文/劉永剛

隨著信息和媒體技術(shù)的極大發(fā)展，視聽生態(tài)迎來了巨變。生態(tài)中的兩極，傳統(tǒng)媒體（電視臺）和網(wǎng)絡(luò)新興媒體（互聯(lián)網(wǎng)公司），從各自領(lǐng)域向?qū)Ψ綕B透。最終，涵蓋了手機(jī)電視、OTT、IPTV、網(wǎng)絡(luò)視頻的“視聽平臺”成為雙方短兵相見的戰(zhàn)場。

視聽平臺被傳統(tǒng)媒體稱為“平臺型媒體”，被互聯(lián)網(wǎng)公司稱為“媒體型平臺”，其本質(zhì)都是提供視聽服務(wù)并最大化占領(lǐng)注意力市場?！?018中國網(wǎng)絡(luò)視聽發(fā)展研究報(bào)告》描述了我國網(wǎng)絡(luò)視聽發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢，指出我國網(wǎng)絡(luò)視聽用戶規(guī)模持續(xù)增加，行業(yè)蓬勃發(fā)展；內(nèi)容付費(fèi)收入顯著提升，頭部視頻平臺優(yōu)勢凸顯；用戶喜好差異化明顯，圈層消費(fèi)正形成；人工智能算法將優(yōu)化視聽產(chǎn)品制播流程。而根據(jù)《2018中國廣播電視及網(wǎng)絡(luò)視聽業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及前景分析》可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)電視媒體也正通過構(gòu)建“電視+互聯(lián)網(wǎng)”雙受眾市場媒介戰(zhàn)略以獲得全新價(jià)值增長點(diǎn)。

視聽平臺成為新老媒體鏖戰(zhàn)的陣地，如何基于業(yè)務(wù)開展深入分析，建立完整的用戶模型，挖掘用戶價(jià)值，創(chuàng)造盡可能大的影響力及商業(yè)價(jià)值將是視聽平臺成敗的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的有力保障。可以說，數(shù)據(jù)已成為網(wǎng)絡(luò)視聽的重要生產(chǎn)資料，數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)和方法成為重要的生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)評估成為網(wǎng)絡(luò)視聽行業(yè)正導(dǎo)向、助傳播、擴(kuò)影響的重要抓手。網(wǎng)絡(luò)視聽數(shù)據(jù)越來越受到社會(huì)各界的關(guān)注，移動(dòng)化、數(shù)據(jù)化、智能化正在成為網(wǎng)絡(luò)視聽的三大趨勢。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何應(yīng)用好大數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，成為視聽平臺整體業(yè)務(wù)發(fā)展、技術(shù)轉(zhuǎn)型、經(jīng)營支撐的重要工作。

視聽大數(shù)據(jù)

《互聯(lián)網(wǎng)視聽節(jié)目服務(wù)管理規(guī)定》中明確了互聯(lián)網(wǎng)視聽節(jié)目服務(wù)的定義，即制作、編輯、集成并通過互聯(lián)網(wǎng)向公眾提供視音頻節(jié)目，為他人提供上載傳播視聽節(jié)目服務(wù)的活動(dòng)。大數(shù)據(jù)是繼云計(jì)算之后信息技術(shù)的又一次顛覆性的技術(shù)變革。顧名思義，大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。

具體到視聽大數(shù)據(jù)，是指當(dāng)媒體作為信息鏈的重要主體時(shí)，依附于媒體的、寬泛的數(shù)據(jù)。視聽大數(shù)據(jù)涵蓋了媒體的方方面面，如媒體的生產(chǎn)、儲存、傳播等不同階段，如用戶、內(nèi)容、渠道等不同維度，又如媒體內(nèi)容的制作、發(fā)行、營銷、播出等不同角度。視聽大數(shù)據(jù)帶給媒體服務(wù)最明顯的好處包括用戶行為可跟蹤分析，可定向精準(zhǔn)服務(wù)；用戶可管可控、黏著度強(qiáng)；市場管理相對有保障。

視聽經(jīng)營分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)構(gòu)建

下面筆者以手機(jī)電視為例，闡述針對視聽平臺的經(jīng)營發(fā)展如何構(gòu)建視聽經(jīng)營分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，如何采集、分析并總結(jié)各種經(jīng)營所需的數(shù)據(jù)、如何為視聽平臺經(jīng)營決策提供支撐。

