大數據戰略意義范文

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第1篇

關鍵詞：大數據 醫院 ERP 財務管理

一、大數據時代對醫院的影響

近年來，隨著IT技術的不斷進步，以及“互聯網+醫療”新業態的推進，醫療行業數據量呈現井噴式發展。以北京市的三甲醫院為例，每天上萬的門診量，患者基本信息、就診情況、健康數據、影像信息等以幾何式倍增，為醫院數據存儲、集成和分析帶來巨大的挑戰。醫療行業的大數據時代早已到來，“互聯網+醫療”改變了傳統的就醫方式和診療模式，通過對數據的分析，發掘潛在市場，為醫院提供增加經濟價值的機會，還可以為個人衛生保健、臨床決策、科研教學等方面提供信息支持。

除了醫療領域的變革外，大數據對醫院財務管理也帶來深刻的影響。首先，為提高醫院的信息化水平，大數據推動醫院積極進行ERP建設，ERP使財務與業務結合更加緊密，改變了傳統會計依靠手工輸入憑證的方式；其次，ERP使醫院信息系統產生了大量的財務及業務數據，面對數據，財務管理者常感到束手無策，急需培養懂得信息、業務和財務的復合型財務人才；再次，醫院傳統財務部門從事的工作以會計核算為主，管理會計的發展要求財務人員必須跳出封閉的思維圈，站在更高的層次，從事風險管理、數據分析、預測、決策支持等價值增值更顯著的工作，在醫療衛生體制改革中發揮引領作用。

二、大數據時代醫院財務管理中存在的問題

數據作為一種重要的生產資料，發達國家將有效利用大數據作為新一輪競爭制高點的重要手段。我國目前進行的醫療衛生體制改革，也將大數據提高到了前所未有的戰略高度，大數據將為醫院財務管理帶來顛覆性變化，進而影響醫院的戰略布局。具體來講，我國醫院目前財務管理中存在以下問題亟待解決。

（一）財務管理缺乏與戰略的融合

眾所周知，財務戰略是企業戰略的重要組成部分。我國大型三甲醫院一般都有明確的發展戰略，但是制定財務戰略的單位卻并不多見。由于醫療科室是核心生產力，是創造收入的重要來源，因此長期以來，醫院一直存在“重醫療，輕管理”的問題，財務管理受重視程度遠遠不夠。取消藥品加成以后，醫院運營將面臨巨大的挑戰，資金是財務管理的核心，能否掌握醫院真實運營數據以及通過對資金合理籌劃創造價值，是決定醫院發展戰略能否實現的關鍵。大數據時代，如果沒有信息技術的支撐，沒有制定科學的財務戰略，醫院發展戰略目標將成為“紙上談兵”。

（二）財務管理與業務分離

傳統醫院的財務管理屬于被動核算型，財務部門主要負責日常報銷、憑證錄入、賬表核對、報表出具等基礎性工作，財務人員不需要了解醫療相關業務的運行規律就能實現核算職能，而大數據時代醫療行業會產生大量的財務和業務數據，如何對數據進行分析利用并創造價值，成為對財務工作者更高的要求。此外，傳統觀念導致醫院財務部門與業務部門一直處于對立面，很多醫院在信息化建設過程中，缺乏頂層設計機制，業務、物流部門不與財務部門溝通，業務數據導入財務系統以后，不能滿足財務制度規定的問題屢見不鮮。目前，我國宏觀經濟政策提出了供給側結構改革的指導思想，會計作為微觀經濟的基礎，財務與業務必須一體化管理，才能適應宏觀環境和微觀市場主體的變化。

（三）缺乏對核心業務的風險管控

大數據時代促使醫院財務與業務結合更加緊密，由于業務流程的變化，醫院在進行會計核算、財務管理的同時會涉及眾多物流模塊以及核心業務數據，但是財務處卻無權對業務活動展開風險管控。這是因為從組織架構的角度，財務處作為醫院的一個職能部門，與其他職能科室處于平行的位置，財務處長不屬于醫院領導班子成員，無法參加院領導的決策會議，業務風險管控超出了財務處長的職責范圍。為改善醫院經營管理，提升財務管理水平，財政部、衛生部明確要求三級醫院必須設立總會計師，但是仍有很多公立醫院甚至是部署管醫院都沒有設立總會計師，即使在已經設置總會計師的公立醫院中，又出現總會計師進不了“班子”、進了“班子”但不分管財務等怪象。因醫院設立總會計缺乏頂層設計，財務部門仍然無法對核心業務進行風險管控，該問題應引起國家有關部門的重視。

