문화 및 창조적인 산업에 큰 데이터의 파괴를 과소 평가 하지 마십시오

상하이 영화 페스티벌 포럼의 16 세션, 대용량 데이터의 주제 사람들의 토론을 자극 하고있다. 불일치, 토론 스파크 스플래시의 큰 데이터에 언론에 당사자.

오랜 동안에, 영화 및 텔레비전 산업 예측할 수 없는 반환 이라고 합니다. 유명한 감독 마이클 Simino의 파라다이스 영화 필름과 중국 유명한 감독 오 우 삼의 바람 언어 MGM의 최후 파산 아래로 끌고가의 역사에서 가장 손실 지 영화 중 하나입니다.

영화 및 텔레비전 산업 문화 및 창조적인 산업, 그리고 창조적인 사람들의 예술적 사고와 프로듀서 감독 비즈니스를 유지 하기 위해, 타협의 예술 이며 예술 조정 또한 모든 성공적인 감독에 대 한 유일한 방법 이므로 특정 충돌 하는 자체의 비즈니스 사람 속한다. 하지만이 원본 제어 스크립트, 배우와의 선택에서에서 과학의 스타일을 영화, 비즈니스 반환의 정확도 향상 시킬 수 있습니다?

사실, 문화 및 창조적인 산업의 모든 범주 같은 비슷한 문제가, 오프셋된 문제의 중복 및 제품 품질의 제품입니다. 확장, 문화 및 창조적인 산업에서 지금 큰 데이터를 백그라운드에서 국가 경제의 성장 되 고 클라우드 컴퓨팅이 새로운 기술을 효과적으로 업계에 대 한 수익의 비율을 향상 시킬 수 있습니다? 문화 및 창조적인 산업으로 더 많은 자본을 유치?

"카드 집"에 최근 넷 플 릭 스 투자 만장일치로 칭찬 되었다. 카드 집 뿐만 아니라 넷 플 릭 스의 웹사이트에 보인된 에피소드 기록 이지만 그것은 또한 뜨거운 미국 40 개 이상의 국가. "카드 집"는 미국의 정치 드라마에서에서 적응 BBC의 1991 초연 영국 방송 회사, 넷 플 릭 스에서 100 백만 달러 투자와 비디오 웹 사이트입니다. 그것은 생각 하기 때문에 넷 플 릭 스, 영화와 텔레비전 소비에 사용자의 큰 데이터의 30 백만 분석 후 유익 하다. 순수한 정치 드라마의 부족 국내 TV 드라마 소비자 시장 공백 채웁니다 있으며 강한 감독의 제작 스타일으로 TV 드라마 Starz의 "큰 남자", HBO의 "부통령" 등 여러 가지 유사한 정치 테마의 최근 2 년 보다 더 많은 영향 등등.

카드 집 라디오와 텔레비전 네트워크와 케이블 텔레비전의 전통적인 TV 생태계를 완전히 무시 하는 첫번째가 고 넷 플 릭 스 같은 날에 모든 13의 에피소드의 분기 수요에 시청자에 대 한 방송. 카드 집의 물결은 계속 했다.

아마존만 수에서 볼 수 있는 인터넷 회사는 "전쟁" 넷 플 릭 스, 스마트폰, 태블릿과 인터넷 텔레비전 TV를 보고 있는 사람들의 관심을 악용 하려는 경쟁 때문에 적어도 11 파일럿 에피소드 생산 이라고 스트리밍 미디어 재생 서비스 분야에서 시장 점유율을 확장을 합니다. 동시에 마이크로소프트는 자신의 TV 시리즈, 고 보고서 말 구글, 애플, 인텔과 트위터 또한 고려 하는 그들의 자신의 유사한 제품을 개발.

이 정보에서 찾을 수 있습니다, 한편으로, 전통적인 영화와 텔레비전 산업 사슬 침투, 다른 한편으로, 영화와 텔레비전 생산 업계에 대용량 데이터에 대 한 인터넷 업계. 그것은 전혀 놀라운 따라서 데이터 활용의 주요 힘을 지 고 하 게 되는 사용자 데이터의 많은 인터넷 회사에 수집 했습니다.

예를 들어, 카드 집 받아 빅 데이터 시대에 TV 생산 산업 체인을 파괴 하는 방법?

연상 한 번 했다 "카드 집" 유명한 감독 적응 스크립트는 보았다 많은 텔레비전 방송국, 하지만 없는 지불 한 도전을 하기 때문에 미국에 대 한 사람 또한 말할 수 없는 20 년 전 오래 된 드라마 여전히 여부는 시장. 넷 플 릭 스는 비슷한 우려, 그리고 "TV 드라마 소비 습관 데이터베이스" 분석을 실시 했다. 결국, 넷 플 릭 스는 오래 된 놀이 "카드 집"은 여전히 뜨거운 수요, 및 재생의 사용자 기초, 또한 거의 사이트 연상, 케빈 Spacey 팬 일주 일치, 그래서 재생, 그리고 달러의 100 백만 투자 하기로 핀 처 감독, 케빈 Spacey 연극 배우에 발견.