系統(tǒng)架構(gòu)?；诙嗄甑慕?jīng)營經(jīng)驗(yàn)積累，總體設(shè)計(jì)視聽經(jīng)營分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示，主要包括數(shù)據(jù)采集及傳輸層、大數(shù)據(jù)平臺層、數(shù)據(jù)分析層、實(shí)時(shí)/批量應(yīng)用執(zhí)行層和應(yīng)用層。

數(shù)據(jù)采集及傳輸層主要負(fù)責(zé)把終端用戶（自有APP及網(wǎng)站）的訪問行為以及第三方經(jīng)營商的用戶行為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺，在此基礎(chǔ)上做進(jìn)一步的分析及應(yīng)用處理。根據(jù)數(shù)據(jù)采集的時(shí)效性，應(yīng)用數(shù)據(jù)采集方式分為兩大類：一是自有平臺及APP應(yīng)用數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集，在網(wǎng)頁及APP應(yīng)用中嵌入特定代碼，當(dāng)用戶訪問該網(wǎng)頁或APP應(yīng)用時(shí)，前端應(yīng)用把用戶訪問行為（如逗留時(shí)長、點(diǎn)擊內(nèi)容等）通過即時(shí)通訊協(xié)議傳輸?shù)较鄳?yīng)的即時(shí)通訊服務(wù)端，實(shí)時(shí)傳輸?shù)紿adoop大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)一步處理；二是第三方平臺及自有平臺數(shù)據(jù)批量采集，第三方平臺及自有平臺把需要上傳的增量數(shù)據(jù)按照一定格式存放到數(shù)據(jù)交換平臺或自有平臺數(shù)據(jù)緩沖區(qū)內(nèi)，然后由大數(shù)據(jù)平臺定時(shí)把增量數(shù)據(jù)進(jìn)行初步清洗和整理后，存儲到數(shù)據(jù)倉庫。

大數(shù)據(jù)平臺層包括以Hadoop技術(shù)為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)存儲及處理服務(wù)集群和關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫集群。大數(shù)據(jù)平臺層結(jié)合了Hadoop平臺和關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫的不同優(yōu)勢，即基于Hadoop平臺對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高性能查詢及處理工作，以及關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫處理及存儲復(fù)雜處理后的預(yù)匯總數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)平臺層通過MQTT服務(wù)端實(shí)時(shí)上傳用戶行為數(shù)據(jù)，并通過Kafka把實(shí)時(shí)用戶行為數(shù)據(jù)發(fā)送到存儲實(shí)時(shí)用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫；通過Spark技術(shù)對實(shí)時(shí)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行流式處理，然后通過相應(yīng)的實(shí)時(shí)應(yīng)用執(zhí)行服務(wù)層輸出相應(yīng)的實(shí)時(shí)運(yùn)算結(jié)果，以滿足實(shí)時(shí)分析需要（如內(nèi)容主動(dòng)推薦、事件營銷等）。

數(shù)據(jù)分析層主要包括三大部分，即可視化分析應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘及文本內(nèi)容分析。一是數(shù)據(jù)可視化分析，應(yīng)用既可以幫助業(yè)務(wù)人員直接訪問大數(shù)據(jù)平臺，并通過簡單易用的功能快速完成大部分臨時(shí)性業(yè)務(wù)分析需求，也可以把常用的可視化分析應(yīng)用予以固化并由前端頁面進(jìn)行調(diào)用并展現(xiàn)。二是數(shù)據(jù)挖掘，即提供了快速建模功能，也提供了專業(yè)建模能力，從而滿足突發(fā)性的數(shù)據(jù)挖掘需求，如臨時(shí)性、緊急的精準(zhǔn)營銷活動(dòng)；也可以完成更為專業(yè)的預(yù)測模型，如事件營銷等，把模型直接部署到執(zhí)行平臺側(cè)。三是文本內(nèi)容分析，主要負(fù)責(zé)對非結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行分析，如視頻內(nèi)容描述、搜索關(guān)鍵字、用戶評論、彈幕等，結(jié)合產(chǎn)品內(nèi)置算法和語義理解結(jié)果構(gòu)建相應(yīng)的情感分析及主題分類規(guī)則，最后實(shí)現(xiàn)根據(jù)特定的業(yè)務(wù)需求對新的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析或主題分類，如正面/負(fù)面評論、視頻內(nèi)容大類分類、篩選敏感視頻等。

