大数据对出版业的影响

1. 未来出版业会如何发展

每年三大会都提数字出版，今年估计还得提。现各家出版社人心惶惶号称做数字出版，花资金和精力的，实际上就是把纸质图书做成电子版。真说到盈利，也就只有一些专业资源的出版社和手机三大运营商，以及一些cp。数字出版是趋势无疑。移动互联网时代就是将各传统行业扫荡，扫荡哪些能够被互联网取代。所以影响数字出版进程的两大问题：一是移动互联网资本看不看得上出版你这几百亿小市场的这丁点利润；二是当前行业的规范程度。第一个问题，钱从哪来。一种情况，假设大量民间资本流入出版业做数字出版平州搜台，达到电宴枝子书高度市场化，大量精品图书上线以5折以内的价格销售电子书。谁来买单。稍后再说。另一种情况，民间资本根本看不上这点利润，转而投资其他行业。拉动数字化进程的主要资金来源于zf（现实情况基本如此），驱动力更多在于做成而不是赚钱，说白了就是先弄出来，以后怎么样再说。因此一册祥历些资源型出版机构部分内容已然转型为数字出版，卖专业资源，换汤不换药。理论上讲，这也是相对容易转型数字出版的部分。

2. 出版业有“大数据”吗

大数据，是通过算法模型进行实时分析，落脚点在应用层面，你指的 有大数据是内什么意思？容回答是肯定有的。因为大数据存在于各行各业，个人认为大数据的最终形态体现在思维上，比如老板看报表看数据，这些数据都是汇总分析，基本都是历史数据。
而大数据最重要的是标志是 实时分析 和可视化以及预测预警。 大数据思维才是企业家需要养成的习惯，所有的决策都基于大数据分析。

3. 大数据给企业带来哪些影响

客户猛铅是企业重要的数据源，当数量庞大的客户处于同一个平台上时，就会产生无数个数据源，而企业通过大数据的整合分析，对这些数据源进行分析，探码大数据客流分析通过对人群热力指数计算潜力图，竞品分布，大数据识别城市生活消费功能区，用户画像反映出商场附近客流情况以及客流潜力。将会总结出一套新的规律，从而帮助企业了解客户，为企业的确定更准确的发展方向。

了解用户

今天的客户和以往有很大不同。大数据的兴起使他们能够在购买一个产品之前彻底和孜孜不倦地研究它，并了解他们的消费情况。通过运用大数据，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。并从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，

锁定资源

通过大数据技术，使企业在运营过程中，对运营所需资源的挖掘、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完野正全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样，如果没有大数据这将是一种几乎不可能的事情。

规划生产

大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、颂知悔一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。更好的帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，大大降低了企业的经营风险，使企业能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。

做好运营

通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。不用像过去一样每天做市场预测，还要依靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视

开展服务

通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。通过业务分析软件和零售专业知识，还可以帮助企业更好地了解购物者的旅程，以增加同店销售，减少盗窃，并消除不必要的成本。

4. 大数据的现实意义

问题一：大数据的现实意义 举个例子 你在某宝买了件内衣 马云就能知道你的胸围 你的嗜好（蕾丝还是）你的住址 电话 姓名等等一系列问题

问题二：大数据有哪些重要的作用 主要由以下三点作用：
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

问题三：大数据真的有意义么 研究表明，大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
大数据应用能够发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率与竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。
大数据及其开发利用能够催生新的产业形态，拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值，可以形成和应用于各行业的关键发现，大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值，许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力，减少浪费，增加透明度，并促进新想法和新见解的产生。
在当下这个信息爆炸的时代，大数据是未来的趋势。ITjob官网有关于大数据应用实例的文章和介绍，很多论坛和贴吧也有关于大数据的讨论，你可以去具体了解下大数据在生活中的应用。以及未来的发展前景，再来思考有没有意义。

问题四：什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据 空谈数据没有太大意义，要看数据的主要方向是什么。1、从技术应用方向来说，我们的数据主要做传播指导；2、数据研究过程中我们的数据主要来自互联网的公共数据（媒体数据、自媒体数据、企业自营的媒体数据），通过数据解决用户洞察问题、传播效果问题、竞争情报获取的问题，3、我们主要是在大数据的维度上的研究上，我们的维度更多更宽广，维度的多少决定了效果。

问题五：何谓大数据?大数据的特点,意义和缺陷. 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
特点：
1.数据量大；
2.数据类型多；
3.数据处理实时性强；
4.数据真实性。
意义：大数据的意义在于通过对大量数据进行分析从而对核心价值进行预测。
缺陷：对处理能力要求高，存在隐私安全问题。

问题六：什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据 读读这本书吧。。
驾驭大数据 驾驭未来
文/林海龙 虎嗅网友
大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国 *** 的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。
该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！
大数据重要以及不重要的一面
与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。
网络数据与电子商务
对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。
一些有价值的应用场景
大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手......>>

