管顺丰，王孟孟

(武汉理工大学 艺术与设计学院，湖北 武汉 430070)

近年来，从大数据出现伊始，社会各界都在重点关注其蕴藏着的巨大的经济、社会和科研价值，并使其相继成为当前各行业研究中的热点，也取得了丰硕的理论与实践成果。自2015年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》以来，数据业已成为国家的基础性战略资源，社会各界均高度重视对大数据的研究和探索，并着眼于深入发掘继而将其运用于各行各业之后的巨大潜在价值。围绕数据采集、整理、分析、发掘、展现、应用等环节的研究，形成了大数据产品体系，目前已经成为各行业创新发展的新生态，不论从国家层面，还是企业层面，推动大数据发展和应用都已成为重要的创新主题。

艺术管理作为一门新兴的交叉学科，是时代的产物，它的发展需要适应当代政治、经济、文化及技术的大生态环境的发展要求。信息技术高度发达的今天，互联网、大数据、智能化等技术的迅猛发展，使人类日渐处于全新的“技术生态”中。有史以来，科学技术极大地改变着艺术学理论的发展，全新的技术生态为艺术管理发展提供了新方向和新平台。

就艺术学理论学科建设而言，大数据生态的构建已逐步趋于成熟，但其与艺术管理相结合的系统化研究，目前还处于相对缺乏的状态。目前与大数据相关的理论研究大多局限于宏观层面，鲜有将大数据应用于艺术管理中较为系统的研究。大数据生态构建越来越完善，为大数据视域下艺术管理学科的创新发展提供了有利的条件，正如《促进大数据发展行动纲要》所提出的要建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制[1]，艺术管理的发展同样需要随着技术的发展而创新，以通过多学科多领域的交叉融合实现数据化的科学管理。从以上视点出发，本文主要探讨了大数据生态视域下艺术管理创新研究的价值，阐述了艺术管理学科的发展现状，梳理了大数据与艺术学、管理学交叉创新的研究成果，提出了大数据生态视域下艺术管理创新研究的若干方向，也即大数据生态视域下艺术管理应用研究的社会价值所在。这些价值主要表现在四个方面，一是大数据助力艺术策划，使艺术管理活动的决策更加科学严谨；二是大数据推动艺术生产向“按需定制”发展的同时也要注重艺术创作的引领作用，达到迎合与引领的平衡；三是大数据使艺术投资更加客观化理性化，以降低投资的风险；四是大数据使艺术传播更具有针对性，促进了艺术市场向着“精准营销”方向发展，并将其运用于国家和政府、文化艺术事业性单位、文化艺术企业这三个层面的艺术管理主体之中，从而构建出了大数据生态视域下艺术管理创新的内在机制框架。

一、大数据生态视域下艺术管理创新研究的价值

(一)聚焦数据，提升艺术管理的“科学性”

艺术管理是艺术学与管理学交叉融合的一门新兴学科，艺术学研究的对象属于社会意识形态的精神层面，并突出了其艺术性特征，而管理学则具有严谨的科学性特征，因此艺术管理是艺术与科学的碰撞。其“科学性”体现在对某种经验现象或事实的科学解说和系统解释。泰勒基于管理活动的实践经验总结提出了“科学管理理论”，认为管理的科学性主要体现在“通过科学的观察、记录和分析，探讨提高劳动生产率的最佳方法”[2]。艺术管理依然有赖于通过实证主义范式收集、分析数据，促使其在艺术管理活动中努力提高艺术生产效能。

大数据生态视域下的艺术管理创新研究旨在借助于网络工具抓取庞大的艺术数据资源，构建以大数据技术生态为基础的艺术管理体系，通过一系列的数据挖掘和分析，能够使国家层面和企业层面的艺术管理活动从战略决策到艺术生产、艺术市场营销、艺术投资等各个具体操作环节更为精确、科学，从而构建出更加科学化、专业化、系统化的艺术管理系统，将艺术管理定位于建立在科学基石上的艺术学科体系。

(二)重视创新，增强艺术管理的“前瞻性”

