大数据与出版业

大数据与出版业（精选12篇）

大数据与出版业 篇1

2001年, 高德纳 (Gartner) 公司的一份研究报告首次出现“大数据 (Big Data) ”概念的提法。时至今日, 大数据已成为继云计算 (Cloud Computing) 之后新的热词, 越来越多的企业开始关注大数据, 利用大数据, 麦肯锡全球研究院有一份报告认为, 大数据是创新、竞争和生产力的下一个前沿阵地。任何一种革命性的思想以及相关技术的出现, 都有其社会背景, 对于大数据而言, 首先是当今社会产生的数据量越来越多, 例如美国的17个业务领域中, 有15个领域的公司的数据存储量比美国国会图书馆还多。 (1) 例如沃尔玛这一零售业巨擘每小时要处理超过100万笔客户交易, 其数据库估计包含超过2.5PB的数据, 相当于美国国会图书馆全部书籍中所含信息的167倍。毫无疑问, 现在我们拥有的数据比历史上任何时候都多。其次是当今社会信息产生的速度也越来越快。随着全球信息化进程的加快, 数据量的增加也达到了前所未有的速度, 2011年创造的信息数据达到180亿GB, 到2020年预计达到35ZB, 相当于350万亿GB。最后是这些数据的价值。对于这些通常以P、E甚至Z作为计量单位的巨量资料, 在过去被视为存储难题, 目前随着大数据处理技术的发展, 难以处理的数据难题将转变为待人开发的数据金矿。

大数据对人类社会的影响是全方位的, 身处大数据时代, 传统图书出版业将面临巨大机遇与挑战, 我们的出版业目前还是印刷时代的产物。印刷革命曾经引爆了人类社会知识生产与传播的革命, 而与印刷时代相比, IT技术开启的信息革命, 特别是互联网和新媒体的出现, 对传统图书出版的影响是全方位的, 如果出版业延续过去的知识生产与传播方式, 就会被远远地甩在时代后面。面对汹涌而来的变革, 传统出版如同一个个信息孤岛, 随时有被淹没的危险。目前中国出版改革才刚刚开始, 面对的困局尚未真正突破。风险压顶, 催逼传统出版业必须抓住机遇、面对挑战。

一、大数据背景下图书出版的机遇

IT技术的飞速发展, 为出版业提供了比以往更为广阔的发展空间和坚强基础。当前, 出版的数字化转型是我国出版业中最火热的话题, 据2005年首届中国数字出版博览会上相关专家的观点, 数字出版是指以互联网为流通渠道、以数字内容为流通介质、以网上支付为主要交易手段的出版和发行方式。在这里, 数字出版是一个泛化的概念, 它包括传统出版业数字化的全部过程和结果, 包括原创作品、编辑加工、印刷复制、发行销售和阅读消费的数字化, 涉及传统出版过程中的各个环节, 同时还包括了新兴的数字媒体。 (2) 可以说数字出版的实现是传统出版业适应大数据背景下出版的前提, 传统出版业只有积极利用数字化技术, 将内容的数字化创新与数字化出版经营管理结合起来, 才可能创造出新的行业模式和盈利模式, 才可能抓住大数据背景下的图书出版新机遇。本质上, 大数据是一种以技术为依托的战略, 旨在从客户、合作伙伴与业务中获取更丰富、深入的洞察, 以从根本上获得出版竞争优势。

(一) 在内容策划方面

大数据分析技术可以使得出版社对大量数据进行分类、分析, 这些信息包括国家有关政策和专业领域有关政策、媒体信息、教育界信息、作者译者信息、同类产品的市场信息等。传统出版时代, 这些信息固然也受到关注, 但远未达到海量的程度。大数据时代对出版社收集、整理和分析数据的能力提出了更高的要求, 如果能够做好充分的数据采集, 并对这些数据进行科学分析, 选题灵感就会源源不断闪现, 并且这些选题的针对性会更强、更加有的放矢。

(二) 在图书研发和生产过程方面

内容物的研发与生产是个复杂的过程, 大数据能够对图书研发和生产中的不足自动汇总分类, 以及对大量历史数据进行根由分析, 能够全面了解各阶段的进展。目前数字出版产品的研发过程由RDM系统进行管理;制作 (生产) 过程一般由ERP系统和数字化的制作工具管理;供应链由SCM系统管理。如果利用这些系统把产品研发和生产过程中产生的所有数据进行收集分析, 从中提炼规律并加以利用, 对优化流程、提高产品的生产效率和质量有非常重要的意义。

(三) 在市场方面

通过对大量数据进行分析, 可以帮助公司做出准确的预测, 规划销售战略, 评估竞争对手威胁, 预测消费者行为变化, 增强供应链以及改进业务发展计划。MIT数字商业研究中心总监Eric Brynjolfsson教授对179家大型上市公司展开了调研, 发现使用“数据驱动型决策模式”的公司的生产力和赢利能力比竞争对手高出约5%。他总结道:“对于能够充分利用大数据的公司, 将可以更容易实现目标。”对于图书出版而言, 只有在大数据分析的支持下, 精准营销、图书推送、知识要素阅读、知识服务等理念才会变成现实。

二、大数据对图书出版业的挑战

大数据是一种技术导向战略, 而不是单纯的技术, 在业务层面, 它关系到如何从庞杂的数据源中获取重要洞察。虽然其最终战略意义不在于是否掌握庞大的数据信息, 而在于如何对这些信息进行再利用, 但是畅通的大数据收集渠道却是基础。当前, 新生的互联网企业已经走在了前面, 对此传统出版企业必须经受住挑战才能在大数据时代有所作为。

(一) 出版业理念的转变

我国大多数传统出版企业的信息理念还是纸媒时代的遗产。当今时代正在马不停蹄迈向大数据时代, 形势逼迫传统出版企业重新定位。中国出版业刚从“事业”体制中脱轨, 脱离了知识生产的垄断地位, 在市场中就像一个新生儿。面对这种制度“断奶”和体制切割, 出版企业首先要转变理念, 去适应与掌握新的情况方能得到生存与发展。出版企业与信息技术有天生的联系, 印刷技术也是信息技术, 印刷时代出版业依托纸媒得到了空前发展, 今天也只有通过与现代IT技术相融合才能再度繁荣。

(二) 面对新技术的挑战

大数据时代, 出版业的信息处理能力是内容生产与传播的决定因素, 没有一流技术的支持, 很难泅渡信息的海洋。就大数据分析而言, 实现大数据的价值需要大量的新兴技术, 如Hadoop、Mapreduce、数据仓库、并行处理技术等, 出版业缺乏拥有这些技能的从业者和实践者。大数据的最大挑战之一在于缺少技能娴熟的专家。根据麦肯锡全球研究院的报告, 到2018年仅美国就面临缺少14万至19万名具备深入分析技能的人员, 以及150万名知道如何运用大数据分析结果做出有效决策的管理人员和分析师。诸如统计学、数学、机器学习和可视化分析等大数据的科学技能至关重要, 但同样重要的还有协调数据与业务处理, 以及将分析结果转变为业务成果所需的技能。 (1) 当然这不是要求出版企业转变为大数据处理公司, 而是说一方面出版企业可以根据自身情况吸纳大数据处理技术对自身拥有的知识存量进行加工、利用, 提升其附加值;另一方面是提升自身信息化素养, 以具备使用第三方技术的能力和与相关大数据公司合作的能力。

(三) 体制的创新

从国家层面来说, 中国急需从国家战略高度对大数据战略做出规划。美国已经发布了《大数据研究和发展规划》, 同时组建了“大数据高级指导小组”, 此举意味着:美国把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到了国家战略层面, 形成了全体总动员格局。 (2) 出版业也只有在顶层设计的框架下, 在全社会实施大数据的背景下才能从中获益。目前的出版体制, 多数仍停留在孤岛式的生产与传播体制上, 很多出版社在信息化进程中依然延续着传统出版制度的路径, 相对于新兴互联网公司等企业, 表现出源自过去体制的惯性, 出版业这种机制上的转轨与创新可谓任重道远。

三、结语

当前大部分公司只能努力集合数据进行分析, 或者进行抽样并尝试从中推断含义。Gartner预测:“到2015年, 超过85%的《财富》500强企业将无法有效利用大数据获得竞争优势。” (3) 然而, 各领先企业已开始实施大数据分析能力, 并取得了显著的成果。据Gartner调查, 这些公司正采用大数据所带来的新工具和技能, 快速改进商业智能、数据挖掘和业务分析等实践。在大数据背景下, 科技与文化的融合实际将表现为IT产业与文化产业的融合。以技术提升文化价值, 用文化增加技术内涵, 技术与文化融合共进, 共生共长, 将是未来出版产业的发展方向。传统出版单位在此形势下首先要通过数字出版基础工程建设, 打造转型的良好环境;通过项目扶持, 增强转型实力;通过新技术研发, 推动转型企业的技术应用;通过新产品研制, 探索企业发展重心所在;通过对终端与渠道特性的把握, 扩大传播领域。然后, 在数字化转型的基础上, 积极面对大数据带来的新挑战, 抓住机遇, 进一步增强技术与文化融合, 提升企业核心竞争力。

摘要：大数据技术是当前最为炙手可热的技术, 在金融、医疗、教育、军事甚至政府决策等几乎所有领域都有非常广阔的应用空间。近年来数字出版发展势头强劲, 面对大数据时代的到来, 出版社应该把握机遇迎接挑战。

关键词：大数据,大数据技术,图书出版,数字出版,数据分析

注释

11 麦肯锡全球研究院, www.mckinsey.com/insights/mgi/research/technology_and_innovation/big_data_the_next_frontier_for_innovation。

22 余敏:《首届中国数字出版博览会第一次新闻发布会发言内容》, [2010-04-29].http://it.people.com.cn/GB/8219/50411/50436/3521787.htm。

31 麦肯锡全球研究院, www.mckinsey.com/insights/mgi/research/technology_and_innovation/big_data_the_next_frontier_for_innovation。

42 陈一鸣:《美国:以国家战略应对大数据时代》, 人民日报, 2013年1月7日。

53 Gartner发布针对IT企业和用户的2012年及以后的热门预测, 来自于Gartner新闻稿, www.gartner.com/it/page.jspid=1862714。

大数据与出版业 篇2

4结语

当今社会是知识、数据爆炸的时代，大数据知识和技术的快速发展改变了人们原有的生活和工作方式。其被广泛应用于市场营销、工业制造、科学研究、教育领域、医学领域、通讯行业以及网络技术应用等多个领域，有效推动了社会经济的快速发展。而大数据的崛起与数据挖掘技术又有着密切的联系，数据挖掘技术的快速发展使得大数据能够为人们提供实用和高效的数据信息服务，从而使人们在生活和工作中，能够利用数据变化的规律或事物数据之间的联系，研究出其未来的发展趋势，从而作出正确的决策，因此数据挖掘技术能有效提高人们的生产、制造水平和效率，并且能为人类企业生产的决策提供科学、合理的数据依据，使得人类的各项活动能够安全、快速开展[8]。

参考文献

[1]卢建昌,樊围国.大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用[J].广东电力,(9):88-94.

[2]马遥.计算机数据挖掘技术在CBA联赛中的应用理论研究[D].郑州:郑州大学,2014.

