大數據生態視域下藝術管理創新研究的價值與方向*

管順豐，王孟孟

(武漢理工大學 藝術與設計學院，湖北 武漢 430070)

近年來，從大數據出現伊始，社會各界都在重點關注其蘊藏著的巨大的經濟、社會和科研價值，并使其相繼成為當前各行業研究中的熱點，也取得了豐碩的理論與實踐成果。自2015年國務院發布《促進大數據發展行動綱要》以來，數據業已成為國家的基礎性戰略資源，社會各界均高度重視對大數據的研究和探索，并著眼于深入發掘繼而將其運用于各行各業之后的巨大潛在價值。圍繞數據采集、整理、分析、發掘、展現、應用等環節的研究，形成了大數據產品體系，目前已經成為各行業創新發展的新生態，不論從國家層面，還是企業層面，推動大數據發展和應用都已成為重要的創新主題。

藝術管理作為一門新興的交叉學科，是時代的產物，它的發展需要適應當代政治、經濟、文化及技術的大生態環境的發展要求。信息技術高度發達的今天，互聯網、大數據、智能化等技術的迅猛發展，使人類日漸處于全新的“技術生態”中。有史以來，科學技術極大地改變著藝術學理論的發展，全新的技術生態為藝術管理發展提供了新方向和新平臺。

就藝術學理論學科建設而言，大數據生態的構建已逐步趨于成熟，但其與藝術管理相結合的系統化研究，目前還處于相對缺乏的狀態。目前與大數據相關的理論研究大多局限于宏觀層面，鮮有將大數據應用于藝術管理中較為系統的研究。大數據生態構建越來越完善，為大數據視域下藝術管理學科的創新發展提供了有利的條件，正如《促進大數據發展行動綱要》所提出的要建立“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的管理機制[1]，藝術管理的發展同樣需要隨著技術的發展而創新，以通過多學科多領域的交叉融合實現數據化的科學管理。從以上視點出發，本文主要探討了大數據生態視域下藝術管理創新研究的價值，闡述了藝術管理學科的發展現狀，梳理了大數據與藝術學、管理學交叉創新的研究成果，提出了大數據生態視域下藝術管理創新研究的若干方向，也即大數據生態視域下藝術管理應用研究的社會價值所在。這些價值主要表現在四個方面，一是大數據助力藝術策劃，使藝術管理活動的決策更加科學嚴謹；二是大數據推動藝術生產向“按需定制”發展的同時也要注重藝術創作的引領作用，達到迎合與引領的平衡；三是大數據使藝術投資更加客觀化理性化，以降低投資的風險；四是大數據使藝術傳播更具有針對性，促進了藝術市場向著“精準營銷”方向發展，并將其運用于國家和政府、文化藝術事業性單位、文化藝術企業這三個層面的藝術管理主體之中，從而構建出了大數據生態視域下藝術管理創新的內在機制框架。

一、大數據生態視域下藝術管理創新研究的價值

(一)聚焦數據，提升藝術管理的“科學性”

藝術管理是藝術學與管理學交叉融合的一門新興學科，藝術學研究的對象屬于社會意識形態的精神層面，并突出了其藝術性特征，而管理學則具有嚴謹的科學性特征，因此藝術管理是藝術與科學的碰撞。其“科學性”體現在對某種經驗現象或事實的科學解說和系統解釋。泰勒基于管理活動的實踐經驗總結提出了“科學管理理論”，認為管理的科學性主要體現在“通過科學的觀察、記錄和分析，探討提高勞動生產率的最佳方法”[2]。藝術管理依然有賴于通過實證主義范式收集、分析數據，促使其在藝術管理活動中努力提高藝術生產效能。

大數據生態視域下的藝術管理創新研究旨在借助于網絡工具抓取龐大的藝術數據資源，構建以大數據技術生態為基礎的藝術管理體系，通過一系列的數據挖掘和分析，能夠使國家層面和企業層面的藝術管理活動從戰略決策到藝術生產、藝術市場營銷、藝術投資等各個具體操作環節更為精確、科學，從而構建出更加科學化、專業化、系統化的藝術管理系統，將藝術管理定位于建立在科學基石上的藝術學科體系。

(二)重視創新，增強藝術管理的“前瞻性”

