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运营商该如何发展视频业务　 来源：中国信息产业网-人民邮电报社　 作者：杨坤CNII网讯
近十年，信息网络技术和视频技术不断发展，广播电视网、互联网、电信网融合度逐步提高，视频传输网络也从广播电视网向信息网络扩展，接收终端从电视扩展到计算机、手机、平板电脑等，因此衍生出互联网视频、移动互联网视频、互联网电视、交互式网络电视（IPTV）、手机电视等多种业务形态。近两年，随着视频业务市场环境的逐步完善，我国消费者的视频需求逐步成熟，需求量不断增加，终端多元化、付费习惯逐渐形成。
就电信运营商而言，在当前的监管政策下，提供互联网视频服务和提供电视视频服务的定位有所不同。其中，在互联网电视领域，电信运营商已经获得相应的牌照，可以提供内容、集成、分发服务。而在视频电视领域，根据国务院办公厅2015年8月印发的《三网融合推广方案》，电信运营商可以从事除时政类节目之外的广播电视节目生产制作、互联网视听节目信号传输、转播时政类新闻视听节目服务、除广播电台电视台形态以外的公共互联网视听节目服务、交互式网络电视(IPTV)传输、手机电视分发服务，也就是说在电视视频服务价值链中，电信运营商核心价值在于传输服务，而在此基础上，电信运营商可以通过打造传输播控平台，与集成牌照商对接的方式，或制作非时政类视频内容等方式拓展价值空间。
面对视频业务巨大的发展空间，视频业务对电信运营商具有重大的战略意义，视频业务的发展策略成为电信运营商公司实现长远发展的关键点。基于电信运营商当前在网络方面的资源能力，以及在视频服务方面客观存在的短板，应在以下几个方面进行重点策略部署：
立足连接：强化有线、无线网络能力，提升端到端体验
推进高带宽网络的建设与提速。视频业务是流量经营下一驱动力，正在向即时、高清、交互演进，对带宽与网速的需求将会急剧加大，在未来的几年，运营商应立足于连接能力，在有线侧着眼于宽带的高起点建设，按需求提供高带宽乃至超高带宽业务，在无线侧积极做好4G市场的拓展和下一代网络的部署。
做好CDN等能力部署和技术演进。对于视频业务高码率、高并发特点，CDN作为内容运营体系中重要一环，对于保障业务质量有着重要的意义。与此同时，新的技术正在与CDN不断融合发展，例如CDN与云计算结合后形成能力互补，SDN和NFV技术提高CDN网络资源管理效率和弹性。在中国移动统一的CDN建设规范下，需要面向长期发展，推进CDN、Cache、IDC多内容系统协同，搭建多视角、多维度的CDN质量指标体系，将顶层设计从CDN拓展至整个内容网络。
关键词：视频业务 交互式网络电视 UCG 游戏视频 高清视频 视频内容 NFV 主机游戏 视频类 视频服务 1有线电视网络发展的关键:宽带化与融合化
&有线电视网络发展的关键:宽带化与融合化
1、有线电视网络发展的制约因素
随着互联网、新媒体的迅猛发展，有线电视的生存环境已经发生了深刻变化。当前，制约有线电视发展的主要因素有：
（1）有线电视日益激烈的竞争环境以及较小的宽带用户规模；
（2）各地有线电视网络严重缺乏互联互通；
（3）各地有线技术体制不统一。
为了解决上述问题，在新形势下实现跨越式发展，应统筹考虑多种因素，明确将宽带化、融合化作为突围的关键。
2、有线电视网络发展的突破口之一：宽带化
明确将加快发展宽带作为当前有线电视融合发展的首要任务。
（1）发展宽带是推动网络融合的强劲动力。广播电视技术特点是一对多、共性化传播，互联网技术特点是点对点、个性化传播。二者结合是技术演进的必然趋势，可提供更高的传输效率，创造更灵活的服务形态。
（2）发展宽带符合国家信息化战略的要求。按照国家相关政策，有线电视网络是广电参与三网融合的关键主体，是以&TV+&与智慧广电推动&宽带中国&战略、&互联网+&行动的重要力量。
