利用大数据进行广播电视监测的探究

利用大数据进行广播电视监测的探究
摘要：大数据作为一种新兴的前沿技术，在处理海量信息数据，精准获悉用户
需求方面具有重要的作用，目前其相关技术已经被广泛应用于教育、商业销售、
企业管理等多个社会领域。

现今，广播电视与网络的融合发展改变了人们的生活
方式，而内容的复杂化也带来了一系列的问题，如用户数据泄露，安全漏洞导致
黑客攻击等问题频发，对开展广播电视监测工作带来了新的挑战。

在此之下，将
大数据技术应用到广播电视监测中，不仅能减轻工作量，提升工作效率，实现全
面监测，精准监测，及时发现漏洞，为用户创造更安全、优质的信息传播环境，
维护新时代信息安全。

关键词：大数据技术；广播电视；监测管理；措施分析
1 大数据技术
大数据技术可以分为“数据”和“分析”，“数据”是指互联网服务器上的各种行业、企业和个人的信息数据资源。

“分析”是指计算机系统根据用户需求进行的庞大的
数据收集、挖掘、分析、计算和整理过程。

应用大数据技术能够为广播电视企业
提供庞大且专业的数据分析和数据计算支持，提高数据采集的高效性。

随着移动
通信网络技术的发展，大数据技术在广播电监测过程中发挥越来越明显的作用。

大数据技术为广播电视监测管理进行快捷且高效的数据挖掘，并且根据不同监测
需求进行不同方式的结果展示，逐渐形成独特的“广播电视监测大数据画像”。

2 应用大数据技术的必要性
在广播电视监测过程中应用大数据技术是十分有必要的。

大数据技术在广播
电视监测过程中的应用不仅能够提高工作效率，而且节省人力、物力、财力，为
企业带来更高的经济效益。

同时，大数据技术对企业进行相关广播电视节目的设
计和质量产生重要影响，为其提供专业化的数据分析和决策支持。

通过大数据技术，广播电视监测管理工作人员能够对广播电视监测中出现的问题进行全面的监
控和管理，在第一时间内进行问题解决。

3 大数据分析背景对广播电视监测的影响
3.1 强大数据的存储和管理能力
广播电视监测中的数据总量和种类众多，因此对于监测数据的处理平台需要
具备相应的数据管理能力和数据分析能力。

传统的数据存储容量有限，并且存储
状态受外部影响因素较大，时常出现数据丢失、数据排列失序等情况，因此对工
作人员进行数据管理和分析的实际操作具有较高的要求和困难。

大数据分析技术
能够在虚拟化技术的支持下，将大量混乱无序的资源分门别类地进行归集和识别，并且受外部影响因素影响效果较小，具有相对稳定的状态。

工作人员在实际操作
过程中只需进行简单指令的输入，就可实现对广播电视监测信息数据的快速获取。

随着现代科技的发展，大数据分析技术变得更加智能化和专业化，为广播电视监
测的发展提供了更多的功能。

3.2 快速高效的计算分析能力
分析速度和解读效率是衡量一项数据挖掘与分析能力的关键指标，针对广播
电视监测来说，对其众多的监测数据进行计算需要花费大量的时间、人力、物力
及财力，对广播电视监测正常运行造成经济负担。

大数据分析技术通过智能化的
并行计算模式，能有效地节约经济成本，提高数据计算的效率，满足对广播电视
监测大数据分析和应用的需求。

3.3 易于动态扩展
过去的广播电视监测数据分析平台的工作人员需要通过及时更新换代核心部件，才能提升整体设备的数据分析能力。

并且这种提升效果对时间、空间以及技
术发展等条件限制较高，需要企业进行大量的经济投入。

大数据背景下，广播电
视监测不受限于设备和硬件等条件的参数限制，从理论上说，大数据计算没有空
间限制，可以进行无限扩展，并且不需要对原有的设备进行更换，只需要根据实
际广播电视监测需求增加相关设备。

这种动态化的扩展能够帮助广播电视企业节
约监测的经济投入，提高创新效率，使广播电视监测资源的价值大大提升。

4 大数据背景下广播电视监测的措施和建议
4.1 大数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术的基础是基于数据收集、数据挑选、数据保存的现代化科学技术，是大数据技术中的一种，其应用过程需要与现代信息技术进行融合。

数据挖
掘技术与过去的数据技术相比，更加高速、智能和简便，实现广播电视监测下将“数据化理解”最终转化为“商业化理解”。

数据挖掘技术能有效提高广播电视监测
中处理工作的效率，减少失误的出现。

一般的广播电视监测在应用数据挖掘技术
过程中，先针对要解决的问题进行大量、真实的数据资料准备，然后通过大数据
技术对数据进行数字建模，更好地进行数据理解。

最后将需要处理的问题与建模
结果相对比，得出决策建议和评价，从而得到处理监测问题的答案。

因为大数据
挖掘技术不受时间、空间等条件限制，且具有完整科学的数学理论和计算机技术
作为基础，所以能保障广播电视监测的运行效率和正确性。

为了保障数大数据挖
掘技术能应用到实际工作当中，在进行数据挖掘技术的应用之前，工作人员可以
将数据进行二次处理，提高应该结果的针对性和可行性。

4.2 大数据技术在构建专业广播电视监测模型中的具体应用
专业化模型的构建是离不开大数据技术的，包括信息数据的收集和处理都不
能脱离大数据技术，在信息树构成之后，相关的工作人员可以采用大数据处理的
方式对这些分级信息进行分析，并合理利用大数据处理技术抓取这些数据中的有
效信息；与此同时，在抓取有效信息之后，大数据技术会根据信息数据的作用和
价值对相关信息进行有序的规范，在规范排序之后，这些规范性的有效数据还应
在大数据技术的支撑下融入到专业模型和专业树之中，最后通过信息树的信息处
理方式将信息数据进行归纳分类。

值得注意的是，监测人员在信息数据的处理和
校对过程中，大数据技术能否合理应用是至关重要的，合理地使用大数据技术能
够使得信息数据的处理过程更加的高效，借此实现大数据技术下的信息处理工作
效率的提升；同时，在大数据技术的作用下，信息树能够更加合理地将相关的数
据信息进行分级分类，进而在减少监测人员工作量的同时，提高监测作业的效率。

4.3 大数据技术在广播电视监测信息数据分析中的具体应用
大数据技术和监测工作的相互契合才能最大程度地实现信息数据的分析，大
数据技术和广播电视监测的系统是具有一定契合度的，两者相互依存，共同发展，进而实现全方面、多层次的监测工作。

在实际的应用过程中，相关的监测人员和
监测部门可以在大数据技术的支撑下，采用绘制导航书和规划书的方式，为监测
工作的开展和进行提供制度上的保障，进而做到监测作业的“有法可依，有制可循”，为高效开展监测工作提供合理的规划和方案。

在此基础上，一个较为完整且流程完善的系统便构建完成，从而使监测系统各部分组织之间得到串联，进而衍
生出一种：“优化中完善，完善里优化”的组织结构，最终实现信息数据的真实性
和逻辑性要求。

结束语：
综上所述，现阶段的广播电视监测工作离不开大数据技术的支持，特别是在新媒体时代来临和现代化建设的背景下，监测工作的有效进行和合理开展成为了决定广播电视行业发展的主导因素。

因此，在实际的应用过程中，相关广播电视行业应密切结合大数据技术的优点和特点，在充分了解大数据技术的基础上，将大数据技术和监测工作相互结合，进而实现二者的共同发展。

参考文献：
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