
大数据时代传统报业如何占位(1)_数据分析师考试
大数据时代的大门刚刚开启,巨头、中小企业、各类机构都将重新寻找在互联网中的位置,报业如何立足优势恰当占位?需要务实创新的思考和回答。
数据再“大”无用武之地等于零,要搜集“慢数据” “活数据”
互联网上每时每刻都在产生数据,人们生活中无所不在的各种设备,比如电脑、手机、智能电器、感应器等等,都能时刻留下人的行为痕迹,实时产生数据,这些呈几何级增加的数据沉淀在网上,成为大数据。这些大数据有多大用?
2014年5月29日,百度董事长兼CEO李彦宏在第九届百度联盟峰会上预测了“未来5年有非常大的发展”的两大产业机会,这两大产业是“BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)三者都不会涉足的领域”:1.新型企业级软件,解决企业从内部到外部链接的问题;2.挖掘新的有价值的“慢数据”,发掘个性化的预测信息,为用户寻找真正有价值的新数据。
李彦宏的分析有共识性、有说服力——在用户规模扩大、流量激增的情况下,目前互联网企业面临尴尬:搜集上来真正有价值的数据很少,无价值数据增多,有价值数据积累并不比传统企业更有优势。“比如最近比较火的智能硬件,手环、眼镜,搜集很多的数据,但这些数据拿过来,总觉得用不上,没法分析。”为此,他建议企业通过搜集“慢数据”来获取真正有价值的数据,找准并挖掘能真正帮助用户解决问题的新数据。这一判断,对报业这样的传统企业来说既是一种安慰,更是鼓舞。
另一个与之印证的观点是,阿里巴巴集团执行副总裁曾鸣最近有一篇长文分析说,大数据最重要的特征不在大小,而在死活。数据的死活决定一切,从数据的管理到数据的运用,数据必须能活起来,开始跑通迭代,才能产生持续价值。
既然传统媒体与新兴媒体及很多大企业一样,对如何用好大数据基本站在同一起跑线上,对报业来说,如何利用自身优势和资源去发掘、应用好“慢数据”“活数据”,让大数据成为报业未来的一大新增长点,就成为迫切需要研究解决的重要课题。
报业在大数据产业中的一席之地在哪儿?
《大数据时代》的作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”,他描述了大数据价值链的三大构成:第一种是基于数据本身的公司,这些公司拥有大量数据或者可以收集到大量数据。第二种是基于技能的公司,它们通常掌握了专业技能,但并不一定拥有数据,往往是技术供应商、分析公司或者咨询公司。第三种是基于思维的公司。
在互联网上,任何主动收集庞大数据的行为,其成本都难以想象。因此,基于数据本身的第一种公司在价值链中处于最核心的位置,比如美国的谷歌、苹果、Facebook、亚马逊,中国的腾讯、阿里巴巴、百度。他们的优势是大数据聚合和模型构建,他们也想方设法把自己打造成基础设施和平台,使大数据在自己的平台上发挥出最大效用。
比如, 2014年4月百度正式发布了大数据引擎,将核心大数据能力开放,向外界提供大数据存储、分析及挖掘的技术能力,以更好地帮助传统行业挖掘数据价值,加快传统行业转型升级。百度联盟将基于“开放云”“数据工厂”“百度大脑”三级开放平台,推进“人找信息”向“信息找人”的变革,为媒体、DSP、广告主、代理商提供更简单、高效的推广及变现平台。
而具有数据思维和数据技术的公司,在未来竞争中也处于有利地位,围绕着数据化变革,将衍生出新的商业模式。一是数据资产存储,二是数据资产定价,三是数据资产中介,四是数据资产管理,五是数据驱动的解决方案。①
从价值链和报业传统优势的角度分析,报业即使在采集、处理、储存、传播等各方面完全数字化后,即使数据量再大,与那些互联网入口企业相比、与真正生成大数据的公司相比,那点数据还远远不够大,因此不可能去做基于数据本身的公司。比较理性、可行的选择是,传统报业对大数据的运用着力点应是数据资产中介、数据资产管理、数据驱动的解决方案三大类。
数据资产中介——这个应用领域对媒体来说并不陌生,比如彭博社、路透社和《朝日新闻》、日本经济新闻社等新闻机构,收集免费的数据制成数据库,通过数据的加工和组合、分析产生新的价值,再卖给有需求的企业、机构。这是一些大通讯社和财经专业媒体的强项。
数据资产管理——听起来有点儿抽象,但其中可操作的内容对报业并不陌生。比如,网络上每天产生各种新闻、信息,特别是负面新闻、评论,无论对机构、企业和个人而言都是正面或负面资产,既然是资产,如何管理就是一门生意。舆论监督本就是报业的核心功能之一,加之媒体对舆论危机公关比较擅长,由此延伸到数据资产的管理,角色跨度并不很大,不失为基于报业资源优势的一种务实选择。
再看数据驱动的解决方案——对报业来说其应用领域相当广泛。未来,媒体在做好社会记录者与信息传播者外,更应定位成社会解读者和分析预测者,做好信息和数据的深度加工、深度解读和去伪存真的服务,而大数据无疑能成为报业进行全面深刻洞察的一大利器。 下面将具体分析。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师证书含金量几何?一文为你讲清楚 在当今数字化时代,数据成为了企业决策和发展的重要依据。数据分析师这一职业 ...
2025-06-13CDA 数据分析师:数字化时代的关键人才 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已然成为驱动企业发展、推动行业变革的核心要素。 ...
2025-06-13CDA 数据分析师报考条件全解析 在大数据和人工智能时代,数据分析师成为了众多行业追捧的热门职业。CDA(Certified Data Analyst ...
2025-06-13“纲举目张,执本末从。”若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至关重要。一套优质且契合需求的学习教材无疑是那关键 ...
2025-06-092025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30