姚永春

大數(shù)據(jù)應用通常需要依賴數(shù)據(jù)公司的外部數(shù)據(jù)服務，但外部數(shù)據(jù)服務能否取得良好的效果，取決于出版企業(yè)對自己的需求和目標是否有明確清晰的刻畫。出版企業(yè)如果缺乏明確的大數(shù)據(jù)應用規(guī)劃，再好的大數(shù)據(jù)技術服務也難有用武之地。

這是一個概念層出不窮的時代，有些概念不過是曇花一現(xiàn)，有些卻注定會改變整個人類社會的發(fā)展軌跡，“大數(shù)據(jù)”當是后者中的一個。自20世紀80年代被提出，到現(xiàn)今炙手可熱，“大數(shù)據(jù)”概念在一番沉寂后，終于迎來“大爆發(fā)”。《自然》《科學》等重要刊物相繼推出“大數(shù)據(jù)”?？烙⒌葒奥?lián)合國先后提出與大數(shù)據(jù)相關的發(fā)展計劃。2013年，Gartner將大數(shù)據(jù)列為在未來三年將對企業(yè)的長期計劃、規(guī)劃和行動方案產(chǎn)生重大影響的十大戰(zhàn)略技術之一，更讓其商業(yè)實踐如火如荼：IBM、微軟、甲骨文、EMC等大數(shù)據(jù)行業(yè)公司設計出各種“硬件+軟件+數(shù)據(jù)”的整體解決方案，提供基礎性服務；亞馬遜、臉譜、谷歌、沃爾瑪、淘寶、百度、阿里巴巴、騰訊等企業(yè)，通過深度挖掘自身積累的海量用戶數(shù)據(jù)，在精準營銷、個性化服務等各個業(yè)務領域積極嘗試大數(shù)據(jù)應用，布局大數(shù)據(jù)業(yè)務體系。同時根據(jù)Gartner的一份名為《2013年大數(shù)據(jù)普及程度背后的炒作》的報告，64%的受訪企業(yè)表示他們正在或即將進行大數(shù)據(jù)工作。

出版企業(yè)顯然沒有理由漠視大數(shù)據(jù)的存在及其作為一股強大的技術變革力量對商品生產(chǎn)、營銷、消費以及文化領域等方面的影響。出版業(yè)就實質(zhì)而言，自古就是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)與集成部門，承擔著生產(chǎn)、收集、管理、分析、發(fā)布數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)知識化轉(zhuǎn)化的任務。換言之，出版業(yè)是數(shù)據(jù)高度密集型行業(yè)。據(jù)麥肯錫公司下屬全球研究所的一份報告，美國傳媒業(yè)擁有715拍字節(jié)的數(shù)據(jù)總量，在所調(diào)查的17個行業(yè)中位居第三[1]。問題在于，出版企業(yè)該如何把握大數(shù)據(jù)帶來的機遇，真正從“大數(shù)據(jù)金礦”中獲得價值呢？

舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革》中分析了有信息化基礎的非互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)價值鏈。根據(jù)他的觀點，大數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)造源自數(shù)據(jù)本身、處理數(shù)據(jù)的技能以及利用數(shù)據(jù)的創(chuàng)新思維三個方面，對應三種商業(yè)模式：掌控大數(shù)據(jù)并利用海量數(shù)據(jù)的授權使用獲取收益，如twitter；掌握大數(shù)據(jù)技術并通過提供技術服務獲取收益，如Teradata；通過挖掘數(shù)據(jù)價值并整合創(chuàng)新獲取收益，如Jetpac。以此觀照大數(shù)據(jù)之于出版企業(yè)的價值，顯然，出版企業(yè)不太可能轉(zhuǎn)型為大數(shù)據(jù)技術的掌控者和服務提供商，而作為大數(shù)據(jù)的掌控者和價值挖掘者，不僅符合出版企業(yè)知識生產(chǎn)、傳播和積累的功能定位，而且能夠充分發(fā)揮出版企業(yè)既有的資源優(yōu)勢和智力優(yōu)勢。與之對應，筆者認為，傳統(tǒng)出版企業(yè)要掘金“大數(shù)據(jù)”，必須在兩個層面進行合理規(guī)劃——大數(shù)據(jù)構建層面和大數(shù)據(jù)應用層面。

