长期以来，传统媒体的广播电视数据被成熟的运用于内容生产、运营、销售的各个环节。而对于大部分媒体来说，由于自身发展新媒体的时间短，在新媒体平台上搭建与使用大数据系统缺乏足够的经验。互联网公司的大数据应用场景或许可以为我们提供借鉴。

互联网公司的数据来源于平台自身的大数据，比如百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据信息系统，并且具有各自不同的逻辑。百度通过搜索关键词，反映用户兴趣和需求;阿里巴巴从用户网页浏览到支付，完成了漏斗式转化的大数据;腾讯则基于用户社交和娱乐的各种行为形成大数据。由于业务和商业模式的不同，决定了三者数据资产发展策略的不同。目前百度和阿里巴巴的大数据采取较为开放的策略。

通常来看，有一定规模的互联网公司的大数据应用场景，可以视为是企业不同层面运营的数据价值金字塔，主要集中于七个层面(如下图所示)大数据应用范围包括：基础数据的接入与用户ID的识别、大数据体系的搭建与智能分析、用户与客户体验数据的监测、个性化推荐、数据产品的可视化、收入分析，以及将大数据用于战略研究。金字塔大数据的分析难度从下到上、由浅入深，这些关键环节对于传统广播电视搭建自身的大数据体系，有一定参考价值。

进一步而言，网络视频平台，时间概念的无限性，是与传统媒体来说较大的区别。

一方面，互联网视频公司具有与传统电视类似的“频道”、 “剧场”概念，打造组合类的视频产品包，另一方面，它们充分利用互联网的技术优势，在大数据的应用方面提出一些新的玩法。比如：爱奇艺提出“SWS”模式(“搜索Search”-“观看Watch”-“分享Share”)，创新性的推出“蒲公英”计划、“一搜百映”等精准广告产品，能够大大提升广告跨屏投放的效率。国外视频网站奈飞(Netflix)的大数据使用因《纸牌屋》而成名，应用场景主要有三个：用户看了哪些视频?系统需要知道每一个用户的所有观看历史，以便于为用户推荐相关的视频内容，同时在页面上的“最近观看”一栏中显示观看历史。用户所看的内容对于用户兴趣的衡量，产品和内容的决定非常重要。基于用户观看历史的内容推荐、用户跨屏观看的时间与地点、家庭成员间的观看差异。

简言之，与传统媒体对内容生产的重视相比，目前互联网公司来更注重技术产品的运营与商业变现，相信随着网络自制内容的发展，大数据在内容生产方面的作用会越来越大，互联网与传统媒体大数据取长补短，协同发展，将是一段时间内大数据研究与应用的主题。

(本文作者系传媒经济学博士刘旸，具有台网双重经验)