大數據時代：平面媒體啟示錄

□ 程曉明

一、引子——大數據的故事

美國《自然》雜志在2008年9月4日提出大數據的概念，進入2012年后，大數據一詞越來越多地被提及，人們用它來描述當下信息時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程?！薄都~約時報》2012年2月的一篇文章宣稱，“大數據時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而做出，而并非基于經驗和直覺。”

有這么一個故事：一位年輕人應聘上海某高檔小區物業管理，入職后每天拿著條形碼掃描槍，在小區垃圾堆里尋找條形碼，掃描、歸檔。一段時間后，他竟然借此形成調查報告，從該小區居民看什么報紙、喝什么水、吃什么油到買什么衣服，數據琳瑯滿目。報告后來被賣給某公司，這位年輕人獲利不少。這個故事描述了一個新時代的商機——掘金“大數據”。

大數據的第二個故事，美國一家名為氣候公司的企業，每天都會對美國境內超過100萬個地點，未來兩年的天氣情況進行超過1萬次的模擬。隨后該公司將植物根系結構和土壤孔隙度的相關數據，與模擬結果相結合，為成千上萬的農民提供農作物保險。這是一個全新的商業模式，其利用了人、社會、自然三種數據，把粗放式的商業保險個性化了。

二、大數據的時代

大數據，或稱巨量資料，是指當前互聯網時代由眾多社會組織和個人在各種社會活動和個體活動中所產生的大量非結構化和半結構化數據。所謂的非結構化數據，是指離散的、無確定排列規律和排列次序的數據。通俗地說，是來自各方面的、沒有經過篩選的數據。

世界上的數據可以分成兩類：（1）傳統的數據，如銀行的金融交易活動、運營商的計費信息，以及其他公共服務類公司的大量用戶信息，這是一種線性的數據，可以稱之為交易型的數據；（2）網絡時代的大數據，是離散的。比如訪問谷歌、百度、淘寶的用戶生成信息，產生了隨機的、發散的、爆發式的大數據。相較于傳統數據，大數據更能反映這個世界的真實情況，人們在網站上會公布大量的圖片來記錄個人的生活和社會的變化。如今，一天之內人們上傳的照片數量就相當于柯達發明膠卷之后拍攝的圖像總和。

最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來?！彪m然有些看法認為，“大數據”在軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，但2012年以來的這一波“大數據”浪潮，其影響力和效應必將波及全世界的全部行業。

麥肯錫的判斷，基于一個事實——信息爆炸。有數據顯示：一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張光盤。發出的郵件有2940億封之多（相當于美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當于《時代》雜志770年的文字量）；而且，全世界所有數據中，90%是過去兩年內產生的。

“大數據時代”區別于之前的“小數據時代”主要有兩個不同：

一是“數字化”內涵有了新的變化。一方面，大數據時代的“數字化”并不等同于十年前紙質文檔“數字化”。如今的“數字化”更多的是指“以數據指導業務”的運營模式，而不像以前那樣是由業務向數據提出需求。另一方面，在大數據時代，人們更多地依賴全量數據分析而不是依賴采樣。而過去，人們習慣于采集樣本，對樣本進行分析，得出結論，然后決定運營方式。

二是數據的互聯互通。數據在全社會范圍內流通，不再是企業獨有。企業現在所面對的，不僅僅是其內部數據互聯互通的問題，也需要面對數據在全社會范圍內的互聯互通問題。比如：當某傳媒集團準備創辦一份母嬰期刊，在做可行性方案時，不僅需要了解同類期刊的運營情況，還需要在全社會范圍內，采集嬰兒出生率、年輕母親喜愛的產品、購物渠道、哪些網站受母親青睞，它們為什么吸引母親，等等。在社會上，將會有一些組織搜集與分析客戶所需的這些互聯互通的“大數據”。

“大數據”的特征是4V：Volume，Variety，Value，Velocity：

Volume（數據量大）。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。

Variety（類型繁多）。數據類型包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

Value（價值密度低）。隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”，是大數據時代亟待解決的難題。

Velocity（速度快時效高）。處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分于傳統數據最顯著的特征。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

一些國家敏銳地覺察到“大數據”的巨大價值，迅速啟動“大數據”戰略。2013年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業發展，將“大數據戰略”上升為國家意志。奧巴馬政府將數據定義為“未來的新石油”，并表示一個國家擁有數據的規模、活性及解釋運用的能力將成為綜合國力的重要組成部分，未來，對數據的占有和控制甚至將成為陸權、海權、空權之外的另一種國家核心資產。

聯合國也在2012年發布了大數據政務白皮書，指出大數據對于聯合國和各國政府來說是一個歷史性的機遇，人們如今可以使用極為豐富的數據資源，來對社會經濟進行前所未有的實時分析，幫助政府更好地響應社會和經濟運行。