[3]曹莉.刍议大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].经营管理者,(18):191-192.

[4]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,2014(3):145-147.

[5]韩英.浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].成都航空职业技术学院学报,2013,29(4):63-71.

[6]丁岩,杨庆平,钱煜明,等.基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究[J].中兴通讯技术,2013,19(1):53-56,60.

[7]赵倩倩,程国建,冀乾宇,等.大数据崛起与数据挖掘刍议[J].电脑知识与技术,2014(33):7831-7833.

大数据时代华文出版的机遇与挑战 篇3

对于终日与媒介和信息打交道的出版人来说，“大数据”显然已不是一个陌生的词汇。近年来，IBM、甲骨文、EMC、SAP等国际IT巨头掀起针对数据管理及分析厂商的收购热潮，总耗资超过400亿美元；2012年1月，达沃斯世界经济论坛将大数据列为讨论主题之一；2012年3月，奥巴马政府发布“大数据发展计划”，并称其为“未来的新石油”；而几乎同时，我国科技部在发布的“‘十二五’国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指南”中把“大数据研究”列在了首位。大数据到底是什么，何以有这样的威力？华文出版迎向这样一个大数据时代，将面临怎样的机遇与挑战？笔者经过对业界的观察和查阅大量资料，试做浅论。

一、何为“大数据”

依据麦肯锡的定义，大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。它定义的就是大量的、多样的、快速流动的信息。这是一个内容极其庞大的集合，甚至可以说描述了时下人类活动和社会发展的基本轨迹。Mckinsey&Company发布的报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》解释说，大数据的兴起源于数据生产和收集能力及速度的大幅提升。当人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也彻底变革。IBM将大数据的特点归纳为“4V”，即数据体量（Volumes）巨大、数据类别（Variety）繁多、价值（Value）密度低、处理速度（Velocity）快。人们迫不及待地拥抱大数据，是因为这些数据经过恰当的分析处理可产生巨大价值。淘宝网每日新增的交易数据达10TB；eBay分析平台日处理数据量高达100PB，超过了美国纳斯达克交易所全天的数据处理量；亚马逊每秒钟处理72.9笔订单。市场研究公司Gartner曾预计：大数据2013年将直接或间接拉动全球960亿美元的IT支出，2014年将达1200亿美元，2016年达到2320亿美元，2015年全球将新增440万个IT岗位以支持大数据。IDC调查显示，中国大数据市场未来5年将以51.4%的速度增长。

二、大数据助力华文出版实现共赢

1. 出版商与读者的共赢

随着时代的发展，当下的读者呈现出许多新的特征。作为阅读和购买图书的主力，当下华文出版要更多的服务于80后、90后和00后。这些读者是没有历史记忆的一代，过往许多文学作品中带有的那种历史沉重感，那些愤世嫉俗的，带有强烈意识形态的内容已无法让他们产生强烈的共鸣。另外，这些在互联网环境下成长起来的读者，已渐渐变成了“smart buyer”（智能消费者），他们可以获知大量的信息，活跃度高，随意性强，不按传统思路出牌。快节奏的社会生活和科技发展将隔代人之间的思维鸿沟不断拉大，也拉动读者的品位随着潮流不断变化，及时准确地把握读者需求似乎愈发变成一件比捕风捉影还要困难的事。而大数据能做的，首先就是让我们相对深入和客观地了解这些“反传统”的读者。只要恰当筛选分析，数据是不会说谎的。

博客、微博、各式移动终端等媒介产生的大数据，正是流行风尚、读者特征、读者兴趣等信息最真实、最新鲜的反应。如基于通讯录的社交网络就融合了个体信息消费特点和群体互动性。它可以记录用户之间的关系、各自状态、位置等，又让用户得以充分地互动和展示自我。相比传统的决策方式，依托大数据得出的读者需求、选题策划、印数估算等不过分依赖个人经验，又可规范和易传达工作方法和路径，显得有理有据，客观公正。当当网、亚马逊、豆瓣等图书销售平台的“购买了本书的人还看过” “推荐购买组合”等推荐购买信息，都是基于用户浏览记录等相关数据进行关联分析而得出的结果，即“如果客户购买了出版物A，那么，在x%的情况下，也可能购买出版物B”。

这种“if A than B”的数据分析逻辑还是相对简易的浅层分析。数据挖掘和分析的方法还有很多，如社会网络分析、联系发现、数据流挖掘等。如借助网络分析技术，通过读者购买行为的链接数据挖掘就能发现传销顾客网络，从而制定营销策略找出利润最大化的读者群。又如从人际关系网络节点的中心度来分析竞争对手，从而得出正确的竞争策略。互联网是一个庞大而开放的大数据获取平台，它不但可以采集企业自身、竞争对手、供应商等组织的网站信息及其网络用户的行为数据，同时还能将企业内部各个系统数据整合在一起，更为重要的是能将物联网、移动网、人际关系网络接连在一起，为数据的传输和共享提供条件。

通过对大数据进行充分有效的挖掘分析，出版商可以及时发现读者需求和优质的作者、作品资源，优化图书出版结构，分析竞争优势，最大限度地实现按需印刷，节约出版资源，提升出版企业的效益及综合实力，出版更精美、更受读者喜爱的图书。而对于读者来说，大数据不仅让他们买到更优质的出版物，而且能更方便快捷的获得自己想要的，有更舒适的购买和阅读体验。再者，大数据其实有很高的精密度，可以较传统数据更好地反映出读者的差异性，甚至精细到每个读者的个性化需求。这就让那些“小众”而有“长尾”的需求得以凸显和被满足。如此种种，无疑是出版商与读者的共赢。

2. 出版商与运营商的共赢

从前出版数据采集主体主要是出版企业自身和专业服务机构，两者相互补充。其中企业内部的数据大部分由企业自身采集，企业外部的数据除了企业自身采集一部分，大部分依赖外部的专业服务机构来完成采集，包括宏观环境、产业、竞争对手等的数据，这些数据一般被少数几个数据商或行业巨头所掌握。在大数据时代，一方面大多数华文出版企业自身分析大量非线性数据的能力和支持设备都比较有限，一方面仅凭专业数据分析机构提供的数据成本较高且无法及时有效的满足企业需要。此时，另一个商业主体——电商平台、移动设备、社交网络平台等的运营商，就显得格外抢眼。长期的网络交易、用户积累等，让这些运营商掌握了大量消费者的数据信息。例如，阿里巴巴之所以能够率先开启所谓的“大数据营销”，与其多年来对于数据收集和分析能力的重视是分不开的。大布局策略下，阿里巴巴利用淘宝网、天猫商城等平台，积累了大量的客户特性、资金使用状况等信息，拥有了庞大的数据库基底和数据处理能力。出版企业对于高质量数据的需求催生了出版商与平台运营商的合作共赢。

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首先，运营商向出版商提供数据信息，乃至提供部分数据分析处理服务，是将闲置的数据价值最大化的过程，使数据的价值得以充分反馈出来，又服务于产品的生产者。运营商可因此获得部分收益，又可从合作中获得启示，发现现有数据的其他价值。同时，和出版商密切合作也可更清晰地对平台上的海量数据进行分类和价值评估，并依据数据分析结果不断完善运营平台的结构和内容。

而出版商从运营商处获得数据或数据分析服务，则可顺利获得大量最前沿的出版物市场数据信息，及时有效地分析出版热点和盲点，剖析读者行为特点，筛选目标读者，从而发现优秀选题并完成精准的读者定位，实现精准营销。与专业分析机构获取的数据相比，这些数据内容有交叉性，更丰富，时效性更强。而且许多数据虽看似杂乱，但实际已经平台结构设置的引导完成了一定的预处理，优秀的编辑可以比较容易找到数据的分类规律并发现有价值的信息。另外，对于出版商来说，运营商的广阔平台无疑是开展出版社形象宣传、出版物宣传、广告的绝佳场所。推送精准广告可以说是平台运营商盈利前景最为广阔的模式。

3.“大出版”与“文创融合”的共赢

大数据能够福泽的不仅是传统的出版业，对包括影视、动漫、游戏等领域在内的“大出版”产业，对出版与其他文化创意产业的融合，都有着极大的推动作用。大数据的极强时效性和丰富性不仅可以让包括出版在内的文化创意产业发现最新商机，更关键的是这种商机是可见、可证明的，是可有的放矢地实施改进的。实际上，大数据留下的不只是人们的活动轨迹，许多时候，它们是一种决策依据，一种信心的来源，一种说服力。

2012年内地电影票房达到了170.73亿元，同比增长30.18%，是10年前的18倍。其实，让中国电影读懂观众的一大利器就是大数据。乐视影业是在郭敬明的电影《小时代》杀青之后才成为电影营销方的。促使他们做出这个决定的原因就是工作人员在搜索《致我们终将逝去的青春》的相关微博数时，偶然发现《小时代》的讨论是前者的8倍，而郭敬明的同名小说就拥有2400万的读者。这还不是事件的终结点。因为有大数据的支撑，乐视很快锁定了营销方案并完美执行——从郭敬明和演员组粉丝中扩散出三个目标人群，着力进行视频营销和网站推广。对于乐视影业来说，从2013年3月到《小时代》第一部电影上映前，预告片点击量已达到4000万，社交媒体上有超过200万人参与相关活动，推广城市60个——而最终，这些数据被拿来说服了影院排片。

在发现商机和勇敢决策后，大数据也是文化创意产业发展的后盾，可以保证决策得以适时地调整和修正。贝瓦网是一个提供原创歌谣、电子书、益智游戏、学习软件等内容的早教网站。现在它已经是一个有200余名员工，1000万注册用户，20万付费用户，月收入500万的大公司了。而最初创业的灵感就源于创始人杨威在网上为女儿搜索儿歌时发现新内容、好内容匮乏。通过线下调研和分析搜索数据，杨威创业初期重视的是儿歌MV、电子故事读本和游戏。但一段时间以后，团队通过对网站访问量的分析发现曾认为最受欢迎的故事电子书因为早期开发阶段缺乏互动性，并没有很好的反响，儿歌却意外获得很高的关注度，于是及时调整了研发重心。

三、大数据应用，得心应手不容易

大数据的迅猛发展虽然为华文出版的壮大提供了许多难能可贵的机遇和优质条件，但真正被出版及其他文化创意产业充分挖掘和利用起来的并不多，要成功获得想要的大数据并得心应手的应用也并不容易。大数据为华文出版带来的挑战，可简要从技术方面和意识方面来进行说明。

1. 技术方面：应用环境差，专业人才匮乏

当下我国出版业的大数据应用环境亟待改观。这主要归结为：其一，大数据本身体量庞大、种类繁多、价值密度低，多有垃圾信息和不实信息，应用难度大。国际著名科技咨询机构Gartner的调查显示，全球财富1000强企业中，超过25%的企业信息系统中存在不正确或不准确的数据。出版业最直观的就是充斥各大电商平台和社交网络的“水军”评论，如果不加以剔除，他们的言论会对出版商基于数据分析判断的客观性造成极大干扰。其二，出版企业普遍不具备储存和分析大数据的软硬件环境。一方面要保证可持续不断的获得最新数据就要有相应的网络带宽和储存设备。IDC研究报告称，未来10年管理数据的服务器数量要增加10倍，才能对应大数据的增长速度。而由于大数据是结构化数据与非结构化数据混杂，现有的数据库分析软件已不能将它们很好地抓取、分析处理和可视化了。另一方面对于原有数据和不断生成的新数据，如果要全面地展开分析可能需要繁琐的数字化过程，且必须保证各个系统的兼容性。设备巨大的能源消耗量也是大数据发展的一大瓶颈。其三，数据安全堪忧。站在读者的角度来说，出版商可以获得什么样的数据，哪些属于个人隐私？出版商对于所得数据有怎样的保护义务？怎样保证读者的个人隐私不外泄，分析的各项数据结果不外泄？这些问题都需要我们深入思考和解决。

