随着互联网行业的发展和日益多样化的全媒体环境，大数据及其发展和应用走向了更深的发展阶段，管理和应用大数据已经成为各个领域的优势。以下为国内出版行业大数据研究的各种措施和观点。

张秋瑰从营销方面入手，认为图书出版营销规则在大数据背景下将面临巨大改变，并分析了传统营销体系可能受到的冲击。她还提出，出版社应构建信息平台，实现数据信息与出版物营销匹配；运用大数据修正传统出版营销的数据偏差，极大地提升营销的精准性；同时，可以尝试运用大数据技术，将数据信息整合成数据产品，提供给相关需求方，实现数据信息价值最大化，拓展营利空间。

王琪将自媒体的发展和图书选题相结合，提出运用大数据的技术手段，可以实现多维、有效的选题信息收集、分析和预测，从而帮助编辑进行选题策划。这些研究主要关注如何通过用户信息来挖掘了解其偏好，从而进行准确的推荐。

姚宝权认为，在互联网、移动阅读终端、自媒体等快速发展的情况下，出版领域可以依靠大数据对品牌进行塑造、维护和提升。其中，他将预测读者对图书的需求并给予推送服务作为服务质量的一种表现形式，而服务质量也是出版物质量的一部分。这一观点具有启发意义。

吴锋以科技期刊为研究对象，分析了大数据可能带来的改变，其中包括建立期刊编辑公共信息平台，自动生成反映作者学术水准、学术贡献、学术知名度等特性的分析和评估报告，自动生成反映来稿内容特性及分类的监测、分析和评估报告，进而大大减轻编辑的人工作业负担；他还提出了基于大数据的科技期刊及论文评价指标系统，该系统不仅包含引用量、下载量等信息，还可以收集专家印象评估，实现论文动态评估并对读者及时反馈。(www.daowen.com)

姚永春提出，传统出版时代积累的海量数据及出版活动中源源不断产生的新数据，是出版企业重要的新经济利益来源。出版企业必须着力于夯实数据基础，搭建一个标准化、可横向拓展的统一数据平台，成为规模数据拥有者。他提出，出版企业大数据构建层面工作可以从两个方面展开：一是事实信息数据化，主要通过大数据库建设完成；二是内部数据与外部数据的对接与整合，主要通过出版企业云环境的部署实现。同时，他从大数据应用层面提出，要以大数据分析实现精准营销，促进出版流程优化，提高经营管理效率。

黄孝章等提出，大数据使数字化阅读快速增长，电子商务企业开始进军出版领域，同时，个性化、实时性信息消费需求快速增长。在大数据时代，出版商向信息和知识服务商转变，并由业务驱动型出版模式向数据驱动型出版模式转变，以数据分析为基础的决策贯穿从选题策划、内容加工到内容传播与营销的整个出版过程。基于大数据技术，通过对用户阅读行为、特征及购买记录、图书资讯、连载书访问等数据进行分析，挖掘和捕捉读者阅读兴趣，实现选题内容和流程创新，以满足读者移动化、个性化阅读需求。大数据营销还可以帮助出版社通过量化和深入的数据分析，精准地洞察和挖掘客户需求，从而精准地锁定目标客户群，实现精准营销。

尽管出版行业通过转企改制成立了许多大型出版集团，产业规模和行业影响力迅速扩大，但行业数据采集、存储管理、综合分析和利用的整体水平不高。目前，只有少数大型出版集团建有数据中心，并建设有ERP、客户关系管理和商业智能等系统，有专门的团队负责企业业务和运营数据的采集、分析及处理工作，在数据分析方面已经具备数据仓库级的应用。大多数出版企业鉴于过高的数据采集成本，未能实现有效的数据分析和利用。