藝術管理在我國屬于一門新興學科，西方的藝術管理實踐歷史悠久，已經成為一門成熟的學科，我國的藝術管理理論在學習西方研究成果的同時，需要具備前瞻性眼光，尋找其得以實現創新發展的機遇。近年來從大數據的興起到關鍵性技術研發的突破，都為藝術管理的創新發展帶來了新的機遇與挑戰，現階段國內外將大數據與藝術管理實踐得以交叉融合的研究均處于起步階段，中西之間相距甚微，我國需要擺脫跟隨與模仿西方藝術管理研究而亦步亦趨的現狀，成為主動將科學技術成果與藝術管理實踐相融合、共發展的建設者。

自2012年大數據成為世界經濟論壇的重要主題以來，從國家政府到各企業機構紛紛開始發掘大數據在科學理論研究及社會經濟等多方面的運用，國家及企業管理層面也在積極應對大數據推動管理變革而帶來的諸多挑戰，并將其延伸至藝術行業的實踐應用中，尤其是電影行業的應用之中，例如，“藝恩大數據平臺”將大數據技術深度連接于影視項目開發和營銷場景中。大數據與藝術行業相結合的實踐成果在形式上呈現多樣化現象，但在具體內容上依然缺乏系統化、邏輯化，不利于將其運用于各藝術行業中。因此，通過對大數據視域下藝術管理創新實踐系統化、理論化的研究，建立具有普適性、應用性的藝術管理體系，有助于更廣泛地將大數據融入各門類藝術行業的藝術管理實踐場景中，驅動藝術行業變革，迎接挑戰與機遇，努力建立具有中國特色的“前瞻性”的藝術管理理論和實踐觀點。

(三)強調洞察，增強藝術企業管理活動的“預見性”

在藝術企業管理環節中藝術生產、藝術市場營銷等活動是否能夠順利展開以及是否能夠取得良好效益，其關鍵在于是否能夠還原消費者需求的“真實”，即對顧客需求準確程度的判斷。但是，藝術行業競爭日益激烈，消費者需求的差異化日益增大，使藝術企業實現精準預測面臨著巨大的挑戰，我國大規模的互聯網用戶所累積的數據資源和大數據關鍵技術研發的突破促使精確預測成為可能，因此，藝術管理研究應該適應當下的技術生態環境，轉變思維方式，通過采集、分析數據、人機合作將藝術研究成果轉化為數據可視化的形式，通過構建各藝術行業的大數據產品，使得藝術管理研究機制能夠越來越帶有預測性。

藝術和技術之間的關系始終是緊密聯系、相互促進、共同發展的[3]92，技術生態變革促進藝術理論的變革，大數據技術生態視域下，龐大的數據資源能夠使藝術管理得以更加科學與高效。根據現有研究發現，企業在做出重大決策的關鍵環節中，大數據運用水平的高低與市場績效表現結果成正相關關系[4]160-165。由此可見，基于大數據科學的可預測性決策是藝術管理等眾多行業未來發展的主要目標。因此，各藝術企業通過輿情分析、情感挖掘等以用戶為中心的數據驅動方法, 可以精準洞察消費者的興趣與偏好, 做出有針對性的個性化需求預測,增強藝術企業管理活動的“預見性”。

二、大數據生態視域下藝術管理創新研究的基礎

大數據生態視域下藝術管理的創新研究具有較高的理論與實踐價值，大數據生態的良好發展，為各行業之間的交叉融合創新提供了理論基礎與技術支持。通過闡述大數據生態逐漸走向成熟的發展趨勢和藝術管理的研究范疇與進展，從而為大數據視域下藝術管理的創新研究提供理論支撐，并通過梳理大數據與管理學及藝術學領域已有的研究成果，為大數據視域下藝術管理的創新研究提供經驗借鑒。

(一)大數據、藝術管理相關的研究

1.由“數據”到“知識”再到“大數據產品”，大數據生態逐漸成熟

美國的麥肯錫研究所是研究大數據的先驅，將大數據定義為數據的體量超過傳統的數據庫所能搜集、存儲、控制、管理的能力[5]2-3。大數據專家維克托·邁爾·舍恩伯格對大數據的功能進行了闡述:大數據的核心就是預測[6]2-3。“4V”是大數據所公認的特點，Volume是指巨大的數據量，Variety是指數據的多樣性，如文本、視頻、圖片、傳感器、地理信息等；Velocity是指獲取處理數據的速度快，Value是指數據的商業價值高。隨著對大數據研究的延伸，在不同的領域大數據具有與其快速完整地結合的特點，在管理與商業領域,提出了大數據的5R模型, 即相關性(Relevant)、實時性(Real-Time)、真實性(Realistic)、可靠性(Reliable)、投資回報(ROI)[7]965-982。

