大数据技术及其在广电网络的应用浅析

2017-09-08 19:38易长君
数字技术与应用 2017年6期
关键词:广电网络大数据应用

易长君

摘要:信息产业高速发展的今天,大数据技术也被应用到一些行业,但其技术还够成熟还存在一些不足之处。本文就大数据的不足之处以及广电网络大数据应用思路进行了如下分析。

关键词:大数据;广电网络;应用

中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2017)06-0248-01

1 大数据的不足之处

(1)因为集成数据在现代化网络中普遍存在,许多相同或相似数据在不同的数据管理体系中都能发现,因此数据集成技术在此背景下就十分重要。就目前这个大数据时代的状况来看,这已不成问题。只是数据集成已经有了新的要求,所以正在面临一个新的挑战。(2)在大数据分析方面,不仅仅局限的传统的数据结构方面的分析,而是形成较为完善的分析系统。数据处理的技术更加的多样,有些信息的处理需要运用多种技术,这样的操作会产生很多的复杂问题,需要格外注意。(3)很多人选择用计算机处理自己较大规模的信息,但是这个处理方法并不是完全可靠,因为其不可保证用户信息的绝对隐秘,客户隐私极易丢失。隐私信息被搜集存储到数据库,这个也成为限制大数据向前进步的阻碍。(4)处理信息需要很多硬件同时工作,这不仅会引起信息工具的混乱,还会消耗大量的能源,这便是未来一段时间内信息行业需解决的问题。信息行业需研发耗费较少能源的办法,虽然研发过程比较曲折,但是其意义重大,所以需投入大量的人力物力。(5)对于数据的处理需要更多的硬件在同一个设备中共存,这样固然会提高分析信息的速度,但是长期这样会造成设备内部的混乱和不可修复的损坏,所以处理大规模信息的技术还有待研究。(6)大数据管理易用性问题从数据集成到分析,再到最后的解释,易用性直接贯穿整个流程。针对上文提到的易用性,主要可以从下面几点考虑:第一,结合信息时代背景,数据多样化必将导致分析结果的多样化。大数据如今已融入到人们的生活中,其覆盖的行业也较广,大部分行业没有专业的数据分析人员,在大数据面前,也只是能够简单的操作使用。繁杂的探究过程令人难以琢磨的探究结果极大的妨碍人们从大数据中获得结果的能力。

2 广电网络大数据应用思路

2.1 迎接挑战

广电网络行业需注重大数据解析与开掘技术部分精英的贮备和培育,企业内部由上至下均应认识大数据和注重大数据还有正确将它处理完善以及笼统地使用大数据。广电网络企业也能够和探索大数据方向的合作商积极、认真地合作,剖析相关业务数据点还有数据点和数据点的联系,把大数据信息进行充分的梳理、探索、整理和深层次挖掘,将它转变成为特别有价值的信息被一些相关企业运用[1]。

2.2 应用难点

TB级和PB级大数据存储,在现在的广电网络中,每天都会发生,为此给存储和处理带来了不少需要解决的困难点。广电大数据牵涉着业务运营,其流程管理有一定困难处,现阶段广电网络没有定时采集数据,因此数据的分析以及采集大致都用采样方法,这样一来,缺少观众实际行为数据。

2.3 进行汇聚融合

对于大数据融合存储处理需要数据处理平台支撑,广电网络其包括的外围数据系统众多,如需采集机顶盒、运营支撑系统(BOSS)、运维系统、地理信息系统(GIS)、媒资系统、互动电视系统、互联网等,这些都需要数据平台提供资源整合,把各网络数据进行汇聚融合,形成大数据库,并支持運营和决策。如图1所示。

2.4 运维决策

这种信息处理平台可将相关的信息进行综合整理和加工,然后将全面而系统的信息生成于人们的面前,使人们利用这些信息数据对广电运行状况进行分析,从而发现一些问题和优势,对于不足逐渐改进,对于优势不断巩固,采用不同的数据清洗、过滤和分析挖掘工具,对数据源各类数据进行不同策略方式的提取、整合、通过多样化的数据分析,能够满足系统对于不同数据的需求,实现较高的服务质量要求,保障能够顺利完成保修、监控等工作,提供相应的技术指导。

2.5 精准化内容投送

大数据处理平台在运行的过程中可以实现对用户喜好的总结,而且还可以记录各种资讯被观看的数量和频率,这是一种多功能的处理技术,将其运用到电视行业的作用是,在对每个电视节目的受欢迎程度和观看量进行精准统计,从而分析出该节目和电视台的总体收视率,而且还可以根据用户需要为他们推送相应的节目,不断的提高推送系统的智能化和准确性。

2.6 动态广告插播技术

运用大数据,能精确制定网络企业管理与竞争的策略方案,同时让市场营销趋于精细化,从而对不同人群专门推销且动态穿插广告。动态插播广告技术是通过大数据模式识别技术,找出回看电视节目中的广告内容并实时自动将其精准替换成运营商的广告,可以迅速更换点播、回放节目中的广告,充分利用节目中的广告时间,增强企业盈利能力。

2.7 基于大数据的多屏战略

多屏战略需要解决用什么样的内容去适配什么样的终端、什么时间与场景推送什么样的内容去什么样的终端等问题,基于大数据技术支撑的多屏战略能够更好、更精准地制定和执行,有利于多屏战略目标的实现。受众有偏好,就会有行为痕迹,就会有需求信息,就会以数据形式表现出来,通过对受众喜好和行为痕迹大数据的分析、挖掘,可以及时、准确地进行业务推荐,增强用户体验,增加用户粘度[2]。

3 结语

广电网络对大数据技术的应用推动了数据库技术前进的步伐,同时也促进了我国信息产业的发展。

参考文献

[1]徐俭.大数据技术及其在广电网络的应用思路初探[J].有线电视技术,2014,(12):98-101.

[2]韦小雯,孟大锋,刘志东.大数据在广电行业中的应用[J].信息通信,2014,(7):258-259.endprint

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