大数据时代：平面媒体启示录

□ 程晓明

一、引子——大数据的故事

美国《自然》杂志在2008年9月4日提出大数据的概念，进入2012年后，大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述当下信息时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”《纽约时报》2012年2月的一篇文章宣称，“大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。”

有这么一个故事：一位年轻人应聘上海某高档小区物业管理，入职后每天拿着条形码扫描枪，在小区垃圾堆里寻找条形码，扫描、归档。一段时间后，他竟然借此形成调查报告，从该小区居民看什么报纸、喝什么水、吃什么油到买什么衣服，数据琳琅满目。报告后来被卖给某公司，这位年轻人获利不少。这个故事描述了一个新时代的商机——掘金“大数据”。

大数据的第二个故事，美国一家名为气候公司的企业，每天都会对美国境内超过100万个地点，未来两年的天气情况进行超过1万次的模拟。随后该公司将植物根系结构和土壤孔隙度的相关数据，与模拟结果相结合，为成千上万的农民提供农作物保险。这是一个全新的商业模式，其利用了人、社会、自然三种数据，把粗放式的商业保险个性化了。

二、大数据的时代

大数据，或称巨量资料，是指当前互联网时代由众多社会组织和个人在各种社会活动和个体活动中所产生的大量非结构化和半结构化数据。所谓的非结构化数据，是指离散的、无确定排列规律和排列次序的数据。通俗地说，是来自各方面的、没有经过筛选的数据。

世界上的数据可以分成两类：（1）传统的数据，如银行的金融交易活动、运营商的计费信息，以及其他公共服务类公司的大量用户信息，这是一种线性的数据，可以称之为交易型的数据；（2）网络时代的大数据，是离散的。比如访问谷歌、百度、淘宝的用户生成信息，产生了随机的、发散的、爆发式的大数据。相较于传统数据，大数据更能反映这个世界的真实情况，人们在网站上会公布大量的图片来记录个人的生活和社会的变化。如今，一天之内人们上传的照片数量就相当于柯达发明胶卷之后拍摄的图像总和。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”虽然有些看法认为，“大数据”在军事、金融、通讯等行业存在已有时日，但2012年以来的这一波“大数据”浪潮，其影响力和效应必将波及全世界的全部行业。

麦肯锡的判断，基于一个事实——信息爆炸。有数据显示：一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张光盘。发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；而且，全世界所有数据中，90%是过去两年内产生的。

“大数据时代”区别于之前的“小数据时代”主要有两个不同：

一是“数字化”内涵有了新的变化。一方面，大数据时代的“数字化”并不等同于十年前纸质文档“数字化”。如今的“数字化”更多的是指“以数据指导业务”的运营模式，而不像以前那样是由业务向数据提出需求。另一方面，在大数据时代，人们更多地依赖全量数据分析而不是依赖采样。而过去，人们习惯于采集样本，对样本进行分析，得出结论，然后决定运营方式。

二是数据的互联互通。数据在全社会范围内流通，不再是企业独有。企业现在所面对的，不仅仅是其内部数据互联互通的问题，也需要面对数据在全社会范围内的互联互通问题。比如：当某传媒集团准备创办一份母婴期刊，在做可行性方案时，不仅需要了解同类期刊的运营情况，还需要在全社会范围内，采集婴儿出生率、年轻母亲喜爱的产品、购物渠道、哪些网站受母亲青睐，它们为什么吸引母亲，等等。在社会上，将会有一些组织搜集与分析客户所需的这些互联互通的“大数据”。

“大数据”的特征是4V：Volume，Variety，Value，Velocity：

Volume（数据量大）。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

Variety（类型繁多）。数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

Value（价值密度低）。随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

Velocity（速度快时效高）。处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据最显著的特征。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

一些国家敏锐地觉察到“大数据”的巨大价值，迅速启动“大数据”战略。2013年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来，对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。

联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书，指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇，人们如今可以使用极为丰富的数据资源，来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。