利用大數據分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，充分釋放和利用海量數據資源中蘊含的巨大價值[8]。隨著人們對數據的深入挖掘、運用和研究，與“數據資源建設”“數據處理和分析”“數據應用和服務”相關的大數據產業鏈快速發展，大數據經歷了由巨量但價值密度低特征的“數據”到“知識”，再到能夠助力各行業的“大數據產品”平臺的發展過程，現有企業已經研究創造出了“大數據產品”并將其更好的運用于不同領域，如“百度數智平臺”、“阿里云數據平臺”已經實現了將大數據產品運用于金融、制造、醫療等行業方案解決中。由此可見，無論是大數據縱向的深度挖掘，還是橫向與各行業的深度耦合、交叉創新，都使大數據技術生態的構建在逐步趨向于成熟。

2.藝術管理的相關研究內容及發展

藝術管理理論是基于藝術生產實踐活動的需求、相關技術手段和學科理論方法而逐步發展的。藝術生產實踐活動對藝術管理的需求，促使國內外專家學者們努力從不同角度探討藝術管理領域的理論與實踐研究，國外代表性學者主要有Derrick Chong(2002；2010)[9][10]、William J. Byrnes(2009)[11]，國內代表性學者有管順豐(2007)[12]、余丁(2008)[13]、田川流(2011)[14]、胡曉明和肖春曄(2011)[15]、董峰(2018)[16]，從目前取得的研究成果來看，基于藝術生產理論的研究主要集中探討“藝術創作與制作管理”“藝術創意與策劃”“藝術籌資與募款”“藝術傳播管理”“藝術營銷管理”等內容；或者基于藝術門類理論，將藝術管理劃分為“視覺藝術管理”“表演藝術管理”“影視藝術管理”等內容。

藝術管理具有藝術特性與科學特性，其研究方法與藝術學和管理學有所重合，但也要有所區別，需要根據其自身的發展規律和特征，形成具有自身特色的研究方法。在世界觀層面應該重視以實證主義范式為基礎的科學范式構建；在價值觀層面則應該加快形成更具系統性的藝術管理理論構架；方法論層面則要增強藝術管理理論的實用性方法與工具研究[17]42-49，大數據能夠推動世界觀層面(重視實證主義范式)和方法論層面(增強實用性方法與工具研究)對藝術管理理論創新的促進和發展。

(二)大數據在管理學和藝術學中的研究與經驗借鑒

大數據生態視域下，將海量數據資源中所蘊含的巨大價值與社會各領域實現深度的融合，將會產生巨大的社會、經濟效益。目前，大數據被廣泛運用于各行業的實踐領域之中，在理論研究中，大數據技術與各學科的深度融合已經能夠實現理論研究的交叉創新，大數據在管理學和藝術學中已經得到了廣泛的應用。

在管理學領域之中，針對大數據背景下管理原理的研究工作主要聚焦在企業管理模式、決策、投資、市場營銷等幾個層面上。余義勇、段云龍(2016)[18]302-307對大數據與企業管理模式進行了研究；李忠順、周麗云等(2015)[19]65-68，王旭、羅巍(2016)[20]25-29等研究了大數據與企業管理決策，于洪、何德牛等(2019)[21]1-14認為大數據驅動的智能決策將成為研究的熱點，主要從智能決策支持系統、不確定性處理、信息融合、關聯分析和增量分析等方面綜述了大數據智能決策的發展現狀；黃升民、劉珊(2012)[22]13-20從媒體、消費者、廣告與營銷戰略策劃、效果評估等四個層面解構與重構了大數據生態視域下的營銷體系。賈利軍、許鑫談(2013)[23]15-21談論了“大數據”的本質及其營銷意蘊；李巍、席小濤(2014)[24]181-184探討了大數據時代營銷創新的研究價值，并基于鉆石模型、闡釋了營銷創新的內在機理所在。

在藝術學領域，有一批大數據與藝術學理論相關的研究成果，如于平(2012)[26]6-9探討了大數據時代的藝術學對策研究，認為大數據時代必須關注藝術學研究的思維轉變，藝術學研究需要尋找“關聯”，探索藝術學對策研究的“求策”能力；戈登·諾克斯(2016)[25]58-65探討了藝術、科學與大數據的關系；何秋言(2017)[27]22-23從藝術本體和價值維度審視大數據時代藝術能否生成新的學科領域，并暢想將大數據應用到藝術運營上的可能性。此外，還有將大數據運用于美術、影視、設計等門類藝術的研究，武洪濱(2017)[28]14-15、胡泊(2017)[29]20-21探討了將大數據思維運用到美術研究之中；劉德群(2019)[30]38-45、周賓(2015)[31]38-45分別探討了大數據驅動下的影視文本創作和電影市場營銷的相關研究；覃京燕(2018)[32]34-39、楊煥(2019)[33]100-103探討了大數據與設計的融合。

