大数据时代下基于用户体验的信息资源服务模式探析
来源:用户上传
作者:
【摘 要】大数据时代下，海量的数据增加了信息资源服务的难度，企业要想优化现有的服务和产品，不仅要通过应用大数据挖掘技术更准确地分析用户的真实需求，还要不断提升服务和产品的用户体验。论文分析了大数据时代的特征及信息资源服务建设中遇到的问题，基于体验式经济的背景，探讨了信息资源服务的新模式。
【Abstract】 In the age of big data， huge amounts of data increase the difficulty of information resources services. In order to optimize existing services and products， enterprises should not only analyze the real needs of users more accurately by applying big data mining technology， but also constantly improve the user experience of services and products. This paper analyzes the characteristics of the age of big data and the problems encountered in the construction of information resources services. Based on the background of the experience economy， this paper discusses the new service mode of information resources.
【关键词】大数据;信息资源服务;用户体验;体验经济
【Keywords】big data; information resources services; user experience; experience economy
【中图分类号】TP393 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2019）09-0095-02
1 引言
互联网技术的发展使得网络信息量级呈爆发式增长，在繁杂的网络信息环境下，用户很难精准地获取自己想要的信息资源。虽然大数据本身的信息资源有利于提升用户体验，但由于受到数据挖掘技术的限制，用户真实的信息需求会被淹没或者很难被清晰地界定。
随着市场从服务经济向体验经济转变，各行各业都在关注用户体验，企业要想在市场竞争中占据一席之地，就需要利用大数据信息资源的价值，洞悉用户的动机、行为、需求等，不断创新信息资源服务模式，为用户提供个性化的体验服务，提升信息资源服务和产品的用户认可度。
2 大数据与信息资源服务的关联
相关研究机构认为，大数据是一种海量、高增长率和多样化的信息资产，在一定时间范围内无法用常规软件工具来获取、分析处理和管理，需要采用新处理模式才能使大数据具备更强的信息决策力、洞察力及流程优化能力等。
大数据的5V特性包括数据量大、数据增长速度快、数据类型多样、价值密度低、真实性高。由于大数据实时记录了用户的真实行为，使得数据更加可靠，但会因为数据采集不及时、样本不全面、数据不连续等原因，导致数据失真，这就要求数据量应达到一定规模才能更真实全面地反映问题。而当数据高速产生后就会形成大量的数据资源，要求我们实时处理的数据量级单位由MB转变为GB、TB、PB，因此，大规模的数据处理就要求设备具备更高的性能。我国的信息资源管理及服务与发达国家相比，起步较晚且存在一定差距，虽然发展速度较快，但普遍沿用先进国家的管理方法和技术，缺乏技术创新性和自主性，同时，大数据存储及处理技术水平不高且缺乏新颖度。
2015年，唐辉在《大数据时代信息资源建设面临的挑战和机遇》一文中提出，信息资源服务建设面临的问题包括“安全方面的问题、数据价值的认识和分析问题、信息资源建设分析方法的问题、人才与技术方面的问题”[1]。
大数据的筛选增加了信息资源服务的复杂性，其快速性使得信息资源服务的机会稍纵即逝。因此，大数据时代下的息资源服务面临着严峻的挑战。
3 用户体验与信息资源服务的关联
3.1 体验经济
从世界经济发展的角度看，产品经济时代，商品供不应求，用户关注是否能买到商品;工业经济时代，商品供大于求，用户选择性变多，此时用户更加看重商品的功能、质量、性能等;服务经济时代，用户更加注重商品销售中的客户关系服务、服务态度和品质;体验经济时代，用户更加注重消费过程中的体验和感受。