三、大數據時代醫院推行ERP的戰略意義

ERP即企業資源計劃，是建立在信息技術基礎上，對物流、資金流和信息流全面集成的系統，近年來在醫療行業得到廣泛應用。作為一種網絡化的管理平臺，ERP中會產生大量的數據，整合、集成和共享是其主要特征。

（一）ERP實現財務與業務的一體化

“比大數據還可怕的是沒有數據”，在沒有信息化建設以前，醫院各個系統之間是相互獨立的，數據統計口徑和兼容性不一致，導致財務系統與各個系統數據傳遞存在困難，甚至存在賬表不一致的情況，ERP建設打破了醫院門診、住院、藥品、耗材、設備以及日常辦公子系統之間的壁壘，醫院所有系統構成了一個龐大的信息網絡，數據的產生成為必然。ERP實現了的財務與業務信息一體化管理，很多業務不再由會計人員確定會計科目，而在業務發生的源頭由采購人員直接確定，傳統會計工作前移，由事后被動錄入會計憑證變為早期業務審核，因此財務人員必須了解業務運行流程，才能發現問題并提出改進建議。此外，ERP帶來高效率的信息傳遞，財務系統能直接提取各臨床科室的業務數據，提高了財務核算的精確度，為科室全成本核算和成本管控奠定了數據基礎。

（二）ERP推動財務管理職能轉變，輔助戰略決策

會計的目標是提供決策有用的信息。在ERP環境下，財務信息不再是一些簡單的數字符號，它提供了業務部門物流價值產生和流轉過程，為財務管理職能的轉變和價值管理提供了數據基礎。會計核算職能固然重要，但是數據的分析和管理能力才是決定一個單位財務管理水平高低的關鍵。運用大數據思維，財務人員通過對數據多角度、深層次的挖掘，及時監控臨床科室運行基本情況（例如，各科室、醫生開藥情況，手術室占用、科室物耗等情況），通過對比分析，發現業務部門管理中存在的問題，優化流程，向管理要效益，為醫院戰略目標實現和輔助戰略決策提供支持。因此，大數據時代，醫院通過推行ERP實現財務管理信息化和智能化，是財務職能轉變和提高綜合競爭力的重要手段。

（三）ERP整合醫院內外部價值鏈，適應醫改形勢

為深化醫藥衛生體制改革，破除“以藥養醫”的機制，取消藥品加成政策成為公立醫院改革的一個重要方向。該政策打破了醫療行業上中下游的價值鏈，公立醫院運行面臨極大的挑戰。從內部價值鏈角度，ERP幫助醫院優化業務流程，減少非增值作業，通過精細化管理提高運行效率，對內部控制關鍵風險點（例如：對患者的退費）由“人為控制”變更為“機器控制”，減少舞弊風險等。從外部價值鏈角度，以患者為中心，通過優化診療流程，縮短診間等待時間，提高患者滿意度等。建立供應商字典庫，優化與供應商的關系，采購與供應管理全面信息化，高值耗材采用寄售庫模式實現供銷存一體化管理，大大節約了醫院的周轉資金等。總之，ERP通過流程重塑和作業優化，打通了醫院上中下游的價值鏈，豐富了財務管理的內涵和外延。

四、結語

醫療衛生體制改革，倒逼醫院必須開源節流，重視財務管理，加強成本管控，跟管理要效益。未來的財務管理是以大數據的處理方法為主要手段，財務數據與業務數據高度結合的管理信息系統。因此醫院推行ERP，不應是為了信息化而去信息化，管理深層功能目標（流程優化，作業優化等）的實現，需要信息系統為其提供決策支持。ERP助力醫院確立以戰略為導向的運營體系，提高核心競爭力，成為院長的智能決策支持系統。

參考文獻：

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[2]張永紅.大數據時代管理會計的發展思考[J]，中國總會計師，2015，（6）：34-35.