编辑出版人员数据采集、分析和处理能力的匮乏也是出版业适应大数据时代的一大短板。多数编辑出版人员连最基本的流处理、批处理等数据分析处理方法都一知半解，更何况现在企业急需的是“数据科学家”式的高端专业人才。“数据学家”也不是一般IT部门的程序员或工程师，而是集出版基础知识、数学和统计学技能及社会网络、社会心理学、行为学知识于一身的人。不仅要求对基本的数据规律和模型有所认识，还要有理论思维，具备综合深入思考的能力。

2. 意识方面：要葆有“经营的初心”

台湾《商业周刊》创办人，现任台湾最大出版集团——城邦出版集团副董事长何飞鹏先生写过一篇文章，名字叫《经营的初心》。“经营的初心”是何飞鹏先生化自日本著名企业家、管理学家稻盛和夫自述的一个概念。做任何事业都要具备经营的初心——不能单纯想着盈利，要对社会有贡献，对人类有帮助，企业的经营才有价值。经营出版事业更应当如此。大数据时代，我们固然可以洞察读者的偏好，完成精准的造势和营销，但是万不能盯着数据线交叉出的利润最高点而忘了出版工作的职能。要积极给读者正向的引导，服务读者的同时也要培养优秀的读者。同时要保持一份出版工作特有的灵动与纯洁，敢于做出超前的判断，不能完全依附于数据。

Facebook工程总监Parikh说：“大数据的意义在于真正对你的生意有内在的洞见。”大数据时代的头浪刚刚拍打过来，华文出版面对其迅猛之势必然会在经营环境、人力物力、经营意识等方面遭遇困难和曲折。相信经过华文出版产业不断地自我完善，一定能够实现出版商与读者、平台运营商及其他文化创意产业主体之间的广泛共赢。

（作者单位：北京印刷学院）

参考文献

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[3]高鹏.黑龙江电视台：当新媒体遇到“大数据”[J].广播与电视技术，2012（10）：38-43.

大数据与出版业 篇4

一、大数据时代意味着一种全新的思维模式

大数据并不是一种空翻的概念, 是与实践有着密切关系的。大数据给传统的出版企业带来的是一种崭新的思考模式, 大数据可以挖掘和整理创造出意想不到的具体价值, 借以改变传统数据时代的精致化的数据处理习惯, 这是一种思维模式上的巨大转变, 对于传统出版行业来讲, 大数据带来了整个商业模式以及赢利模式上的变革, 影响着出版业的发展方向。

二、大数据时代对传统出版行业的影响

首先, 大数据时代与传统出版行业的数据数字化是不同的概念。近年来, 随着社会的发展, 我国的传统出版行业也朝着数字化的方向进行转变, 我国传统出版行业的数字化进程也呈现迅猛发展的趋势, 但是数字化并不等同于大数据化。一是, 数据化是现象的量化表现, 数据化的实践是数字化之前就已经存在并广泛使用的。例如, 古代的算盘, 就是量化现实的尝试。但是, 数据化跟大数据化也不能等同。通过数字化, 可以将不同形式复杂的数据转换为相同形式的数据, 经由计算机进行处理, 从而实现数据分析。因此, 我们可以发现, 数字化是大数据化的基础条件, 传统出版行业要想实现大数据化, 就必须加快向数字化的转型。出版的大数据化时代, 必须将大数据的思维贯穿在整个行业的各个环节, 包括商业运作上的变革。现阶段, 由于我国传统刚出版行业条件的限制, 还不能实现大数据化, 但是必须要从思维上进行转变以便迎接大数据时代的到来。

三、大数据时代传统出版行业需要做出的具体改变

首先, 在选题方面。传统的出版行业由于市场的不确定性, 生产出来的产品会有过剩现象, 对于其中的某些产品进行推广, 借以满足消费者的不同需求。这种生产方式大大地提高了生产成本, 造成了很多的资源上的浪费。在出一本书之前, 市场调研以及了解需求耗费大量的人力物力, 在小数据思维的指导下, 调研采用调查问卷抽样调查的方式, 通过市场的调研来选定选题, 经过层层生僻, 时间已经过去很久, 不能适应瞬息万变的出版市场环境。大数据时代的新思维可以摒弃抽样调查的老旧习惯, 采取大数据分析的方法, 更加详细、准确的了解市场的需求以及发展趋势, 不仅可以降低成本, 也可以节约大量的实践, 改善了出版速度远远落后于市场需求的问题, 更不会有过剩的产品出现, 不会有任何的资源上的浪费。数据分析既方便又快捷, 因此, 大数据时代可以让出版行业的生产流程更加标准统一, 可以根据实际需求来完成选题, 缩短了策划到出版的周期, 节约了成本, 降低了风险。

其次, 在营销方面。传统的出版行业在营销上的资源是非常有限的, 资源只能分配到个别的重点产品上, 通过广告以及书评来造势, 由于文化产品的过量现象导致营销资源不能分配到每个产品, 所以, 很多产品由于缺少营销而滞销, 甚至某些重点营销的产品, 也由于不符合市场的需求而不能大卖。传统的营销方式不但成本高, 而且营销不能分配到每一个产品身上, 现在, 大数据时代通过数据分析, 建立起推荐系统, 比书评更能起到良好的营销效果。来自大数据的分析结果, 可以给营销在策略和渠道上提供重要的参考。大数据分析与社会化营销的广泛结合有利于制定营销策略, 找到市场的潜在需求, 不仅成本低廉也可以降低需求的不确定性带来的巨大风险。

第三, 在商业模式方面。大数据时代的新思维不仅对传统出版行业的产业链造成影响, 还会为出版史带来全新的商业盈利。传统的出版行业主要以出版作为赢利的主要模式, 带动其他环节进行运作。大数据时代, 由于数据本身就是资产, 这种资产只要深入挖掘就会产生巨大的价值, 出版行业所拥有的内容资源就是一个巨大的数据库, 拥有很大的潜能。出版行业可以将自身的资源进行数据化处理, 将其内容变成可以进行检索、分析、计算的数据库。这样的数据库资源对于研究有着巨大的价值, 创建数据库, 借以展开数据营销, 是传统出版行业的一个崭新的商业营销模式。所以说, 出版行业本身就可以变成大数据拥有者, 出版社通过对自身资源的深度挖掘, 创造崭新的赢利空间。

四、总结

综合以上, 我国的传统出版行业在现阶段数据化进程还不够完善, 出版行业的转型还没有完全结束, 要想彻底的数字化还需要时间, 从数字化到大数据时代还有很长的路要走, 但是从思维上向大数据化时代进行靠拢是转型的必经之路。我们首先要从思想上进行变革做好准备, 勇于挖掘自身的潜力, 充分认识大数据时代给出版行业带来的机遇和挑战。

参考文献

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形势与政策大数据论文 篇5

大数据时代来了！这似乎已经成为老生常谈的话题，记忆中大概是初中开始，接触了“大数据”这个名词，那时候，大数据还不像现在这样烂大街的被广泛运用于各种商业广告，生于信息时代最辉煌的开端，有幸在深圳长大，第一次看到“大数据”这三个字，还是在华为大厦外的公告板上看到的，彼时，我还没意识到，大数据时代，意义与影响如此之大，居然是互联网时代的接班者。

现在已经是2016年了，我们可能还无法切身实地的感受到大数据的存在，似乎这个时代还很遥远，但其实不然，这个时代已经来临了，最为显著的自然是体现在社交软件上，如今，微信QQ都支持对手机号的好友识别，一键添加好友，软件设置，使用习惯，UI皮肤，聊天数据一键云保存，各式各类的app，网站，可以用QQ一键注册，瞬间导入用户信息，前天为了练习篮球技术，下了个教学app，居然通过我的搜索记录，自动识别我习惯打的位置是控卫，这真的是让我小吃了一惊，我一直明白大数据时代已经到来了，但或许我们都低估了大数据时代对我们生活的影响力。

最近最火的IT新闻其中有一个是苹果公司参与融资了滴滴打车数亿美元，这意味着以后IOS用户地图中也集成了打车服务，这意味着我们离快捷便利的生活又进了一步，虽然我一直是Android的死忠粉，但是也不得不承认，苹果的语音助手siri的优化做的真的好，真的是一次次改变世界。如今最牛的“独角兽”公司，以及各个国际IT大牛公司，BAT等等，纷纷将目光投向了无人驾驶，人工智能，物联网工程，AR/VR等方向，无一例外的，这些项目需要大量的硬件工程师和软件工程师，但开发也只是一方面，没有互联网这个信息系统架构，没有云数据计算和高速的计算性能和存储设备，这些都是无水之萍。

大数据时代给我们带来的远远不止科技上的进步和生活上的改变，还有可能拯救我们的生命，google通过用户数据汇总处理，比美国安全卫生局提前两周做出了流感病毒人群的分布图，并及时预警了可能发生的大规模流感。上海外滩那场悲剧大家应该还记得，如果借助大数据，互联网预警，比如当外滩手机信号数量超过预警线，微信或短信方式及时警告，就可能避免一场踩踏事件的发生，这样的城市，便是大数据下的智慧城市。

大数据对于传统行业的渗透涉及方方面面，房地产、新能源汽车、信贷、留学中介、餐饮、服装、百货、物流，无所不涉及，上个月在宿舍刚学完了台湾新竹大学的一套物联网的MOOC课程，对大数据影响力的认识尤其深刻，信息时代的大数据还只是一定程度的便利生活，但是一旦大数据与微小的传感器有机结合起来，整个人类的生活方式都将被颠覆！

从个人来说，大数据的影响是潜移默化的，但对企业来说，大数据时代，是生死攸关的一个转折。未来，没有不借助于信息系统运行的企业，市场上将会诞生一大批以社群为组织架构，为机理的企业，15年资本主义开创的辉煌，将在16年继续生根发芽，中国3000万家中小企业中会有多少是参与到大数据时代革命中的？这是个能与华尔街和纳斯达克竞争的时代，机遇无限。

在大数据下的我们，尤其是信息专业的我们，更应该珍惜这个时代的到来，尽管我们还是学生，但已经可以有意识的选择自己的发展方向。编程有天赋的，做人工智能，推动“奇点”的到来；有创意的，做物联网，让Sensor彻彻底底改变生活；喜欢玩，有探索精神的，做AR和VR，改变世界在人类眼中的模样。

