广电网络数据的分析论文

2021-06-11 论文

  1系统架构设计

  整个系统以广电大数据分析平台为基础构建,系统由数据采集系统、数据分析中心、三个数据应用中心(推荐中心、决策中心和服务中心)组成和系统管理模块组成。

  1.1数据采集系统

  大数据时代,大数据有着来源复杂、体量巨大、价值潜伏等特点,这使得大数据分析必然要依托计算机技术予以实现.因此从两个方向上加强数据采集统建设,一是侧重于数据的处理与表示,强调采集、存取、加工和可视化数据的方法;二是研究数据的统计规律,侧重于对微观数据本质特征的提取和模式发现,在两个方向上的协同、均衡推进,以此来保障大数据平台应用的稳健成长和可持续发展.广电的网络和用户是其核心资产,而其中流动的数据(包括用户基础数据、网络数据、网管/日志数据、用户位置数据、终端信息等)是核心数据资产.对于广电运营商来说,最有价值的数据来自基础网络,对于基础网络数据的挖掘和分析是运营商大数据挖掘的最重要方向.因此其数据采集的目标包括机顶盒数据、CRM数据、帐务数据、客服数据、运维数据、媒资数据、GIS数据、财务数据和其他手工录入、表格数据.采集频率要求可以实现实时采集和定时批量采集.采集这类数据带来一个问题就是各类数据杂乱无章,会导致数据质量问题越来越严重,通过引进实时质量监控和清洗技术,建设强大的分布式计算和集群能力,提高数据监控和数据采集性能,利用分布式处理技术,实现数据抽取、数据清洗以及相应的数据质量检查工作,保证采集到高质量的数据,将广电大数据中心建设成一个覆盖广电系统全部数据的存储中心,具备采集各类结构化、非结构化海量数据的处理能力.

  1.2数据分析中心

  广电企业每时每刻都在产生大量的数据,需要对这些数据归集、提炼,广电企业大数据平台建设的意义在于有效掌握规模庞大的数据信息,对这些数据信息进行智能处理,从中分析和挖掘出有价值的信息.在广电大数据分析中需要对直播节目分析、互动业务分析、互联网流量分析、互联网内容分析、广电客户分析、市场收益分析、智能内容推送和广告分析等,通过这类数据分析,能够实时了解广电运营商的经营状况,提供决策支持.因此采用两种方式分析方法对收集到的数据进行分析处理.一是采用在线分析方法技术,使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息,以达到深入理解数据的目的.这些信息是从原始数据直接转换过来的,他们以用户容易理解的方式反映企业的真实情况.在线分析策略是将关系型的或普通的数据进行多维数据存贮,以便于进行分析,从而达到在线分析处理的目的.这种多维数据存储可以被看作一个超立方体,沿着各个维方向存贮数据,它允许分析人员沿事物的轴线方便地分析数据,分析形式一般有切片和切块以及下钻、挖掘等操作.二是数据挖掘是从海量、不完全的、有噪声的数据中挖据出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则.这些规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定关系,揭示出一些有用的信息,可以为经营决策、市场策划和金融预测等方面提供依据.

  1.3数据应用中心

  在大数据分析平台应用过程中,数据本身并不是数据分析和数据挖掘的重点,重点在于如何应用这些技术去解决企业在运营中实际的商业问题.通过对数据分析和挖掘,了解企业运行过程存在问题,预判企业中各类业务发展走向.对数据分析与挖掘结果来说主要有两个方面,一是将分析结果给客户使用,另一个是将分析结果提供给内部用户使用,因此在大数据分析平台设计中,将数据应用划分为三个应用中心:

  1)推荐中心

  推荐中心面向收视、宽带使用用户,通过分析使用用户的收视、互联网、消费等行为,将使用用户分群,总结群体特征,向不同群体推荐个性化的电视节目、广告和增值应用服务.从而提升用户的使用体验,提升用户的满意度和粘度.

