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摘 要：本文介绍了江西广电IPTV大数据系统的功能架构及系统构成，并且分析了江西广电IPTV大数据系统的应用场景。本文对于IPTV大数据运营，有着借鉴意义。
关键词：广电IPTV;大数据;数据采集;数据分析;精准营销;智能推荐。
一、IPTV大数据系统简介
随着新技术新业务的发展，传统的数据处理方式已经不能满足现今海量数据的处理，“大数据”新技术应运而生。传统的例如关系型数据在应对小量数据处理上有较大优势，但是和“大数据”技术相比，犹如在大海捞针，不是简单的关系型就能完成处理和发掘。
江西广电IPTV在运营的过程中，积累了大量的视频内容数据、大批的用户服务数据和海量的用户行为数据等。IPTV必须立足于大数据基础上，建立千人千面的智能化推荐系统，通过大数据了解用户的行为习惯、发现用户的潜在需求和分析判断市场的趋势发展，实现用户的个性化、智能化，从而使江西IPTV在视听市场上独树一帜，不断推陈出新，具备更大的竞争力，创造更大的财富。
二、总体功能架构
江西广电IPTV大数据系统分为三个层次，分别是资源层、算法层、应用层。基于统一的数据接入规范，实现对各个数据源数据的广泛采集，通过数据处理和数据建模对数据进行基础的分析和处理，利用应用层提供应用层服务。
（一）资源层
资源层主要是数据的采集和基础处理，将用户观影等相关数据全部入库到大数据集群，完成数据的清洗和关联等基础操作，形成干净的行为宽表。数据源主要有各运营商C3（运营数据接口）数据、EPG探针数据、DPI数据、互联网数据和媒资数据。
数据采集是基础，数据分析是核心。在面对海量的基础数据时，将里面有价值的数据进行关联是一个巨大的挑战，譬如针对用户数据、收视数据和内容数据形成一个彼此关联的大数据库，从而更好的发现用户信息和IPTV运营信息。
（二）算法层
算法层主要是针对宽表进行数据建模。通过对资源层获取到的数据进行分布式挖掘和深度学习，建立内容标签模型、用户标签模型、用户画像模型等模型。建模算法包括聚类、决策树、贝叶斯、神经网络等。
（三）应用层
应用层主要是提供各种应用服务，最主要的是应用可视化服务和智能推荐服务。
应用可视化服务包括智能BI、大屏展示等，是使用可视化技术展示数据处理的结果，将用户分析数据、直播收视数据、点播收视数据、回看收视数据等通过图表的方式直观地呈现给运营人员，有利于发现大量业务数据中隐含的规律性信息，以支持IPTV运营决策。智能推荐服务是分析每个用户的观看行为、消费行为，然后提供智能化的服务和消费引导。依据用户对影片的观看行为生成用户画像，这样就能“对症下药”，极大的提高用户体验和刺激用户消费。
三、大数据系统构成
（一）报表定制平台
报表定制平台是为大数据分析量身打造的敏捷BI工具，模块分解，报表定制平台以图表的方式展示用户分析数据和内容收视分析数据等，提供了丰富的可视化效果，内置高性能报表引擎和丰富的报表模板，运营人员只需简单拖拽，即可轻松定制出兼具敏捷分析與精美展示的报告。报表定制平台不止是运营所示人员看数据的工具，更是数据化运营的助推器。
（二）智慧运营平台
智慧运营平台实现大数据驱动智慧运营，从用户、服务、渠道出发，提供基于大数据服务、精准营销、智能AI三位一体的智慧运营，智慧运营平台的构成如图3所示。
IPTV大数据系统建立用户多维标签体系，而且针对不同的业务场景需求，进行定期标签更新和不定期刷新来维持标签库的准确度，标签库的建立为智慧运营提供了基础。智慧运营平台有10多种智能推荐场景，这种细分场景功能大大的提升了推荐效果。
智慧运营平台提供了可视化的页面制定营销策略，根据不同的运营需求，运营人员可以通过该平台制定相应的运营策略。合理的顶层设计把运营策略和操作分开，最大化提升运营团队的工作效率。
四、大数据系统应用
（一）用户画像
