行業新
出版企業基于大數據開展知識服務的現實路徑分析
作者:admin 瀏覽數:正在讀取 更新時間:2018-02-05

劉永堅  白立華  施其明  唐伶俐

        “知識服務”一詞在我國最早出現在圖書情報領域,是指基于用戶需求,通過搜索、分析、重組和集成信息資源,進行知識提煉,實現知識增值,有針對性地解決用戶問題的創新服務。近年來,“知識服務”的概念逐步滲透到出版領域,我國已有多家出版企業正在積極探索知識服務創新發展之路。

        然而,作為傳統付費知識資源的提供者,大多數出版企業的知識服務模式僅僅強調對已有知識資源的數字化加工,尚未真正建立起基于用戶需求的個性化、定制化、全方位的服務模式。隨著大數據技術的興起,一些企業將挖掘大數據的應用價值作為推進知識服務建設的新路徑。本文基于分析出版企業開展知識服務面臨的困境,厘清大數據在出版企業知識服務體系建設中的應用價值,結合武漢理工數字傳播工程有限公司RAYS體系建設的探索與實踐,剖析出版企業利用大數據開展知識服務的現實路徑,最后,展望出版企業知識服務建設的未來。

一、出版企業開展知識服務面臨的困境

        在媒體融合深入發展的背景下,大數據已經成為驅動出版企業知識服務轉型的重要技術力量。然而,鑒于思想觀念、發展路徑、體制機制等多種因素的制約,傳統出版企業缺乏深挖大數據價值的能力,知識服務創新發展之路困難重重。

        1.無消費數據,盈利模式單一

        長期以來,傳統出版企業依靠門店銷售和訂貨渠道征訂來銷售圖書,這種傳統的宣傳推廣方式和銷售模式,導致出版企業無法掌握市場上的消費數據,盈利模式非常單一。造成這種現象的原因,歸根結底,是傳統出版業實現融合轉型的單一數字化盈利模式已經不能適應“互聯網+”的出版融合趨勢。

        2.無用戶數據,內容投送失準

        傳統出版企業沒有建立起與用戶的聯系,用戶都掌握在渠道商和平臺運營商手中,出版企業不了解自己的用戶,不知道哪些是用戶真正需要的內容,導致制作的內容沒有傳遞到目標用戶的手中,大量優質內容沒有發揮應有的價值。

        近年來,許多出版集團和企業紛紛嘗試開展知識服務,但只是做到了形式上的創新,沒有海量用戶數據的支持,導致對用戶的分析不夠準確,對內容的價值評估不夠科學,內容投送效率較低。

        3.無行業數據,人才機制落后

        由于傳統出版企業缺乏行業數據的指導,長期以來忽視了技術人才的培養,導致出版人才結構性失衡,從而導致技術基礎薄弱,知識服務轉型之路慢人一步。出版企業慢下的一小步,造成了優秀人才流失、人才吸引力漸弱、人才引進受阻等嚴重后果。

二、大數據在出版企業知識服務體系建設中的應用價值

        出版企業引進大數據理念與技術,開展大數據建設,從海量數據中挖掘真正有價值的信息并加以利用,是沖破出版融合困境、推進知識服務體系建設之關鍵。

        首先,從商業模式來看,利用大數據便于分析行業消費數據,創新營銷策略,找到適合出版企業的知識服務盈利模式。當出版企業擁有了行業大數據,就容易找出隱藏在數據中的規律,找準一條可持續發展之路。

        其次,從內容服務來看,利用用戶大數據建立的用戶多維分析系統,能準確知曉每個用戶的需求,從而為用戶定制化投送所需內容。當出版企業知道了用戶在哪里以及用戶需要什么,就能及時且精準地為用戶提供內容服務,甚至可以挖掘出版業未被發掘或開發不完全的優質內容。

        最后,從人才驅動來看,出版企業利用大數據重新評估每個崗位的分工與人手,可以優化出版企業資源配置。人才是出版企業知識服務建設的第一要素,出版企業利用大數據,學習科學的管理思維,建立人才數據庫,健全人才和培養的激勵機制,吸引和培養優秀人才,能最大化地激發人才的能量,投入到激烈的市場競爭中。

        總而言之,大數據為出版企業知識服務創新發展之路創造了前所未有的機遇,那么出版企業開展知識服務過程中應如何利用大數據呢?下文將結合武漢理工數字傳播工程有限公司RAYS體系建設的探索與實踐,剖析出版企業利用大數據技術推進知識服務建設的現實路徑。

三、出版企業基于大數據開展知識服務的現實路徑

        鑒于傳統出版業擁有海量的各種介質出版物,所以其完全具備了利用大數據推動知識服務建設的資源基礎。然而,從傳統出版行業的知識服務轉型實踐來看,許多企業都未能充分挖掘自身內部數據資源優勢,更沒有形成開拓外部數據資源的理念與方法。下文著重分析出版企業大數據架構的搭建原理與運作機制,以期為出版企業基于大數據開展知識服務的現實路徑選擇提供參考。

