ビッグデータコンテンツ運用（出版組織はビッグデータ運用において3つの問題に直面する）

出版機関はビッグデータ運用において3つの問題に直面する

OpenAIはChatGPTをリリースした後、よりインテリジェントなパフォーマンスを持つGPT-4をすぐにリリースし、中国国民を歓喜させた。彼らは、近い将来、さらに多くの業界が影響を受けると考えています。コンピュータ業界のプログラマーはこのような不安を抱いているのでしょうか?実際、プログラマーにとって、GPT-4 はより優れたキャリア開発の場を提供します。出版業界では、データのソースが異なるため、さまざまな種類のデータが形成されます。技術的な制限により、出版組織にとってさまざまな種類のデータを統合することは大きな問題です。

出版組織がビッグデータを最大限に活用したい場合、3 つの大きな課題に直面することになります。 1つ目は、データ指標システムの確立です。 2つ目はデータウェアハウスの構築です。 3つ目は、フロントエンドでのビッグデータの応用、つまりビッグデータ運用です。

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ビッグデータを構築する上で最も重要なことは、データの KPI 主要指標を決定することです。一般的に、KPI システムの構築には、人事システム、財務システム、生産システム、調達システム、在庫システム、販売システムの 6 つの主要システムの構築が含まれます。データ指標システムの構築は金融システムを例に挙げて行われます。

まず、データ指標システムにおける金融システムを例に挙げてみましょう。金融システムのKPIではどの指標を考慮すべきでしょうか?

財務指標には、資本分析、財務状況分析、早期警告分析という 3 つの基本カテゴリを含める必要があります。グループ型の出版組織の場合は、子会社に対する追加的な監督分析やグループのリスク・予測分析も行う必要がある。各タイプの財務分析は、3 つのレベルで分析する必要があります。

金融システムにおいて、資本分析のKPI指標を例にとると、一般的に資本監督分析、資金調達状況分析、資本バランス分析の3つの側面に分けられます。

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ファンド管理分析は、ファンド動態分析、ファンド構造分析、信用状況分析、ファンド計画分析、リスク警告監視の 5 つの分析レポートに分かれています。これら 5 つのサブ項目により、KPT 指標システムが確立されます。

資金調達状況分析に関しては、一般的には資金調達分析に重点が置かれます。

資本バランス分析には、資本バランス分析と運転資本予測が含まれます。

もちろん、出版組織ごとに重点が異なるため、これらの指標システムは静的なものではなく、企業の実際の状況に応じて調整する必要があります。

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2つ目はデータウェアハウスの構築です。 KPI が確立されると、一般的に、プログラマーは昼夜を問わず作業する必要があります。 ChatGPT は、この時点で、要件とパラメータを準備し、エンコードのために GPT-4 に渡すという私たちのエネルギーの一部を解放します。横に座ってお茶を飲みながら一緒に待つこともできます。この願いは現時点では実現可能でしょうか？現時点では計算能力が足りず一時的に実現できないのかもしれません。アプリケーション シナリオでは、GPT-8 に準拠した基本的なコード記述を実現できる必要があります。

3つ目はビッグデータ運用です。情報化、デジタル化からビッグデータの運用まで、出版組織は情報化のあらゆる波に直面して常に前進することを「余儀なく」されています。ビッグデータの運用においては、特にデータ可視化の応用において、多くの出版組織が先頭に立っています。社内の目立つ位置には、制作の各リンクを表示する特大スクリーンが設置されており、編集、印刷、配信の各リンクの詳細なデータが鮮明に見えます。あらゆるレベルのリーダーは、モニターや携帯電話でリアルタイムに更新されたデータを明確に確認できます。物流情報データも含む。

月末には、経営者はデータ分析システムを通じてさまざまなデータを比較することができます。このようなビッグデータ シナリオの応用は、すべての出版事業者が望んでいることです。もちろん、出版組織は独自にこれを行うこともできますが、ほとんどの出版組織はテクノロジー サービス プロバイダーに依存しています。

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現在、国内のテクノロジーメーカーは、出版業界向けのローコードまたはゼロコードプラットフォームの構築に向けて、OPENAIをベースとした主要テクノロジーを導入しています。ローコード プラットフォームが提供するツールを通じて、パブリッシング組織が設定した KPI に応じて、独自のデータ ウェアハウスを迅速に構築し、データ ETL でデータ分析を実行し、重要なデータを選択して使用可能にすることができます。データ視覚化ツールを使用して関連データを表示し、対応するデータ分析を提供します。

出版組織におけるビッグデータの応用は KPI に基づいています。 KPI のさまざまなサブ項目を適切に実行することによってのみ、ビッグデータをうまく運用することができます。

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注：この記事は、WeChatパブリックアカウント「読書の喜びを学ぶ」、百家号「読書の喜びを学ぶ」、Toutiaoアカウント「読書の喜びを学ぶ」でも公開されています。気に入ったら「いいね」してシェアしてください。