有意思的是，尽管互联网+，工业4.0，大数据，云时代，喊的口号再怎么热烈，目前仍脆弱的依赖基础建设，杭州萧山的光缆不小心被挖断，就能让支付宝大面积瘫痪，哪怕到了今天，大数据时代仍然是婴儿期，大数据时代能做到的远比我们想象的多，现在实现的还太少，我无比期待着大数据时代真正完美实现的那一天，人类会完成怎样一场从生活到社会的变革。

大数据与出版业 篇6

根据维克托的表达，“大数据”是全部的数据。数据量的全面是“大数据”的主要特点之一。也可以讲，只有提供全部的数据，才有可能应用“大数据”的解决方案。对于中国出版业来讲，能够提供全部的数据恰好是其重要特色。

1.与世界各国相比，中国出版业有历史悠久的全部数据，完全够格搭乘大数据的快车。

中国的出版业历史渊源悠久，拥有大量的实物记录，从公元前770～前221年的春秋战国时期，就有利用竹木简牍和缣帛记录的信息。

公元前206～公元220年纸的发明和推广使用，就有了利用纸记录的信息。大约在公元7世纪的唐代，中国发明了雕版印刷术，就有了利用雕版记录的信息。这也是中国出版业开始的标志。

10世纪下半叶到19世纪中叶，这一时期，发明了活字印刷术，印刷技术也不断得到改进和提高，出现了套版印刷术。1840年鸦片战争以后，西方的现代印刷术传入，图书、报纸和杂志也有了迅猛的发展，中国拥有了活字印刷术记录的信息。

1919年五四运动以后，特别是1921年中国共产党成立后，在中国萌发了新型的人民出版事业。1949年10月新中国成立后，中国的出版事业开始进入崭新的历史时期，发展到目前网络时代，我国已经拥有了数字化记录的信息。

综上所述，中国的出版业拥有从竹木简牍和缣帛记录的信息——雕版记录的信息——活字印刷术记录的信息——数字印刷记录的信息这样完整的、全面的数据，这些是中国出版业使用“大数据”的完美资本。

2.中国出版业在网络时代急需变革，“大数据”的提出与其一拍即合。

出版业面临众多媒体的挑战，特别是新媒体，分流着出版物的受众群。受众希望快捷、有效地获得知识和信息，而不必换成其他媒介。大数据的应用将把这个愿望变为现实，或者说哪种媒介应用了大数据就将在媒介的竞争中取得先机。在各行各业都在探索引用大数据的今天，出版界如果仍固步自封，等来的将是被其他媒介的收购或兼并。

3.中国出版业要实现跨越式发展，必须注重“大数据”的应用。

大数据是21世纪信息高速公路上的高速列车。只要回想一下上个世纪80年代的激光照排的应用，有效解决了图书出版周期长、出书慢的问题，从而推动了上个世纪出版业的持续发展的历史，我们就能够理解在媒体融合时代，如果人们仍然按照集约化调整、多元化经营、数字化生产的思路前行，已经很难取得跨越式发展的空间。所以只有从现在开始准备应用大数据的硬件、软件条件，不失为引入先进生产力时机。

大数据不光是大，最为主要特色是全面的数据。只有拥有全面的数据才有可能和大数据结合得上。此外，对于有着悠久历史记录的中国出版业而言，使用大数据具有天生的优势。还有，大数据的出现完全契合了目前中国出版业变革的需要。所以，“大数据”的应用是适合中国出版业的。

大数据视阈下出版编辑的变化 篇7

1 发展背景

1.1 大数据时代概念的基本内涵

今天, 大数据已成为一个流行词, 几乎所有的行业都在进行着相关的探索与实践, 甚至有的媒体将2013年称之为“大数据元年”②。按照麦肯锡在《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》的报告中所说:所有的传统行业最终都会变成大数据行业。不可避免的, 大数据也延伸到出版业的领域当中。2013年8月13日, 第三届“中国书业馆配年会暨图书馆与出版社高层论坛”在上海图书馆举行。以“大数据时代的图书馆和出版社”为主题的本届论坛吸引了全国图书馆、出版社等各界200多人到会, 共同探讨在大数据时代图书出版行业所将面临的机遇与挑战。

今天的时代已经被称为“大数据”时代。但对于“大数据” (Big Data) 这一概念并没有按照自然科学那样的标准给予其一个确切的定义。相对来说, 更大、更多、更快、更有价值四个维度的特点是当下对于大数据描述的最好定义。首先更大是指数据量的巨大。数据的单位, 已经从G和T发展到P、E、Z、Y等为计量单位。根据专业咨询机构IDC发布的研究报告———《2020年的数字宇宙:大数据、更大的数字阴影及远东地区实现最快增长》表明:2011年全球被创建和复制的数据总量达到1.8ZB, 这一数量超过人类有史以来所有印象材料的数据总量。到2020年时, 全球数据规模将达到40ZB, 大体上相当于40万亿GB, 而地球上所有海滩上的沙粒数量的57倍相当于40ZB这个数字。事实上, 截止2000年, 数字存储信息仅占全球数据量的四分之一, 而到了2007年, 全球只有7%的数据是非数字数据。从2013年———2020年, 数据量将以每两年翻一番的速度快速增长,

1.2 大数据视野下出版业的变迁

据普华永道咨询公司 (PWC) 最新的全球娱乐和媒体产业研究报告, 全球范围内电子书占全部图书销售额的比例将从2012年的9%增长到2017年的22%左右③。出版物的数字化已经是一列高速前行的火车, 毫不夸张的说, 一切的物质实体都将通过数字化存储起来。而在技术高速发展的今天, 出版物的数字化绝不是简单的将印刷物通过扫描制成电子书那么简单, 内容数字化、阅读数字化将成为出版业今后发展的一个重要方向。基于数据的行业融合与行业界限模糊将带领出版业进入一个与传统生产完全不同的发展新时期。

2 大数据时代编辑的编辑意识更新

传统的新闻出版理念大多是以书籍、报刊等产品为中心的, 而大数据时代的出版既要以受众为中心, 又要参与内容的生产, 还要兼顾市场的产品反响。当然, 大数据时代的出版编辑其身份扩大的并不意味着对传统编辑模式的全盘否定。事实上, 大数据时代信息传播为编辑提供了一个数字化、技术化的发展趋势。信息技术的全球化传播改变了传统信息传播的模式, 进而改变了出版编辑获得信息、处理信息、运用信息的速度与习惯。当信息传播的主体、媒介、方式、内容、效果都相应发生了改变后, 意识的改变将是大数据对出版业进行的最根本性的深化与改良。

2.1 参与意识:出版物生产全过程

一般来说, 传统的出版编辑通过出版社、有关部门人士和作者, 甚至依靠自身出版社的名气吸引作者主动投稿, 许多编辑与作者之间的互动与联系仅局限于出版物的发表前期, 在著作的生产过程中几乎鲜有参与创作的编辑。但进入大数据时代后, 编辑和作者之间沟通途径变得丰富多样。除传统的通过参加各种会议、介绍、作者主动上门等方式认识作者外, 网站、博客、论坛, 、聊天、网络发帖征集稿件等新型方式也成为编辑与作者之间沟通的途径。当然, 只是扩大同作者之间的沟通是无法满足的当下出版业蓬勃发展的要求的。与作者共同策划图书的制作、宣传、后期发行等成为大数据时代编辑的另一大特点。编辑参与出版物的整体生产过程, 扩大了编辑的工作范围与参与程度。

事实上, 编辑参与图书的制作已经不是什么新鲜产物。日本作为全球最大的动漫基地, 其动漫图书的发展一直走在全球的前列。在日本, 漫画家吸取编辑的意见在故事创作、形象设计等诸多方面进行修改, 甚至多数漫画的分镜工作由编辑完成。再比如, 曾因为出版《哈利波特》系列而一炮走红的Scholastic出版社在后“哈利波特”时代通过建立在线游戏, 为其的“39条线索”系列小说提供构思帮助, 将游戏中最受欢迎的人物形象、故事线索以及评价等数据进行分析解读从而决定系列小说的发展方向, 这一做法为其带来了1500万本的全球销量。而这种通过数据把握趋势理解需求, 并参与图书生产的过程将是今后出版编辑必须所具备的素质。

2.2 策划意识:受众本位的理性判断

出版编辑不同于新闻编辑等其他编辑角色, 往往一个优秀的编辑就能成就一位优秀的作家。毫不夸张地, 出版编辑担负着伯乐的角色, 是否能够寻找符合市场需求的作者是衡量一个编辑的重要标准。事实上, 受众本位是本身就是出版业发展的出发点之一。身处大数据时代, 海量的数据为编辑日常对受众的分析、作品的预测提供了更为科学理性的基础。维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代———生活、工作与思维的大变革》中表示“已经发生的未来”。在他看来, 通过对数据的深度挖掘与发掘事件的相关性可以极大的预测事件发生的可能性。

电子化阅读会留下大量的阅读痕迹, 这些痕迹都会被当做数据记录下来, 技术发展已经可以让有心者能够分析和利用它们。席卷全球的美剧《纸牌屋》就是在参照受众期待视野的情况下根据受众口味制作的电视剧。Netflix作为《纸牌屋》的制作方及播出渠道, 将旗下近亿的注册用户作为预设观众进行了数据分析。Netflix每天对的用户的使用情况记录, 无论是注册、搜索、播放、评价, 观看时间, 还是点击、播放、暂停、快进、回放, 甚至用户打开某一个视频看几分钟就彻底关掉, 或者停了一段时间又重启, 都会被记录成为可供分析的原始数据。在《纸牌屋》的制作过程中, Netflix用大数据分析的结果代替了传统意义上对受众的预测与评估, 以一种去逻辑化的“全样本”方式得出了受众对《纸牌屋》的具体期待。

虽然上述例子并非出版业的实证, 但事实上, 对于出版业来说, 出版编辑就好比Netflix的数据分析师, 在电子书快速发展的今天。阅读时间、阅读习惯等这些基础数据的挖掘与获取已经变得简单易行, 如何量化甚至是再运用这些原始数据是摆在每一个出版面前的难题。当然, 这种颠覆出版物生产甚至是文艺作品创作的新形式需要时间和市场的检验, 但可以预见的是数据将成为今后出版编辑进行策划时的主要来源与依赖。

2.3 市场意识:数据基础下的科学预测

在从事业性向企业化转变的过程中, 市场层面的成功是每个编辑乃至出版社必须考虑的问题。如何利用数字阅读带来的阅读行为数据, 提高对市场把握的准确度甚至是产业的运作方式, 是当下出版编辑面临的重要机遇。

往常, 多数编辑只有在出版物推向市场以后被动根据市场反映进行总结, 对市场的把握具有滞后性。但在大数据时代, 数据本身蕴含着极其丰富的内涵。结论的得出是基于数据而非逻辑推导, 从而能够避免取得结论过程中人为的主观干扰。当数据量达到一定的数值时, 数据之间的相关性将会出现, 这些相关性构建了一条通向必然结论的通道, 这条通道不基于因果、也不是经验主义的显现, 仅仅由于数据本身的相关性而得出结论。当然, 对于这种预测还出于发展阶段, 但通过利用数据的优势进行对市场的分析与预测是今后发展的一大趋势。

