董相翠 王亮 | 出版企业数据治理策略优化研究*

随着数字化进程的加速推进，数据安全风险呈现出不断增大的态势，出版企业面临诸如网络攻击、数据泄露等一系列潜在的安全威胁，与此同时，数据合规性管理的难度也在增加，面临着许多难以解决的问题。在这样严峻的现实情境之下，深入开展关于出版企业数据治理策略的优化研究，并进行积极的实践探索，具有极为重要且关键的现实意义。国家发改委等六部门于2025年1月6日印发的《关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》提到，支持企业提升数据处理能力，对于重要数据要采取安全保护措施。本研究希望帮助出版企业充分挖掘数据背后所蕴含的巨大潜力，以此为契机实现业务的创新发展与转型升级，从而提升自身的核心竞争力，并且也能够为整个出版行业的数据治理工作提供具有参考价值的理论支持以及可借鉴的实践范例，从而推动出版行业在数字化时代实现可持续的高质量发展。

一、出版企业数据类型

数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。国际数据管理协会（DAMA）给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。国际数据治理研究所（DGI）给出的定义是：数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（Who）能根据什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。^[1]数据治理的最终目标是提升数据的价值，数据治理非常必要，是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具。^[2]出版企业包含的数据类型主要有以下四种。

（一）用户数据

出版企业数据中最核心的部分是用户数据，其对于企业的市场定位、营销策略制定以及用户体验优化等方面都具有重要意义，这类数据主要包括用户的基本特征信息、出版活动相关信息以及用户属性相关信息。基本特征信息如用户的年龄、性别、职业、地理位置与联系方式等，这些信息有助于企业构建用户画像，了解用户的基本背景和需求；出版活动相关信息主要涉及用户与出版的选题、策划、发行和营销具体运作环节有关的关键数据，用户的阅读偏好、购买历史以及参与度等信息对于企业的市场细分、个性化推荐以及营销策略调整方面至关重要；用户属性相关信息则反映了用户的身份特征以及与出版企业的交互记录，比如用户是读者、出版企业工作人员还是图书作者，以及用户在企业平台上的评论、反馈和分享等行为数据，这些信息有助于企业更深入地了解用户需求和行为习惯，从而提供更加精准的服务。在2025年北京图书订货会上，私域流量成为各个出版企业新的发力点，企业利用用户数据精准定位人群，通过个性化推荐等方式提高用户对出版物的关注度和购买率，增强用户黏性。

（二）内容数据

出版企业的另一大重要数据类型是内容数据，它主要涉及出版物本身的信息，包括出版物的基本信息、内容信息以及版权信息等。基本信息是出版物的基本标识，有助于企业构建出版物数据库，方便用户检索和购买；内容信息主要包括出版物的章节划分、目录以及正文内容等，这些信息是出版物的核心部分，也是企业进行数字化处理和再利用的重要基础，通过对内容数据的挖掘和分析，企业可以了解出版物的主题、风格和受众等特点，从而进行更加精准的营销和推广，如福建科学技术出版社的“爱牙岛历险记”口腔科普系列图书，通过对内容数据的评估，开发具有IP潜力的内容，进行全方位的融媒体开发，推动这套科普丛书的市场拓展；版权信息则涉及出版物的版权归属、授权范围以及使用期限等，这些信息对于保护企业的知识产权和合法权益具有重要意义，企业需对版权信息进行严格管理，以确保出版物的合法使用和传播。

