在智能大屏发展中，数据研究是一个关键命题。尤其是对如今的广告业务而言，在广告主预算减少、效果广告越发受关注的背景下，进一步凸显了数据的重要性。
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目前无论是电视大屏厂商，还是服务商、应用方等等都在强调广告的精准投放、品效合一，但实际上其背后需要的数据技术研究仍面临诸多挑战，对效果广告发展产生影响。
数据TA研究
与移动端相比，电视大屏一个很重要的特征是：家庭环境内共享收视。《2023年中国家庭大屏白皮书》显示，智能电视平均多人观看场景占比74.1%，3个人以上一起观看的使用场景为 58.4%。
全家聚在一起的家庭时刻，容易增强品牌在家庭层面的信任感，最终影响其消费和转化，但同时这也意味着电视大屏收视行为的背后通常是多人收视场景，为精准受众分析、TA研究带来复杂性。
目前一些运营商通过打标签的方式判断终端背后的收视人群，但由此得到的数据往往做到的是“千机千面”，而非“千人千面”。此外观众不断变化的收视行为将导致标签的叠加，造成标签数据缺乏稳定性。
另外在电视大屏端，一个比较主流的传统研究方式是样本模型研究然后推及。简单来讲就是选取一定数量的家庭（这些家庭构成符合目前的地区家庭构成的比例），了解其家庭结构和收视习惯，然后以这一模型来判定屏前人的收视表现。但这背后的本质是借助人工调查数据去支持算法，触达效率和效果自然不够准确。
行业一线数据研究人员对流媒体网表示，样本模型研究方法能用较低的成本获得TA数据研究，但显然也有着明确的局限性，这并不是一个动态的观察方法，不能完全真实反应屏前人的数量。
后链路数据
数据研究链路很长，包括数据采集、清洗、分析以及反馈等等。而对于电视大屏而言，除了分析环节TA研究的复杂，在数据效果反馈层面也面临很高的壁垒。
具体来看，在广告投放方面，用户在电视大屏被种草后，往往需要自行跳转其他渠道购买，从广告呈现到产生购买这一过程是割裂的，导致电视大屏无法直接就后续用户行为展开数据分析研究，也就是经常被提到的缺失后链路分析，导致很难进行营销归因和效果评估。
而即便目前OTT内容与电商可以接轨，但背后大部分情况下也会涉及到横跨多个渠道、平台及设备。这就需要借助一定的ID连通或是一定维度来计算或拟合，最终完成效果分析。
数据割裂
电视大屏有不同的运营主体，从OTT业务来看，有电视厂商、内容服务商、应用方等等，并且不同产业链环节中还有很多企业，这就导致数据掌握在不同企业手中，此外，电视大屏还存在不同信源，导致数据的进一步割裂。
更进一步看，如今媒介形态越发多样，用户接触媒介的时间也愈发碎片化，进而导致数据的粉尘化，目前各个互联网平台依赖自身的数据产品，而各生态的数据产品就造成了“围墙花园”，数据间的链接中断，加深数据孤岛化趋势。
对于数据的分散、割裂问题，将导致消费者标签不全面，消费者决策路径不完整，将直接影响广告投放和效果，导致不同平台的商品数据无法流转和查询，影响监测方和广告主合理归因、跨屏控制投放频次以及衡量项目的ROI。勾正科技CCO阎诚江向流媒体网表示，数据的孤岛化趋势，测量评估不同源，使得无法有效的统筹一个综合广告投入的效果，只能单点局部优化某一类媒体的投资效益。阎诚江以更直观的表述讲道，同样一部电视剧，在直播卫视频道的表现是1.2%的收视率，在点播平台的大屏端覆盖了2000万家庭，请问哪个平台的表现更好一些。当然，其中还牵涉到城市分布，收视时长，频次及观众构成等众多参数。
在这一问题下，同源研究是一个重要的，甚至是最重要的概念，需要对同一样本组在不同媒介上的使用行为进行测量得到数据。
数据安全
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