構建出版行業(yè)數據服務體系提升出版行業(yè)數智化水平

黃先蓉 李若男

隨著人工智能（artificial intelligence，英文縮寫AI）技術的不斷發(fā)展、出版行業(yè)對數據資源開發(fā)利用的不斷深入，出版融合在經歷了以“互聯網+”產品和服務創(chuàng)新轉型為核心的數字化階段后，逐步進入以大數據、人工智能驅動的數智化時代[1]。在數智化時代，要運用智能技術和大數據，重構傳統(tǒng)出版產業(yè)，促進出版業(yè)的數字化、網絡化、智能化發(fā)展[2]。

基于出版行業(yè)數智化對數據的大量需求，出版行業(yè)數據服務逐漸受到廣泛關注，同時得到國家政策的大力支持。2021年12月，國家新聞出版署發(fā)布《出版業(yè)“十四五”時期發(fā)展規(guī)劃》，提出“推進出版產業(yè)數字化和數字產業(yè)化，大力提升行業(yè)數字化數據化智能化水平，系統(tǒng)推進出版深度融合發(fā)展”，并強調“構建出版行業(yè)數據服務體系，開展面向政府、企事業(yè)單位和個人的數據服務”[3]。在政策的大力支持下，出版機構紛紛投入數據服務平臺建設等項目，并研發(fā)出與數據服務相關的階段性成果，為出版行業(yè)數智化建設注入了較大力量。值此之際，有必要對出版行業(yè)數據服務與出版行業(yè)數智化建設等相關問題進行研究，以探索進一步的發(fā)展路徑。

一、出版行業(yè)數據服務的界定與實踐

厘清出版行業(yè)數據服務的基本內涵與現實狀況，是確定本文研究對象的基礎。

1. 出版行業(yè)數據服務界定

數據服務（data service，英文縮寫DS）是“數據即服務”（data as a service，英文縮寫DaaS）思想的具體技術實現。“數據即服務”思想源自20世紀90年代互聯網高速發(fā)展以來廣受歡迎的“一切皆服務”（X as a service，英文縮寫XaaS）趨勢，是一種數據使用方式上的思想轉變，即數據服務化，主要是指數據提供者將數據本身與數據處理過程封裝成可重用的數據服務，幫助數據消費者方便、及時地從多源異構的數據源中獲取數據價值[4]?；诖?，可以對“出版行業(yè)數據服務”作出界定：在市場經濟環(huán)境下，由出版行業(yè)數據服務商收集、處理、分析、加工出版領域真實數據，并向政府、行業(yè)協會、出版企業(yè)和個體用戶等數據接收者提供相關便捷式服務，幫助其進行判斷、決策，旨在利用數據這一數字資產來提高出版業(yè)務創(chuàng)新的敏捷性[5]。

一般情況下，出版行業(yè)數據服務可分為四大類：一是內容數據服務，主要提供出版機構在長期發(fā)展的過程中所積累的體量龐大、權威專業(yè)、承載著人類各領域科學文化知識的內容資源，這些內容數據是出版行業(yè)所特有的數據，也是知識服務的基礎；二是用戶數據服務，主要提供用戶人口屬性數據（用戶認證信息等）、用戶關系數據（粉絲數、關注數等）、用戶交互行為數據（轉發(fā)、分享、下載、點贊、收藏、閱讀工具、閱讀方式、閱讀時長、閱讀偏好等）；三是市場數據服務，主要提供產品數據（傳統(tǒng)出版物數據、網絡出版物數據、作者數據、選題數據、版權數據等）、機構數據（政府與行業(yè)協會數據、出版企業(yè)的利潤與業(yè)務范圍等）、從業(yè)人員數據（教育經歷、職業(yè)經歷、職稱與代表作品等）、市場行為數據（產品交易、營銷發(fā)行數據等）；四是政務數據服務，主要提供政府在綜合辦公、市場監(jiān)管、公共服務過程中產生的數據，包括政策法規(guī)、標準信息、財務數據等。