艺术管理在我国属于一门新兴学科，西方的艺术管理实践历史悠久，已经成为一门成熟的学科，我国的艺术管理理论在学习西方研究成果的同时，需要具备前瞻性眼光，寻找其得以实现创新发展的机遇。近年来从大数据的兴起到关键性技术研发的突破，都为艺术管理的创新发展带来了新的机遇与挑战，现阶段国内外将大数据与艺术管理实践得以交叉融合的研究均处于起步阶段，中西之间相距甚微，我国需要摆脱跟随与模仿西方艺术管理研究而亦步亦趋的现状，成为主动将科学技术成果与艺术管理实践相融合、共发展的建设者。

自2012年大数据成为世界经济论坛的重要主题以来，从国家政府到各企业机构纷纷开始发掘大数据在科学理论研究及社会经济等多方面的运用，国家及企业管理层面也在积极应对大数据推动管理变革而带来的诸多挑战，并将其延伸至艺术行业的实践应用中，尤其是电影行业的应用之中，例如，“艺恩大数据平台”将大数据技术深度连接于影视项目开发和营销场景中。大数据与艺术行业相结合的实践成果在形式上呈现多样化现象，但在具体内容上依然缺乏系统化、逻辑化，不利于将其运用于各艺术行业中。因此，通过对大数据视域下艺术管理创新实践系统化、理论化的研究，建立具有普适性、应用性的艺术管理体系，有助于更广泛地将大数据融入各门类艺术行业的艺术管理实践场景中，驱动艺术行业变革，迎接挑战与机遇，努力建立具有中国特色的“前瞻性”的艺术管理理论和实践观点。

(三)强调洞察，增强艺术企业管理活动的“预见性”

在艺术企业管理环节中艺术生产、艺术市场营销等活动是否能够顺利展开以及是否能够取得良好效益，其关键在于是否能够还原消费者需求的“真实”，即对顾客需求准确程度的判断。但是，艺术行业竞争日益激烈，消费者需求的差异化日益增大，使艺术企业实现精准预测面临着巨大的挑战，我国大规模的互联网用户所累积的数据资源和大数据关键技术研发的突破促使精确预测成为可能，因此，艺术管理研究应该适应当下的技术生态环境，转变思维方式，通过采集、分析数据、人机合作将艺术研究成果转化为数据可视化的形式，通过构建各艺术行业的大数据产品，使得艺术管理研究机制能够越来越带有预测性。

艺术和技术之间的关系始终是紧密联系、相互促进、共同发展的[3]92，技术生态变革促进艺术理论的变革，大数据技术生态视域下，庞大的数据资源能够使艺术管理得以更加科学与高效。根据现有研究发现，企业在做出重大决策的关键环节中，大数据运用水平的高低与市场绩效表现结果成正相关关系[4]160-165。由此可见，基于大数据科学的可预测性决策是艺术管理等众多行业未来发展的主要目标。因此，各艺术企业通过舆情分析、情感挖掘等以用户为中心的数据驱动方法, 可以精准洞察消费者的兴趣与偏好, 做出有针对性的个性化需求预测,增强艺术企业管理活动的“预见性”。

二、大数据生态视域下艺术管理创新研究的基础

大数据生态视域下艺术管理的创新研究具有较高的理论与实践价值，大数据生态的良好发展，为各行业之间的交叉融合创新提供了理论基础与技术支持。通过阐述大数据生态逐渐走向成熟的发展趋势和艺术管理的研究范畴与进展，从而为大数据视域下艺术管理的创新研究提供理论支撑，并通过梳理大数据与管理学及艺术学领域已有的研究成果，为大数据视域下艺术管理的创新研究提供经验借鉴。

(一)大数据、艺术管理相关的研究

1.由“数据”到“知识”再到“大数据产品”，大数据生态逐渐成熟

美国的麦肯锡研究所是研究大数据的先驱，将大数据定义为数据的体量超过传统的数据库所能搜集、存储、控制、管理的能力[5]2-3。大数据专家维克托·迈尔·舍恩伯格对大数据的功能进行了阐述:大数据的核心就是预测[6]2-3。“4V”是大数据所公认的特点，Volume是指巨大的数据量，Variety是指数据的多样性，如文本、视频、图片、传感器、地理信息等；Velocity是指获取处理数据的速度快，Value是指数据的商业价值高。随着对大数据研究的延伸，在不同的领域大数据具有与其快速完整地结合的特点，在管理与商业领域,提出了大数据的5R模型, 即相关性(Relevant)、实时性(Real-Time)、真实性(Realistic)、可靠性(Reliable)、投资回报(ROI)[7]965-982。

