深度揭秘：从“0”到“数千万”日活，咪咕视讯高速增长...

咪咕视讯是中国移动旗下咪咕文化科技有限公司的全资子公司，旗下产品涵盖包括直播、影业、视频等，截至2016年3月，咪咕视讯平台拥有千万量级的正版视频内容库，构建了高出4000万的付用度户群，成为海内领先的音视频内容聚合与分发平台。

目前，咪咕视讯日活超过1000万，那么咪咕视讯是如何在短短几年时间里，实现了用户高速增长的呢？对此，本次永洪科技采访到了咪咕视讯大数据中心部项目经理佘华，他向我们讲述了咪咕视讯在大数据时代下应对新变化的探索与实践，为大家揭秘从0到 1000万日活，咪咕视讯高速增长背后的数字驱动力。

大数据聚焦业务价值，实现流量高速增长

当我问佘华是因为怎样的契机加入咪咕视讯，又选择了在大数据分析领域不断探索的？佘华说：“我是数学系出身，对数据分析有着一种热爱吧，自毕业后一直从事数据分析相关工作，至今已有八年之久。2012年入职咪咕从事数据分析工作至今，目前在大数据中心部负责数据分析以及数据运营这一块的工作。”

当我问及咪咕视讯当时是基于什么样的需求组建了大数据中心部门的呢？佘华介绍到：“一家企业发展到咪咕视讯这个阶段，旗下产品涵盖包括直播、影业、视频、原创G客等，日活超过1000万的业务规模，精细化运营驱动业务增长就变得尤为重要。对于互联网而言，数据已经是企业的核心资产，如何利用好这个核心资产反过来推动企业更快速稳健的发展，是咪咕视讯高层非常重视的事情。因此，2015年在咪咕视讯高管层的推动下，我们成立了大数据中心部。”

成立了大数据中心部门，又是如何让大数据分析的价值被业务部门充分认可呢？佘华解释道：“一款大数据产品的价值，是要能够帮助业务人员解决实际业务问题，真正提高业务的工作效率和工作质量，才能够得到从高管层到业务部门的充分认可。我们在2015年以前，也就是未成立专门的大数据中心部门前，是基于传统的数据库如Oracle，仅限于数据提取和简单的报表查询，因此存在很多缺陷，每当出现业务异常状态，都需要花费很长的时间进行分析，效率极低，严重影响了业务发展。这也就是2015年公司决定要大力建设大数据这个项目的初衷。经过两年的发展，部门成员发展到了百人团队，能够为市场部、影院部、运营部、直播事业部、广告部等十余个业务部门提供业务数据支撑。”

即便管理层以及业务部门都认可了大数据分析的价值，但是对于咪咕视讯来说是否经历了大数据价值不太明朗的阶段，比如说基础平台已经搭建，而业务分析模型仍在摸索之中，又或者与业务流程的结合缺乏体系化思考，导致项目无法发挥价值等。佘华给出了咪咕视讯在大数据平台建设以及应用上的经验：当时我们在搭建大数据平台过程中以及数据平台应用过程中也碰到很多困难，最初我们在大数据平台建设过程中，由于资源有限，以及相关经验不够丰富，导致搭建完毕的平台架构的稳定性不够好。

另外，我们的数据量非常庞大，从而导致数据平台出现了各种各样的异常状况，大数据平台架构组通过迭代更新，逐渐提升了平台的性能稳定性。除此之外，我们的业务逻辑也比较复杂、数据类型非常多，在数据种类规范上也遇到了诸多困难。为此，我们大数中心团队根据业务需求对数据种类进行了梳理和归类，从而顺利的为业务部门提供高效的数据分析支撑。

数据分析能够在业务中发挥的巨大价值，离不开技术能力与业务场景的深度结合。当我问及佘华，咪咕视讯的数据分析团队，他们是如何分工的，实现了哪些业务场景，以及又是怎样实现这些应用场景的？佘华介绍说：“我们大数据中心团队以业务为核心，分为了大数据平台架构组、数据研发组、需求分析组、数据分析组、数据运营组等。大数据平台架构组负责整个大数据平台的建设，以及硬件的维护和软件环境的配置；数据研发组负责BI、可视化分析等数据产品的建设；需求分析组负责业务需求的调研、根据业务发展制定整个数据分析团队的规划；数据分析组通过对业务数据进行搜集、整理、分析，并给出分析结果和预测；数据运营组根据数据分析组给出的相应分析报告从而来指导运营决策。我们整个大数据中心团队通过紧密协作，用数据分析来驱动整个咪咕视讯的业务增长。”