江西广电IPTV大数据系统通过采集运营商数据和媒资系统等数据，经过数据处理、统计、建模，建立多维用户标签和用户标签数据库，用户标签数据库如图4所示。系统打造了5个一级大类，50多个二级大类，1000多个细分的用户标签。用户标签分类包括用户基础标签、用户行为标签、用户价值标签和内容偏好标签。
系统基于用户的基础数据和行为数据，通过技用户画像建模，可以输出一系列的用户标签，每个用户的标签都可以形成一个集合，这个标签的集合将用户形象具体化，形成用户画像。用户画像的建立可以支撑精准营销和智能推荐，实现千人千面的智慧运营。
（二）精准营销
江西IPTV 智慧运营平台提供了可视化的页面定制营销策略，实现精准营销。通过IPTV多源接口的数据采集和数据处理，实现IPTV实时可自定义数据查询和统计分析，支撑决策服务。第一，平台基于大数据分析技术，在运营界面上可根据用户群体进行标签属性的筛查，生成整体用户群体分布情况统计报告，以此来判断精准营销策略的合理性。第二，在平台上基于标准的API接口来推送下发根据活动需求策划的活动策略。第三，在平台上统一呈现推送结果和效果分析，形成数据回馈和闭环，运营人员根据回馈结果及分析，来判断是否需要进行策略优化和调整，从而进一步下发和推送。平台支持多渠道协同营销，包括EPG推送、短信、外呼、微信等平台。精准营销有利于提升产品订购量、节约运营成本和提高工作效率。
（三）智能推荐
智能推荐是结合用户行为数据，构造用户偏好模型，为用户提供个性化推荐服务。智慧运营平台提供了千人千面、关联推荐、协同推荐、热度推荐、内容标签推荐等10多种智能推荐场景，20多种基于机器学习及深度学习的推荐算法，实现了跨内容服务提供商的融合推荐。智能推荐能够实现千人千面、优化用户体验和提升用户黏性。
五、小结
在互联网技术高速发展及5G业务加快布局的大背景下，IPTV运营更需要向互联网行业学习，充分利用大数据的先进技术和优势，结合不同用户的需求场景，实现智能推荐和精准营销，从而满足不同用户千人千面的个性化的需求。
江西广电IPTV从发展之初的以内容和用户为主，再到当下的大数据驱动的智慧运营，不仅在内容、用户、产品等方面多维度优化业务流程，提高了运营效率，而且更好的服务智慧城市、智慧家庭等建设。
关键词：广电IPTV;大数据;数据采集;数据分析;精准营销;智能推荐。
一、IPTV大数据系统简介
随着新技术新业务的发展，传统的数据处理方式已经不能满足现今海量数据的处理，“大数据”新技术应运而生。传统的例如关系型数据在应对小量数据处理上有较大优势，但是和“大数据”技术相比，犹如在大海捞针，不是简单的关系型就能完成处理和发掘。
江西广电IPTV在运营的过程中，积累了大量的视频内容数据、大批的用户服务数据和海量的用户行为数据等。IPTV必须立足于大数据基础上，建立千人千面的智能化推荐系统，通过大数据了解用户的行为习惯、发现用户的潜在需求和分析判断市场的趋势发展，实现用户的个性化、智能化，从而使江西IPTV在视听市场上独树一帜，不断推陈出新，具备更大的竞争力，创造更大的财富。
二、总体功能架构
江西广电IPTV大数据系统分为三个层次，分别是资源层、算法层、应用层。基于统一的数据接入规范，实现对各个数据源数据的广泛采集，通过数据处理和数据建模对数据进行基础的分析和处理，利用应用层提供应用层服务。
（一）资源层
资源层主要是数据的采集和基础处理，将用户观影等相关数据全部入库到大数据集群，完成数据的清洗和关联等基础操作，形成干净的行为宽表。数据源主要有各运营商C3（运营数据接口）数据、EPG探针数据、DPI数据、互联网数据和媒资数据。
数据采集是基础，数据分析是核心。在面对海量的基础数据时，将里面有价值的数据进行关联是一个巨大的挑战，譬如针对用户数据、收视数据和内容数据形成一个彼此关联的大数据库，从而更好的发现用户信息和IPTV运营信息。
（二）算法层
算法层主要是针对宽表进行数据建模。通过对资源层获取到的数据进行分布式挖掘和深度学习，建立内容标签模型、用户标签模型、用户画像模型等模型。建模算法包括聚类、决策树、贝叶斯、神经网络等。