一、大數(shù)據(jù)構建層面：從建立大數(shù)據(jù)庫到部署云環(huán)境，搭建出版企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)本身是“寶藏”，可以創(chuàng)造價值。傳統(tǒng)出版時代積累的海量數(shù)據(jù)及出版活動中源源不斷產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)，是“大知識”“大科學”的重要源泉，是出版企業(yè)重要的新經(jīng)濟利益來源。但正如舍恩伯格強調(diào)的，良好的信息基礎是企業(yè)獲得大數(shù)據(jù)價值的前提。只有擁有PB級甚至TB、ZB級的多樣化數(shù)據(jù)，且保證這些數(shù)據(jù)能夠便捷地進行關聯(lián)，出版企業(yè)才能夠通過對大數(shù)據(jù)的授權使用或相關關系分析生成有價值的數(shù)據(jù)產(chǎn)品獲益，才可能形成自身的大數(shù)據(jù)價值鏈。所以，出版企業(yè)必須著力夯實數(shù)據(jù)基礎，搭建一個標準化、可橫向拓展的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，擴大數(shù)據(jù)規(guī)模，擴展數(shù)據(jù)容量，收集、存儲更全面、更翔實、更完備、更有效的出版數(shù)據(jù)及相關數(shù)據(jù)，成為規(guī)模數(shù)據(jù)擁有者。大數(shù)據(jù)構建，是出版企業(yè)真正成為數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)，掘金大數(shù)據(jù)的根本。

出版企業(yè)大數(shù)據(jù)構建層面的工作可以從兩個方面展開：一是事實信息數(shù)據(jù)化，主要通過大數(shù)據(jù)庫建設完成；二是內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)的對接與整合，主要通過出版企業(yè)云環(huán)境的部署實現(xiàn)。

1.建立出版企業(yè)的大數(shù)據(jù)庫

“大數(shù)據(jù)存在前提是客觀事物的活動狀態(tài)得以便捷高效、低成本、全方位地數(shù)字化記錄”。[2]出版企業(yè)在多年數(shù)字化探索中，雖然已經(jīng)部分實現(xiàn)了事實信息的數(shù)據(jù)化，有了一定的數(shù)據(jù)積累，比如，許多出版企業(yè)通過ERP系統(tǒng)，積累了選題、發(fā)行、財務、人事管理等方面的內(nèi)部信息。但整體而言，還是存在數(shù)據(jù)資源數(shù)量少，類型單一，缺乏關聯(lián)等問題，遠遠無法滿足掘金大數(shù)據(jù)的需要。這也是目前出版企業(yè)的數(shù)字化實踐主要停留在“從既有的出版資源中遴選優(yōu)秀、暢銷的內(nèi)容進行數(shù)字化生產(chǎn)”[3]層面的重要原因。大數(shù)據(jù)的本義是龐大的數(shù)據(jù)集，具有規(guī)模大、種類多等特點。根據(jù)IDC對大數(shù)據(jù)的定義，大數(shù)據(jù)要收集超過100TB的數(shù)據(jù)，或從小數(shù)據(jù)開始，但數(shù)據(jù)每年增長60%以上[4]。顯然，出版企業(yè)屬于定義中的后一種情況。因此，出版企業(yè)要做的事是，以既有ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源為基礎，充分實現(xiàn)事實信息數(shù)字化，并進一步擴大數(shù)據(jù)來源，特別要增加對各類實時流數(shù)據(jù)的收集和存儲，提升數(shù)據(jù)的精細化程度。

