【流媒體網】消息：2017年， 是產業智慧升級， 依託運營致勝的關鍵一年。 據工信部資料顯示， 截至2017年9月末， IPTV用戶總數已達1.12億戶， 再次鞏固了全球行業領先的地位， 遠超國外同行。 從2012年底的2300萬使用者到今年的規模破億， 從原有LINUX封閉平臺到目前的Android智慧終端機， 從粗獷式發展到智慧化、精細化運營……過去五年間IPTV在激烈的市場競爭中實現了逆勢崛起， 正在成為中國電視領域的主流觀看管道， 書寫了中國電視新媒體創新發展的輝煌篇章。
2017年11月9日—10日， 以“新電視、新娛樂、新傳媒、新生態”為主題的流媒體網第十四屆電視新媒體高峰論壇在長沙舉行。
感謝主持人， 各位領導、各位來賓大家好!我做了一點資料分析的工作，
首先說一下廣電行業的視頻大資料， 大資料的戰略是國家定了政策， 推動大資料產業持續健康發展， 是黨中央國務院作出的戰略部署， 我們大資料產業規劃發佈了一個規劃。 同時聶部長很關心我們資料的工作。 廣電行業的視頻大資料是什麼概念呢?視頻規模越來越大， 如何存儲、查詢、挖掘， 如何存得下、讀得快、找得到、用得好。 真正的視頻行業的資料在學術界做得更多一些。
多媒體大資料的相關技術是這樣的， 首先要有資料內容， 有了資料內容之後， 這種非結構的資料如何變得結構化， 如何通過分散式的存儲， 以及分散式的結構處理，
資料的訪問技術， 我們視頻的供給側改革， 我們的視頻太多了， 如果查詢不出來這個視頻等於沒有， 查詢不到的話是屬於沉默的視頻內容。 多媒體大資料相關領域， 應該利用機器學習理論， 結合大資料管理技術， 研究文本、圖像、音視頻的檢索、分析和挖掘方法。
下面是大資料的實踐， 這個回歸到我們行業的初期， 現在IPTV發展如火如荼， 我是在IPTV的資料獲取和資料分析上做了工作， 我認為不能叫嚴格意義上的大資料，
專案的基本情況針對我們各個省的IPTV的資料， 如何建設一個IPTV的資料獲取分析系統， 但是我這邊更加偏重的是研究採集的策略，
全國的IPTV總架構同行說了， 全國性的內容平臺覆蓋到全國， 每個省通過本省的播控平臺將省內的節目發佈到本省。 由於技術系統的複雜性或者技術系統的特點， 每個地方都有搜集資料的機會。 廣電能夠掌握用戶能否收看該節目的能力， 結合我們電信、華為的系統， 在探針的即時資料和離線資料， 是我們現在作IPTV收視率的根本和基礎， 這個收視率我也做了很多， 從來沒有發佈過， 跟同行探討了很多， 也沒有形成一個最終的發佈管道， 只是在探索。
在這個過程中我發現IPTV資料獲取的介面標準對行業有很大的促進作用。 我們31個省都在做招標，希望統一的介面做一個參考，方便我們後續31個省的聯合，也適合我們後續的資料彙集。IPTV的資料獲取分析系統是個比較經典的架構設計，在這裡和大家分享，在每個省都會建立這樣一個小前端來做這樣的資料分析。所有的經過事件處理伺服器後進入我們的存儲，無非是結構存儲和非結構存儲，最後形成我們的分析和展示。
收視率指標廣科院也在進行設計和修訂，我們的收視率出了全國的規範，在IPTV裡面我們發佈一個指標的時候，應該以統一的名詞。大資料的研究方向有一整套的標準：有基礎標準、資料處理標準、資料安全等等，一步步的完成指導，大家事半功倍的做一些事情，這樣需要所有廠家的聯合。
