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    傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)比較分析

    2018-07-10 06:24:22文/介
    傳媒 2018年12期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)量出版單位

    文/介 晶

    “大數(shù)據(jù)”正由技術(shù)熱詞變成一股社會浪潮,影響社會生活的方方面面。在以移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為代表的信息技術(shù)的快速發(fā)展和國務(wù)院部署與推動下,我國各行各業(yè)都在謀劃自己的大數(shù)據(jù)中心和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),那么出版業(yè)到底有沒有大數(shù)據(jù)?又擁有哪些數(shù)據(jù)?這些數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有哪些差別呢?這些差異在未來是否可以得到轉(zhuǎn)化?我們從以下幾方面來進行比較分析。

    圖1 傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的對比

    數(shù)據(jù)規(guī)模方面

    1.傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模

    表1 我國傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模

    傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有著很大差別。產(chǎn)生這些差別的主要原因是傳統(tǒng)出版單位與產(chǎn)業(yè)鏈下游用戶距離遠、聯(lián)系疏。隨著出版單位在自己網(wǎng)絡(luò)平臺上業(yè)務(wù)的不斷拓展、業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴大,用戶能夠更多地利用互聯(lián)網(wǎng)來獲取服務(wù),勢必會生成相應(yīng)數(shù)據(jù),當(dāng)數(shù)據(jù)復(fù)雜性和規(guī)模達到一定程度的時候,大數(shù)據(jù)將是幫助出版單位提高服務(wù)效率、優(yōu)化產(chǎn)品效果的一條捷徑。

    2.互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)規(guī)模

    表2 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)規(guī)模

    3.?dāng)?shù)據(jù)規(guī)模比較

    首先,傳統(tǒng)出版業(yè)以內(nèi)容資源數(shù)據(jù)為主,互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)以行為數(shù)據(jù)為主,從數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)內(nèi)涵來說是完全不同的,不具可比性。其次,兩者數(shù)據(jù)價值密度的差異也導(dǎo)致它們的數(shù)據(jù)規(guī)模無法進行簡單比較。傳統(tǒng)出版業(yè)的內(nèi)容資源數(shù)據(jù)是經(jīng)過嚴格的審核程序而產(chǎn)生的,其數(shù)據(jù)價值較高,具有較為集中的知識屬性;而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)具有全數(shù)據(jù)收集的特點,所得數(shù)據(jù)通常是沒有經(jīng)過嚴格篩選的,這導(dǎo)致其數(shù)據(jù)量雖然大但價值密度卻較低。而數(shù)據(jù)的價值、內(nèi)容的思想目前來說是無法進行衡量的?!靶畔㈧亍敝皇且粋€比較近似的概念,它衡量的是信息價值的高低,然而對于不同的信息接收者而言,信息的價值含量亦是不同的,并不能作為客觀衡量內(nèi)容價值的尺子。

    如果一定要比較數(shù)據(jù)規(guī)模的話,只能借助信息量度量單位比特(bit)這把尺子。從2007至2016年全國書刊報累計出版數(shù)據(jù)量來看,十年間正式出版的內(nèi)容數(shù)據(jù)量超過100PB,如果加上非正式出版的印刷品數(shù)據(jù)量,可能超過200PB。IDC發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)市場洞見:互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新研究2012》曾顯示“截至2011年底,中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)持有的數(shù)據(jù)總量已達1.9EB”。很明顯,2011年我國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量就已遠遠超過傳統(tǒng)出版業(yè)十年累積數(shù)據(jù)量。同時,IDC在2016年曾預(yù)計,未來全球數(shù)據(jù)總量增長率將維持在50%左右,到2020年全球數(shù)據(jù)總量將超過40ZB,其中我國數(shù)據(jù)量將達到8.6ZB,占全球21%。所以,就數(shù)據(jù)規(guī)模而言,傳統(tǒng)出版業(yè)雖已積累了大量的內(nèi)容數(shù)據(jù),但離大數(shù)據(jù)的海量還有一定差距。

    數(shù)據(jù)類型方面

    1.傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據(jù)類型

    表3 傳統(tǒng)出版業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)類型

    2.互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)類型

    表4 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)類型

    3.?dāng)?shù)據(jù)類型比較

    傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據(jù)主要來源于出版單位自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù),包括內(nèi)容數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)等,其數(shù)據(jù)類型相對完整、單一;而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)來源則是多樣的,包括傳感器數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)、消費數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等。這使得互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存在大量異構(gòu)、混亂的數(shù)據(jù),必須通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)清洗才能進行下一步的數(shù)據(jù)分析與利用。