眾多大企業更是敏銳地意識到數據正在成為最重要的資產，數據分析能力將是企業的核心競爭力。IBM執行總裁羅睿蘭認為，“數據將成為一切行業當中決定勝負的根本因素，最終數據將成為人類至關重要的自然資源”。Teradata（天睿公司，美國前十大上市軟件公司之一）大中華區首席執行官辛兒倫表示，隨著大數據時代的到來，企業應該在內部培養三種能力。第一，整合企業數據的能力；第二，探索數據背后價值和制定精確行動綱領的能力；第三，進行精確快速實時行動的能力。麥肯錫在一份名為《大數據，是下一輪創新、競爭和生產力的前沿》的專題研究報告中提出，“對于企業來說，海量數據的運用將成為未來競爭和增長的基礎”。海爾總裁張瑞敏指出，在大數據時代，消費品制造企業必須要從大規模制造過渡到大規模定制，過去一個產品型號可以生產幾萬件到幾百萬件，而現在可能需要幾十萬個型號。

三、大數據時代的企業生存

全球知名奢侈品牌PRADA在每件衣服上都有RFID碼。每當一個顧客拿起一件PRADA進試衣間，RFID會被自動讀取。每一件衣服在哪個城市哪個旗艦店什么時間被拿進試衣間停留多長時間，數據都被存儲起來加以分析。如果有一款式的衣服銷量很低，以往的做法是直接淘汰。但如果RFID傳回的數據顯示這款式的衣服雖然銷量低，但是進試衣間的次數多，那就說明如果對衣服的某個細節做微小改變它就會非常受歡迎。

華爾街“德溫特資本市場”公司首席執行官保羅·霍廷每天的工作之一，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進而判斷民眾情緒，再以“1”到“50”進行打分。根據打分結果，霍廷再決定如何處理手中數以百萬美元計的股票?；敉⒌呐袛嘣瓌t很簡單：如果所有人似乎都高興，那就買入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。這一招收效顯著——當年第一季度，霍廷的公司獲得了7%的收益率。華爾街2%的企業搜集微博等平臺的“非正式”數據；如今，接近半數企業采用了這種手段。

2012年上半年，阿里金融投放貸款130億元，自2010年自營小貸業務以來，其已累計投放280億元，為超過13萬家小微企業、個人創業者提供170萬筆貸款，而不良貸款率不到1%——這是銀行難以想象的。原來，通過阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶等平臺，阿里金融能對賣家進行定量分析，前期搜集包括平臺認證和注冊信息、歷史交易記錄、客戶交互行為、海關進出口信息等信息，再加上賣家自己提供的銷售數據、銀行流水、水電繳納等情況。同時，阿里金融還引入了心理測試系統，判斷企業主的性格特征。所有信息匯總分析后，企業主的信用評級便出來了。

大數據為企業的發展提供了有利的條件。國金證券在一份報告中說，能夠從“大數據”中獲益的，首先是研發“大數據”的軟件供應商，像谷歌、雅虎和亞馬遜等，都正在開發或使用“大數據”解決方案。其次是那些懂得利用客戶群優勢垂直整合產業鏈的公司。再次，善用數據資產或者具備數據管理、分析能力的公司也獲益頗豐。

四、平面媒體的應對之策

飛速發展的互聯網時代，在飛速淘汰傳統信息的存儲和傳播方式。2000年，數字存儲信息占全球數據量的1/4，另外3/4的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶等媒介上。2007年，全球數據中只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據，其余都是數字數據。2013年，世界上存儲的數據中，非數字數據只占不到2%。

如果說，互聯網高速發展的十年，嚴重擠壓了傳統平面媒體的生存空間。那么“大數據”時代對傳統平面媒體又意味著什么呢？

互聯網是一個信息交流的平臺，它的特點是跨越時空限制的信息流。平面媒體實質上也是信息平臺，但是它傳播信息的快捷性和閱讀的延展性都不如互聯網。雖然平面媒體的權威性和可信度在現階段仍然具有某種優勢，然而這種優勢能否保持尚難以定論。

不過由于人們的閱讀習慣以及某些特殊的原因，平面媒體依然會有一定的生存空間。比如，科研交流的特殊需求，再比如，幼小的孩子不方便也不適合網絡閱讀、學生的某些學習方式只能采用紙質閱讀、老年人更喜歡平面媒體，等等。大眾化的閱讀勢必被互聯網吸引走，而平面媒體的發展方向應該是小眾化、精品化。正如海爾總裁張瑞敏所說，在大數據時代，消費品制造企業要從大規模制造過渡到大規模定制，從過去一個產品型號生產幾萬件到幾百萬件，到現在需要幾十萬個型號。“百萬大刊”的時代漸行漸遠，而為特定讀者“定制”的高品質、高附加值的精品期刊將會成為常青樹。筆者在寫這篇文章時得知，兩家全國知名的百萬期刊，在江蘇都有分印點，但是五年之內，在江蘇的印量，一家從50萬降至30萬，一家從15萬降至3萬，跌幅驚人，且無止跌的跡象。這就是一個證明。