（3）发展宽带是国网与地方有线互联互通的关键。互联互通需要实现骨干网和各地分配网在物理上相连接，采用统一的技术标准实现业务跨域分发、统一结算，并确保内容安全。只有全国有线电视网络统一发展宽带业务，才可能以此为基础真正实现全面的互联互通，包括网络、业务、运营和管理层面。
（4）发展宽带是提高用户粘度和增加收入的重要手段。在电视与宽带均已成为用户基本需求的情况下，有线电视运营商必须提供双重服务，既提升用户粘度，又通过将电视用户转化为宽带用户而获取强劲的营收增长。
3、有线电视网络发展的突破口之二：融合化
3.1 对地方有线的建议
（1）加强宽带网络建设和改造。根据&宽带中国&要求，充分利用同轴电缆宽带接入和光纤到户等各种技术，因地制宜改造和建设宽带网络。在不具备光纤改造条件的老旧小区采用同轴电缆宽带接入技术，对新建小区和具备光纤改造条件的老旧小区积极推进光纤到户技术应用，提高各地有线电视网络的宽带承载能力。
（2）加快部署智能融合终端。加快部署具备宽带接入能力的融合智能终端，充分满足用户看电视、上网的基本需求。目前，部署智能融合终端的投资占运营商同期投资50%左右，终端生存寿命一般为5到8年，降低终端成本和延长终端生存寿命，对提高运营商的赢利能力具有重大意义。
3.2 对国网公司的建议
（1）加快互联互通系统和平台建设。建设IDC实现互联网内容资源的镜像和缓存，缓解目前有线电视网络与电信网络非对等互联、互联网出口受制于人的现状；建设广电云平台提供云存储、云应用等业务，减轻各地有线电视网络的业务承载压力；建设CDN改善网络跨域分发质量和用户体验。
（2）加快牌照申请与规范制定。牵头申请相关电信业务牌照、IP地址和自治域号码等，真正实现与三大电信运营商对等互联；牵头统一制定技术规范和结算规则，实现全国有线电视网络互联互通，促进宽带业务统一运营。
3.3 对有线电视行业的建议
（1）明确将有线融合终端定位为家庭信息汇聚和分发的中心，加强广播电视业务安全管控。在有线电视网与互联网融合趋势下，业务更新迭代加快，对现有机顶盒升级频繁，这极大地增加了应用开发难度、业务部署成本以及安全管控风险。因此，应将现有的有线电视机顶盒从简单的数字电视接收设备升级为家庭信息汇聚和分发的中心，同时，加快组织研究制定云端与终端协同、以云端管控终端的技术模式和技术体制。
（2）基于有线电视网络形成规模效应，促进视频业务发展，推广智慧城市和数字家庭等新型应用。规模效应将推动网间流量向有线电视网内流量转化，大大降低带宽租用成本、提升宽带服务承诺，促进网内视频业务的发展。规模效应也将推动有线电视运营商发挥家庭信息中心广泛覆盖用户的优势，与众多伙伴合作开展智慧城市和数字家庭的应用，构建面向&TV+&有线电视应用创新生态，推动整个有线电视行业的繁荣发展。
（作者：规划院&有线电视与互联网技术新型融合发展战略研究&课题组；《加快推动有线电视网宽带化与融合化发展》全文请参见《广播与电视技术》2015年第8期；来源：《广播与电视技术》；转自：广电猎酷公众号）
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运营模型，用互联网思维打造电视节目
来源：媒介360作者：
艺恩网转载本文只以信息传播为目的,不代表认同其观点和立场
内容本身即是一种产品，同时在过程中不断生产着产品。电视节目与商业的联姻，满足观众（用户）“可见即可买”的消费心理，从而拥有更多价值创造的可能性。
电视已进入不变则亡的时代——互联网、移动互联网对电视产业产生着深刻影响，以用户需求为核心，这是互联网思维的本质内核所在。而变传统的“观众”为“用户”，正是电视媒体在互联网思维下不断探索的核心。打通屏幕简单，打通用户的行为才是重点和难点所在——跨界跨屏并不只是简单的内容移植，读懂用户，建立用户闭环者才可能成为真正的赢家。靠什么圈到真正的“电视用户”？——内容、产品、通道整合、资源整合。内容本身即是一种产品，同时在过程中不断生产着产品。电视节目与商业的联姻，满足观众（用户）“可见即可买”的消费心理，从而拥有更多价值创造的可能性。