最後是大資料我個人的思考，每次講PPT，我在這個地方寫完了，大資料分析的重要步驟之一是“試錯+調整”，我們什麼操作使得我們的系統變好了，或者什麼使我們的系統變差了，我們做了哪些操作使得我們的收視率變差了。北京台的趙總提了互聯網的企業，互聯網公司成功的也有很多，他們也是大規模的試錯。資料分析、資料變現探討了很多，其實也很難。所有現在的業務要有使用者的導向，廣電供給側思維的轉變，我是很喜歡看電視，只要有時間就會去看電視，在OTT的時代，我大概用30分鐘的時間，看看這個，搜搜那個沒有想看的就關掉了。我們現在的用戶是誰?使用者的屬性如何?如何黏住用戶?我們要用資料去評判，很多時候我們在做電視沒有去看電視，我們沒有時間去看電視，看電視是什麼樣的人?他的消費能力如何?我們要通過調研、實際的分析掌握這個屬性，然後再運營我們的產品。IPTV的使用者數和有線電視一樣，在家庭使用者數飽和了以後，拓展我們的屏，在螢幕拓展了之後，如何提升收視時長。IPTV開機率是每日是4-5個小時，未來我們視頻行業如何讓螢幕更長一點，或者24小時都開著。還有付費率、轉換率，我們做什麼能夠提供轉換率，我們的用戶習慣是什麼?我們針對用戶的運營有寒暑假，我們如何面對這些問題設計我們的產品。還有一個流動是春節期間的，用戶從打工的城市回到自己的家裡，我們原來有線電視有個典型的付費包，每年春節你開，要交三個月的錢，他既保證了收入，是一個新的產品設計。IPTV也會面臨這樣的問題，如何設計產品。比如說有個28原則，80%的用戶是低消費，20%的用戶是特別用戶。對於共性的人設置共性的節目，千人千面的這些也有很多。
我自己作為行業的從業者我們IPTV的產品、服務是什麼?跟我們各個廠家的想法是一樣的，我們能夠給用戶提供什麼?我們改變了什麼?我們能夠讓使用者有更好的產品和服務，才能提升我們的經濟效率。我們要有媒體屬性、事業感，同樣現在越來越的經濟效益也很重要，如何用資料來做優化，因為目標不一樣，需要有不同的調整和運營的策略。
這個是我引用復旦大學的一個老師的PPT，在國外做得很好，在國內有一些新聞從業者來做研究，廣電行業在做資料、做新聞的時候，尤其是IPTV，慢慢的我們還是會做內容才是我們的核心競爭力，IPTV也是個管道。我們在大資料新聞有個選題策劃、資料的採集、篩選、整合、視覺化、讀者的回饋，簡單來說在最早流覽網頁的時候，他會給你提示你是今天多少個流覽的用戶。這樣一個簡單的用戶，讓新聞的讀者有個參與感，證明我來過，你也知道我來過。這樣帶給他的體驗是不一樣的。包括所有的選題資料要用資料分析的方式去做。
這是很早之前的統計圖表，這個特別像湖南黃總說的一樣，做視頻我們要相信自己的能力，我們能力是有的，只要我們有核心內容的時候我們是可以超過互聯網的。這條黃線是互聯網的流量。我們跟互聯網全部的人在爭奪同樣的關注度和流量，如果把視頻做得好，他會降低別的內容訪問量。視頻在將來是有最大的關注度，只要我們把內容做好。
同樣的，我們做資料分析還有一個典型的，我們都在說推薦，都在說內容，在我看來內容和應用同樣重要，智慧是什麼?智慧是帶來簡單化。在座的各位有很多是電視機廠商，但是沒有人思考什麼是智慧。我希望白天的時候聲音大一點，晚上的時候聲音小一點，但是從來沒有一個硬體廠商滿足我的需求。智慧帶來的推薦無非是在我們把內容與使用者進行精准的匹配，它給用戶帶來的是簡單，就像洗衣機一樣，讓用戶節省時間出來。同樣在所有的IPTV和OTT，我出去做諮詢的時候，提出一個問題，只要電視機一打開，總會放個頻道給我。現在的IPTV、OTT一打開，還要我需要遙控選擇。智慧簡單的方向在哪裡，很多的細節如何處理。