利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值[8]。随着人们对数据的深入挖掘、运用和研究，与“数据资源建设”“数据处理和分析”“数据应用和服务”相关的大数据产业链快速发展，大数据经历了由巨量但价值密度低特征的“数据”到“知识”，再到能够助力各行业的“大数据产品”平台的发展过程，现有企业已经研究创造出了“大数据产品”并将其更好的运用于不同领域，如“百度数智平台”、“阿里云数据平台”已经实现了将大数据产品运用于金融、制造、医疗等行业方案解决中。由此可见，无论是大数据纵向的深度挖掘，还是横向与各行业的深度耦合、交叉创新，都使大数据技术生态的构建在逐步趋向于成熟。

2.艺术管理的相关研究内容及发展

艺术管理理论是基于艺术生产实践活动的需求、相关技术手段和学科理论方法而逐步发展的。艺术生产实践活动对艺术管理的需求，促使国内外专家学者们努力从不同角度探讨艺术管理领域的理论与实践研究，国外代表性学者主要有Derrick Chong(2002；2010)[9][10]、William J. Byrnes(2009)[11]，国内代表性学者有管顺丰(2007)[12]、余丁(2008)[13]、田川流(2011)[14]、胡晓明和肖春晔(2011)[15]、董峰(2018)[16]，从目前取得的研究成果来看，基于艺术生产理论的研究主要集中探讨“艺术创作与制作管理”“艺术创意与策划”“艺术筹资与募款”“艺术传播管理”“艺术营销管理”等内容；或者基于艺术门类理论，将艺术管理划分为“视觉艺术管理”“表演艺术管理”“影视艺术管理”等内容。

艺术管理具有艺术特性与科学特性，其研究方法与艺术学和管理学有所重合，但也要有所区别，需要根据其自身的发展规律和特征，形成具有自身特色的研究方法。在世界观层面应该重视以实证主义范式为基础的科学范式构建；在价值观层面则应该加快形成更具系统性的艺术管理理论构架；方法论层面则要增强艺术管理理论的实用性方法与工具研究[17]42-49，大数据能够推动世界观层面(重视实证主义范式)和方法论层面(增强实用性方法与工具研究)对艺术管理理论创新的促进和发展。

(二)大数据在管理学和艺术学中的研究与经验借鉴

大数据生态视域下，将海量数据资源中所蕴含的巨大价值与社会各领域实现深度的融合，将会产生巨大的社会、经济效益。目前，大数据被广泛运用于各行业的实践领域之中，在理论研究中，大数据技术与各学科的深度融合已经能够实现理论研究的交叉创新，大数据在管理学和艺术学中已经得到了广泛的应用。

在管理学领域之中，针对大数据背景下管理原理的研究工作主要聚焦在企业管理模式、决策、投资、市场营销等几个层面上。余义勇、段云龙(2016)[18]302-307对大数据与企业管理模式进行了研究；李忠顺、周丽云等(2015)[19]65-68，王旭、罗巍(2016)[20]25-29等研究了大数据与企业管理决策，于洪、何德牛等(2019)[21]1-14认为大数据驱动的智能决策将成为研究的热点，主要从智能决策支持系统、不确定性处理、信息融合、关联分析和增量分析等方面综述了大数据智能决策的发展现状；黄升民、刘珊(2012)[22]13-20从媒体、消费者、广告与营销战略策划、效果评估等四个层面解构与重构了大数据生态视域下的营销体系。贾利军、许鑫谈(2013)[23]15-21谈论了“大数据”的本质及其营销意蕴；李巍、席小涛(2014)[24]181-184探讨了大数据时代营销创新的研究价值，并基于钻石模型、阐释了营销创新的内在机理所在。

在艺术学领域，有一批大数据与艺术学理论相关的研究成果，如于平(2012)[26]6-9探讨了大数据时代的艺术学对策研究，认为大数据时代必须关注艺术学研究的思维转变，艺术学研究需要寻找“关联”，探索艺术学对策研究的“求策”能力；戈登·诺克斯(2016)[25]58-65探讨了艺术、科学与大数据的关系；何秋言(2017)[27]22-23从艺术本体和价值维度审视大数据时代艺术能否生成新的学科领域，并畅想将大数据应用到艺术运营上的可能性。此外，还有将大数据运用于美术、影视、设计等门类艺术的研究，武洪滨(2017)[28]14-15、胡泊(2017)[29]20-21探讨了将大数据思维运用到美术研究之中；刘德群(2019)[30]38-45、周宾(2015)[31]38-45分别探讨了大数据驱动下的影视文本创作和电影市场营销的相关研究；覃京燕(2018)[32]34-39、杨焕(2019)[33]100-103探讨了大数据与设计的融合。