  2)决策中心

  决策中心面向广电企业内部决策者、管理者、经营分析人员,通过对企业经营数据的KPI、运营监控、经营盘点,使企业决策者掌握企业运营状况及发展趋势;智能报告协助分析人员自动定位经营中的问题;即席查询在预定义的语义层基础上,实现灵活的自定义查询;通过主题分析满足各部门、岗位的多维度分析需求;通过专题分析就某一具体问题进行深入挖掘,辅助专业分析人员的工作;统计报表满足各部门常规统计需求.

  3)服务中心

  服务中心面向广电的合作伙伴,比如:电视台、广告商、服务和内容提供商、相关政府职能部门等.通过对使用用户收视行为的实时分析,将电视栏目实时收视率提供给电视台,电视台根据收视率进行在线的问卷调查,提高电视台的影响力,帮助其增强栏目的评价体系.为广告商提供精准的广告投放策略,实时准确的广告投放评估,帮助广告商提升广告到达率、准确度和营销效果.为服务和内容提供商的电影、电视和增值应用等产品提升收视率和使用频率,并进行评估,为其提供受众喜好特征,帮助其推出有针对性的产品.通过用户收视数据、节目反馈等信息,将相关舆情向相关政府部门汇报.

  1.4系统管理

  系统管理是大数据分析平台一个辅助功能模块,主要是为了系统管理员对大数据平台进行有效的监控和管理,提升大数据分析平台性能使用,包含有如下几个模块:权限管理、数据质量管理、元数据管理、调度管理、系统监控等.

  2数据应用分析

  移动互联网的发展为传统行业带来了新的思考,如何在互联网时代更好地实现以客户为中心的服务理念,借助大数据分析平台、海量的客户非结构化的行为数据和传统的结构化数据,可以有效提升广电个性化、人性化的服务水平.大数据分析平台通过整合广电网络中多个数据源,并按照主题进行划分,在定义主题的过程中,提供广电业务概念的规范定义.数据模型不偏重于面向某个应用,而是站在企业角度统揽全局,提供可扩展的模型设计,偏范式化的设计使平台在最大程度上保持一致和灵活扩展性.依托某广电网络公司业务开展情况,搭建数据分析平台,具有如图2所示的主题结构,共计8大类53小类,从广电网络运营的各个方面进行了数据分析.

  2.1直播节目分析主题

  直播电视节目作为广电运营模式中一直沿用的产品类型,对于广电用户的影响和广电运营商运营模式起着至关重要的作用.实时直播节目分析,用户可以实时查看每个时间点上每个节目收视率,以此为据来指导产品定制、节目选择、用户推广等方面的商业应用,对直播节目的多维度分析,运营商可深入分析直播节目收视特性及受众影响规律,以指导运营优化,提高节目的收视率和营收.

  2.2多媒体业务分析主题

  广电行业的双向网络改造不仅将视频点播、通信及娱乐业务成为可能,同时配备增值业务,如广告、支付、股票、游戏、付费节目等服务.可以明显看到哪类业务最受欢迎,哪类业务的增长趋势良好,哪类业务应用下滑得较快,哪类业务不受用户欢迎,从这样的分析结果中,可以为广电网络以后的业务引进中提供指导,避免引进的业务不受用户欢迎,同时也可以预见性的引进一些代表将来趋势性的业务,提前做好业务储备工作.互动业务的互动特性为广电运营商增加客户粘度、制定产品投放策略、获取最大化收益及市场价值提供了前所未有的空间,通过对互动业务的应用分析,可以分析出用户的行为趋势.利用这样的分析结果改善广电业务引进,提高用户的粘度和ARPU值.