那究竟如何用大数据分析帮助业务提升呢？佘华分享了2个应用场景：

案例1：收视率统计

“通过可视化对收视率进统计和分析，给我们业务带来了极大的增长，以及给数据分析人员也带来了极大的便利。”佘华说到，早期，我们的收视率统计分析基于传统的数据库如Oracle，仅限于数据提取和简单的报表查询，每天跑报表的时间需要花费十几个小时，耗时过长，效率非常低下。经过反复斟酌，2015年和Yonghong进行了合作，搭建了大数据分析平台，从而保障了我们业务的数据分析的高效性。

截至2016年3月，咪咕视频与16家设备提供商、30家互联网合作企业、30家主流媒体合作企业、170家直接内容提供商、350个间接内容合作商展开长期、稳定的合作。而数据分析为咪咕视讯和合作方的互惠互利起到了保驾护航之作用。从2016年开始，咪咕视讯将大数据分析应用在收视率统计和分析上。通过对收视数据的统计，可以详细地看到每一个时点、某一个区域，有多少用户在观看哪个频道，并在这一基础上做出更多的分析与决策建议。

例如，爆红网络的电视剧《琅琊榜》播放次数累积高达35亿，收视率达到2.22%，在行业内颇为抢眼。咪咕视讯通过终端将用户每一时间点观看《琅琊榜 》的剧集收视率状况数据进行采集，进对数据进行可视化展示和分析：黄金档具体每个时间点有多少用户在看？用户在什么时候切换了频道？通过对这些数据的即时分析，判断用户换台是由于剧本质量，还是导演拍摄手法，或者其他原因影响了黄金档的收视率，从而优化不足之处来引导和影响文化产业。

案例2：用户画像与精准营销

“谁是我们的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传推送给用户合适的视频？随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系的发展，这些问题对于咪咕视讯而言，已经能够全部解决掉。”佘华接着说到，我们通过采集用户的浏览足迹数据、搜索记录数据、推荐并播放了的视频属性数据、视频留存度数据、观看完整度数据、观看次数数据、观看视频分辨率数据、字幕设置数据等信息全部标签化，一个完整的360度的用户画像就被刻画出来了。

之后，再和我们的视频数据库进行匹配，选出适合推荐的视频推送给用户。另外用户画像对于广告的精准投放也十分有效。目前占据在线视频市场规模比例最高的盈利方式仍是以视频贴片广告为主的广告收入。

随着业内竞争加剧，由用户产生的广告价值已难以支撑获得用户所需的成本，因此越来越多的视频网站选择在原有广告价值链的基础上，通过对用户的深度运营，来获得增值收入。而精准营销是获得增值收入的最有效手段，给企业带来利润的同事也缓解了盈利压力。我们在做营销活动推广的时候，会根据用户画像进行广告的精准投放，基于这些用户标签再来做的精准营销、商品推荐成功的几率就会非常大。

选择合作伙伴，实现深度分析以及提升运营效率

当我问他，咪咕视讯当初为什么选择Yonghong作为大数据平台合作厂商，佘华分享了咪咕视讯大数据中心部在产品选型上积累的经验：在和永洪合作之前，我们的业务场景数据分析基于传统的数据库如Oracle，仅限于数据提取和简单的报表查询，每天跑报表的时间需要花费十几个小时，耗时过长，效率低下，严重影响了业务的发展。而通过和永洪的合作后，完美的解决掉了这一难题。

在使用了永洪产品过程中，我们发现Yonghong产品的易用性非常好，数据分析人员进入操作界面后，根据分析需求拖动组件即可完成可视化图表的制作以及分析，把我们以前需要数十人同时的工作量缩短到三人一个上午就能搞定，极大地缩短了数据分析报表制作时间，提高了我们的工作效率和质量。

另外，随着咪咕视讯业务的发展，导致产品线过长，涉及的业务场景过多，从而产生了大量的数据，数据分析任务非常多，跑数据的时候，系统频繁出现故障，以致于后续的数据分析工作无法按进度完成，而Yonghong产品在大数据量高并发情况下，系统不仅稳定，而且分析速度非常快，保障了我们团队的数据分析工作正常进行。

除此之外，将Yonghong应用到我们的各个产品线，不仅提升了我们的产品质量，而且极大的提升了我们的用户体验度。最后就是，永洪的售后服务做得非常令人满意，2017年8月到2018年1月份这半年，永洪团队来我们咪咕视讯针对大数据中心团队以及业务人员进行了十余场的数据分析讲座培训，极大地提升了我们团队的数据分析能力。

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