實(shí)時(shí)應(yīng)用執(zhí)行層主要包括兩大部分：一是基于自定義業(yè)務(wù)規(guī)則的數(shù)據(jù)處理及分析，二是基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)處理及分析。由于數(shù)據(jù)脫敏屬于基于自定義業(yè)務(wù)規(guī)則的數(shù)據(jù)處理，考慮到數(shù)據(jù)下載量過大可能對系統(tǒng)運(yùn)行性能造成的影響，因此系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)加入下載數(shù)據(jù)量限制，對超過下載數(shù)據(jù)量限制的作業(yè)采用批量方式進(jìn)行，即系統(tǒng)等閑時(shí)再啟動(dòng)數(shù)據(jù)脫敏作業(yè)，處理后存儲到交換區(qū)供其他用戶進(jìn)行下載，對下載數(shù)據(jù)量低于限制的作業(yè)則采用實(shí)時(shí)下載方式進(jìn)行?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)處理及分析是根據(jù)代碼執(zhí)行率，實(shí)時(shí)應(yīng)用部分的模型轉(zhuǎn)換成Java代碼進(jìn)行部署，批量應(yīng)用部分的效模型轉(zhuǎn)換成該系統(tǒng)代碼進(jìn)行部署，由服務(wù)器在前端閑時(shí)進(jìn)行批處理。實(shí)時(shí)應(yīng)用執(zhí)行層主要對平臺的實(shí)際業(yè)務(wù)需求進(jìn)行歸納總結(jié)，構(gòu)建靈活的數(shù)據(jù)處理規(guī)則配置方式，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理規(guī)則“動(dòng)態(tài)配置，即時(shí)實(shí)現(xiàn)”，既保證數(shù)據(jù)處理性能，又能滿足用戶大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理需求。實(shí)時(shí)應(yīng)用執(zhí)行層對基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜處理后基于各前端應(yīng)用接口，生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)接口文件，然后由相關(guān)前端應(yīng)用做進(jìn)一步的處理操作。

應(yīng)用層既包括整個(gè)視聽平臺的管理及分析應(yīng)用構(gòu)建的前端展現(xiàn)應(yīng)用，也包括相應(yīng)的基于經(jīng)營執(zhí)行需要的前端執(zhí)行應(yīng)用，如精準(zhǔn)營銷平臺、搜索引擎優(yōu)化等。分析層、應(yīng)用層既可以采用傳統(tǒng)的B/S及C/S模式部署，也可以采用云服務(wù)平臺模式部署。

功能模塊。視聽經(jīng)營分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)包括八大模塊。頁面或客戶端埋碼模塊可實(shí)現(xiàn)對瀏覽器或移動(dòng)終端用戶內(nèi)容瀏覽及播放完整行為的采集，從而幫助相關(guān)分析人員進(jìn)一步了解用戶行為習(xí)慣。多數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)采集及統(tǒng)一存儲模塊可實(shí)現(xiàn)對不同播放渠道提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、處理并統(tǒng)一存儲到大數(shù)據(jù)平臺中，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘、文本分析及可視化展現(xiàn)等應(yīng)用提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。KPI統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)挖掘模塊可對大數(shù)據(jù)平臺中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)根據(jù)管理及分析要求進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，形成相應(yīng)的KPI（包括播放時(shí)長、點(diǎn)擊次數(shù)、訂購用戶數(shù)等）；還可結(jié)合特定的業(yè)務(wù)需求及數(shù)據(jù)挖掘工具構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，幫助相關(guān)業(yè)務(wù)人員及時(shí)了解用戶行為偏好及潛在需求，從而為個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營銷及管理優(yōu)化提供準(zhǔn)確的客觀建議。數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)模塊提供報(bào)表、儀表盤等傳統(tǒng)可視化圖表展現(xiàn)功能（展現(xiàn)方式包括大屏、PC端、智能移動(dòng)端等）；提供簡單易用的數(shù)據(jù)可視化工具幫助業(yè)務(wù)分析人員能夠根據(jù)業(yè)務(wù)分析需要，快速對大數(shù)據(jù)分析平臺中的數(shù)據(jù)，通過各種可視化方式進(jìn)行呈現(xiàn)，從而及時(shí)幫助相關(guān)人員發(fā)掘企業(yè)經(jīng)營中的潛在問題及商業(yè)機(jī)遇。