2. 出版行業(yè)數據服務實踐

隨著出版行業(yè)數據服務這一新興服務形態(tài)在我國逐漸興起，相應的出版數據服務實踐越發(fā)增多。

一般情況下，出版物生產商、分銷商等出版市場主體在主營業(yè)務外往往也會進行數據服務。例如，商務印書館為用戶提供在線網站和數據庫服務，即用戶通過檢索便可獲得書名、作者、出版商、當前價格、國際標準書號（International Standard Book Number，英文縮寫ISBN）以及商務印書館系統(tǒng)內的庫存量等動態(tài)更新的數據。

除此之外，隨著Web服務、大數據等技術的進步和用戶需求的增加，以北京開卷信息技術有限公司為代表的一類專門進行出版數據服務的第三方公司逐漸出現在出版行業(yè)數據服務市場。這類公司在數據服務實踐過程中，不斷促使出版行業(yè)數據服務的內容與形式趨于多樣化，主要體現在以下兩方面：一方面，提供的數據多來源于國內外不同出版行業(yè)企業(yè)，從而形成了覆蓋面較廣的數據資源集合，擴充了出版行業(yè)數據服務內容；另一方面，除了為客戶提供綜合性數據信息檢索服務等一般性業(yè)務外，還會為客戶提供量身制定的個性化數據服務，豐富了出版行業(yè)數據服務形式。

二、出版行業(yè)數據服務發(fā)展與出版行業(yè)數智化的邏輯關系

出版行業(yè)數據服務發(fā)展與出版行業(yè)數智化之間具有十分密切的聯系。出版行業(yè)數智化建設過程中所產生的數據累積、沉淀，是出版行業(yè)數據服務發(fā)展的基礎；與此同時，出版行業(yè)數據服務的持續(xù)發(fā)展，也會賦能、助力出版行業(yè)數智化建設。其內在邏輯如下。

1. 業(yè)務生產數據：基于數智化建設的出版行業(yè)數據沉淀是數據服務發(fā)展的基礎

出版行業(yè)數據資源的積累往往源自出版業(yè)務實踐。出版行業(yè)數智化建設所帶來的萬物互聯、業(yè)務協同等轉型、發(fā)展，可以促進出版行業(yè)形成良好的數字生態(tài)，進而推動規(guī)?；某霭嫘袠I(yè)數據沉淀。這主要體現于以下兩個方面：一方面，出版行業(yè)數智化可以促進更多高價值數據的產生和匯集，例如移動用戶數據與線上交互行為數據等數據種類都是傳統(tǒng)出版行業(yè)所不具備的；另一方面，為實現數智化轉型，許多出版企業(yè)往往自發(fā)地將集成、處理后的部分數據進行共享，形成一定程度上的開放式數據生態(tài)，進而加速出版行業(yè)的數據積累。而數據要素作為繼土地、勞動、資本、技術、知識之后的新型生產要素[6]，是驅動出版行業(yè)數據服務發(fā)展的核心要素[7]。若無數據資源，出版行業(yè)數據服務將成為無源之水。因此，在一定程度上，出版行業(yè)數智化建設對出版業(yè)務的轉型升級所帶來的數據沉淀，為出版行業(yè)數據服務發(fā)展提供了基礎。

2. 數據反哺業(yè)務：出版行業(yè)數據服務的發(fā)展有助于出版行業(yè)數智化建設

數據在出版業(yè)務中不間斷生產的同時，也在數字世界一直監(jiān)測、洞察出版業(yè)務。而出版行業(yè)數據服務在本質上就是對數據進行科學利用，以此讓數據反饋出版業(yè)務，并優(yōu)化出版業(yè)務，進而實現“數據反哺業(yè)務”[8]。具體而言，出版行業(yè)數據服務商利用大數據算法及算力對出版行業(yè)數智化后不斷累積而成的“數據池”進行分析和挖掘，并將這些數據應用、流轉于出版領域的研發(fā)、生產、銷售等環(huán)節(jié)中，以實現數據要素與出版企業(yè)的勞動、資本、知識、技術、管理等其他傳統(tǒng)生產要素的深度融合，并協同發(fā)力，生成多要素合成效應，促進出版業(yè)務模式、管理模式、商業(yè)模式的創(chuàng)新，進而實現供給側結構性改革。

