广电网络数据分析论文

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