    數(shù)據(jù)利用方面

    1.傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據(jù)利用

    表5 傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據(jù)利用

    2.互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)利用

    表6 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)利用

    3.?dāng)?shù)據(jù)用途比較

    目前,傳統(tǒng)出版業(yè)的數(shù)據(jù)多用在宏觀統(tǒng)計、趨勢分析、選題策劃和營銷發(fā)行等方面;而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)則更多地用在了具體產(chǎn)品的優(yōu)化迭代,以及對未來趨勢進行預(yù)測和判斷等方面。

    數(shù)據(jù)其他方面

    1.?dāng)?shù)據(jù)真實性比較

    IBM最早提出大數(shù)據(jù)具有真實的特征,其理由是互聯(lián)網(wǎng)上留下的都是人類行為的真實電子蹤跡,能真實反映或折射人們行為乃至思想和心態(tài)?;谶@些用戶數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)模型的挖掘和匹配,可分析消費者的真實需求,進行針對性的進行產(chǎn)品設(shè)計、迭代和運營。傳統(tǒng)出版業(yè)的內(nèi)容生產(chǎn)模式是精英式的,所有正式出版的內(nèi)容都嚴格經(jīng)過“三審制”篩選。出版業(yè)的數(shù)據(jù)“真實性”主要是指內(nèi)容與知識的精準性與可靠性。如此看來,兩者所說的“真實性”并不完全是一回事。

    2.?dāng)?shù)據(jù)時效性比較

    傳統(tǒng)出版業(yè)內(nèi)容資源數(shù)據(jù)是經(jīng)過嚴格的審核流程產(chǎn)生的靜態(tài)數(shù)據(jù),由于內(nèi)容生產(chǎn)周期較長,故數(shù)據(jù)時效性較差;而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)則是基于聯(lián)機交互、實時更新的動態(tài)數(shù)據(jù),其時效性較強。大數(shù)據(jù)就像是活水,時刻都有流動的新數(shù)據(jù)注入。

    3.?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)生方式比較

    傳統(tǒng)出版業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)流程較為復(fù)雜,需經(jīng)過選題策劃、組稿、審稿、加工整理、裝幀設(shè)計、發(fā)稿等一系列出版環(huán)節(jié),具有嚴格內(nèi)容審查和編輯機制。故其內(nèi)容資源數(shù)據(jù)是經(jīng)過編輯等出版專業(yè)技術(shù)人員根據(jù)出版規(guī)范人工干預(yù)把關(guān)所得,這種傳統(tǒng)出版的生產(chǎn)模式屬于精英式生產(chǎn)。而互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)均為自動產(chǎn)生的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)的收集和獲取是不需要人為干預(yù)的。

    4.用戶信息掌握程度比較

    傳統(tǒng)出版業(yè)長期以來是不知道哪些讀者購買了出版物,不知道讀者的真正需求所在。無論是傳統(tǒng)出版業(yè)中的報刊業(yè),還是圖書業(yè),對用戶信息都不能及時收集和分析,不能掌握讀者的真實需求。即便是通過第三方電商平臺來銷售出版物,出版單位也僅能得到電商平臺提供的銷售量數(shù)據(jù),而無法獲得讀者具體行為數(shù)據(jù),從而無法掌握讀者喜好、職業(yè)、性別和年齡等信息,這將使出版單位無法對讀者進行群體細分,也就無法做到針對性內(nèi)容策劃和精準營銷,造成同質(zhì)化選題大量出現(xiàn),浪費出版資源。而大數(shù)據(jù)則不同,大數(shù)據(jù)應(yīng)用特點之一便是可全面記錄用戶行為數(shù)據(jù),并能給出用戶畫像,可對用戶進行群體細分,從而可以進行精準內(nèi)容推薦和產(chǎn)品優(yōu)化等。

    從上面幾方面可看出,傳統(tǒng)出版業(yè)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有著很大差別。產(chǎn)生這些差別的主要原因是傳統(tǒng)出版單位與產(chǎn)業(yè)鏈下游用戶距離遠、聯(lián)系疏。隨著出版單位在自己網(wǎng)絡(luò)平臺上業(yè)務(wù)的不斷拓展、業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴大,用戶能夠更多地利用互聯(lián)網(wǎng)來獲取服務(wù),勢必會生成相應(yīng)數(shù)據(jù),當(dāng)數(shù)據(jù)復(fù)雜性和規(guī)模達到一定程度的時候,大數(shù)據(jù)將是幫助出版單位提高服務(wù)效率、優(yōu)化產(chǎn)品效果的一條捷徑。

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