（三）交互数据

交互数据主要反映用户与出版物或出版企业之间的交互情况，这些数据对于企业的用户体验优化、营销策略调整以及产品改进等都具有重要价值，交互数据主要体现在用户行为信息、用户反馈信息以及社交媒体信息等。用户的浏览记录、停留时间和购买转化率等属于用户行为数据，这些数据有助于企业了解用户的行为习惯和偏好，从而进行个性化推荐和优化用户体验；用户反馈数据则主要涉及用户对出版物的评论、评分与建议，在改进出版物质量、提升用户体验的过程中用户反馈数据具有重要价值，企业也可以通过对用户反馈数据的分析，了解用户对出版物的满意度和不足之处，从而进行针对性的改进和优化；社交媒体数据主要反映了用户在社交媒体上关于出版物的讨论和分享等交互情况，该数据有助于企业了解出版物在社交媒体上的传播情况和影响力，从而进行更加精准的营销和推广。例如根据用户在微博、小红书、抖音等新媒体平台上对某本新书封面设计等的吐槽，及时调整后续印刷版本。此外，通过监测社交媒体上关于出版物的话题热度和传播范围，企业可以评估新媒体营销活动的效果，进而调整营销策略。

（四）经营数据

经营数据则主要涉及企业的财务状况、销售业绩与市场份额等关键指标，在评估企业的经营状况和制定发展战略过程中经营数据具有重要意义。从财务维度来看，通过对经营数据的剖析，企业可以深入了解自身财务状况是否处于健康状态，包括资金周转效率、成本控制水平以及盈利能力等关键要素；销售业绩方面，借助经营数据分析，企业能够精准判断销售业绩是否达到预期目标，明晰销售增长或下滑的具体原因。同时通过分析市场份额的变化趋势，企业可以直观掌握自身在市场竞争格局中的动态地位，了解竞争对手的发展态势以及市场整体发展趋势。此外，经营数据还能为企业决策提供坚实的数据基础，通过对市场、竞争等多维度数据的整合分析，助力企业敏锐识别市场机遇，及时预警潜在风险，从而制定出更具前瞻性和科学性的发展战略，保障企业在复杂多变的市场环境中保持竞争优势。2024年头部出版上市公司的一般图书业务压力增大，虽然部分上市公司实现正增长，但多数头部企业因运营成本上升或渠道依赖问题导致业绩下滑，腰部企业则通过灵活管理机制和产品线调整维持增长，反映出市场竞争格局的动态变化。

二、出版企业数据治理面临的问题与挑战

（一）数据孤岛现象严重

数据是管理报告及经营分析的基础, 而且很多大型企业存在集团内部多板块场景, 业务系统种类多样, 每个部门之间的数据往往都各自存储, 各自定义, 系统孤岛较多导致主数据与元数据的数据标准未能实现统一落地实施, 缺乏数据治理手段, 数据质量难以保证, 导致其间并未建立有效的数据交换服务。数据孤岛问题就成了出版企业在实现数字化转型路上的“拦路虎”。^[3]在出版企业中，不同部门往往使用各自独立的业务系统，导致数据被孤立存储和管理，例如编辑部门的书稿编辑管理系统、销售部门的销售数据管理系统以及仓库的库存管理系统之间缺乏有效的数据交互机制。出版企业在部门间数据共享方面存在较大困难，这使得编辑难以实时了解图书在市场上的销售情况和读者反馈，无法及时调整选题和编辑策略，许多出版企业的文学类图书编辑部由于无法与销售部门的电商销售数据实时对接，在策划新的文学选题时，仍然按照以往经验，导致部分选题市场反应冷淡，因为没有考虑到当下读者在电商平台上对特定文学类型（如网络文学改编作品）的需求变化。同时数据孤岛还造成了数据的重复存储和不一致性，增加了企业的数据管理成本和数据整合的难度，严重影响了企业整体运营效率和决策的准确性。

