
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
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22