비디오 업계에서 큰 데이터 신화: 속임수 또는 도구?

넷 플 릭 스, 원래 온라인 렌탈 DVD 회사, 모델 알고리즘 프로그래밍의 성공에 대 한 올해 카드 집에 큰 불이 했다. 그러나 Youku의 감독 Chenhanze의 의견에서 "카드놀이" 넷 플 릭 스의 정밀 마케팅, 빅 데이터 분석에 의존 하는 드라마 하지 단순히 제품 이다. "넷 플 릭 스의 보스 그의 부하를 듣고 하 고 놀이 적응 및 배포 권리, 그리고 하위는 영국 놀이"카드 집"의 큰 팬 하기로 말했다 했다. "

Chenhanze, 미디어 남자, 큰 데이터의 경계 이다. 그녀는 큰 데이터는 그냥 도구입니다 생각 한다. 큰 데이터를 하기 전에 이미 통계 논리 및 데이터 마이닝 기술 있다. 예를 들어 인터넷에서 큰 데이터의 첫 번째 응용 프로그램 트래픽 분석 이다. 2005 년 주변 인터넷 포털을 통해 액세스 하는 시작 했다, 소통량의 주요 항목입니다. 하지만 2011 년, 가장 큰 트래픽을 비디오 사이트에서 온다.

Youku의 조합, 전에 Chenhanze Tudou에서 만든 드라마 사업 했다. 데이터 모델, 그녀는 말한다, 정확 하 게 어떤 분을 사용자 나뭇잎, 다시, 그리고 끌 모양과 각 놀이에 시계를 식별 합니다. 이러한 데이터는 다리 부분의 디자인과 테마의 선택에 대 한 좋은 참고 값을 제공합니다. 할리우드 시나리오의 세련 된 생산 과정에서 매우 중요 한 역할을 "의사 스크립트", 그들은 일반적으로 다리를 강조, 음모를 강화 하기 위해 스크립트를 적응. 그리고 대용량 데이터 분석 기술 Chenhanze 입 "스크립트 닥터", 큰 데이터와 줄거리 요소 처럼 관객을 분석할 수 있습니다.

넷 플 릭 스에 톱 10 영화 영화를 시각화 하기 위해 다른 가족 구성원의 요구를 나타냅니다. 또한, 10 영화 소비자의 요구에 따라 다른 감정에 서로 다른 시간에 해당 될 수 있습니다. 이 뒤에 청중의 다차원 분석이 이다. Chenhanze 비디오 시퀀싱 시퀀싱 및 목표 지도 더 정확 하 게 소비자에 게 추천을 이해 하는 명확한 논리 시스템의 세트 있다.

5 년 전, 네트워크에서 동영상의 폭발은 보통 점 보급, 자발적인 되었고 공유; 하지만 점차적으로 만든 드라마를 만들기 위해 설정 되어 네트워크 비디오 업계로 패턴을 기반 하 고 TV 프로그램을 구입, 비디오 회사 관객의 정량 분석을 했다. 영화와 텔레비전 프로듀서, 광고주, 그리고 제 3-파티 통계 기관으로 대용량 데이터 분석에 따라 데이터 보고서를 사용할 수 있습니다.

광고주는 더 이상 전통적인 패치 광고 모델 마케팅으로 만족. 태양광에 연결 된 원래 비디오 사이트 이제 투자 수익의 더 중요 한 표시 됩니다. Ma 그 연결 모든 것, 인터넷 + 혁신 나온다, 오픈 협업, 의사 결정, 데이터 되 자원에 소비자 참여, 추세와 모든 것을 연결 하는 것은 위험에 부합 하는 용기는 최근 연설에서 언급. 큰 데이터 마케팅의 동향은 모바일 끝의 상승 이다. "Chenhanze 말했다.

PC 시대에서 추적 하 고 사용자 정보 분석 쿠키와 논리적 분석을 사용 하 여 일반적인 전술 이다. 하지만 모바일 브라우저는 쿠키를 사용자 개인 정보 보호에 대 한 쿠키의 관대와 결합 하지 않은 구글 같은 거 대 데이터 분석의 새로운 모델에 대 한 보고를 시작.

Chenhanze 큰 데이터 모델은 미래에 사용 될 수 있습니다. 예를 들어 휴대 전화에는 사용자가 웹 사이트를 먼저 하 고 긴 방문 후 그것은 그를 다음 사이트에 공유 될 것입니다 대화형 동작을 생성 합니다. 이 기반으로 해야 합니다 A 사이 지원 B 사이트, 그리고 그들은 우연 연결 될 수 있습니다. 모든 데이터는 공유, 즉 "모든 연결".

"Google의 PPC 모델 (Google 온라인 광고의 모든 클릭에 대해 광고주 필요 특정 요금을 지불 하는 Google) 곧 적용 되지 않습니다." Chenhanze 말했다, 미래 모델은 사용자가 n 사이트, 광고주 최종 이익을 달성 하기까지, b 사이트, 웹사이트를 통해 이동 하지만 이전 탐색 과정 또한 이익 분배에 참여할 수 있습니다.

그러나, 큰 데이터 기술 제한 된 샘플 선택, 심사 과정의 데이터를 포함 하 여 한계가 있으며 거짓 판단, 분석, 논리의 정확성의 최종 결과 영향을 미칠 수 있습니다.

빅터 Maire Schoenberg, 빅 데이터 시대의 저자 큰 데이터 나이 무엇 인지, 왜 그런 지 필요 없이 사람들이 필요 주장 하고있다. 마찬가지로 기업 왜 맥주와 기저귀 판매 경기 너무 많은, 그들은 비즈니스 기회 포착으로 전략을 채택 크로스 오버 뒤에 비즈니스 논리를 파악 하지 않고도 성능을 향상에 관심을 지불할 필요가 없습니다. 판단을 내리기 전에 모든 것을 명확 하 게 분석 해야 하는 경우 손실 수평선과 시간의 비용입니다. 관련성은 인과 관계, 보다 훨씬 더 많은 하지만 Chenhanze의 보기에 과잉 반응. "는 모든 페이지 데이터 모델을 통해 정렬 하 고 편집 하기 위해 더 이상 필요"? "

그녀는 그 판매 이야기와 말하고 이야기 불멸, 그리고 편집자 아직도 그들의 부분을 재생 생각 합니다. 예를 들어 전통적인 비디오 사이트 액션 영화, 코미디, 사랑 영화와 다른 카테고리 하지만 넷 플 릭 스, 거기에 아주 작은 카테고리와 같은 컬트 영화 범주로 간주 됩니다,이 기반 데이터 크롤링되지 않을 수 있습니다 인간 두뇌 제품의 지혜와 이해의 콘텐츠 편집기.