广电网络大数据建设分析

摘  要：广电网络作为媒体发展重要结构，若加强大数据建设，既能有利于把控受众喜好，又能在数据分析中优化业务服务效果。在此之上，本文简要分析了广电网络大数据建设特征，经由总体架构设计、细化功能模块、可视化数据展示、文化大数据融合等路径实施，能够有效提高广电网络效益，改善网络服务管理现状。

关键词：广电网络;大数据;可视化

在信息化时代背景下，广电网络服务作为当代受众群体观看网络资源的重要渠道，在大数据建设环节，有利于加深对受众偏好的了解，也能实现大数据平台与网络资源的有效对接，自此为广电网络媒体践行创新目标指明方向。对此，应依托时代特征，制定规范的大数据建设规划，用于完成优质网络服务改革任务。

1、广电网络大数据建设特点

针对广电网络集团运营业务建设大数据平台时，可以将广电网络大数据特点归纳为以下几点：第一，连贯式终端，在广电网络为用户提供网络服务时，往往为其给予连贯式终端服务，如用户居家安装连接机顶盒、路由器、电视盒、智能手机、平板电脑等，均在网络终端统筹管理下，促使各设备正常享有网络服务;第二，业务拓展性，在广电网络服务中，既包含直播业务，又包含各种视频软件的观看服务，如爱奇艺、腾讯软件等，且网络节目的可选性突出，并且可以在微信、软件、网络设备上建立一体化业务服务格局;第三，标准化，在大数据建设中往往需要遵循国家出台的各种媒体网络标准规范，促使各项网络平台、网络设备都能保持良好的协调性，如“电视收视数据交换接口规范”、“网络大数据技术规范”等。基于此，应当围绕具体特点提出明确的大数据建设思路。

2、广电网络大数据建设路径

2.1总体架构设计

在建设广电网络大数据平台时，需要先从总体架构设计上予以细化研究，而后在统筹设计思想导向下，促使建成的平台，能在汇总受众相关数据过程中发挥出显著作用。关于大数据建设架构的设计与分析，多参照（图1）所示的设计图，其中按照层次分配的方式，分为三个不同层级，即应用服务层、汇聚转换层、接入采集层等。每一层都具有密切联系。在应用服务层中，为了给用户提供优质网络服务，应当涵盖大数据处理服务与用户服务两项内容。而在汇聚转换层阶段，需要设置数据资源中心，借助数据资源信息，对来自上个层级的数据进行合理转换，借此用于促进网络数据的集成处理与统一分析。至于接入采集层，则细分为安全保障、标准规范以及广电网络管理三个子系统。另外，在总体架构设计环节，也要依靠Hadoop基础架构，对不同层级进行连接完善。随着对网络数据的整理汇总，能够促使广电媒体网络服务范围逐渐扩增，甚至能够实现全设备、全业务的集中服务。而后按照总体架构图对大数据平台建设中涉及的其它项目进行深入建设[1]。

2.2细化功能模块

在广电网络大数据建设中，需要对功能模块进行细化设计。通常情况下，要求具有下述多项功能：第一，实时分析功能，对于平台上反馈的用户信息，可从用户网络终端启动频率、观看量、观看时长确定用户潜力，也能对地区收视率予以预判;第二，画像更新功能，结合用户类型，可从使用状态、活跃度等参数，对用户画像进行分析，而后为其匹配更适合的网络节目;第三，监控功能，在网络资源传输中，能从客户建议、影像播放流畅度、异常播放等情况进行监控记录，自此为相关人员有方向性的改进视频服务质量;第四，精准营销功能，对于用户而言，为用户推荐哪一档节目本身属于营销行为。为了提高用户在大数据平台上的使用满意度，可以经过历史观看记录、搜索历史数据，为用户给予营销服务;第五，内容分析功能，大数据平台建设后，可按照 公式求取大数据平台平均播放时长（A）。其中a1...an、B分别代表各个网络资源播放总时长、访问人数。经计算后能够推算出时长偏长的节目收视率更高，可以此为基础，为用户提供风格相似或主演相同的节目，更易在大数据内容分析功能辅助下，实现大数据建设的实效性[2]。

例如在对比2019年网络直播平台人均播放时长时，其中CCTV-6高清为62min，CCTV-13以56min次之，而紧跟其后的则为CCTV-1高清，达到了52min的平均播放时长，表明该频道的内容更受欢迎。经过大数据功能的辅助，即可准确掌握用户观看偏好。

2.3可视化数据展示

考虑到大数据平台上接收的用户数据规模庞大，为了增加该平台的可操作性，还应当对其进行可视化设计，选用大屏幕展示的方式呈现数据。在数据展示中多包含平台运行状态、用户分析结果、节目表、终端质量监测情况、更新信息等。在节目表中还可以细致分为直播节目观看量排行榜以及热播名单等，而且在直播数据中，以频道排行榜为主，经过在平台界面上各项信息的综合汇总可以更精准的了解网络服务质量。一旦出现提示更新信息，应当立即采用信息传输渠道，引领用户快速完成系统更新操作，自此优化服务效果。可视化设计作为大数据建设中比较关键的内容，它可以促使广电网络企业在提升服务质量、提高运营水平之上，获取新的改进思路。因此，设置可视化屏幕很有必要。

2.4文化大数据融合

广电网络在建设大数据时，也要加强文化大数据的有效融合，借此形成新的服务创新动力。从技术创新层面上予以分析，5G通信技术的商用化，已经为大数据建设给予了新思路。而此时更要提高文化大数据的融合度。一方面，应当出具相关文件，辅助广电网络企业在大数据建设事项上，为用户带来一体化服务体验，尤其在业务售出后，应当以完善售后服务，促使在文化机构、公共场所，广电网络企业为更多消费群体带来差异化服务体验。通过网络文化服务的方式，增加用户对网络文化的认同感。另一方面，在广电网络资源汇聚与推广中，应当以文化产业的发展核心为基础。比如开设特色网络业务，包括宣传红色文化、爱国文化等，提高广电网络综合效益。

3、结论

综上所述，在广电网络大数据建设中，要想进一步优化网络服务效果，促进广电网络媒体良性发展，应当从架构设计、功能模块、可视化展示、文化大数据融合等方面着手，自此在大数据建设成果中，确保广电网络服务质量得以提升，为受眾推荐满意的网络资源，增加网络营销精准度的同时，亦能实现高效运营。

参考文献：

[1]宋立芳. 河北广电网络智慧党建云平台的建设与应用[J]. 广播电视网络，2020，27（04）：23-26.

[2]田筱笛. 基于广电网络的视频大数据平台建设与应用[J]. 中国有线电视，2019，（03）：293-295.

作者简介：贺鱼鱼（1990年11月），女，陕西榆林人，本科，中级工程师，广电网络大数据建设分析方向.