数字媒体中对大数据技术的应用

数字媒体中对大数据技术的应用

杨绍惠 1 王红霞 2 郭雪景 3

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摘要：近来年通过信息技术与通信技术在媒体行业的融合应用，推动了数字媒体建设。随着数字媒体中数据生成速度加快、数据存储量增长、数据利用需求扩大，数据处理要求越来越大，因此，数字媒体行业增强了对数据处理技术的应用。本文概述了大数据技术，剖析了该技术对数字媒体的影响，并以此为基础，对其应用进行了具体讨论。

关键词：数字媒体；大数据技术；应用

大数据主要是指海量数量，大数据的特征主要集中在大量、高速、多样、低价值密度、真实性五个方面。大数据技术主要是指对大数据进行管理的技术，包括了数据采集、传输、存储、抽取、分析、利用等。目前，随着我国各行业诸领域数字化建设工作的持续推进，大数据技术获得了广泛应用，并且产生了较大效用。下面先对大数据技术对数字媒体的影响做出说明。

1、大数据技术对数字媒体的影响

1.1扩大数字媒体数据来源

大数据时代数字媒体发生了重大变化，首先体现在数据来源方面。具体而言，传统时期的数字媒体重点集中在报刊、电视、广播方面，信息来源以人机会话为主。在这种条件下，数据来源方式相对单一，获取量比较少，数字增长速度慢。进入大数据时代后，通过对大数据技术的应用，智能手机与平板电脑及计算机成为了数字媒体中的数据来源，此时既有结构数据，也包括非结构数据，全面扩大了数字媒体数据的来源渠道与采集范围。

1.2加快数字媒体传播速度

大数据技术应用后，数字媒体中的数据处理速度相对加快，在数据采集时扩大了数据来源，提高了采集速度。同时在数据处理方面通过建立数据库，借助信息编码、精准分类、虚拟存储、高效分析、报表打印管理等，加快了数字媒体传播速度。尤其在应用大数据技术后，报刊、广播、电视媒体之间的信息融合成为了可能，各类移动智能设备与PC机处于同步应用状态，能够使数字媒体供给端与用户数据消费端，建立数据实时交互方式，扩大数据交流与传播速度及范围。

1.3推动数字媒体转型升级

大数据技术在数字媒体应用后，除了扩大数据来源、增进数据交流、加快数据传播，可以在更深层次上推动数字媒体转型升级。例如，传统时期主要以数据媒体供给端被动的采集信息、编辑新闻素材，并进行相应的发布。随着对大数据技术的运用，推动了数字媒体融合，促进了融媒体的出现，原来的数字媒体用户可以根据企业搭建好的平台，自主的进行新闻采编与上传，从而改变数字媒体企业与用户之间角色，并在一种协同合作的方式下，共同促进数字媒体向着多元化方向发展。

2、大数据技术在数字媒体中的应用

大数据技术应用时对于数据的处理流程主要集中在“数据采集—数据预处理—数据存储—数据分析/挖掘—结果展现”方面，其中的数据源为结构型数据、半结构型数据、非结构型数据，后两种数据类型先有数据后有结构，数据生成速度快，处理方式相对多样。而且，通过深层学习、社会计算、知识计算、数据可视化等大数据技术的配套应用，能够较好的满足数字媒体在新时期的高质量发展需求。下面分别从数据融合、数据搜索、数据处理、数据安全展开具体讨论。

2.1以数据融合为例

数字媒体属于内容生产行业，这种内容生产以事实为前提条件。数字媒体在当前的发展过程中，面临着信息碎片化、冗余化、非结构化、低价值化的多重阻碍，为了提高内容生产效率，增强内容的质量，需要应用大数据技术对数据进行融合汇集，以保障数据采集环节的数量与质量。例如，数字媒体企业可以根据大数据技术直接搭建数据管理平台，然后，在业务层接入各类数据获取工具，建立以“业务层—数据库层—信息管理层—用户层”为主的基本架构。例如，在数据融合汇集模块，可以通过Hadoop、Kafka等工具进行日志采集，借助API或网络爬虫对网络数据进行采集，通过MEMS传感器对数字设备中的数据进行采集等。

2.2以数据搜索为例

数字媒体企业在节目制作过程中需要对各类数据进行搜索，应用大数据技术后可以设置数据搜索模块，利用数据平台中的搜索解析加强对用户数据的分析，并对同类数据进行快速查询。从当前实践经验看，在数字媒体分布式架构下，能够通过数据搜索模块提高数据速率。同时，利用该模块中的通用性、可拓展性功能，对搜索到的数据进行优化处理。尤其在HTTP基础上，可以借助模块中的JSON设置对不同的功能进行切换与调用。目前数据搜索模块中主要以索引与数据分析为主，可以较好的提升数字媒体企业数据分析能力，对与业务相关的数据进行及时查询、整理、分析、总结，并为其后续利用做好准备。

2.3以数据处理为例

在数字媒体中存在文字、图片、语音、视频等等多种数据，既需要进行编码后的分类存储，也需要对其进行融合应用。应用大数据技术后，数字媒体企业可以设置智能数据模块，将OCR技术、语音解析技术、影音录制技术等融入到该模块，提高数据处理的专业度。而且，可以借助智能数据模块的数据处理，使结构数据、半结构数据、非结构数据等数据源，与直播模拟、影音录入等相关联，从而将节目采编与制作统一起来。另外，在智能数据处理模块支持下，可以较好的各项资源得到科学管理、高效配置，如在热点、突发事件等方面，可以通过应用智能数据模块各项功能，保障相关数据的精准采集、快速处理，满足数字媒体在新时期的发展需求。除此之外，在智能数据处理时，现阶段可以配套应用人工智能技术，借助深度学习与专家系统使数字媒体的数据管理系统，实现自动更新，推动数字媒体逐渐向着智能化方向升级。

2.4以数据安全为例

在融媒体发展过程中，数据来源多，规模大，在同步的数据清洗、抽取、集成过程中，不排除病毒监测与查杀不彻底的情况，容易引发数据安全风险，轻者造成数据紊乱，严重时可能造成运行设备瘫痪。应用大数据技术后能根据网络安全威胁，在建立数据管理平台时配套的设计数据安全管理模块，一方面借助安全隔离技术增强数据采集、传输、输出方面的安全。另一方面在联合防火墙技术、密钥技术，保障数据管理系统安全运行。另外，大数据技术应用过程中，配套应用故障诊断技术，或者建立故障数据库，抓取并分析异常数据，实现对异常处理的预警，快速评估及有效处理。

结束语

总之，大数据技术内容明确，特征鲜明，在数字媒体中应用后可以促进数字媒体的转型发展。通过以上初步分析可以看出，数字媒体中的数据处理流程主要集中在信息采集、加工、投放、接收等方面，与大数据技术中的数据采集、预处理、存储、分析与挖掘、结果展现等密切对应，因此，建议在应用大数据技术时，尽可能根据数字媒体的数据处理需求选择与之匹配的大数据技术，促进数字媒体行业的转型发展。

参考文献

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[2]李欣怡.大数据时代下数字媒体产业创新发展途径探析[J].文存阅刊,2021,14(13):203.

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