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01
打破信息壁垒
出版业务涉及选题策划、编辑加工、印刷发行、营销推广等多个环节,各环节系统相对独立,数据难以互通,形成信息壁垒,导致跨环节数据查询与整合困难,无法充分挖掘数据的协同价值。
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02
统一数据规范
出版行业数据类型多样,如书稿内容、作者信息、读者反馈、市场销售数据等,缺乏统一的数据标准和规范,数据格式、统计口径不一致,严重影响数据的准确性与可用性,无法为出版决策提供可靠依据。
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03
强化资产梳理
对出版数据资产缺乏系统管理,未建立清晰的数据资产目录,难以明确各类数据的价值与用途。同时,数据的生成、存储、流转等运行状态缺乏有效监控,无法评估数据变动对出版业务各环节的影响。
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04
构建集成工具
缺乏一体化的数据开发平台,各环节的数据处理与分析工作分散,没有标准的数据开发流程和高效的开发管理机制,导致开发效率低下,数据处理质量参差不齐。
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05
优化服务模式
数据服务方式复杂、不标准,难以快速响应不同业务场景(如选题规划、精准营销等)对数据的需求,无法有效利用数据为出版业务的创新发展提供有力支持。
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06
完善管控体系
缺少完善的数据管控体系,数据在采集、存储、使用过程中管理混乱,数据质量难以保障,一旦出现数据问题,追溯与影响分析困难,影响出版业务的正常开展与战略决策。
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定制出版专属数据模型
依据出版行业特性,运用专业的数据建模方法,打造高度适配出版业务的数据模型。该模型精准涵盖选题策划、编辑出版、发行销售、读者反馈等各个环节的数据需求,确保出版数据在统一规范框架下有序存储与灵活调用,为出版业务全流程提供精准数据支持。
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整合出版数据资产管理
建出版数据资产一体化管理平台,实现对出版业务内外部数据资产全生命周期的系统管理。具备资产目录梳理、资产动态统计、质量评估优化、成本核算管理、业务影响分析等核心能力,助力出版企业深度挖掘与高效利用数据资产价值。
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打造智能数据加工平台
构建基于可视化界面与便捷操作机制的数据加工平台,结合智能化算法与分布式处理能力,实现出版数据从采集、整理、分类到深度加工的全链路智能化处理。有效应对出版数据类型多样、格式繁杂的挑战,大幅提升数据处理效率与质量。
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构建高效数据服务体系
建立统一的数据服务体系,规范各出版业务环节的数据使用流程与标准。通过定制化的数据接口与服务协议,实现数据在选题策划、营销推广、版权管理等业务系统间的高效、安全流转与共享,提升出版业务各环节的数据协同效率。
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丰富数据可视化呈现方式
结合出版行业实际需求,利用Web端展示、移动端应用、报表生成工具等多样化方式,提供丰富的数据可视化工具。以直观、易懂的图表、图形等形式呈现出版数据,帮助出版从业者快速理解数据背后的信息,实现数据驱动的精准决策。
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搭建智能化编校系统
依托出版数据中台丰富的内外部数据语料,构建庞大且专业的知识库。在此基础上,运用先进的大模型AI技术,搭建基础审校与知识审校系统。基础审校系统能够快速识别文字拼写、语法错误等基础问题,而知识审校系统则基于专业知识库,对内容的准确性、逻辑性、专业性等进行深度审核。通过这一智能化编校系统,不仅能大幅提升书籍审校效率,减少人工审校的工作量与时间成本,还能有效提高审校质量,确保出版物内容的高质量与专业性,为出版行业的内容生产环节提供强大的技术赋能。
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