기술나눔

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미디어 산업의 기업과 기관은 뉴스 보도, 미디어 자료, 독자 피드백 및 시장 조사의 축적을 통해 고유한 데이터 요소 분야를 보유하고 있습니다.

그러나 대부분의 관련 부서에서는 아직 데이터 요소의 가치에 관심을 기울이지 않고 활용하지 못하여 유휴 자원이 발생하고 있습니다. 유휴 데이터 요소는 내부 비즈니스 팀에 권한을 부여할 수 없으며 외부 출력을 통해 사회적, 상업적 가치를 실현할 수도 없습니다. 데이터를 저장만 하고 활용하지 않는 이런 행태는 미디어 산업의 '금광'을 점차 '부담'으로 만들어 버렸다.

과학기술일보는 미디어 산업의 데이터 요소 가치 제고의 선구자로서 완벽한 데이터베이스와 역량 출력 시스템을 구축해 왔으며, 사업팀의 업무 효율성 향상과 외부 출력을 통한 수익 창출에 괄목할 만한 성과를 거두었습니다. , 이는 벤치마크적으로 중요한 의미를 갖습니다.

01 데이터베이스 + 대내외 서비스, 과학기술일보는 데이터 요소의 가치 실현을 위한 청사진을 제시합니다
과학기술일보(이하 신문)는 중앙편집위원회의 승인을 받고 과학기술부가 관리하는 차관급 공공기관으로 당과 국가의 과학을 책임지는 중앙 주류언론이다. 기술 선전 업무. 신문은 과학기술 정보 보급의 중요한 기관으로서 풍부한 데이터 자원을 보유하고 있습니다. 데이터 자원의 가치를 충분히 활용하면 신문의 사업 역량과 시장 경쟁력을 높일 수 있을 뿐만 아니라 언론과 언론의 사회적 책임을 더욱 잘 수행할 수 있습니다. 더 넓은 효과를 가져옵니다. 신문은 이를 바탕으로 기존 시스템과 데이터 자원을 샅샅이 뒤져 데이터베이스 구축, 내부 서비스, 외부 출력의 세 가지 주요 요구 사항을 요약했습니다.

요구사항 1: 지식 시스템을 기반으로 데이터베이스 구축

신문은 과학기술정보 분야에서 스스로 생산한 데이터와 외부에서 축적한 데이터 등 막대한 양의 데이터를 축적해왔습니다. 이러한 자료는 혼합되어 있고 복잡하여 검색이 어렵습니다. 신문은 현재의 데이터 자원과 지식 시스템을 프레임워크로 기반으로 데이터베이스를 구축하여 향후 데이터 자원의 효율적인 활용을 위한 탄탄한 기반을 마련해야 합니다.

데이터 리소스 사용자의 경우 과거 데이터의 지원이 필요하고 과학 및 기술 정보 분야의 최신 개발을 이해해야 합니다. 신문은 새로 구축된 지식 시스템에 따라 외부 자원을 통합하고 이를 지속적으로 확장 및 업데이트하며 데이터베이스의 지속적인 가용성을 보장해야 합니다.

요구 사항 2는 내부 서비스를 달성하기 위한 유연한 액세스를 목표로 합니다.

데이터베이스를 구축하는 것이 목적이 아니라 사용하는 것이 목적입니다. 데이터베이스의 역할은 데이터 자원을 수집하고 관리하는 것이므로 신문은 누구나 유연하게 사용할 수 있도록 클라이언트를 개발해야 합니다. 편집자와 기자가 기사나 보고서를 작성할 때 정보를 쿼리해야 하는 경우가 종종 있습니다. 사용자 단말기를 통해 분류된 고품질 데이터 리소스에서 필요한 자료를 효율적으로 검색하여 출력 효율성과 품질을 향상시킬 수 있습니다. 유연성을 더욱 향상시키기 위해서는 웹 측 외에 APP 측도 구축해야 합니다.

요구사항 3: 고객 선호도 충족 및 외부 성과 실현 원칙 기반

신문 데이터 자원은 자체 활용에 국한되지 않고, 정부 부처와 과학기술 분야 기업, 기관에 수출해 수익을 창출할 수도 있다. 내부 서비스와 달리 외부 출력에는 고유한 고유성이 있습니다. 첫 번째는 서비스 방식입니다. 내부 웹 및 APP 서비스는 기본적으로 SaaS 서비스입니다. 외부로 내보낼 때 일부 고객은 이를 수락할 수도 있지만 다른 고객은 API 서비스 방식을 선호할 수도 있습니다. 또한 고객은 일반적인 콘텐츠 서비스에 만족하지 못하고 맞춤화가 필요할 수도 있습니다. 예를 들어, 특정 단위는 "대형 모델"에 관심이 있고 대형 모델의 특수 컨텐츠 및 데이터 분석 결과를 정확하게 사용자 정의하기를 희망합니다. 따라서 신문은 이러한 잠재성이 높은 수요에 대비해야 합니다.

