大數據：出版產業的機遇與實踐

文/石佳靚

出版產業大數據時代的來臨是數字出版實踐和大數據國家戰略深化發展的結果。大數據仿佛一頭龐然大物，擁有足夠的能力踐踏和重組已有的產業格局。大數據帶來了新的數據分析技術，通過對各種業務數據的整合分析和挖掘，將極大改進企業的運轉效率，或拓展企業的產品業務線，提升產品附加值，或改進終端用戶體驗，提升客戶滿意度。一方面，大數據分析是企業發展的助推劑，幫助企業精確解決運轉過程中的問題，實現發展速度和質量的提升；另一方面，數據越來越成為企業的核心資產，而數據處理和分析能力將越來越成為企業核心競爭力的構成要素，對數據資產的管理和運營也能成為企業潛在的增值空間。

權威咨詢公司高德納（Gartner） 2013年9月發布的大數據分析報告表明，媒體和通訊是最先接受并實施大數據項目的行業。[1]對出版企業而言，大數據的影響和發展前景更是不可估量。中國新聞出版研究院2013年發布的《2012～2013中國數字出版產業年度報告》[2]直接將“大數據分析與挖掘將走進數字出版”寫入未來出版行業的發展趨勢。出版企業不僅能通過產業大數據的發展提升出版集團內部的業務整合能力，整合市場資源，拓展產品服務，而且也能通過海量的數字產品和出版資源構建自身的數據資產，提升企業盈利能力，增強企業競爭力。因此，在出版轉型與變革時期，探索大數據環境下出版產業面臨的新形勢和新機遇，結合國內外相關的實踐案例，對于國內出版產業更好地應對大數據時代的各種挑戰，提前制定大數據產業戰略，具有重要的產業價值和研究價值。

一、大數據環境下傳統產業的新機遇

歷史上每一次生產技術的革新都帶來生產力的大幅提升和產業結構的重大調整，只有具備敏銳的嗅覺才能在變革的時代中不斷推陳出新，傳統產業尤其如此。在大數據時代下，傳統產業凸現出三大顯著的發展趨勢，相應的6類商業模式也愈發清晰。

1. 產業發展的三大趨勢

對于大數據催生的產業變革，宏源證券研究所高級分析師趙國棟等[3]認為，信息產業的發展將會呈現出三大趨勢：數據成為資產、行業垂直整合以及泛互聯網化。這三大趨勢，是觀察包括出版產業在內的企業在大數據環境下的產業變革和企業變革的重要視角，也是分析研究相關企業成長路徑的頂層邏輯之一。

數據成為資產。數據資產將成為和土地、資本、人力同等重要的、獨立的生產要素。尤其對信息產業來說，決定產業興旺繁榮與否的關鍵因素，已不是傳統的生產要素，而是一度被束之高閣的數據資產。從某種意義上來說，數據將成為工業化轉向信息化的關鍵要素，成為促進產業變革重組的戰略資源，成為推動傳統企業轉型的動力根源。

行業垂直整合。傳統的邏輯是，新興產業通過垂直整合來開辟市場，在產品市場成熟以后，產業鏈上專業分工才逐步細化，成本也逐漸降低，優勢逐漸轉向水平分工格局。而在大數據時代，行業垂直整合趨勢越發明顯，這種趨勢仍然首先體現在信息產業，然后向相鄰產業蔓延，這是大數據改變產業競爭格局的一個縮影。因此，在大數據時代，越是靠近終端客戶的公司在產業鏈上越是具備競爭優勢。如甲骨文公司首先在數據庫軟件市場站穩腳跟，隨即向應用軟件市場進軍，然后利用龐大的客戶群優勢，向產業鏈上游進軍，一舉收購了太陽（Sun）公司。

泛互聯網化。泛互聯網化是不論大型公司、小型公司、新興企業還是傳統企業理解大數據變革、實踐大數據戰略的一個重要的思想基礎。在泛互聯網范式中，強調終端、平臺、應用的泛互聯網化。智能手機、平板電腦、電子閱讀器等移動終端的市場份額將逐漸占據多數，電子商務、在線教育等網絡平臺將更為深刻地影響生產生活，利用最新技術滿足用戶個性化的、碎片需求的大數據應用將物盡其用，這些都可以成為盈利的主要來源。

2.產業發展的6種商業模式

基于以上在大數據環境下產業變革的三大趨勢，有6種圍繞數據資產的商業模式可以為出版企業在大數據環境中的戰略思考和戰略決策提供參考。這6種商業模式即數據租售模式、信息租售模式、數字媒體模式、數據使能模式、數據空間模式和大數據技術提供商。下面對這6種模式做一簡單介紹。