美國德克薩斯大學信息系統博士林漳希認為，如果不能利用“大數據”以更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息并做出預判，企業的衰落將不可避免。按照Teradata大中華區首席執行官辛兒倫的觀點，在大數據時代，企業應該在內部培養三種能力。第一，整合企業數據的能力；第二，探索數據背后價值和制定精確行動綱領的能力；第三，進行精確快速實時行動的能力。國金證券也指出，在大數據時代獲利的企業，應該懂得利用客戶群優勢，垂直整合產業鏈。這些見解頗值得傳統平面媒體經營者思考。

傳統平面媒體普遍歷史較長，大多在互聯網興起之前便已存在。在十幾年或幾十年的進程中，積累了大量的資源，這些資源包括編輯隊伍、作者人脈、讀者群體、出版數據、發行渠道等。但長期以來對這些資源粗放經營，缺少精耕細作。在大數據時代，傳統媒體的經營者應該深入分析讀者的需求，整合資源，整合產業鏈，在市場形態、產品形態、運作形態等方面進行適應性調整，這樣才能獲得新的生存和發展。

刊網聯動應該是傳統平面媒體在大數據時代的基本運作形態，同時也是一種產品形態。以網助刊，以刊帶網。網站為刊物與讀者的互動提供了最便捷的平臺，網站還能為刊物迅速進行讀者需求分析，從而提高市場應對的能力和速度?？锏募扔匈Y源優勢也可以成為網站的優勢，能夠迅速提高網站的知名度和點擊率。可是，很多平面媒體至今依然是“一頭沉”，只關心報刊的版面，忽略網站的作用。即使開設了網站，也常常把報刊主辦單位的網站與報刊的網站混為一談，或把報刊網站僅當作櫥窗，沒有投入足夠的人力物力。網站內容更新緩慢，沒有與讀者互動的頁面，更沒有采集讀者信息的功能。

在產品形態的選擇方面，近年來，“一刊多版”現象其實就是對讀者需求的回應。在刊號資源不能有效供給的情況下，這個趨勢不可能停止。但是在調整、增加版別，或推出數字產品之前，媒體經營者應該充分利用大數據做需求分析，而不是憑經驗主觀臆斷。

利用大數據做需求分析即必須挖掘讀者的閱讀習慣和喜好，在紛繁雜亂的數據背后找到更符合讀者興趣和習慣的產品和服務，并對產品和服務進行有針對性的調整和優化。而深刻理解讀者需求、高效分析市場信息需要專門的高端人才。這意味著平面媒體的運作形態應該建立在以市場為導向重新優化組織結構的基礎上。目前傳統平面媒體運行的信息分析和決策依然是憑直覺，經驗化的，沒有專業的分析人員和分析工具，不能適應大數據時代全量數據分析的要求。建立高素質的信息分析隊伍和信息采納機制應該是當前傳統平面傳媒企業緊迫的工作。

精準營銷是互聯網企業和通訊企業利用大數據開拓市場的主要策略，也將成為其他行業的運營方向。對于平面媒體，精準營銷就是尋找讀者、滿足讀者、留住讀者。依托讀者數據庫進行精準營銷是改變平面媒體市場形態的一個重要舉措，某知名報社的社長針對大數據時代的媒體競爭格局曾經指出：“新媒體格局下媒體的競爭力首先是品牌的比拼，其次是數據庫的比拼！”這句話很有道理。但是數據庫的建設不能只局限于讀者身份的采集，而忽視讀者需求的聽取；數據庫的架構不應該是封閉式的，而應該是開放式的。否則只能算初級階段，離大數據時代的標準還很遠。所以確切地說，平面媒體建設的數據庫，不僅是讀者數據，還應該包括與媒體運作相關的全量數據。

前雅虎總經理謝文斷言，2013年是大數據時代元年，2015年左右大數據必有大創新出現。對傳統平面媒體來說，大數據時代的到來，既可能是奮進的號角也可能是衰亡的喪鐘。依靠大數據，創新經營理念，可望獲得新的生存和發展機遇；反之，如果不能化壓力為動力，變被動為主動，被淘汰將是不可避免的。

[1]百度百科.大數據時代[DB/OL].http：//baike.baidu.com/link?url=Gvugk0BTH5NfdPw6byI-Ydroh4_aGlISLbX4w8pVDd7KXwg TjNUXiwerSh-iNyffpbkei7RLxriZHGVB2ZFzk_.

[2]中國行業研究網.解讀大數據的概念及挑戰[DB/OL].http：//www.chinairn.com/news/20130123/899257.html.

[3]逸凡.大數據定義探究[DB/OL].http：//bigdata.cnw.com.cn/bigdata-column/htm2013/20131008_284070.shtml.

[4]鄭玲微.大步跨入“大數據”時代[J].信息化建設，2013（4）.

[5]周季鋼，吳剛.一個價值萬億美元的商機擺在地球人面前——掘金“大數據”[N].重慶日報，2013-02-26.

[6]謝文.2013年是大數據時代元年[DB/OL].http：//www.66163.com/news_html/yidong/2012-11-28/708258.shtml.