大數(shù)據(jù)資源繁雜、增長迅速，出版企業(yè)在建立自己的大數(shù)據(jù)庫之前，必須依據(jù)大數(shù)據(jù)應用目標定義自身的價值數(shù)據(jù)標準，確定大數(shù)據(jù)收集、存儲的類型和范圍?；诔霭嫫髽I(yè)掘金大數(shù)據(jù)的需要，筆者以為，出版企業(yè)的大數(shù)據(jù)庫可以由以下類型數(shù)據(jù)集構成。（1）讀者數(shù)據(jù)集：讀者數(shù)據(jù)一直是出版企業(yè)重點收集存儲的數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)讀者信息主要是人口統(tǒng)計指標信息，如性別、年齡、文化層次等，這些相對靜態(tài)的數(shù)據(jù)很難滿足數(shù)字出版的需要。大數(shù)據(jù)庫中的讀者數(shù)據(jù)集，更強調(diào)對與讀者消費行為相關的動態(tài)數(shù)據(jù)的抓取，比如通過Cookie技術獲取讀者瀏覽網(wǎng)頁、搜索和評論圖書產(chǎn)品、閱讀狀態(tài)等行為數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)，出版企業(yè)可以獲得關于讀者在購買偏好、購買意愿、購買頻率、購買周期、忠誠度、滿意度、營銷手段適應性等方面的豐富數(shù)據(jù)，有利于出版企業(yè)準確把握讀者的閱讀與消費脈動，實現(xiàn)供給與需求的精準匹配。（2）產(chǎn)品數(shù)據(jù)集：主要收集、存儲出版企業(yè)自己生產(chǎn)的各類有形產(chǎn)品數(shù)據(jù)，包括內(nèi)容數(shù)據(jù)集和銷售數(shù)據(jù)集。內(nèi)容數(shù)據(jù)集收集、存儲服務于產(chǎn)品定制化生產(chǎn)和數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務的產(chǎn)品內(nèi)容數(shù)據(jù)，可以在出版企業(yè)內(nèi)容數(shù)字化的過程中一并建立。銷售數(shù)據(jù)集可以在現(xiàn)有ERP系統(tǒng)中的選題信息基礎上進行擴充，增加出版物在載體形態(tài)（如紙質(zhì)版、Pad版、手機版、網(wǎng)絡版等）、不同載體形態(tài)的銷售狀況、生命周期、銷售淡旺季、營銷分類、促銷手段適應性、替代與互補品種等方面的數(shù)據(jù)。如果出版企業(yè)提供出版服務，應獨立建立出版服務數(shù)據(jù)集。（3）供應鏈數(shù)據(jù)集：可在現(xiàn)有ERP發(fā)行系統(tǒng)信息的基礎上升級而成，重要的是，不僅要收集出版企業(yè)既有供應鏈上各級批發(fā)商、零售商的相關數(shù)據(jù)，也要收集行業(yè)供應鏈數(shù)據(jù)，特別是電子商務方面的數(shù)據(jù)。對供應鏈數(shù)據(jù)的采集，除了運營效率、成本、市場覆蓋面等基礎數(shù)據(jù)，要注意針對每類產(chǎn)品甚至每件產(chǎn)品實時追蹤其供應或銷售數(shù)據(jù)，以及時調(diào)整其供應鏈構成，保證產(chǎn)品生產(chǎn)或銷售取得最大收益。（4）營銷活動數(shù)據(jù)集：數(shù)字時代，營銷是與內(nèi)容創(chuàng)新并重的出版企業(yè)競爭優(yōu)勢來源。營銷活動的投入產(chǎn)出比如何，與產(chǎn)品、讀者的適應性如何，線上線下營銷活動的關系是互補還是替代……這些都是大數(shù)據(jù)時代出版企業(yè)應該收集也可以收集得到的數(shù)據(jù)。（5）作者數(shù)據(jù)集：包括作者的性別、年齡、主要作品等基本數(shù)據(jù)及動態(tài)行為數(shù)據(jù)，如作者新近發(fā)布的微博、參與的互動話題、新加入的圈子等。這些動態(tài)數(shù)據(jù)，對出版企業(yè)的選題創(chuàng)新、作者開發(fā)都有積極意義。（6）其他數(shù)據(jù)集：如版權數(shù)據(jù)集、財務數(shù)據(jù)集、人事數(shù)據(jù)集等。

出版企業(yè)在建立大數(shù)據(jù)庫的過程中，要逐步形成數(shù)據(jù)收集網(wǎng)絡，擴大數(shù)據(jù)存儲范圍。不能僅僅局限于傳統(tǒng)ERP信息源，或者業(yè)務與社交數(shù)據(jù)源，還應該把對出版活動有較大影響的其他數(shù)據(jù)源囊括進來，比如二維碼信息，源自信息亭、車載娛樂系統(tǒng)等智能系統(tǒng)和網(wǎng)絡邊緣設備傳感器生成的內(nèi)容，搜索、移動、網(wǎng)絡分析工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)等，這些復雜的流數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的重要組成部分，是企業(yè)打造個性化客戶服務的全新信息價值寶庫。在數(shù)據(jù)類型方面，大數(shù)據(jù)庫建設的重點是突破傳統(tǒng)ERP系統(tǒng)主要采集結構化數(shù)據(jù)的局限，增加對半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)的收集和存儲，如各種文本、文檔、圖像、音頻、視頻、社交媒體中與出版活動相關的、能產(chǎn)生商業(yè)價值的數(shù)據(jù)。當然，在擴大數(shù)據(jù)收集范圍的同時必須注意數(shù)據(jù)質(zhì)量，并根據(jù)企業(yè)發(fā)展需要隨時對數(shù)據(jù)資源進行增減。