值得注意的是，數據反哺出版業(yè)務后，出版行業(yè)將進一步產生更符合需求的數據，實現數據的再生產與業(yè)務的再優(yōu)化，從而形成出版行業(yè)數據與業(yè)務的閉環(huán)，并不斷推進出版行業(yè)數智化。在這一閉環(huán)運行過程中，出版行業(yè)數據服務不斷發(fā)揮著積極作用。由此可知，在一定程度上，出版行業(yè)數據服務的持續(xù)發(fā)展將有助于出版行業(yè)數智化建設。

三、出版行業(yè)數智化對數據服務提出的新要求

目前，我國出版行業(yè)數智化正值發(fā)展的關鍵階段?；诔霭嫘袠I(yè)數據服務發(fā)展與出版行業(yè)數智化的內在邏輯關系，我國出版行業(yè)數據服務有必要進一步發(fā)展，以更有效地推動出版行業(yè)數智化建設。

1. 當前出版行業(yè)數智化的新趨勢、新業(yè)態(tài)

當下，出版行業(yè)數智化正不斷通過“AI+數據智能化應用”顛覆人們的思維習慣、變革出版業(yè)務，促使出版業(yè)呈現出許多新趨勢[9]。首先，出版行業(yè)數智化將進一步解放并發(fā)展出版生產力。出版行業(yè)可以利用各類數據進行流程的智能化改造，以提升出版效率與出版質量。其次，出版行業(yè)數智化使人類不再是出版物的唯一作者。由于語言文字處理的形式規(guī)范性和邏輯可操作性，人工智能將在對內容數據及作者行為數據等進行深度學習的基礎上，實現與人類合作或單獨完成作品創(chuàng)作，例如微軟小冰曾于2017年5月創(chuàng)作了“人類歷史上首部人工智能靈思詩集”《陽光失了玻璃窗》[10]。最后，出版行業(yè)數智化轉型將促使知識服務更加貼近用戶。出版企業(yè)通過對用戶數據庫進行大數據挖掘建立用戶模型, 從而更具變革性地創(chuàng)造出服務于個體的“私人知識資訊秘書”。

相應地，出版行業(yè)數智化的新趨勢催生出不同的出版新形式，進而創(chuàng)新出許多出版新業(yè)態(tài)，如云出版、協同出版、按需出版、眾籌出版、社交出版、數字教育出版等。這些新業(yè)態(tài)在發(fā)展過程中往往會形成差異化的商業(yè)模式，進而衍生出更多出版新業(yè)態(tài)，如協同出版中的Webook在線協同寫作出版平臺[11]、中文在線集團的協同出版服務[12]等，數字教育出版中的網易云課堂、電子書包等[13]。

2. 出版行業(yè)數智化要求構建出版行業(yè)數據服務體系

從發(fā)展趨勢來看，出版行業(yè)數智化將有一個很好的前景，但在進一步發(fā)展的過程中仍舊存在許多現實問題。除卻人工智能技術應用上的難點，數據孤島現象導致的數據應用困境是出版行業(yè)數智化建設過程中的最大瓶頸。

