大数据环境下广电网络遇到难题及解决

陈刚 杨栋

【摘要】 随着我国信息科学技术以及计算机技术的大力发展，全球都已经进入到了大数据的时代，大数据也已经成为了现今最为热门的技术，国务院也出台政策大力推动我国大数据的发展以及使用。本文主要是在大数据时代的环境下，对于广电网络发展过程中遇到的问题和挑战进行介绍，同时提出了相应的解决措施，希望能够对相关人士有所帮助。

【关键词】 大数据 广电网络 难题

随着科技的进步，全世界都已经进入到了互联网时代。对于我国来说，从中央到地方政府对于互联网技术以及计算机技术都表现出了非常浓厚的兴趣，对于大数据技术有了更深的了解和认可。在此种环境背景下，传统的视频内容服务已经不能满足人们对于视频的需求，传统的广电网络想要生存下去并获得更好的发展，一定要积极转型，紧密连接互联网大数据。

一、大数据的研究原则以及目标

1.1大数据的研究原则

第一，遵循行业需求以及实际应用的方向；第二，不同的行业、IT行业以及学术理论界要充分协作；第三，要以信息网络技术和计算机技术作为支撑。

1.2大数据研究的目标

通过有效的计算方式以及信息处理技术作为手段来获得、整理以及分析不同应用行业的大数据，从而挖掘出大数据的深度价值，为应用行业提供附加的服务价值，促进各个行业技术以及商业的提升。

二、大数据环境下广电网络遇到的难题

虽然广电网络运营商掌握着非常大量的用户数据，并且具有非常丰富的类型，但是这些优势并没有被完全发挥出来。要想将这些数据所具有的价值充分挖掘出来还需要做很多的工作，同时也会遇到很多的难题。主要包括几方面的问题：平台的选择、数据分析模型、数据质量保证以及业务流程等等。

（1）平台的选择方面：随着业务种类越来越多、市场需求快速变更以及网络使用规模越来越大，广电网络的大数据得到了非常快的增加。但是已有的平台系统搭建还有很多的缺陷，再加上大量的数据都是没有规律的，都是零散的以及非结构化的，这就使得广电网络大数据的存储以及分析处理遇到了较大的难题，这和统一用户运营管理的发展理念不相符。传统的数据处理平台不能进行相关的线性扩容，这就造成了其不能很好的适应增长越来越快的数据规模以及越来越多元化的数据类型。

（2）数据分析模型方面：相比于传统的广电网络业务来说，现代新型的大数据服务需要对大量零散的、非结构化的数据进行不同角度的分析处理，传统的处理方式很难满足现代信息服务的需求。再加上广电网络随时会对业务情况进行调整，这就造成了连续性监测的困难。所以要想深刻挖掘出数据内部所具有的价值，就要建立起新型的数据分析模型。

（3）业务流程梳理难度比较大。随着广电网络运营商业务扩充，运行商逐渐向着全业务运营方向发展，这就使得有线业务体系更加的繁复庞杂，会涉及到不同部门之间的合作，这些都造成了业务流程梳理难度比较大。

综上所述，在大数据环境背景下，广电网络要想适应现代科技发展水平，就要建立起全新的大数据平台，以此来满足越来越大量、越来越多元化的数据分析以及处理需求。

三、大数据环境下广电网络难题的解决

大数据时代最中心的内容就是需要充分分析数据所表示出的信息，以此更加针对性的满足客户需求。广电网络要从多方面连接互联网，充分发展大数据所具有的优势来解决所遇到的难题。

（1）广电网络所得到的最核心数据主要来自于电视以及和相关客户进行沟通的双向网络，但从现阶段来看，收集相关用户数据的广电网络数量还较少，对于数据的采集以及分析主要是通过采样的方式完成的，这就造成数据并不完整，不具有较高的可信度，所以对于数据的采集是急切需要解决的问题。要基于大数据处理平台对于广电网络用户信息进行多元化的挖掘，对于用户行为进行细分，从而更加精准的获得用户数据，这对于提升服务水平、针对性的营销具有非常重要的作用。