數據租售模式：即出租或售賣經過加工后的數據資產。這是最典型的數據資產模式。按照銷售對象的不同，又分為為用戶提供增值服務和為第三方有償提供數據這兩種類型。

信息租售模式：即圍繞某一行業或領域，從多種渠道搜集、整合相關信息進行租售。其競爭優勢主要在于專有的信息通道和強大的數據整合能力。這里信息指經過加工處理、承載一定行業特征的數據集合。

數字媒體模式：即利用其掌握的海量數據進行深度分析，提供精準營銷和信息聚合服務。目前，傳統媒體的廣告市場正在急劇向數字媒體的廣告市場轉移，因此，這類模式也具有很好的前景。

數據使能模式：這類模式也是基于大量的數據和有效的數據分析技術。不同的是其業務范圍較數字媒體模式大大拓展。如在金融行業，可以通過統計分析和預測解決業務流程中的一些關鍵性問題，大大降低風險，提高生產效率。

數據空間運營模式：這類模式主要提供數據存儲空間。如Dropbox（一款網絡文件同步工具）、微盤等，發展潛力巨大，盈利模式相對多元。

大數據技術提供商：這類公司以技術見長，提供專業的大數據技術解決方案，在語音數據處理、視頻數據處理、語義識別、圖像處理等領域都大有可為。其他非技術企業可以通過產業分工實現與這些企業在大數據轉型中的合作。

二、出版產業大數據發展的可能誤區

盡管大數據浪潮來勢兇猛，但也并非空穴來風、毫無征兆，有關數字出版在出版業內的理論探討和實踐摸索由來已久。數字出版可以看作是傳統出版界對大數據浪潮的預先感知和提前反應，也可以看作是傳統出版界數字化轉型的先期階段。即便如此，傳統出版人在面對這個嶄新領域時，難免會出現種種理解上的偏差和片面的，甚至錯誤的認識?！吨袊霭鎮髅缴虉蟆返睦铞覍Υ俗鞒隽松羁痰目偨Y。[4]同樣，在認識大數據在出版產業的應用和發展時，也有可能會存在一些誤區，這些誤區不但可能混淆出版人對大數據的理解，而且會貽誤出版產業轉型變革的重要時機。正視并糾正這些可能的認知偏差，對于理解大數據乃至抓住大數據時代出版產業的戰略機遇至關重要。

誤區一：大數據時代出版產業的轉型升級就是技術和結構升級。大數據時代出版產業轉型升級的根本不是表面的技術和結構升級，而是價值功能轉型升級，即從低層次傳播向高層次服務轉變。傳統出版企業往往缺乏專業的技術人才，這種人力資源的缺失造成一種認知慣性和偏差，即認為只要補充技術人才從而帶動出版企業技術轉型，就能帶來企業戰略層面的轉型。在同樣的邏輯下，認為企業組織結構轉型升級也就能實現傳統型企業向數字型或者大數據型企業的轉變。這種邏輯誤區對出版企業來說是十分有害的。因為，能否認識到大數據時代出版產業的轉型升級的根本在于價值功能的轉型升級，決定了出版企業在未來能否應對越來越多從其他行業轉型或擴展而來的信息服務商的蠶食，決定了企業的生存地圖。[5]

誤區二：大數據時代的出版仍然必須依靠傳統出版提供內容。大數據時代的出版的確可以利用傳統出版的資源，比如將傳統出版內容數字化，從而實現新的盈收。但是，未必一定需要依托傳統的出版資源，技術和產業環境的變化使得不同的主體可以創造出自己獨有的方式進行出版活動，而傳統的出版內容資源只成為海量出版內容的一部分。外文圖書影視作品以眾包形式的翻譯就是其中一例。近一兩年來國內涌現出的百度、阿里和騰訊等互聯網巨頭整合并購網絡文學企業的浪潮，也充分說明數字出版并非僅僅是傳統出版企業的天下，傳統出版企業也并非占據不可替代的競爭優勢。面對讀者行為影響內容走向、預測讀者喜好實現精準推送、專屬內容智能定制、數字閱讀升級為知識解決方案等大數據出版的趨勢，[6]出版企業應該及時轉變觀念，從傳統出版向數據內容服務轉向。

誤區三：出版企業應用大數據重點在于建立數據庫存儲企業的數據。標準化的數據采集和存儲基礎設施僅僅涉及大數據的“藏”，更為重要的是源源不斷地利用歷史和現時不斷產生的數據實施分析、描述、預測和決策，使數據的價值得以變現。也是由于傳統的原因，出版企業或多或少都儲存有一定數量的、分散的、類型多樣的數據，這些數據已經形成了企業的數據資產。例如，在數字出版中的出版系統、發行管理系統和作者管理系統等企業資源計劃（ERP）系統中存儲的生產記錄、財務記錄、資源消耗統計等數據；在企業官網上有用戶的注冊信息、行為記錄、需求信息、評價記錄等數據；如果出版企業和一些社會化媒體或者電商平臺開展合作，還能得到特定用戶群體信息、市場信息、品牌口碑、社會評價等數據。大數據在出版企業的應用重點是對這些數據進行規范、整合和利用，即大數據的“用”。