大資料的應用效果如何?社會效應是什麼?我們要考慮輿情分析，還有研究者做了GDP的預測，人員的流動性怎樣，春節的時候收視率和平時的收視率、開機率的差別，像統計局一樣，分析我們人口流動的趨勢。還有媒體的覆蓋深度。我們現在想通過資料分析的方式在IPTV、OTT在視頻運營的時候有個重新的演繹。我個人喜歡做研究的，大資料是生產力的提升，它能提升用戶的體驗。
未來大資料的工作，這個更宏觀一點，強化大資料技術產品研發，促進行業大資料應用的發展，加快產業的主體培育。完善大資料產業化的支撐體系。發佈給誰?什麼時候發佈?在哪發佈?如何發佈?我們發佈的資料一定要公正、準確、沒有偏頗。
今天的小結：大資料能夠促進供給側的改革，我們如果通過資料分析發現內容是：收看率是0%，為何沉默了?如果沉默了就踢出去。我們把需要的提供給使用者就可以了。它決策就是要調整了，我們做法有利於我們的目標就繼續這樣做，如果得到了相反的結果就要調整運營的策略。我們每一次的分析是不一樣的，有的時候追求最大的利益，有的時候追求傳播力。所有全國未來如何用一個資料標準把資料統和起來是很關鍵的。大資料的彙集平臺技術上很好解決，但是大家是不是捨得把資料貢獻出來，貢獻出來了以後大家如何合作、共贏，形成聯盟，現在都在探討中。利用大資料能夠提升廣電的傳播力和影響力，我們各個省在做OTT也好、IPTV也好，分享合作共贏才是我們要追求的。
感謝各位!
我們31個省都在做招標，希望統一的介面做一個參考，方便我們後續31個省的聯合，也適合我們後續的資料彙集。IPTV的資料獲取分析系統是個比較經典的架構設計，在這裡和大家分享，在每個省都會建立這樣一個小前端來做這樣的資料分析。所有的經過事件處理伺服器後進入我們的存儲，無非是結構存儲和非結構存儲，最後形成我們的分析和展示。收視率指標廣科院也在進行設計和修訂，我們的收視率出了全國的規範，在IPTV裡面我們發佈一個指標的時候，應該以統一的名詞。大資料的研究方向有一整套的標準：有基礎標準、資料處理標準、資料安全等等，一步步的完成指導，大家事半功倍的做一些事情，這樣需要所有廠家的聯合。
最後是大資料我個人的思考，每次講PPT，我在這個地方寫完了，大資料分析的重要步驟之一是“試錯+調整”，我們什麼操作使得我們的系統變好了，或者什麼使我們的系統變差了，我們做了哪些操作使得我們的收視率變差了。北京台的趙總提了互聯網的企業，互聯網公司成功的也有很多，他們也是大規模的試錯。資料分析、資料變現探討了很多，其實也很難。所有現在的業務要有使用者的導向，廣電供給側思維的轉變，我是很喜歡看電視，只要有時間就會去看電視，在OTT的時代，我大概用30分鐘的時間，看看這個，搜搜那個沒有想看的就關掉了。我們現在的用戶是誰?使用者的屬性如何?如何黏住用戶?我們要用資料去評判，很多時候我們在做電視沒有去看電視，我們沒有時間去看電視，看電視是什麼樣的人?他的消費能力如何?我們要通過調研、實際的分析掌握這個屬性，然後再運營我們的產品。IPTV的使用者數和有線電視一樣，在家庭使用者數飽和了以後，拓展我們的屏，在螢幕拓展了之後，如何提升收視時長。IPTV開機率是每日是4-5個小時，未來我們視頻行業如何讓螢幕更長一點，或者24小時都開著。還有付費率、轉換率，我們做什麼能夠提供轉換率，我們的用戶習慣是什麼?我們針對用戶的運營有寒暑假，我們如何面對這些問題設計我們的產品。還有一個流動是春節期間的，用戶從打工的城市回到自己的家裡，我們原來有線電視有個典型的付費包，每年春節你開，要交三個月的錢，他既保證了收入，是一個新的產品設計。IPTV也會面臨這樣的問題，如何設計產品。比如說有個28原則，80%的用戶是低消費，20%的用戶是特別用戶。對於共性的人設置共性的節目，千人千面的這些也有很多。