营销模型：媒体渠道化，渠道平台化管理市场在变化，营销战略也要逐步调整，广告主需要更贴近市场，对终端销售产生强有力的促进作用的新合作模式。单一的线上广告传播策略已不能满足全传播时代广告主进入市场的需求，电视媒体需要建立起一种新渠道以帮助客户品牌迅速找到适合的消费者，向他们传递适合的信息。例如，齐鲁电视台推出“媒体渠道化，渠道平台化”的经营模式创新战略，以“1+X”混媒传播的模式设计，基于电视媒体这个“1”影响力，通过各种渠道整合线上线下的资源，使得传播价值和品牌影响力获得“X”的开放性拓展。再例如，天津地面频道以电视观众节的形式，为品牌搭台，通过媒体的平台优势，在短时间内迅速聚拢了大批忠实观众以及品牌消费者，有效地促进了品牌的落地和商业变现。消费模型：电视购物延伸出的O2O全媒体购物平台电视购物一直是电视媒体营收的重头。相关报告显示，2013年中国电视购物销售总额已超过1000亿元，未来将是一个4000亿的大市场。然而我国网民数量极速增长，网络消费习惯已经形成，不断冲击电视购物市场。因此，传统电视购物模式需要再创新。目前电视台对传统电视购物的改造主要体现为搭建全媒体购物平台。它与传统电视购物有所不同。整合了线上线下各种资源与渠道，搭建起从节目到话务、物流、网上商城、手机客户端的产业链条。线上购物是电视购物的延伸，可减轻电话接单压力，完成会员数据的沉淀，用户体验也更好。通过拓展电商渠道，电视购物实现了电视、杂志、网络、数据营销、实体店为一体的O2O现代新型产业。互联网时代的O2O让生活更加便捷，更加数据化。通过线上资源增加的用户，并不会给服务商带来太多的成本，反而带来更多利润。此外，O2O模式在一定程度上降低了传统意义上对地理位置的依赖，更加便捷灵活，还能充分整合碎片化的消费者需求。线上线下的融会贯通强大趋势，达成“双赢”的效果。消费者更快速更精准了解生活相关讯息的同时，也利于各个服务商、大企业对消费者喜好进行汇总分析，从而达到更好的营销目的。互联网——移动O2O模式互联网O2O是个趋势，移动互联网O2O“随时随地随身”更是个趋势。消费者体量决定一切，庞大的区域差异、群体差异的中国市场，需要更碎片化，更精准的移动O2O。用SoLoMoCo（社交化、本地化、移动化、电商化）来改造自己，盘活线下消费者的衣食住行等各类服务需求；优化改造或者重构自己的线下，让线下变成融合的，从而实现移动互联网O2O双赢局面。目前移动O2O成长所需面对的障碍主要来自三个方面：第一，线上、线下对接问题及交易过程中信息不对称存在风险；第二，用户习惯是一个较为关键的影响因素；第三，移动支付问题制约O2O发展。快捷高效的移动支付方式将有效帮助商家完成O2O闭环。这三点的完整解决方案，是移动互联网O2O发展的基础。互联网——电商O2O模式电商O2O的核心要点是，需要把商品、门店、消费者无缝连接在一起。通过打通消费者信息、支付、积分和会员卡体系，将线下消费者沉淀在品牌公众账号，传统零售企业可以更加方便地开展CRM数字化管理。PC互联网时代，消费者搜索商品时，商家才有可能触达到这个消费者；但移动时代的电商O2O，可根据消费者地理位置，系统会自动推送附近门店信息，结合线下优惠券引导消费者到店消费。大数据最难的就是怎么拥有数据，当商家拥有消费者数据、运营数据、商品数据之后，就可以开展需求调研和品牌分析，指导商品研发、生产，并以此来开展“以需定产”的C2B模式。户外媒体O2O模式——移动媒体实现数字户外与手机跨屏合作户外媒体数字化进程中，通过技术革新与更多其它媒体协作的趋势愈加明显。移动互联让数字户外媒体有了进入O2O的技术支撑。通过投放模式和数字技术和移动互联的结合，户外媒体也在O2O领域中担任颇为重要的角色。无论是一号店的虚拟超市购物墙，还是分众传媒数字屏开放WiFi热点，均为户外媒体加入O2O领域、帮助品牌更多元实现O2O闭环增添成功筹码。广播媒体O2O模式传统电台——本土演出类产品活动：线上做节目、线下搞活动已经成为广播“接地气”的主要形式，通过线下活动与广告整合营销紧密结合，突破硬广告单一的形式。移动端电台节目——就近生活服务类资源：车载收听以及移动端APP收听成为广播主流收听方式，每个移动的听众都组成了一个移动的点，通过这个LBS捕捉消费者地理位置信息推送相关将成为可能。节目可整合线下的资源，通过介绍地区文化为理念的前提下，形成了特约商户加盟，预约服务以及节目为纽带的多项推广活动的链条式运作。