綜上所述，鮮見將“大數據”與“藝術管理”結合的理論研究，但是從大數據與藝術學領域的相關研究來看，大數據與各藝術行業的交叉融合創新趨勢是客觀存在的，研究者都在自覺或不自覺地將大數據技術運用到藝術生產、藝術市場營銷實踐中并展開相關研究工作，尤其是將大數據與影視行業相結合的研究比較全面和深入。但并沒有將大數據所蘊藏的巨大價值充分地發揮、運用于藝術管理之中，如決策、藝術策劃、藝術投資等方面，更沒有深入到藝術管理的內在機制研究領域，因此，大數據生態視域下的藝術管理創新研究具有重要的理論與實踐意義。

三、大數據視域下藝術管理創新研究的方向

將大數據運用于藝術管理理論與實踐之中，切實為藝術管理創新研究提供了重要的機遇。事實上，近兩年國內外藝術行業對大數據的應用已經滲透到一些藝術產業鏈中，尤其是影視藝術企業已經相繼利用結構化數據實現了推動影視藝術創新和市場利潤的增長。基于現有理論研究基礎和實踐的迫切需求，有效推動大數據與藝術管理的融合，明確了大數據視域下藝術管理創新研究發展的方向。

(一)大數據的藝術管理應用價值研究

盡管大數據受到各行各業的高度關注，但將其運用于藝術領域的研究始終存在一些爭議，這是因為藝術學領域的相關研究主要是集中在精神層面上的，大數據給藝術研究帶來可能的同時也要理性思考它的不可為之處。因此，明確大數據的藝術管理應用價值是大數據生態視域下藝術管理創新研究中首先需要探討的問題。

大數據的藝術管理應用價值研究是從共性到個性、從一般規律到個體規律逐步結構化的聚焦與解構過程，如圖1所示，首先明確大數據具有多樣性、價值性、規模性、高速性的基本特征，然后通過“情景化”分析，將大數據置于管理情景中，結合管理理論和實踐，歸納總結大數據在管理領域中所具有的若干特性，進而基于演繹法將其運用到藝術管理情境中，得出大數據在藝術管理領域所具有的若干特性，再對大數據的藝術管理應用價值進行深入探究，最后將大數據的藝術管理應用價值研究運用到不同層次的藝術管理主體實踐之中。

圖1 大數據的藝術管理應用價值分析過程

(二)大數據生態視域下藝術管理創新的內在機制

大數據與藝術管理相結合的現有成果，主要是針對管理過程中某個環節或某一藝術行業實踐成果的闡述，尤其是針對影視藝術行業的藝術生產與營銷研究成果較為豐富，但并沒有將其系統化，沒有將大數據所蘊藏的巨大價值充分地運用于藝術管理中，更沒有深入到藝術管理的內在機制研究內部。本文根據圖1大數據藝術管理應用價值的分析邏輯，首先分析大數據在管理情景中的運用，再根據藝術管理的研究特性構建大數據視域下藝術管理創新的內在機制，如圖2所示，將大數據視域下藝術管理創新的焦點再次聚焦到具體的藝術管理活動環節，再將其運用到不同層次的藝術管理主體(國家和政府的管理、各類從事文化及藝術生產或服務的事業性單位、大型文化藝術企業)中，為不同層次藝術管理的思維方式帶來新的變化，從而構建起藝術管理創新的內在運行機制。

圖2 大數據視域下藝術管理創新的內在機制

依據已有研究成果及企業管理實踐經驗來探討管理情景中的“大數據管理應用價值”，即大數據能夠運用于企業管理模式、決策、投資、市場營銷及檢測評估等環節之中。運用演繹法結合藝術管理自身特性探討大數據運用于藝術策劃與決策、藝術生產、藝術投資、藝術市場營銷等管理情景中的價值所在。