"개수" 샘플 가구의 전통적인 등급 통계만 수천에 비해 "카드 집"에서 데이터베이스 보기 옵션, 4 백만 리뷰, 3 백만 테마 검색의 30 백만 사용자를 포함, 진정한 "큰 데이터입니다." 이 데이터는 넷 플 릭 스는 수 년에 걸쳐 축적 된 데이터에서에서 파생 됩니다. 때 사용자가 브라우저를 통해 넷 플 릭 스 계정에 로그인, 넷 플 릭 스 배경 기술 자동으로 사용자 위치 데이터 및 장치 데이터를 기록 합니다.

메모리 코드는 또한 보기 프로세스, 소셜 네트워크로 추천 하는 동안 사용자의 컬렉션을 포함합니다. 넷 플 릭 스의 보기, 일시 중지, 재생, 빨리 감기, 중지, 및에 있는 행위는 매일 사용자는 넷 플 릭 스에 3000多万个 행동까지 생산할 예정 이다. 또한 넷 플 릭 스 가입자 3 백만 검색 요청, 하루 4 백만 점 주고 타이밍 및 에피소드의 장비에 대해 물어. 이러한 넷 플 릭 스 코드로 번역 및 콘텐츠를 생산으로 기록 된 요소.

큰 데이터를 분석 하는 방법을 찾으려면, 넷 플 릭 스는 많은 노력을 할애 하지 않았다. 모두의 첫 번째 1 ~ 5 개 등급, 바이 보다 더와 관련 된 데이터의 양 아래로 몇 년의 비디오를 제공 하는 사이트의 다른 사용자가. 미래의 사용자가 추천 새 영화와 텔레비전 드라마를 찾으려면, 관객의 인식 필요 "알고리즘입니다."

하지만 생산성에 큰 데이터를 선회 하는 것은 쉽다. 년, 넷 플 릭 스 알고리즘의 정확도 개선 하기 위해 데이터 마이닝 기능을 확대 하는 큰 대회 모집 되었습니다. 2005의 끝에, 넷 플 릭 스는 데이터 집합 열리고 보너스 (넷 상)에 달러의 수백만 권장된 알고리즘 및 아키텍처를 권장 시스템 성능 10% 증가 허용을 설정. 이 데이터 집합에는 누가 약 1 십억 번 약 20000 영화에 대 한 이상의 480,000 익명 사용자가 포함 되어 있습니다.

중국에 대 한 영감

현재, 국내 문화 및 창조적인 산업에서에서 등장 하고있다 큰 데이터의 초기 증거와 같은 중요 한 핵심 자산으로 데이터베이스에 완 다 병원 선 올해 말까지 설립 될 것으로 예상 된다, 회원 데이터베이스 6 백만 도달할 것 이다 완 다 그냥 인수 미국 홈 라인 AMC 회원 데이터베이스에 도달된 4 백만 번호. 다른 한편으로, Tencent와 마찬가지로, Youku 및 다른 비디오 사이트 사용자 축적에 따라 데이터의 많은 하지만 또한 기술을 사용 하 여 Hadoop 데이터 마이닝 및 분석을 위한 시도 하기 시작 했다. 하지만 큰 데이터에 수 없는 너무 큰 데이터의 역할을 확대 하 고 너무 큰 데이터의 중요성을 이해 하는 폭이 좁은 수 없습니다 기반.

큰 데이터를 신속 하 게 데이터를 수집 하 고 다양 한 또는 많은 양의 데이터, 데이터를 분석 하는 능력 소비자 수요에 대 한 근본적인 통찰력을 남아 있다. 영화 및 텔레비전 산업은 언제나 지 각 산업, 그래서 소비자의 이해에 요구 성능, 이며 작가 영화 또는 예술 영화에 많은 크리에이터 할 고려 하지 훈련 다양 한 연령층의 손실이 발생할 것입니다, 관객의 감정을 긴 안목으로 보면 국내 영화 및 텔레비전 산업 개발을 위한 유리한 되지 않습니다. 큰 데이터 볼 영화 및 텔레비전 산업, 영화를 향상 시킬 수 있는 과학적이 고 체계적인 사고 이며 텔레비전 업계를 반환 합니다.

이제, 안목 소비자의 수요, 올해 초부터 여러 영화에서 "태 수", "청소년"와 "중국 파트너", 또는 잘 알려진 버전을 청소년 소설, 또는 새로운 시대의 소비자의 심리적 요구를 충족 하 고 새로운 미디어 마케팅 영화는 독특한, 라고 해야 하는 대용량 데이터의 초기 징후 소비자 수요에 대 한 과학적 통찰력에 예비 결과가 있다. 그리고 현재 국내 영화 및 텔레비전 산업 구매 최근 몇 년 동안 더 잘 알려진 많은 네트워크 소설 저작권, 인터넷 문학 소비자 그룹 데이터 분석의 기반으로이 구매, 과학 향상 크게 나이, 성별, 교육 및 요인의 다른 크기의 소비자 그룹에 세련 된.

