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大数据内容运营(出版机构大数据运营会遇到三个难题)
2024-05-31 11:03:39

出版机构大数据运营会遇到三个难题

大数据内容运营(出版机构大数据运营会遇到三个难题)

继OpenAI推出ChatGPT后,又马上推出了GPT-4,性能更为智能,让国内的人士一片欢呼声,认为将在不久的将来,更多的行业将受到冲击,而同样身在计算机行业的码农是否有这个焦虑,其实,做为码农GPT-4给我们提供了更好的职业发展空间,在出版行业由于数据的来源不尽相同,形成了各类型的数据,囿于技术的限制,想把各类型的数据进行整合对于出版机构是一个大难题。

出版机构要充分利用大数据,将会碰到三个大难题。一是数据指标体系的建立;二是数据仓库的搭建;三是大数据在前端的应用即大数据运营。

图文无关

大数据的建设,最重要的是确定数据的KPI关键指标。一般KPI的体系建立包括了六大体系建设,人力体系、财务体系、生产体系、采购体系、库存体系和销售体系。数据指标体系建立以财务体系为例。

首先是数据指标体系中以财务体系为例。在财务体系的KPI中应当如何考虑到哪些指标呢。

财务指标应当包括三个基本类别,分别为:资金分析、财务状况分析和预警分析。如果是集团式的出版机构,还应当增加下属公司监管分析,还有集团风险与预测分析。每一类财务分析,应该分析到三级。

财务体系中我们以资金分析的KPI指标为例,一般会分成三个方面,资金监管分析、融资情况分析和资金平衡性分析。

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资金监管分析细分五个分析报表:资金动态分析、资金结构分析、授信情况分析、资金计划分析、风险预警监控这五个细分项建立起KPT指标体系。

而在融资情况分析,一般就定位于融资分析。

资金平衡性分析包括了资金平衡性分析、营运资金预测。

大数据内容运营(出版机构大数据运营会遇到三个难题)

当然由于各个出版机构的侧重点不一样,这些个指标体系不是一成不变,要根据企业的实际情况进行调整。

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二是数据仓库的搭建。建立了KPI,一般情况下,就是需要码农们日夜奋战了。ChatGPT这个时候会让我们解放一部分力量,就是在做好需求,做好参数,交给GPT-4编码,我们坐在一旁,喝着茶共同等待,这个愿望目前可能实现吗,目前来看,可能是算力不够暂时不能实现。应用场景应该到GPT-8以后可能可以实现基本代码的编写。

三是大数据运营。从信息化、数字化到大数据运营,出版机构面对每一次信息化的浪潮总是“被迫”往前推进。在大数据的运营,不少出版机构已经走在了前列,特别是数据可视化的应用。在企业的显著位置,超大的屏幕显示着生产的各个环节,编、印、发的各个环节的详细数据一目了然。各级领导的显示器上,或者手机上,都能一目了然看到实时更新数据。包括物流的信息数据。

在月未,高管们可以通过数据分析系统,对比各类数据。这种大数据场景的应用是每个出版经营者都想做到的。当然,仅凭出版机构自己也能做到,但是绝大部分出版机构要依靠技术服务提供商。

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国内的技术厂商目前纷纷在OPENAI的基础上引进关键技术,建立面对出版行业的底代码或零代码平台,通过低代码平台提供的工具,根据出版机构设定的KPI,就可以快速建设好自己的数据仓库,在数据ETL上进行数据分析,把重要的数据挑选出来,成为可利用的数据。利用数据可视化工具,把相应的数据展示出来,并提供相应的数据分析。

出版机构大数据应用是建立在KPI的基础之上,只有把KPI的各类细分项作好才能运营好大数据。

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