（二）数据质量参差不齐

数据质量问题在出版企业中还是比较常见的。其一，数据采集过程像一个精密链条上的许多环节，其中存在着很多令人担忧的漏洞。在出版企业的日常运营中，数据采集是基础且关键的一步，但是部分数据采集工作仍依赖传统的人工录入方式，以一些小型出版企业为例，在图书销售数据录入这一环节，由于缺乏先进的数据采集系统和严格的质量管控机制，工作人员在繁忙的工作中极易出现疏忽，据统计这类人工录入错误导致的数据质量问题在小型出版企业中发生率可达10%~15%。其二，外部数据来源复杂，其中质量更是难以把控。随着互联网的普及和发展，出版企业为了获取更全面的市场信息和读者反馈，纷纷从各种外部渠道收集数据，网络上的信息各式各样，其中包含着大量的广告、无关信息甚至恶意刷评内容，一些不法分子为了达到某种商业目的，可能会雇用水军对某本图书进行恶意刷评，或者发布大量与图书无关的广告信息。图书的库存数据管理也面临着外部数据来源复杂带来的挑战，仓库管理系统与销售系统作为两个独立但又相互关联的系统，由于数据更新机制不完善、系统之间缺乏有效的数据同步接口等原因，常常出现数据更新不同步的情况，比如当仓库中某本图书的库存数量发生变化时，仓库管理系统可能已经及时更新了数据，但销售系统却未能及时获取到这一更新信息，导致在销售时显示库存不准确。当读者在网上下单购买该图书时，系统显示有货，但是实际发货时却发现库存不足，这不仅会让读者感到失望，影响他们的购买体验，还会降低读者对企业品牌的信任度，进而影响企业的销售业绩和市场口碑。

（三）数据安全保障不足

出版企业涉及大量敏感数据，如作者的个人信息、未出版书稿内容、读者的购买记录和个人隐私信息等，出版业数据类型复杂、体量庞大，给数据安全治理提出了更高的要求。^[4]从技术层面看，当下部分出版企业在数据安全防护的技术应用上存在明显短板，难以有效保障数据在存储和传输过程中的安全性，加密措施的完善程度远远不够。在数据存储环节，企业本应该采用先进的加密算法对各类数据进行全方位、多层次的加密保护，然而实际情况却是，一些企业出于成本考虑或技术能力限制，仅仅对部分关键数据进行了简单加密处理，这些所谓的关键数据可能仅涵盖企业的核心业务信息，如重要的出版合同、财务数据等，但是对于大量具有重要价值的读者行为数据却完全未进行加密。从管理层面分析，数据安全管理制度不健全，缺乏明确的数据访问权限规定和数据泄露应急处理机制。随着云计算、大数据等前沿技术在出版企业的广泛应用，数据存储和处理的环境发生了翻天覆地的变化，变得更加复杂和多元。云计算为企业提供了便捷、高效的数据存储和计算服务，与此同时也带来了新的安全挑战，企业的数据不再局限于本地服务器，而是分散存储在多个云平台上，这使得数据的管理和保护难度大幅增加；大数据技术则让企业能够处理和分析海量的数据，数据量的激增也意味着数据安全风险的增加，黑客可能会利用大数据技术的漏洞，对企业数据进行大规模的攻击和窃取。面对这些新的威胁，出版企业原有的数据安全防护体系已经难以满足需求，企业必须不断更新和完善数据安全防护体系，这包括引进先进的数据加密技术、加强数据访问权限管理和建立完善的数据泄露应急处理机制等，以应对日益复杂和严峻的数据安全形势，确保企业的数据安全和稳定运营。

三、出版企业数据治理策略优化

（一）构建一体化数据平台

出版企业可以构建一体化的数据平台，以打破数据孤岛现象。^[5]例如可借鉴大型出版集团企鹅兰登书屋的经验，他们整合了编辑、销售和库存等多个部门的数据系统，建立了统一的数据仓库，通过 ETL（Extract，Transform，Load）工具，将不同来源、不同格式的数据抽取、转换并加载到数据仓库中，实现数据的集中存储与管理，具体流程如图1所示。行业研究显示，采用一体化数据平台后，数据共享效率可提高50%以上，在这个平台上以图书的ISBN作为唯一标识，将书目信息、作者信息、销售数据、库存数据以及读者反馈数据等进行关联整合，形成完整的数据视图。这样编辑人员可以随时查看图书的销售情况和读者评价，从而更精准地策划选题和指导作者创作；销售部门能够深入了解图书内容特色，制订个性化的营销策略；管理层也能基于全面的数据进行科学决策，如根据市场需求合理安排图书的印刷数量，降低库存成本。并且一体化数据平台应具备良好的扩展性，能够随着企业业务的发展和数据量的增长，方便地接入新的数据来源和应用系统。^[6]