百度作为国内第一大搜索引擎, 每天有高达四十亿次的搜索访问, 与之相对应的是一个巨大且丰富的数据库。可以说, 这个数据库从一定层面上能够反映受众的关注领域与热点。事实上, 现在国内已经有一些机构在做这种数据的挖掘与分析。在由淘宝发布的《2012年全国县域地区网购发展报告》中我们可以看到, 全国出版物的购买行为主要以三线城市为主, 尽管人均消费金额不敌大中型城市, 但在励志与创业的类别中, 小城市的购买行为与购买数量遥遥领先。在这份报告中, 淘宝甚至获得了全国最爱买书的城市———河北冀州县, 人均28本的购买量让其他城市望尘莫及。可以说, 在数据的面前, 无论是策划还是行销, 无论是发行还是企宣, 出版编辑都可以进行有针对性的准备。

3 结束语

随着信息技术的飞速发展, 信息爆炸引起了社会发展方式的质的变化, 海量的数据的产生使人类能够通过提取全面精确的信息做出迅速正确的决策, 从而使发展更具有主动性。从现实情况来看, 出版业虽然并没有完全走进大数据时代, 但离它已经越来越近了。大数据对于出版业来说, 只是结构、技术的更新并非最为严峻的难题, 观念意识的更新, 编辑地位的改变成为眼下出版业走进大数据时代的掣肘。良好的职业适应能力与意识更新能力是不断刷新知识体系的基础, 从“知识密集型职业”转向“知识服务型职业”是出版编辑的一个发展方向。在大数据时代, 知识、技术、观念意识的三个维度将成为出版编辑的三项基本职业素养。

摘要：自2013年伊始, 从计算机到电商, 从新闻传播到出版, 大数据正以一种席卷全球的方式深刻的改变着各个行业。本文拟分析大数据时代行出版业将要面临的挑战, 以及在这样的背景下, 编辑应如何从编辑意识、市场意识、策划意识等各个方面切实迎接大数据时代所要面临的机遇和挑战。

大数据与出版业 篇8

“伴随着移动互联网科技、云计算技术、社交化媒体、智能移动终端等一系列新兴科技的迅猛发展, 全球数据总量呈现出几何式增长, 整个社会已经进入到一个被数据所包围并不断产生数据的时代。”[1]《大数据:下一个创新、竞争和生产率的前沿》指出:随着数据大时代的爆发, 数据以一种新的方式进入了诸多行业, 并且潜移默化地影响着行业的业务发展, 如果能够很好地把握并挖掘这些具有丰富潜质的数据资料, 将为企业带来前所未有的利益和企业增长额。但是数据的客观存在必须要有一定的挖掘理论进行支持, 使用科学的方法进行数据的收集与整理, 以发挥这些数据的价值, 而传统的出版编辑工作也受到了大数据时代的影响, 而使用大数据时代的机遇来发展传统的出版编辑工作也成了一个新的发展契机。[2]因此, 我们必须充分利用这一契机, 对传统出版编辑进行分析, 指出问题, 分析问题, 进而规划出合理的发展模式。并能够在理论和多次的实践中走向成熟。

二、大数据时代数字出版对传统出版编辑工作所面临的挑战

(一) 编辑流程的“立体化”所带来的挑战

对比分析传统的编辑流程与大数据时代的编辑流程, 我们发现, 传统的编辑流程主要包括以下几个方面的流程:一是选择编辑出版的内容与题材。二是经过专业的编辑之手进行有效的组稿和选择分析。三是进行初稿之后的审稿。四是从整体角度和出版发行角度而言的编辑模式。[3]可以说传统的编辑流程是呈现出单一化、流水化的运作模式, 但是我们同时也必须明确的是市场需求的发生发展与变化是迅速的, 也是难以预计的。因此, 这种模式化、程式化的出版编辑模式往往制约和阻碍了出版物的“生命力”。相关专家指出传统的出版编辑工作模式很难打破固有的模式弊端, 来进行科学而又跟随时代发展动态的市场分析预测。编辑除了具备基础的编辑出版素养和技能之外, 必须具备敏锐的数据分析和资源挖掘能力, 并且配合先进的网络运营工具进行立体化、多元化的编辑出版操作。[4]

(二) 内容来源的“多样化”所带来的挑战

传统的编辑在进行编辑出版时, 内容往往是从大致的市场读者需求角度出发的。因此, 内容往往具有模糊性, 和不确定性, 所以往往有出版发行后出现读者接受惨淡, 市场消费额较差的现象, 这主要是由于传统的编辑出版往往编辑个人的意见和指向性更多一些。因此, 不容易突破模式化和程式化, 往往落入缺乏新颖与创意的俗套之中。而大时代的编辑出版则完全不同, 以读者的需求进行入手, 搜集具有明确指向性的数据和资料, 通过编辑的合理分析并结合市场数据采集分析制定出迎合大众需求的图书产品开发, 定位出读者的目标消费群体, 年龄段甚至是经济状况。此外, 还可以进行定期的信息采集, 挖掘“新闻眼”和“话题眼”, 适合进行快速式的图书报刊的营销和推广。[1]

(三) 读者需求的“个性化”所带来的挑战

从传统出版模式角度出发, 读者主要是通过相对局限性的渠道进图书等产品的获取, 而编辑出版也是通过人力资源的市场开发调研机制进行读者需求的一种整合。但是, 随着信息化、数字化网络时代的迅速发展, 读者的个人生活品味也在逐步提高, 对于图书等出版产品的内容有了较为扩大性的需求, 呈现出了多元化的模式。[5]因此, 在大数据时代, 传统的编辑出版就不可能更好地适应于目前读者的需求和编辑出版产业的飞速革新和发展。而随着目前读者生活的节奏加快, 与坐在办公室或者是家里进行长时间的阅读一份报纸或者是书刊相比, 图书的需求和信息的摄入也逐渐呈现出“微信息”、“碎片化”和省时快捷的阅读方式。因此, 更多的读者是从电子信息设备进行随时随地的图书阅览和信息获取, 以便于随时随地接受想要获取的信息和知识, 以此来迎合读者的生活习惯和阅读方式的改变。

三、大数据时代传统出版编辑工作的转型

(一) 想要成功地出版编辑适宜消费者需求的文化产品, 就必须确保长远的受众群理念

因此, 在进行内容的编辑时, 必须确保内容的真实性, 切忌为了迎合读者的“快餐式”、“猎奇”心理而进行“假”、“大”、“空”式的闭门造车和盲目跟风, 既然是大数据时代, 网络化的信息时代, 编辑可以通过多种渠道进行出版内容的整合和处理, “如利用微博话题、微信朋友圈、论坛等能够迅速聚拢一定数量的目标读者, 甚至用户在淘宝网、卓越网、亚马逊等网站上面的购买记录、书评都是获得读者数据的重要来源。”[1]紧接着对这些资料进行合理的整合与编辑, 而对于市场信息的获取除了内部的搜索机制外, 我们可以采用外包式的方式进行资源的获取, 随着数字出版领域的蓬勃发展, 传统编辑出版从这一角度出发, 也不失为一绝佳模式。例如, 从2011年的数字出版模式应运而生之后, 缔元信互联网数据公司大大提高了其编辑出版与同行业领域之间的竞争性。

(二) 信息化、网络化的编辑出版模式

目前, 诸多出版社均可以利用大数据时代进行大量的数据搜集和整理, 并通过专业的编辑分析来分类目标定位群体, 便于编辑出版发行相关的文化产品, 而不同的文化产品的出版又可以继续带动各出版社之间的竞争, 从而有进一步演变为消费者之间的良性竞争, 而哪类消费群体的接受率较高, 也就意味着出版社资源出版的成功, 从而使出版社站在主导性的地位。所以, 能够明确读者的受众需求, 并且以优秀成熟的模式进行编辑出版, 成为这一文化消费产业模式中的重中之重。因此, 传统的出版编辑工作的主要任务便是通过丰富的大数据时代的互联网、各种社交媒体和移动网络终端等渠道进行资源的整合与梳理, 一方面, 从读者的需求角度而言, 可以通过现代化的手段进行资源信息的获取和采集;另一方面, 也就是从编辑的角度而言, 又可以进行双向互动反馈模式, 从读者那里得到一定的信息反馈, 反过来促进编辑搜集和整合资料的定位角度。吸取目前三方软件网上支付的模式, 我们可以进行数字化的网上支付, 将三方链接在一条互联网的文化交易产业链中, 与传统的编辑出版模式相比, 更加省时省力, 操作便捷而又精确快速。

(三) 从读者和所需的编辑内容的角度出发

编辑必须掌握第一手的资料, 并且进一步提升自己的专业技能和工作素养, 努力改革传统编辑本身的不足和局限之处。我们知道, 如果仅具有改革后的高技术扶持, 却没有丰富新颖的强大第一手资源作为资源储备的话, 即使掌握了充足而又精确的市场数据分析, 也无法从读者、消费者视角出发迎合大众的接受角度。所以随着编辑业大数据时代的蓬勃发展, 必须明白文化产业为消费者服务的遵旨和经营理念。

在大数据爆发的时代, 文化产品的未来发展趋势是掌握和吸纳具有一定质量和数量的内容资源, 只有掌握以上条件的储备资料数据才能扩大市场需求, 拓展市场消费, 以此来获取更多的利润和盈利额。“传统出版行业‘纵横江湖’几十年, 已经拥有了自己成熟的创作团队、目标市场, 更有多年积累的广大读者、出版资源以及品牌优势。编辑作为出版社的核心, 应该充分利用这些资源, 成为资源的整合者, 坚守‘内容为王’这一原则。”

四、结语

面对大数据时代的发展现状, 纵观分析国内外的大数据时代针对出版编辑行业的影响, 吸取国外大数据时代下编辑出版的发展优势结合我国目前存在的问题和诸多弊端, 走出一条适合我国出版编辑运作的产业模式。在进行不断地摸索和实践过程中, 我们必须明确的是:传统的出版编辑工作虽然具有良好的发展前景, 但是同时也伴有一定的风险, 传统的编辑出版只有打破固有的程式化、模式化的弊端, 才可能迎接新的契机, 不断调整和改革, 为未来良好的发展打下坚实的基础。而如何打破这种传统的弊端和缺陷, 也将随着我们从理论和实践角度的不断挖掘而越来越成熟。

参考文献

[1]何亚明.大数据时代传统出版编辑工作的转型[J].编辑出版, 2012 (4) :62-63.

[2]孙玉玲.大数据时代数字出版产业的发展趋势[J].出版发行研究, 2013 (4) :174-175.

[3]陈超英.传统出版社向数字出版跨越的三条途径[J].出版发行研究, 2010 (7) :116-117.

[4]李国杰, 程学旗.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊, 2012 (6) :112-113.