소위 큰 데이터 뿐만 아니라 영화 제작에서 저작권의 구입 해야 때 링크의 역할, 필름 회사 이어야 한다 모든 링크의 비즈니스의 큰 데이터 침투. 예를 들어 영화와 텔레비전 생산의 생산 과정에서 팀 수 마이크로 블로그, SNS와 다른 채널 및 잠재적인 소비자 상호 작용, 영화와 텔레비전 생산 팀, 관리 경계를 변경 하는 동안 소비자 데이터를 수집 하는 이니셔티브를 통해 생산 수 제품의 추가 최적화에 대 한 기본적인 소비자 수요.

영화 제품 마케팅에 동시에 소비자 피드백 영화와 텔레비전 회사 소비자 정보, 소비자의 구매 및 소비 채널, 기업과 소비자 간의 오래 된 소비자 관계를 변경 하려면 지능형 밀어 최적화 있도록 모든 측면을 수집 하는 소비자와 상호 작용을 계속 합니다. 예를 들어 출판 업계에 새로운 클래식 문화 제품의 판매 채널을 최적화 하는 사설 클라우드를 구축 하려고, 그것에서 아이디어의 많은 수 있습니다. 이전 보다 적게 명확한 제품 판매 과정 취소 되은 배울 가치가 시도가 이다.

하지만 그건 너무 많은 신화로 큰 데이터 응용 프로그램의, 큰 데이터 도구와 솔루션, 하지만 모든 질병을 치료할 수 있다. 영화 및 텔레비전 산업 및 다른 문화 및 창조적인 산업, 예술적 기질, 하지만 좋은 제품의 특정 학위를 가진 저자는 예술과 비즈니스의 결합을 효과적으로 요구 해야 합니다. 소비자 들은 자신의 요구에 실명에 특정 제품에 대 한 검색, 소비자 종종 그들이 원하는 어떤 종류의 제품, 헨리 포드의 유명한 말 등: 어떤 제품 필요 소비자를 물으면, 그들은 말할 것 이다 저에 게 빠른 실행 하는 말.

따라서, 때로는 소비자 데이터 분석으로 이어질 수 있습니다 비 과학적 결과에 따라, 다른 한편으로, 대용량 데이터의 분석에 너무 많은 강조 방해가 됩니다 제작 과정, 제품을 만드는 생선도 닭. 크리에이 티브 스타일 방해, 감독의 개인적인 스타일은 더 이상 분명, 것입니다 제품 다변화, 제품 매력 감소. 이 과정은 특히 신중한 소비자는 성숙 하 고 육성 필요.

국내 환경 만큼 성숙 큰 데이터 주위 영화와 텔레비전 투자 촉진지 않습니다. 마찬가지로 지금까지 인터넷 비디오 우려, 중국 비디오 웹사이트의 콘텐츠, 자본에 대 한 관심에 의해 결정 됩니다 하지만 지불 시장 국내 비디오는 성숙, 현재 주요 이익 모드 또는 광고, 그것 어렵습니다을 완전히 결정 하는 영화와 텔레비전 드라마의 "구성"을 중심으로 사용자. 만 유료 텔레비젼 적용 비용, 멀티 스크린 퓨전 가속, 비디오 서비스 네트워크 컴퓨터의 종류를 통해 깰 수 있습니다, "거실 문화", 데이터를 통해 사용자 지정 서비스를 실현 하기 위해 가능 하다.

둘째, 마케팅 콘텐츠 관련 되어야 합니다, 관객 취향에 따라 맞춤형된 프로그램, 뿐만 아니라 지시 될 수 있다 관련 된 관객을 하지만 또한 관객에 따라 위치 "사용자 정의" 광고. 습관을 형성 하지 않은, 한 손에 국내 데이터 분석, "악마 등급" "등급 사기" 및 다른 등급 통계의 가장 중요 한 요소는, 다른 한편으로, 정확한 데이터 분석 하지는 영화와 텔레비전 드라마 투자 비용, 종종 아성, 말할 것도 없고에에서 포함 되어 있는 "계산"는

저자 생각, 큰 데이터의 잠재력은 매우 큰, 하지만 그것은 필요 제품의 제작 과정에 큰 데이터를 포함 하는 더 나은 한 한편으로, 제품 마케팅, 효과적인 데이터 최적화 분석 알고리즘, 다른 한편으로, 수집에 다른 데이터 차원을 따라 저작권 구입 및 생성 및 소비 채널을 시작, 큰 데이터는 그냥 더 그렇게 비즈니스 자산 및 관리 요소에 회사의 관리 프로세스의 더 많은 침투