第一，大數據助力藝術策劃，使藝術管理活動決策更加科學嚴謹。藝術策劃是藝術管理科學的有機組成部分，是人們為了達到與藝術有關的某種特定目標，借助一定的科學方法,為藝術決策、藝術計劃而構思、設計、制作策劃方案的過程[34]100-103。藝術策劃具有一定的科學性，是人們在調查的基礎之上，進行總結科學的預測、籌劃，這與大數據技術的核心預測功能理念不謀而合。藝術策劃與決策，兩者相互依賴、相互制約，決策以策劃為基礎、策劃的質量制約著決策的質量，因此大數據生態視域下的藝術策劃具有更高的科學價值，而且對藝術管理活動中各種決策起著至關重要的關鍵作用。

第二，大數據推動藝術生產向“按需定制”發展的同時也要注重藝術創作引領觀眾審美情趣的作用，以達到迎合與引領的平衡。大數據思維下的藝術生產特點主要體現在：觀眾中心取代作品生產者中心模式，實現按需定制。在“互聯網+大數據”潮流下，借助于網絡工具，依托于用戶的真實需求進行精準定制的藝術創作是必然趨勢。藝術創作主體可以快速掌握國家政策動向、藝術行業趨勢變化、藝術消費群體等有效信息，并以此為基礎對藝術生產相關數據進行深度挖掘與分析。藝術產品有別于其它批量化產品，因此在藝術生產創作過程中需要強調其創新性，大數據浪潮下為了迎合消費者需求，藝術生產向“按需定制”趨勢發展的同時需要保持理性思考，觀眾的反饋不能成為藝術創作的最高標準。應將大數據驅動藝術生產與藝術創作主體的直覺經驗(創意、靈感)相結合，從更客觀和全面的視角來解讀大數據助力藝術生產，如圖3所示。各藝術行業藝術生產的創作活動圍繞著藝術產品的核心層(哲思、價值觀)、形式層(主題、題材、風格、創作團體)和延伸層(衍生品、服務)，為了達到藝術創作迎合與引領的平衡，需要區分藝術生產活動中的大數據驅動因素與創作經驗驅動因素，如電影作品的哲思、意蘊等項因素，是不能僅依靠大數據來獲取的。

圖3 大數據思維與藝術思維的融合關系圖

第三，大數據使藝術投資更加客觀理性化，降低了投資風險。文化藝術的繁榮發展離不開藝術投資主體的支持和贊助，藝術投資近年來逐漸成為藝術管理研究的主要范疇之一。近年來藝術消費所取得的經濟效益越來越可觀，各個藝術行業的市場投資愈發火熱，無論是美術界藝術品收藏還是影視行業中的電影市場，都吸引了大量資本的涌入。藝術投資具有收益大、風險大的特征，在收益共享的同時也要考慮風險共擔的威脅。因此，在藝術投資和交易過程中，投資主體一直試圖盡可能地降低投資風險，做到科學理性的投資。藝術品的鑒定與價值評估是藝術投資的重要環節，其藝術價值評估，需要評估藝術品的審美價值、經濟價值和學術價值，主要應用定量研究方法。大數據的核心價值在于通過巨量的數據總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，大數據的這些價值應該被藝術投資者們合理運用于藝術投資交易中，增加藝術價值評估的科學性，以為藝術投資者的主觀決策提供更多的參考依據，從而使未來各藝術行業的藝術投資和交易更加客觀化、理性化，降低投資的風險。

第四，大數據使藝術傳播更具有針對性，促進藝術市場向“精準營銷”方向發展。精準營銷策略已經被廣泛應用于互聯網電商平臺的運營之中，淘寶根據消費者的消費行為，諸如瀏覽記錄、瀏覽商品的風格、價格等，相應的進行個性化的精準推送，從而達到精準營銷。現有音樂平臺如網易云音樂，目前也實現了精準推送，能夠根據用戶個人偏好，個性推薦相應的歌曲。因此，在其它藝術行業的市場營銷管理中，也需要加快建設精準推薦、精準營銷的步伐，遵循營銷學理論的邏輯起點，使用科學的方法還原需求的“真實”，準確地把握消費者對藝術品的需求和藝術消費行為，通過收集、分析藝術消費者個性化的個人基本信息、人物特征、生活習慣、消費行為甚至包括消費者心理行為等數據，勾勒出一個消費者的精準特征，幫助藝術營銷主題更加全面、更加多層次地了解藝術消費者的行為特征，以實現精準把握用戶消費行為的方向，藝術企業也可以根據不同的用戶選擇有針對性的創新，創造新的傳播渠道，進一步實現精準營銷，以期達到更好的營銷效果。