誤區四：大數據對出版企業來說完美無瑕。大數據背景下，信息的戰略價值愈加凸顯，出版業將獲得更為廣闊的發展前景。然而，大數據對出版企業來說并非完美無瑕，我們也應辯證看待。在戰略層面，出版企業應該認識到，大數據不能替代文化風格與思想深度。過度地強調以用戶為中心，過度地迎合讀者的閱讀興趣，毫無疑問會降低作品的思想深度，進而可能對整個出版文化生態造成負面影響。在操作層面，隨著大數據戰略的廣泛實施，數據所有權、版權保護、隱私保護等新問題將會日益凸顯，進而也有可能導致產生新的“數字鴻溝”“信息孤島”問題。[7]因此，出版企業也不能僅對大數據懷有美好的想象，忽視其硬幣的另一面。對這些可能伴隨大數據而來的問題給予前瞻性的關注和預判同樣重要。

三、出版企業中大數據應用的實踐案例

大數據概念發起于國外，在出版行業早有應用，與此同時，國內新聞出版行業有關大數據管理和應用的實踐亦有成功典型。下文將以實際案例分析大數據在國內外出版行業的典型應用，為我國出版行業提供借鑒和參照。

1.電子書領域的奈飛公司（Netflix）：思科伯德（Scribd）和沃易思特（Oyster）

Nexflix 利用海量用戶數據挖掘和分析，打造出一炮而紅的原創劇集《紙牌屋》。而在電子書領域，Scribd和Oyster兩家在線圖書館公司通過手機內容網站訂閱者的行為數據，為電子書或者個人出版物提供數據分析服務，有志于成為電子書領域的Netflix。[8]它們以按月付訂閱費的模式提供無限量的電子書租閱服務，以此跟蹤讀者的閱讀行為，希望借此就讀者接下來想選什么書作出精準的推薦。Oyster與Scribd會主動邀請讀者給書評分，也會跟蹤某本書被讀者讀完的比例和點擊率，或者看到選擇某本書的人中有多少會點擊它去了解更多信息，借助這類信息再結合其他因素來推薦圖書。

Scribd和Oyster通過對讀者行為數據的分析發現[9]：

人們如果在凌晨5點還在看書的話，極有可能會選擇一本言情小說，而得克薩斯和佐治亞州的讀者更是如此；在清晨時段，驚悚小說對人們更有吸引力；如果一位讀者喜歡菲利普·K·迪克（Philip K.Dick，一位作家），那么他/她很可能也喜歡關于啤酒而非葡萄酒或烈酒的書籍；勵志類的書籍非常熱門，但是選擇此類書的讀者只有20%會把它讀完；懸疑小說越長，讀者就越快跳到最后一張查看“兇手”或者“大老板”是誰；如果書籍分成短章節，讀者讀完的幾率會增加25%，等等。

Scribd還發現，與模仿實體書店的排行榜、好書排行或主題制定的榜單相比，個性化的推薦帶來的瀏覽流量是前者的10倍。因此，Scribd計劃將算法與排行榜結合在一起，制定一個根據讀者以往閱讀習慣判斷可能會讓他們感興趣的暢銷書排行榜。除此之外，Scribd還會利用其掌握的不同時段內讀者閱讀喜好的變化情況，在一天當中的不同時段推薦不同的書籍或題材。

2.從傳統印刷企業到新型文化企業：雅昌集團

雅昌集團成立于1993年，業務經營范圍以傳統印刷為主，曾多次獲得美國印刷行業最權威、最具影響力的大獎——“班尼獎”。2000年，雅昌集團創立了雅昌藝術網，邁出了從傳統印刷業向新型文化公司轉型的第一步。盡管創立之初設備簡陋，但雅昌藝術網通過年復一年、日復一日的漫長積累，形成了人類歷史上空前的“藝術品數據庫”。憑借這些數據資產，雅昌集團的業務范圍也從書籍印刷擴展到數字出版，建成了雅昌藝術網、藝術品數據庫、流動美術館、藝術閱讀體驗中心等?？梢哉f，雅昌集團的發展歷程將大數據環境下產業變革的三大趨勢體現得淋漓盡致。