究其原因，主要是出版行業(yè)數據服務發(fā)展不足、尚未形成體系，導致目前的數據服務工作無法與出版行業(yè)數智化較好地對接、適配，更無法成為出版行業(yè)數智化的良好助力。一方面，出版行業(yè)數據服務體系構建所需的基礎數據庫建設較為滯后，且其所承載的數據缺乏完整性、及時性與準確性。多年來，出版行業(yè)歷史數據缺乏系統(tǒng)收集，且數據時刻保持更新迭代，使得出版行業(yè)數據收集工作存在較大難度。與此同時，目前出版行業(yè)內尚未形成通用數據標準體系，眾多出版行業(yè)數據服務商的數據標準難以統(tǒng)一，因此出版行業(yè)數據兼容性差，造成數據收錄工作人力成本過高和工作量的重復浪費，阻礙出版行業(yè)數據的集成、整合。另一方面，出版行業(yè)缺乏高效、統(tǒng)一的數據交易機制，使得整合后的數據無法在出版業(yè)內通暢傳遞，更無法實現數據的充分應用與科學服務。例如，處于下游的社交網站、電商、互聯網公司等雖然擁有中上游出版企業(yè)所需的用戶多方位屬性和行為數據等，但往往由于需保障商業(yè)優(yōu)勢等原因而未將這類已整理完備的數據與中上游出版企業(yè)共享，使得出版企業(yè)因難以對用戶個性化需求進行深入分析而影響其業(yè)務運營與規(guī)劃，同時也導致出版行業(yè)不同市場主體從不同的數據需求出發(fā)，重復建立數據交易機制，增加了出版行業(yè)數據服務健康有序發(fā)展的難度。

綜上所述，從現實層面出發(fā)，必須逐步建立起出版行業(yè)數據服務體系[14]，以統(tǒng)籌大數據與小數據、內部數據與外部數據，促使碎片化的海量數據統(tǒng)一融合、賦能業(yè)務、價值落地，進而推動我國出版行業(yè)數智化轉型，同時支撐國家數據強國的建設和發(fā)展。

四、面向數智化建設的出版行業(yè)數據服務體系構建探索

基于出版行業(yè)數智化對數據服務發(fā)展提出的新要求——構建出版行業(yè)數據服務體系，應明確出版行業(yè)數據服務體系的功能定位與總體架構設計，并聚焦四個抓手，以進一步落實出版行業(yè)數據服務體系構建。

1. 面向數智化建設的出版行業(yè)數據服務體系的功能定位

數據服務在不同領域中起到的作用并不完全相同[15]，因此分析數據服務的功能定位、明確數據服務的工作重點是構建出版行業(yè)數據服務體系的重要環(huán)節(jié)?；诔霭嫘袠I(yè)數智化的數據服務體系構建目標、出版行業(yè)數據服務實踐情況、目標用戶特點及需求，可以從“匯好數據、管好數據、用好數據”三方面出發(fā)，將出版行業(yè)數據服務體系定位為“數據資源集成中心”“數據管理中心”和“用戶服務提供中心”三大功能中心。

首先，作為出版行業(yè)數據資源集成中心。數據資源是出版行業(yè)數據服務的基礎，只有基于系統(tǒng)整合且及時更新數據資源的數據服務，才能促使出版行業(yè)立足于對出版現象、出版業(yè)務、出版業(yè)態(tài)等的全面了解，進一步推進數智化建設。

其次，作為出版行業(yè)數據管理中心。數據管理是出版行業(yè)數據資產有序運營的保障?；诙嘣?、復雜、海量數據資源的不斷匯集，出版行業(yè)數據服務體系必須打造規(guī)范統(tǒng)一的數據管理體系，提升數據資產管理能力，進而更好地激發(fā)、增加數據服務對于出版行業(yè)數智化的價值。

最后，作為出版行業(yè)用戶服務提供中心。用戶服務是貫穿于出版行業(yè)數據服務體系建設始終的核心使命，出版行業(yè)數據服務商應盡可能為用戶提供多樣化的數據服務，包括建設數據服務空間、最新數據資源推送服務、面向不同目標受眾的特定領域數據專題服務、定期發(fā)布數據分析產品、進行數據資源宣傳推廣等，以助力出版行業(yè)數智化建設。