[3]宋鐵妹.大數據視角下我國醫院財務管理創新[J].會計之友，2015，（24）：97-100.

[4]關注醫院設立總會計師[N]，中國會計報，2013-11-22.

第2篇

第一站：中國發展優勢得天獨厚

今年11月，黨的十八屆五中全會公報提出要實施“國家大數據戰略”，這是大數據第一次寫入黨的全會決議，標志著大數據戰略正式上升為國家戰略。五中全會，開啟了大數據建設的新篇章。

事實上，在2015年，“大數據”議題是國務院常務會議的座上客，“大數據”戰略早露端倪。

1月14日，部署加快發展服務貿易，以結構優化拓展發展空間，提出要創新模式，利用大數據、物聯網等新技術打造服務貿易新型網絡平臺;2月6日，確定運用互聯網和大數據技術，加快建設投資項目在線審批監管平臺，橫向聯通發展改革，城鄉規劃，國土資源，環境保護等部門，縱向貫通各級政府，推進網上受理、辦理、監管“一條龍”服務，做到全透明，可核查，讓信息多跑路，群眾少跑腿;7月，國務院辦公廳印發的《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》提出，要提高對市場主體服務水平;加強和改進市場監管;推進政府和社會信息資源開放共享;提高政府運用大數據的能力;積極培育和發展社會化征信服務;9月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署大數據發展工作，要求加強頂層設計和統籌協調，大力推動政府信息系統和公共數據互聯開放共享，加快政府信息平臺整合，消除信息孤島，推進數據資源向社會開放，增強政府公信力，引導社會發展，服務公眾企業。

值得注意的是，中國大數據發展優勢獨天獨厚。中國信息消費市場規模量級巨大，增長迅速。在網絡能力的提升、居民消費升級和四化加快融合發展的背景下，新技術、新產品、新內容、新服務、新業態不斷激發新的消費需求，而作為提升信息消費體驗的重要手段，大數據將在行業領域獲得廣泛應用。

第二站：韓國從基礎設施起步踏實推進

筆者對韓國大數據產業發展的有著較深影響的是2014年7月，韓國政府宣布了一項新的戰略—未來增長引擎執行計劃，列出了13個韓國未來增長引擎的領域，其中就包括大數據。

韓國計劃通過項目推動，達到擴大國內大數據市場規模和擴展國際市場占有率目標，到2020年，使大數據的國內和國際市場規模均超過10億美元。

同時還有在2011年首爾提出的“智慧首爾2015”計劃，目標是到2015年成為世界上最方便使用智能技術的城市，建立與市民溝通的智能行政服務，建成適應未來生活的基礎設施和成為有創造力的智慧經濟都市。

“智慧首爾2015”計劃指出，公共數據已成為具有社會和經濟價值的重要國家資產，首爾市將努力打造“首爾開放數據廣場”，以促進信息技術和公共服務產業的進步和發展。

如今，韓國大數據發展也是非常地迅速。2015年韓國大數據行業市場規模已達13萬億韓元(約合人民幣722億元)。自2012年市場規模突破12萬億韓元后，韓國大數據行業以9%的年平均增長率不斷發展壯大。

目前，韓國大數據行業仍以提供數據的數據服務及數據庫構建服務為主，數據咨詢及大數據解決方案市場規模呈增長態勢。根據韓國數據化振興院的《2015韓國數據行業白皮書》，數據服務市場規模占總行業市場規模的47%，位列第一;數據庫構建服務以41.8%的占有率緊隨其后。

韓國大數據行業不斷發展，企業對大數據的依賴度不斷增加，數據專業人才需求也越來越大。

韓國數據化振興院的數據顯示，目前韓國數據產業從業人員達30萬人，但其中與數據直接相關的從業人員僅為7萬人，人才缺口依然較大。根據《2015韓國數據行業白皮書》的統計數據顯示，目前能夠利用數據賦予產業附加價值的“數據科學家”人才最為緊俏，此外數據挖掘及分析相關的高級人才也頗受雇主歡迎。

