Page 133 - 新时期广播电视工程技术研究

第五章 广播电视数字化播出系统数据库研究

级版传统生产平台，技术引领和驱动流程变革的能力以及融合效果也会大打折扣。
（二）广电大数据的构成

广电大数据主要由内容端大数据（广播电视台）、渠道端大数据（有线、
IPOV OTT运营商）和新型渠道关系大数据三部分组成。内容端主要有内容大数据、
用户大数据和整合营销大数据；渠道端主要有用户大数据和汇聚内容大数据；新

型渠道关系主要是为新媒体公司大数据。本部分主要是从广电媒体融合转型的媒
体内容数据库、全渠道传播效果评估、新媒体运营和整合营销等方面对大数据的
建设及应用进行分析研究。

（三）如何建设广电大数据
1. 规划先行，有的放矢
根据自身资源状况和业务需求，制定大数据发展规划和实施方案，不为大数

据而大数据。
2. 技术支撑，循序渐进
先要建设一个基于云架构的融合内容生产平台；在同一云架构下，增加大数

据子系统。增加虚拟资源节点，搭建大数据基础平台，根据规划逐步增加业务模块。
3. 做大业务，夯实基础（数据库建设是基础工程）
在融合生产平台上，建设内容大数据、渠道大数据、整合营销大数据和新

媒体大数据；台内重点建好媒体内容数据库和新媒体（用户）数据库；渠道层面
与有线和 IPTV 合作共同开发渠道大数据。内容数据库建设的关键是：打破频道
线性思维桎梏，释放产能，提升自制节目产量。如何打破线性桎梏一一变革，节

目十活动 + 产业，建立多渠道连接；明确新闻立台、立网、立端理念，重点做
App，把媒体功能和影响力向移动端延伸，频道 / 频率 /App 多管联动，就能集纳
海量用户 UGC；通过“两微一端”实现用户转化，既达到聚合沉淀内容目的，

又能累计用户数据资源，为广电业态升级和商业变现提供手段。
4. 用好数据，服务转型
内容大数据推动内容生产流程再造。用大数据建立整合营销新模式，开发广

电融合广告交易平台；整合广告资源，建立广电 SSP（供应方平台）和 DSP 平台（需
求方平台）；引入 RTB（实时竞价）等理念，程序化交易；提供自主下单功能，
建立本土自主营销服务模式。

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