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Netflix:一场数据逆袭战

  借助《纸牌屋》大热,Netflix, Inc. (Nasdaq: NFLX) 打赢了一场大数据时代的精准战役。在其公布超出市场预期的第一季财报后,盘后股价狂飙26%,达到每股217美元,这较去年8月的低谷价格累计涨幅已超三倍。

  美剧《纸牌屋》(House of Cards)的首播夜,在总部的会议室里,几十台装有Netflix app的平板电脑、智能手机等设备正齐刷刷地播放电视剧,40余位工程师紧张地监控着实时流量,难掩兴奋。

  到第一季结束为止,Netflix视频下载服务美国订户达2920万。通过分析数据,原创的《纸牌屋》推动今年一季度新增超300万流媒体用户,其中203万是美国用户。而在这一过程中,“大数据”起了决定性的作用。

  700名工程师的工作

  Netflix每天有700名工程师进行缜密的数学计算。他们对3000万次播放动作、Netflix注册用户的400万次评级、300万次搜索,视频观看时间和所使用的设备进行大数据挖掘,并以此策划节目。

  当然,《纸牌屋》并不是简单的元素杂糅,在具体创意方面,招到合适的人,给他们足够的自由和预算成为该剧受欢迎的原因。据了解,在Netflix买下这部剧集以前,故事情节和演员阵容就都已敲定。每名演员和故事选择都是由创作方决定的。而未来Netflix将利用这些数据帮助挑选未来剧集的演员和导演。

  推荐引擎是Netflix公司的一个关键服务,它的数千万用户能在一个个性化网页上对影片做出1~5的评级。Netflix将这些评级放在一个巨大的数据集里,该数据集容量超过了几十亿条。Netflix使用推荐算法和软件来标识具有相似品位的观众,对影片可能做出的评级。通过用户直接的DVD租赁数据获取信息,再通过推荐引擎、数据算法等方式,提前获知观众们喜欢看的内容,从而进行准确的内容订购授权。

  Netflix的成功在于它的数据是可被挖掘的,为了满足用户的收看,Netflix使用定制视频服务器,当用户点下播放按钮,Netflix需要在0.5秒内找到距离该用户最近的包含这部影片资源的电脑们,然后再经过筛选找出最合适该用户播放的。总部的数学家和设计师团队则在这一过程中分析用户观影的口味,并不断地推送出适合的内容以延长用户的在线时间。

  Netflix一直想要拥有和HBO质量比肩的娱乐内容,而这样的内容背后是靠技术来推动的。

  据了解,Netflix每晚都会进行一次分析,查看哪些节目在哪些地方最受欢迎。另外,Netflix的核心价值还在于它是世界上最大的云计算用户之一,它根据小时向AWS 租借服务器、存储资源以及计算能力。Netflix 打造了成熟的工具以使自己的软件可以在Amazon云上运转良好。而Amazon则在模仿着Netflix 的先进之处,并将模仿的成果作为服务提供给企业用户。Netflix在筹备阶段调取了大量用户在该网站的数据,如收藏、推荐、回放、搜索请求等。通过数据分析,Netflix知道有多少人正在观看斯贝西和芬奇的电影,也知道有多少人喜欢看政治惊悚片。

  数据库的价值

  如今Netflix已经将95%的数据存储在DataStax的Cassandra上,包括客户账户信息、影片评分、影片元数据、影片书签和日志等。Netflix在750多个节点上运行着50多个Cassandra集群。高峰时,Netflix每秒要处理50,000多个读取和100,000个写入操作。这样一来,Netflix业务能够灵活快速地创建和管理数据集群。

  当然除了疯狂的计算本事。Netflix还在改变用户的收看习惯:一般节目的出炉过程是,电视策划人猜观众想看什么,然后花时间设计、拍摄、播放新节目,得到收视率回馈,再决定是否延续。现在Netflix颠覆了这个模式,人们在Netflix上以流媒体的方式而不是传统守候观看的方式一次性集中观看,这彻底改变人们看电视的方式。

  “《纸牌屋》的成功有新媒体造势的功劳,也有对本身内容的强力把控。Netflix的冒险,或将成为一种趋势:更多的制片人和编剧把在线视频网站看成一个能够讲好故事的平台。”乐视影业CEO张昭对《中国经营报》记者表示。

  • 责任编辑:豆豆

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