第三站：美國形成全體動員格局

美國是率先將大數據從商業概念上升到國家戰略的國家。2012年3月，美國政府公布了2億美元的《大數據研究發展計劃》，提出通過提高美國從大型復雜數據中提取知識和觀點的能力，加快科學與工程研究步伐，加強國家安全。同年11月公布的具體研發計劃涉及各級政府、私企及科研機構的多個大數據研究項目。

作為大數據的策源地和創新引領者，美國大數據發展一直走在全球最前面。2014年5月美國《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書，對美國大數據應用與管理的現狀、政策框架和改進建議進行了集中闡述。該白皮書表示，在大數據發揮正面價值的同時，應該警惕大數據應用對隱私、公平等長遠價值帶來的負面影響。

從《白皮書》所代表的價值判斷來看，美國政府更為看重大數據為經濟社會發展所帶來的創新動力，對于可能與隱私權產生的沖突，則以解決問題的態度來處理。報告最后提出六點建議：推進消費者隱私法案;通過全國數據泄露立法;將隱私保護對象擴展到非美國公民;對在校學生的數據采集僅應用于教育目的;在反歧視方面投入更多專家資源;修訂電子通信隱私法案。

如今，大數據發展戰略在美國已經形成了全體動員的格局，大數據已成為美國國家創新戰略、國家安全戰略、國家ICT產業發展戰略以及國家網絡安全戰略的跨界領域，美國實際上已經確立了基于大數據的信息網絡安全戰略，目的在于解決當前的大數據核心技術挑戰，全面強化未來的信息網絡安全戰略優勢。

第四站：英國大數據的積極擁抱者

可以說，英國是大數據的積極擁抱者。無論是政府、研究機構，還是企業，都已經開始行動，搶占“數據革命”先機。早在2011年11月，英國政府就了對公開數據進行研究的戰略政策。英國將大數據列為戰略性技術，給予高度關注。英國政府緊隨美國之后，推出一系列支持大數據發展舉措。

首先是給予研發資金支持。英國政府通過利用和挖掘公開數據的商業潛力，為英國公共部門、學術機構等方面的創新發展提供“孵化環境”，同時為國家可持續發展政策提供進一步的幫助。2013年1月，英國政府向航天、醫藥等8類高新技術領域注資6億英鎊研發，其中大數據技術獲得1.89億英鎊的資金，是獲得資金最多的領域。

其次是促進政府和公共領域的大數據應用。為了便于公眾理解和判斷，英國政府專門建立了“數據英國”網站，將公眾關心的政府開支、財務報告等數據整理匯總并在互聯網上，并對其中的熱點議題和重要開支進行進一步闡釋，并對公眾意見進行反饋。其效果也是明顯的。

據測算，通過合理、高效使用大數據技術，英國政府每年可節省約330億英鎊，相當于英國每人每年節省約500英鎊。

第五站：澳大利亞理念與行動同時踐行

在南半球的澳大利亞自2009年開始積極應用開放數據的理念和行動踐行開放政府的愿景和目標。Data.gov.au是政府信息目錄的開放數據平臺，用戶可以在該網站上簡便地搜索、瀏覽和利用澳政府國家、地區政府的公共數據，政府鼓勵所有用戶通過更新工具和應用從信息中得到實惠。

澳大利亞政府數據開放通過5個階段將數據開放流程化，這5個階段依次是：發現數據——過程處理——授權許可——數據——數據完善。

2010年，澳大利亞聯邦政府通過了超級國家寬帶網工程，該工程的目標是將光纖電纜通向各家各戶，讓每個家庭享受每秒鐘1G的速度。部分海外測試顯示，全國寬帶網絡將覆蓋全澳93%的用戶，剩余的7%可使用速度相對較慢的無線和衛星網絡。這項計劃在2013年底結束。

2013年8月澳大利亞政府信息管理辦公室了《公共服務大數據戰略》，旨在推動公共行業利用大數據分析進行服務改革，制定更好的公共政策，保護公民隱私，使澳大利亞在該領域躋身全球領先水平。