基于以上四點大數據的藝術管理應用價值研究，進而探討了每一種應用價值在不同藝術管理主體中的運用情形。在我國從宏觀到微觀將藝術管理主體分為了國家和政府的管理、各類從事文化及藝術生產或服務的事業性單位(博物館、美術館等)以及大型文化藝術企業。第一，關于國家和政府的藝術管理，大數據能夠助力國家和政府制定戰略層的政策與規劃，國家藝術部門利用大數據制定藝術發展規劃及戰略目標、制定文化藝術活動思想指導及政策，還有助于重點藝術企業和藝術項目的投資、引導藝術生產方向、給予藝術市場及時的管控；第二，關于各類藝術事業性單位的管理，如果說國家和政府層面的藝術管理主要是戰略規劃，具有全局性，那么藝術演出單位、廣播電視單位、博物館、美術館等藝術事業性單位的管理則主要是協調和實施，同樣能夠將大數據運用于藝術管理實施活動之中；第三，關于藝術企業的管理，藝術企業包括與美術、影視、表演、設計等相關的藝術生產企業、藝術傳播企業、藝術營銷企業等，一般屬于微觀的藝術管理。與事業性單位不同的是，從戰略規劃制定到具體實施，都屬于此類藝術企業內部自我運行的職責范圍。大數據能夠助力各類藝術企業的策劃與決策，從而使之更加科學、藝術投資融資更加客觀合理、生產組織更加高效、傳播與宣傳更具有針對性、市場營銷更加精準化。

四、結語

當前社會科學技術的發展已經在為藝術管理研究不斷地注入新鮮血液，將大數據應用于藝術管理理論及實踐創新領域，不僅順應了大數據技術生態構建逐步走向成熟的燎原之勢、延伸了大數據的應用界域，而且使藝術管理體系構建實現了更加科學化與系統化，助力實現了理論發展和藝術產業發展的雙重效益。本文旨在試圖從技術發展與藝術管理變革互動的視角探討大數據生態視域下藝術管理創新研究的價值與方向之所在。

首先，本文闡述了大數據與藝術管理交叉融合創新研究具有重要的理論與實踐價值之所在，即大數據生態視域下通過聚焦數據提升藝術管理的“科學性”；關注新技術為藝術管理創新研究帶來的機遇，重視藝術管理研究的創新，增強藝術管理理論研究的“前瞻性”；強調數據洞察，增強藝術企業管理活動的“預見性”，從理論研究到藝術管理實踐都擁有巨大的研究價值。

其次，本文總結歸納了大數據視域下藝術管理創新研究的基礎。第一，大數據技術生態的構建逐步趨于成熟；第二，大數據與管理學的交叉創新研究碩果累累，主要聚焦于企業管理模式、決策、投資、市場營銷等幾個方面；第三，從大數據與藝術學學科的交叉創新成果來看，由大數據運用到藝術學理論研究中相關思維的提出再到將其運用到具體的藝術產品創作、營銷活動中，由淺入深，已經有了向藝術管理方向發展的趨勢。此外，藝術行業的實踐需求迫切需要大數據的助力，使藝術管理活動更加高效。以上研究成果均為大數據助力藝術管理創新研究提供了理論基礎與實踐支點。

最后，本文構建了大數據生態視域下藝術管理創新的內在機制。通過分析大數據藝術管理應用價值的邏輯過程，總結了藝術管理的大數據價值應用的個性特征，即大數據助力藝術策劃，使藝術管理活動決策更加科學嚴謹；大數據推動藝術生產向“按需定制”發展的同時也要注重藝術創作的引領作用，以達到迎合與引領的平衡；大數據使藝術投資更加客觀理性化；大數據使藝術傳播更具有針對性，促進藝術市場向“精準營銷”方向發展，進而將大數據藝術管理的實踐價值運用到國家和政府的管理、文化藝術事業性單位和文化藝術企業的運作之中，構建出大數據視域下藝術管理創新的內在機制。

科學有效地利用大數據，可以有效推動藝術管理理論與實踐環節的發展與成熟，可以切實幫助國家政府制定與藝術相關的戰略規劃，幫助文化藝術事業性單位在管理活動實施中達到更加高效的目標；可以助力各類藝術企業客觀地認識市場、有效規避投資與創作時的部分風險。希望各個處于不同層次的藝術管理者能夠更加深入地挖掘大數據的學術與實踐價值，更合理地利用大數據，以實現共同推進藝術管理大發展的戰略目標。