數據中臺賦能出版頭部企業多元業務發展研究

張 弛

（武漢理工大學法學與人文社會學院，武漢，430070）

1 引 言

“中臺”一詞最早出現在中國古代：“在中國古代東漢時期，尚書臺成為政府的中樞，號稱中臺。”[1]一般來說，中臺是指前臺和后臺之間的中間環節，也就是連接前臺和后臺的中間件架構，在人類社會生活中有廣泛運用。古代的尚書臺就是一種政府組織架構；及至現代，“中臺”又用于軍事作戰架構，如美軍的中臺炮火群[2]。2015年，阿里巴巴將“中臺”（Middle-end）運用于大數據時代的企業運行架構，啟動“大中臺、小前臺”的中臺戰略[3]。

中臺一詞雖古已有之，但數據中臺概念是2015年才正式提出的；數據中臺戰略、企業數據中臺架構也是自這一年開始實施。顯然，數據中臺是大數據時代的產物，其構建理念是解決“數據孤島”問題，突破信息技術（Information Technology，IT）時代分立的“數據煙囪”架構，構建統一的數據共享的數據技術（Data Technology，DT）架構真正將大數據“連起來”；其功能理念是解決“數據廢氣”問題，通過數據中臺架構真正將大數據“用起來”，將大數據變成實際“可用”的東西；其管理理念是解決“數據冗余”問題，通過數據中臺架構將大數據“統起來”“管起來”[4]。自2012年開啟“大數據元年”[5]以來，大數據應用經歷了認知階段，現在已到了將散落各處的數據“連起來”“用起來”“管起來”的時候了。

目前，數據中臺主要在頭部企業率先應用，領頭的是互聯網巨頭，還有電網[6]、媒體、金融、智能制造等行業巨頭。頭部企業一般是各行業的大型企業集團，這類企業產品規模大，機構設置復雜、業務單元眾多、多元化擴張速度快、上下游產業鏈環節多、數據量巨大。因此，這類頭部企業已經率先開始實施數據中臺戰略[7]。在中國出版界，頭部企業主要指日益壯大的出版集團。這些集團的業務單元在橫向上包括圖書、期刊、音像電子出版、網絡出版；在縱向上包括出版、印制、紙張供應、銷售、倉儲、物流、書店、電商平臺；有的還涉及房地產開發、教育培訓、對外合資合作等眾多領域。目前，有些多元化傳媒集團已經開始嘗試“融媒體數據中臺實踐”[8]。如中國工信出版集團開發的融合出版運營平臺，將傳統與數字、2B與2C、線上與線下各條業務線集中統一起來，是典型的數據業務中臺；集團下屬人民郵電出版社開發的“人郵融智知識服務平臺”將各系統的用戶、資源及運營數據整合分析挖掘，供決策展示使用，是數據中臺的典型代表之一[9]。

2 數據中臺是頭部企業大數據應用2.0進階

在大數據、云計算條件下，中臺架構通常由數據中臺、業務中臺和技術中臺三個子系統構成，而數據中臺是整個中臺架構的核心和基礎。數據中臺通常是在One Data框架下構建One ID、One Model、One Service三個子構架。One Data體系包括數據能力域、數據交換域、數據加工域、數據集中域、數據服務域，其功能是實行數據資產管理、數據萃取、數據交換、數據倉庫運行和數據服務（如圖1所示）。從IT到DT，數據中臺并不是完全推倒IT架構，而是打通IT時代分立的“數據孤島”“數據煙囪”，構建全鏈路的數據智能運行回環[10]。其直接目的是實現“數據業務化、業務數據化”；其核心價值是基于業務視角而不是純技術視角實現企業的應用升級，將大數據應用具體化、實踐化、平臺化[11]。