結語

大數據釋放出的巨大價值，幾乎給每個行業都帶來了顛覆：大數據很忠誠，它真實記錄人們的每個足跡，深藏功與名;大數據很任性，它的分析有根有據，拒絕流言蜚語;大數據很友好，它提供各種權威參考，它創造綠色經濟，讓我們的生活更美好。世界已經進入由數據主導的“大時代”。

第3篇

【關鍵詞】大數據 移動閱讀 數據整合 智能搜索 個性體驗

doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2015.22.018 中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1006-1010（2015）22-0088-04

引用格式：宋玉珊，仇劍書，楊子文，等. 大數據時代移動閱讀發展策略探討[J]. 移動通信， 2015，39（22）： 88-91.

[Abstract] Starting from mobile reading， the tendency of big data in mobile reading was analyzed. Combined practical solutions and systems， the development strategy of mobile reading was discussed according to data resource integration， intelligent search engine and personalized user experience. It can be concluded that mobile reading can be developed faster and better combined with advantages of big data technology.

[Key words]big data mobile reading data integration intelligent search personalized experience

1 引言

隨著物聯網、移動互聯網、云計算等技術的迅猛發展以及智能終端的大范圍普及，全球數據呈現出井噴式增長趨勢，每日新增加數據以PB[1]為單位計量。據IDC預測，至2020年全球以電子形式存儲的數據量將達到32ZB（1021字節）[2]。如果將這些數據刻錄到DVD光碟上，再將碟片堆疊起來，足以從地球到月球壘上幾個來回，大數據時代已經來臨[3]！

所謂大數據，其實是一個比較具有抽象性的概念，盡管維基百科、數據科學家[4]以及相關數據研究機構等都曾提出過大數據的概念，但它并沒有一個嚴格、統一的定義。盡管如此，大數據的4V（Volume――容量，Value――價值，Velocity――快速，Variety――多樣）特點以及主流的處理技術已經基本得到認可[5]，并且業界普遍認為大數據的關鍵在于如何從規模龐大的數據中快速準確地提取有用信息。

2 大數據時代的移動閱讀

2.1 移動閱讀

所謂移動閱讀，是指通過Wi-Fi或者移動數據連接的方式，從數據庫中獲取電子形式出版的文字、圖片、音頻、視頻等多種電子資源，呈現在用戶的移動閱讀載體上，從而實現便攜、移動式的閱讀。

目前用戶的移動閱讀載體多帶有移動通信功能[6]，可以從網絡上下載電子資源或者直接在線閱讀網上資源；具體的硬件形式可以是智能手機、平板電腦等通用設備，也可以是Kindle、漢王等專用閱讀設備；閱讀方式可以是通過閱讀軟件閱讀（如熊貓看書、掌上書院等），也可以是直接在網頁上閱讀。

作為一種創新型的閱讀方式，移動閱讀依靠電子產品的大容量、強大搜索功能加之直接連接大數據庫的優勢，可以為用戶提供全面的閱讀產品展示、方便快捷的搜索功能，甚至于根據用戶的習慣提供閱讀產品推薦[7]。

2.2 移動閱讀的大數據化趨勢

在大數據時代，移動閱讀整體呈大數據化趨勢，主要體現如下：

（1）數據規模大：隨著移動互聯網、3G/4G等技術的迅猛發展，在改變人們溝通方式的同時也顛覆了人們的閱讀方式。從以書、本等紙介材料為閱讀媒介到各種電子媒介，從報紙雜志上較為單一的文本內容到各種多媒體電子資源，移動閱讀正在成為一種時尚，用戶規模、產業規模、參與廠商數量、資本市場投入產生爆發式增長的同時，產業鏈上每一個環節每時每刻都在產生大量的數據，特別是內容數據呈“碎片化”發展以來，大段的數據被打散成碎片，在方便用戶檢索、有針對性閱讀的同時，進一步加快了數據的增長速率。

（2）數據類型多樣化：移動閱讀除了結構化的文本數據以外，網頁、圖片（如漫畫）、音頻（如聽書）、視頻、位置信息等半結構化、非結構化的數據也在逐漸增多，而且這些數據在格式、編碼方式等方面往往存在差異，數據類型、數據結構整體呈多樣化發展趨勢。