问题七：互联网大数据有哪些好处多 大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。
通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。
大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。
以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。
为什么使用大数据？
数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。
现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。
更完整的解析
大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。
现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。
类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。
大数据是什么？
由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：
量级（Volume）：大量的数据
速率（Velocity）：高速的数据产出
多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。
正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：
网站分析
移动分析
设备/传感器数据
用户数据（CRM）
统一的企业数据（ERP）
社交数据
会计系统
销售点系统
销售体系
消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）
公司内部电子表格
公司内部数据库
位置数据（空间位置、GPS定位的位置）
天气数据
但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。
想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅 *** 的大数据词条。
大数据的好处
大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如......>>

问题八：大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思？ 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类......>>

问题九：举例说明大数据在哪些方面发挥着重要作用 大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

问题十：为什么大数据如此重要 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
根据 *** 的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[1]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意义:
有人把数据比喻为蕴[4] 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

5. 大数据分析的作用和影响

1、大数据分析对互联网的作用。
随着移动互联网技术的发展,利用手机终端接收新闻、听音乐、看电视是众多消费者的第一选择.营销者想要在激烈的市场竞争中占据一席之地,就需要对海量用户数据进行挖掘分析,发现用户的个性喜好,从而对用户的消费行为进行准确把握。
2、大数据分析对电商的作用。
对于电子商务行业来说，数据分析职位在企业内部是非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。
3、大数据分析对金融的作用。
数据技术对金融行业的影响巨大，金融业对信息系统的实际应用前景还是非常大的，金融业对信息系统的实用性要求很高，且积累了大量的客户交易数据。目前金融业主要信息需求是客户行为分析、防堵诈骗、金融分析等。
4、大数据分析对其他行业的作用。
大数据分析可以进行人流、车流量等统计，使旅游行业得企业公司可以更好地了解用户的的想法和需求;数据分析可以帮助电信行业进行增值业务推荐和新套餐科学定价分析;数据分析可以帮助房地产行业做出投资决策建议等等。

6. 大数据时代学术期刊的机遇与挑战

大数据时代学术期刊的机遇与挑战_数据分析师考试

在数字化再造并融合传统出版的大背景下，就学术期刊而言，其传播方式已经发生巨大变化，数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上，学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战，成为关注的主题。

主动适应“大数据”时代

据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍，为适应“大数据时代”的需求，中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析，包含社科基金资助期刊195种，非社科基金资助期刊448种，并公布了调研结果。从调研数据中发现，目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升，对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。

专家认为，从表面上看，“大数据”的概念及其价值更多的是为IT业和企业营销领域所关注，但从深层次看，传媒业将是受到大数据时代冲击较大的行业。在大数据时代，与学术期刊处于同一环境体系的学术创新模式、学术研究范式、知识形态、知识获取、知识交流及处理机制的改变，将直接影响着学术期刊的生存和发展。

“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界，使学术期刊面临新的挑战和机遇， “大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此，各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径，应用大数据技术，跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限，实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。

数字化时代的诸多挑战

当前，来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播，继而扩展至整个编辑出版流程的革命，使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播，在传播流程中，数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大，而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求，大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。

另外，当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时，处境更是日益艰难，而自然科学期刊尤甚，每年以10万篇计的优秀稿源的流失，使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒，更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失，使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战，急需创新观念，走出一条数字化发展的新路径。

对此，中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示，通过高层次的文化碰撞，刷新旧有理念，加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐；变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径；积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题，这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。

加快数字化转型步伐

在如何探索学术期刊数字化转型上，中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验，并提出六方面建议：一是期刊质量是期刊的生命；二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命；三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力；四是重视数字出版与数字化刊群建设； 五是善于知识分析工具的开发与利用； 六是加强技术的研发和投入。

以上是小编为大家分享的关于大数据时代学术期刊的机遇与挑战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

7. 如何推进传统出版与新媒体融合发展

传统出版与新媒体的融合应是综合性的融合，全方位的融合。核心问题是思想观念的融合。在大数据正向出版业疾步走来的时代，互联网思维刷新着整个社会的思维方式，调整着整个时代的认知角度。作为以信息传播为己任的出版传媒业，受到的影响更是首当其冲。新媒体不仅在产品形态和生产运营模式方面与传统出版迥然不同，而且从根本上改变着出版业的社会功能、价值属性和思维理念。对此如果缺裂指乏应饥升有的认识，就容易对新媒体产生疏远感和排斥感，故步自封。
很高兴为您解答!
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8. 我国数字出版产业极具活力，未来发展趋势如何