2.部署出版企業(yè)的云環(huán)境

大數(shù)據(jù)庫的建立強調(diào)的是出版企業(yè)的內(nèi)部信息化基礎建設，借用時髦的概念，可以稱之為出版企業(yè)的“私有云”建設。但必須指出的是，如果這個大數(shù)據(jù)庫只是做到了自身規(guī)模的快速膨脹，卻未能有效地嵌入互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)鏈中，那么，它仍然屬于“信息孤島”，并不比傳統(tǒng)ERP先進多少，換言之，它的大數(shù)據(jù)價值十分有限。而且，實事求是地說，出版企業(yè)大數(shù)據(jù)庫的容量一定是有限的，因為其無法承擔對更高性能基礎設備的投資。另一方面，數(shù)字時代企業(yè)的邊界在逐漸消融，“企業(yè)應該作為開放的系統(tǒng)與外界進行溝通”，“應有效整合企業(yè)、產(chǎn)業(yè)、地區(qū)、國家甚至全世界高層次的經(jīng)濟系統(tǒng)，以更多的外部資源來謀取更廣闊的發(fā)展空間”[4]。從這個角度看，出版企業(yè)要充分獲取大數(shù)據(jù)商業(yè)價值，必須善于借力外部數(shù)據(jù)資源——各種公共和共享的數(shù)據(jù)資源，如政務數(shù)據(jù)源、商務數(shù)據(jù)源、普查數(shù)據(jù)等。此外，更加重要的是，大數(shù)據(jù)必須與云計算結合，才能完成由“數(shù)據(jù)垃圾”向“信息金礦”的華麗轉(zhuǎn)身。所以，出版企業(yè)大數(shù)據(jù)構建的最終目標是部署自己的云環(huán)境，利用云基礎架構實現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值挖掘。

出版企業(yè)的云環(huán)境部署，較為可行的是在私有云的基礎上創(chuàng)建混合云，或添加大數(shù)據(jù)分析至內(nèi)部服務。同時要善于利用公有云中的重要外部資源和應用程序，借助公有云服務補充內(nèi)部資源，實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)、多方平臺數(shù)據(jù)的整合。比如，可以利用政府公開數(shù)據(jù)，獲取社會經(jīng)濟文化發(fā)展數(shù)據(jù)和相關行業(yè)數(shù)據(jù)；利用銀行信息系統(tǒng)，獲取讀者的金融信息、信用信息；利用亞馬遜、當當網(wǎng)、京東商城的用戶行為數(shù)據(jù)，獲取有關讀者、市場、圖書產(chǎn)品方面的信息。隨著大數(shù)據(jù)分析和云計算技術的發(fā)展，甲骨文、微軟、谷歌以及許多不知名的數(shù)據(jù)公司，都開始提供專業(yè)服務幫助企業(yè)部署云環(huán)境，其中不乏出版云平臺，如云漢公司與IBM打造的“中國出版發(fā)行交易云平臺”、方正阿帕比公司的“阿帕比云出版服務平臺”，出版企業(yè)也可通過購買其一攬子解決方案，實現(xiàn)“私有云”與這些云平臺的精準對接，構建滿足自身需求的云環(huán)境。需要提醒的是，云環(huán)境的構建強調(diào)與外部的關聯(lián)和對接，可能會帶來一些安全隱患，所以，在部署云環(huán)境的過程中，出版企業(yè)一定要注意保護私有云中的敏感數(shù)據(jù)。

二、大數(shù)據(jù)應用層面：從營銷領域的試水到全業(yè)務覆蓋，從數(shù)據(jù)產(chǎn)品到數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務