圖1 數據中臺基本架構

數據中臺一般運用于兩大領域；一是政務領域；二是商務領域。商務領域主要是企業數據中臺，亦稱為數字企業2.0。如果說企業信息化是IT時代數字企業1.0，那數據中臺就是DT時代數字企業的2.0進階。在IT時代，企業一般自構自建各種企業信息系統。但是，這樣的系統不僅使企業內部信息被分割，而且也不和企業外部信息系統連通。如企業資源計劃系統（Enterprise Resource Planning，ERP）、制造執行系統（Manufacturing Execution System，MES）、產品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）、供應商關系管理（Supplier Relationship Management，SRM） 和 客 戶 關系 管 理（Customer Relationship Management，CRM）等系統都是基于流程驅動思路設計的，在產品業務單元日益多元化、用戶需求日益個性化的條件下，分立的企業管理信息系統越來越不能滿足高效、實時、快捷處理海量數據的要求。假設一個簡單的業務場景，如供應商需要一張圖紙，則聯系用戶的業務人員就需要先在PLM系統中檢索圖紙，下一步還要在ERP系統中找到對應的原材料庫存情況，甚至還要學會在SRM系統中搜索供應商給出的采購價格。顯然，由于信息系統的復雜性和分立性導致無法快捷有效地提供數據，一件簡單的事情也很難迅速完成[12]。在DT時代，隨著多云環境的出現，硬件基礎設施從IT時代的服務器演變成DT時代的“云”。多數企業將選取多云策略，以避免被單一云廠商鎖定，且多云的使用可以讓企業IT架構更靈活、更符合自身情況[13]。從這一發展趨勢來看，數據中臺是企業基于大數據實現數字化升級的必然產物。

出版頭部企業作為行業龍頭，不僅產品形態日益多元化，而且產品線也日益拉長，亟須實現“三通三融”：三通即網絡通、數據通、業務通；三融即技術融合、數據融合、業務融合。而融通的核心目標是實現出版企業的精準營銷。目前，多種因素、特別是互聯網經濟的快速發展使中國圖書市場銷售面臨巨大的挑戰：中國圖書出版業一度庫存和銷售比高達98%，動輒數百億碼洋圖書化為紙漿[14]。據北京開卷發布的《2021中國圖書零售市場報告》數據顯示：2021年中國圖書碼洋規模為986.8億元，和2019年相比，零售市場下降了3.15%[15]。零售市場下降的原因是多方面的，既有近兩年新冠肺炎疫情對市場的影響，也有產品的適銷對路問題，也就是產品能否滿足用戶個性化需求問題。在“十四五”加速推進文化界“新基建”的背景下，出版數據中臺建設已逐漸成為出版頭部企業“新基建”的主要任務。長江出版集團的“長江出版智云”于2020年底上線運行，“大中臺、輕前臺”架構即是數據中臺的設計思路，其基礎層、平臺層、應用層三大層級采取集約化配置和系統部署，構建平臺型融合式新基建體系[16]。

基于大數據的出版“新基建”要求轉變出版業態，用大數據賦能出版業，現階段特別要注重大數據平臺化，運用數據中臺賦能出版頭部企業核心業務的發展，主要是賦能三大業務端，即實現產品業務端、服務業務端、用戶業務端的賦能（如圖2所示）。

圖2 數據中臺賦能核心業務單元

3 賦能產品業務端

邁克爾·波特（Michael E.Porter）指出：“每一個企業都是用來進行設計、生產、銷售、交貨以及對產品起輔助作用的各種活動的集合。”[17]企業是圍繞產品展開活動的；出版頭部企業都有自己的產品業務端，而且其產品業務遍布線上線下，產品數據海量分布。產品業務單元的多樣化和市場數據的快速變化，都要求出版頭部企業盡快將分立的IT架構轉變為“三通三融”的DT架構。

出版頭部企業大都是出版集團。隨著大數據和“互聯網+”的發展，頭部企業產品線越拉越長，跨界融合將圖書產業與互聯網、娛樂、影視、教育、金融、旅游、房地產、體育等眾多行業融合在一起。因為規模效應對出版頭部企業有著特殊意義，資源的高度集中有利于形成“贏者通吃”局面[18]。而這種融合擺脫了出版集團對單一圖書產品的依賴，將產品線業務拓展到文旅、金融、房地產等運營投資層面和全產品鏈條層面。歸納起來，出版頭部企業的產品多元化業務主要有幾類：一是金融投資產品線。如中信集團注資上海財金通教育投資股份有限公司，在職業教育和國際教育領域進行金融投資；四川出版集團確立“文化實業+資本”雙輪驅動戰略，傾力打造“文化產業基金（母子基金集群）+中小文化企業金融服務”體系，等等。二是文旅投資產品線。如四川出版集團打造了一條環四川“九寨溝—黃龍—若爾蓋—黑水—亞丁稻城—西昌”的文化旅游黃金環線。三是地產置業板塊產品線。如廣東出版置業投資有限公司在文化置業市場耕耘十幾年，建設管理南方傳媒中心等多個置業項目；四川出版集團不僅在成都市開發建設了“芙蓉花開城市文化綜合體”等新文化地標，還將“老出版基地”鹽道街3號重新打造成充滿文化氣息的超甲級寫字樓，使之成為華西地區匯聚優質文化資源的文化產業孵化基地。四是圖書產品轉為影視作品產品線。如新華文軒傳媒旗下的北京華影文軒公司投資制作《歷史轉折中的鄧小平》；讀者傳媒為優酷土豆集團旗下影視公司提供文學劇本，合作拍攝網絡影視作品。四是影視作品轉化為圖書產品線。如功夫財經與羅輯思維等網絡自媒體將網紅影視作品轉變為圖書產品，增加產品的傳承性和生命力。跨界經營除了拉長了出版頭部企業產品線之外，也拓寬了企業產品的形態，產品形態呈現有形產品+無形產品，付費產品+免費產品的復合構造。

