大数据时代视频网站：《纸牌屋》成功学不会？
大数据最初是指多到无法去进行统计和分析的数据集，后来被衍生成——通过某种方式和方法去分析海量数据，从中获得我们需要的具有巨大价值利益的服务内容。
这是一种逐渐被重视的形式，分析这些数据有难度，存储这些数据一样有难度，也需要使用一些前所未有的方式，现在国内大部分采用的是Hadoop这样开源的分布式数据集群，来满足各种数据统计的需求。
由于海量数据中可以分析出具有巨大价值利益的细分数据，所以很多网站都进行大数据战略，特别是在电商行业和视频行业。
不过更具有挑战性和代表性的应该是针对视频网站的大数据挖掘，毕竟电商对于大数据来说还是有很多优势的，比如电商的用户无论如何挑选，最终还是会选中某一款产品，然后注册、登陆、支付，无形中就将自己最重要的信息资料全盘托出。而视视频网站绝大部分用户都是不注册的，如何在这种无法记录用户信息的情况下如何做到大数据分析呢？
最近有一部Netflix的自制剧《纸牌屋》被大家所关注，据说是Netflix根据数据推论出《纸牌屋》成功的关键要素：喜欢BBC剧集的用户、大卫•芬奇的表现风格、凯文•史派西的表演刻画。最终事实证明，基于大数据分析出来的结论非常靠谱，《纸牌屋》在美国和其他40多个国家引起了观剧热潮，为此Netflix获得了巨大成功。
大数据谁做的最好？
由此我们产生一个疑问，视频行业有人在做大数据吗？谁家做得最好呢？
是Netflix么？在技术层面来说，我觉得并不是。
Netflix之所以成功还是在于它的数据是可被挖掘的，Netflix是一家在线DVD租赁网站，通过用户直接的租赁数据，可以得知用户喜欢BBC的剧集，喜欢大卫•芬奇导演的影片对社会问题的另类表达，和凯文•史派西在刻画各种阴险狡诈的反派人物时那出神入化的演技，于是成功的推出了《纸牌屋》这部备受瞩目的优质美剧。
而在匿名用户大数据中做得最好的莫过于Youtube了，在我接触过这家神奇的视频网站后，不仅折服于他精准的推荐算法，更钦佩他们对于数据的开放性，只要你想统计和分析，Youtube会将几乎所有视频的数据都提供给你，这应该归功于他们依附着Google强大的技术支持。
在Youtube所有的大数据信息，都围绕着单部视频节目所进行，第一次访问，第一次分享，第一次评论，都展现在你面前，包括时间和URL一一列出，这是一种多么开放的胸怀。
国内也有几家针对视频做大数据的视频网站：优酷网、搜狐（数据比较全）；酷6网、土豆、56（提供部分数据）；奇艺、乐视、腾讯（有统计但未提供）；它们也都将成为视频网站大数据的角逐者。(责任编辑：admin)
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