從2011年開始，雅昌集團通過與惠普公司的合作，逐漸將精力聚焦于兩個鏈條：一是核心業務鏈條，即藝術創作、傳播和教育，以及藝術交易、收藏的業務鏈；二是產業價值鏈條，即如何通過業務鏈條創造更多的經濟價值和社會價值。[10]從目前的業務經營范圍和商業業態來看，雅昌集團現在的經營屬性更多的是數據資產。如今的雅昌集團實現了從包括創作、傳播、宣傳、交易、收藏以及再流通等環節的前一個鏈條，到包含數據采集、存儲、管理和應用等環節的后一個鏈條的提升。它在推動解決藝術教育、藝術學術、藝術市場健康和藝術產業發展這4個藝術產業課題的過程中，逐步形成了其大數據應用的4個重要方面，[11]從而也形成了自身獨具的行業競爭優勢。

四、結語

大數據浪潮帶來新一波產業變革的機遇和挑戰，作為信息和數據密集產業的出版產業自然首當其沖。在轉型升級的過程中，出版產業必然能通過大數據戰略充分挖掘和利用行業用戶數據、產品內容數據、市場信息數據等數據資源，提高生產效率，優化營銷模式，拓展產業鏈條，提升內容價值，改進用戶體驗。洞察并順應傳統產業在大數據環境下“數據成為資產”“行業垂直整合”以及“泛互聯網化”這三大趨勢，理解產業變革的邏輯和路徑，是抓住新機遇、迎接新挑戰的重要前提。數據產業的六大商業模式也是產業轉型中的出版產業可資參考的。

新事物的誕生總會伴隨著疑惑和誤解，大數據在出版產業中的發展應用也不能避免。出版人應該認識到：第一，大數據時代出版產業轉型升級的根本不是表面的技術和結構升級，而是價值功能轉型升級；第二，大數據時代的出版并非一定需要依靠傳統出版提供內容，出版企業應從傳統出版向數據內容服務轉變；第三，出版企業大數據應用的重點不在于“藏”，而在于“用”；第四，大數據也具有一枚硬幣的兩面，在戰略層面和操作層面對其辯證理解和看待同樣重要。

國外的Scribd和Oyster以及國內的雅昌集團是出版企業實施大數據應用的典型案例。前者通過對讀者閱讀行為數據的采集和分析，得出一系列傳統方法無法獲得的規則和發現，這對于公司預測讀者閱讀興趣、改進用戶體驗、優化營銷策略等方面具有很大的啟發意義。后者是本土企業通過大數據戰略，從傳統印刷企業成功轉型為以數據為主要資產的新型文化企業的案例。這兩個案例，尤其是雅昌集團的實踐，充分體現了數據資產、行業垂直整合和泛互聯網化的產業趨勢，對我國傳統出版企業的戰略轉型具有很好的借鑒意義。

[1] Gartner. Survey Analysis: Big Data Adoption in 2013 Shows Substance Behind the Hype[EB/OL]. [2014-04-30]. https://www.gartner.com/doc/2589121?r ef=SiteSearch&sthkw=big%20data&fnl=search

[2]中國新聞出版研究院. 2012～2013中國數字出版產業年度報告[R]. 中國書籍出版社: 中國新聞出版研究院, 2013

[3]趙國棟, 易歡歡, 糜萬軍等. 大數據時代的歷史機遇: 產業變革與數據科學[M].北京: 清華大學出版社, 2013: 35-38

[4]李鲆. 關于數字出版的一切，你可能全錯了[EB/OL].[2014-04-30].http://www.cnepaper.com/zgtssb/html/2014-02/11/content_8_1.htm

[5]王亞非. 大技術與大數據時代坐標下的出版產業[N]. 中國出版傳媒商報, 2013-08-27

[6]尹琨, 任曉寧. 大數據開啟數字出版瑰麗想象[N]. 中國新聞出版報, 2013-11-28

[8] Los Angeles Times. Oyster, the Netflix of e-books, arrives on the iPad[EB/OL]. [2014-04-30]. http://www.latimes.com/business/technology/la-fi-tnoyster-netflix-ebooks-ipad-20131016,0,206906.story#axzz30v1P5hNC

[9]中國圖書出版網. 電子書也可打造自己的“紙牌屋”[EB/OL]. [2014-04-30]. http://www.bkpcn.com/Web/ArticleShow.aspx?artid=118093&cateid=A1804

[10]郭濤. 雅昌集團：大數據揭示藝術密碼[EB/OL].[2014-04-30]. http://news.xinhuanet.com/info/2013-04/15/c_132310503.htm

[11]潘劍平. 雅昌&惠普大數據應用最佳實踐媒體分享會[EB/OL]. [2014-04-30]. http://soft.chinabyte.com/359/12759859.shtml