3.1 有形產品+無形產品構造

出版產業的知識經濟屬性決定了其產品形態在“互聯網+”時代既具有有形產品形態，也具有無形產品形態。傳統出版機構的筆記本、日歷、手賬、文化衫、U盤等產品仍然具有實物封裝特征。而隨著“互聯網+”迅猛發展，線上出版產品的比重越來越大。而線上產品如計算機軟件、網絡教育培訓、信息咨詢服務、網上娛樂消費等大都是非物質性產品。這種“線上+線下”、“有形+無形”的構造符合西奧多·萊維特（Theodore Levitt）所謂“整體產品”的概念（如圖3所示）。“整體產品”是由核心產品和形式產品、延伸產品構成的，反映了隨著產業發展產品價值鏈不斷拉長，產品增值不斷加快的發展規律。無形產品形態主要有兩種：一是網絡虛擬出版物等網絡在線產品；二是數據服務和用戶體驗等在線服務產品。網絡虛擬出版物很多是實物封裝出版物的網絡版；而數據服務是信息和知識服務的延伸。這反映出人類的智力運動，是將數據格式化為信息，將信息整理成知識，將知識轉變為智能的永恒過程。

圖3 整體產品圖示

產品的復雜多元化，特別是數據服務和體驗服務產品的海量、快速特性，要求出版頭部企業按照“邏輯集中、物理分散”原則構建數據中臺管理體系。也就是要采用“大中臺+微應用”的設計框架，將數據中臺放在一個或多個云平臺上運行，形成“云平臺+微應用”運行格局。云平臺一般采用混合云模式，即將企業運行數據放在多個云平臺上運行管理。微應用一般采用App、小程序和公眾號。對出版頭部企業來說，一般采用App。現在，很多領域的App和小程序、公眾號發展迅猛。但是，很多出版頭部企業至今并沒有真正構建“大中臺+微應用”的數據中臺體系[19]。

3.2 付費產品+免費產品構造

付費被認為是傳統商業模式，免費則是未來商業模式。克里斯·安德森（Chris Anderson）在《免費：商業的未來》中指出:免費模式不是單純建立在物理層次基礎上的經濟學，而是建立在電腦字節基礎上的經濟學[20]。這種經濟學是基于網絡的經濟學，現階段免費產品主要存在于線上。而線上產品乃至企業生存發展的關鍵是用戶點擊率；提高用戶點擊率就需要通過免費產品來聚集人氣，增強用戶黏性，擴大用戶群。免費雖然會減少營收，但通過提高點擊率可以增加用戶流量，提高廣告收入。現階段，通過在開放獲取期刊平臺對文獻資源進行檢索、下載等操作來獲取所需知識，既有免費、又有付費，就是付費產品+免費產品的供給構造[21]。

數據中臺賦能出版頭部企業產品業務發展，一個重要設計思路是流量變現，即通過免費獲取巨額流量，實現互聯網賺錢公式：流量=金錢。流量變現一般有三種方式：一是帶貨變現。直播帶貨可以直接進行帶貨跳轉，如“抖音好物聯盟”通過帶貨跳轉打開用戶感興趣的商品櫥窗。二是廣告變現。頭部企業既可以通過頭部網站進行廣告植入，更可以通過數據中臺即時計算能力獲取的用戶對廣告的厭煩度數據實時調整廣告播放時長，避免電視臺用戶厭煩廣告而頻繁換頻道的情況，達到既做了廣告又不傷“粉絲”的效果。三是知識付費。如自媒體號“潛能宇哥”提供不同年齡段的免費健身教學，同時推薦健身付費產品。