我国数字阅读用户规模达4.7亿，数据阅读接触率不断提升

根据燃橡肢中国音像与数字出版协会发布的《中国数字阅读白皮书》公布的数据显示，2019年中国数字阅读用户达4.7亿，较2018年增长8.8%。同时，根据中国新闻出版研究院公布的数据显示，我国数字化阅读接触率不断提升，2019年数字化阅读接触率达79.3%。

更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数字出版行业商业模式与投资战略规划分析报告》。

9. 数字出版环境下，出版产业将如何发展

2019年中国数字出版行业规模突破9900亿元

随着互联网的发展以及人们生活习惯的改变，数字出版用户规模不断上升，数字出版业市场规模不断扩大，2015-2019年，中国数字出版业稳步上升。根据《2018-2019年中国数字出版年度报告》显示，2018年国内数字出版产业整体收入规模为8330.78亿元，比2017年增长17.8%，前瞻估计2019年中国数字出版行业营业收入突破9900亿元。

数字出版产业新趋势

——数字内容精品化趋势日益明显

数字内容产业正在加快向精品化发展。无论是网络文学、网络游戏，还是知识付费、短视频等领域，都逐渐认识到深耕内容才是提升价值的根本关键。

数字内容产品在娱乐属性之外，融入了更多的文化内涵，更加注重思想性和艺术性。受众对数字内容的关注点逐渐回归到内容质量本身，一批优秀现实主义题材作品成为年度现象级IP;《我在故宫修文物》等一批包含人文情怀的节目走红于网络，在抖音短视频平台上，书画、传统工艺、戏曲等传统文化成为播放热点。

主管部门把关趋于严格和人们的审美趣味提高，推动数字内容平台增强导向把关意识和精品生产意识，逐步完善内容审核机制，调整内容建设重点，网生内容正在逐渐摆脱唯点击率、唯播放量的不良风气。

2)媒体融合迈向纵深发展

政务媒体、主流媒体遵循移动优先原则，采用微博、微信、短视频等新兴媒体形态日益普遍;今日头条为代表的基于算法的新媒体平台和以抖音为代表的短视频平台加大了对政务媒体、主流媒体的引入。

截至2018年底，抖音短视频平台入驻5724个政务号和1334个媒体号，逐渐成为政务媒体和主流媒体官方信息发布的重要环节。

“两微一抖”
已成为媒体布局的新标配。主流媒体采用短视频、网络直播、H5、VR全景等新形式，丰富信息呈现方式，拓展传播渠道，进一步提升媒体传播力、引导力、公信力。传统媒体与新兴媒体正在从过去的产品融合、渠道融合，逐渐演变为平台融合、生态融合，迈向合二为一的一体化发展新阶段。我国全面推进县级融媒体中心建设，为媒体融合发展，特别是地方县级媒体融合带来新机遇和新契机。

3)人工智能技术应用场景日益深化

人工智能技术越来越多地应用于内容的创作、审核、流量预测、运营、推荐、交互等方面。人工智能技术在优化出版流程方面正在发挥更大作用，将大大提升出版效率，实现出版流程的智能化。人工智能技术在人机交互层面的应用不断深化。如人工智能可应用于为文学作品中的人物角色赋予虚拟形象和情感表达，丰富阅读体验。

未来，人工智能在提升IP价值方面将发挥更大作用。目前已有视频平台将AI技术应用于IP运营过程中，包括运用AI技术进行影视剧作品的选角、流量预测、宣传推广等，大大提高了IP运营效率。在剧本改编环节，运用AI技术对内容价值点进行深挖，从而进行剧本的完善。网络文学企业开始尝试将人工智能应用于作品的IP价值评估。

4)5G将为出版融合创新提供广阔空间

2019年6月，工业和信息化部发放5G牌照，包括中国移动、中国联通、中国电信和中国广电四家企业，标志着我国正式步入5G商用元年。

5G将极大提升信息的共享效率和传递能力，对出版业选题策划、生产传播、消费等各个环节都带来深远影响，为出版业融合创新开拓更加广阔的想象空间与实践路径。

5G将为新技术、新媒体、新业态在出版领域的应用提供更加便利、顺畅的条件。大数据、云计算将成为出版传媒业的标配技术。虚拟/增强现实技术在出版传媒领域的真正落地，真正实现沉浸式体验，“3R”技术(VR、AR、MR)将成为游戏、新闻媒体、数字教育等领域的研究和投入的重点。

5G环境下富媒体特别是视频内容占比将大幅提升。5G将激发更加多元的数字内容消费需求，也将催生更丰富多元的数字内容呈现、产品形态和服务模式。如何借助5G东风，把握5G时代下的新需求提升资源整合能力，进行产品创新开发、业务布局和商业模式探索，成为出版单位推进融合发展、打造竞争力的重中之重。

——更多数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国数字出版行业商业模式与投资战略规划分析报告》。