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博言 :VUCA时代,大数据如何为媒体赋能

来源:中国数据分析行业网 | 时间:2018-04-26 | 作者:数据委

【导读】当今世界正在经历一场伟大的“数据革命”,大数据迅速并深刻地改变着人们的生产生活,正在开启一个崭新的时代!同时,每年5月,在中国贵阳召开的中国国际大数据产业博览会(简称“数博会”)提供大平台,集中展示最新技术及理论成果,齐聚行业相关人士共商大数据产业发展大计。在2018数博会即将召开之际,数据观特别邀请行业专家、学者、企业家深入剖析产业发展现状,推出系列大数据产业深度评论专栏《博言》。今天刊发的文章,是由天津海纳媒体大数据科技发展有限公司副总裁杨智炜撰写的《VUCA时代,大数据如何为媒体赋能》,分析了媒体行业在VUCA时代所面临的冲击,同时也给出了如何利用大数据构建智能化媒体的建议。

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随着第四次工业革命浪潮来袭,技术驱动下的社会变革愈演愈烈,原有的边界和规则不断被打破、被颠覆,越来越多的人意识到,我们已经进入了一个全新的时代——VUCA时代。所谓的VUCA时代,是一个充满易变性(volatility)、不确定性(uncertainty)、复杂性(complexity)以及模糊性(ambiguity)的时代。面对这样的一个时代,我们需要利用一切技术手段为自己赋能,而作为第四次工业革命核心支柱的大数据显然不可或缺。

专业化、能力化、智能化是大数据未来的发展趋势

当今社会,大数据已成为基础性战略资源,只有更深入地了解大数据的发展趋势才能更好地为我所用。随着近几年的高速发展,大数据正在朝着以下几个方向发展:专业化,产业链更加细分。目前,大数据分析处理各个环节的一些基本能力已经得到完善,但随着行业的发展,对实际应用能力的需求提高,数据处理的各方面要求也更加专业。早期一个大数据厂商完成整个数据处理的全流程已经不再现实,更多的是多个专业厂商协同配合。数据采集、数据存储、自然语言处理、人工智能、数据可视化、数据交易等环节,每个环节上都发展出了更加专业化的技术和公司。

能力化,更倾向能力接口的输出。人们对数据的需求不是一成不变的,在处理数据的过程中,不是要生产出一个统一的结果,而是在分析的过程中,不断发现其规律,构建个性化的模型,为人们提供决策依据。这就要求大数据处理系统不是一个生产线系统,而是具有多个能力接口的组合。目的是让人们的感官进行延展,让人们的分析更加高效,让人们的决策更加科学。因此,大数据系统其实是一种为人赋能的过程。

智能化,大数据的发展也更加智能化。随着数据的几何形增长,对数据的各种加工处理模型越来越复杂,在系统的建设过程中需要更多的知识沉淀,以及数据处理流程的闭环性,让数据处理本身可以自学习,会根据外界环境的改变,而自行改变其处理模型,也就是更加智能。

媒体行业面临从生产、传播到消费的全面冲击

VUCA时代,媒体行业也面临着前所未有的冲击。新技术的发展,让媒体的生产、传播、消费都发生了巨大的改变。纸媒时代,新闻的生产、传播的手段和渠道相对固定,用户获取信息的手段也是固定的。互联网的发展打破了传统的传播渠道,进而产生了新浪等商业门户网站,而内容生产者已经拓展到商业媒体编辑,用户的浏览手段也拓展到了PC端。很快随着移动互联网的发展,媒体进入到了社交化时代。人人都是内容生产者,任何一个移动终端都成为传播渠道,而微博、微信、今日头条等各种移动化应用成为用户消费信息的平台。

可以想象,随着技术的进一步发展,内容的生产、传播和消费都会向着多元化的方向发展,如何适应这种不确定的趋势成为摆在媒体从业者面前亟待解决的问题。我们认为,智能化是媒体面对VUCA时代的解决之道,是未来媒体的发展方向。可以看到,采编机器人的诞生、个性化算法推荐的应用都只是媒体在向智能化方向发展的阶段性产物,而并非是最终形态。

大数据为媒体智能化赋能

大脑是人体器官中最能体现智能化的部分,在大数据时代,媒体可以借鉴人体大脑的工作原理。人体大脑的工作原理是,先靠眼睛等传感器对世界进行观察,收集信息。对这些信息进行加工处理之后,用大脑中构建的知识体系进行分析。通过深度学习等一系列加工计算,完善大脑中的知识体系。然后将分析结果变成决策动作,再对动作结果重新进行信息的收集整理,如此形成一个可以自学习并不断优化提升的闭环。

通过大数据技术,媒体可以建设其自身的“媒体大脑”,扩展媒体的能力边界,增加媒体更快、更全、更准确获取信息的能力,增强媒体的事件跟踪、分析能力,让媒体积累的行业知识得以沉淀。在未来媒体的构建中,将系统建设能力化,重点考虑以下几个方面的建设:

数据资产建设。媒体自身拥有大量数据,要想完成更多更好的内容生产,就要有更好的数据掌握能力。一方面要将多年积攒的历史数据盘活,一方面要有更广阔的视角,收集更全面的互联网数据,让这些数据更高效地被利用,从而将数据转变成资产。

计算能力建设。数据处理本身是种能力,但一旦脱离场景化就无法实际落地。因此,媒体的计算能力建设应该建立在应用场景之上,结合实际业务的数据分析能力、数据建模能力,而这种能力是可快速复用的。

知识体系建设。媒体本身是个万花筒,包含社会方方面面各行各业的数据。我们知道如果要进行更加专业的报道,需要记者具备一定的行业知识,而这些通过长时间积淀下来的知识往往只存在于个人身上,无法被共享,知识体系的建设将打破这一限制。通过对各行各业的专业知识体系建设,媒体未来的业务方向将有更广阔的想象空间。

作者:杨智炜,天津海纳媒体大数据科技发展有限公司副总裁

来源:新华网