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爱立信:大数据对于视频行业的和价值

时间:2017-08-30 23:29来源:未知 作者:admin 点击:
2013年开年,若是让视频行业业内人士提名当前视频行业内最热的剧集,《纸牌屋(HouseOfCards)》必然会榜上出名。该剧一经发布,立即正在全球惹起强烈热闹会商,视频行业关心的沉点是: 制片方是一匹黑马,既不是,也不是保守的片子公司,而是Netflix - 最大的

  2013年开年,若是让视频行业业内人士提名当前视频行业内最热的剧集,《纸牌屋(HouseOfCards)》必然会榜上出名。该剧一经发布,立即正在全球惹起强烈热闹会商,视频行业关心的沉点是:

  · 制片方是一匹黑马,既不是,也不是保守的片子公司,而是Netflix - 最大的付费视频订阅网坐;

  · 整部剧集是Netflix一次性正在网坐发布,供订阅者旁不雅,完全了保守的剧集发布(每周一集)的模式。Netflix之所以有底气如许做,是由于其基于3100万订阅用户()的收视行为,通过大数据阐发,发觉了如下纪律:

  · 收视行为模式变动:越来越多的人不再像30年前那样,正在固定晚上的固按时辰守正在电视机前,等着收看电视剧的最新剧集,而是“攒”起来,曲到整季剧情全数播放完毕之后,才选一个本人便利的时间段和地址,正在便利的设备,大都是收集设备,如电脑、iPad上一次性旁不雅。

  这该当是汗青上大数据手艺正在视频行业里初次性的使用。正在Netflix之后,Amazon也不甘人后,起头了通过操纵大数据手艺,制做便宜剧的过程。

  从国内视频行业来看,2013年最为火爆的环节词就是:大数据,OTT,多屏,也有人声称2013年是“大数据元年”。似乎一夜之间,讲话时不提到“大数据”就后进了。

  那么大数据到底是什么,它可以或许给视频行业带来哪些变化,笔者将鄙人文测验考试对此进行初步的阐发和描述。

  伴跟着云计较的持续高热,大数据也成为ICT行业的必备词汇。它事实为何方崇高,具备哪些特点,下文将测验考试阐述。

  对于“大数据”(BigData),业内并没有同一的定义,更多代表了一种新的思维体例,贸易机遇,将来趋向,其焦点是“数据化”。

  研究机构Gartner给出了如许的定义:“大数据”是需要新处置模式才能具有更强的决策力、洞察发觉力和流程优化能力的海量、高增加率和多样化的消息资产。从数据的类别上看,“大数据”指的是无法利用保守流程或东西处置或阐发的消息。它定义了那些超出一般处置范畴和大小、用户采用非保守处置方式的数据集。

  最早提出“大数据”时代到来的是全球出名征询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,曾经渗入到当今每一个行业和营业本能机能范畴,成为主要的出产要素。人们对于海量数据的挖掘和使用,预示着新一波出产率增加和消费者亏损海潮的到来。”“大数据”正在物理学、生物学、生态学等范畴以及军事、金融、通信等行业存正在已有时日,却由于近年来互联网和消息行业的成长而惹起人们关心。

  而比来最为典范的著做《大数据时代》(维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写)中,提到了进入大数据时代最大的思维改变是,放弃对关系的渴求,而取而代之关心相关关系。也就是说更多关心晓得“是什么”,而不只仅晓得“为什么”。这就了千百年来人类的思维老例,对人类的认知和取世界交换的体例提出了全新的挑和。

  大数据的3个“V”,或者说特点有三个层面,业界将其归纳为3个“V”-Volume,Variety,Velocity:第一,数据体量庞大。从TB级别,跃升到PB级别。第二,数据类型繁多。互联网常提到的收集日记、视频、图片、地舆消息等等。第三,处置速度快,即吸入、处置和发生价值的快速度,最初这一点也是和保守的数据挖掘手艺有着素质的分歧。这三者缺一不成,分析正在一路才能称之为“大数据”。

  为了应对大数据的特征,正在数据的处置体例中,必然会具备分歧的手段和特征,同时这些特征会取大数据的特征相对应:

  所谓数据存储,并不是指要关心底层存储细节,只需要数据存储和读取便利快速即可。为了更好的处置海量数据的存储,起首要领会多样性中的一个分类:布局化和非布局化的数据。现实上消息里的“布局”是永久存正在的,只不外布局尚未被发觉,或布局变化无定(半布局化或多布局化),或者布局存正在但机械却处置不了。就像最典型的非布局化数据—文本,它有言语学意义上的布局(语法和语义),又有叙事意义上的布局(三段式、先破后立等),还具有布局化的元数据(做者、题目、发布时间等),但文本一曲布局化数据的典型。

  对于非布局化数据,文件系统是支流的存储选择,可是正在存取、索引以及元数据办理上不是最优。而布局化数据次要依托关系型数据库,次要问题是布局变化时太,当数据正在TB级是也太慢。NoSQL数据库应时而生,一是能支撑矫捷的布局(schema)和非布局化数据,二是针对大数据体量可扩展性更好。同时,文件系统也获得了成长,取对象存储相映生辉,不只正在效率上提拔(如FacebookHaystack对小图片文件),也能更好地支撑办理和阐发(如支撑SQL-like言语来操做)。

  大数据的处置,使用保守的数据处置体例已然一贫如洗,需要新的手艺以无效的处置海量的数据,目前业内最常用的分布式并行处置框架–Hadoop就是此中的代表。数据处置又能够分为两个阶段:

  数据计较,对于完成预备的数据,数据计较能够通过“分而治之”的手段描述出相关数据的特征。现实上Hadoop的设想旨就是基于此。

  正在云计较和大数据大行其道的今天,Hadoop及其相关手艺起到了很是主要的感化,是这个时代不容轻忽的一个手艺平台。现实上,因为其开源、低成本和和史无前例的扩展性,Hadoop正成为新一代的数据处置平台。

  Hadoop是基于Java言语建立的一套分布式数据处置框架,框架中最焦点的设想就是:MapReduce和HDFS。MapReduce的思惟是由Google的一篇论文所提及而被广为传播的,简单的一句话注释MapReduce就是“使命的分化取成果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFile System)的缩写,为分布式计较存储供给了底层支撑。

  MapReduce从它名字上来看就大致能够看出个启事,两个动词Map和Reduce,“Map(展开)”就是将一个使命分化成为多个使命,“Reduce”就是将分化后多使命处置的成果汇总起来,得出最初的阐发成果。

  通过大数据阐发掘金,发觉价值,这是大数据使用的最主要方针:寻找相关性,通过对汗青的阐发,辅帮对将来的预测。

  相关性不是,相关搞成了,差不多和“”就没有区别了。贸易使用上,其实不太需要拼命挖掘。相关性是的前提,可是不等于。

  大数据寻求的是海量数据,即全样本。全样本和抽样明显是分歧的。过去的研究,因为操做性的关系,很难做到全样本,需要去抽样。大数据起首不是抽样,它获得的数据是全体样本数据,其次它不是正在让用户回覆问题,而是实打实地去获取用户的“行为”。最主要的一点,大数据阐发和抽样阐发的焦点区别正在于:前者是动态的,后者是静态的。一个随机抽样所构成的结论,其实是静态的,它只能申明正在做那次调研时的一些相关性。当有新的用户(样本)插手时,很难再申明过去的相关性能否可以或许成立—除非你能找到实正的解除了各类变量后的关系。但大数据的阐发倒是动态的,每秒都有可能发生一个新的结论。

  笔者认为:大数据时代,视频行业的营业型态不会有大的变化,整个财产链的合做模式将会呈现新的变化,财产链中的上下逛边界将会变得恍惚,从头洗牌的机遇呈现。

  · 内容制做:视频内容的出产者,例如工做室,传媒公司、各大等等,以及互联网UGC,和比来两年兴起的视频网坐便宜内容;

  · 内容分发:视频内容的者,例如各大收集运营商(包罗运营商),通过,IPTV,OTT等体例;

