
媒体应用大数据,先解决三大难题
在大数据时代,互联网是骨骼,大数据则是血液。大数据的核心在于数据,具有海量、高频、在线、实时等特点,但是对于传统媒体来说,在运用大数据的过程中,存在着数据资源不足、数据平台欠缺和缺乏有竞争力的数据产品三大难题,笔者在此提出一些相应的解决办法。
难题一:缺乏充足的数据资源
传 统媒体目前只有数量极少的数据,原因如下:一是自身数据资源太少。对于绝大多数传统媒体来说,其主要数据资源还仅仅是内部的新闻内容数据、历史数据和媒资 数据等,而缺乏用户数据、网络行政数据和政府数据等,导致自身的数据资源量极其有限。二是自身数据多是静态数据,缺乏有效的互动和即时性。三是缺乏用户数 据,传统媒体虽然有一定数量的受众数据,但是由于这些受众数据的频率低且没有经过精准画像,导致自身只有受众而没有真正的用户。
因此,传统媒体首先要想方设法获取足够多的数据资源:一是可以利用自身的政治资源,尽可能地获取网络行政、政府数据等高价值的数据资源;二是建立起自身的用户体系,逐步变受众数据为用户数据;三是尽快把现有静态的存量内容资源转变为动态的、互动的数据资源。
难题二:缺少大数据平台
传统媒体要想真正建立起属于自己的大数据,其前提是必须打造数据充足、技术先进、用户活跃的大数据资源平台,智能生产和传播平台以及用户沉淀平台三大平台。传统媒体在打造大数据平台时,面临三大制约:一是思维和观念陈旧,二是缺乏先进的技术支持,三是需要大量的资金。
当 前,国家提出了国家大数据工程,各地政府正在大力推进智慧城市建设和政府数据开放工程,传统媒体可以积极利用自身的政治优势把三大平台建设纳入政府的智慧 城市建设中,建立起大数据平台和区域内的数据交易平台。这么做的优势在于:一是站在整个区域的大数据发展的基础上;二是可以借助政府智慧城市的建设工程来 解决自身的技术和资金问题;三是可以获取政府的数据资源。
难题三:缺少有竞争力的大数据产品
数据资源的积累和三大平台建设的目的,都是为了开发出具有高商业价值、富有竞争力的大数据产品。传统媒体要想重建商业模式,实现自身的彻底转型,就必须打造出在市场上有高度竞争力的大数据产品。
打 造成功的大数据产品需要注重如下三点:一是以用户需求为导向。在对用户进行精准画像的基础上,利用大数据手段找出用户的痛点和需求,进而基于用户的需求来 开发产品。二是实现业务人员、数据人员和技术人员的“混”。当前,一方面懂业务的不懂技术和数据,懂技术和数据的又不懂业务,另一方面业务、技术和数据人 员相互割裂,甚至互相看不起或不理解,这导致难以有效地开展工作,而要解决这个问题,首要就是要实现他们之间的“混”,即协同办公。三是实现业务、数据和 技术之间的“通”。大数据产品一定是业务、数据和技术三者之间的协同互通,只有三者之间相互理解、相互熟悉、相互帮助,才能真正开发出有竞争力的大数据产 品,在具体运作中,可以设立数据产品经理来解决这个难题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29