编辑：vian
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孔&彬&匡文波
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2014年底，中国互联网电视的机顶盒终端和电视机终端累计用户数已经超过了一亿。可见，互联网电视每天都要产生大量的用户数据信息，这些海量数据，规模大小不一，也毫无数据结构可言，在没有经过分析、处理、挖掘之前，基本上就仅仅只是一些规模很大的、毫无利用价值的零散数据。但由于互联网电视具有双向互动的天然优势，可以采集到用户所有的使用情况记录，这些代表了“群体智慧”的数据记录又可以在播控平台进行大数据处理分析，从而实现大数据的最终目标――“进行判断和预测”，并从中获取价值，成为互联网电视运营决策的根本。
互联网电视运营分析体系的大数据技术实现系统设计，就是通过研究、探讨如何建立基于大数据的互联网电视运营分析体系，和用户之间建立起实时、有效的互动与沟通，通过该平台来收集所有用户的相关信息和数据，再据此分析用户的喜好，然后依照分析结果为用户提供更适合的内容产品、更精准的营销与广告信息。该体系还可以进一步地精确把握用户群体和个体网络行为模式，探索个人化、个性化、精确化和智能化地进行广告推送和服务推广的方法，创造出比现有广告和产品推广形式性价比高数倍甚至数十倍的全新商业模式。
根据上述需求，需要结合大数据应用开发的流程，分步骤探讨每一步的具体技术细节，即按照功能规划、数据采集处理、数据分析和成果应用等四个步骤，来设计基于大数据的互联网电视运营分析体系。
核心功能规划
互联网电视运营分析体系，可以通过与运营商业务平台的终端和服务端系统对接的方式，获取“用户行为数据”和“内容标签信息”，并建立用户肖像，构建“用户―时间―标签”的多维数据矩阵，将用户在互动域的使用行为进行量化并映射到增值业务域，为其业务营销提供精准的数据支撑。
概括地说，互联网电视运营分析体系的主要功能就是实现运营支撑，包括频道/视频内容分析、视频热点内容挖掘、用户观看行为重现、视频播放码率优化、视频广告体验优化、用户操作体验优化等。从对大数据的剖析角度而言，主要是针对运营分析体系的电视（TV）、视频（Video）和流（Streaming）等三类数据来源，如图1所示。
如果对互联网电视的大数据分析功能进行分类的话，可以从四类功能来规划。
统计收视情况。在拥有完整样本的互联网电视大数据分析平台上，可以详细地记录和分析统计出电视节目播出平台上各个栏目、各个频道的点播、直播及回看的收视率。然后按照用户的开机情况、用户在线时长、用户平均收视时长等信息数据，能够统计具体到居住小区的用户收视情况。
分析用户行为。凭借追踪用户行为的功能，实现点播节目和直播频道收视率的实时统计，每隔三秒钟进行数据刷新，还支持按年、月、周、日来分析实时收视率的历史数据。相应的，也可以按照用户访问页面的行为记录，提供路径分析，提升节目的订阅率，优化电子节目指南（EPG），简化电视的互动操作。
支持节目决策。通过平台的分析数据，可以帮助电视台各个频道来建立数学模型，指导节目决策、制作、编排、引进，更准确地满足用户需求，同时也能够提升电视台节目的收视率。