2. 面向數智化建設的出版行業(yè)數據服務體系的總體架構

在明確出版行業(yè)數據服務體系功能定位的基礎上，筆者認為出版行業(yè)數據服務體系架構應包含數據基礎設施層、數據采集層、數據預處理層、數據綜合計算與分析層、數據應用服務層五個部分，具體如圖1所示?；诳傮w架構，出版行業(yè)數據服務體系可以更高效地提供出版行業(yè)數智化建設所需的更高質量的數據服務。

圖1 面向數智化建設的出版行業(yè)數據服務體系總體架構

（1）數據基礎設施層

數據基礎設施層是支撐出版行業(yè)數據服務體系正常運行的基本保障，由軟件設施（電信網、互聯網、物聯網三網融合）和硬件設施（服務器、數據存儲設備和數據安全設備等）組合構建而成，主要承載數據的存儲、運算、調度和通信等任務。

（2）數據采集層

就出版行業(yè)數據服務而言，其資源起點在于數據采集。數據采集的結果，是形成數量龐大、虛擬化的數據資源池，這是出版行業(yè)數據服務體系的首要前提。數據采集的途徑大致有兩類：一是存量數據的獲取，主要采取紙質產品形態(tài)轉化的手段，對出版企業(yè)既存的知識資源進行數字化、碎片化，以獲得所需的內容數據；二是增量數據的采集，是指出版機構通過日常生產經營、網絡抓取等方式，獲得的各類數據[16]。值得注意的是，出版行業(yè)數據采集工作既要重視采集政策文件、出版行業(yè)資訊等縱向數據，還要關注對不同出版領域的內容數據、用戶數據、市場數據等橫向數據的采集。

（3）數據預處理層

盡管采集的出版行業(yè)數據規(guī)模較為龐大，但數據質量并不完全符合出版行業(yè)數據服務體系建設的要求。因此，數據預處理是數據綜合計算前必不可少的步驟，主要包括數據清洗、數據標準化和數據標引。其中，數據清洗是一種用于提高數據質量的重要方法，主要是對重復數據、缺失數據、異常數據、數據邏輯錯誤等進行檢測和處理。數據標準化即對原始數據的格式、分類方式、編碼系統(tǒng)、精度等進行規(guī)范化處理，使之符合一致的標準，以保證數據的統(tǒng)一性。經過清洗和標準化后的數據，要進行數據標引，即依據學科知識體系和行業(yè)應用知識體系對海量數據進行知識化標引，為數據綜合計算與統(tǒng)計分析提供可能性和便利性。

（4）數據綜合計算與分析層

數據綜合計算與分析層，是數據服務體系的重中之重，主要是對標引后的數據進行云計算和統(tǒng)計學分析。關于云計算，出版行業(yè)數據服務提供商往往通過運用相關軟件和技術將復雜計算框架融合在一起，實現對數據統(tǒng)一的調度、管控和計算，從而產生二次數據。云計算后，需要根據后續(xù)不同的數據服務目標，設計動態(tài)數據獲取、匹配分析、決策預案推演等不同的數據分析模塊，并配以相應的數據建庫、數據可視化、用戶數據分析、多因子關聯分析、主題分析、過程仿真模擬等管理操作與統(tǒng)計學分析（見圖1），以實現量化數據中的不確定性，厘清、挖掘數據所反映的復雜信息和規(guī)律，進而為優(yōu)質的數據服務提供依據。

（5）數據應用服務層

出版行業(yè)數據服務體系構建的最終目標是為用戶提供豐富多彩的數據應用服務。從服務模式角度看，數據應用服務層主要包括用戶自選服務系統(tǒng)、精準推送服務系統(tǒng)和用戶定制服務系統(tǒng)。其中，用戶自選服務系統(tǒng)即出版行業(yè)數據服務商通過規(guī)劃設計自身的數據服務業(yè)務體系與服務業(yè)務流程，以供用戶對數據服務的挑選。精準推送服務系統(tǒng)，即在上述用戶分析等統(tǒng)計學分析結果的基礎上，實現對用戶畫像的刻畫與解析，并將在智能監(jiān)管中匹配到的數據推送至相應用戶端，實現對目標用戶的精準投送。用戶定制服務系統(tǒng)，即用戶可以根據自己的需求對數據分析、訂閱推送、排版界面等服務進行專屬定制。上述三類數據服務是數據個性化服務的未來發(fā)展趨勢，將為出版行業(yè)數智化建設不斷賦能。

