性趋势，它指的是难以在特定时间内采用传统数据库软件工具来完成对相应内容的抓取、管理以及处理的数据集合。这一概念形成经历了较长一段时间的探讨和总结，数据量的增多必然要有一个相应的技术形式来实现对其高效化的处理，行业专家提出了云存储解决方案，并且也随之出现了云计算解决方案，但是在当前大数据愈加明显的趋势下，大数据开始受到了业内的普遍关注。

2 大数据技术的构成

2.1 大数据平台构建技术分析

大数据平台构建技术并不是单一存在的，它涉及到诸多技术，例如云计算技术中的分布式文件系统技术、分布式数据库技术等，其中很多是发挥基础作用而存在的[1]。

1）分布式文件系统技术。服务器的大量存在可以满足大数据存储的基本要求，由此它的整体存储能力也就得到了有效改善。利用分布式存储方式来完成对海量数据的存储管理，进而提供一个超大规模的文件存储能力，同时按照冗余存储的形式来确保数据存储的可靠性和安全性。目前较为常见的分布式文件系统有Lustre、Hadoop、MogileFS、FreeNAS等。

2）分布式数据库技术。这种技术形式是数据库技术和网络技术相融合的体现，主要是存储海量数据的。从实际运用来看，它的核心技术主要遵循了CAP定理，而且当前分布式数据库技术也只保存了传统数据库的部分特性，因此，它的核心定位在键值对的快速存取中。目前较为常见的开源分布式数据库平台有Hbase、MongoDB等。

3）大数据处理技术形式。在实际运用中，大数据技术在多个领域中都有明显体现。它主要涉及到三种基本类型，即批处理和分析、近实时分析以及实时流处理。

2.2 大数据挖掘技术分析

大数据挖掘技术是大数据技术的核心，它主要涉及到数据挖掘技术、数据分析技术以及数据仓库技术三部分[2]。

1）大数据挖掘技术。这种技术在实际运用中一般是以分布式计算平台为基础存在的，在此基础上完成对海量数据的挖掘算法，并为下一步的数据分析提供支持。它把传统的数据挖掘算法进行有机整合后，按照底层计算平台的要求进行并行化处理，特殊情况还可以进行适当的简化，从而尽可能满足底层平台的运行需求。

2）大数据分析技术。这种技术的运行基础是在数据存储、数据管理以及处理技术基础之上，例如在实际中常见的文件属性分析技术、日志分析技术、自然语言处理技术以及文本情感分析技术等。

3）数据仓库技术。这种技术是把所搜集到的数据信息进行目的性处理，具体来讲就是把搜集到的数据信息转变为有价值的分析和报表等应用程序中的信息，同时还可以通过多步进程来完成处理和分析等。这些进程包含数据信息的收集、数据信息的净化以及数据信息的存储等。

3 广电领域中大数据技术的应用

3.1 系统运行维护方面

在广电领域中，传统的广播模式是制作、播出和存储相互分开的，这样的好处是可以第一时间发现问题所在，而当前采用的数字化模式，一旦出现异常就很难第一时间准确确定问题的发生位置，因此，基于这种形势就可以实行以大数据为基础的运维管理系统，这样可以实时化对整个系统的运行状态进行检查和分析，包括对系统设备运行性能的趋势分析、系统设备负载能力分析，从而可以及时发现故障所在，以便于采取有效措施实现系统运行的稳定可靠，保证节目的正常播出[3]。

3.2 商业运营数据分析方面

在大数据技术的应用下，广播单位可以准确获得用户的收视场景、收视习惯以及收视偏好等信息，进而根据这些数据有针对性地投放内容，满足用户的收视需求。此外，在网络视频方面，采用大数据技术，一方面可以得到收视用户的数量、收视时长、收视次数以及活跃率等的信息，另一方面还可以搜索引擎监测、微博传播监测等的网络维护，通过这些信息的获得可以有效指导实际业务运营工作。

3.3 用户行为数据分析方面

首先，在广电网络方面，它的核心数据信息主要从电视以及和用户进行“交流”的双向网络中获得，但是，当前对于用户收视数据信息进行采集的广电网络少之又少，对于数据信息的采集和分析基本上是以采样模式为主，这样导致获得的数据信息并不是真实的，很难准确反映用户收视的基本情况。其次，现阶段随着移动智能设备的增多，很多用户会通过手机、电脑等设备来观看视频，而这种行为所产生的收视数据并没有纳入到广电系统的信息搜集系统中[4]。基于此，对于广电系统的数据分析来说，就不能仅仅局限于电视数据，还要跟上时代步伐，重视网络收视数据的搜集，从而实现多元数据的有机融合，这样可以保证对用户收视行为的准确分析。

4 结语

在大数据背景下，广电部门如何实现对海量收视数据的搜集和分析逐渐成为了广电部门的重点工作。采用大数据技术，可以实现用户收视数据的有机整合，把握用户收视的习惯和规律，实现广播节目和内容的针对性投放，从而稳定客户群体，实现自身长远发展。

[1]崔静.广电行业中大数据的应用探索[J].数字传媒研究,2016(5): 45-47.

[2]王巨森.大数据技术在广电领域的应用探索[J].网络安全技术与应用,2016(2):9-10.

[3]宋文娟.浅谈大数据技术及在广电系统中的应用[J].辽宁广播电视技术,2014(4):13-15.

[4]石蓉蓉.论大数据在广电系统中的应用——基于技术层面的思考[J].电视研究,2015(6):55-57.

（编辑：贾娟）

App lication of Big Data Technology in the Field of Radio and Television

Tan Bin
(554 Radio Station of State Adm inistration of Press,Publication,Radio,Film and Television of the Peop le's Republic of China,Xiangyang Henan 450100)

This paper discusses the conceptof big data,analyzes the composition ofbig data technology,and studies the application of big data technology in the field of radio and television.

big data technology;radio and television field;application

TP311.13

A

2095-0748(2016)23-0079-02

10.16525/j.cnki.14-1362/n.2016.23.37

2016-11-21

檀杉（1980—），男，河北安国人，本科，助理工程师，研究方向：广播发送技术。