大数据技术在广播电视监测中的应用

徐 昊

一般而言，广播电视台会对其节目效果和播出质量等进行全方位监测，以便为下一次电视节目录制提供参考，这就使与节目相关的所有信息都处于监测状态。现如今，广播电视台要进行系统检测，所需数据量十分庞大，传统的数据处理技术已然无法满足当前的需求。

1 大数据技术分析

不论是在语音还是视频中，对大量数据进行处理、存储和分析，这些都需要计算机网络的辅助，使用户在短时间内得到自己想要的数据，同时可以用此技术进行大量数据分析，并且分析出来的结果也更加准确，提高了用户使用效率。

2 大数据的关键技术

2.1 数据预处理技术

数据预处理技术主要分为数据抽取及清洗这两种。数据分为非结构化和结构化两种，后者都可以作为处理对象，不管多复杂，都能将其同质化[1]。同质化是为了保证数据集成后分析速度快一点，在抽取数据时，数据库中的大量数据完全用不上，而这就需要数据清洗系统清除不相关数据，进而加快数据分析速度以及效率，提升数据分析质量。

2.2 数据管理和储存

大数据技术的功能是对海量数据进行分析与存储，为了更高的效率，还需要对数据进行管理。数据处理的整个过程都需要进行数据管理，其中主要包括信息收集阶段、储存以及数据分析过程。要想更好地管理这些海量数据需要建立有关数据库，储存全部的数据，有了数据库，用户就能随时对数据进行修改和更新，并在数据系统运行过程中提供保护。

3 大数据技术在广播电视监测中的应用研究

3.1 采集数据

在广播电视监测还未应用大数据技术时，采集不同频道以及不同频率的广播电视节目中的有关数据被细化为多项任务，然后让不同系统进行数据监测，收集到的信息会有专门的系统进行汇集[2]。在进行监测任务时所采用的是轮询监测模式，这种模式虽然能收集信息，但应用范围还是有限制的，那么其收集的信息就不完整，而且没有被监测的区域有很大几率出现故障。应用大数据技术，就不会出现这些问题，大数据技术能全方面监测广播电视节目的播放信息，如节目出现故障，能及时被发现，并能知道大概的故障范围。监测系统也会记录播放故障信息，这样工作人员就能对问题进行研究，这样的故障下次就不会再发生。大数据技术能使节目正在播放的情况下得到更多监测技术指标的验证，还能存储非纯文字信息。

3.2 构建专业化模型，处理信息

广播电视监测需要建立专业化模型，主要是在处理信息的过程中起作用。专业化模型会生成信息树，然后对相关信息进行预处理，将一些有价值的信息筛选出来，并根据信息价值的重要程度进行排序，将这些数据安放在信息树中。大数据技术就是帮助工作人员分析处理信息树中所有的信息，并加以提取和保存。

3.3 分析信息

在广播电视台中，工作人员可以将监测系统和大数据技术的信息导航结合，全方位监测信息，然后写出信息监测报告与相关图表，最后分析这些信息，找出故障出现的规律。在后面的监测中，假如还发生这种故障，工作人员就有充分的理由对发生故障的区域发出预警，并及时采用相关措施进行解决，同时对节目作出调整，使节目播放恢复正常。借助信息导航树进行数据分析处理，也能及时解决原来不同检测系统中的信息不能互通的问题，通过信息分析找出各种数据之间的逻辑关系，有利于保证播放质量。

4 结语

要保证广播电视监测质量，工作人员应熟练掌握大数据技术应用技巧，进而在信息处理过程中得心应手，能够有效保证信息数据处理质量，使广播电视检测工作更有意义。需要注意的是，在大数据技术应用之前应积极做好试验工作，进而保证其在实际运用过程中不会出现问题。

参考文献：

[1]李林,张超.大数据技术在广播电视监测中的应用探讨[J].广播电视信息,2017(6):96-99.

[2]郭巍.浅谈大数据技术在广播电视监测中的应用[J].计算机与网络,2016(13):73-75.