  · 用户:视频内容的消费者,通过多屏和正在线,实现“随时、随地、随心”的“互动”和“个性化”视频体验,而不再是保守的“旁不雅”

  · 告白从:保守的“金从”,正在新的下,告白投放策略正在逐步由粗放的大面积笼盖转向更“切确”和“定向”营销

  · 第三方机构:典型机构如Nielsen,多年专业收视率统计机构(抽样查询拜访体例),比来起头引入twitter的社交收集消息分析评价视频热度

  · 用户行为和反馈:目前全国有1.5亿亿多收集视频用户,数亿智能终端。若是将其收视行为和反馈都采集下来并进行阐发,其体量必然十分庞大,理所当然是大数据的范围,很是适合用于供给个性化办事,如相关保举,定向告白;同时连系社交收集中的海量消息阐发和指导,还能够用于内容制做和推广,票房预测,收视率统计和预测

  · 内容阐发和监管:国内目前每年有上万集电视剧投放,近十万小时电视节目上线和上千部片子进入市场。对上述内容的健康监管也是需要沉点考虑大数据的使用。特别是从“数字化”到“数据化”的改变,通过图像和语音识别,使得关心点不再仅仅是视频内容本身,而是此中包含的“消息”,从而挖掘此中“数据”带来的“价值”;别的,保守针对“内容”的监管是成立正在单向的根本上,而连系用户行为,社交收集,以至消息的新一代“舆情和指导”才是合适现正在需求的。

  · 收集优化:视频正在收集中,特别是跟着挪动互联网的飞速成长,经常会发生堵塞或者对收集传输能力带来庞大的冲击。基于汗青数据,事后规划收集由也是大数据和SDN相连系的使用型态。

  伴跟着大数据阐发能力的普及,财产链中的分歧脚色的融合变成了趋向,便宜剧被视为提高收视、降低版权费用的必由之。目前看来,笔者认为有两种趋向:

  1)雷同于Netflix的OTT视频网坐,他们控制了大量的用户数据,以此为根本,本人投资出产内容;

  2)内容出产的众筹,视频行业的参取者,通过对将来趋向的预测,打通潜正在订阅者和创做者(编剧/导演/演员)的通道,实现内容制做的成本/收益/风险正在参取者同分管。

  内容监管一贯是我国文化财产的根基政策,针对海量内容,实现全的内容一曲是个难题。跟着大数据手艺的使用,视频内容的采集和阐发成为可能,模式识别/机械进修等大数据手艺的延长可以或许无效的降低内容监管的人力要乞降靠得住程度;

  伴跟着SDN正在收集中的起头普及,操纵大数据阐发收集的汗青操纵数据,能够无效的预测收集中堵塞节点和时间点的呈现和概率,提拔用户体验。能够认为将来的视频分发者的收集越智能,他/她才会更受财产上逛的青睐。

  告白业一曲有一种说法:“我们晓得至多华侈了一半的预算,但不晓得是哪一半”,这是典型正在单向时代的环境。而正在现正在,通过用户行为阐发,曾经能够做到“定向告白”;更为主要的是,更多的告白目标不是“品牌宣传”,而是“营销”,这时基于用户行为阐发的“切确营销”可以或许帮帮提高采办行为率,更遭到告白从的欢送

  一曲以来,尼尔森是电视节目收视率的权势巨子机构——它能统计美国2.5万户家庭的收视行为。虽然近年来尼尔森的影响力日渐式微,可是它仍然是一个权势巨子的消息渠道:它能统计出通过保守电视机播放的节目标收视率。可是正在这个OTT和多屏的时代,人们通过更多电视之外的终端,收看非曲播类内容,同时正在社交收集(如twitter)上分享着见地。这些消息对于内容的结果评估很是主要,同时对于告白从也很是主要。最终,nielson颁布发表和twitter展开合做,以便更全面的开展收视查询拜访。

  目前相对最成熟的使用,netflix据称75%的旁不雅来自保举,其个性化和保举算法也曾获得大,而国内视频网坐也城市有相关保举。虽然算法各别,目标只要一个,通过保举取用户相关的内容,提高用户旁不雅时长和黏度。

