网站管理内容管理系统(大数据时代下，内容运营体系是怎样建设的呢？)

　　网站管理内容管理系统(大数据时代下，内容运营体系是怎样建设的呢？)

　　以内容为基础的互联网产品，如新闻资讯、内容社区、音乐视频、小说*敏*感*词*等，主要为用户提供内容服务。海量内容离不开运营，就是将内容更好的组织和聚合，推送给消费者，让用户享受到更好的服务。大数据时代，内容运营体系如何构建？

　　关于人和信息的三个问题

　　关于人和信息的三个问题

　　人们对内容的消费紧密围绕三个问题。1、信息如何高效生成？2、如何有效地组织信息？3、信息如何有效地到达消费者手中？解决了这三个问题，一个内容产品才能生存和发展。今天我们主要关注第二个和第三个问题，即如何有效地组织和组织数据，以便更好地触达消费者。

　　数据、信息、人际关系

　　内容主要指对人有用的信息，包括信息、音视频、文章、书籍等。不同的平台有不同的内容，不同的人需要不同的内容。因此，数据、信息和人构成了我们要讨论的问题的三个基本要素，下面是他们关系的*敏*感*词*。

　　数据、信息和人之间的关系

　　产生数据的方式有很多，比如专业制片人PGC，包括记者、作家、导演等；比如普通的UGC用户，和介于两者之间的小型专业创作者PUGC。数据源也很多，比如供用户消费的内容数据；还有用户通过浏览、查看产生的行为数据；还有各种数据被捕获、共享和挖掘。

　　数据只有经过处理和整理，才能成为有用的信息，有用的信息就是内容，内容只有以一定的方式被用户消费，才能真正产生价值。不同的数据以不同的方式处理成信息。大部分处理是对原创数据进行组织打包，然后进行关联聚合。数据到达用户的方式通常是推荐和分发，以及用户的主动搜索和浏览行为。

　　数据分类

　　有很多种数据。这里有两个主要类别。第一类是内容本身的数据，即基础属性数据和特征信息数据，另一类是内容消费产生的行为数据，包括用户浏览行为和内容消费行为。详情如下所示。

　　数据分类

　　内容数据可以分为实体数据和链接数据，以及结构化或非结构化数据等。行为数据包括用户行为和内容消费数据，多为结构化数据，主要来自数据传递和系统日志。通过对内容和行为两类数据的特征进行分类计算，可以得到内容画像和用户画像。当我们有这两个肖像时，我们可以将这些肖像关联成圆圈。推荐算法就是对这两个圈子进行最优匹配，即将特定的内容分发给特定的人或人群。

　　内容与运营关系

　　内容离不开运营。如果最好的内容没有被打包或没有到达用户，那么内容将是静默的。互联网时代，九乡真的是怕死胡同。因为数据爆炸，内容太多。面对如此多的内容，人们不知道该怎么办。因此，良好的内容运营至关重要。以下是关于内容的运营，包括基于内容的产品运营、市场运营、用户运营、事件运营等。

　　内容与运营关系

　　本文主要针对内容实体相关的操作，即信息文章、音视频内容、推送分发等产品中的操作，不是自媒体时代的内容营销。

　　内容操作结构关系

　　内容的操作方式有很多种，一般可以分为基础操作、高级操作和智能操作。这些操作的前提是内容基础数据的构建。

　　经营结构关系

　　内容数据建设主要是基础信息描述和属性特征库。基本操作分为现场操作和非现场操作。现场运营主要根据自身产品特点，提供首页、分类页面、频道页面等不同的内容展示方式，方便用户找到自己想看的内容。高级操作是在基础操作的基础上进行的增强，帮助用户更方便地浏览信息，提升用户体验，增加粘性。智能操作是高级操作的升级版。主要以大数据为驱动，通过对用户行为和内容特征的计算分析，进行个性化推荐。

　　运营模块系统

　　内容的运营方式很多，产品运营的模块化系统也很多。通过这些模块化系统，实现多种运营渠道，让内容更便捷地触达消费者。

　　运营模块系统

　　随着大数据和智能技术的发展，越来越多的东西被自动化、智能化，机器代替了人工。在内容运营领域也是如此。工具将帮助人们提高内容组织的处理效率。同时，人工智能还将通过对内容和用户特征的计算分析，实现内容和用户的最佳匹配，让内容得到更好的利用。用户消费。

　　数据驱动和大数据驱动

　　数据和大数据驱动的运营都是基于数据的，本质上是为了让用户享受到更精准的内容服务。数据驱动主要是分析内容信息的消费情况，比如点击次数、停留时长等，从而推断出热度和流行趋势，帮助人们做出合理的决策。大数据驱动也需要分析内容消费的情况。不同的是，大数据还需要分析用户行为和内容特征，将内容与用户进行优化匹配，从而达到最佳的消费效果。

　　数据驱动和大数据驱动

　　数据驱动通常适合那些优质的精品内容，更适合以人为本的运营，比如电视、报纸、门户、长视频等。大数据驱动更适合内容丰富的泛娱乐内容，如微博、今日头条、短视频等。这些网站内容庞大，质量水平参差不齐，更适合机器根据用户特征进行个性化推荐和分发。不同的场景适合不同的解决方案。数据驱动和大数据驱动没有区别，在实际场景中通常是结合使用的。

　　大数据架构实时解决方案

　　数据化或大数据驱动都离不开数据仓库的建设。数据仓库包括数据采集、存储、处理和查询应用。以下是一套完整的大数据架构实时解决方案。数据源包括 Hive 和 DB 或直接监控 Kafka 消息。在处理完ETL、Flink等实时流后，我们将数据存储在HBase或者MongoDB中，然后将数据同步到ClickHouse或者ElasticSearch查询引擎，让应用层通过查询引擎的语法进行查询和计算.

　　大数据架构实时解决方案

　　当然，实时大数据的解决方案有很多，不同的场景也有不同的解决方案和选择。这只是提供大数据架构的基本方案，不再赘述。借助一套大数据实时解决方案，再加上现有的用户画像和内容画像，我们可以根据用户行为进行实时的内容匹配计算，从而实现实时的用户个性化分发和推荐。

　　大数据架构离线解决方案

　　有了实时解决方案，还需要大数据的离线解决方案，这将有利于我们构建用户特征库和内容特征库。实时解决方案面向实时数据计算，主要以秒、分、小时为单位，方便实时数据计算和快速决策。离线方案按天数计算。线下方案更适合用户画像、内容画像，以及数据仪表盘和数据报表，有助于构建用户圈和内容圈。通过对*敏*感*词*的挖掘和分析，我们还可以发现更多的商业价值。

　　大数据架构离线解决方案

　　离线解决方案主要是对原创数据逐层清洗，建立不同层次的基本特征、行为主题、业务场景的表，并将相关表导入Kylin、Impala、Pilot、Druid等查询引擎。引擎实现数据的查询和计算。线下大数据解决方案也有很多种。这里给出的只是一个参考。具体方案视实际业务场景而定。

　　总结

　　本文主要介绍了内容数据的来源和类型以及内容运营的不同方式，同时也介绍了数据驱动和大数据驱动的内容运营的区别，最后给出了大数据的实时和离线解决方案。通过这篇文章，我们对数据驱动的内容运营有了一个大概的了解，具体的数据仓库建设、数据内容特征建设、内容画像构建、用户行为分析、用户画像构建，以及智能推荐和分发算法后面会详细分析. 讨论。