3. 聚焦四個抓手，落實出版行業(yè)數據服務體系構建，助力出版行業(yè)數智化

基于上述出版行業(yè)數據服務體系的功能定位與總體框架設計，可以從以下四個抓手切實推進現實層面的實踐，全面落實我國出版行業(yè)數據服務體系構建，助力出版行業(yè)變革，提升出版行業(yè)數智化水平。

（1）樹立數據思維，指引出版行業(yè)數據服務體系建設方向

約50年前，美國管理學家、統(tǒng)計學家戴明（Edwards Deming）曾有一句名言：“除了上帝，任何人都必須用數據說話?！盵17]2015年8月國務院發(fā)布的《促進大數據發(fā)展行動綱要》提出，要建立“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創(chuàng)新”的管理機制[18]，這將推動建立社會整體的數據思維和數據文化。同樣地，出版行業(yè)也要樹立數據思維，以給予數據服務體系構建一定的方向指引[19]，并推動數據服務體系更好地助力出版行業(yè)數智化建設。具體而言，出版行業(yè)應樹立以下三種數據思維。

一是數據價值思維。我們應清晰地認識到：數據是一種資產，它具有許多顯性價值和隱性價值，能夠為出版行業(yè)數智化建設注入力量。

二是數據共享思維。出版行業(yè)的數據孤島現象是普遍存在的，體現為出版行業(yè)上下游企業(yè)之間、出版?zhèn)髅郊瘓F不同企業(yè)之間、同一出版企業(yè)不同部門之間的數據信息不互通。為打破出版行業(yè)數據孤島現象，需要實現數據共享，使出版行業(yè)內部數據流動起來，并與外部數據融合，提升數據利用效率。值得注意的是，數據共享并不意味著數據獲取免費，數據共享實現的關鍵在于數據利益機制設計。

三是數據應用思維。數據的價值不在于擁有，而在于應用。如何利用數據驅動單位內部的業(yè)務流程和產品研發(fā)才是出版行業(yè)數智化的關鍵所在。

（2）建立多元機制，保障出版行業(yè)數據服務體系正常有序運行

出版行業(yè)數據服務體系的正常運行，是政府、出版企業(yè)與個體用戶進行行為決策的重要依靠，也是保證出版行業(yè)數智化建設持續(xù)性、科學性、創(chuàng)新性的關鍵。與此同時，根據系統(tǒng)學觀點，機制是保證系統(tǒng)運動有序的程序和力量的總和[20]。因此，我們應該建立多元機制，以保障出版行業(yè)數據服務體系正常有序運行，進而助力出版行業(yè)數智化。

具體而言，出版行業(yè)數據服務體系的多元機制大致可從兩方面進行構建。一方面，要建立存在于不同流程中的運作機制，主要包含數據基礎設施供應機制、數據采集機制、數據預處理機制、數據綜合計算與分析機制和數據應用服務機制，分別對應出版行業(yè)數據服務體系總體架構中的不同層。另一方面，要建立貫穿全流程的輔助機制，主要指數據利益分配機制、數據標準規(guī)范機制、數據安全治理機制、數據服務質量管控機制、技術創(chuàng)新應用機制、數據型人才智力支撐機制、數據政策法律保障機制等。上述輔助機制的建立對于提高各主體間的利益協調性、數據的流動性與安全性、數據服務的科學性與高效性具有重要作用。

