第一次被大数据革新三观，来自于好莱坞的《纸牌屋》。其时号称Netflix凭仗3000万北美用户寓目视频的举动数据，了大卫芬奇、凯文史派西和英剧《纸牌屋》三个枢纽词组合像个布满氢气的球，稍一用力就会发作爆炸结果。《纸牌屋》厥后公然为Netflix带来超300万流媒体用户，当季财报宣布后股价狂飙26%。

　　即便《纸牌屋》在前，海内影视行业却不断没法将文娱和大数据更好分离，反而很快考证了大数据的“无用性”：来自于百度到场众筹刊行的《黄金时期》。百度预期最低票房为2亿，成果落得5000万暗澹开场。

　　如今有一家公司再次站出来讲大数据这件工作了。建立于2012年的艾漫数据，明天在新三板挂牌。CEO夏宗靓说公司的中心合作力就在于数据构造和完好性处理了现无数据阐发的短处，也由于有如许的数据库，已往3年多到场的30多部影视作品偏差不外10%。由于对数据统计的自信心，公司也正在筹办从纯真数据效劳，开端参与到运营环节。

　　《黄金时期》得胜后，业界关于所谓百度大数据停止过相称长一段工夫的争辩，最初，部门概念以为，汗青数据不敷是做大数据猜测的主要艰难，中国无数据可查的电影数目也只要数百部，可用来进修纪律的汗青数据积聚实在非常有限。

　　夏宗靓说，这此中能够最大的成绩在于手艺职员关于行业专业常识的完善。百度只是经由过程搜刮举动，好比报导量来猜测票房，这个起点就是毛病的，由于报导自己属于片方的营销举动，而不是出自于用户反应。

　　在样本量的成绩上，公司如今的数据库有1.7PB数据，涵盖2010年以来除微信伴侣圈以外的全网数据，和来自电信运营商的数据。

　　作为影视垂直范畴的数据，艾漫还对这些数据停止洗濯收拾整顿，这个历程包罗消歧：对数据库滋扰信息停止解除；然后对用户停止感情阐发，用户表达的快乐、等待大概是恶感、讨厌，能够归结为观影等待，观影等待是片方猜测票房的一个主要目标；第三是用户的UID定位，对用户的散布、属性停止总结提取；第四是可以构成文章择要将影评等笔墨停止概念稀释，用于数据阐发。

　　在对充足量的用户数据停止构造性收拾整顿以后，用户画像根本明晰，再对影视作品停止猜测阐发，关于艾漫来讲，就不是一件艰难的工作了。

　　看上去简朴，却有许多的手艺困难。夏宗靓说，各人都晓得未来数据阐发是趋向，可是如今行业里和艾漫同类的公司险些没有。“不是各人看不到，而是很多多少同期大概厥后创业的公司，很快就倒掉了。数据效劳欠好，天然没有客户买单。”艾漫是在清华手艺的根底上，研发了自立常识产权的天然言语了解手艺和大数据发掘手艺。“公司的团队还在很长的工夫内要互相磨合。手艺团队必须要熟习理解影视行业的特质，市场团队也要晓得手艺是怎样回事。如许各人的需求才气互相婚配。”夏宗靓说，这些都是已往几年，艾漫一点一滴积聚起来，不是随意一家公司哪怕BAT就可以随便赶超的。

　　既然艾漫声称有这么强的数据阐发才能，那接下来影视市场会发作甚么变革呢？这个成绩被问到，险些瓜熟蒂落。

　　假如大数据仅仅用于票房猜测，能够称之为是一件“然并卵”的工作，一部曾经完成的作品，不管票房的预估上下，宣扬都是要竭尽全力的。以是大数据必须要更早参与到产物中。

　　夏宗靓说，艾漫可以从只要一个故事梗概的时分，就协助出品方经由过程数据阐发找到更好的标的目的。“数据都是有标签的，我们假如想以80后的男性观众为观影主体设想一部影戏，那末就会思索题材，用户存眷度，人物定型，人物运气的升沉线，以致前期的演员提拔，都要给出很细致的参考。这些数据都是有市场压服力。”夏宗靓说，一个协作的客户就是如许，从原来的一个故事梗概到最初拿到了过亿的投资。

　　在夏宗靓看来，影视市场原来就是有一部门是商品，有一部门是艺术创作产物。而商品，必然是产业化消费方法下，有迹可循的。艾漫的感化，就是可以协助客户消费出更受目的用户喜好的产物。“说到底，市场是由用户说了算的，C2B形式是影视行业不成或缺的构成部门。”

　　锻练做过了，不免摩拳擦掌。在有了30多部作品，只要10%偏差的条件下，艾漫也筹办亲身下水一试技艺了。夏宗靓流露，艾漫从2015年开端到场到影戏的投资和运营中。至于影片范例，听说是来岁上市的一部魔幻题材作品。届时，大数据能否真能点石成金，可一见分晓。