郝 瑞
(枣庄市市中区融媒体中心,山东 枣庄 277100)
现阶段,大数据技术的发展速度飞快,各领域也开始重视对大数据技术的应用,促使大数据技术在社会环境下有着重要的作用。广播电视在人们的日常生活、学习中都有着不可忽视的作用,要想确保广播电视的制作质量,就要做好对广播电视的监测工作,通过监测结果来进行相应的调整和改善,从而使广播电视节目更加完善。受各种因素的影响,广播电视监测充满着不确定性,这就导致监测结果受到影响,最终降低广播电视节目的制作质量。因此,应该借助大数据技术来进行监测,充分发挥出大数据技术的作用,这样才能解决广播电视节目在发展过程中所遇到的问题。
目前,广播电视监测工作受到了重视,对于监测工作来说,这是确保广播电视节目播出效果的重要保障,因此要做好广播电视监测工作,从而为推动广播电视行业发展带来积极影响。对此,需要深入分析当前广播电视监测的情况,然后选择具体的解决措施。
随着广播电视行业的发展,广播电视在人们的日常生活、学习中发挥着重要的作用,促使广播电视监测工作也变得重要起来。由于广播电视监测体系所包含的内容较为丰富,只有确保广播电视监测系统的性能才可以满足监测的需求,从而更好地改善监测系统。在这种条件下,广播电视监测过程中会受到各种因素的影响,这就增加了监测体系的不确定性,容易导致监测数据不够准确,继而影响监测系统的稳定运行。造成这一情况出现的原因是没有统一规划监测系统,为后期的信息收集、共享带来了很大的影响,不利于提升各部门之间的有效沟通,最终导致工作衔接不流畅。由此可见,广播电视行业的监测难度较大,致使当前监测的情况为监管效果带来了很大的影响。
在当前社会背景下,广播电视行业的发展速度飞快,但在监测过程中仍会遇到各种问题,致使监测工作得不到落实。广播电视在进行监测时往往采取分工的方式,各个区域之间并不相互连接,而是独立、缺乏关联性的,这就为广播电视监测工作带来了很大的影响,最终导致人们的生活受到不利影响。并且,广播电视监测模式所采取的是以树形模式为主,其大系统中包括多种小系统,如果出现一个路径的信息传输故障,就会造成其他部门的监管工作受限,继而难以确保监测工作的连续性。根据实际监测情况来看,树形模式的应用并不能提升监测的效率,并且导致广播电视监管体系缺乏关联性,这对达到预期的监测目标有一定的难度[1]。
在数据时代下,大数据技术的发展速度飞快,促使广播电视行业的发展也在加快,越来越多的工作内容融入监管体系中,这就扩大了检测监管的范围,意味着广播电视监测体系需要完成更多的任务量。对于广播电视上出现的节目内容,一般都需要进行全面的监管,如安全播出、广告监管等,根据相应的监管体系来执行监测内容。随着广播电视内容的扩大,每块内容都具有相应的服务器,但这些服务器之间存在着一些差异,所以要应用具体的方法来监管广播电视的内容。但在这种情况下,广播电视监测工作的任务量会进一步扩大,而且所监测的内容也越来越复杂,这就大大增加了广播电视监测的难度,会带来人力、物力上的成本消耗,从而为推动广播电视行业的发展带来了阻碍。由此可见,针对日益复杂的业务量,需要选择更加便捷、快速的信息处理方式,以此来解决当前繁杂的监测内容[2]。
大数据技术具有数据价值性高、形态多元化等特点,将其应用于信息处理上可以更好地解决数据处理难题。但由于大数据没有结构性的特点,当应对各种信息数据时难度较大,无法更好地处理繁杂的信息,这就导致传统的信息处理工具会属于作用,难以达到理想的处理效果。针对这一情况,应该加强对数据处理技术的研究,实施海量数据处理技术,然后处理繁杂的信息数据,以此来解决相应的问题[3]。
大数据技术中的预处理技术主要包括以下几点:一是数据抽取,二是数据清洗。同时,大数据技术所处理的数据信息也可以分为两种类型:一是结构化数据,二是非结构化数据。其中,前者能够使用任何的信息处理技术来进行处理,不管数据是否复杂,都可以使用数据信息处理技术来进行同质化,然后为日后的数据分析、集成来提供便利,从而减轻工作量,为提升技术人员的操作效率提供有效帮助。在进行数据抽取时,首先要明确对数据信息的认识,将与研究目的无关的数据信息清除出去,不断提升信息数据的分析质量,这样才能确保信息处理的有效性。所以要加强对数据预处理技术的研究,进而发挥出数据处理的价值性[4]。
在互联网时代的发展下,各类信息来源不断增多,致使信息数据鱼龙混杂,难以有效进行区分。为了更好地提取信息数据的有利价值,大数据技术需要加强对数据信息的存储和管理,将各种有价值的信息储存起来,确保信息数据具有完整性。同时,要想确保数据信息具有有效性,应该做好数据信息的管理,充分发挥出大数据技术的应用效果,保证数据监测的质量和效率,并建立相应的数据信息库,将所有信息数据整合在一起,然后进行存储,从而更好地完善数据库。通过信息存储,数据库可以对数据信息进行智能分类,让用户能够根据分类来查找,不仅可以节省用户的查找时间,还能够提升数据查找的效率。另外,相关技术人员要及时更新数据库,确保数据库与时俱进,有助于节省大量的人力成本和物力成本,以此来提升技术人员的工作效率,继而完成信息处理工作[5]。
