大数据分析-出版业转型升级的新助力

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 大数据分析:出版业转型升级的新助 力 摘要：大数据分析正在改变出版 企业的运营方式，出版业对内容的搜集、 储存与传播方式也将因大数据分析的出 现而发生深刻变化，大数据分析将促进 出版业深度信息化。 中国论文网 /5/view-6922065.htm 关键词：大数据；出版；数字出 版 一、大数据分析的价值在于预测 大数据（big data） ，又称巨量资 料，一般指的是所涉及的资料信息量巨 大到无法通过目前主流软件工具在合理 时间内实施抓取、管理和处理的数据集 合。大数据环境下，一批世界级的互联 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 网公司如亚马逊等在大数据应用上不断 推陈出新，电商、社交网站及智能搜索、 网络广告等网络服务也纷纷借助大数据 分析提升应用和服务能力。 大数据分析的核心技术是数据挖 掘算法，最重要的应用领域是预测性分 析，从大数据中挖掘出特点并建立模型， 再通过模型带入新的数据，从而预测未 来的数据。近年来，大数据分析已经渗 透到诸多行业，逐渐成为重要的生产因 素。出版实质上是一个搜集、选择、加 工、发布信息与知识供用户使用的过程， 大数据的出现，对出版的各个环节都产 生了重要影响。大数据分析的价值在于 预测，通过海量数据的分析，提取有价 值的数据关系，从而对选题分析、复制 数量、销售渠道和销售行为提供帮助。 大数据环境下，出版业是否转型和如何 转型值得业界同仁深入思考。 二、大数据分析给出版业带来新 机遇 1.出版业的大数据 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 大数据的构成基础是“小” 数据。 单个出版社的数据信息，一般可分成两 类。一类包含出版社历年的经营数据即 品种、出书码洋、销售码洋、销售实洋、 回款、利润等，以及作者数据、读者数 据、经销商数据等。这类数据一般是结 构化数据，可以用数字或统一的结构加 以表示。另一类数据信息是出版内容， 包含以各种介质发布的数字化出版内容。 这类数据是非结构化数据，无法用数字 或统一的结构表示。单个出版社的数据 信息量，一般在 TB 级别，很少能到 PB 级别（1TB=1024GB，1PB=1024TB） 。 这些数据信息可以用企业 ERP 管理系 统和内容管理系统 CMS 加以管理，因 而笔者称其为“ 小” 数据。 就整个出版行业而言，除了包含 行业经营数据和出版物内容数据这种结 果数据外，还包含交易数据、专家推荐 和读者评论信息这种过程数据。整个出 版行业的数据信息量已经非常巨大，达 到 EB 甚至 ZB 级别 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 （1EB=1024PB，1ZB=1024EB） 。同时， 据有关机构分析，这些数据 80%以上为 非结构化数据，并且是快速增加的。整 个出版行业的数据很难用一个或几个软 件系统加以管理和分析，因而属于典型 的大数据。 2.大数据分析创新出版模式 大数据分析有利于提高出版经营 活动的绩效，创新出版模式，促进出版 业的转型升级，加快数字出版的发展。 通过数字阅读与交易平台以及内容数据 库、用户信息数据库和销售信息数据库， 出版机构能收集大量的用户数据，能够 更方便、更精准地分析用户内容偏好和 用户购买行为，从而做出产品开发与销 售方面的合理预测和判断。 在传媒文化产业中，大数据分析 带来新的生产机制早有先例。比如出品 方兼播放平台 Netflix 的一部 纸牌屋 ， 让全世界的文化产业界都意识到了大数 据的力量。据统计，2013 年纸牌屋 的数据库包含了约 3000 万用户的收视 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 选择、400 万条评论、300 万次主题搜 索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、 怎么播，都由数千万观众的喜好统计决 定，每一步都由精准的数据引导，从而 获得了极高的收视率。可以说，这是部 用大数据“算 ”出来的电视剧，实现了由 用户需求决定生产。 与此相似，出版业也产生了名为 “粗剪”的出版模式。粗剪是出版商提供 的一种服务，这种服务让读者在图书正 式出版前就可以看到书稿的内容。只要 读者购买了某一本书的粗剪服务，他就 可以获取编辑正在编辑加工或作者正在 修改的书稿，可以通过在线阅读，或下 载书稿的 PDF 文件，或按需打印书稿。 通过对正在编撰或校对的书稿的阅读， 读者可以提出对书稿的建议、评论或指 出书稿中的错误。这样读者可以直接影 响书稿正式出版后的内容。出版商根据 读者反馈的数据，不断调整内容，从而 使得正式出版的产品获得更广泛的市场 认同。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 出版机构利用大数据分析进行定 制出版的例子还有美国 Coliloquy 公司。 Coliloquy 公司专注于亚马逊 Kindle 平 台产品研发，该公司推出了“动态小说” ， 读者可以对小说人物和故事主线进行选 择，编辑或作者再根据大量读者对人物 或情节的选择数据调整小说的人物或情 节发展，从而实现动态定制出版，定制 内容主要集中在爱情小说、科幻小说等 类别，被称为大数据背景下的“快销书” 。 三、大数据分析急需出版信息化 大数据分析最为重要的基础是数 据，最重要的作用是预测。出版企业要 通过大数据实现对选题的分析、媒体形 态的选择和实现精准营销，首先需要有 企业自身的数据和整个行业的数据。