内容的数字化只是数字化转型的第一步,更至关重要的一步是出版流程的数字化。只有出版流程实现数字化,出版社才能达成数字内容生产的标准化,从内容开始生产的时刻收集数据,同时进行结构化。只有这样才能实现上文提到的精准营销和知识服务。

　　培养一批掌握数据分析能力的出版编辑是目前的当务之急。编辑需要通盘考虑每一篇稿件,适合以什么样的形式展现给读者,并规划未来营销过程中,同一稿件不同的展现形式要如何彼此影响,形成互相助推的效应。在这之后,他还要把这篇稿件改编成适合这种展现形式的脚本,监督不同形式产品的质量是否能达到出版的要求。

　　大数据应用在各行各业正呈现越来越热的趋势,出版行业也不例外。那么,出版行业如何结合自身实际和特点,做好大数据应用,进而推动行业更好更快发展?这是出版业需要认真研究并积极进行实践探索的急迫实际课题。结合国内外的实践和探索,笔者有以下思考。

　　大数据的渗透

　　2008年年末,3位信息领域资深科学家,卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的E.D.Lazowska,联合业界组织计算社区联盟(Computing CommunityConsortium)发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算:商务、科学和社会领域的革命性突破》。该文使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解,而非数据本身。

　　2011年,麦肯锡在题为“海量数据,创新、竞争和提高生成率的下一个新领域”的研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素。而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

　　大数据概念自问世以来,便以惊人的速度融入社会生活的方方面面,从电商服务到智慧城市,从日常娱乐到教育学习,凡是能产生数据的地方,都有大数据的身影。

　　Amazon网上书店运营之初,专门建立了一个由20多人组成的书评人团队,专门对书籍进行在线推荐和评论撰写。这个团队承担了Amazon网络图书商城的产品推广,并一度成为读者买书的指南针。一些书评人因见解独到、评论风趣,其推荐的书都会受到读者的追捧,客观而言,书评人团队对Amazon书籍销量起到了巨大的作用。但当Amazon逐渐涉足云计算大数据服务领域,越发意识到大数据对产品行销产业链的重要性之后,通过对用户的大数据分析,迅速构建起了Amazon购书推荐系统。这个系统能够自动向用户推荐经数据分析后,其最有可能会买的书籍。经过实践,这套基于亚马逊自有数据分析基础之上建立的购书推荐系统,很快起到了比书评团队更好的效果,书评团队从此解散。

　　Amazon网上书店是大数据技术在图书销售环节使用的经典案例,但实际上大数据技术在出版其他环节的应用前景还没有得到充分的展现。

　　大数据应用的前景

　　1.辅助选题策划

　　传统出版社做选题策划,通常要听取一些发行人员的建议,或者发放调查问卷,但是综合这些信息产生的选题与实际的市场需要常常会有偏差。如果对了解或以前使用过相关产品的客户数据进行分析,就可以实现精准策划。比如对一些社交平台和电商平台提供的用户大数据进行分析,便能在其中寻得规律。筛选出一些关注度高的话题作为备选选题,筛选出较为活跃的有话语权的人物作为作者,通过分析用户的个人信息确定目标读者,从而实现精准策划。目前,已经有很多方便的开放工具可以为我们的选题策划提供帮助,如微博的微舆情应用等。