京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代传统媒体转型的关键_数据分析师考试
互联网技术既催生了更多的数据,又倒逼政府和机构开放更多的数据,把我们带入大数据时代。目前,世界已经进入“泽字节”时代,国外媒体更把2013年称为“大数据元年”。大数据时代一方面给我们带来了更多、更高质量的信息,另一方面也给人们带来了目不暇接、过载的信息量,这就导致一个悖论:过载的信息和用户个性化、定制化的有效需求之间的突出矛盾,这不仅对信息稀缺时代传统媒体的“内容为王”提出了巨大挑战,也对传统媒体的“二次销售”模式带来了颠覆,再好的内容,如果不能有效地和用户需求对接,也很难实现自身价值。尤其是在当前已经进入信息智能化时代的大背景下,这就要求传统媒体在信息过载情况下树立起“信息服务为王”理念,其转型的关键和抓手是“信息智能匹配”。
毫无疑问,信息智能匹配说起来简单,但是真正实施起来却难于上青天!智能化信息的形成,必须有充分的高质量的信息源供选择,并且要有有效的技术使得信息能够低成本地被读者和受众获取。目前,智能化的信息形成的主要障碍有以下几点:一是我国的传统媒体还依然是小、散、弱的现状,导致很难形成大型的高质量的信息平台。我国的广电和报纸基本上依然是中央、省、地级市和县的四级体制,区域分割和行业分割现象以及地方保护主义情况仍大量存在,导致形成小、散、弱的利益格局。二是由于同质化等原因,导致信息大量重复,也给信息的筛选和提炼带来了困难。三是尚未形成有效的技术路线。一方面传统媒体对新技术一知半解,而新媒体又在信息资源的占有上存在致命缺陷,使得信息源和技术之间存在人为割裂;另一方面传统媒体的技术手段落后且成本过高,不可能形成有效的技术路线,而新媒体由于发展时间不够长,尚需时间不断摸索。基于上述分析,要实现信息智能匹配,一方面需要巨型的高质量的信息平台,另一方面需要成本低廉的新技术。
因此,要真正实现信息的智能化生产、传播和匹配,需要做好如下三方面工作:一是打造巨型的云信息服务平台,在该平台上,云集着各式各样的信息,并能实现信息的分类筛选、摘编和深度加工;二是打造大型的技术平台,在该平台上能够通过数据挖掘等方式,实现对读者和受众个性化需求的准确定位和掌握;三是能够通过技术手段低成本地实现信息和受众个性化、定制化需求之间的智能化匹配,并能通过各种支付手段实现智能化信息收费。在上述工作中,大数据分析无疑能够起到极其重要的作用。
虽然大数据分析能够有效实现信息智能匹配,进而更好地实现信息价值的变现,但是传统媒体进军“大数据”依然存在着明显短板,未来仍不容乐观。表现为两大制约:一是缺乏技术能力。传统媒体一直以来信奉“内容为王”,培植了很强的“内容基因”,但是却缺乏“技术基因”,技术能力不高;二是传统媒体从业人员多是适合“内容基因”的“概念”思维或“亮点”思维,而缺乏适应“商业基因”的管理思维和适应“技术基因”的技术思维,导致从事大数据分析的能力先天不足,这将从根本上动摇传统媒体生存的根基。
综上所述,传统媒体要真正实现“信息智能匹配”的转型,就必须树立“信息服务为王”,培植“技术基因”的管理思维。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03