02 토르시의 3대 하이라이트, 신문과의 심도 있는 협력 촉진
위와 같은 요구에 직면하여 과학기술일보는 외부 조달을 통해 이를 구현하기로 결정했습니다. 신문은 여러 제조업체를 조사한 끝에 Torsi의 세 가지 하이라이트에 중점을 두고 Torsi를 파트너로 선택했습니다.

하이라이트 1: 미디어 산업과 빅데이터 기술의 이중 역량

Torsi는 1993년에 설립되었으며 10,000명 이상의 기업 수준 사용자에게 서비스를 제공했습니다. 미디어는 토르시가 깊이 관여하고 있는 산업 중 하나입니다. 이 업계에서 토르시는 사이언스 앤 테크놀로지 데일리(Science and Technology Daily) 등 많은 클라이언트에게 서비스를 제공하며 많은 업계 노하우와 모범 사례를 축적했습니다. 동시에 Torsi는 빅데이터 분야에서 깊은 축적을 보유하고 있으며 Haizi 분산 데이터 수집 시스템, Haiju 데이터 통합 ​​시스템, TRS Haibei 검색 데이터베이스 등과 같이 널리 사용되는 여러 제품을 출시했습니다. 사이언스앤드테크놀로지데일리는 제조사의 미디어 산업 축적과 빅데이터를 중시하며, 다양한 배경을 가진 파트너를 선호하므로 순수 미디어 디지털 서비스 제공업체와 빅데이터 기업을 선택하지 않습니다.

하이라이트 2: 수천억 ​​개의 고부가가치 정확한 정보 데이터 축적

신문의 데이터베이스는 애플리케이션 구축을 지원하기 위해 견고하고 깊어야 합니다. 신문 자체의 축적된 데이터에만 의존하는 것은 다소 빈약합니다. Torsi는 수년간 미디어 업계에 서비스를 제공해 왔으며 수천억 개의 고부가가치 정확한 정보 데이터를 축적해 왔습니다. 이는 신문의 지식 시스템의 특성과 결합되어 데이터베이스를 빠르게 채울 수 있습니다.

또한 Torsi는 전 세계적으로 배포된 분산 수집 플랫폼과 핵심 수집 기능을 갖추고 있어 데이터베이스를 정보 세계에 연결할 수 있는 파이프라인을 신속하게 구축하여 데이터베이스의 오래 지속되는 활력을 보장합니다.

하이라이트 3: 과거 우수 사례에 대한 현장 조사를 수행할 수 있도록 신문사 지원

Torsi는 Science and Technology Daily와 유사한 배경을 가진 많은 단위를 포함하여 수많은 모범 사례를 축적했습니다. Torsi는 오랫동안 이러한 고객에게 서비스를 제공하며 좋은 관계를 유지해 왔습니다. 대부분은 Torsi가 Science and Technology Daily와 소통하고 현장 연구를 수행하는 것을 지원합니다. 신문은 현장 조사를 매우 중요하게 생각하며 이 방법을 통해 우리는 프로젝트의 가치를 진정으로 느낄 수 있고 귀중한 실무 경험을 배울 수 있다고 믿습니다.

03 신문은 요구 사항을 하나씩 구현하는 '3단계' 솔루션을 확인했습니다.
여러 번의 조사 끝에 신문과 Torsi는 "3단계" 솔루션을 공식화했습니다. 첫 번째 단계는 데이터 정렬, 처리, 통합을 실현하기 위한 빅데이터 지원 서비스 플랫폼을 구축하는 것입니다. 두 번째 단계는 내부 및 외부 서비스 구현을 위한 서비스 플랫폼을 구축하는 것입니다. 3단계: 외부 서비스를 심화하기 위한 정확한 주제 생성 서비스 플랫폼과 지능형 데이터 플랫폼을 만듭니다.

1단계: 데이터 정렬, 처리 및 통합을 달성하기 위한 빅 데이터 지원 서비스 플랫폼 구축

Torsi는 과학기술위원회 제도, 과학기술협회 제도, 중국과학원 제도, IT, 농과학과 등 다양한 유형과 차원을 포괄하여 신문의 실제 상황을 바탕으로 독점적인 지식 시스템을 구축했으며, 기술. 지식 시스템을 구축한 후 Torsi는 데이터를 정리하고 데이터베이스에 통합했습니다. 그런 다음 외부 고품질 데이터에 대한 액세스를 표준화하고 통합하여 기본 데이터 리소스를 더욱 풍부하게 만듭니다.

위의 아이디어는 과학 기술 정보 수집 및 접근 하위 시스템, 과학 기술 데이터 지능형 처리 하위 시스템, 빅 데이터 관리 하위 시스템 및 과학 기술 지식 처리 하위 시스템의 네 가지 구성 요소를 포함하는 빅 데이터 지원 서비스 플랫폼에 의해 구현됩니다.

