包冉：电视台应如何拥抱大数据_数据分析师培训

人人都在谈“大数据”，电视业应该关注什么？

　　迄今为止，电视行业的商业模型几乎完全依赖于收视率数据，从这个意义上看，在以数据为核心资产与创新驱动的大数据时代，电视业的转型顺利成章，但事实上并非如此。

　　先来明确两个电视业大数据应用的基本前提。

　　其一，收视率统计样本的增加，甚至扩大到每一个受众的数据采集，也不是大数据，因为其依然是传统的“结构化数据”，而不是“非结构化数据”，后者恰恰是大数据的题中之义。所谓非结构化数据，对电视业来说就是视频、音频等实时文件/流媒体数据，行为、情绪、动机等实时用户数据，交互、转发、评论等实时社交数据……当然，大数据时代并非不要收视率数据，而是这种单纯的结构化数据，对媒体融合的转型已经远远不够用了。

　　其二，大数据平台没有必要也无法自建，采用基于云的公共大数据服务是合理且务实的。纵观全球的大数据产业链，业已形成“互联网公司创新并开源，开源社区与技术企业将其产品化，应用企业在线租用大数据处理能力”的基本模式。譬如现在应用最广的开源大数据计算软件平台Apache HadoopMapReduce，就是源于谷歌在 2004 年公开的MapReduce分布式并行计算技术。

　　基于上述两点，正在跨入大数据时代的电视业，应该怎么做？

　　首先，建立大数据的“非结构化数据”采集入口，这是后面进行数据分析、挖掘、应用的基础，也是电视业能够自主把控的环节。最直观的采集入口，当然是智能电视/机顶盒上面加载摄像头，直接获取用户的情绪和行为，事实上谷歌、百度等互联网巨头正在为大数据时代研发的人工智能学习体系，摄像头是新一代的核心入口。

　　但在现实中，摄像头不可避免的要触及用户隐私的底线，这一关这么破？可能还是利用少数样本比较可行。除此之外，智能手机将是最普及的非结构化数据采集器，譬如今年春晚的“摇一摇红包”风暴。

　　但电视台需要有与移动互联网企业共享数据的新媒体运营意识，并将这种意识转化为标准的数据共享接口，而非仅仅停留在为节目增加一个全程互动环节。

　　其次，建立大数据的“可视化知识呈现平台”，这是大数据面向所有用户的直观界面。包括从电视台内部工作人员、外部合作伙伴到所有电视受众等非技术人群，都可以在简单直观的大数据平台上各取所需，包括但不限于——对节目的动态编排、对节目的创意研发、对广告的实时竞价、对客户的全方位服务、对用户的消费者心理洞察。并且，作为大数据应用链条的最后一环，这一关也应该且必须掌握在电视台手中，构成新时代的大数据商业模型闭环。

　　一言以蔽之，大数据并不难，中间环节的数据清洗、计算和挖掘、分析，自有云端的服务商帮我们做；但数据采集入口和数据应用出口，必须牢牢掌握在电视台手中。

　　如是，传统媒体与新兴媒体的融合转型，才有了坚实基础。