大数据与图书馆发展

大数据与图书馆发展（共12篇）

大数据与图书馆发展 篇1

一、引言

目前, 大数据已经获得各行各业的青睐, 各界人士已开始研究并应用大数据技术, 而与大数据密切相关的图书馆的发展也受到越来越多人的关注。同时, 大数据的崛起也驱动着图书馆采取措施进行积极应对。图书馆作为储存知识、传播信息和提供服务的资源库, 如何采集各种载体的数据资源, 并从中分析、挖掘出读者行为中隐含的结构化、非结构化数据信息, 找出读者的隐性需求, 继而改善图书馆的服务质量, 已成为大数据时代下图书馆提高信息服务质量和改进制度建设的机遇。本文在对大数据的概念和特点认识的基础上, 重点分析了大数据对图书馆的影响、机遇和挑战。

二、大数据

1.大数据的概念。大数据的概念并没有一个统一定义, 只要是具备数据量庞大和数据形式多样, 并且是非结构化的数据, 即为大数据。大数据通常具有以下几个特点:数据量大 (Volume) 、种类多 (Variety) 、速度快 (Velocity) 的特点。

2.大数据的特点及技术。对于大数据的特点, 业界通常用4个“V”来概括, 即Volume、Variety、Value、Ve-locity。Volume:数据量巨大。经济的发展使各种活动及设备产生了越来越大的数据量, 已从TB级别跃升到PB级别。Variety:种类繁多。数据的种类不止是结构化的, 现已出现了非结构化的数据, 如图书馆中读者的行为信息数据等。Value:价值密度低。价值密度与数据量密切相关, 密度的大小与数据量的多少成反比。如何从海量的数据中提取出有价值的数据是数据挖掘的研究重点。Velocity:处理速度快。这是大数据与传统数据挖掘不同的最显著的特征。大数据技术主要包括数据分析、数据处理、数据挖掘、数据服务等。

3.图书馆的大数据。图书馆的业务通常包括图书的搜集、整理、管理和书刊的利用, 具体包括采购、归类编目、数据安全保障、网络建设、信息咨询、图书和数字化资料借阅、多媒体服务等方面。因此图书馆每天都会产生大量的数据。现今, 随着图书资源中类的多样化及图书馆新服务的开展, 图书馆的大数据不只局限于结构化的数据, 还包含大量的非结构化数据, 例如图书馆与读者的交互信息、图书馆工作人员的工作动态以及读者对图书馆的各种信息行为都会被记录, 因此就形成了图书馆大数据。

三、大数据对图书馆的影响

1.大数据将对图书馆的建设产生影响。为了满足用户需求, 顺应时代的发展, 数字图书馆应运而生, 增加了图书资源的来源, 使图书信息数据量越来越大, 原始的图书馆数据管理机制已不能适应海量数据的管理需求, 为此, 图书馆需要重建良好的数据库体系和高质量的索引, 从而可以提高读者检索数据资料的效率, 并根据读者需求, 利用大数据技术中的数据分析技术从海量数据中提取出有用数据。因此, 图书馆应增加数据分析、数据挖掘等数据分析技术功能, 从海量数据中挖掘出有用数据, 提高读者的检索效率。

2. 大数据对图书馆的数据存取能力提出挑战。“大”是大数据的一个重要特征, 此外, 大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值等特征。因此, 如何在多样的或者大量的数据中, 迅速获取信息, 并对这些数据进行存储和管理成为图书馆急需解决的问题。

3.数据挖掘将成为图书馆的重要服务目标。图书馆应该面向各种学科和研究方向中不同层次的用户, 应该为来自各种层面的社会群体提供服务。这也就要求图书馆可以提供更加全面而且个性化的服务, 因此, 图书馆应该包含各个领域的数据, 并从各类数据中分析并挖掘出对读者有用的、感兴趣的数据信息, 并且不断地更新服务类型, 以满足用户多样化的需求。数据的搜集、存储和分析处理将成为图书馆资源建设的重要内容。

