（3）傳統媒體在轉型需求的倒逼之下，對信息化有較強的敏銳度，普遍重視大數據開發與應用。例如，廣州日報報業集團與麥可思數據有限公司就大數據產品開發、分析、營銷和數字新聞傳播等領域開展合作；瞭望智庫正在建設“新華社大數據新型智庫雲”；新華報業傳媒集團啟動新華傳媒雲智庫平台；光明日報聯合騰訊公司、京東集團成立“思想文化大數據實驗室”，首份產品《從閱讀指數看城市氣質》研究報告於2018年世界讀書日推出，引發較好反響。
2.媒體智庫化發展的途徑
由於先天局限和轉型挑戰，媒體智庫化發展也存在現實瓶頸，必須針對性地加以破解，促進未來發展：
（1）體制機制是智庫化建設的制度保障。傳統媒體固有的體制機制以服務新聞生產為核心目的，無法滿足智庫建設與發展的需求。應進行高效兼容的頂層設計，著眼智庫功能，對原有的科研機制、財務機制、人力薪酬機制、考核激勵機制等進行調整甚至重構，確保智庫建設和媒體內容生產並舉共進，避免智庫功能和媒體核心業務割裂化、“兩張皮”。例如，很多媒體型智庫並非實體機構，應大力推動其實體化、專業化，促使智庫成員在身份明確、責權明晰的前提下開展研究、產出成果。
（2）研究力量是智庫化建設的核心資源。絕大多數媒體的公共政策類專家、數據分析師等專門人才儲備不足，尚未形成自有、穩定、專業的研究力量，甚至難以從自有力量中選配首席專家、領軍人才。而外界兼職專家難以持續穩定發揮作用。這直接制約了智庫的研究能力與產品質量。因此，媒體的智庫化建設必須抓住人才這個根本，一方面從采編團隊中遴選、培養研究型人才，推動有條件的成員由“媒體人”向“媒體-研究複合型人才”轉變；一方面團結“外腦”，吸納社會各界智庫專家、知名學者加盟，並依靠良好的制度設計和項目調動，增強專家和智庫互動的緊密性、粘合度。
（3）成果體系是智庫化建設的具體呈現。媒體擅長策劃推出新聞報道，在資政啟民的成果設計方面缺乏產品思維、受眾意識，往往不能充分發掘自身資源優勢，打造豐富多樣、滿足不同層級需求的成果體系。應立足自身專業特色，科學設計課題、咨詢、論壇、調研、圈層等各類產品、服務，優化並加強具有核心優勢的成果類型，合理延伸智庫的產品鏈與價值鏈，並進一步強化智庫運營管理團隊，暢通成果轉化渠道。
（4）大數據是智庫化建設的技術保障。呼應大數據、雲計算、信息化時代的決策咨詢需求、公眾閱讀偏好，新型智庫應當在數據庫建設、信息平台打造、數據產品生產等方面穩居前沿。但當前大多數媒體的大數據平台建設尚處於謀劃或起步階段。應當通過技術開發、資源合作，加緊建設有實用價值的數據庫，積累支撐研究研判的數據資產。可以結合移動采編技術平台，建設專家庫、資料庫、稿件庫、輿情庫等，並以此為基礎，讓數據“智能化”“活起來”，打造定量定性分析相結合的智庫成果、深度報道，提升自身的分析研判、戰略推演能力。
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