과학 및 기술 정보 수집 및 액세스 하위 시스템: 다중 소스 이종 데이터에 액세스하기 위해 푸시 데이터는 다중 소스, 다중 시간 및 다중 규모로 통합되고 최종적으로 정보 콘텐츠의 빅 데이터 리소스 풀을 형성합니다. 기본 데이터 서비스 지원.
과학 기술 데이터 지능형 처리 하위 시스템: 빅 데이터 지능형 처리 기술을 사용하여 기본 재료 라이브러리에 대한 의미 분석, 자동 라벨 색인화, 정보 분류, 클러스터링 및 기타 빅 데이터 지능형 처리를 수행합니다.
빅데이터 관리 서브시스템: 데이터 저장 관리, 검색 서비스, 데이터 관리를 제공하고 상위 플랫폼의 후속 모바일 비즈니스 애플리케이션을 지원합니다.
과학기술 지식 처리 하위 시스템: 과학 기술 뉴스, 과학 기술 인력, 과학 기술 기관, 과학 기술 성과 등을 고려하여 과학 기술 분야의 정보를 수집하고 핵심 데이터를 추출하며 기초를 구축합니다. 과학기술정보에 필요한 정보지식기반.
2단계: 내부 및 외부 서비스 구현을 위한 서비스 플랫폼 구축

첫 번째 단계는 모든 당사자가 데이터를 볼 수 있도록 하는 것이고, 두 번째 단계는 모든 당사자가 데이터를 사용할 수 있도록 하는 것입니다. Torsi는 빅데이터 지원 서비스 플랫폼을 기반으로 중국 과학기술 정보 데이터베이스의 웹 및 모바일 단말기를 구축합니다. 동시에 Torsi는 웹 및 모바일 데이터 통합 ​​관리, 사용자 회원 관리, 애플리케이션 운영 관리, 사용자 초상화 등을 포함하여 신문용 중국 과학 기술 정보 데이터베이스 백엔드 관리 시스템을 구축했습니다.

위와 같은 구축을 통해 신문은 내부적으로 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 정부 부처, 기업, 기관, 각종 사회단체의 의사결정과 운영을 위한 과학기술정보 모바일 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 과학기술정보를 제공할 수 있게 된다. 대중에게 과학 대중화 지식 서비스를 제공합니다.

3단계: 외부 서비스 심화를 위한 정확한 주제 생성 서비스 플랫폼과 지능형 데이터 플랫폼 구축

고객은 일반적인 콘텐츠 서비스에 만족하지 못하고 맞춤화에 대한 요구가 있을 수 있습니다. Torsi는 이러한 요구를 충족하기 위해 정확한 신문 주제 생성 서비스 플랫폼을 구축했습니다. 플랫폼은 Torsi 주제 추적, 핫스팟 발견, 단서 집계, 통신 지수 계산 및 시각적 궤적 추적과 같은 인공 지능 및 빅 데이터 분석 기술을 사용하여 e-뉴스레터 주제 및 원본을 포함한 다양한 비즈니스 시나리오를 지원하는 정확한 정보 주제를 구축합니다. 원고 주제, 홍보 및 배포 매트릭스, 리더십 동적 주제, 과학 기술 정책 주제, 주요 과학 기술 생방송 주제, 비디오 미디어 자원 주제, 기술 핫 주제, 사건 분석, 단서 및 여론 주제, 긴급 사건 주제, 새로운 미디어 목록, 데이터 서비스 통계, 사용자 초상화 특별 주제, 중앙 미디어 비교 주제 등

과학기술 산업의 일부 기업과 기관에서는 웹과 APP를 수용하는 반면, API 서비스 방식을 선호하는 기업은 더 많아지고 있습니다. 따라서 Torsi는 신문을 위한 지능형 데이터 센터를 구축했습니다. 관련 작업에는 API에 대한 통합 관리 시스템 및 표준 구축은 물론 API의 명시적이고 시각적인 처리도 포함됩니다.

04 신문 데이터 서비스는 31개 지역의 과학기술부서, 첨단기술지구, 관련 과학연구기관을 대상으로 하며, 창출된 수익은 기대치를 초과합니다.
현재까지 과학기술일보의 데이터베이스는 중국 사이버공간관리국의 화이트리스트, 핵심 과학기술 정보 소스, 과학기술일보 및 해외 핵심 기본 정보 소스를 포함해 거의 8,000개에 달하는 정보 소스에 접근할 수 있다. 총 정보량은 2억 3천만 건에 달해 신문 뉴스 정보 보유, 뉴스 제작 지원, 데이터 정보 서비스 등을 강력하게 지원하고 있습니다.

Kebao 빅데이터 과학기술 정보 서비스 플랫폼의 서비스 애플리케이션은 현재 생물학, 의학 및 기타 산업 분야를 포괄하며 특정 고급 사용자를 위한 정확한 데이터 푸시를 달성할 수 있습니다. 현재 모바일 단말기는 전국 31개 지방 과학 기술 부서, 하이테크 지역, 관련 과학 연구 기관 및 기타 기관을 포괄합니다. 대외 서비스 측면에서는 기대 이상의 수익을 달성했습니다.

앞으로 신문은 데이터 요소에 AI의 날개를 달아 더 큰 가치를 실현할 수 있는 대형 모델 기술을 선보일 계획이다.