内容的数字化只是数字化转型的第一步，更至关重要的一步是出版流程的数字化。只有出版流程实现数字化，出版社才能达成数字内容生产的标准化，从内容开始生产的时刻收集数据，同时进行结构化。只有这样才能实现上文提到的精准营销和知识服务。
培养一批掌握数据分析能力的出版编辑是目前的当务之急。编辑需要通盘考虑每一篇稿件，适合以什么样的形式展现给读者，并规划未来营销过程中，同一稿件不同的展现形式要如何彼此影响，形成互相助推的效应。在这之后，他还要把这篇稿件改编成适合这种展现形式的脚本，监督不同形式产品的质量是否能达到出版的要求。
大数据应用在各行各业正呈现越来越热的趋势，出版行业也不例外。那么，出版行业如何结合自身实际和特点，做好大数据应用，进而推动行业更好更快发展？这是出版业需要认真研究并积极进行实践探索的急迫实际课题。结合国内外的实践和探索，笔者有以下思考。
大数据的渗透
2008年年末，3位信息领域资深科学家，卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的E.D.Lazowska，联合业界组织计算社区联盟（Computing CommunityConsortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》。该文使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。
2011年，麦肯锡在题为“海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域”的研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
大数据概念自问世以来，便以惊人的速度融入社会生活的方方面面，从电商服务到智慧城市，从日常娱乐到教育学习，凡是能产生数据的地方，都有大数据的身影。
Amazon网上书店运营之初，专门建立了一个由20多人组成的书评人团队，专门对书籍进行在线推荐和评论撰写。这个团队承担了Amazon网络图书商城的产品推广，并一度成为读者买书的指南针。一些书评人因见解独到、评论风趣，其推荐的书都会受到读者的追捧，客观而言，书评人团队对Amazon书籍销量起到了巨大的作用。但当Amazon逐渐涉足云计算大数据服务领域，越发意识到大数据对产品行销产业链的重要性之后，通过对用户的大数据分析，迅速构建起了Amazon购书推荐系统。这个系统能够自动向用户推荐经数据分析后，其最有可能会买的书籍。经过实践，这套基于亚马逊自有数据分析基础之上建立的购书推荐系统，很快起到了比书评团队更好的效果，书评团队从此解散。
Amazon网上书店是大数据技术在图书销售环节使用的经典案例，但实际上大数据技术在出版其他环节的应用前景还没有得到充分的展现。
大数据应用的前景
1.辅助选题策划
传统出版社做选题策划，通常要听取一些发行人员的建议，或者发放调查问卷，但是综合这些信息产生的选题与实际的市场需要常常会有偏差。如果对了解或以前使用过相关产品的客户数据进行分析，就可以实现精准策划。比如对一些社交平台和电商平台提供的用户大数据进行分析，便能在其中寻得规律。筛选出一些关注度高的话题作为备选选题，筛选出较为活跃的有话语权的人物作为作者，通过分析用户的个人信息确定目标读者，从而实现精准策划。目前，已经有很多方便的开放工具可以为我们的选题策划提供帮助，如微博的微舆情应用等。
2.实现精准营销
销售领域本来就是大数据技术的长项，它可以为精准营销提供海量的数据，以此建立起更加精确的市场定位与分析，高效地寻找客户。通过收集用户的性别、年龄、职业、爱好、地理位置等个人信息，以及用户的浏览记录、收藏记录、购买记录、评价记录等信息，利用推荐算法，出版社可以为每位顾客提供一个独一无二的在线商店。这种推荐式的电商服务，在点击率和转化率上极大地超越了常见的未定向内容。
除了较为简单地根据用户的购买历史记录以及相关信息向其进行特定商品推送之外，前文提到的Amazon还会在筛选出合适的目标消费者之后，将营销信息在设计和包装之后，通过各种形式传达给目标客户。
营销决策应在数据分析的基础上作出，从而更加科学和精准，实现营销的新发展。通过用户数据的积累和挖掘，可以分析用户行为规律，准确地描绘其个体轮廓，为用户提供更加个性化的产品和服务。
3.拓展蓝海市场
蓝海，即未知的市场空间。把书卖给平时不读书的人，是出版行业拓展未知市场的必由之路。认为读书人是出版社的用户，这个想法本身没有错，但受这个思维限制，会使出版社丧失相当大量的潜在用户。举例说明，为什么不能给一个经常购买阿司匹林的用户推荐一本关于禅学的书。未来，通过深挖每一部图书的价值，结合电商现有的用户画像，建立出版业专属的营销标签体系，我们能够找到一种精准的营销方法，能为每一份内容找到合适的新受众，即把各种书籍送到平时不读书的用户手里。不仅如此，因为我们的潜在客户的阅读习惯很可能不足以支撑他通篇阅读一部完整的专著，这就要求我们对于图书内容进行更精细的处理和改编，把图书变成音频、视频，把语言叙述变成图表，把特定章节做成独立文章，凡此种种，都是为了把书籍的内容以恰当的形式送到用户手中。只有这样，出版社才能真正抓住这个行业的蓝海市场。
