大数据如何影响卫星产业

视频点播服务商（如Netflix和Amazon Prime）之间竞争加剧给卫星运营商造成明显挑战。此外，消费者对付费电视的大量选择也对运营商降低服务价格形成了压力。

尽管出现这些问题，卫星行业仍然在持续发展。

Dataxis公司发现在2016年第二季度到2017年第二季度这一年间，直播到户（DTH）卫星广播市场的用户数量增加了700万，从2.38亿增长到2.45亿，这与有线电视用户数量的减少量大致相当。一颗卫星可以通过大数据来保持其活力，卫星运营商已经使用人工智能（AI）-更具体的来讲是机器读取-来预测和分析多年的数据，来帮助他们更好的细分市场和创建更多定制化的订阅套餐。随着视频点播和多屏幕服务需求的激增，运营商可以通过多个连接的设备终端获得增长的收视率数据的数量和种类。

尽管大数据为卫星运营商带来了新的机遇，但变化也随之出现。

通用数据隐私条例 (GDPR)将于2018年在整个欧盟（EU）生效，这将使得从电视运营商的收视率数据中分析出一些具有指导性的结果更具吸引力（例如减少对第三方数据的依赖）且更具挑战性（例如法规要求的日渐严格）。

GDPR中规定了新的义务。 消费者的授权是必须有的，运营商必须让他们的用户了解到，他们会在流程的所有步骤中收集数据。

GDPR有可能不仅仅影响欧洲的付费电视观众。 事实上，它还有望成为世界其他地区立法的模板。

那么一旦GDPR通过，收集数据将会变得有多难？虽然消费者已经习惯在互联网上提供数据，但通常只是在社交软件这种免费服务上。

客户也许很不情愿向一个已经收取每月订阅费用的卫星运营商来提供这些信息。

但从另一方面看，卫星运营商已经经营很长时间了，因此他们通常会得到用户的信任，并且与新进入视频点播这种付费电视市场的服务提供商相比，他们可能更容易得到用户关于收集数据的认可。

在涉及利用大数据方面，卫星运营商可以采用几种不同的方法。具有半人工智能的内容获取、安排和分发工具优势的“内容效率预测”模型正日渐流行。

特别是，内容获取策略可以建立在预测模型和投资收益率（ROI）分析上。

这些模型与传统的推荐模型不同，因为它们考虑的是观众群，而非特定的观众（或家庭）。

这些模型的核心是内容和内容相似度的向量表示。关于内容的向量表示有很多方法，包括内生和外因，这可以为运营商带来显著的成本节约或额外的服务收入。

人工智能的模型具有学习的能力，从而使得在提出建议和提高内容效率上更加准确，尤其是在一段时间的实践以后。

在今天的互联世界中，运营商必须充满活力并快速地适应变化。 人工智能允许运营商通过改变算法来不断提高其服务质量以适应消费者的行为。

未来卫星运营商和大数据的会如何？ 大数据算法正在发展。

在过去的几年里，我们看到了人工智能领域的传统模式与深度学习、机器学习相结合的重大改进，我们也看到了计算能力和数据访问（连接/数据库）的交互作用。

在这种情况下，人工智能的全部功能可通过CPU性能、更好的算法以及实时访问大型数据库来实现。

这些元素的聚合为市场和消费者分析提供了新的范例。

数据一直是卫星业务的一部分，但现在正在发生的变化是对行为的反应越来越接近实时了。

分析行为的老方法可能会有长达数月的滞后期，而对于那些有退出服务想法的客户而言，可能在此期间已经做出决定。

最终，这些进步正在帮助全球的卫星运营商更好地利用大数据，以更具意义的方式了解他们的用户（即提供有针对性的内容）并开辟新的盈利计划，特别是与定向广告相关的计划。