提供个性化服务。从用户的角度而言，做好大数据运营分析系统的首要条件，是更为准确地了解和响应用户的需求，实现EPG的个性化服务、精准推送、推荐相关节目内容，并能够依照用户的变化规律及活跃表现程度，添加各类相应活动，进行用户挽留等服务，从而达到优化用户体验的目的，使得用户获得更佳的服务，不再错过想要观看的精彩节目，精准对位营销优质的节目内容。最终，为电视台等播出机构建设一个节目内容“从产品到商品”的优良市场渠道。
&数据采集与处理
互联网电视运营商的大数据主要来自于两部分：一部分来自网络，这一类数据称为过程数据，如用户的开关机行为数据、位置移动数据、上网行为数据等。另一部分来自业务支撑系统，这一类数据称为业务数据，如用户的个人信息数据、电视收看数据、缴费数据、消费数据等。这些数据种类繁多，难以一一详述，本文仅以与用户行为相关的数据为例，来阐述如何进行数据采集与处理。
这些用户行为数据采用基于HBase的分布式数据库。HBase数据库属于Apache Hadoop体系，能进行大型数据的实时、随机读写访问。与以往的RDB（Relation Data Base）比较，HBase具有扩展灵活、支持大批量数据、低成本等优势。
数据采集。在运营分析体系中，每个互联网电视终端都对应了一个用户，该用户都有唯一的用户标识（UserID）；用户从终端网络的接口来使用并访问各类业务服务，在终端系统上，用户的各种行为信息都会上传到系统平台（Open Api）中，系统平台处理完数据后再入库，然后为运营分析系统提供单个用户或批量用户的查询工作，如图2所示。
数据结构。HBase中的数据表有体量大（一个数据表能够记录上百万列和上亿行数据）、面向列（可以控制面向列/族的存储权限，并能单独检索列）、设计稀疏（对于null类型的空列，并不占用存储空间。因此，表可以设计得非常稀疏）等特点。
表1 流媒体播放日志示例数据
表1现在显示的是某一时段的模拟数据，内容为互联网电视流媒体的播放信息日志，这些数据都是在普通的数据表中进行记录的。平台刚开始的日志用系统记录的数据来表示，行为序号是人为来定义的，列序号是人工生成的列标识ID。在某一天内，同一个行为日志的列序号是唯一的。
HBase非常适合存储非结构化数据。而将普通数据表（表1）中的数据记录导入到HBase表（表2）中，就涉及到HBase表该如何构造和设计的问题。本文通过设计一系列的反转规则来实现数据的导入。由反转用户序号、用户发生行为的时间、用户行为序号组成RowKey（RowKey是一段二进制码流，HBase中就是按照RowKey来检索的），转换后HBase表中的数据如表2所示。
数据处理。HBase对MapReduce API进行了扩展，方便MapReduce任务读写HTable数据。MapReduce提供了一个编程模型，将磁盘读写问题进行抽象。MapReduce将数据抽象成并演变成为对一个数据集（key/value对组成的集合）的计算。这个计算是由Map和Reduce两部分所完成的，也就是将数据抽象成为Map和Reduce两个对外的接口。
数据分析与挖掘方法
采集和处理了相关数据后，就需要运用数据分析与挖掘方法，为运营商提供更多潜在且有价值的信息，应对外部竞争压力，提高自身运营效率和服务水平，提高决策的科学性。本文选取几类典型应用的数据挖掘分析如下。
电视收视率。每间隔一分钟对收视率进行收集，得到测试数据，然后基于时间序列来进行分析，并以贝叶斯、决策树等分类算法，对互联网电视收视率进行科学预测，挖掘出不同类型客户群的收视特点，发现节目之间的关联性。
用户群细分。按照用户相似度计算准则，建立互联网电视用户群的细分模型，了解不同客户的收视需求、收视习惯、收视能力等。根据客户的性别、年龄、职业、教育程度等属性，利用聚类算法CLARANS（Clustering Large Application based upon RANdomized Search，基于随机搜索的聚类大型应用）、CLIQUE算法、ID3决策树和客户相似度的计算公式实现客户细分算法，找出不同客户群体的特征，区分“高价值”和“低价值”的客户群，从而针对不同客户群制定营销策略。