综上所述，鲜见将“大数据”与“艺术管理”结合的理论研究，但是从大数据与艺术学领域的相关研究来看，大数据与各艺术行业的交叉融合创新趋势是客观存在的，研究者都在自觉或不自觉地将大数据技术运用到艺术生产、艺术市场营销实践中并展开相关研究工作，尤其是将大数据与影视行业相结合的研究比较全面和深入。但并没有将大数据所蕴藏的巨大价值充分地发挥、运用于艺术管理之中，如决策、艺术策划、艺术投资等方面，更没有深入到艺术管理的内在机制研究领域，因此，大数据生态视域下的艺术管理创新研究具有重要的理论与实践意义。

三、大数据视域下艺术管理创新研究的方向

将大数据运用于艺术管理理论与实践之中，切实为艺术管理创新研究提供了重要的机遇。事实上，近两年国内外艺术行业对大数据的应用已经渗透到一些艺术产业链中，尤其是影视艺术企业已经相继利用结构化数据实现了推动影视艺术创新和市场利润的增长。基于现有理论研究基础和实践的迫切需求，有效推动大数据与艺术管理的融合，明确了大数据视域下艺术管理创新研究发展的方向。

(一)大数据的艺术管理应用价值研究

尽管大数据受到各行各业的高度关注，但将其运用于艺术领域的研究始终存在一些争议，这是因为艺术学领域的相关研究主要是集中在精神层面上的，大数据给艺术研究带来可能的同时也要理性思考它的不可为之处。因此，明确大数据的艺术管理应用价值是大数据生态视域下艺术管理创新研究中首先需要探讨的问题。

大数据的艺术管理应用价值研究是从共性到个性、从一般规律到个体规律逐步结构化的聚焦与解构过程，如图1所示，首先明确大数据具有多样性、价值性、规模性、高速性的基本特征，然后通过“情景化”分析，将大数据置于管理情景中，结合管理理论和实践，归纳总结大数据在管理领域中所具有的若干特性，进而基于演绎法将其运用到艺术管理情境中，得出大数据在艺术管理领域所具有的若干特性，再对大数据的艺术管理应用价值进行深入探究，最后将大数据的艺术管理应用价值研究运用到不同层次的艺术管理主体实践之中。

图1 大数据的艺术管理应用价值分析过程

(二)大数据生态视域下艺术管理创新的内在机制

大数据与艺术管理相结合的现有成果，主要是针对管理过程中某个环节或某一艺术行业实践成果的阐述，尤其是针对影视艺术行业的艺术生产与营销研究成果较为丰富，但并没有将其系统化，没有将大数据所蕴藏的巨大价值充分地运用于艺术管理中，更没有深入到艺术管理的内在机制研究内部。本文根据图1大数据艺术管理应用价值的分析逻辑，首先分析大数据在管理情景中的运用，再根据艺术管理的研究特性构建大数据视域下艺术管理创新的内在机制，如图2所示，将大数据视域下艺术管理创新的焦点再次聚焦到具体的艺术管理活动环节，再将其运用到不同层次的艺术管理主体(国家和政府的管理、各类从事文化及艺术生产或服务的事业性单位、大型文化艺术企业)中，为不同层次艺术管理的思维方式带来新的变化，从而构建起艺术管理创新的内在运行机制。

图2 大数据视域下艺术管理创新的内在机制

依据已有研究成果及企业管理实践经验来探讨管理情景中的“大数据管理应用价值”，即大数据能够运用于企业管理模式、决策、投资、市场营销及检测评估等环节之中。运用演绎法结合艺术管理自身特性探讨大数据运用于艺术策划与决策、艺术生产、艺术投资、艺术市场营销等管理情景中的价值所在。