2007年，王金洲在《体验经济探微》一文中提出，体验经济是人类需求层次升华的必然趋势，受市场竞争的加剧推动，同时，信息技术、网络技术的发展和应用起到了促进作用，而人们闲暇时间的增多也为消费“体验”创造了必要的条件[2]。
与传统经济相比，体验经济更加以用户为中心，优先考虑满足用户的个性化需求，为用户提供定制化服务，具体包括以下独有特征：①终端性：体验经济明确指出竞争的方向在于争夺消费者，及时收集消费者的消费体验感受，快速捕捉用户的精准数据信息，分析用户的真实需求，聚焦最前沿、最热点的竞争信息。②差异性：体验经济通过“个性化定制”的方式满足用户的个性化需求，不断地提升用户在消费时的体验感受，让用戶找到快乐。③参与性：在体验经济时代，用户不再被动地接受商品和服务，而希望主动参与产品的设计和制造，以保证获取的服务是自己最想得到的。很多行业（如家电、电脑数码、快消品等）的企业也主动邀请用户参与自身产品的设计和开发。④知识性：由于消费者需要用心来领会服务的体验感受，就要求消费者具备一定的知识和才干，所以体验经济更注重服务的精神文化内涵。科学技术会作为一种推动体验经济产生和发展的手段，而对消费者来说，体会服务中科学技术的神秘与魅力也是一种休闲和乐趣。 3.2 用户体验与信息资源服务
在体验经济特性的作用下，用户体验会逐步替代商品和服务，市场会投入更多资源推动体验经济的发展。人们参与意识和体验追求的不断增强会进一步促进社会经济环境和市场消费环境的变化。在新的经济环境下，创新信息资源服务模式变得更加重要。
由于信息资源服务必须实现用户“交互、即时、精准、个性化”的需求，所以要同时考虑用户体验和信息资源整合两个维度。
用户体验是指用户在使用产品或体验服务时主观的整体感受。大数据技术的应用能够全面研究互联网用户、实时跟进用户体验感受、掌握用户个性化需求、精准地分析结果。2008年，邓胜利、张敏等提出，信息资源服务中的用户体验特征包括“用户参与性、体验动态性、用户差异性、技术集成性、信息资源相关性”[3]。
信息资源整合是指根据用户需求，将各独立信息资源系统中的数据元素、功能结构等进行类聚分析及融合重组成一个新的有机整体，为更好地利用信息资源提供保证。2006年，胡昌平、邓胜利等指出，信息资源整合可以从数据集中、信息集成、资源整合、信息机构合作与融合等方面进行，而以用户为中心的信息资源整合服务和个性化定制服务要结合发展。
4 信息资源服务模式思考
信息资源服务与数据的数量、质量、价值等相关，是按照用户个性化需求，通过对信息进行采集、加工分析、挖掘等操作，为用户提供知识型服务。
大数据时代，信息资源服务开始向知识服务方向发展，利用计算技术处理结构化和非结构化的信息，服务从原来以信息搜索及整理为重心转变为以信息挖掘和预警为重心，从被动接收用户委托服务变为主动跟踪用户需求，由此信息资源服务的模式也变得多样化，主要有以下形式：①有偿的市场化服务模式：信息和情报等信息资源服务机构会通过编写专题资料，收取专研成果费用、信息复制成本费及咨询服务费用等。该模式已经在市场经济的推动下形成了一定的规模和水准。②数据共享的一体化服务模式：大数据时代，企业需要以最小的投资达到最佳的资源存储效果，最大化发挥各类信息资源的效能，从而涌现出很多集资料档案、情报、图书、网络数据等于一体的信息中心型组织，最大限度实现信息资源的共享。③专业整合的社会化服务模式：大数据时代，信息资源的来源、类型、内容非常多，由于受到技术、资金、人才、管理等方面的限制，使得个人或小微企业没办法有效开发、管理和使用自身的信息，从而需要利用社会性的信息资源管机构开发整合这些信息资源并向社会传播。④跨平台的智能化服务模式：“互联网+”和大数据技术的融合可以实现不同企业业务系统的融合对接，打通不同平台之间的信息资源，完善的信息结构和内容能更好地构建完整的用户行为，帮助企业更加快速精准地获取用户需求。⑤用户需求导向的个性化服务模式：大数据时代会颠覆统一向用户推送服务的模式，而会更加注重信息资源与用户行为的关联分析，主动预测及挖掘用户的兴趣和需求点，提供个性化的信息服务。
5 结语
大数据和体验经济已经成为当下研究的热点，面对用户个的性化需求，企业需要快速从大数据中挖掘有价值的信息资源，提供用户体验良好的信息资源服务已成为市场发展趋势。希望通过本次研究能够引导企业经营者转变服务思路，合理应用信息资源服务新模式，发挥信息资源的价值，提升用户体验，更好地服务用户。
【参考文献】
【1】唐辉.大数据时代信息资源建设面临的挑战和机遇[J].科技情报开发與经济，2015（23）：104-106.
【2】王金洲.体验经济探微[J].经济学研究，2007（4）：33-37.
【3】邓胜利，张敏.用户体验—信息服务研究的新视角[J].图书与情报，2008（4）：18-22.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/4/view-15118130.htm