大數(shù)據(jù)的最終意義是“獲得洞察力和價值”[5]，大數(shù)據(jù)應用的核心是通過對數(shù)據(jù)的知識化促成正確決策和高效行動。因此，大數(shù)據(jù)之于出版企業(yè)的應用價值，首先在于通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化出版流程，節(jié)約運營成本，提高經(jīng)營管理效率。從當前大數(shù)據(jù)技術發(fā)展現(xiàn)狀及出版企業(yè)的實際出發(fā)，出版企業(yè)在這一層面的大數(shù)據(jù)應用，最好采取與大數(shù)據(jù)技術供應商或數(shù)據(jù)分析公司合作的模式，將后者的分析結果應用于出版社的各項活動中。同時，從既有數(shù)據(jù)基礎看，先試水大數(shù)據(jù)營銷，再嘗試選題策劃與作品創(chuàng)作的創(chuàng)新，最后覆蓋全業(yè)務鏈，較為可行。大數(shù)據(jù)在出版企業(yè)的商業(yè)應用還有一個重要方面，即“以數(shù)據(jù)為核心”的產(chǎn)品生產(chǎn)與服務提供，也就是出版企業(yè)作為大數(shù)據(jù)價值的挖掘者和轉(zhuǎn)化者，通過對大數(shù)據(jù)的有效整合分析和價值挖掘，向社會提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品或數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務。

1. 以大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)精準營銷，促進出版流程優(yōu)化，提高經(jīng)營管理效率

在零售、電子商務等領域，借助大數(shù)據(jù)實施精準營銷的成功案例已為數(shù)不少。在圖書營銷方面，亞馬遜、當當?shù)染W(wǎng)站的薦書服務也廣為人知。實際上，當前的技術條件已經(jīng)能夠支持出版企業(yè)在大數(shù)據(jù)營銷方面走得更遠?！娥囸I游戲》在北美上映時，出版商即通過電子閱讀器獲得了有關讀者閱讀該書的速度、標注行為、閱讀第一冊后立即購買第二冊等信息[6]。Coliloquy是專為亞馬遜kindle提供浪漫小說的電子書公司，它甚至根據(jù)對浪漫小說讀者閱讀狀態(tài)的統(tǒng)計分析，“勾勒出讀者眼中完美男人的標準——有著純正歐洲口音、30歲上下、黑頭發(fā)、綠眼睛”[6]。現(xiàn)在，亞馬遜、谷歌、蘋果及其他很多數(shù)據(jù)公司都能夠有效地捕捉關于讀者閱讀狀態(tài)和消費行為的具體數(shù)據(jù)，如讀者的地理分布、對閱讀內(nèi)容的偏好、閱讀時長、閱讀深度、相關廣告點擊次數(shù)與瀏覽時長、頁面功能按鈕點擊習慣、價格敏感性等。所以，對出版企業(yè)來說，使用數(shù)據(jù)公司的服務掌握讀者瀏覽、閱讀、購買、標注等閱讀行為信息，進行大數(shù)據(jù)營銷，增強營銷活動的效果，發(fā)現(xiàn)更加細膩的營銷機會，改善讀者消費體驗，無疑是掘金大數(shù)據(jù)最快捷的路徑。巴諾書店在銷售非小說和長篇紀實類文學作品時，就會根據(jù)數(shù)據(jù)分析采取相應對策，比如，在讀者可能產(chǎn)生閱讀倦怠的內(nèi)容節(jié)點，添加視頻、網(wǎng)頁鏈接或其他多媒體資源，改善讀者閱讀體驗，吸引讀者繼續(xù)閱讀[6]。《第一財經(jīng)》《華爾街日報》《新京報》等國內(nèi)媒體也開始與數(shù)據(jù)公司友盟合作，進行類似嘗試。

通過大數(shù)據(jù)分析提高選題策劃的市場適應性和作品創(chuàng)作的針對性，是值得出版企業(yè)期待的一項大數(shù)據(jù)應用。雖然出版界還沒有《紙牌屋》這種大數(shù)據(jù)排列組合的直接產(chǎn)物，但“Coliloquy模式”[7]也開啟了讀者介入作品創(chuàng)作過程之門，作者會根據(jù)讀者偏好流數(shù)據(jù)隨時調(diào)整故事內(nèi)容，讀者可以決定故事的發(fā)展和結局。Scholastic的全球暢銷書《39條線索》系列，是通過對在線游戲玩家數(shù)據(jù)的追蹤和挖掘，找到其中最吸引人的線索和角色后策劃出版的。谷歌圖書數(shù)據(jù)庫應用甚至顯示，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析可以應用于科學研究并生成部分研究成果。正如豆瓣上一篇日志的觀點：“如果我們能量化用戶的閱讀題材、閱讀場所、閱讀時長、標注章節(jié)和重復瀏覽內(nèi)容，大數(shù)據(jù)時代的快銷書指日可待?！盵8]可見，以大數(shù)據(jù)分析為基礎創(chuàng)新出版物內(nèi)容與形式，構思選題，實現(xiàn)內(nèi)容的個性化定制，甚至在大數(shù)據(jù)分析的基礎上直接完成作品，在不遠的將來會是出版企業(yè)大數(shù)據(jù)的核心應用之一。