大数据与出版业 篇9

关键词：大数据,数字出版,服务模式

大数据、云计算、物联网、移动互联等一系列新兴技术的广泛应用,使得全球数据量呈现前所未有的爆炸性增长,也让海量、复杂、多结构数据的即时获取、精确分析、深度挖掘成为现实,为数字出版行业的服务模式带来重大变革。

一、大数据的定义与特征

大数据(Big Data)描述的是随着数据量和数据类型激增而逐渐衍生出来的一种现象,不仅包括大规模的体量、多样化种类的数据集,还包括对这种数据集进行高速采集、处理与分析以提取价值的技术架构与技术过程。

麦肯锡全球研究所(Mc Kinsey’s Global Institute)将大数据定义为大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集[1]。这个定义得到普遍的认同。具体来讲,大数据具有4V的特征———Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)、Value(价值密度低,商业价值高)。

大数据之所以可能成为一个时代,在很大程度上是因为这是一个可以由社会各界广泛参与的社会运动,而不仅仅是少数专家学者的研究对象。种种迹象表明,大数据时代已经到来,数字出版产业已经深受大数据技术发展的影响。

二、大数据为数字出版服务模式带来的变化

1.准确的推送服务。目前,数字出版的选题策划和推送服务往往没有考虑到读者需求,而是根据出版机构所提供的内容资源进行推送。在数字阅读领域,通过对用户行为大数据的全面分析,数字出版机构可以掌握读者的阅读行为趋势和偏好。数字出版凭借大数据技术,将各类数据进行有效处理、精准编辑后,形成为不同阅读目的服务的个性化、多样态的出版物,并可以准确地将图书推送到真正需要它的读者手中。甚至可以设想,在开放共享的大数据分析服务基础上逐渐形成具有系统自组织性的数字内容主题策划。

2.多介质的资源服务。目前的数字出版所提供的资源形态相对较为单一,一般是文字或者图片,且资源之间的关联没有很好地建立起来。大数据环境下,需要聚合优质资源提供给用户。优质资源也可能不是正式出版物,可能是来自很多渠道的各种介质的由“草根”创作的有瑕疵的东西,这就需要编辑加工将其提纯,把这些内容从一般性资源变成优质资源。根据用户的阅读需求,将传统的编、印、发模式变为利用数字出版技术、信息技术、知识挖掘技术、大数据分析技术,快速完成资源的进化,实现知识的提纯,内容的关联,资料的拓展和链接,综合文字、图片、音视频、动画、软件模拟、数值模拟等多种形式的多媒体学习与研究产品,为用户提供多介质、立体化、动态化的资源服务。

3.深层次的知识服务。在大数据的影响下,数字出版将改变以往以书、文献等为单位的粗放型生产模式,转而形成以知识要素为单位的数据化生产模式,强调科研全过程发表,新知识传播,跨学科、跨行业、多角度应用,以及多媒体展现。数字出版2.0 模式应该是大数据出版,数字出版机构将从出版图书变为出版数据,并提供深入的知识服务,帮助读者解决从数据到知识的转变。大数据时代,大数据帮助出版社解决问题,为读者提供更专业的服务。若出版者非研究者,在面对很多需要回答的专业问题时,往往难以确定选题,甚至不知道该怎么出版。对于传统出版方式下出版者和作者都无法解决的问题,需要通过大数据的方式将海量资料提供给人们作为研究的素材,为深入的研究提供工具。

4.细粒度的个性化服务。大数据时代,数字出版机构利用大数据技术,基于系统通过分析读者阅读行为、喜好,从而获得对用户需求的感知,为读者建立灵活的个性化档案。灵活性表现在大数据技术能够自动监控读者行为的变化情况进行分析,自动调用不同层次、类别的数据智能式推送给读者,为实现细粒度个性化服务提供了可能。大数据对读者最大的好处是个性化需求得到满足,参与感、互动感得到增强,这些显然会大幅度提升读者阅读体验。

三、数字出版行业的大数据应用对策

1.树立基于大数据的出版理念。数字出版行业必须从战略的高度认识到大数据时代已经到来,未来数字出版只有融入时代发展大势才能随之成长。数字出版企业应重视各类数据的搜集、整理、分析和应用,数据驱动型决策比重将不断加大。大数据时代出版的商业模式必须真正从消费者的角度来思考问题[2],消费者需求被置于前所未有的高度,数字出版产业内的业务流程和企业组织结构均会围绕积极而灵敏地响应消费者需求进行相应调整。数字出版需要放弃以往单纯以内容增值为目标的二次出版模式,强调在真正理解内容的基础上,修订、补充、追加知识,深入挖掘各类用户的需求,把出版看成是对用户提供知识服务的过程。

2.组建掌握大数据技术和分析能力的团队。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界,仍需要人类扮演重要角色[3]。身处大数据时代的数字出版企业一方面需要对自身已有的数字产品、运营数据库进行相应调整,另一方面需要实现企业内部现有网络运营平台和社交媒体的对接,这就要求从业人员应具备较高的技术素养。较高的技术素养、强大的数据分析能力、深谙数字出版业务和市场运作成为这一时代对数字出版人的要求。因此,需要现有从业人员更新知识结构,同时还要培养新型人才,才能推动出版产业的创新升级。

3.调整数字出版业务流程。大数据时代的数字出版业务流程也将发生变化。“用户需求导向”将成为数字出版业务流程设计的指导思想。数字出版业务流程将在新技术的支撑下更加贴近、深刻理解并及时响应消费者需求。数据分析在数字内容创意之前就成为整个业务流程中的首要环节,而且以数据分析结果为依据进行决策贯穿整个业务流程的始终。数字出版企业的业务流程平台均可直接与互联网联结,通过与消费者的互动、协作、创新来实现数字内容产品的个性化定制[4]。

大数据与出版业 篇10

伴随着移动互联网科技、云计算技术、社交化媒体、智能移动终端等一系列新兴科技的迅猛发展, 全球数据总量呈现出几何式增长, 整个社会已经进入到一个被数据所包围并不断产生数据的时代。著名的咨询公司麦肯锡在2011年发布的一份报告《大数据:下一个创新、竞争和生产率的前沿》认为, 数据已经渗透到每个行业和业务职能领域, 逐渐成为重要的生产要素, 而人们对于海量数据的运用, 预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。在大数据时代, 数据成为一切行动的依据, 没有科学的数据分析很难挖掘到潜在的市场价值, 传统的出版产业也不例外, 难逃数据技术发展的影响, 作为出版流程中最核心、最关键的编辑就更应主动适应趋势发展, 顺势而为。

然而, 在充斥着各种杂乱数据的全媒体数字时代, 传统出版编辑的思想观念、知识构成、数据开发应用能力远远不能适应时代发展要求, 难以在竞争中占据主动地位。尤其是在数字出版的冲击下, 一些编辑往往很难从过去纸质媒体的禁锢中走出来, 固守传统编辑模式的一亩三分地, 不愿主动地接触新兴技术, 甚至对最新的技术手段产生抵触情绪, 在思想观念上走入误区。全媒体时代出版行业对数据的依赖程度越来越高, 这些数据涉及政治、经济、文化、科技、读者心理等众多领域, 编辑若是缺乏相关知识, 则不可能把握好数据走向与数据背后的潜在价值, 大数据给他们带来的不是更精准的市场调研、更清晰的目标读者、更有针对性的服务, 而是一堆缺乏提取、分析的原始数据资料, 这显然是缺乏数据分析能力的一种表现。

二、大数据时代数字出版对传统出版编辑的挑战

大数据对于数字出版意味着全新的商业模式, 有几个趋势是我们不容忽视的:第一, 基于大数据技术的精准营销日益受到重视;第二, 个性化内容定制平台重要性凸显;第三, 数字内容产品消费者付费意愿将不断提升;第四, 观念更新和人才储备决定数字出版产业未来;第五, 数字出版业务流程和企业组织结构将发生变革。这些趋势给传统出版编辑的角色定位带来了一系列的挑战。

(一) 编辑流程的立体化所带来的挑战

传统编辑流程中, 编辑的工作范围包括选题、组稿、审稿、编辑加工以及整体设计等, 编辑基于工作职能的专业分工进行各自工作, 这种编辑模式往往是一种线性的工作方式, 一次市场调研数据决定后续出版行为, 要知道市场信息瞬息万变, 各种变量都可能改变出版内外环境。在数字出版时代, 单一的、静止的、平面化的数据是无法科学地预测市场动态的, 编辑除了应具备对内容进行处理加工的能力, 还需要一定的数据获取与分析能力, 运用先进的网络技术对整个出版流程进行操作, 使整个出版流程更加立体, 互动性和针对性更强, 使每个出版决策都有相应的数据作为支撑, 使部门与部门之间信息的共享程度更高, 使市场反馈的信息能够快速地得到相应的落实。这些都对编辑业务能力提出了新的要求。

(二) 内容来源的多样化所带来的挑战

传统出版编辑的内容资源主要来自于作者, 往往这些内容是缺乏新颖性和时代性的。由于读者的需求是潜在的和模糊的, 读者自己在没看到图书内容前往往不清楚自己对图书内容是否有需求, 所以单凭作者提供的内容资源开发图书产品未必能很好地适应读者个性化的需要。然而, 在大数据时代, 编辑可以通过读者网络行为所产生的数据, 分析出目标读者的性格、爱好、购买能力、图书需求倾向等指标, 使出版内容更具有针对性, 更适合读者口味。在数字出版模式下, 编辑获取内容资源的途径更加多元化, 除了可以从作者和读者处获取出版内容, 还可以借助互联网上一切最新的信息与资讯, 找到话题点, 开发适销对路的选题。内容来源的多元化必然面临内容的选择与把关, 什么样的内容更适应市场, 需要从大量数据中得到结论, 这对传统出版编辑的信息整合能力以及创新能力又是一大挑战。

(三) 读者需求的个性化所带来的挑战

传统出版模式下, 出版单位根据市场调研与预测开发图书选题, 生产图书产品, 读者根据自己的需要选择相应的图书品种。然而, 在网络时代, 随着信息的爆炸式增长, 这种模式已经越来越不能适应读者需求的多样化与个性化发展趋势。数据技术与网络技术的进步为定制出版提供了可能, 读者不必购买整本出版物, 而是出版单位根据读者对内容与形式的特定要求提供定制化的产品与服务。在大数据时代, 出版为读者服务的工作原则非但没有改变, 反而体现得更加淋漓尽致。伴随着网络技术和移动终端快速发展, 人们对数字信息的消费呈现“碎片化”趋势, 与坐在家里花一个钟头看报纸、书籍或者电视获取信息相比, 更多的人会选择在碎片化的时间通过手持设备阅读自己定制的内容。据中国出版科学研究所发布的第七次全国国民阅读调查数据显示:我国18~70周岁接触过数字化阅读方式的国民中, 有52.1%的读者表示能够接受付费下载阅读。这意味着出版单位个性化定制内容与服务蕴藏着巨大的市场潜力, 只有消费者对能满足个性化需求的定制内容买单, 出版产品的价值才能得到体现, 出版企业才能在未来激烈的市场竞争中占据有利位置。总之, 读者需求的个性化, 需要出版从业者具备更敏锐的感知力, 并能够及时地把经过选择的内容推送到读者面前, 这一切都离不开数据的挖掘与分析。