  Nielson取twitter合做的收视查询拜访,优酷土豆的“优酷指数”逐渐演进为“中国收集视频指数”,“数据邦”基于微博粉丝行为的收视热点阐发,这些都是比力好的使用测验考试

  本文开首提到《纸牌屋》的故事现正在广为人知,“大数据”确实起到主要的感化,但正在必然期间内,“人”仍然该当是次要要素。同样,曾经呈现通过“大数据”预测票房,而削减前期制做风险的案例,也还正在很是晚期使用

  “定向告白”和“切确营销”曾经提了良多年,但正在视频范畴还正在初期阶段,笔者目前还没见到成熟使用。

  通过音频和视频识别手艺,将内容的“数字化”转为“数据化”,可检索,可阐发,便于后续价值挖掘。目前还只是正在专业范畴使用,如告白侦测,内容监看

  目前,“大数据”正在各个行业,特别是互联网行业,起头阐扬出主要的感化,典范例子如google预测流感,机票价钱预测,DNA排序等等。“大数据”本身也正在不竭成长,也许若干年后,我们会认为现正在的“大”是如斯的“小”,就像现正在我们回顾20多年前PC硬件设置装备摆设一样。“大数据”的焦点是一种卑沉“数据”的思维,最主要的价值是是对于将来的预测!

  正在视频行业,大数据才方才起头崭露头角,感化和使用还需要进一步的挖掘,会跟着互联网取视频这个保守行业的连系而阐扬主要感化!取此同时,笔者认为,我们相信大数据的价值,但不要,盲目跟风,套用“大数据”概念;而是该当从堆集数据,拾掇数据,阐发数据起头,逐渐按照视频行业的特点和需求挖掘出实正的“金矿”!

  本节的最初,借用《大数据时代》的话:“大数据供给的不是最终谜底,只是参考谜底,为我们供给临时的帮帮,一边期待更好的方式和谜底呈现。这也提示我们正在利用这个东西的时候,该当怀有谦和,铭刻人道之本!”

  爱立信公司成立于1896年,是目前全球最大的通信设备和使用办事供应商,总部位于的。爱立信公司供给通信收集、电信办事和多处理方案,帮帮世界各地的人们愈加便利地沟通。爱立信供给的收集承载着全球40%以上的挪动营业;爱立信为运营商供给支撑的收集正正在为跨越25亿用户供给办事。

  爱立信的电视处理方案事业部营业广泛全球,正在英国、美国、中国等地设有研发机构。通过不竭的手艺研发,营业拓展,和一些主要的并购,如TandbergTelevision(视频压缩,互动电视后台),HycTV(视频财产征询),Technicolor(办理办事),微软Mediaroom(全球IPTV市场份额第一),Redbee(办事供给),爱立信曾经成为电视和(TV&Media)范畴带领者,可以或许为业内供给完整的端到端全体处理方案和办事。

  爱立信正在全球有跨越2000多个视频行业客户案例,正在国内取CCTV,中国电信,各地收集均已有多年合做。

  最大的运营商中华电信选择爱立信做为IPTV全体处理方案供给商,目前曾经升级至少屏营业平台,面向多种终端供给同一办事。

  为了更好的供给“个性化”办事,通过度析“用户根基消息,收视行为,内容相关性,用户点评”等数据,爱立信帮帮中华电信上线了“保举引擎”“定向告白”等办事,使得用户获得更好的体验,同时帮帮客户拓展了营业营收。

  进一步,爱立信会帮帮客户实现OTT内容聚合,连系“社交收集”等互联网数据,面向多屏供给相关性更强的内容保举,形式更丰硕的联系关系告白,基于用户行为的收视阐发,并借帮手艺和数据逐渐优化收集传输,为客户供给最好的办事!

  基于对视频行业的深刻理解,多年的手艺堆集和丰硕的项目经验,爱立信会和泛博客户一路应对“大数据,OTT,多屏”时代的机缘和挑和,立异营业扩大营收,并供给最佳的用户体验,一路去驱逐视频行业取互联网的连系!

(责任编辑:admin)
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