企业的转型升级是创新技术深度融合、经营模式持续优化、生产效率明显提升的过程，也是向着有利于经济、社会发展的经济发展客观规律。其中，推动企业转型升级的关键是技术创新，其本质是消化吸收先进技术，使其能够融入生产和经营过程，进而生成新的生产方式和经营模式。当前，出版业正在经历一个重要的转型升级机遇期，尤其是以数字出版为代表的新业态突飞猛进，已经成为各出版单位角逐的重要战略。在大数据技术的驱动下，很多技术提供商开始在更加细分的单元发力，进而推动出版业向着更加精细化、定制化的方向发展。在这样的背景下，传统出版单位需进一步认识大数据技术为其带来的深刻变化，并基于自身优势找到更好的发展路径，来面对技术更新迭代带来的冲击。

随着大数据技术日臻完善，出版业面临着更多的机遇和挑战。尤其对于传统出版单位而言，转型升级更加迫切，亟待借由新技术来培育新增长点、新动能等。近年来，传统出版单位在数字出版领域的探索已开始出现瓶颈，正处于一个重要的历史转折点，因此要启发新思维、激发新模式，在目前已有的技术层面寻求更深层次的突破。

大数据技术改变了传统出版产品的开发理念。数字出版经过多年的发展，但在前大数据时代仍然无法集成海量数据，所有的单元信息都是独立的，并没有真正实现信息的深度解读和重构。^[1]但随着大数据技术的成熟，它在各个信息群中构建了桥梁，将出版内容以元素来分配，从而形成了能够检索、运算、集成、个性化定制的信息库，从更加宏观的层面重塑了出版业的生产经营理念。一方面，数据不仅仅是出版活动参考的依据，更是生产经营的核心要素，随着数据分析技术的多样化和数据分析能力的逐渐提升，数据与价值直接发生关联，掌握数据就等于掌握了产业发展的先机。另一方面，大数据技术是深度挖掘要素之间相关性的技术，突破了传统出版单位“作者—读者”的简单生产系统，使得生产经营方式和产品设计理念更加精细化。

首先，大数据视角的经营思维为传统出版单位经营模式搭建了底层逻辑。与其他技术不同，大数据技术不仅为传统出版单位提供能够直接转化为产品的显性技术，更在基础数据和底层技术上提供了支持。大数据的经营思维不是聚焦数据本身，而是要通过数据的整合来探索经营思路的潜力和可能。对传统出版单位而言，大数据技术不是创新技术，而是其经营模式转型升级的底层技术基座；大数据技术不是发展的重点方向，而是未来经营模式转型升级的主体内容。

其次，大数据视角的经营思维引领传统出版单位经营模式创新。大数据经营思维的核心在于通过大数据技术对其进行梳理、归类和深度挖掘，可以有效汇集不同治理主体的利益诉求和价值偏好，从而使妥善协调各方利益成为可能，是挖掘事物与事物之间关系的过程。^[2]因此，大数据的经营思维对于传统出版单位经营模式创新十分重要。传统出版单位应从大数据视角来更新经营思维，并将其运用到生产过程中，从而启发更多的产品创新和模式创新。

最后，大数据视角的经营思维为传统出版单位经营模式持续自主优化提供了思路。大数据技术除了解决经济社会生活中的信息交互和数据“孤岛”等问题，也是持续优化生产活动的一种智能化手段。大数据视角下的数据整合、互动共享等思维能够助力传统出版单位的经营模式更加精细化和人性化，同时在动态数据的监测分析过程中，持续获得可用于实践的依据，从而推动传统出版单位经营模式创新。

出版是搜集、选择、加工、发布信息和知识供用户使用的过程，这与大数据技术的内在特质高度吻合，大数据技术逐渐成为一个重要的生产因素。基于此，笔者将从经营思维和经营模式两个方面对传统出版单位如何转型升级展开论述。

互联网的普及和深度应用给传统出版业带来了极大的冲击，转型升级是众多传统出版单位寻求出路的唯一路径。但从近年来的转型成果和经验上看，很多尝试并未收到预期效果，“走弯路”成了传统出版单位转型过程中的常见现象。大数据技术的出现恰恰为传统出版单位转型升级提供了新的思路和方向。

第一，主观策划向数据驱动转型。传统出版单位能够获取的数据大多来自于宏观统计、读者反馈、作者建议、行业趋势分析等，编辑在选题策划过程中更多依靠对选题的主观理解。但在大数据时代，传统出版单位逐渐意识到数据挖掘、筛选、量化和共享的重要性。通过海量信息的整理归纳，既能够全面体现现实，也可容错部分特殊数据，真正实现科学、客观、精准地反映问题。出版业是内容产业，内容的质量和市场的反馈是决定产品成败的关键，数据驱动将是未来传统出版单位经营成长的主要影响因素。^[3]