四、大数据时代图书馆面临的机遇和挑战

1.大数据对图书馆的机遇。大数据具有在多样的或者大量的数据中, 迅速获取信息的能力。图书馆大数据除了馆藏资源, 还包括用户的行为信息, 如读者借取的书目类型、范畴、方向等。图书馆可以利用大数据的相关技术, 如数据分析、数据挖掘等技术手段, 分析并整合出读者近期关注的热点研究方向, 为图书部门决策者提供更加有用的信息, 使他们能够更快、更准确地掌握相关研究领域其他科研人员的研究进展。同时, 利用数据分析和数据挖掘技术, 对读者平时的检索访问历史进行搜集、分析和处理, 并挖掘出有用信息, 从而预测出读者的各种需求, 使图书馆能够更好地为读者提供服务。

2.大数据对图书馆的挑战。大数据给图书馆带来的挑战表现在以下几个方面: (1) 图书馆面临着如何应对大数据的挑战。大数据具有多样性, 包括非结构化和结构化的数据, 其中绝大多数数据是大小、内容、格式、用途完全不同的难以处理的非结构化的数据。图书馆面对大数据的到来, 首先应该具有大数据的思维和意识, 其次才能判断图书馆的发展趋势和选择应对策略, 最后才谈得上技术实现的问题。大数据既不等于数据挖掘也不等于统计分析, 但是这些技术和算法都需要大数据的支持。图书馆应正确认识大数据, 才能对大数据的到来做好准备。 (2) 大数据对图书馆的数据整合、处理能力及图书馆的各种技术开发、服务提出了挑战。随着海量数据的出现, 为了顺应时代发展, 图书馆的改进不能仅仅停留在硬件改进的层面上, 还要提出一套具体数据的分析、处理和挖掘的方法和体系, 以提高全面把握和综合深入的能力。 (3) 数据安全、知识产权、商业利益、公共安全受损的威胁增大。大数据的发展, 信息开放度加大, 新的信息采集、数据分析、数据挖掘技术以及海量数据存储技术和设备将不断涌现, 云计算将更加普及, 这将对数据的安全构成很大的风险。

五、大数据时代图书馆的应对策略

大数据不仅仅是一项技术, 更是思维方式、发展战略和商业模式。以海量的非结构化数据为代表的大量数据的产生是大数据时代的一个重要特点。对海量的、非结构化的数据进行处理, 一方面需要大量的计算资源, 另一方面需要专门的数据处理技能, 它的到来使图书馆面临着前所未有的机遇和挑战, 为此, 图书馆不仅要具有大数据的思维和意识, 认真分析自身现状及发展需求, 还要正确认识大数据的来源和发展方向, 以提高图书馆未来的发展方向, 并在大数据的支撑下为读者提供更好的、人性化的服务。本文将图书馆的应对策略总结如下:大数据的获取。数据资源的获取来源包括数字数据、传统图书馆的馆藏资源和读者行为数据。现今, 数字图书馆已经实现了资源的数字化和对数字资源的获取, 图书馆加强了对读者行为数据的获取策略, 从而分析出读者的喜好和需求, 提高信息服务质量。 (1) 大数据的存储和分析。数据量的急剧增加, 对图书馆资源的存储空间和计算能力提出了巨大的挑战, 图书馆需要一些低廉而又高效的存储和计算设备, 而云计算为海量数据存储和计算带来了希望, 图书馆可利用云计算技术解决这一问题。 (2) 加强大数据的建设。为了积极应对大数据的到来, 图书馆应该提高大数据建设水平, 规划好一个完整的大数据处理流程。同时, 图书馆应该以读者需求为导向, 不断推出新服务模式, 提高图书馆的个性化服务。 (3) 技术和管理人员培养。高技术人员和管理团队能够提高大数据的处理水平, 以便更好得为读者提供服务。因此, 图书馆应该为管理人员提供定期的培训, 提高管理人员的专业水平。