“自互聯網誕生以來，凡是以互聯網為基礎設置、構建的商業模式，都離不開三個要素：產品、流量、變現。”[22]免費產品的變現與“feed”緊密相關。feed流（news feed）是一種數據格式或一種信息單元格，是將用戶看成吃東西上癮的貪吃動物一樣，不間斷為其提供信息數據流。很多資訊類和社交類App如今日頭條、抖音、拼多多、微信都大量使用feed流。feed流似乎有點回歸人性本真，致力于刺激人性的欲望，因為免費、刺激、娛樂、快感都會使人上癮而欲罷不能。而feed流的運行需要強大的數據中臺進行即時、快速、精準的用戶數據萃取、數據交換和數據服務；系統核心是數據存儲和數據推送。數據中臺數據集中域的賬號關系存儲和feed數據存儲都是能存儲100TB甚至PB級的數據倉庫；數據中臺數據交換域的數據推送系統能保證千萬級每秒事務處理量（Transaction Per Second，TPS）和每秒查詢率（Queries Per Second，QPS）。因此，feed流必須基于數據中臺運行。現階段，我國出版業涉足直播、短視頻才剛剛起步，很多出版企業還在觀望，而很多歐美國家的出版企業早已享受了直播、短視頻的紅利[23]。

數據中臺是大數據應用的2.0，出版頭部企業的未來發展必須走構建數據中臺賦能產品業務板塊的大數據之路。

4 賦能用戶業務端

2021年3月，北京開卷發布《2020中國圖書零售市場報告》，指出：“消費習慣線上化已經成為一個大趨勢，疫情加快了這一趨勢進程，2020年圖書線上規模占比近80%，線上規模進一步增大。”[24]出版用戶線上規模的擴大直接表現為用戶流量的擴大。流量雖是一串數字，但本質上反映的是用戶對企業業務發展的關注。企業經營的所有數據如產品、成本、銷售額、利潤等都直接或間接與用戶有關；而用戶都是現實中的人，關注用戶本質上就是要關注人。在大數據條件下，關注用戶已經開始進入用戶畫像階段。用戶畫像是用戶心理及行為的標簽化，是使“大數據走出數據倉庫，針對用戶進行個性化推薦、精準營銷、個性化服務”[25]的營銷戰略和思維方式。基于大數據的用戶畫像使客戶關系管理進入“量子人性”時代，催生了對應的量子思維、量子管理以及管理變革[26]。量子時代的用戶管理比傳統的用戶管理有了更多創新組合。

4.1 現實用戶+潛在用戶構造

現實用戶大多是相對固定的老客戶。按照吉姆·萊辛斯（Jim Lecinski）《零真理時刻：贏得零真理時刻》提出的理論（如圖4所示），老客戶的持續購買行為屬于“最終真理時刻”[27]，而潛在用戶的開發則要求企業“贏得零真理時刻”。這表明企業獲客的時間點已經前移。獲客起點已不僅僅是客戶購物之時，而是通過線上或線下初識產品之時。對出版市場用戶來說，客戶購物大多通過網絡“初識產品”。80%左右的購書行為都發生在未見實物圖書之前；而這些“零真理時刻”用戶大都是由潛在用戶發展而來。

圖4 商業真理時刻

潛在用戶的開發需要出版頭部企業運用大數據預測功能。依據“第四范式”原理，大數據的核心功能是通過未知發現規律。就企業經營而言，就是依靠數據中臺重點發現可能存在的潛在價值，而不是發現已經存在的現實價值。數據中臺賦能出版頭部企業開發潛在用戶，一個重要的技術架構是基于數據中臺數據能力域形成“用戶回環”和“內容回環”。“用戶回環”是基于feed流針對用戶進行“獲取—激活—留存—再獲取”的不間斷持續操作，通過使流量發展為“留量”，而形成“留量池”和“用戶池”[28]，進而將用戶池發展為用戶回環。用戶回環由用戶萃取、激活、留存、推薦四個環節構成。用戶萃取環節的功能是進行關系鏈導流、應用商店優化（App Store Optimization，ASO）、異業合作。用戶激活環節是通過內容準備、自動播放、創作參與等操作留住用戶。用戶留存環節是通過精準畫像進行“熱門內容篩選+個性化推薦”算法增加回頭客，將用戶留在“留量池”或“用戶池”。用戶推薦環節則是通過精準推薦和創作參與將用戶從消費者發展成傳播者。“內容回環”是基于feed流不間斷進行新產品設計、營造氛圍、外部刺激，以內容創新為中心將用戶從內容消費者轉變為內容生產者。回環的特征是內容消費者和內容生產者兩個角色合二為一，通過“拍同款”等內容創作活動，將內容消費者轉變為內容生產者。“用戶回環”和“內容回環”操作必須將內容池數據和用戶池數據進行即時匹配，精準地為用戶進行個性化推薦；“內容—用戶”精準匹配的常用算法是“協同過濾+內容推薦”（如圖5所示）。顯然，原有的企業IT架構是不可能快速將海量用戶與內容數據進行即時匹配的。要在海量用戶中找對人，實現精準的個性化推薦，必須依靠基于DT架構的數據中臺。