第二，单向传播向交互思维转型。传统出版单位在过去往往采用单向传播，内容生产、传播方式、传播内容组合都由出版单位决定。但随着大数据技术在出版单位的深入应用，出版生产关系、流程等与数据产生比较深层次的互动关系，在此过程中体现出了较强的交互思维。通过分析海量交互数据，可从众多事实数据中挖掘要素之间的因果规律，交互数据决定了交互思维的实质性内容。数据驱动的选题策划、读者主导的内容生产、机器智能的编排制作、精准定位的营销推广、“人”“文”交互式的读者服务等出版环节都体现了数据与生产之间的交互作用。除此之外，大数据技术还可以进一步整合传统出版单位的资源，打破时间、空间、专业领域、主题之间的限制，做到内容资源的全面整合，通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，从而获得更多的认知与洞见，进而带动服务方式的全面更新。可以说，大数据技术正在不断突破和改进传统出版单位的经营思维和经营模式。

第三，数字化向智能思维转型。传统出版单位经过长期的数字化发展，已经具备了一定的信息化处理能力和系统集成基础，但是从传统的“编印发”全流程上看，人工参与仍居于主要地位。虽然大数据技术仅仅是产业自动化、智能化改造的一项基础技术，但为机器智能在产业开展深度应用提供了可能。尤其是伴随大数据技术水平的成熟，物联网、云计算、社会计算、可视技术等均取得突破性进展，整体产业的智能化水平将得到极大提升。基于海量大数据的分析，可进一步整合作者、读者、内容资源等多方数据，从而实现传统出版单位生产经营活动的预测、预警功能。这样的转变将提升传统出版业在信息收集、存储、分析等方面的工作效率，引领产业通过主观判断与客观数据分析结果相结合来实现科学决策，推动产业能够在更大范围、更深层次实现更有效率、更加精准的资源配置，显著提升传统出版业的质量和效益。^[4]

大数据分析有利于提高出版经营活动的绩效，创新出版模式。通过数字阅读与交易平台，以及内容数据库、用户信息数据库和销售信息数据库的开放共享，出版单位在大量获取用户数据的基础上，可以更方便、更精准地分析用户的内容偏好和购买行为，从而进行产品开发和销售方案制定。

第一，数据驱动产品策划。大数据技术的成熟让出版单位能够更精准地获取用户需求，很多出版单位将用户需求的匹配放在选题开发的核心条件之一，收获了良好的市场反馈。美国学乐出版社（Scholastic）为了进一步收集用户行为信息，搭建了用于读者交流的网络平台，通过筛选其中点击量高、讨论量迅速增长的一些热点主题，策划出版了《39条线索》系列丛书，并且持续跟踪市场反馈，有序推进丛书出版。该丛书的纸质版不仅获得了几千万的销售量，并且基于相关IP开发了游戏、文创等周边产品。^[5]美国的Callisto传媒公司在数据驱动出版产品策划方面也较具代表性，其特点就是利用海量读者数据来挖掘小众出版物的市场空间，利用大数据分析技术来拟定选题和内容大纲，从而推动出版产品能够极快进入出版流程，迅速在空白领域抢占市场。美国Coliloquy公司专注于Kindle产品的研发，其特点是在生产过程环节应用了“粗剪”模式，推出了“动态小说”这样的创新产品。读者在Kindle上获取产品内容，对小说人物和故事主线进行选择、编辑，作者再依据读者反馈信息进行大数据分析，不断调整小说的人物或情节，实现了动态的定制出版，推动内容向用户需求靠拢。

第二，交互思维打造全方位服务模式，多维互动提升读者服务质量。当前，大数据技术在商业活动中运用最广泛的就是营销推广，通过用户行为分析，进而实现精准投放是当前很多互联网企业客户服务的重要一环。传统出版单位可以借鉴互联网企业做法，在各平台充分收集用户消费数据（如消费价格区间、优先选择因素、常用支付方式、日常购买关键词等），根据分析结果选择符合消费者阅读需求的出版产品进行按需推送。除此之外，互联网社交平台既是一个非常重要的大数据集成场所，也是一个能够实现广泛投放的营销推广渠道。通过对阅读同好圈的活跃分子进行出版产品赠阅，实时推介相关的周边信息，可以实现口碑营销。同时，出版大数据的深度开发、二次利用和开放共享，让读者的消费模式发生变革，出版物不再以单一的、整体的形式出现在消费者面前，知识碎片化的需求日益旺盛。未来，知识要素、关联数据、交互式信息等都将被纳入传统出版单位的服务范围。读者作为出版市场的需求侧，其主观需求是商品生产的目的所在。大数据时代，“读者”概念不断拓展，通过互联网的实时互动，读者将参与出版产品生产的各个环节。通过实时的读者反馈，可进一步提高产品品质，提升读者的阅读体验。