(四) 产品开发的多媒体化所带来的挑战

大数据时代, 传统出版产业纷纷涉足数字出版这一新兴行业, 出版产业的价值链得到延伸, 一个有价值的内容资源可以通过不同的媒体进行呈现, 使其价值最大化。随着在线下载、手机阅读、手持阅读器等传播手段的介入, 出版社不仅要“触电”、“触网”、“触线”、“触手机”, 而且还需要多媒体文化产业的介入, 打造全方位的出版产业链。如职场小说《杜拉拉升职记》除了衍生打造电视剧、电影、话剧外, 还在电子收费阅读、无线增值等方面开发市场, 形成了完整的图书文化产业链。贺岁影片《非诚勿扰》借助票房拉动, 其原版小说通过传统图书、互联网、阅读器、手机等多种渠道同步销售, 其内容价值得以充分实现和放大。以上成功案例给我们的启示是:多媒体出版通过不断整合, 必将引起出版业的深刻变革, “一种内容, 多种载体, 复合出版”成为必然趋势。再如美国人根据中国传统文化题材策划制作动画片《花木兰》、《功夫熊猫》, 以及对《哈利·波特》图书内容的数字化开发和全媒体运营等, 均获得巨大的商业成功和广泛好评。传统的出版已经不再局限于纸质媒体, 多种媒体同时进行相关产品开发所产生的价值更加可观。在出版行业处于核心地位的编辑要适应这种商业模式, 就必须提高自身媒介素养, 不仅能够对文字内容进行处理, 还能够对音频、视频进行编排, 使用户检索更方便, 交互界面更友好。毫无疑问, 这些新技术的运用对于传统出版编辑而言是需要直面的全新课题。

三、大数据时代传统出版编辑工作的转型

(一) 树立以数据分析结果为出版决策依据的出版理念

大数据时代, 出版行业的一切出版决策应该建立在科学的市场数据分析之上, 编辑在进行选题策划时, 不能闭门造车, 也不能盲目跟风, 而是应该首先搜集读者需求状况、目标市场容量、读者购买倾向等数据资料。在网络时代, 获取这些数据的手段要更加多元化, 如利用微博话题、微信朋友圈、论坛等能够迅速聚拢一定数量的目标读者, 甚至用户在淘宝网、卓越网、亚马逊等网站上面的购买记录、书评都是获得读者数据的重要来源。然后对这些收集来的资料进行系统地分析, 挖掘出数据背后潜在的市场发展趋势, 这需要编辑提高自身数据收集与分析能力。出版编辑也可以通过外包形式获取相应的市场信息, 目前, 我国已经有互联网数据公司涉足数字出版领域, 如缔元信互联网数据公司从2011年开始就和中国出版协会、中国新闻出版研究院合作监测数字出版行业网站。大数据时代下, 传统出版编辑以数据分析结果作为出版决策的依据, 利用大数据进行精准营销将会极大地提高出版企业的竞争能力。

(二) 以读者需求为导向, 推出个性化服务

在大数据时代, 每个出版单位都可以通过数据搜集与分析得到目标读者的相关数据, 并推出相应的定制产品, 出版单位之间的竞争会演变成用户体验效果的竞争, 谁的用户体验做得好, 谁就会在竞争中占据主动地位, 因此以读者个性化需求为导向, 开展编辑出版工作就显得尤为重要。基于大数据的精准化营销与定制化服务的编辑模式将有利于传统出版编辑把握读者需求动向, 有针对性地开发产品, 实现出版效率的提升。出版单位可以通过互联网、移动终端、社交媒体等建立起一个出版内容的数字化平台:对读者而言, 可以通过这样的平台获取出版信息, 也可以定制自己所需要的个性化内容;对编辑而言, 可以在这个平台上得到读者的反馈数据, 从而改进产品和服务, 也可以为读者量身订制个性化产品。与此同时, 这一平台可以与第三方在线支付无缝对接, 这样, 消费者可以方便在线购买自己所需要的数字化内容, 使读者体验更优化, 真正做到以读者需求为导向。

(三) 掌握作者与内容资源, 增强传统编辑自身的专业优势

无论技术怎样变革, 优质的作者资源和出版内容才是出版行业立足的不二办法。没有优质的内容, 再强大的技术支撑, 再准确的市场数据, 也无法为读者提供他们所需求的知识产品。因此, 在大数据时代, 出版行业依旧要加强自身专业优势, 在运用最新数据技术的同时, 不忘自己是文化产品把关人的角色。在文化产品市场上, 谁拥有更强的整合内容资源的能力, 谁就能控制更大的市场, 就能获得更多的利润。传统出版行业“纵横江湖”几十年, 已经拥有了自己成熟的创作团队、目标市场, 更有多年积累的广大读者、出版资源以及品牌优势。编辑作为出版社的核心, 应该充分利用这些资源, 成为资源的整合者, 坚守“内容为王”这一原则。

四、结语

大数据时代, 传统出版行业所面临的挑战与机遇是并存的, 出版编辑工作只有迎接挑战, 抓住机遇, 实现出版编辑工作的转型, 适应出版产业发展需要, 方能在日后的竞争中立于不败之地。

摘要：本文以大数据时代出版编辑工作的转型作为研究主题, 通过分析大数据技术给出版行业所带来的一些变革, 阐述了传统出版编辑所处的现状以及所面对的挑战, 最后给出实现出版编辑工作转型的三点建议。笔者认为, 技术的变革带来的机遇与挑战是并存的, 勇于迎接挑战、抓住机遇, 才是出版行业良性发展之道。

关键词：大数据,传统出版,编辑工作

参考文献

[1]Manyika J, Chui M, Brown B, et al.Big data:The next frontier for innovation, competition and productivity[R/OL].[2013-2-25].

[2]孙玉玲.大数据时代数字出版产业的发展趋势[J].出版发行研究, 2013 (4) .

[3]陈超英.传统出版社向数字出版跨越的三条途径[J].出版发行研究, 2010 (7) .

[4]李国杰, 程学旗.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊, 2012 (6) .

[5]吴惠娟.浅谈数字出版环境下的编辑角色转换[J].出版广角, 2011 (10) .

[6]曾振华.浅析数字出版背景下读者阅读的变化[J].中国出版, 2010 (5) .

大数据时代的专业出版 篇11

从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。人类社会已经进入了数据时代，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。各行各业中都存在着大量的数据，为了挖掘其价值，我们必须使用统计分析和数据挖掘工具来实现目标。而传统的商业统计软件由于功能模块比较固定，价格较高，使得业界用户开始了新的选择，开源的R语言由于其高度的灵活性、自由的可扩展性、丰富的行业应用的支持以及完全免费的特性，很快成了数据分析界的宠儿。国际上R语言已然是专业数据分析领域的标准，而在出版业还是一块亟待开垦的处女地，于是笔者针对这一出版现状精心策划了“R语言应用系列丛书”。下面结合策划的过程，谈谈自己的一些体会。

契合市场，选题的关键点

专业图书策划需要敏锐的市场洞察力。美国著名编辑人舒斯特认为：“真正有创造力的编辑人必须成为了解专家的专家。”在具体的工作过程中，编辑就要努力锻炼自身在这方面的能力。要发现专家，前提是能和专家对话，这就促使编辑要走进专家的圈子，熟悉所挖掘选题的领域。熟悉选题的渠道有很多，最快的途径是从各类科研专业论坛或官网获得信息，最直接的则是和行业内的老师、研究生、从业者交流沟通，这在获取选题方向的同时也就收获了选题资源和作译者资源。

策划“R语言应用系列丛书”的初始，笔者在网络上找到了“统计之都”网站，这是主旨为传播统计学知识并将其应用于实际领域的服务平台。网站中有关于R语言的海量信息，深入考察关于这个话题的帖子以及点击率之后，不难推敲得到，只要围绕这个主题，读者群是能够保证的，这其实也是完成了一个论证选题的过程。而当时该类书籍的出版状况是，国外相关品种书籍不下200个品种，国内已经面世的出版物不超过10个品种，而且都是本版书，加上仔细听取了国外朋友对R语言在欧美发展态势的评价，笔者期望的卖方市场出现了，于是针对这一出版现状精心策划了“R语言应用系列丛书”，总的思想是借力国外已出版的优秀R语言书籍，迅速引进国外精品，同时辅以国内本版书作为补充。在很短的时间内划定了《A Beginner’s Guide to R》和《Data Manipulation with R》这两本书。中译本在2011年下半年业已推出，时隔不到一年时间均已重印一次。因此，发现契合市场的选题至关重要。

作者译者，不拘一格

在选题得以论证之后，作者成为关键。找什么样的作者呢？笔者对于这个问题有着三方面的思考。

第一，译者的年龄、阅历与选题类型要相互匹配。年轻人对新生事物有较好的接受能力，对于大数据时代中R语言这个非常新的领域，就充分体现了这一点。在寻找译者之初，笔者曾尝试找过高校中奋战在教学一线的教授，但是当时得到的对R语言这类选题的答复是，他未曾学习过这门统计计算语言，而在他的博士生当中却已经有人在写论文时用过这种语言。当时带给笔者的启示是，受年龄段、群体需求的影响，对一本书的评价往往有天壤之别。年轻人更喜欢这种语言，对新知识、新技术有更加强烈的求知欲望。所以这之后笔者开始在年轻的教师队伍中以及在科研论坛中活动能力较强的技术高手中寻找译者，最终找到了合适的人选。现在证明碰钉子也是有好处的，会给编辑指明正确的方向，资深的行业专家未必就是最适合的译者。

第二，青年译者的优势。笔者接触过的年轻译者大多精力充沛，做事情能够做到亲力亲为，策划编辑也就会根据译者的个人特点确定主译者，而主译者就直接变身为项目负责人，他会动员整个团队把翻译书当成一件非常重要的事情来做。比如，在笔者策划该系列的《ggplot2：数据分析与图形艺术》一书时，译者团队为此项翻译工作启用了SVN操作平台，多线协同完成翻译工作。即使某成员出差在外，也可以随时查看到项目的进度，还可以对项目完成修改、上传等操作。而且这本书的排版也由主译者来承担，采用了LaTeX对全书排版。需要说明的是，到目前为止，国内外公认的最好的数学公式排版软件仍然是LaTeX排版系统，其在较高层次上实现了科技书排版的美感。在与这本书的主译者提前充分沟通之后，保证了该书能够按照出版要求和约定格式完美地呈现出来，既节约了出版费用也减少了排版环节，使这本书能够迅速、高效地出版占领市场。

第三，业内有影响力的作者更加给力。在出版了这个系列最初的两本书，即《R语言数据操作》和《R语言初学者指南》以后，笔者就开始思考关于这个系列的进阶篇应该什么时候出版，找谁来编写更合适呢？经论坛里的朋友推荐，找到了就职于企业界的一位数据专家，他从2002年开始接触R语言，是国内的第一批R语言用户及推广者，在业界数十年已积累了丰富的R语言实战案例。当笔者提出计划围绕R语言策划出版一本对职场人士有所帮助的图书之后，他也认为这个选题的推出能够改善当前国内该领域的书籍理论多、实例少的现状。这个建议，同样引起了不少专家的共鸣。更欣慰的是，他利用在业界的号召力找到了他有真正实力的伙伴一同参加到书稿的创作过程中，不仅能够高效地提交高水平的书稿，而且这对出版社而言也是一笔宝贵的财富，为今后的进一步合作奠定了坚实的基础。

营销桥梁，从点到面

就编辑自身的工作特性来说，营销应该算是“点”式營销，具体来说就是：在论坛里扎根，在会议中参与，在微博和邮件中凝聚资源，各点都要有所斩获。从“R语言应用系列丛书”的过程中，笔者有三点重要的体会。