圖5 內容—用戶精準匹配

4.2 粉絲用戶+無聊用戶構造

粉絲用戶與粉絲經濟相關。最初的粉絲是指對明星、偶像的崇拜者。隨著互聯網迅速發展，粉絲又與“網紅”相關聯，成了關注者和支持者的統稱。隨著自媒體這種近乎零門檻的新媒介形式迅速發展，自媒體人依托網絡平臺不斷聚集關注者和支持者，運用聚沙成塔效應擴大粉絲群，通過打賞功能、軟廣告、會員制等方式增值價值鏈。如羅輯思維、功夫財經等團隊自媒體以及同道大叔、咪蒙等個體自媒體都找到自身存在空間和盈利模式。

無聊用戶與無聊經濟相關，此處“無聊”是“閑暇”狀態的一種比喻。“無聊經濟”概念的最初提出者之一江南春，指出無聊經濟就是基于網絡新媒體的分眾傳播特性和發展趨勢。分眾傳播是“多點對一點”或“一點對一點”的精準傳播，類似于精準制導炸彈，有別于大眾傳播的一點對多點地毯式傳播。分眾傳播強調私人定制和量身定做，避免用戶因“眼球疲勞”而厭倦廣告信息。事實上，很多用戶厭倦逃避廣告信息是因為興趣、需求不對路，而通過數據萃取尋找用戶興趣點是分眾傳播占領用戶“無聊時間”的重要手段。在互聯網時代的信息快餐消費場景下，打發無聊是日常生活的常態。而從心理學角度看，無聊有主動無聊和被動無聊之分：主動無聊是人們緊張工作之后主動選擇的閑暇放松狀態，這種狀態下人們很厭倦廣告信息的打擾；被動無聊是人們主觀上不樂意但客觀環境讓人無聊，這種狀態下人們不太厭倦廣告信息的打擾，還可能通過關注廣告來打發時間。無聊用戶的出現是生活碎片化和“快餐文化”的具體表現，不能僅僅將之看成是消極現象；碎片化對互聯網時代微生活方式的展開具有意義，是后現代文化現象的基本形態[29]。在此條件下衍生出來的無聊用戶，是企業應該日益關注并大力爭取的用戶群。

而數據中臺恰可賦能出版頭部企業開發無聊用戶群，重點是爭取網絡游戲用戶群。據中國互聯網絡信息中心發布的第48次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2021年6月我國網絡游戲用戶規模為5.09億，占網民整體的50.4%。網絡游戲出版是眾多出版機構特別是出版頭部企業的重要業務。在技術上，網絡游戲運營必須運用多維的“聚類”畫像，而不是傳統的一維分類。聚類對游戲用戶未知項的分類比傳統的一維維度要復雜得多，既有活躍度評估打分，又有消費額度評估打分，還有玩法打分以及參與度、社會項目評估打分。多維聚類通過尋找相似性將N個散點通過自主機器學習算法將相似項進行聚類，以便從未知中挖掘出一些難以發現的用戶特點。網絡游戲是用戶數量增長最快的行業，是青年群體消費聚類的行業，也是公認的離錢最近的行業，但也是產生數據量最大、占有空間最多、數據變化最快、數據處理難度最大的行業。其運行數據指標多達200多個，是目前現有各行業中數據指標最多的。因此，涉足網絡游戲必須建立數據中臺架構。