第一，大数据助力艺术策划，使艺术管理活动决策更加科学严谨。艺术策划是艺术管理科学的有机组成部分，是人们为了达到与艺术有关的某种特定目标，借助一定的科学方法,为艺术决策、艺术计划而构思、设计、制作策划方案的过程[34]100-103。艺术策划具有一定的科学性，是人们在调查的基础之上，进行总结科学的预测、筹划，这与大数据技术的核心预测功能理念不谋而合。艺术策划与决策，两者相互依赖、相互制约，决策以策划为基础、策划的质量制约着决策的质量，因此大数据生态视域下的艺术策划具有更高的科学价值，而且对艺术管理活动中各种决策起着至关重要的关键作用。

第二，大数据推动艺术生产向“按需定制”发展的同时也要注重艺术创作引领观众审美情趣的作用，以达到迎合与引领的平衡。大数据思维下的艺术生产特点主要体现在：观众中心取代作品生产者中心模式，实现按需定制。在“互联网+大数据”潮流下，借助于网络工具，依托于用户的真实需求进行精准定制的艺术创作是必然趋势。艺术创作主体可以快速掌握国家政策动向、艺术行业趋势变化、艺术消费群体等有效信息，并以此为基础对艺术生产相关数据进行深度挖掘与分析。艺术产品有别于其它批量化产品，因此在艺术生产创作过程中需要强调其创新性，大数据浪潮下为了迎合消费者需求，艺术生产向“按需定制”趋势发展的同时需要保持理性思考，观众的反馈不能成为艺术创作的最高标准。应将大数据驱动艺术生产与艺术创作主体的直觉经验(创意、灵感)相结合，从更客观和全面的视角来解读大数据助力艺术生产，如图3所示。各艺术行业艺术生产的创作活动围绕着艺术产品的核心层(哲思、价值观)、形式层(主题、题材、风格、创作团体)和延伸层(衍生品、服务)，为了达到艺术创作迎合与引领的平衡，需要区分艺术生产活动中的大数据驱动因素与创作经验驱动因素，如电影作品的哲思、意蕴等项因素，是不能仅依靠大数据来获取的。

图3 大数据思维与艺术思维的融合关系图

第三，大数据使艺术投资更加客观理性化，降低了投资风险。文化艺术的繁荣发展离不开艺术投资主体的支持和赞助，艺术投资近年来逐渐成为艺术管理研究的主要范畴之一。近年来艺术消费所取得的经济效益越来越可观，各个艺术行业的市场投资愈发火热，无论是美术界艺术品收藏还是影视行业中的电影市场，都吸引了大量资本的涌入。艺术投资具有收益大、风险大的特征，在收益共享的同时也要考虑风险共担的威胁。因此，在艺术投资和交易过程中，投资主体一直试图尽可能地降低投资风险，做到科学理性的投资。艺术品的鉴定与价值评估是艺术投资的重要环节，其艺术价值评估，需要评估艺术品的审美价值、经济价值和学术价值，主要应用定量研究方法。大数据的核心价值在于通过巨量的数据总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，大数据的这些价值应该被艺术投资者们合理运用于艺术投资交易中，增加艺术价值评估的科学性，以为艺术投资者的主观决策提供更多的参考依据，从而使未来各艺术行业的艺术投资和交易更加客观化、理性化，降低投资的风险。

第四，大数据使艺术传播更具有针对性，促进艺术市场向“精准营销”方向发展。精准营销策略已经被广泛应用于互联网电商平台的运营之中，淘宝根据消费者的消费行为，诸如浏览记录、浏览商品的风格、价格等，相应的进行个性化的精准推送，从而达到精准营销。现有音乐平台如网易云音乐，目前也实现了精准推送，能够根据用户个人偏好，个性推荐相应的歌曲。因此，在其它艺术行业的市场营销管理中，也需要加快建设精准推荐、精准营销的步伐，遵循营销学理论的逻辑起点，使用科学的方法还原需求的“真实”，准确地把握消费者对艺术品的需求和艺术消费行为，通过收集、分析艺术消费者个性化的个人基本信息、人物特征、生活习惯、消费行为甚至包括消费者心理行为等数据，勾勒出一个消费者的精准特征，帮助艺术营销主题更加全面、更加多层次地了解艺术消费者的行为特征，以实现精准把握用户消费行为的方向，艺术企业也可以根据不同的用户选择有针对性的创新，创造新的传播渠道，进一步实现精准营销，以期达到更好的营销效果。