第三，智能思维引领出版经营创新迭代。在传统出版单位的工作流程中，一个产品从市场调研到选题策划，再到论证审批，流程周期长、效率低，往往会导致产品错过最佳推广周期。大数据时代，出版单位可以更加实时、准确、低成本的方式获取内容资源、市场信息等数据，从而能够根据目标市场进行偏好组合，生产出更多符合不同细分市场的定制产品，这是智能化在出版流程中的体现。一些传统出版单位也在探索出版流程的智能化改造和数据服务的平台建设，例如由最高人民法院立项、人民法院出版社建设的“法信—中国法律应用数字网络服务平台”就是中国首家法律知识服务和案例大数据融合服务平台，通过大数据技术将案例资源、法律知识进行分析和解读，针对用户的具体法律问题自动提供一站式、智能化的解决方案。^[6]

目前，虽然许多传统出版单位已经完全具备了实现大数据出版的资源基础——海量信息资源和技术支撑，但对于出版资源的大数据开发还远远不够，未曾发挥大数据出版的优势。一些学者认为，出版业大数据应用的趋势是智能出版，实现泛物联化、立体运维的出版形式。笔者认为，从长远来看，大数据将会在出版业走得更远，终将打破行业边界、地域边界、时间边界，从而实现传统出版单位的转型升级。

传统出版单位虽然具备信息集成的资源和技术基础，但是在实际应用过程中，大数据技术渗透还不够。传统出版单位需采取精细化管理的方式来整体统筹选题策划、作者选取、编辑加工和产品营销等各个环节，通过建立决策模型、测算标准，综合运用宏观数据、内容数据、用户行为数据、用户消费数据、版权数据等作为决策参考依据。同时，相关政府部门和行业协会需加大力度推动大数据技术与出版业进一步深度融合，从宏观层面制定科学可行的行业信息和数据交换标准。传统出版单位需进一步强化大数据思维，充分认识数据收集、整理、分析和存储的重要性，将内容数据、用户数据、交互数据作为核心业务进行整合、分析，真正发挥大数据技术的战略布局支撑功能，为传统出版单位转型升级提供基础性数据支撑，从而激发生成新生产要素、发展新动能。

大数据技术为内容资源和市场信息发挥出更多剩余价值提供了可能。大数据出版深入推进的关键是不同领域数据集之间深度的交叉关联，从而形成了“跨域关联”，实现一定范围内的数据共享。目前，传统出版单位积累的大量内部数据没有真正发挥效用。因此，传统出版单位需建设内容资源、读者行为、营销推广、作者信息等方面的数据库，或者强化信息资源平台的数据分析功能，使出版全过程形成一整套数据集合，通过数据挖掘和分析，改进出版业务，吸引更多读者，进而产生更多数据，最终形成自我量化、自我管理的正向循环，从根本上优化经营活动。

目前，很多传统出版单位都在积极构建数据库品牌，并且在自身优势领域进行了探索。传统出版单位在出版流程管理上需进一步提升大数据分析能力，推动出版资源进一步整合，在选题策划、数据产品研发、精准营销等领域，进一步细分传统出版产品的相关信息，为出版定制服务打下基础。同时，传统出版单位要进一步挖掘和强化内容和品牌优势，进一步探索内容数据的重组和消费数据的匹配，推动知识信息的重新整合，从而更新服务方式，进一步强化读者和传统出版单位之间的互动关系，在知识传播的同时为用户提供定制化服务。

虽然大数据技术为传统出版单位提供了很多客观数据和分析结果，但是出版业“仍然是一个强调内容积累、文化语境、知识传承的行业，很难做到完全以用户为中心决定内容资源配置，一切由数据说了算的定制生产模式一时难以取得主导地位”。^[7]首先，传统出版单位要不断加强人才队伍建设，提升员工的大数据思维和基本技能，夯实围绕出版经营管理的大数据软硬件基础，提升数据收集、存储、分析的水平，推动大数据技术与出版的深度融合。其次，传统出版单位应加强数据管理体制的创新，设置“首席数据官”和数据运营中心等，总体负责出版数据运营和服务相关工作。最后，传统出版单位应结合编辑在出版工作中的实际经验，推动大数据分析与出版协同创新，推出更多出版精品，更好地满足读者需求，进而引领读者形成健康的阅读氛围。^[8]

大数据时代，传统出版单位面临转型升级，基于大数据技术的出版产品和经营模式需要不断创新。传统出版单位只有从根本上推动固有模式变革，才能够提升核心竞争力，实现真正意义上的转型升级。