用户消费行为分析。采用FP-growth算法进行关联规则挖掘，可以发现套餐、节目之间的某种联系，从而挖掘出互联网电视用户的使用和消费习惯，为有线运营商设计用户订购节目的消费套餐和市场促销策略提供数据决策支持。
视频点播推荐。推荐算法主要有：基于物品的协同过滤推荐算法（通过挖掘一个已经存在的用户社区过去已经发生的行为或意见，预测当前系统中的用户最可能喜欢或感兴趣的物品）、基于内容的推荐算法（根据推荐物品的属性，发现物品的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品）、混合推荐算法（一起使用几种推荐算法，并且通过一种具体的混合机制聚集，输出这些推荐算法的结果）和K最近邻算法（为每个物品寻找K个与其最相似的物品，并推荐给用户）等。
成果应用――运营分析体系架构设计
基于前面的设计与开发流程，采用金字塔模型来实现互联网电视的大数据分析体系的架构设计。该金字塔模型分为七个层面，如图3所示。
图3 互联网电视大数据分析的金字塔模型
数据基础平台层。数据基础平台层的目标就是建立所有互联网电视用户数据的记录，实现全方位了解某用户使用习惯和爱好的目的。数据基础平台层的搭建有三大关键：一是确定用户唯一ID；二是有效的解决数据孤岛问题；三是解决数据有效管理和计算的问题。
业务运营监控层。业务运营监控层主要目的是帮助运营商监控业务运营情况的健康度，快速发现问题并定位问题原因。业务运营监控层的工作有两大关键：一是梳理数据体系；二是打造数据异动监控产品。
用户洞察/体验优化层。该层不仅使用结构化数据来优化和观测，也使用非结构化数据（如视频、文本等）来优化和观测。结构化数据主要是通过各类用户行为模型来分析，非结构化数据则主要由监测各类社交媒体（如微信、QQ、微博、论坛等）和运营商客户服务系统的记录来优化和观测。
精细化运营和营销层。第四层的首要目标是使用大数据来促使互联网电视运营商实施精细化运营和市场营销。实现精细化运营和营销有6个方面的关键举措：构建基于用户的数据提取和运营工具；构建基于大数据的CRM系统；构建基于大数据的营销活动数据挖掘体系；推广渠道质量监控和防作弊；通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理；客户个性化推荐。
业务市场传播层。这一层主要是希望通过直观、生动、可视化信息来配合业务推广传播，主要有两种实现方式：一是使用令人印象深刻、鲜活生动的图表，二是提供形象化、可视化加工过的数据信息产品。
业务经营分析层和战略分析层。这两个层面更多的是传统的经营分析、战略分析层面的理论，互联网电视运营商在这两个层面都有自我特色：一是其数据来源可以取自大数据，并且数据的更新非常快，快到可以实现按小时级、分钟级的更新速度，反观传统的经营分析、战略分析最多是按月份来研究分析的。另一大优势在于大数据的数据来源更加多元化，包括对非结构化数据进行观测和深入分析挖掘。
融合了大数据的互联网电视运营分析体系，能实时研究用户的偏好，向用户提供个性化、智能化、多样化的收视服务，提升使用体验，同时能给有关的行业研究机构提供准确的用户偏好分析。
媒体也能够获取全时段的节目收视数据信息，为节目的策划、设计、编排、调整等提供依据，提升节目品质，促进内容创新。广告商也能按照分析数据，及时调整广告的投放策略，避免重复性投放，提升广告投放精准度。
同时，运营分析系统还能够为政府和行业机构提供决策支持，自动生成专业化的舆论及宣传效果评价、舆情力度、舆情导向及动态舆情变化等多维数据报告。
总之，用心做好互联网电视，才是最终的目标！
（作者孔彬中国人民大学新闻学院博士研究生、国家新闻出版广电总局广播电视规划院信息研究所运营总监；匡文波系中国人民大学新闻学院博士生导师）
【本文系《传媒》杂志供稿】
(责编：赵光霞、宋心蕊)
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