基于以上四点大数据的艺术管理应用价值研究，进而探讨了每一种应用价值在不同艺术管理主体中的运用情形。在我国从宏观到微观将艺术管理主体分为了国家和政府的管理、各类从事文化及艺术生产或服务的事业性单位(博物馆、美术馆等)以及大型文化艺术企业。第一，关于国家和政府的艺术管理，大数据能够助力国家和政府制定战略层的政策与规划，国家艺术部门利用大数据制定艺术发展规划及战略目标、制定文化艺术活动思想指导及政策，还有助于重点艺术企业和艺术项目的投资、引导艺术生产方向、给予艺术市场及时的管控；第二，关于各类艺术事业性单位的管理，如果说国家和政府层面的艺术管理主要是战略规划，具有全局性，那么艺术演出单位、广播电视单位、博物馆、美术馆等艺术事业性单位的管理则主要是协调和实施，同样能够将大数据运用于艺术管理实施活动之中；第三，关于艺术企业的管理，艺术企业包括与美术、影视、表演、设计等相关的艺术生产企业、艺术传播企业、艺术营销企业等，一般属于微观的艺术管理。与事业性单位不同的是，从战略规划制定到具体实施，都属于此类艺术企业内部自我运行的职责范围。大数据能够助力各类艺术企业的策划与决策，从而使之更加科学、艺术投资融资更加客观合理、生产组织更加高效、传播与宣传更具有针对性、市场营销更加精准化。

四、结语

当前社会科学技术的发展已经在为艺术管理研究不断地注入新鲜血液，将大数据应用于艺术管理理论及实践创新领域，不仅顺应了大数据技术生态构建逐步走向成熟的燎原之势、延伸了大数据的应用界域，而且使艺术管理体系构建实现了更加科学化与系统化，助力实现了理论发展和艺术产业发展的双重效益。本文旨在试图从技术发展与艺术管理变革互动的视角探讨大数据生态视域下艺术管理创新研究的价值与方向之所在。

首先，本文阐述了大数据与艺术管理交叉融合创新研究具有重要的理论与实践价值之所在，即大数据生态视域下通过聚焦数据提升艺术管理的“科学性”；关注新技术为艺术管理创新研究带来的机遇，重视艺术管理研究的创新，增强艺术管理理论研究的“前瞻性”；强调数据洞察，增强艺术企业管理活动的“预见性”，从理论研究到艺术管理实践都拥有巨大的研究价值。

其次，本文总结归纳了大数据视域下艺术管理创新研究的基础。第一，大数据技术生态的构建逐步趋于成熟；第二，大数据与管理学的交叉创新研究硕果累累，主要聚焦于企业管理模式、决策、投资、市场营销等几个方面；第三，从大数据与艺术学学科的交叉创新成果来看，由大数据运用到艺术学理论研究中相关思维的提出再到将其运用到具体的艺术产品创作、营销活动中，由浅入深，已经有了向艺术管理方向发展的趋势。此外，艺术行业的实践需求迫切需要大数据的助力，使艺术管理活动更加高效。以上研究成果均为大数据助力艺术管理创新研究提供了理论基础与实践支点。

最后，本文构建了大数据生态视域下艺术管理创新的内在机制。通过分析大数据艺术管理应用价值的逻辑过程，总结了艺术管理的大数据价值应用的个性特征，即大数据助力艺术策划，使艺术管理活动决策更加科学严谨；大数据推动艺术生产向“按需定制”发展的同时也要注重艺术创作的引领作用，以达到迎合与引领的平衡；大数据使艺术投资更加客观理性化；大数据使艺术传播更具有针对性，促进艺术市场向“精准营销”方向发展，进而将大数据艺术管理的实践价值运用到国家和政府的管理、文化艺术事业性单位和文化艺术企业的运作之中，构建出大数据视域下艺术管理创新的内在机制。

科学有效地利用大数据，可以有效推动艺术管理理论与实践环节的发展与成熟，可以切实帮助国家政府制定与艺术相关的战略规划，帮助文化艺术事业性单位在管理活动实施中达到更加高效的目标；可以助力各类艺术企业客观地认识市场、有效规避投资与创作时的部分风险。希望各个处于不同层次的艺术管理者能够更加深入地挖掘大数据的学术与实践价值，更合理地利用大数据，以实现共同推进艺术管理大发展的战略目标。