京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在出版业的应用推广面临的四大困难
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,规范与出版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
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27