第一，在论坛里营造人气。对于“R语言应用系列丛书”营销，笔者一开始觉得读者定位仅仅局限于专业爱好者和职场技术人员，因此选择到相关的论坛宣传进行宣传，碰碰运气。笔者在“人大经济论坛”的“统计论坛专区”发了一个书帖来介绍该系列最初的两本书，当时国内成系统的书确实不多，所以引起了读者的广泛围观，这个帖子的点击量至今已达5800多次，50余条回复，收到了良好的宣传效果。另外从网友的回帖当中，编辑不仅能从中汲取许多有建设性的意见，而且客观上在对这个系列做后续开发时也有良好的借鉴意义。

第二，积极参与行业会议。关注行业会议新闻，积极利用会议营销教材产品。笔者在2011年和2012年连续两次参加了在上海举办的“中国R语言会议”，并收获颇丰。在会上还争取到了发言时间，借大会之机为这个系列的《R语言的科学编程与仿真》《ggplot2：数据分析与图形艺术》作了预热宣传，强化了读者对该领域出版物的品牌认可度。同时也完成了招募作译者的工作，得到了专家的支持，继续开发这方面的教材，达到了事半功倍的效果。

第三，利用邮件和微博加强交流。通过邮件和微博的交流就更具针对性，邮件和微博中相互交流的对象一般都是对双方的工作特性以及兴趣爱好比较了解的教授或读者，他们能够较深入地探讨出版过程中或是学术出版、学科建设中的某个问题。比如，通过豆瓣读书的豆邮我就结识了现在的译者，译者介绍了R语言领域的经典著作和重要人物，建议以此为线索引进国外优秀作品或组织国内的领军人物开展创作。当时适逢该品种图书处于发展起步阶段，为陆续开展全方位选题、占领市场起到了至关重要的作用。除此之外，目前微博营销的工作内容主要以信息发布为主，是一种“推”的营销方式。日常的工作就是精确抓取微博文本吸引粉丝的眼球，还会不定期地举办一些晒书有奖、转发有奖等活动，加强和读者的互动，正在摸索中逐渐发展。

适逢世界走向数据化，会有更多的新技术涌现，面对新技术的“汪洋大海”，更需要编辑去发现，并给予其最好的呈现形式。相信数字时代的出版还需要编辑，继续去发掘数据时代的预言家，而我只想潜心做一个出版业的守望者。

（作者单位：西安交通大学出版社）

[1]维克托·迈尔-舍恩伯格. 大数据时代 [M]. 杭州：浙江人民出版社，2013.1.

[2]吕佳丽，李仙华.让专业图书多赢的方法——《混凝土外加剂实用技术大全》编后感[J].科技与出版，2012（11）.

大数据与出版业 篇12

关键词：大数据,出版企业,满足,读者需求

随着个人计算机、互联网的普及, 移动通信技术的更新换代和云技术的发展, 大数据已悄然进入出版界并成为出版界关注的话题, 而研究大数据时代下出版企业如何满足读者新需求的文章很少。本文主要从大数据背景下读者阅读需求的变化和出版企业应如何满足读者新需求两方面进行研究, 旨在帮助出版企业在大数据背景下做好转型升级工作。

1. 大数据时代悄然出现在出版业

1.1 大数据时代的特征

大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集, 其主要特点概括为4V, 即Volume (数据体量巨大) 、Varity (数据类型繁多) 、Velocity (处理速度快) 、Value (价值密度低, 商业价值高) 。 (1) 大数据开启了新一轮的信息搜集与抢夺战, 在信息技术高速发展的今天, 谁掌握了数据, 谁就向成功迈出了第一步。而大数据不仅在于数据量大, 更要关心数据的完整性, 即在掌握大量数据的前提下, 对搜集来的数据进行细致的分析加工, 把隐藏在众多数据中有用的数据甄别出来, 为我所用, 建立自己完整的数据分析中心。

1.2 大数据对出版业的影响

随着信息技术的应用发展、标准化知识系统的建立与管理科学的健全, 继数字时代后, 大数据时代又悄然出现在新闻出版行业。大数据时代的到来, 给出版业带来许多新的变化:出版企业由凭借经验的传统感性行业向凭借科学分析思维的科学实证行业转变;由表面的企业信息化向真正的出版信息化企业转变;大数据时代出版企业的竞争越来越激烈, 严重考验着出版企业的信息搜集、分析与整理能力, 为出版企业的生产模式带来新的变化; (2) 大数据时代, 传播方式的改变为出版企业的营销模式带来新的挑战, 大数据还深深影响着读者的阅读行为, 读者需求的变化为出版企业带来许多新挑战。

2. 读者需求的变化

随着信息技术的发展, 各种网站、APP和社交软件操控着人们的生活与行为习惯, 也必然改变着人们的阅读兴趣、阅读方式与阅读习惯。

2.1 读者阅读兴趣的变化

大数据背景下, 读者的阅读兴趣发生变化, 他们对手机阅读、网络阅读、手持电子读物等数字阅读更感兴趣, 这种现象尤其集中在年轻人中, 相比拿一本厚重的图书找一个固定的场所阅读他们愿意在手机上下载电子书随走随读, 相比买一份报纸埋头苦读, 他们更愿意在手机上搜索相关新闻, 相比买一本杂志, 他们更愿意在手机或电脑上订购一份杂志, 现在的年轻人已经离不开手机或电脑, 他们一有时间就会拿出手机搜索和阅读相关信息。当今人们的阅读兴趣正在由纸质阅读向网络数字阅读转变, 而数字阅读的人群也逐渐向大龄化、老龄化方向发展。 (3)

2.2 读者阅读方式的变化

阅读方式向浅阅读转变。大数据时代下, 海量信息出现在读者面前, 阅读海量信息占用人们大量的时间, 使人在有限的时间内难以获取有用的信息, 但由于计算机检索技术的发展, 使得数字出版物的阅读变得更加高效与便捷, 点击或链接有关目录或词条等, 便可在大量的信息中获得自己想要的信息, 并且可以根据搜索到的信息获得更多的相关推送信息, 这就使得读者的阅读方式向浏览、搜索等浅阅读方式转变。

阅读方式向读图读网转变。随着数字出版的发展, 出版企业能方便地将厚重的文字转化为更容易理解的图片、漫画等, 使得文字与图片相互补充, 方便读者的阅读。相比难以理解的印刷文字, 读者更喜欢读图, 人们的阅读方式向读图读网转变。

2.3 读者阅读习惯的变化

阅读时空发生变化。随着手机、平板电脑等手持阅读器的发展与普及, 人们可以通过随身携带的手机进行随时随地的阅读, 改变了之前阅读时空一致性的特点, 阅读时空变得越来越随意。

阅读的享乐化、休闲化。由于人们的阅读方式向读图读网转变, 出版企业也为了在海量信息面前迅速抓住读者眼球, 会更注重图书的装帧设计, 在封面上下足功夫;在出版物的推广上也会选择大众易得的方式, 往往选择把出版物放在超市、咖啡店等休闲场所。读者在品尝咖啡的同时阅读一份拥有大量光鲜图片的时尚杂志, 相比埋头苦读一本专著更轻松愉悦。据调查, 现在大多数大学生没有看过四大名著, 可以发现读者在阅读习惯上越来越追求享乐化与休闲化。

阅读的快餐式。随着大数据进入出版界, 出版企业掌握大量信息, 出书速度变快, 出书品种增多, 加上手机等移动终端的普及, 人们阅读途径越来越便捷, 因而大多数人们选择快餐式阅读、浏览性阅读。人们读书往往浅尝辄止, 不求甚解, 看今天的贴吧、QQ、豆瓣等人们片断式的评论, 就会明显发现如今人们的阅读习惯是快餐式的。

3. 大数据时代出版企业满足读者需求的措施

3.1 提升数据挖掘能力

大数据背景下, 为出版企业带来众多数据, 如出版系统、发行管理系统、作者管理系统里的生产记录、财务记录、管理记录、资源统计等数据和客户、客服信息及用户的注册、行为记录与评价等。 (4) 在海量的数据面前, 比拼的是数据挖掘能力。大数据时代下, 要想满足读者的阅读需求, 出版社需要在海量的信息中找到满足读者需求的信息, 通过加工整理, 为读者推送满意的服务。首先, 出版企业要建立有明确目的的、明确读者对象的、不能只是宣传窗口的自己独立的网站, 做好网站的市场调研, 本身的运营、更新与推广工作, 以吸引更多的用户参与获得更多的用户信息, 通过建立这个具有个性的连接消费者与出版企业自身的数字化信息平台, 搜集读者的阅读时间、地点、方式, 图书的点击与销售情况、读者的讨论数据、编读往来沟通数据等, 并找出这些数据的相关性, 整合零散的信息为以后的出版工作做出方向性指导, 还可以通过大数据挖掘平台, 发掘竞争对象的出版信息, 分析比较最终为读者推送满意的出版信息。其次, 出版企业还需要从利用第三方平台、客户端产品的开发等方面出发, 对海量信息进行筛选, 充分做好大数据的搜集、处理、应用工作, 实现数据价值的最大化。

3.2 建立精准营销制度

大数据时代, 如何满足读者的多元化阅读需求, 为读者推送满意的服务?这需要建立精准的营销制度, 针对不同的读者推送不同的阅读内容与服务。针对年龄、性别、学历、宗教、地域等基本读者信息, 及读者的下载、浏览、购买等信息, 对同一种图书信息进行不同的整合、编辑加工, 为不同的读者推送与之相适应的内容与服务。经过大量的数据挖掘与分析, 可以把握读者的阅读喜好与习惯, 甚至可以了解到读者对作者的选择。出版企业只要做好这些方面的工作就不难做到精准营销, 从而在投其所好的基础上做到资源的充分利用, 明确自己的市场定位, 建立自己的品牌形象。

3.3 探索新型出版模式

大数据时代, 读者的身份由被动的接受变为主动的与, 越来越多的读者参与到图书的创造过程中, 这样就需要出版企业探索出一种把读者从单一被动的读书角色解放出来, 使他们参与到图书的选题创意过程中的新型众包出版模式, 通过这种众包模式, 由大众参与创作, 为读者提供更符合胃口的内容, 并能充分调动读者的阅读积极性。

出版企业还应该开发一种新的预测语义与精准推送的按需出版模式, 即在充分利用知网、万方提供的语义应用技术的基础上建立自己的语义分析技术, 让机器理解、加工、分析读者信息, 然后精准地为读者提供服务, 实现个性化按需出版模式。当然, 在按需出版的情况下, 要注意把握文化引导和需求迎合的平衡。

出版企业可以建立一种基于开放数据的可视化互动出版模式。大数据时代, 数据公开度很高, 在充分分析、利用这些数据后, 为读者提供可视化的互动出版物。豆瓣书评、中国互动出版网就是一个成功的可视化互动出版模式。

注释

11郭亚军.大数据时代数字出版服务模式变革研究经济研究导刊[J]., 2014 (4) .

22吴赟.产业重构时代的出版与阅读:大数据背景下出版业应深度思考的五个关键命题[J].出版广角, 2013 (23) :32-36.

33曾振华.浅析数字出版背景下读者的阅读变化[J].中国出版, 2010 (10) :47-48.4.[N]., 2013-10-30