5 賦能服務業務端

在大數據條件下，出版頭部企業服務業務端的轉變主要是由傳統的一元售后服務轉變為多元的全時空服務。所謂全時空，一是指時間上的全程性；二是指空間上的多維性。時間全程性體現在產品設計、廣告、生產、出貨、銷售、支付、售后等產業鏈各個環節都有服務元素；空間多維性表現在服務元素滲透在業務運營的云空間到微空間的全空間鏈中。全時空服務端的出現與泛在網絡[30]的發展密切相關。泛在網絡無時不在、無處不在，為全時空服務提供了運行平臺。從實際運用來講，數據中臺賦能出版頭部企業服務業務端突出體現在個性化定制服務和體驗式服務等業務端的拓展。

5.1 體驗服務賦能

產品服務是出版機構的主要著眼點之一，但傳統的產品服務是單一的買賣模式，其弊端在于：一是偏重受眾，而受眾往往是被動的；因此，在新媒體迅猛突起時，傳統媒體突然發現自己沒有了受眾或者受眾急劇減少。面對這種情況，有研究者和從業人員提出用閱聽人代替受眾一詞，以凸顯客戶的主動性。同時，智能閱讀幾乎滲入選題策劃、內容創作、內容編校、內容推廣和傳播等每一個價值增值環節，并作為必要條件而存在[31]。二是偏重銷售數據而不重視用戶體驗。讀者購買出版物后，讀了還是沒讀、讀后評價如何，出版機構既不關心，也不知曉。三是缺乏與讀者一對一實時互動，也缺乏對實時互動產生的海量非結構化數據的處理能力。克服這些弊端，必須轉變服務方式；而大數據的用戶關系理解功能為獲取用戶體驗數據、促進用戶互動提供了技術平臺。

哈雷·曼寧（Harley Manning）在《體驗為王》一書中說：用戶體驗是“互聯網時代商業競爭的核心哲學”，是“偉大產品與公司的創生邏輯”[32]。現階段，重視用戶體驗與需求，強化沉浸式體驗的VR產品就越來越受到市場關注[33]。前迪士尼公司執行副總裁李·科克雷爾（Lee Cockerell）將現代經濟稱為“體驗經濟時代”，因為“情感因素比交易過程中的金錢更重要。因此，不僅要把商業中的情感因素經營到位，而且要做到至美、至善、至誠。”[34]現代經營的秘訣不僅是經營產品，還要經營情感。企業與客戶之間的紐帶不僅僅是硬性冰冷的產品銷售，還要是軟性熱情的體驗服務。科力樂可公司（Coliloquy）是最早運用用戶體驗實現出版價值增值的出版商之一。其聯合創始人麗莎·盧瑟福（Lisa Rutherford）堅持“書籍應該是可以互動的”這一出版理念，實施“kindle主動性內容開發者計劃”合作方案。其在出版的電子書中開通閱讀者互動通道，允許讀者按自己的構思設計時間、地點、人物角色、情節線索讓作家基于數據分析調整故事，以迎合大眾口味。Coliloquy的互動體驗模式將購買者、閱讀者轉變為參與者和創作者，是書籍與用戶互動理念在大數據時代的成功實踐。為推進體驗服務，越來越多的商家開設體驗店。用戶體驗已成為一種新的經營理念和運營模式。

數據中臺賦能出版頭部企業體驗服務業務拓展，技術路徑是基于數據中臺集中域架構處理海量半結構化和非結構化用戶數據。出版行業屬于文化產業；文化產業屬于精神生產和精神生活領域，必須要滿足人的精神愉悅感。愉悅感是主觀感受，具有較強的私密性。而傳統關系數據庫難以處理這些情感類非結構化數據。這是因為關系數據庫系統追求的是高度邏輯一致的數據統一性；而情感類非結構化數據往往是非邏輯的雜亂無章的數據。對這些多源異構的特異性數據，必須運用數據中臺集中域的數據倉庫、數據標準、數據資產管理能力進行處理。首先是統一數據萃取標準作為數據交換和數據共享的基礎。其次是數據倉庫分層，包括：一ODS（operational data store），即操控數據層；二CDM（common dimensions model），即公共模型層；三ADS（application data store），即應用數據層。這三個層次依次遞進，各層次之間低耦合高內聚，為數據萃取提供支撐。第三是數據資產管理，即對數據進行清洗、抽取、降噪處理使之成為可用的有價值的數據資產。

