大数据技术在我国广播电视监测中的应用研究

2020-12-31张彦军

数字通信世界 2020年5期

关键词：存储技术监测数据广播电视

张彦军

（河北省广播电视技术中心，石家庄 050000）

0 引言

大数据时代的到来给我国各行各业都带来了新的发展契机，为此，我国的广播电视监测单位也需要加强对大数据技术的分析，立足于我国广播电视监测的现状，充分发挥大数据技术的优势，提高我国广播电视监测的整体水平。

1 我国广播电视监测的现状

1.1 系统平台升级较为困难

第一，随着我国广播电视的全面普及，其已经成为了我国人民日常生活和娱乐过程中不可缺少的重要工具，因此，人民对于广播电视行业也提出了更高的要求，监测工作就是其中一项。但是，监测工作所涉及到的专业知识和技术都较多，因此，监测系统的构建难度较大，使得系统平台升级较为困难；第二，监测单位要想提高广播电视监测的水平，还需要不断地完善相关的硬件和软件设施，而我国目前还没有统一的监测体系；第三，在大数据发展背景下，监测体系会随着数据的波动发生变化，这就导致了监测体系的不确定性，容易受到外界环境的干扰，最终给监测工作的升级和发展造成阻碍[1]。

1.2 系统的关联性还较低

我国广播电视监测工作的系统关联性还较低，具体表现为：第一，在实际的监测过程中。各个部门之间的监测工作难以同时进行，区域间的连接性较弱，通常情况下，都是彼此独立的，这就使得其共享水平较弱；第二，在整个广播电视监测体系中，一旦一个区域发生问题，其他区域都会跟着受到影响，严重时还会导致整个监测网络陷入瘫痪，难以使用；第三，我国在实际的广播电视监测过程中，一般采取的都是树型模式对广播电视进行监测，树型模式的系统是由各个小系统组成的，每个小系统的传输水平都会对大系统造成一定的影响，监测工作的完整性和连续性还有待加强。

1.3 业务内容较为复杂

近几年来，我国电视广播监测管理工作的范围不断扩大，其业务量也在逐年增加，而电视广播中播放的所有内容都需要进行监测管理，最常见的例如：广告监管、节目监听、播放监测等，这些都属于广播电视监测工作的范畴，因此，其业务内容较为复杂。另外，随着我国人民生活水平的提高，人民对于广播电视的节目内容的要求也越来越多，使得其节目内容也逐渐呈现出多样化发展的趋势，导致广播电视监测工作的难度也越来越大，监测成本也较高[2]。

2 大数据技术在我国广播电视监测中的应用

2.1 数据存储技术在广播电视监测中的应用

大数据技术在我国广播电视监测工作的首要应用就是数据存储技术的应用，其在实际应用的过程中，工作人员需要建立一体化的数据存储网络，利用数据存储技术，对广播电视监测信息进行自动化收集，并对所收集到的数据信息进行可视化的分析。

为此，第一，工作人员需要利用数据存储技术对广播电视进行全时段的、多频率的监测数据收集，以此来保证整个数据收集工作的效率。在这个过程中，工作人员可以使用数据检索指令，对广播电视过程中的某一段的监测数据进行存储和查找；第二，对于所收集到的广播电视监测结果，工作人员需要进行动态的数据管理和数据更新，在获得新的监测数据以后，可以对旧的监测数据进行覆盖，但是，与此同时，还需要对旧的数据结果进行保留。工作人员可以利用数据分析和编辑软件，将所监测到的数据信息结果转变成数字化的图像方式或者是声音方式，为管理人员的数据管理提供方便。

2.2 数据清洗技术在广播电视监测中的应用

数据清洗技术顾名思义指的是工作人员可以利用其建立相关的数据清洗指令。具体如下：第一，工作人员可以利用数据清洗技术对原有的数据库的信息进行整理和分析，分析不同频道、不同类别、不同部门所提交的广播电视监测信号，然后概括这些信号的真实性和有效性。另外，工作人员利用数据清洗技术，还可以对这些信号中的一些重复的部分或者是不真实的部分进行去除，只留下真实有效的信号；第二，工作人员可以利用ETRYG等数据清洗程序指令，设置数据清洗的访问权限，避免出现多人操作的情况，影响其清洗效果[3]。