（3）數據時效性高：大數據時代，用戶幾乎都選擇在“碎片時間”閱讀[8]。在工作、學習以及各種生活瑣事之余的閑暇時間，隨時隨地閱讀，整個閱讀過程經常會發生暫停、閱讀內容游移等，這就要求移動閱讀必須在用戶有限的閱讀時間內快速、高效地進行用戶數據的分析、處理和響應，閱讀呈現的數據內容需要隨著用戶需求的轉變而快速變化。

3 大數據時代移動閱讀發展策略

3.1 數據資源整合

移動閱讀在大數據化趨勢下，數據規模、數據類型不斷增加，而數據資源越多、數據結構越復雜，對數據資源的加工、分類、整理積累等工作就愈發重要，這些工作的完成程度決定著數據資源的使用價值。大數據移動閱讀的一個重要技術是將內容資源被“碎片化”，即內容數據從原先的種、冊、件、篇存儲，過渡到章、節甚至更小片段存儲，數據資源根據所述內容按照一定規則、以一定的顆粒程度被存儲到數據平臺，這些碎片化的內容片段需要進行恰當的加工、分類、被標簽化，形成各種邏輯內容庫，如文章庫、音頻庫、圖片庫、視頻庫等，這樣在需求時，碎片化的數據資源能夠被快速檢索、有效組織輸出。

3.2 搜索引擎智能化

移動閱讀用戶獲取內容數據一般通過兩種途徑：一種是通過內容提供者在展示頁面上的內容鏈接；另一種是通過用戶的主動檢索。受限于移動閱讀設備有限的屏幕尺寸、與PC機相比相對不便的操作方式和聯網時需要考慮的流量因素，用戶在一次檢索后，對獲取的內容有著更高精準性、更高集聚性的期待，而在這個數據飛漲的時代，如何讓用戶從海量數據中檢索到想要閱讀的內容，除了內容本身需要有貼切的標簽、分類以外，一個智能的搜索引擎必不可少。

整個檢索過程是典型的大數據問題，涉及到分析海量日志（Log）數據、用戶上網Cookie數據、用戶的行為特征等[9]，通過大數據分析，搜索引擎可以及時并盡可能地獲取到用戶的真實意圖，從而獲取到數據資源的貼切標簽，并通過兩者的比對，按照關聯性將搜索結果由高到低合理地排序呈現給用戶，盡量讓移動閱讀用戶通過一次搜索就能從數據庫的海量內容數據資源中檢索到較為貼切的結果，盡可能地提高查詢效率、方便用戶閱讀。

3.3 閱讀體驗個性化

移動閱讀用戶每時每刻產生數據，主要包括：用戶的閱讀終端數據、用戶的閱讀行為數據、用戶的個人信息數據、用戶的社會關系數據、論壇與博客等社交流動產生的數據、APP應用產生的數據、個人云應用產生的數據、物聯網產生的數據等[10]。利用這些數據并結合大數據技術，移動閱讀完全可以將用戶畫像、分類，根據用戶的關注點進行個性化推送。另外，還可以根據用戶終端為用戶呈現不同版式的閱讀內容，實現用戶的個性化體驗。

4 方案研究

筆者參與的基金項目設計并開發了一套移動閱讀系統，體現了上述基于大數據的發展策略。系統框圖如圖1所示。

該系統主要由內容生產、內容管理、用戶服務這3個子系統構成，具體如下：

（1）內容生產子系統主要包括各個出版社的碎片化內容生產平臺，多個生產平臺的內容將匯聚到內容管理平臺，統一向用戶提供服務。

（2）內容管理是服務系統的后臺支持子系統，主要包括內容匯聚平臺、搜索引擎、內容重組平臺和數據倉庫。內容匯聚平臺接入多個內容源，同時負責向服務子系統提供內容分類檢索；搜索引擎是大數據移動閱讀的核心之一，提供智能搜索并對搜索結果進行二次分析，形成更有價值的結果；內容重組平臺是實現個性化閱讀的關鍵環節，利用原始內容，同時結合用戶參數、用戶終端參數等，智能生成最適合當前用戶閱讀的內容提供給用戶；數據倉庫分為多個子模塊，存儲著內容數據、用戶畫像數據、歷史數據、終端數據等。