（三）应用层
应用层主要是提供各种应用服务，最主要的是应用可视化服务和智能推荐服务。
应用可视化服务包括智能BI、大屏展示等，是使用可视化技术展示数据处理的结果，将用户分析数据、直播收视数据、点播收视数据、回看收视数据等通过图表的方式直观地呈现给运营人员，有利于发现大量业务数据中隐含的规律性信息，以支持IPTV运营决策。智能推荐服务是分析每个用户的观看行为、消费行为，然后提供智能化的服务和消费引导。依据用户对影片的观看行为生成用户画像，这样就能“对症下药”，极大的提高用户体验和刺激用户消费。
三、大数据系统构成
（一）报表定制平台
报表定制平台是为大数据分析量身打造的敏捷BI工具，模块分解，报表定制平台以图表的方式展示用户分析数据和内容收视分析数据等，提供了丰富的可视化效果，内置高性能报表引擎和丰富的报表模板，运营人员只需简单拖拽，即可轻松定制出兼具敏捷分析與精美展示的报告。报表定制平台不止是运营所示人员看数据的工具，更是数据化运营的助推器。
（二）智慧运营平台
智慧运营平台实现大数据驱动智慧运营，从用户、服务、渠道出发，提供基于大数据服务、精准营销、智能AI三位一体的智慧运营，智慧运营平台的构成如图3所示。
IPTV大数据系统建立用户多维标签体系，而且针对不同的业务场景需求，进行定期标签更新和不定期刷新来维持标签库的准确度，标签库的建立为智慧运营提供了基础。智慧运营平台有10多种智能推荐场景，这种细分场景功能大大的提升了推荐效果。
智慧运营平台提供了可视化的页面制定营销策略，根据不同的运营需求，运营人员可以通过该平台制定相应的运营策略。合理的顶层设计把运营策略和操作分开，最大化提升运营团队的工作效率。
四、大数据系统应用
（一）用户画像
江西广电IPTV大数据系统通过采集运营商数据和媒资系统等数据，经过数据处理、统计、建模，建立多维用户标签和用户标签数据库，用户标签数据库如图4所示。系统打造了5个一级大类，50多个二级大类，1000多个细分的用户标签。用户标签分类包括用户基础标签、用户行为标签、用户价值标签和内容偏好标签。
系统基于用户的基础数据和行为数据，通过技用户画像建模，可以输出一系列的用户标签，每个用户的标签都可以形成一个集合，这个标签的集合将用户形象具体化，形成用户画像。用户画像的建立可以支撑精准营销和智能推荐，实现千人千面的智慧运营。
（二）精准营销
江西IPTV 智慧运营平台提供了可视化的页面定制营销策略，实现精准营销。通过IPTV多源接口的数据采集和数据处理，实现IPTV实时可自定义数据查询和统计分析，支撑决策服务。第一，平台基于大数据分析技术，在运营界面上可根据用户群体进行标签属性的筛查，生成整体用户群体分布情况统计报告，以此来判断精准营销策略的合理性。第二，在平台上基于标准的API接口来推送下发根据活动需求策划的活动策略。第三，在平台上统一呈现推送结果和效果分析，形成数据回馈和闭环，运营人员根据回馈结果及分析，来判断是否需要进行策略优化和调整，从而进一步下发和推送。平台支持多渠道协同营销，包括EPG推送、短信、外呼、微信等平台。精准营销有利于提升产品订购量、节约运营成本和提高工作效率。
（三）智能推荐
智能推荐是结合用户行为数据，构造用户偏好模型，为用户提供个性化推荐服务。智慧运营平台提供了千人千面、关联推荐、协同推荐、热度推荐、内容标签推荐等10多种智能推荐场景，20多种基于机器学习及深度学习的推荐算法，实现了跨内容服务提供商的融合推荐。智能推荐能够实现千人千面、优化用户体验和提升用户黏性。
五、小结
在互联网技术高速发展及5G业务加快布局的大背景下，IPTV运营更需要向互联网行业学习，充分利用大数据的先进技术和优势，结合不同用户的需求场景，实现智能推荐和精准营销，从而满足不同用户千人千面的个性化的需求。
江西广电IPTV从发展之初的以内容和用户为主，再到当下的大数据驱动的智慧运营，不仅在内容、用户、产品等方面多维度优化业务流程，提高了运营效率，而且更好的服务智慧城市、智慧家庭等建设。