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在所有关于数据 新闻 的兴趣和希望之中，有一个问题最为 新闻 编辑部关注：它的商业模式是什么？我们不能轻率地预言，也许可以从媒体行业的近况和现状中发现线索。事实是，已有很多 新闻 机构从这新生事物中获益。诸如“数据 新闻 ”、包括当下最热门的“数据科学”等术语，乍听起来新鲜，实际不然。相反地，这些新标签不过是对一股数十年前就已出现、并且正愈演愈烈的潮流的描述而已。
数据即生意
许多 新闻 从业者似乎还没完全意识到，数据采集、分析及可视化所能达到的利润规模。这是一门有关提纯信息的生意。有了数据工具和技术，人们越来越有能力把握和理解那些极其繁复的议题：国际金融、债券、人口、教育等等。所谓“商业智能”，正是这样一堆科技概念的统称，它们试图清晰地说明发生在公司里的事。那些属于我们时代的大规模、高利润公司，例如麦当劳、Zara、H&M之类，无不依赖数据跟踪来赚钱，而且赚得不少。
眼下，这些工具和技术的应用范围逐渐扩大，开始从商业延伸到其他领域，例如传媒业。某些 新闻 从业者敏锐地发现并抓住这一机遇。以Tableau公司为例，他们为客户提供成套的可视化工具。又如‘`大数据’运动，众多科技公司利用（通常是开源的）软件包从大量数据中探寻、挖掘，眨眼的功夫就能提取有效信息，得出深度见解。
的确，这些技术如今可被应用于 新闻 业。《卫报》和《纽约 时报》的团队正孜孜不倦地进行尝试和突破，希望不断扩展该领域的疆界。我们现在所看到的，无疑只是冰山一角。
然而，数据 新闻 到底怎么赚钱？在这个向我们敞开的全球性的大市场里，目前只有一件事情：把数据从人们的身边转入脑中。也就是说，让数据可见、可知。我们希望和每天都出现在 新闻 中的天文数字发生联系——究竟那几百万、几十亿对我们这些平民而言，意味着什么。
媒体转型的希望？
早有部分数据导向型的媒体企业将上述原则应用于实际，并获得丰厚的回报。它们拥有良好的增长势头，有时还能创出眼前一亮的利润收入。布隆伯格就是代表之一。该公司共有30万台终端设备，向它的客户提供金融数据。这在金融行业中，无疑是一个极有力的竞争工具。每台终端设备都配有彩色按键的键盘，提供多达3万种功能选项，客户可以用其查询、比较、分析并作出决策。根据《纽约 时报》2008年的一份评估报告，该项核心业务每年至少能为公司带来约63亿美元的收入。正因如此，布隆伯格持续不断进行扩张，包括大范围招聘 新闻 记者，收购业内颇负盛名但处于亏损状态的‘`商业周刊’等。
另一个代表性的例子是来自加拿大的汤森路透媒体集团。该集团最早是当地的一家报纸，以购买英国知名的 新闻 标题为业。20多年前，他们决定撤出报业，转投信息服务业，旨在为客户提供关于若干行业的关键信息和深度分析。假如你对如何利用专业化信息赚钱稍有疑虑的话，建议阅读一下维基百科上关于这家集团的历史。
再把目光转向《经济学人》。这本杂志无疑已在媒体领域树立起卓越的、有影响力的品牌。与此同时，杂志中的“经济学人智库’单元表现得更像是一个咨询部门，提供几乎所有国家的相关发展趋势预测。他们旗下拥有数百位专业记者，声称为全球范围内150万客户服务。
除此以外，我们还可以从许多微型的数据导向型业务中汲取灵感。例如来自美国的eMarketer，为任何感兴趣于互联网营销的人提供业务对比、数据图表和实施建议。又如来自德国的Stiftung Warentest，是一家专注于调查产品和服务水平的机构。还有同样来自德国的Statista，对公众信息的可视化工作提供入门式辅助。
目前，在该领域，全球各地涌现出一波创业潮，当然涵盖各领域——例如，旨在‘`彻底改造商业研究’的Timetric及OpenCorporates、Kasabi、Infochimps和数据市场（Data Market）。按理来说，在该领域，许多公司的业务是实验性的，但是，众志成城，他们可被看成是变革的重要标志。
那么，有关数据为导向的 新闻 业——大众传媒就像沉沉睡去的巨人。在德国，每年有72亿欧元流入该领域。 新闻 业是个与众不同的产品：若经营得好，不仅仅有利可图，而且在社会起举足轻重的作用。一旦认清了数据 新闻 业可更轻而易举地提供更好、更可靠的见解这个事实，那么将在 新闻 编辑部创造更多的工作岗位。
注意力之外，是信任
对于数据 新闻 业，并不仅仅在于先发制人，而在于提供可信的信息来源。在这个渠道众多的世界，注意力有可能比比旨是，但信任是日益稀缺的资源。数据 新闻 记者可协助收集、合成并让受众真正深刻理解复杂问题的方式，呈现出各种各样且常很难获取的信息。相比单纯地循环使用 新闻 稿，并将其他地方听到的 新闻 事件再重述一遍，数据 新闻 记者能用交互式图表和直接接触第一手来源给读者一个清晰明了、可理解且最好是量身定制的观点。他们的工作并非微不足道的，而确实是弥足珍贵。
因此，让有抱负的数据 新闻 记者探索此领域并说服管理员支持这一创新项目的最佳办法是什么？
首先，应寻找与正中要害最接近的机会：唾手可得的目标。例如，你有可能已经收集了大有用处的结构化文本和数据。最好的例证便是《洛杉矶时报》的‘`杀人犯数据库’。此时，数据化和可视化是关键，而非马后炮。编辑收集所有能找到的罪行，而只有此时才写出以此为基础的文章。假以时日，此类资料的收集变得更好、更有深度且更有价值。
这些并非一蹴而成。而是需要假以时日的。对此，一个蛮有希望的指示器便是《德克萨斯论坛报》（Texas Tribune）和ProPublica, 这两家按理说为后印刷媒体公司，据说他们为非营利的 新闻 组织筹集的资金比原计划提早达标。
对一切与数据有关的领域达到炉火纯青的地步——不管是作为多面手或关注于数据食物链的专家——为那些相信 新闻 业的人提供有价值的观点。一位闻名遐迩的德国出版商最近在采访中说“有一个自称为数据 新闻 记者的新组织，而他们所追求的不再是小打小闹的东西。”
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