（3）用戶服務子系統直接面對用戶，包括計費、用戶管理、門戶、閱讀客戶端等功能實體。

在數據資源整合方面，各出版社的碎片化內容生產平成對各自版權內容數據的收錄、標準復合文檔格式轉換、碎片化處理（包括將內容按照章節/圖片等進行分割、分割后的語義化標注、碎片存儲等）、各碎片間關聯信息管理、元數據生成等，經過內容生產平臺的加工，內容數據被分解為各類碎片，這些碎片被內容匯聚平臺匯聚、存儲（其中描述了碎片基本信息的元數據被存儲到匯聚平臺，其他內容碎片則被存儲到數據倉庫），這樣當用戶請求檢索時，匯聚平臺根據元數據向數據倉庫請求相應內容碎片輸出到內容重組平臺進行動態組合、有針對性地輸出結果。

在智能檢索中，當用戶鍵入搜索關鍵詞后，搜索引擎將關鍵詞和該用戶的查詢歷史、使用習慣、查詢上下文聯系以及其他用戶對這些關鍵詞的歷史查詢記錄等信息進行關聯分析，為關鍵詞補充上一些可能表示用戶真實意圖的標簽，然后將新生成的關聯關鍵詞和內容匯聚平臺存儲的元數據進行匹配，并將匹配結果在數據倉庫中檢索，得到相應內容數據且最終通過閱讀門戶進行呈現。若用戶并未在一次檢索中得到預期結果，通過反復的查詢構建，用戶的最后一次檢索結果可以認為其表達了用戶在初始時的真實意圖，從第一次查詢到最后的結果，這整個過程中產生的行為數據可以存儲到數據倉庫的歷史數據子模塊，為下一次的檢索提供支持。這樣用戶在受益于大數據分析、在有限的屏幕尺寸上較為迅速地檢索到需求數據的同時，用戶產生的數據又能夠進一步服務于大數據分析。

用戶體驗個性化主要體現在以下方面：

（1）內容推送：根據數據倉庫存儲的用戶畫像數據，內容管理子系統可以通過內容重組平臺主動向用戶推送與用戶興趣模型類似的閱讀資源、與用戶同一分類的其他用戶感興趣的閱讀資源、與用戶感興趣內容存在內在關聯性的閱讀資源等，從而讓用戶得到更多的個性化服務體驗。

（2）終端識別適配內容：數據倉庫的終端數據子模塊中存儲著一些終端靜態信息，包括終端品牌、型號、屏幕分辨率、屏幕尺寸、支持的圖片格式和聲音格式等，當用戶首次登陸時，通過獲取用戶終端信息（包括終端品牌、型號、瀏覽器信息等），內容管理子系統可以將這些信息和終端數據模塊所存儲的信息進行匹配關聯，在用戶閱讀時向用戶輸出適配內容，如根據屏幕尺寸適配展示字體大小、根據支持格式適配輸出音視頻內容格式等。

5 結束語

本文分析了移動閱讀的大數據化趨勢，并結合實際解決方案和系統，從數據資源整合、搜索引擎智能化和用戶體驗個性化幾方面探討了移動閱讀的發展策略。大數據時代的到來推動了移動閱讀的發展，移動閱讀在得益于大數據技術、提升用戶體驗的同時，也不能忽略大數據帶來的信息安全隱患。

移動閱讀在采集用戶數據、提升用戶體驗的同時還需要注重用戶的隱私安全保護。一方面，移動閱讀在對用戶隱私數據采集時應保證用戶享有知情權和對自身數據使用的決定權，整個采集過程要符合國家的相關法律規定，采集結果應該被合理應用；另一方面，應加強移動閱讀設備自身、數據訪問傳輸過程以及整個大數據平臺的安全管理，提高整個系統的安全保障級別。只有結合大數據的環境特點和移動閱讀的用戶需求，才能讓移動閱讀在數據獲取、維護、搜索和呈現的過程中可管、可控、可用，從而推動移動閱讀產業更快、更好地發展。

參考文獻：

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