大數(shù)據(jù)最終將應用于出版企業(yè)的各個業(yè)務環(huán)節(jié)，幫助出版企業(yè)優(yōu)化業(yè)務流程，提高運營效率。國內(nèi)一些學者在這方面多有論述。吳鋒指出，“大數(shù)據(jù)對科技期刊出版具有革命性影響，將推進科技期刊編輯流程的再優(yōu)化、科技期刊出版業(yè)態(tài)的多媒體化和科技期刊評價規(guī)則的多元化”。[9]王鈺通過分析破壞性創(chuàng)新和大數(shù)據(jù)對圖書銷售的影響，探討了大數(shù)據(jù)時代書店和出版社圖書銷售改進策略[10]。當然，大數(shù)據(jù)于出版企業(yè)管理效率提升的作用，必須建立在數(shù)據(jù)打通的基礎上，包括讀者行為數(shù)據(jù)、出版者行為數(shù)據(jù)及出版企業(yè)內(nèi)部銷售數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、選題數(shù)據(jù)等全部數(shù)據(jù)的打通。只有數(shù)據(jù)貫通，出版企業(yè)才能有效實施大數(shù)據(jù)監(jiān)控，使各部門之間協(xié)調(diào)一致，最終獲得經(jīng)營管理效率的提高。

需要指出的是，在大數(shù)據(jù)應用的這一層面，大數(shù)據(jù)對出版企業(yè)是一種商業(yè)成本、經(jīng)濟投入，傳統(tǒng)出版企業(yè)究竟能否獲得令人滿意的投入產(chǎn)出比尚待驗證。而且，如前所述，這一大數(shù)據(jù)應用通常需要依賴數(shù)據(jù)公司的外部數(shù)據(jù)服務，但外部數(shù)據(jù)服務能否取得良好的效果，取決于出版企業(yè)對自己的需求和目標是否有明確清晰的刻畫。出版企業(yè)如果缺乏明確的大數(shù)據(jù)應用規(guī)劃，再好的大數(shù)據(jù)技術服務也難有用武之地。所以，在大數(shù)據(jù)應用的這一層面，出版企業(yè)的當務之急是設計大數(shù)據(jù)應用藍圖，從試水大數(shù)據(jù)營銷穩(wěn)步推廣到覆蓋全業(yè)務領域。

2.數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)與數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務提供

大數(shù)據(jù)和云計算對出版產(chǎn)業(yè)的影響，絕不只是技術變革，而是深刻的產(chǎn)業(yè)變革。一方面，“大數(shù)據(jù)時代使媒介融合集成的全媒體趨勢、信息技術與媒體技術交匯的信息媒體化趨勢加強”，出版企業(yè)需要重新界定出版產(chǎn)品和出版服務的范圍；另一方面，“企業(yè)界限、定位不再清晰，信息資源被重新分配，合作方式被不斷改寫”[11]，出版企業(yè)面臨市場邊界消失及眾多新進入者攜信息技術優(yōu)勢不斷掠奪、蠶食傳統(tǒng)及數(shù)字出版市場的挑戰(zhàn)，需要充分挖掘大數(shù)據(jù)價值，重新設計出版產(chǎn)品和出版服務?！耙詳?shù)據(jù)為核心”的產(chǎn)品生產(chǎn)和服務提供，成為出版企業(yè)應對“經(jīng)營橫向跨界、產(chǎn)業(yè)越界混融、生產(chǎn)與消費合一”趨勢的重要的大數(shù)據(jù)應用。