  2.3互联网应用分析主题

  广电作为政府宣传的喉舌,一个主要的特点就是可管可控,相对此而言,互联网网络一个重要特点就是用户各类行为的不可控性.在三网融合的新环境下,广电网络一个重大改变就是引进了互联网业务,同时通过多屏互动技术使广电终端类型日益复杂,如何对广电网络引进的互联网业务和终端进行有效的管控,成为摆在广电网络运营商面前一个重要课题.运营商可以清晰地看到用户在讨论什么、在看什么,以此来分析用户将来可能采取的'行为趋势,进而来引导用户舆论与行为,实现对广电网络的可管可控的最终目的.同时广电网络也可以利用互联网数据从如下两方面做了分析,运营流量及应用优化,节省网络带宽,减少运营费,同时用以提高用户体验度,增加用户粘性;充分利用线上、线下同步运营模式,深入挖掘线上讨论内容,为线下运营提供指导.

  2.4广电客户分析主题

  在三网融合的环境下,广电网络在逐渐摆脱事业单位模式下经营模式,向“市场驱动”、“客户驱动”经营模式的转变,“以客户为中心”的理念和策略不可或缺,而广电网络拥有的客户群和常规用户分析的客户群体有着本质区别,以往分析往往针对个体用户进行分析,广电网络面向的用户通常是以家庭为单位的,这给广电网络用户行为分析带来不可预料的困难.通过针对用户群体不同年龄、不同时间段的收视行为和上网行为分析,可以区分某一时间段内该家庭用户内个人的行为,可以清晰看到各类用户在各个阶段的变化情况,以及这个变化给广电网络运营带来的变化.从用户信息出发,以用户应用行为为主线,深入挖掘用户关系,为广电用户关系管理提供有效基础数据,提高用户满意度、忠诚度,提高广电网络市场运作的主动性.

  2.5市场收益分析主题

  三网融合后,广电网络作为一个市场主体,需要适应日趋激烈的市场竞争环境,提升广电运营商的企业核心竞争力,应充分利用业务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源,建立广电企业收益分析系统,实现对收益数据的智能化加工和处理,为市场运营工作提供及时、准确、科学的决策依据.利用先进的OLAP技术和数据挖掘技术,帮助企业的经营决策层了解企业经营的现状,发现企业运营的优势和劣势,预测未来趋势;帮助细分市场和客户,指导营销、客服部门进行有针对性的营销和高效的客户关系管理;对决策的执行情况和结果进行客观准确的评估,深受用户的青睐.如图7所示的收益分析结果,可以清晰看出企业各类业务在营收中所占比例,可以明确了解哪类业务是企业的优质业务,哪类业务需要进一步加强开拓市场,同时也可以预测哪类业务会有更大的推广空间,为企业持续开展业务提供指导.

  2.6智能内容推送主题

  深层次挖掘用户潜在的需求,以用户的需求为导向,向用户推送有针对性的内容.广电运营商通过对用户差异性的运营策略,激发用户参与的热情,让用户有持续的良好体验,提升对用户的吸引力和黏着度.信息精准、智能推送的关键在于把握住用户的行为习惯,同时让每一个用户都可以按自己需求方便、快捷地调整、归类相关信息.大数据分析平台基于用户行为收集分析系统,挖掘出用户潜在需求,充分了解了用户的真实意愿,将有助于广电运营商建立以客户为中心的服务理念,提升社会影响力.

  3总结

  大数据分析平台能够整合企业内部多源异构、跨域关联的海量数据,有效收敛企业各业务系统的运营数据,提供完善的数据分析和挖掘能力,为企业的客户和企业本身提供了有价值的数据支撑,让企业轻松掌握数据背后的本质洞察商机,提升效率,抢占大数据时代的竞争优势.通过在实际环境中建设的大数据分析平台检验,大数据分析平台具备四个核心能力:数据存储、数据管控、数据服务和数据分析能力,将对广电企业运营和发展有着重要的战略意义.广电利用大数据分析技术了解用户,同时将分析结果融入内容制作传播等各个环节。因此,广电需要利用大数据发展的契机,全面了解用户,提升用户粘性.

  作者:朱月 单位:沈阳音乐学院

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