（2）广电网络分析的数据要大范围扩充，不能单单局限在电视数据方面，应该从多元化方面收集数据，并将这些数据进行充分的融合，综合性的整理分析，从多元化角度得到信息结果。因为在现代科技环境下，人们已经不再仅限用电视进行视频的观看，更多的采用PC、手机以及Pad等终端进行视频观看，这样广电网络就得不到相关数据，所以广电网络需要将电视方面的数据、网络方面的数据、搜索方面的数据以及点击量方面的数据进行充分融合，最终建立起用户识别以及标签系统。

（3）广电网络需要根据自身的特点，建立起符合自己特色的大数据系统。虽然经过一定时间的发展，互联网以及大数据技术得到了较快的发展，但是就算是传统的互联网优势行业（例如金融业、电信业等等）在应用大数据方面还面临着非常大的困难，没有得到很好的解决，同时也和广电网络所需要的数据类型和维度具有非常大的差距。所以广电网络的大数据应用不能完全按照传统金融以及电信的数据采集以及数据处理的方式进行，而是需要更加灵活的建立起符合自身特色的大数据平台，这是最为关键的问题。例如在大数据环境下，可以充分挖掘收视率市场监测的内涵，这些都是广电网络在充分利用大数据方面符合自身特点的方面。

（4）广电网络企业要根据自身特点建立起合理的现代数据组织，要在企业内部建立起理解数据、关注数据以及利用数据的理念。要建立起最为基本的数据指标体系，促使数据的使用更加规范化，以便系统性的使用大数据为广电网络服务。例如已经建立起数据系统多年的电信行业，虽然对于数据比较重视，但是并没有建立起现代的数据组织，对于数据的使用还只是维持在数字方面，更多关注的还是财务指标方面，并没有利用数据充分了解用户的信息，这就造成了其对大数据的利用被后来者（互联网行业）所超越。

（5）广电网络要增加大数据分析处理方面技术人才的培养，在企业内部加大大数据的理解深度，增加大数据处理的规范性以及系统性。现阶段的广电网络企业中，进行相关数据分析的大多是技术性人员，也有一部分是其他方面转变过来的，这些人员并不具有非常高的商业敏感性。而数据分析人员一定要具有基本的商业意识，数据分析一定要产生商业方面的价值，否则就没有任何意义，所以数据分析人员选择方面要充分考虑到其商业敏感性。另外，人才的培养以及管理要和实践的内容相符合，并且要和配套的激励机制以及创新文化相一致。

（6）广电网络企业要和在大数据研究方面有一定建树的企业进行紧密合作，从而更加专业的进行大数据的收集、整理以及分析，得到运营业务数据点之间所具有的关系，使其变成更加有价值的信息被企业所应用。从目前的情况来看，广电网络企业从事数据分析的人员实践经验相对较少，具有非常强烈的行业局限性。引入实践经验相对丰富的合作伙伴，可以借助其他行业所具有的经验，网络技术能力以及实践经验都非常丰富的专家团队。广电网络企业在选择合作伙伴时，不但要选择专业能力强的软件公司，同时也要选择专业的、权威的行业研究公司。因为权威的行业研究公司可以更加明确关键数据点有哪些、明确数据点之间具有的关系，并且可以对数据的价值更加深度挖掘，能够产生更大的价值。专家团队的存在则能够保证大数据建立方式的正确性，从而在根本上保证数据建立的合理性。

四、结束语

在大数据环境下，广电网络发展过程中会遇到不同的难题。相关人员一定要充分借鉴其他行业的优势，紧密联系大数据，利用互联网方式充分发挥广电网络所具有的资源优势，进一步促进广电网络的发展。

参 考 文 献

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