        1.出版企業大數據架構的搭建

        為了提供更加精準高效的知識服務,出版企業大數據建設的前提在于搭建大數據架構,明確數據資源運用于出版行業的具體步驟,以及適用于具體步驟的技術與方法。在具體框架之下,有針對性地從海量數據中采集、提煉和發現大數據的價值,全面運用于出版的各個環節,從而為用戶提供滿足個性化需求的精準服務。

        由于大數據平臺海量數據的存儲及數據處理,考慮底層平臺架構既要滿足數據安全性要求,又要滿足資源可擴展性及共享性要求,本文提出了基于混合云模式的出版企業大數據系統架構。該系統架構底層平臺由出版企業內部私有云平臺(企業內部應用)和共享internet資源的公有云平臺(云計算平臺)融合而成,借助云存儲設備與技術、網絡技術、虛擬化技術以及資源監控技術等搭建應用基礎架構,構建海量的數據倉儲;第二層為應用與數據集成,包括數據采集、數據處理、數據展示等,出版企業從技術和讀者需求角度分別有針對性地設計功能應用,同時又將兩個角度相互融合、相互補充,建設功能更實用高效、讀者體驗更好的大數據知識服務平臺;第三層為具體操作層,包括業務流程管理、內容管理與寫作、數據分析,出版企業基于信息采集技術、標簽標識技術和行為監控技術,對讀者的行為進行實時分析,在尊重讀者隱私的前提下,匯集讀者行為數據,為出版社提供大數據服務;第四層為數字化運營,采用數據集成技術、數據分析技術、內容識別技術等,分析市場消費數據和讀者行為數據,看準市場風向,深入挖掘細分市場和讀者的真實需求,借助網站、移動平臺、社交網絡以及物聯網等多方平臺推動知識產品的數字化運營,為讀者提供個性化、定制化和分眾化的知識投送服務,實現內容生產機構的價值。

        2.數據服務體系的建立

        在明確大數據架構之后,出版企業開展知識服務還需要厘清每一層級業務中數據資源的運用,明確可使用的數據資源類型,以及使用這些數據資源的具體方法。

        在企業經營過程中,不同類型企業所擁有和可采用的大數據存在差異。對于出版企業而言,其運用的大數據主要包括讀者數據、書報刊數據、資源數據和收益數據。分析讀者數據,能統計和追蹤讀者閱讀量、地域分布、行為習慣等,清晰地構建用戶畫像,對讀者的閱讀目的進行更深入的分析,讓內容生產更精準;分析書報刊數據,有助于了解書報刊發行到達區域、發行數據、資源情況等,為出版企業制訂科學有效的營銷策略提供了參考,讓書報刊管理更及時;分析資源數據,了解數字資源、知識商品和服務的使用情況、銷售情況,清晰地辨別優質產品與一般產品,能幫助出版企業制訂科學的產品策略,讓資源管理更輕松;分析收益數據,掌握用戶行為、資源銷售情況、編輯線上收益情況,為出版企業制訂項目計劃和編輯管理機制提供了依據,有助于優化項目策略。

        在開展知識服務過程中,出版企業有必要充分解釋與運用前述四類數據的價值,建立涵括資源中心、用戶中心和數據中心的數據服務體系,以充分發掘大數據的價值,為用戶提供更為精準的知識服務。

        3.內容精準投送機制建設

        基于海量用戶數據的支持,建立出版企業自己的用戶數據庫,準確定位用戶閱讀興趣和閱讀偏好,科學評估內容的價值,實現內容精準投送,是出版企業大數據建設的關鍵環節。

        4.行業數據的采集與運用

        大數據給出版行業的生產方式和傳播方式帶來了根本性變革,出版企業只有建立完善的行業數據,了解整個行業的發展態勢,改造傳統出版商業模式與運行機制,才能靈活應變,先發制人。

        5.出版金融服務模式創新

        新技術環境下,知識與版權已經成為出版行業的核心資產,借助大數據力量探索“出版+金融”的新模式、新業態是出版企業利用大數據開展知識服務的重要部分。

四、未來展望

        由于移動互聯網的帶動,出版行業成為一個橫跨廣電、通信、設備制造等諸多領域的產業,現在又呈現出從“跨行業”向“全產業”發展的趨勢,對出版行業、出版人提出了前所未有的要求。在此背景下,出版企業要想充分利用大數據,提供更加精準高效的知識服務,就要做到技術、人才兩手抓。首先,建設行業大數據,積極與更多的出版企業開展全方位的交流合作,挖掘更多的內容資源與服務,導流用戶,建立愈發完善的行業大數據;其次,研發關鍵新技術,發展以數據挖掘、人工智能為代表的新媒介技術,研發高實用、低成本的增強現實技術和虛擬現實技術產品,不斷創新出版物銷售亮點;再者,培養全媒體人才隊伍,積極引進互聯網技術人才,同時加強對編輯的培訓和提升,創新選人用人機制,激活人才隊伍活力,打造一支既懂企業管理,又懂市場經營,還具有互聯網思維和實踐能力的復合型高端人才隊伍。在此基礎上,出版企業才能實現充分利用大數據推動精準知識服務體系建設的未來目標。

(來源:出版參考)

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