（二）强化数据质量管理体系

建立完善的数据质量管理体系，是出版企业数据治理的关键。首要的是制定明确的数据质量标准，包括数据的准确性、完整性、一致性与时效性方面的要求，例如对于图书的书目信息，规定书名、作者、出版社与出版日期等关键字段必须准确无误，且所有相关数据应完整记录，不同系统中的书目信息应保持一致，并且能及时更新，以反映图书的最新状态。接下来设立数据质量监控岗位或团队，定期对数据进行检查和评估，比如一些中型出版企业，每周会对新录入的销售数据进行抽样检查，检查比例不低于10%，发现错误及时纠正，并分析错误产生的原因，采取相应的预防措施。再者利用数据质量管理工具，如Informatica Data Quality（IDQ）等，对数据进行清洗、去重和验证，这些工具可以通过算法识别并纠正数据中的错误，根据相关数据统计，使用专业数据质量管理工具后，数据错误率可降低80%左右。此外，建立数据质量反馈机制，鼓励员工和读者发现并报告数据质量问题，形成全员参与的数据质量管理文化。^[7]

（三）完善数据安全防护策略

出版企业因涉及大量敏感信息，必须完善数据安全防护策略。其一，在技术层面，采用先进的加密技术，如AES（Advanced Encryption Standard）加密算法，对数据存储和传输过程进行加密，具体加密流程如图2所示。例如对于未出版书稿内容、作者的个人信息以及读者的购买记录等敏感数据，无论是存储在本地服务器还是在网络传输过程中，都进行高强度加密，确保数据的保密性。《中华人民共和国网络安全法》规定，企业有责任保护用户信息安全，加密措施是履行这一责任的重要手段。其二，在数据访问控制方面，建立严格的权限管理系统，根据员工的岗位角色和工作需要，分配不同的数据访问权限，比如编辑人员只能访问与书稿相关的数据，销售部门只能查看销售数据，而财务人员则有权限处理与财务相关的数据，严禁越权访问。^[8]与此同时，定期对数据系统进行安全漏洞扫描和渗透测试，及时发现并修复安全隐患，例如，出版企业每月进行一次安全漏洞扫描，每季度进行一次渗透测试，在一次扫描中发现了数据库的一个安全漏洞，及时进行修复，避免可能的数据泄露风险，一旦发生数据泄露等安全事件，能够迅速采取措施，降低损失，并按照相关法律法规要求及时通知相关方。

四、结语

在数字化转型浪潮下，出版企业数据治理的策略优化研究具有深远意义。未来随着新质生产力驱动出版业高质量发展，数据治理将深度融入AI大模型训练等核心场景，推动出版企业从传统内容提供商向优质语料加工中心转型；同时区块链确权、隐私计算等技术的应用将破解数据共享与安全的悖论，构建“数据要素×出版生态”的新型治理范式。出版业需要以数据资产化为抓手，通过构建标准化的数据治理体系，实现内容价值与数据价值的双重释放，最终在数字经济时代形成“技术赋能—数据驱动—产业升级”的良性循环。总之，出版企业数据治理策略的优化与实践探索是一项长期而艰巨的任务，但是只要持之以恒，出版企业必将能够充分释放数据资产的能量，在数字化转型的浪潮中实现可持续发展的战略目标，为文化传承与知识传播开辟更为广阔的天地，在全球出版业的舞台上绽放更加绚烂的光彩。

（作者单位：董相翠，北京印刷学院新闻传播学院；王亮，北京印刷学院经济管理学院）

*本文系2021年国家社会科学基金项目“基于联盟区块链的自媒体侵权监管和版权引导机制研究”（项目编号：21BXW037）阶段性研究成果。

**通讯作者：王亮。

参考文献：

扫码订阅《出版参考》杂志

编辑部：010-5225 7117/7113

发行部：010-5225 7109/7110

投稿邮箱：bjcbck@126.com