個(gè)性化推薦模塊結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘模型、協(xié)同過濾算法等方式，及時(shí)了解用戶行為偏好，并通過相應(yīng)的推送渠道為用戶主動(dòng)提供用戶可能感興趣的視頻內(nèi)容，在提升用戶滿意度的同時(shí)，提升平臺整體收入。視頻描述內(nèi)容及搜索關(guān)鍵字分析模塊對用戶搜索關(guān)鍵字，視頻內(nèi)容描述等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一方面幫助相關(guān)分析人員及時(shí)從最新上線的海量視頻內(nèi)容中了解當(dāng)前熱點(diǎn)，或發(fā)現(xiàn)不合規(guī)的視頻內(nèi)容；另一方面幫助相關(guān)分析人員了解用戶當(dāng)前關(guān)注的視頻熱點(diǎn)，從而幫助經(jīng)營人員優(yōu)化視頻內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)主動(dòng)信息推送以及提高輿論導(dǎo)向及管控效率。拆賬及報(bào)表輸出模塊對用戶上傳或改編的原創(chuàng)視頻內(nèi)容訪問及訂閱情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)約定的拆賬規(guī)則，對收入進(jìn)行拆賬及結(jié)算（拆賬內(nèi)容還包括與第三方經(jīng)營商合作的手機(jī)電視視頻業(yè)務(wù)）。數(shù)據(jù)脫敏模塊可根據(jù)設(shè)定的規(guī)則對需要輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，如關(guān)聯(lián)關(guān)鍵字需要保持一致，指標(biāo)保持同比例關(guān)系等，以及脫敏數(shù)據(jù)結(jié)果的還原，并能把相應(yīng)的脫敏過程形成相應(yīng)的作業(yè)流并進(jìn)行統(tǒng)一存儲及管理。

數(shù)據(jù)流程設(shè)計(jì)。視聽經(jīng)營分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)流程設(shè)計(jì)如圖2所示，主要包括幾個(gè)階段：第一階段是數(shù)據(jù)來源，包括各個(gè)內(nèi)容服務(wù)平臺以及相關(guān)的播出控制、經(jīng)營支撐等平臺；第二階段是數(shù)據(jù)預(yù)處理及匯總，形成數(shù)據(jù)倉庫和集市；第三階段是數(shù)據(jù)深度處理，包括數(shù)據(jù)脫敏、挖掘等；第四階段是數(shù)據(jù)的應(yīng)用，包括可視化以及對外輸出接口等。

接口設(shè)計(jì)。視聽經(jīng)營分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口設(shè)計(jì)為三大類：一是全量數(shù)據(jù)采集接口，包括批量加載接口、實(shí)時(shí)加載接口以及系統(tǒng)日志采集及解析接口等；二是系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)共享接口，分為實(shí)時(shí)接口和批量接口，分別適用兩個(gè)應(yīng)用場景；三是系統(tǒng)外第三方數(shù)據(jù)共享接口，包括數(shù)據(jù)脫敏、實(shí)時(shí)共享和批量共享，其中數(shù)據(jù)脫敏接口可以設(shè)置各種脫敏選項(xiàng)，如目標(biāo)字段、脫敏算法、關(guān)系匹配等。

視聽經(jīng)營分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用

基于以上視聽經(jīng)營分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)構(gòu)建了各種應(yīng)用，涵蓋數(shù)據(jù)的全生命過程。視聽經(jīng)營分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用設(shè)計(jì)比較繁復(fù)，以下就其中幾個(gè)方面進(jìn)行舉例說明。

全量數(shù)據(jù)采集。通過頁面或客戶端埋碼，對頁面或客戶端用戶體驗(yàn)分析的全量數(shù)據(jù)采集方式以及對接CDN的數(shù)據(jù)采集等技術(shù)方式，對多終端產(chǎn)品（包括手機(jī)客戶端、PC端、頁面等）、播放器等各類信息采集；融合媒體集成播控平臺和視聽平臺等自身數(shù)據(jù)采集；同步第三方平臺用戶和經(jīng)營數(shù)據(jù)等方式實(shí)現(xiàn)平臺內(nèi)容數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、產(chǎn)品經(jīng)營數(shù)據(jù)等的全量數(shù)據(jù)采集工作。