5.2 精準個性化服務賦能

企業“量子管理”將出版業務管理帶入基于用戶畫像定制服務的新場景，由此帶來出版行業的場景革命。《長尾理論》中說：“長尾之所以存在，與人們的需求密不可分，而人們對于多樣性的需求，來自于人類自身的特性。”[35]除了量子管理、用戶畫像、場景理論、長尾理論之外，數字人類學和“文化組學”等一系列研究成果都夯實了個性化精準服務的理論基礎。這些理論盡管側重點不一，但有一個共同指向就是人。其將“人的天性”“人類本身的特性”作為個性化定制服務的邏輯起點，運用用戶畫像、“用戶圖譜”將人的消費行為和文化屬性融為一體，根據量化指標的數據匹配性對用戶進行智能推薦和智能分組。蘋果在收購書燈公司（Book Lamp）后曾推出“圖書基因組計劃”（Book Genome Projet），根據用戶瀏覽記錄和購書數據以及支付記錄分析來掌握用戶購買習慣、閱讀興趣，運用用戶畫像繪制用戶“興趣圖譜”和“專業圖譜”，以此作為智能推薦和智能分組的依據。顯然，這種“量化人性”的量身定制必須依靠集大數據、人工智能、泛互聯于一體的數據中臺來完成。

數據中臺賦能精準出版的個性化服務有助于出版業實現幾個轉變：一是內容分發方式的轉變，即實施場景化分發和精準化分發；二是實現內容生產主體關系的轉變，即內容的生產主體不是單一的人與人的關系，還包括人與物、物與物之間的關系；三是實現內容服務形態的轉變，出版機構要從內容中介運營商向內容服務平臺運營商轉變[36]。

數據中臺賦能精準出版個性化服務的技術支撐主要是基于數據中臺加工域和數據中臺服務域架構。數據中臺加工域包括數據萃取、數據計算。其中，數據萃取是數據記錄和信息采集系統，是數據來源端口；數據計算則是數據中臺的核心能力，包括批計算、流計算、在線查詢和即席分析等環節。數據中臺服務域包括查詢服務、檢索服務、圈人服務、分析服務、風控服務、體驗服務、推薦服務等細分子項。其中，常用的服務主要有四項：一是查詢服務，即通過輸入關鍵詞或特定條件，設定查詢標識（Key）來獲取所需數據，地址解析協議（Address Resolution Protocol，ARP）是查詢常用的工具；二是分析服務，即運用商業智能軟件、路徑分析、漏斗模型等工具對多源異構大數據進行統計分析，通過數據挖掘發現商業價值；三是推薦服務，即運用精準算法、用戶畫像進行數據匹配，實現個性化推薦；四是圈人服務，即運用標簽組合、智能分組找出特定人群，通過智能篩選實施“群”管理。數據中臺服務域的四項常用服務功能盡管各盡其能，但其共同指向性是提高個性化服務的精準性。

6 結 語

數據中臺賦能出版頭部企業多元業務拓展，一個重要思路轉變是將出版機構由知識傳播中介轉變為智能匹配平臺。在4G發展到5G的條件下，出版作為知識傳播中介的功能不斷被消解。“4G技術還為部分傳統信息傳播中介的存在留下生存空間，而5G技術將會使很多行業的中介功能徹底消失，其主要表現在于原來的消費者紛紛離場，中介失去繼續存在的意義。”[37]傳統出版業既不是出版價值鏈前端的內容生產者，也不是價值鏈后端的內容消費者，而是將內容組織化、格式化的加工者和市場價值實現者，扮演的是作者和讀者之間中介和橋梁的角色。在5G條件下，泛在網絡成為社會基本生活場景，知識擁有者與知識獲取者可以通過萬物互聯的網絡平臺獲得。平臺向讀者快速、即時、精準推送產品的能力大大增強。通過傳統出版機構作為中介橋梁進行二次分發的必要性和可能性逐漸降低。這就要求出版企業應依據對受眾根本性媒介需求的洞察，重新確立價值主張，整合內容、渠道和技術等各類資源，并在廣泛的競爭與合作中，在模塊化發展的產業生態中找出新的發展路徑[38]。

注 釋

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[3]鄧小華.大數據創新：阿里巴巴云上數據中臺之道[M].北京：中國工信出版集團，2018：4

[4]石進.基于總線結構的政務數據共享應用模型研究[J].現代情報，2019（6）：111-119

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