六、结语

大数据时代的到来深刻影响着图书馆的发展, 使传统图书馆面临变革, 同时也是对图书馆的机遇和挑战。大数据为图书馆提供了新的视角, 不仅能更细致、准确地洞察用户, 而且能更深入地剖析业务工作, 引导图书馆向更人性化、专业化的层面发展。即使目前还无法预测大数据在实际工作中将会产生何种具体的效用, 但其独特的魅力和理念将吸引研究者进行更多的探索。

摘要：大数据是近几年IT界最为流行的关键词, 也是学术界的研究重点。大数据的出现, 使图书馆面临着新的发展机遇。本文从大数据的概念入手, 总结了图书馆中的大数据, 分析了大数据对图书馆的影响, 最后探讨了大数据时代图书馆面临的机遇和挑战。

关键词：大数据,图书馆,信息服务,数据分析,数据挖掘

参考文献

[1]郝志刚.大数据、云计算与图书馆[J].新世纪图书馆, 2014, (6) :36-39.

[2]韩翠峰.大数据带给图书馆的影响与挑战[J].图书与情报, 2012, (5) :37-40.

[3]李恬.大数据理念与图书馆大数据[J].新世纪图书馆, 2014, (6) :24-27.

[4]周加艺.大数据与图书馆服务创新[J].情报探索, 2014, (6) :114-116.

[5]许玲.大数据时代图书馆发展趋势分析[J].内蒙古科技与经济, 2014, (10) :117-119.

[6]陆静.我国图书馆界大数据研究评述与展望[J].图书馆杂志, 2014, (1) :20-25.

大数据与图书馆发展 篇2

关键词：大数据; 高校武术; 发展;

国家体育总局武术运动管理中心印发的《中国武术发展五年规划 (-) 》, 其中的发展目标“学校武术教育重点推进, 加强与教育部合作, 鼓励支持武术专业毕业生进入中小学任教, 武术师资队伍结构进一步优化, 全国中小学、高校广泛开设武术课程, 力争青少年武术习练人口逐年递增10%。”而高校武术教育是学校武术教育的重要组成部分, 是培养中小学武术师资队伍的主要场所, 高校武术的发展对中国武术的传承和发展起着不可替代的作用。

1 大数据时代下高校武术发展的新机遇

1.1 大数据为武术课程改革提供参考

武术课程在高校的开展, 能弘扬中华民族传统文化, 培养中小学武术师资队伍, 能丰富大学生课程, 还能让学生了解武术魅力, 提高身体素质, 锻炼意志品质等。高校武术课程改革与发展是武术传承的重要保障, 对高校武术课程的改革, 应该顺应时代发展潮流。大数据具有海量、多样、快速、价值的特点, 高校武术课程改革可以利用大数据统计和分析目前中小学生武术课程, 从而按需培养武术师资队伍;运用大数据统计和分析大学生对武术的兴趣爱好、学习武术期望达到的目的、毕业后的就业意向、学生现有的专业特长等制定相应的武术课程和教学内容, 使学生毕业后能真正达到学以致用, 且学习武术后能真正爱上武术, 避免出现学习初热情高, 厌倦等学习情况, 从而达到终身武术的效果, 使武术能更好地传承和发展。

1.2 分析大数据以提高武术教学质量和效果

在武打影视和明星的影响下, 武术在高校的热度还很高。然而各种原因导致学生学习武术之初热情高涨, 学习武术之后失望、厌倦等情况, 在高校武术的教学过程中, 通过获取的高校武术学习者的个性特点、上网搜索的武术相关视频、课余练习武术的时间、谈论武术相关话题等海量信息, 运用大数据技术进行挖掘分析, 武术教师可以客观及时地了解学生学习武术的状况、进度、学习热情和学习效果等, 从而采取相应的教学手段和方法, 对学生进行专向辅导, 以提升教学质量和武术学习者的兴趣, 达到应有的武术教学效果。

