浅谈大数据背景下的图书馆服务

[提要] 随着大数据时代的来临，传统图书馆的服务也面临着巨大的冲击。本文以大数据为背景，分析当前图书馆服务现状，重点探讨大数据思想将会给图书馆服务带来有效改善，具有较强的现实意义和应用价值。

关键词：大数据；图书馆服务；数据挖掘

中图分类号：G25 文献标识码：A

收录日期：2014年2月27日

大数据（Big Data）的概念最早出现在2001年IT的行业研究报告中，至今仍没有统一的概念，较为一致的认识是大数据是一种数据量巨大、数据形式多样的非结构化数据。也有学者用4V来表示大数据的特性，即量级（volume）、速度（velocity）、多样性（variety）和价值（value）。对于这些数量庞大、结构复杂、内容多样的大数据需要专门的技术进行处理，从而能够解析出这些数据内在的规律性，进而加以利用。随着全球信息化进程的加速，不同行业对于大数据的应用和发展都极为重视。业界普遍认同的是通过数据处理技术的创新与发展，以及对数据的采集、共享、感知和分析，使数据在具体行业之中，能够基于不同情况做出决策，会带来巨大的拓展空间。

同样在于图书馆的服务中大数据的思想及其应用也越来越受到重视，基于大数据思想的图书数据的收集、整理、分析，以及进一步的数据挖掘都成为下一步发展的方向，本文正是基于当前这种大数据的背景，针对国内图书馆服务存在的共性问题和不足展开分析，并探讨了大数据思想将会给图书馆服务带来有效改善，具有较强的现实意义和应用价值。

一、当前图书馆服务存在的问题

1、单一的结构化数据库无法满足用户需求的多样性。我国对于图书馆的信息化建设工作一直较为重视，早在《国家信息化“九五”规划和2010年远景目标（纲要）》中就提出了政府主导、全社会参与的门户网站、特色数据库、数字图书馆建设的规划，近年来随着国家一系列信息政策、法规、技术标准、规范的出台和完善，我国国民经济信息化的进程不断加快，到目前为止，我国的图书馆均已基本完成了信息化建设。虽然成绩是喜人的，但具体分析来看，我国图书馆信息化的发展，其主要仍是数据库、XML等同类型、不能再细分的单一数据，即都是结构化数据。对于民众需求迫切的人性化、个性化的高满意度的服务却无法较好地给予满足；同时，单一的结构化数据也不符合大数据的特征，不能很好地处理非结构化的复杂数据，无法较好地凸显出大数据的巨大优越性。此外，结构化的数据结构弱化了现在的图书馆人员在面对一些“可能是机会的数据”时的认识，降低了管理和分析各种结构化、半结构化和非结构化数据能力，无法建立软硬件一体化集成的大数据的知识获取、存储、组织、分析和决策的一体化的解决方案。

2、图书馆的信息化数据存储和分析能力不强。相较于图书馆所拥有的不断增长的数据量而言，图书馆的存储和数据分析的比例却在不断降低。在当前的环境下，信息产生的成本快速下降，产生的方式不断增加，人们的一举一动、一言一行、行为规律等都将产生出大量的半结构化、非结构化信息数据，使得社会空间中的信息数据量迅猛增长，而且信息数据的组成结构、类型格式、存在形态等都更加复杂。这对于图书馆对这些复杂的数据进行存储将有着极强的挑战性。另外，如何充分较好运用以上数据进行分析，加强知识服务的智能辅助决策能力更为关键。对于传统的对于用户群体、馆员和其他服务对象的个人信息，借阅记录进行统计归纳的方法分析能力明显不足，还需要更深层次的用户信息行为、搜索方式、行为痕迹等半结构化、非结构化数据。

3、传统的信息服务内容亟须转变。随着图书馆信息化程度的提高，传统的以信息查询、信息传递的简单服务内容正面临着以复杂数据为对象、以深度挖掘为要求高标准知识服务的挑战。原有的就数据而进行服务的方式虽然也在加入了互动技术后，推动了图书馆服务的个性化、人性化服务，但交互性程度仍不高，服务的差异化程度仍较低。但对于大数据思想下要求图书馆不仅需要通过结构化数据了解现在客户需要什么服务，也更需要利用大量的非结构化数据、半结构化数据对图书馆与用户的服务关系中去挖掘正在发生什么、预测和分析将来会发生什么，以及图书馆未来服务营销模式方面仍显滞后。

二、基于大数据思想的图书馆服务

1、建立各类知识服务及业务建设风险模型。即图书馆的各类风险评估模型，例如数字图书馆信息安全风险评估模型、信息资源采购及应用评估风险模型、图书出版的收益与风险模型、知识产权风险评估模型等，都可以通过大数据分析、预测及智能辅助决策技术建立具有自身机构特色的、科学的及实用的风险模型。

2、图书馆用户价值分析。传统图书馆服务价值的质疑、图书管理新技术的突破、图书馆人员服务意思的落后都弱化了图书馆在用户中的存在价值，大数据技术不仅可以通过数据了解用户、行为、意愿、业务需求、知识应用能力及知识服务需求等需要什么，更可以利用数据对用户的科研创新合作过程及合作交互型知识服务过程将要发生什么进行分析和预测，从而应对图书馆未来所面对的生存危机。

3、建立新型知识服务引擎。技术引擎是图书馆信息服务的技术核心，如何利用大数据技术构建图书馆的新型知识服务引擎，将会是未来几年内图书情报领域信息技术研究的主要内容。新型知识服务引擎应该主要包括资源搜索引擎、资源推荐引擎、知识交流行为智能分析引擎、不同用户知识需求预测引擎以及多维度信息资源获取、组织、分析及决策引擎等。

4、建立辅助决策系统。充分利用传感器类的数据对图书馆自然环境、人文环境及技术环境数据多维度大数据的智能分析及智能辅助决策，进而实现机构管理、发展及服务的预测、优化和监管。

大数据的出现，将改变我们对于传统图书馆服务内容的认识，使图书馆不仅能够作为社会信息服务的中心，更是成为集知识服务模式的转变、知识管理模式的突破、智能知识交互、智能知识服务为一体的知识中心，尽管大数据技术的研究还处于起步阶段，依然还面临着许多问题和争议，但是随着市场的发展和信息技术的不断成熟，围绕大数据的问题将逐渐得到解决，新型图书馆将会出现在不远的明天。

主要参考文献：

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