众多大企业更是敏锐地意识到数据正在成为最重要的资产，数据分析能力将是企业的核心竞争力。IBM执行总裁罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源”。Teradata（天睿公司，美国前十大上市软件公司之一）大中华区首席执行官辛儿伦表示，随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力；第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；第三，进行精确快速实时行动的能力。麦肯锡在一份名为《大数据，是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中提出，“对于企业来说，海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础”。海尔总裁张瑞敏指出，在大数据时代，消费品制造企业必须要从大规模制造过渡到大规模定制，过去一个产品型号可以生产几万件到几百万件，而现在可能需要几十万个型号。

三、大数据时代的企业生存

全球知名奢侈品牌PRADA在每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动读取。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。如果有一款式的衣服销量很低，以往的做法是直接淘汰。但如果RFID传回的数据显示这款式的衣服虽然销量低，但是进试衣间的次数多，那就说明如果对衣服的某个细节做微小改变它就会非常受欢迎。

华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。这一招收效显著——当年第一季度，霍廷的公司获得了7%的收益率。华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据；如今，接近半数企业采用了这种手段。

2012年上半年，阿里金融投放贷款130亿元，自2010年自营小贷业务以来，其已累计投放280亿元，为超过13万家小微企业、个人创业者提供170万笔贷款，而不良贷款率不到1%——这是银行难以想象的。原来，通过阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等平台，阿里金融能对卖家进行定量分析，前期搜集包括平台认证和注册信息、历史交易记录、客户交互行为、海关进出口信息等信息，再加上卖家自己提供的销售数据、银行流水、水电缴纳等情况。同时，阿里金融还引入了心理测试系统，判断企业主的性格特征。所有信息汇总分析后，企业主的信用评级便出来了。

大数据为企业的发展提供了有利的条件。国金证券在一份报告中说，能够从“大数据”中获益的，首先是研发“大数据”的软件供应商，像谷歌、雅虎和亚马逊等，都正在开发或使用“大数据”解决方案。其次是那些懂得利用客户群优势垂直整合产业链的公司。再次，善用数据资产或者具备数据管理、分析能力的公司也获益颇丰。

四、平面媒体的应对之策

飞速发展的互联网时代，在飞速淘汰传统信息的存储和传播方式。2000年，数字存储信息占全球数据量的1/4，另外3/4的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带等媒介上。2007年，全球数据中只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据，其余都是数字数据。2013年，世界上存储的数据中，非数字数据只占不到2%。

如果说，互联网高速发展的十年，严重挤压了传统平面媒体的生存空间。那么“大数据”时代对传统平面媒体又意味着什么呢？

互联网是一个信息交流的平台，它的特点是跨越时空限制的信息流。平面媒体实质上也是信息平台，但是它传播信息的快捷性和阅读的延展性都不如互联网。虽然平面媒体的权威性和可信度在现阶段仍然具有某种优势，然而这种优势能否保持尚难以定论。

不过由于人们的阅读习惯以及某些特殊的原因，平面媒体依然会有一定的生存空间。比如，科研交流的特殊需求，再比如，幼小的孩子不方便也不适合网络阅读、学生的某些学习方式只能采用纸质阅读、老年人更喜欢平面媒体，等等。大众化的阅读势必被互联网吸引走，而平面媒体的发展方向应该是小众化、精品化。正如海尔总裁张瑞敏所说，在大数据时代，消费品制造企业要从大规模制造过渡到大规模定制，从过去一个产品型号生产几万件到几百万件，到现在需要几十万个型号。“百万大刊”的时代渐行渐远，而为特定读者“定制”的高品质、高附加值的精品期刊将会成为常青树。笔者在写这篇文章时得知，两家全国知名的百万期刊，在江苏都有分印点，但是五年之内，在江苏的印量，一家从50万降至30万，一家从15万降至3万，跌幅惊人，且无止跌的迹象。这就是一个证明。

美国德克萨斯大学信息系统博士林漳希认为，如果不能利用“大数据”以更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并做出预判，企业的衰落将不可避免。按照Teradata大中华区首席执行官辛儿伦的观点，在大数据时代，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力；第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；第三，进行精确快速实时行动的能力。国金证券也指出，在大数据时代获利的企业，应该懂得利用客户群优势，垂直整合产业链。这些见解颇值得传统平面媒体经营者思考。

