
大数据在出版业的应用推广面临的四大困难
与教育、医疗、旅游、交通等领域相比,出版领域具有更强的独特性和复杂性,因此大数据在出版业的应用推广存在诸多困难,这些困难可以归纳为四个方面:标准问题、治理问题、应用问题、安全问题。
标准问题:制定和推广仍需加强
当前出版业大数据标准化工作的路径是:首先对出版发行大数据工作进行定义,然后寻找已经有的一些现成标准基础,这些标准是可以被我们所利用的。这些工作完成后,我们需要建立一个数据流程的标准化模型。
通过对现有应用示范标准情况进行分析,一方面,已经发布和在研的一些标准,适用于出版业大数据环境,提供了一定的基础,但是缺乏系统的标准化整体规划;另一方面从标准分类上来看,大多集中在数据基础管理、采集、接口和存储等方面,而针对开放数据集、数据服务平台、数据分析、数据应用等产品和服务形态的标准缺失。
治理问题:亟待建立完整治理模式
数据治理的目的是提升出版业数据质量,保护数据隐私安全,保障数据合理应用,促进数据合法共享。出版行业应尽快出台大数据治理的相关办法,建立完整的大数据治理模式,指导出版业数据的获取、存储、互换以及重复利用;将数据库、服务平台、资源平台等产生的数据进行规范化采集与汇聚共享,形成全国一体化的大数据中心,共同参与到数据的治理与创新应用中。
应用问题:缺乏可推广模式是短板
如果说大数据的应用是大数据产业的商业价值终端,那么出版业知识服务体系构建与数据分析是当下行业公认的大数据产业的核心,是出版业大数据能够点石成金的两大利器。
——在知识服务体系构建方面:出版企业要认识到出版的核心价值取决于以内容为底蕴的知识、信息价值,这是出版的基本原理。出版业要善于利用大数据技术加强对信息、知识的序化、组织、整理能力,生产转化出可向受众传播的知识信息产品,构建未来新的核心竞争力。
——在数据分析方面:特别是在政府管理与公共服务体系建设层面,出版业数据分析工作需进一步扩大行业覆盖面,完善统计指标体系和数据监测系统,规范与出统计有关的术语用法,健全数据信息公开制度,使数据信息更加科学、全面地反映行业发展态势,为政府和业界科学决策提供参考。
安全问题:确保合法使用,有利融合创新
对于传统出版业来说,大数据在相当长的时间内仍将是一个概念,但即使目前没有大体量的数据,出版业仍有必要为大数据实践做好准备,其中最大挑战之一是数据所有权、隐私保护等安全问题。
大数据的兴起为出版业重塑商业模式、预测市场风险等提供新契机的同时,也会引发滥用数据与侵犯隐私等法律、政策问题。特别是数据资产化后,数据治理——对数据的产生、收集、保存、维护、分析、应用的整个生命周期的管理将成为一个新的课题,其中数据安全与隐私保护便成为行业普遍担心的重要问题。
因此,相关部门有必要从数据安全的角度,对数据的开放程度、开放范围、开放对象都进行深入论证,以确保数据的使用是合法的,是有利于出版融合创新发展的。管理部门应对出版数据加强监管,制定数据运营商准入标准,授权运营资质。非官方机构在使用数据进行研究时,需要满足相关规定并取得相关许可,才能获得数据的使用权力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12