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loveless0122
阳澄湖边
大数据时代学术期刊的机遇与挑战_数据分析师考试在数字化再造并融合传统出版的大背景下,就学术期刊而言,其传播方式已经发生巨大变化,数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上,学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战,成为关注的主题。主动适应“大数据”时代据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍,为适应“大数据时代”的需求,中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析,包含社科基金资助期刊195种,非社科基金资助期刊448种,并公布了调研结果。从调研数据中发现,目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升,对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。专家认为,从表面上看,“大数据”的概念及其价值更多的是为IT业和企业营销领域所关注,但从深层次看,传媒业将是受到大数据时代冲击较大的行业。在大数据时代,与学术期刊处于同一环境体系的学术创新模式、学术研究范式、知识形态、知识获取、知识交流及处理机制的改变,将直接影响着学术期刊的生存和发展。“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界,使学术期刊面临新的挑战和机遇, “大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此,各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径,应用大数据技术,跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限,实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。数字化时代的诸多挑战当前,来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播,继而扩展至整个编辑出版流程的革命,使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播,在传播流程中,数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大,而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求,大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。另外,当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时,处境更是日益艰难,而自然科学期刊尤甚,每年以10万篇计的优秀稿源的流失,使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒,更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失,使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战,急需创新观念,走出一条数字化发展的新路径。对此,中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示,通过高层次的文化碰撞,刷新旧有理念,加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐;变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径;积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题,这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。加快数字化转型步伐在如何探索学术期刊数字化转型上,中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验,并提出六方面建议:一是期刊质量是期刊的生命;二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命;三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力;四是重视数字出版与数字化刊群建设; 五是善于知识分析工具的开发与利用; 六是加强技术的研发和投入。以上是小编为大家分享的关于大数据时代学术期刊的机遇与挑战的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
anne贝多芬
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前,数据的价值逐渐为人们所重视,同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现,未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?工具抢了人的饭碗?很多大数据分析工具的设计起点非常高,定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程,功能不可谓不强大。但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师,未免有些杞人忧天了。恰恰相反,大数据分析工具不是数据分析师的竞争者,而是协助者。工具本来就是为人服务的,数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能,二者相辅相成,是友非敌。企业的支持虽然大数据的概念已经普及,但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队,但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。相对于数据管理,数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通,将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时,企业应该建立数据库并部署大数据分析工具,为了能更好地对接用户,也为企业和数据分析师留有足够的空间。从幕后到台前的转变以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同,而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话,以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程,是靠数据可视化技术来实现的。数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前,而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者,是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力,还要能提取数据精髓,并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前,这里面会需要许多技能,数据分析师的工作性质也将发生改变。在大数据时代,数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流,响应时代的需要,数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实,大数据分析工具,数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战,但对于数据分析师来说,未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前,数据的价值逐渐为人们所重视,同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现,未来的数据分析师
大数据时代应如何应对变革带来的机遇与挑战大数据时代带给我们更多冲击,要想与时俱进,并不断的提升,那就要摒弃原来的传统思想,大胆努力的接受大数据带来的新挑战。想要
大数据对于目前的一个分析和挑战来说都是非常有利的可以选择
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考: 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数
大数据面临的机遇和挑战,这种文章的话,大数据面临的机遇肯定就是以后发展越来越快的话