传统平面媒体普遍历史较长，大多在互联网兴起之前便已存在。在十几年或几十年的进程中，积累了大量的资源，这些资源包括编辑队伍、作者人脉、读者群体、出版数据、发行渠道等。但长期以来对这些资源粗放经营，缺少精耕细作。在大数据时代，传统媒体的经营者应该深入分析读者的需求，整合资源，整合产业链，在市场形态、产品形态、运作形态等方面进行适应性调整，这样才能获得新的生存和发展。

刊网联动应该是传统平面媒体在大数据时代的基本运作形态，同时也是一种产品形态。以网助刊，以刊带网。网站为刊物与读者的互动提供了最便捷的平台，网站还能为刊物迅速进行读者需求分析，从而提高市场应对的能力和速度。刊物的既有资源优势也可以成为网站的优势，能够迅速提高网站的知名度和点击率。可是，很多平面媒体至今依然是“一头沉”，只关心报刊的版面，忽略网站的作用。即使开设了网站，也常常把报刊主办单位的网站与报刊的网站混为一谈，或把报刊网站仅当作橱窗，没有投入足够的人力物力。网站内容更新缓慢，没有与读者互动的页面，更没有采集读者信息的功能。

在产品形态的选择方面，近年来，“一刊多版”现象其实就是对读者需求的回应。在刊号资源不能有效供给的情况下，这个趋势不可能停止。但是在调整、增加版别，或推出数字产品之前，媒体经营者应该充分利用大数据做需求分析，而不是凭经验主观臆断。

利用大数据做需求分析即必须挖掘读者的阅读习惯和喜好，在纷繁杂乱的数据背后找到更符合读者兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行有针对性的调整和优化。而深刻理解读者需求、高效分析市场信息需要专门的高端人才。这意味着平面媒体的运作形态应该建立在以市场为导向重新优化组织结构的基础上。目前传统平面媒体运行的信息分析和决策依然是凭直觉，经验化的，没有专业的分析人员和分析工具，不能适应大数据时代全量数据分析的要求。建立高素质的信息分析队伍和信息采纳机制应该是当前传统平面传媒企业紧迫的工作。

精准营销是互联网企业和通讯企业利用大数据开拓市场的主要策略，也将成为其他行业的运营方向。对于平面媒体，精准营销就是寻找读者、满足读者、留住读者。依托读者数据库进行精准营销是改变平面媒体市场形态的一个重要举措，某知名报社的社长针对大数据时代的媒体竞争格局曾经指出：“新媒体格局下媒体的竞争力首先是品牌的比拼，其次是数据库的比拼！”这句话很有道理。但是数据库的建设不能只局限于读者身份的采集，而忽视读者需求的听取；数据库的架构不应该是封闭式的，而应该是开放式的。否则只能算初级阶段，离大数据时代的标准还很远。所以确切地说，平面媒体建设的数据库，不仅是读者数据，还应该包括与媒体运作相关的全量数据。

前雅虎总经理谢文断言，2013年是大数据时代元年，2015年左右大数据必有大创新出现。对传统平面媒体来说，大数据时代的到来，既可能是奋进的号角也可能是衰亡的丧钟。依靠大数据，创新经营理念，可望获得新的生存和发展机遇；反之，如果不能化压力为动力，变被动为主动，被淘汰将是不可避免的。

[1]百度百科.大数据时代[DB/OL].http：//baike.baidu.com/link?url=Gvugk0BTH5NfdPw6byI-Ydroh4_aGlISLbX4w8pVDd7KXwg TjNUXiwerSh-iNyffpbkei7RLxriZHGVB2ZFzk_.

[2]中国行业研究网.解读大数据的概念及挑战[DB/OL].http：//www.chinairn.com/news/20130123/899257.html.

[3]逸凡.大数据定义探究[DB/OL].http：//bigdata.cnw.com.cn/bigdata-column/htm2013/20131008_284070.shtml.

[4]郑玲微.大步跨入“大数据”时代[J].信息化建设，2013（4）.

[5]周季钢，吴刚.一个价值万亿美元的商机摆在地球人面前——掘金“大数据”[N].重庆日报，2013-02-26.

[6]谢文.2013年是大数据时代元年[DB/OL].http：//www.66163.com/news_html/yidong/2012-11-28/708258.shtml.