“大数据”是文化产业崛起“良机”
“2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会”今天上午将在贵阳举行。这标志着贵阳打造“中国数谷”,全力抢占数据革命先机,全面完成社会转型的大战略取得了阶段性成果。贵阳正以实际行动跃上数据革命的潮头,尝试破解困扰中国数百年的“李约瑟难题”,实现科技复兴的中国梦。(5月26日,光明网)
时至今日,“大数据”和“文化产业”这两个词儿,之于我们的社会,已经不再陌生。前者作为一种发展理念和科技方式,代表着这个科技时代的“新特征”,而这种新特征,将是未来制胜的关键因素;后者作为一种产业称呼方式,代表着未来经济的一种重要推动力,这种推动力,说大可大,说小可小。
当“文化产业”发展遇到了“大数据时代”,不得不说,这将会为文化产业,带来各方面的蜕变。最为明显的,就是文化产业的传播方式、发展方式,将会面临着科技下的重组和重塑。改革往往就会有竞争,竞争之下,往往就会有存亡。对于我们的文化企业来说,生死存亡,在此一举。
从个体角度而言,“大数据”时代,将会面临更多的挑战。当文化产业的发展与市场衔接越来越紧密的时候,文化产业的“市场吸引力”,也就会越来越大;而在重利之下,未来的文化产业市场,竞争将会白热化。从文化产业整体角度而言,“大数据”下,沉寂已久的文化产业,将会迎来一场,发展的“提速”。
“大数据”将会为我们的文化产业带来的机会,我们目前看到的,也只是“冰山一角”。文化产业发展,不怕“不懂”,而怕“装懂”。“大数据”时代刚刚来临,所有的文化企业,都来得及从头学起,所有的文化企业,站在同一起点上,也来得及,公平竞争。
当机遇与挑战概率均等,能否及时树立“大数据”理念,就成为文化企业能否站得住脚的关键因素。若是文化产业还执着于传统的传播方式不可自拔,不接受“大数据”理念并不愿意为了更长久的发展而改变谋略布局,可以预见,“大数据”下,文化企业,将会面临着一个,如何惨败的“结局”。
辉煌的创造,需要先行者的“前赴后继”,更需要勇者能够挺身而出,“中流击水,浪遏飞舟”。“大数据”时代,从科技、传播方式、传播内容等多方面,都为文化产业的发展提供了良好的巩固和拓展“势力范围”的机会,如此的时代机遇,并不常有,也并不是常适合“文化产业”。
机会当前,再不能“呆滞不动”。文化产业要想长足大发展,需牢固树立“大数据”理念,勇于“挺身而出”,争做大数据下的“产业”弄潮儿。正所谓,不破不立,不前行,也就没有进步。抢占先机,合理定位,永争上游,用好“大数据”,文化产业,就能够迎来“产业春天”。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22