换 句话说，大数据分析要求出版企业和出 版行业必须进行深度的信息化。 1. 大数据分析要求出版企业深度 信息化 首先出版企业内部的管理数据、 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 生产数据、销售数据、作者数据、客商 数据要有一套完整的管理信息系统进行 管理。目前一部分出版企业实施了 ERP 管理，把选题论证、库房物流、营销、 财务等全部整合在一个平台上，数据信 息互通、共享。但仍有相当多的出版企 业在用多个系统管理各个生产环节和数 据，存在信息孤岛，信息不能共享互通。 其次是出版企业要建立基于数字 出版的软硬件系统。新闻出版广电总局、 财政部关于推动新闻出版业数字化转 型升级的指导意见 （新广出发 201452 号）明确支持传统出版企业 构建和完善内容资源数字化、版权资产 管理等软硬件系统。但目前只有极少数 的出版企业具有完整的从数字内容采集、 加工、存储管理到发布的平台。 最后，还需要出版企业把管理流 程和数字出版流程相结合，以数字环境 下出版业务流程再造实现多形态出版业 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 务流程的协同管理。当然，由于出版企 业财、物所限，需要逐步实施和完善上 述系统来实现深度信息化。 2. 大数据分析要求出版行业深度信息化 出版业作为信息内容产业，目前 已经普遍利用信息处理技术、计算机技 术、网络技术来进行生产加工、行政管 理和提供服务。但新闻出版行业的信息 化还落后于金融、电信甚至制造业，目 前还没有达到应该具有的应用水平。出 版行业实现深度信息化当前需做好以下 工作。 首先是需要尽快推进行业信息标 准化建设。目前，我国新闻出版行业的 信息化标准工作大大滞后于行业信息化 建设的实践，特别是在行业宏观方面、 产业链条之间信息交换方面、同一产业 链条内不同单位之间的互联互通方面， 所需的基础性、共性的信息化标准的严 重不足已成为行业信息化建设的主要瓶 颈。在大数据强势来袭影响各行各业的 当下，管理部门与行业协会、生产企业 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 应形成合力，推动出版行业标准制订和 标准执行工作。2014 年 10 月正式出台 的深化新闻出版体制改革实施方案 中的一大措施就是“ 建立全国统一的出 版产品信息交换平台，着力推动出版信 息标准化建设” 。 其次，出版行业链条上的各环节， 特别是出版与销售两个环节，需要尽快 加强信息互通。首先要做好企业自身内 部的信息化管理，然后在推行行业信息 标准的基础上，以开放、合作、共赢的 姿态，促进行业信息互通。长时间以来， 出版社与实体店商之间由于数据不能有 效及时沟通，出版社不能掌握社外在销 库存的数据，屡屡造成追加印数决策失 误。近几年图书电商渠道崛起，不少出 版社电商销售量占销售总额的一半以上， 而出版社可以实时查看自己的品种在各 大电商的销售情况和库存情况，这对于 出版社的选题决策和印数追加都能起到 重要的参考作用。 最后，出版行业行政管理部门的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 工作也需要随之转型。管理部门若不尽 快使用网络技术等手段加强对出版行业 的管理，将越来越难以起到及时有效的 指导、管理监督和服务作用。 四、大数据分析有待出版企业转 变思维 1. 因果关系向相关关系转变 大数据时代最大的转变就是放弃 对因果关系的探究，取而代之关注相关 关系，即只要知道“ 是什么 ”，而不需要 知道“为什么 ”。比如，我们通过各个专 业网站或数据库的数据分析，得出某一 类选题的出版物销售呈快速上升趋势， 那么就可以跟进出版这一类选题，而不 用去探究为什么这一类选题会受到追捧。 又比如电商网站往往能够在顾客买书的 时候，推荐顾客刚好喜欢的其他书籍， 网站可能不知道顾客“ 为什么 ”喜好那些 书，其实网站也不在乎“ 为什么 ”。 2. 经验判断向数据驱动转变 数据驱动，即出版企业以即时的 方式获取、处理和使用数据（内部数据、 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 外部数据） ，并以此来驱动企业的管理 和运营。企业一切的预测、判断、决策 依靠数据说话，有别于“ 拍脑袋 ”和“经 验式”的主观判断，相对客观、科学。 特别需要注意的是，数据驱动的出版企 业的业务流程应是闭环，即“选题策划- 内容生产-营销- 服务-互动平台- 客户需 求-选题策划 ”式的闭环营运，各个环节 之间有数据传递，相互间提供数据支撑。 3.产品生产向信息加工转变 传统出版企业一般重点关注产品 生产流程与生产周期。事实上出版企业 是传播知识、观念和思想的企业，本质 上说也是在传递信息。因此，我们的关 注点需要转移到信息把关、信息加工、 信息呈现方式和信息传递的快慢上来。 这样的好处在于数据分析可以贯穿在出 版全过程之中，并能不断优化企业的生 产与运营。 4. 客户关系向用户关系转变 客户关系于企业的重要性不言而 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 12 喻，不少出版企业都有自己的 CRM 系 统。于出版企业而言，一般重点关注的 客户就是经销商、书店和各大电商，客 户关系的维护往往需要较高的成本投入。 然而，在目前图书市场饱和、产品同质 化严重的当下，只注重客户关系是完全 不够的，我们更需要了解终端用户即读 者的需求、意见和建议。这要通过搭建 读者与出版社之间沟通的平台来获取用 户信息。出版社通过对获取的用户信息 及行业数据进行分析，可以提供更高的 内