核心观点
- 新一代信息技术如云计算、大数据、人工智能等正在深刻影响广播电视行业，推动媒体格局变化，为媒体融合发展、广电媒体产业升级、提升主流媒体传播力和舆论引导能力提供技术支撑。
- 广电行业拥有海量的媒体内容数据和用户服务数据，如何充分挖掘这些数据的价值，为内容生产、业务创新、用户服务、运营推广、领导决策等提供支持，是一个全新的课题。
- 大数据是数据、技术及应用三者之间的统一，其应用推进了媒体融合的进程，为广电行业带来创新发展的空间。
关键数据
- 2018年全国广播节目制作时间为801.76万小时，电视节目制作时间357.74万小时。
- 2018年全国公共广播节目播出时间1526.74万小时；全国公共电视节目播出时间1925.03万小时。
- 2018年全国有线广播电视实际用户数2.18亿户, 全国有线数字电视实际用户数2.01亿户。
- 2018年全国交互式网络电视（IPTV）用户1.54亿户，互联网电视（OTT）用户4.20亿户。
- 广电大数据具有4V特性：体量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）、多变性（Variability）。
研究结论
- 广电大数据应用需求分析：按照媒体内容生产过程和消费过程、数据产生的实时性和时效价值、数据的逻辑结构等三个维度进行分析，主要包括媒体内容大数据和用户服务大数据。
- 大数据关键技术：涵盖数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析与挖掘、数据应用等环节，包括媒体数据采集、网络数据采集、终端数据采集、系统日志采集、数据库采集、数据清理、数据整合、数据规约、数据变换、分布式存储架构、存储空间管理、数据库技术、异构数据融合存储架构、数据模型构建和管理、媒体数据结构化处理技术、大数据挖掘技术、大数据处理框架技术、数据检索技术、数据可视化技术等。
- 广电大数据平台建设：提出基于融合媒体云平台部署的广电大数据架构，包括设施服务层、平台服务层、应用服务层、数据治理、数据安全等。
- 广电大数据安全：需要基于数据业务链路包括采集、传播、处理、存储、交换、应用，构建全面的数据安全管控体系，覆盖数据加工前、数据加工中、数据加工后、数据合规等方面的数据安全管控。
- 广电大数据的典型应用：包括广播电视台的内容采集与生产、节目播出分发、节目评价、舆情监控监管、平台运行维护等；有线网络公司的生产运营、用户服务、运行管理；网络视听的节目价值导向指引与传播效果评估分析、产品优化与用户体验提升、运行监管等。
- 大数据的政策法规与标准：包括国际和国内的相关政策法规、标准规范、人才培养等。