现阶段,数据信息鱼龙混杂,为了让用户在第一时间内查找到想要的信息,需要加强对数据挖掘和智能分析技术的研究。当用户在相应处输入关键词时,大数据技术可以快速地进行数据分析,充分挖掘数据信息的价值,然后提升数据信息的利用率,有利于优化传统技术的不足之处,从而方便技术人员对信息数据的查找。当技术人员在挖掘大数据时,因为所参与的系统具备智能分析的功能,这就大大减少了查找的时间和步骤,以此来提升信息查找的效率,有助于改进传统数据技术的弊端[6]。
在广播电视监测过程中,大数据技术的应用是不可忽视的,借助大数据技术的应用优势来提升监测效率,确保大数据技术的监测结果准确,从而为广播电视节目的播出效果提供保障。对于大数据技术在广播电视监测中的使用,可以从以下几点来展开探讨。
当大数据技术还没有实现普及时,广播电视的监测工作正处于传统阶段。根据广播电视节目的播出平台来选择监测方式,将不同数据分为很多小部分,然后进行分开监测,然后再将已经监测过的数据整合在一起。在这一过程中,监测系统之间是不具备关联性的,每一个系统都是相互独立的,但这种监测方式会浪费大量的人力、物力和财力,并且会受到诸多因素的限制。而大数据技术的应用很好地解决了这一问题,通过大数据技术来进行全面、完整地信息接收,确保广播电视节目的播出信息被完全接收,以此来发现问题、解决问题。并且,大数据技术能够将海量的信息数据进行存储,促使广播电视节目的形式不仅是被一种形式所保留下来,而是以更加多元的方式进行存储,如视频、音频等方式,从而保证节目存储更加完整、全面。同时,广播电视工作人员可以根据已经收集到的信息数据来进行全面的分析,通过研究分析结果来减少问题的发生,这样能够降低各种故障问题出现,以此来保证广播电视节目的播出顺利。为了更加科学地监测广播电视节目,需要依靠大数据技术来作支撑,将所监测到的数据信息进行整合,然后提取出其中具有价值的数据信息,有助于为日后广播电视的发展提供技术经验[7]。
在监测广播电视节目时,为了更好地收集数据信息,应该构建一个专业的模型,利用专业化的模型来进行数据信息的处理。由于专业模型并不是随意构建的,其具有明显的构建意义,因此技术人员要学会使用该模型,从而为广播电视监测提供便利。在专业模型构建中,其数据信息会形成一个信息树,而广播电视相关人员要妥善处理好这些数据信息,做好有效地预处理,然后将其中具有价值的信息数据提取出来,并做好价值高低的排序,确保信息数据具有利用性,最后将其放置到信息树中,以此来发挥出信息树的作用,做到对信息数据的合理分类。相关工作人员在进行信息处理时,需要充分利用好大数据信息,将其作为有利的信息处理工具,促使大数据技术所收集到的信息数据能够自动分类,这样才能减轻工作人员的负担。同时,这种数据并不是无法改变,当工作人员经过分析以后,可以对其进行适当的调整,从而方便对后续工作的处理。由此可见,专业化的数据模型具有构建价值,借助数据模型来进行数据信息的处理,有助于提升数据处理的准确性[8]。
广播电视监测技术的应用是对数据信息收集、分析,其最终目的是掌握广播电视节目的播出情况。所以说,监测系统的主要任务是进行数据信息的分析,然后根据分析结果来得出结论,这样才能为工作人员提供有价值的反馈,从而更好地完善广播电视节目。根据所得到的信息结论,相关监测人员可以实时掌握电视节目的播出状况,及时发现播出过程中是否存在问题,然后再采取有效的措施来补救,有利于顺利解决各类问题。通过对数据的分析,相关工作人员能够及时发现问题、解决问题,这样有助于提升节目制作的水平,进而完善节目的播放质量。另外,电视台工作人员还要充分发挥出大数据技术的应用价值,将其与监测系统相结合,开展对电视节目的全方位监测,然后根据监测结果来查找问题,便于更快地解决问题。除此之外,还要应用导航树来进行信息数据的处理,这种信息处理方式能够解决传统监测系统所存在的问题,使其能够处于完整的系统中,然后增加每一个系统的联系,以此来提升系统之间的联系性,继而改善监测工作的弊端。当各系统处于一个大系统时,各个系统之间的联系有效提升,能够使数据信息变得更加符合逻辑,这样才能确保信息播放的准确性[9]。
随着大数据的发展,整个社会受到了重大的影响。造成这种影响出现的原因是数据信息变得更加复杂,再加上网络时代所带来的数据信息为传统的信息处理技术增加了困难,不利于处理新的数据结构和数据资源。在这种情况下,必须要及时引入新的数据处理技术,将其引入到广播电视监测工作中,确保大数据技术的应用满足实际需求,从而更好地处理和分析这些数据信息。并且,通过大数据技术的应用,其信息数据能够进一步推动社会的发展,有利于帮助人们去处理工作和日常生活中所遇到的难题,从而提升数据信息的利用率。
大数据综合管理分析平台必须要具备以下几种特点。首先,需要具备较多的存储空间,确保信息数据能够有效扩展,并扩大信息的存储范围。其次,还要具备较强的信息运算能力,将其处理为具体的数据,以此来为技术人员提供有价值的参考。最后,应该构建一个合理地环境,防止数据处理受到各种因素的影响。
随着广播电视行业的发展,大数据技术的应用受到了广泛的重视。将其应用到广播电视监测中,可以为监测工作提供更多有价值的参考,从而更好地处理广播电视节目所存在的问题,以此来提升广播节目的质量和水平。对此,需要加强对大数据技术的研究,确保能够充分发挥出监测作用,这样有助于进一步完善广播电视节目。