程曉龍與王明亮的“大數(shù)據(jù)出版”設想可以說是對大數(shù)據(jù)這一應用的具體描述。程曉龍認為，“數(shù)字出版或許應該首先是數(shù)據(jù)出版，它整合、梳理大量內(nèi)容資料，全面、細致囊括相關知識，是海量數(shù)據(jù)、龐大數(shù)據(jù)庫的有效管理。其次，它將是數(shù)據(jù)關系的智能服務，能夠智能挖掘、匹配一切閱讀興趣，為讀者的沉浸閱讀、深入學習提供內(nèi)容和工具，是滿足閱讀需求的數(shù)據(jù)綜合服務。最后，數(shù)字出版必將成為大數(shù)據(jù)出版，即以內(nèi)容為基準，包含各種服務的PB級大數(shù)據(jù)；處理速度迅速、涵蓋多種類型以及信息感知無處不在、隨機變化但智慧關聯(lián)”。[12]王明亮以《中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)庫》（CSYD）的出版為例提出“大數(shù)據(jù)出版”構想。在他看來，大數(shù)據(jù)時代的出版者需要“真正理解內(nèi)容，不斷地深入挖掘各種用戶、讀者研究和學習的需求，把出版看成是對讀者提供知識服務的過程”；“大數(shù)據(jù)出版”的核心不是出版圖書也不是發(fā)布數(shù)據(jù)信息，是“把有意義的每一條數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)關系都看成是一個出版產(chǎn)品”，向讀者“提供數(shù)據(jù)服務”；更進一步，“大數(shù)據(jù)出版”還可以指微數(shù)據(jù)與微數(shù)據(jù)在“大數(shù)據(jù)云層”中的“強耦合”[13]。一言以蔽之：將數(shù)據(jù)及其相互關系視為出版產(chǎn)品，為讀者提供數(shù)據(jù)關系的智能服務。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)，是指出版企業(yè)作為數(shù)據(jù)整合機構，通過對龐大的結構化、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)的分析挖掘，提煉出有價值的關于各個行業(yè)發(fā)展趨勢、市場行情等預測性信息，以數(shù)據(jù)圖譜或趨勢性信息的方式提供給社會，供各行各業(yè)決策時參考。數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務的實質(zhì)類似于咨詢服務，出版企業(yè)通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘與解讀，形成不同領域的創(chuàng)意，然后提供給相關領域的企業(yè)或政府部門，由后者付諸實踐。數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)與數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務提供對出版企業(yè)并非遙不可及。目前出版企業(yè)正在嘗試的將雜志或圖書內(nèi)容“碎片化”后再根據(jù)讀者需求重新整合的做法，實際就是一種數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)模式。路透社的金融信息產(chǎn)品，更是典型的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。IBM的創(chuàng)意食譜，已經(jīng)是數(shù)據(jù)分析的結果。不少出版企業(yè)將產(chǎn)品線延伸至在線服務領域，如中啟創(chuàng)科技與南開大學出版社合作開啟的“教育云平臺”、科大訊飛的“暢言教育資源云服務平臺”等，為教師、學生、出版社等提供空間及應用服務，可視為數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務的萌芽。當然，這與“以數(shù)據(jù)為核心”的數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)與數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務還有較大距離。一則，數(shù)據(jù)產(chǎn)品與數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務中的“數(shù)據(jù)”，并不專指傳統(tǒng)出版物的內(nèi)容數(shù)據(jù)，更意指出版企業(yè)在私有云和公有云中能夠獲取的全部數(shù)據(jù)；二則，數(shù)據(jù)產(chǎn)品與數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務是建立在數(shù)據(jù)關系基礎上的，強調(diào)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的精確匹配；三則，數(shù)據(jù)產(chǎn)品與數(shù)據(jù)創(chuàng)意服務的提供很多時候是一體的，是一種綜合智能服務。

三、 結語

大數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)出版企業(yè)帶來了新的機遇，但傳統(tǒng)出版企業(yè)要真正通過大數(shù)據(jù)獲得“大利潤”“大發(fā)展”殊非易事。正如Gartner的調(diào)查所顯示的，許多企業(yè)對于大數(shù)據(jù)應用其實非常迷茫，不知道要做什么，怎么做。筆者不揣簡陋，對出版企業(yè)在大數(shù)據(jù)構建和大數(shù)據(jù)應用兩個層面的規(guī)劃略作構想，期冀對傳統(tǒng)出版企業(yè)掘金大數(shù)據(jù)有所裨益。最后還想強調(diào)的一點是，兩個層面的工作需要同時展開，數(shù)據(jù)規(guī)模化與數(shù)據(jù)價值挖掘需要同步。

（作者單位：武漢大學信息管理學院）

參考文獻

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