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对于现如今的数据分析师来说,实现信息智能匹配仍然很难

环球网校·2020-05-13 18:17:21浏览50 收藏25

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摘要 尽管数据分析可以做到很多事情,但是仍然存在短板,对于现如今的数据分析师来说,实现信息智能匹配仍然很难,为了让大家更好理解这么说的原因是什么,特意整理了《对于现如今的数据分析师来说,实现信息智能匹配仍然很难》,希望对您带来帮助。
对于现如今的数据分析师来说,实现信息智能匹配仍然很难

互联网技术既催生了更多的数据,又倒逼政府和机构开放更多的数据,把我们带入大数据时代。目前,世界已经进入“泽字节”时代,国外媒体更把2013年称为“大数据元年”。

实现信息智能匹配仍然很难

大数据时代一方面给我们带来了更多、更高质量的信息,另一方面也给人们带来了目不暇接、过载的信息量,这就导致一个悖论:过载的信息和用户个性化、定制化的有效需求之间的突出矛盾,这不仅对信息稀缺时代传统媒体的“内容为王”提出了巨大挑战,也对传统媒体的“二次销售”模式带来了颠覆,再好的内容,如果不能有效地和用户需求对接,也很难实现自身价值。尤其是在当前已经进入信息智能化时代的大背景下,这就要求传统媒体在信息过载情况下树立起“信息服务为王”理念,其转型的关键和抓手是“信息智能匹配”。

毫无疑问,信息智能匹配说起来简单,但是真正实施起来却难于上青天!智能化信息的形成,必须有充分的高质量的信息源供选择,并且要有有效的技术使得信息能够低成本地被读者和受众获取。

实现信息智能匹配仍然很难,目前,智能化的信息形成的主要障碍有以下几点:一是我国的传统媒体还依然是小、散、弱的现状,导致很难形成大型的高质量的信息平台。我国的广电和报纸基本上依然是中央、省、地级市和县的四级体制,区域分割和行业分割现象以及地方保护主义情况仍大量存在,导致形成小、散、弱的利益格局。

二是由于同质化等原因,导致信息大量重复,也给信息的筛选和提炼带来了困难。

三是尚未形成有效的技术路线。一方面传统媒体对新技术一知半解,而新媒体又在信息资源的占有上存在致命缺陷,使得信息源和技术之间存在人为割裂;另一方面传统媒体的技术手段落后且成本过高,不可能形成有效的技术路线,而新媒体由于发展时间不够长,尚需时间不断摸索。基于上述分析,要实现信息智能匹配,一方面需要巨型的高质量的信息平台,另一方面需要成本低廉的新技术。

因此,要真正实现信息的智能化生产、传播和匹配,需要做好如下三方面工作:

一是打造巨型的云信息服务平台,在该平台上,云集着各式各样的信息,并能实现信息的分类筛选、摘编和深度加工;

二是打造大型的技术平台,在该平台上能够通过数据挖掘等方式,实现对读者和受众个性化需求的准确定位和掌握;

三是能够通过技术手段低成本地实现信息和受众个性化、定制化需求之间的智能化匹配,并能通过各种支付手段实现智能化信息收费。在上述工作中,大数据分析无疑能够起到极其重要的作用。

虽然大数据分析能够有效实现信息智能匹配,进而更好地实现信息价值的变现,但是实现信息智能匹配仍然很难,传统媒体进军“大数据”依然存在着明显短板,未来仍不容乐观。表现为两大制约:一是缺乏技术能力。传统媒体一直以来信奉“内容为王”,培植了很强的“内容基因”,但是却缺乏“技术基因”,技术能力不高;二是传统媒体从业人员多是适合“内容基因”的“概念”思维或“亮点”思维,而缺乏适应“商业基因”的管理思维和适应“技术基因”的技术思维,导致从事大数据分析的能力先天不足,这将从根本上动摇传统媒体生存的根基。

综上所述,传统媒体要真正实现“信息智能匹配”的转型,就必须树立“信息服务为王”,培植“技术基因”的管理思维。

以上就是《对于现如今的数据分析师来说,实现信息智能匹配仍然很难》的全部内容,只有当你掌握了各种各样的数据分析术语,你的数据分析才可以得心应手,环球网校的小编祝您数据分析师之路顺利。如果你想学习更多数据分析知识,可以点击下方资料下载链接。

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