長期以來，傳統媒體的廣播電視數據被成熟的運用于內容生產、運營、銷售的各個環節。而對于大部分媒體來說，由于自身發展新媒體的時間短，在新媒體平臺上搭建與使用大數據系統缺乏足夠的經驗。互聯網公司的大數據應用場景或許可以為我們提供借鑒。
互聯網公司的數據來源于平臺自身的大數據，比如百度、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據信息系統，并且具有各自不同的邏輯。百度通過搜索關鍵詞，反映用戶興趣和需求;阿里巴巴從用戶網頁瀏覽到支付，完成了漏斗式轉化的大數據;騰訊則基于用戶社交和娛樂的各種行為形成大數據。由于業務和商業模式的不同，決定了三者數據資產發展策略的不同。目前百度和阿里巴巴的大數據采取較為開放的策略。
通常來看，有一定規模的互聯網公司的大數據應用場景，可以視為是企業不同層面運營的數據價值金字塔，主要集中于七個層面(如下圖所示)大數據應用范圍包括：基礎數據的接入與用戶ID的識別、大數據體系的搭建與智能分析、用戶與客戶體驗數據的監測、個性化推薦、數據產品的可視化、收入分析，以及將大數據用于戰略研究。金字塔大數據的分析難度從下到上、由淺入深，這些關鍵環節對于傳統廣播電視搭建自身的大數據體系，有一定參考價值。
進一步而言，網絡視頻平臺，時間概念的無限性，是與傳統媒體來說較大的區別。
一方面，互聯網視頻公司具有與傳統電視類似的“頻道”、 “劇場”概念，打造組合類的視頻產品包，另一方面，它們充分利用互聯網的技術優勢，在大數據的應用方面提出一些新的玩法。比如：愛奇藝提出“SWS”模式(“搜索Search”-“觀看Watch”-“分享Share”)，創新性的推出“蒲公英”計劃、“一搜百映”等精準廣告產品，能夠大大提升廣告跨屏投放的效率。國外視頻網站奈飛(Netflix)的大數據使用因《紙牌屋》而成名，應用場景主要有三個：用戶看了哪些視頻?系統需要知道每一個用戶的所有觀看歷史，以便于為用戶推薦相關的視頻內容，同時在頁面上的“最近觀看”一欄中顯示觀看歷史。用戶所看的內容對于用戶興趣的衡量，產品和內容的決定非常重要。基于用戶觀看歷史的內容推薦、用戶跨屏觀看的時間與地點、家庭成員間的觀看差異。
簡言之，與傳統媒體對內容生產的重視相比，目前互聯網公司來更注重技術產品的運營與商業變現，相信隨著網絡自制內容的發展，大數據在內容生產方面的作用會越來越大，互聯網與傳統媒體大數據取長補短，協同發展，將是一段時間內大數據研究與應用的主題。
(本文作者系傳媒經濟學博士劉旸，具有臺網雙重經驗)
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