我自己作為行業的從業者我們IPTV的產品、服務是什麼?跟我們各個廠家的想法是一樣的，我們能夠給用戶提供什麼?我們改變了什麼?我們能夠讓使用者有更好的產品和服務，才能提升我們的經濟效率。我們要有媒體屬性、事業感，同樣現在越來越的經濟效益也很重要，如何用資料來做優化，因為目標不一樣，需要有不同的調整和運營的策略。
這個是我引用復旦大學的一個老師的PPT，在國外做得很好，在國內有一些新聞從業者來做研究，廣電行業在做資料、做新聞的時候，尤其是IPTV，慢慢的我們還是會做內容才是我們的核心競爭力，IPTV也是個管道。我們在大資料新聞有個選題策劃、資料的採集、篩選、整合、視覺化、讀者的回饋，簡單來說在最早流覽網頁的時候，他會給你提示你是今天多少個流覽的用戶。這樣一個簡單的用戶，讓新聞的讀者有個參與感，證明我來過，你也知道我來過。這樣帶給他的體驗是不一樣的。包括所有的選題資料要用資料分析的方式去做。
這是很早之前的統計圖表，這個特別像湖南黃總說的一樣，做視頻我們要相信自己的能力，我們能力是有的，只要我們有核心內容的時候我們是可以超過互聯網的。這條黃線是互聯網的流量。我們跟互聯網全部的人在爭奪同樣的關注度和流量，如果把視頻做得好，他會降低別的內容訪問量。視頻在將來是有最大的關注度，只要我們把內容做好。
同樣的，我們做資料分析還有一個典型的，我們都在說推薦，都在說內容，在我看來內容和應用同樣重要，智慧是什麼?智慧是帶來簡單化。在座的各位有很多是電視機廠商，但是沒有人思考什麼是智慧。我希望白天的時候聲音大一點，晚上的時候聲音小一點，但是從來沒有一個硬體廠商滿足我的需求。智慧帶來的推薦無非是在我們把內容與使用者進行精准的匹配，它給用戶帶來的是簡單，就像洗衣機一樣，讓用戶節省時間出來。同樣在所有的IPTV和OTT，我出去做諮詢的時候，提出一個問題，只要電視機一打開，總會放個頻道給我。現在的IPTV、OTT一打開，還要我需要遙控選擇。智慧簡單的方向在哪裡，很多的細節如何處理。
大資料的應用效果如何?社會效應是什麼?我們要考慮輿情分析，還有研究者做了GDP的預測，人員的流動性怎樣，春節的時候收視率和平時的收視率、開機率的差別，像統計局一樣，分析我們人口流動的趨勢。還有媒體的覆蓋深度。我們現在想通過資料分析的方式在IPTV、OTT在視頻運營的時候有個重新的演繹。我個人喜歡做研究的，大資料是生產力的提升，它能提升用戶的體驗。
未來大資料的工作，這個更宏觀一點，強化大資料技術產品研發，促進行業大資料應用的發展，加快產業的主體培育。完善大資料產業化的支撐體系。發佈給誰?什麼時候發佈?在哪發佈?如何發佈?我們發佈的資料一定要公正、準確、沒有偏頗。
今天的小結：大資料能夠促進供給側的改革，我們如果通過資料分析發現內容是：收看率是0%，為何沉默了?如果沉默了就踢出去。我們把需要的提供給使用者就可以了。它決策就是要調整了，我們做法有利於我們的目標就繼續這樣做，如果得到了相反的結果就要調整運營的策略。我們每一次的分析是不一樣的，有的時候追求最大的利益，有的時候追求傳播力。所有全國未來如何用一個資料標準把資料統和起來是很關鍵的。大資料的彙集平臺技術上很好解決，但是大家是不是捨得把資料貢獻出來，貢獻出來了以後大家如何合作、共贏，形成聯盟，現在都在探討中。利用大資料能夠提升廣電的傳播力和影響力，我們各個省在做OTT也好、IPTV也好，分享合作共贏才是我們要追求的。
感謝各位!