數(shù)據(jù)挖掘及分析。在經(jīng)營分析系統(tǒng)中，對上述采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，包括訪問、使用、訂購、收入等經(jīng)營類數(shù)據(jù)，產(chǎn)品、渠道、節(jié)目等業(yè)務(wù)類數(shù)據(jù)以及聚合量、改編量、轉(zhuǎn)碼量、審核量、分發(fā)量等平臺類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，建立分析引擎并行處理各種不同的工作流和算法。同時(shí)，建立用戶、內(nèi)容和產(chǎn)品等數(shù)據(jù)模型，驗(yàn)證和檢驗(yàn)這些模型，并通過深度學(xué)習(xí)來提高模型分析的精準(zhǔn)性。實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、分析到最終數(shù)據(jù)應(yīng)用的整個(gè)過程形成良性的閉環(huán)式生態(tài)循環(huán)，讓原始數(shù)據(jù)對產(chǎn)品的經(jīng)營提供商業(yè)價(jià)值參考，同時(shí)又反哺于原始數(shù)據(jù)的采集工作，逐步豐富經(jīng)營分析系統(tǒng)進(jìn)而不斷為用戶的使用、內(nèi)容的質(zhì)量提升和產(chǎn)品的多元化帶來效益。

數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)。數(shù)據(jù)的可視化展現(xiàn)不僅局限于報(bào)表、儀表盤、KPI考核等報(bào)表展現(xiàn)方式，還可根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)展現(xiàn)需求，定制、設(shè)計(jì)各類型數(shù)據(jù)展現(xiàn)模型，支持多種數(shù)據(jù)展現(xiàn)的可視化場景模板選取，多種數(shù)據(jù)庫內(nèi)容的數(shù)據(jù)源整合，對實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)經(jīng)營數(shù)據(jù)、系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)以及通過離線方式進(jìn)行數(shù)據(jù)加工后的數(shù)據(jù)等進(jìn)行展現(xiàn)。支持多終端的數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)方式，展現(xiàn)終端包含大屏終端、電視終端、PC終端以及不同的移動(dòng)終端等（如圖3、圖4）。

智能推薦及搜索?；谟脩裟Ｐ汀?nèi)容相似性模型等數(shù)據(jù)模型，以及用戶搜索行為及熱詞分析，挖掘不同人群用戶的同質(zhì)化觀看習(xí)慣，基于用戶行為分析結(jié)論，并根據(jù)內(nèi)容的內(nèi)在相關(guān)性，快速生成大量的用戶興趣標(biāo)簽，為用戶智能推薦其所喜愛的內(nèi)容，提高用戶黏性，展開精細(xì)化內(nèi)容營銷，個(gè)性化推薦，觀眾維系挽留，獲取新的用戶，并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，獲得價(jià)值的最大化。同時(shí)結(jié)合元數(shù)據(jù)標(biāo)簽等數(shù)據(jù)，為經(jīng)營人員及編輯提供視頻素材搜索功能，方便對素材內(nèi)容進(jìn)行二次加工（如圖5）。

數(shù)據(jù)拆賬及報(bào)表輸出?；趯I(yè)用戶（PGC）上傳或改編的原創(chuàng)內(nèi)容產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及產(chǎn)生的收入，根據(jù)事先約定的拆賬規(guī)則，實(shí)現(xiàn)PGC用戶的數(shù)據(jù)拆分及內(nèi)容結(jié)算。基于數(shù)據(jù)的拆賬同時(shí)包含與經(jīng)營商合作的相關(guān)業(yè)務(wù)的結(jié)算數(shù)據(jù)的拆賬。

數(shù)據(jù)脫敏。對經(jīng)營分析平臺數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)脫敏是出于對平臺數(shù)據(jù)輸出的安全性考慮。系統(tǒng)數(shù)據(jù)脫敏首先對多類型的數(shù)據(jù)源進(jìn)行統(tǒng)一管理，然后通過脫敏規(guī)則發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源中的敏感數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏輸出，同時(shí)支持對脫敏流程的作業(yè)化管理。

結(jié)語

以上視聽經(jīng)營分析大數(shù)據(jù)系統(tǒng)已應(yīng)用在某國家級視聽平臺及其與之合作的多個(gè)移動(dòng)視聽平臺、省網(wǎng)視聽平臺上，實(shí)現(xiàn)了從多個(gè)渠道、各種終端的數(shù)據(jù)采集，對多數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合和管理，對業(yè)務(wù)進(jìn)行深入分析，從而建立了用戶模型，挖掘了用戶價(jià)值，并最終提升該平臺的影響力及商業(yè)價(jià)值。