4.知识服务
励得·爱思唯尔集团首席战略官白可珊认为：“未来专业出版的方向就是整合我们的优质内容，将这些内容数字化，然后通过技术进行分析，为专业人士提供解决方案和重要见解。”利用大数据，配合自然语言分析技术，以及行业本身的特点，出版社可以涉足一种全新的出版形式——知识服务。
数字出版的初级阶段中，出版社把纸质内容数字化，放到网上供用户查阅。而随着技术的革新，出版社有机会把内容拆散，进而结构化，利用计算机为每一个段落打标签，从而实现知识服务。基于与前面电商体系相类似的机制，出版社可以为一个领域的用户推送精准到段落的内容信息。
大数据应用的现状
1.出版社数字转型不完全
美国学者维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中写道：“出版社没有看到数据化的需求，也意识不到书籍的数据化的潜力。”可见，数字化转型的不完全，以及数字出版意识的缺乏并非中国出版业独有的现象。值得欣喜的是，随着出版业数字化转型的深入，很多出版社已经完成了存量图书的数字化转换。但内容的数字化只是数字化转型的第一步，更至关重要的一步是出版流程的数字化。只有出版流程实现数字化，出版社才能达成数字内容生产的标准化，从内容开始生产的时刻收集数据，同时进行结构化。只有这样才能实现上文提到的精准营销和知识服务。
2.缺少数据分析人员以及适当的数据获取途径
出版行业需要分析哪些方面的数据？如何分析？这些方面的内容，不了解出版的数据分析人员找不准，出版编辑也不知道。培养一批掌握数据分析能力的出版编辑是目前的当务之急。此外，出版社一般都会遭遇比较严重的数据回流问题。因为绝大多数电商并不向出版社提供全部信息，找到有效的数据回流途径是出版行业实现大数据利用的当务之急。
3.出版从业人员的综合素质有待提高
前文提到过的，出版行业拓展蓝海市场，对出版从业人员的综合素质有了更高的要求。为了拓展蓝海用户，我们必须考虑融合出版的各种可能性。编辑需要通盘考虑每一篇稿件，适合以什么样的形式展现给读者，并规划未来营销过程中，同一稿件不同的展现形式要如何彼此影响，形成互相助推的效应。在这之后，他还要把这篇稿件改编成适合这种展现形式的脚本，监督不同形式产品的质量是否能达到出版的要求。这些与传统的编审校流程截然不同的工作内容，对于出版从业人员的个人素质，提出了严峻的挑战。
可能的解决办法
1.国家标准的全面推行
CNONIX国家标准的推行对于出版行业而言是一次良机。CNONIX标准统一规范了我国出版物流通领域图书产品信息描述与交换格式，满足出版者通过互联网向发行者（批发商、经销商、零售商、网上书店、其他出版社）、图书馆等终端客户及其他任何涉及图书销售的供应链上的贸易伙伴传递图书产品目录信息，采用CNONIX标准可发布丰富的图书信息内容。分销商、批发商、零售商或图书馆需要从供货方获取出版图书产品元数据，用以充实图书产品目录或向客户提供图书产品目录。采用该标准可全面、及时、准确地传递图书产品信息，并作为图书馆编目基础。
该标准的全面采用，可以部分解决目前出版行业大数据应用面临的数据回流困难等问题，但更彻底的解决办法在于让经营者尤其是线上经营者必须使用这一标准并与出版行业共享这些数据。
2.加强团队协作能力的培养
在传统出版领域，责任编辑往往一个人决定一部作品的方方面面，从选题策划到配合发行部门进行市场营销。可以看出这种状况已经不适合现在的出版形式。在未来，出版社无论是尝试做融合出版去拥抱蓝海用户，还是打算做垂直领域的知识服务，都必须构建相应的团队，用团队分工缓解个人能力不全面带来的负面影响。例如，一本轻松的儿童读物可能需要一个主策划与作者沟通，并统筹各环节的运转，制定营销策略；一位剧作编辑把内容改编成漫画、动画片、有声读物；一位美术编辑把控不同产品的美术风格，等等。而一个完整的知识服务项目，也需要一个总策划来做项目整体把控；一位产品经理来研究需求，并设计产品功能；相应领域的专家也应被请到项目团队中来，负责知识体系的建立，等等。这一切都需要出版行业的从业人员尽快掌握团队协作能力，才能得以实现。
笔者认为，出版从来都是一个技术前沿行业。从人开始在甲骨上刻字，实际上出版便已经开始，因为它已经满足了把知识盛放在载体上传播出去的全过程。后来随着时代的发展，出版经历了竹简、纸张，直至硬盘和云空间；而所用到的记录形式，也从刻画到书写、印刷，直至计算机程序。出版企业应该认清的一点是，全部的出版企业相加并不等于出版行业，广义的出版行业终将紧随时代的步伐，应用最前沿的技术为人类服务。能不能跟上这个时代潮流，直接决定的实际上仅仅是出版企业本身的存亡。我们必须要端正态度，向其他领域，尤其是互联网行业学习，才能挽救我们自身。
文章来源：钱塘大数据交易中心 www.qtjiaoyi.com
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