（3）實施平臺化戰(zhàn)略，提升出版行業(yè)數據服務體系效果

近年來，平臺模式因其廣泛的適應性、較強的操作性以及良好的資源整合與配置能力，越發(fā)被業(yè)界所采納，衍生出眾多行業(yè)平臺化趨勢，即以數字平臺為信息整合中心協調行業(yè)整體運營。由此，我國出版行業(yè)數據服務體系也應積極主動地“擁抱”平臺化，以此為戰(zhàn)略，提升出版行業(yè)數據服務效果，進而推進出版行業(yè)數智化建設。

在出版行業(yè)數據服務體系平臺化建設戰(zhàn)略的具體實施過程中，可從以下兩個關鍵點著手開展。一是構建多元化數字平臺矩陣。數字平臺矩陣可謂是平臺化建設的基礎，應從兩個方向加以推進：從橫向的出版領域出發(fā)，構建出版專業(yè)領域數據平臺、出版教育領域數據平臺、出版大眾領域數據平臺等；從縱向的出版業(yè)務流程出發(fā)，構建出版行業(yè)數據交換集成平臺、數據計算平臺、數據服務平臺等，作為后端資源組織單元、中端處理單元和前端作戰(zhàn)單元。二是為不同平臺設計可協同運作的數字系統(tǒng)，連接不同的個體、組織、企業(yè)和平臺，形成“點—線—面—體”立體式的平臺架構模式，使平臺上的每個組織和個體都能在廣泛連接的基礎上，形成網絡效應，高效協同合作，有效提升出版行業(yè)整體的數據服務能力。

（4）推進場景化應用，實現數據服務體系對出版行業(yè)數智化的高效賦能

場景化應用是出版行業(yè)數據服務體系實現數據價值最重要的推進模式。只有不斷推進場景化應用，將數據貼近場景、貼近業(yè)務，滿足出版行業(yè)數智化轉型過程中所產生的對數據的層出不窮的場景化需求，并優(yōu)化具體業(yè)務決策，促使數據真正發(fā)揮其潛在價值，才能實現數據服務體系對出版行業(yè)數智化的高效賦能。

從出版行業(yè)數智化建設的實際場景化需求出發(fā)，出版行業(yè)數據服務體系主要可以應用于選題策劃、產品生產、發(fā)行與市場推廣等業(yè)務場景。針對選題策劃業(yè)務場景，出版企業(yè)可以利用數據服務體系對實時熱點、讀者在線評論、電子書閱讀量等海量數據進行抓取、挖掘和分析，實現對熱門主題、讀者閱讀偏好、讀者消費行為、產品銷售情況等的大規(guī)模、長期追蹤，形成不斷動態(tài)變化、隨時可導出的市場調研報告，結合自身出版優(yōu)勢協助決策者確定選題。針對產品生產業(yè)務場景，出版企業(yè)可以利用數據服務體系定制與選題相關的數據庫，借助人工智能對數據庫中的海量數據進行反復迭代學習，迅速而高產地編制出詩文集、繪本等作品，并借助全息投影、增強現實、智能語音等技術，優(yōu)化作品的內容呈現形式和消費體驗，進而產出高質量產品。針對發(fā)行與市場推廣業(yè)務場景，出版企業(yè)可以利用數據服務體系實時追蹤市場發(fā)行量和用戶閱覽趨勢，判斷作品的市場反響，并隨之調整當前產品價格和營銷策略。

五、結語

目前，我國出版行業(yè)正處于數智化轉型升級中。面對發(fā)展數據服務這一出版行業(yè)數智化轉型的核心舉措之一，出版行業(yè)雖然需要考慮數據服務發(fā)展過程中數據泄露等風險，但其最大的風險是止步不前，錯失良機。出版領域各相關企業(yè)、協會應該把握機遇，順勢而為，落實《出版業(yè)“十四五”時期發(fā)展規(guī)劃》，構建出版行業(yè)數據服務體系，用大數據思維推動出版行業(yè)的智慧智能服務，實現出版行業(yè)數智化水平的持續(xù)提升。