1.3 利用大数据增强武术学习便利性

信息化时代, 海量的武术资料和视频信息给学生武术学习带来一定的便利性, 通过大数据分析学生搜索和感兴趣的武术方面的信息, 结合学校武术课程教学内容, 学校图书馆可以增订相应的武术书籍和期刊等, 以加大学生武术学习的便利性, 增加武术理论知识的学习和及时了解武术发展动态。同时, 海量的书籍让学生无从下手, 通过大数据分析对比各方面武术书籍特点, 武术教师可以根据学生的需求进行相应书籍的推荐阅读, 避免学生因为盲目而怠慢甚至停止武术理论知识的学习, 通过积累武术理论知识, 了解武术传统文化, 以促进武术技术动作的熟练和精进, 增强对武术的热爱。

1.4 运用大数据帮助武术专业生就业

大数据与图书馆发展 篇3

关键词：图书馆；大数据时代；发展机遇；挑战

中图分类号：G251 文献标识码：A 文章编号：1671-864X（2014）08-0170-01

一、图书馆在大数据时代的主要发展机遇

1.大数据时代的信息特征给图书馆资源更新带来的发展机遇。大数据时代的信息数据，具有显著的更新特征，主要呈现为信息数据的多样化、大容量、变动快捷、处理过程的智能化。大数据环境下的信息资源多样化，无疑丰富了图书馆数据资源馆藏的多样性，涉及各个学科、门类的信息数据通过高效的计算机管理系统，迅速丰富和完善了国内各类图书馆馆藏资源。过去多年间，国内几乎各类图书馆发展中，都有单列或综合报批的计算机数据管理平台的采购计划，这是大数据时代，信息资源多元化背景下，图书馆对信息资源开发、利用的重要基础。

2.大数据时代的信息资源为图书馆提供知识服务的方式变革带来发展机遇。大数据时代的信息技术水平的提高和不断完善，是社会知识体系在网络结构模式中，迎来强化和发展公共图书馆服务方式的重要机遇。例如，大数据时代图书馆用户有着日益增长的信息资源需求意识，这对图书馆提供更为具有数据深度分析和挖掘功能特征的服务方式，提出更高要求，有助于图书馆改善和提升自身在知识信息服务能力、数据信息提供方式水平。同时，针对用户多样化、高标准的信息需求分析，图书馆方面借用大数据分析程序技术，同样可以更好的把握和掌控图书馆用户信息需求的意愿及信息运用目的，有针对性的开展数据挖掘工作，从而实现用户对图书馆资源利用的积极性和依赖性，重塑大数据时代用户对图书馆知识服务方式需求模式。

3.大数据时代的信息技术科技为图书馆服务水平提升提供技术保障和支撑。图书馆作为我国现代社会重要的数字、数据信息服务提供方，有着较强的完善和提升自身服务质量的使命，大数据时代先进的信息科技水平，有助于保障图书馆信息数据服务的基础性地位。例如，在浏览各大高校网上图书馆数据库时，我们均可以借助云计算、物联网、移动计算等新技术为依托的图书馆信息数据供应与分析方法，通过高校网上图书馆管理系统，实现快速、准确的信息需求索引、查询功能。同时，在进行大数据管理中，图书馆还需要架构优质的数据库系统，设计和开发具有高水平的信息索引目录。

二、大数据时代图书馆面临的主要挑战

1.图书馆信息服务职能在大数据时代面临的硬件挑战。大数据时代的信息服务模式随着信息技术水平提升而不断优化，其对数据存储、运算的硬件配置要求也在逐渐增强，这一变革趋势对图书馆信息服务功能实现的硬件平台要求，也在日益提高，给图书馆的硬件更新换代、硬件升级带来严峻挑战。大数据时代的图书馆数据量的迅速增加，对于支持和优化非结构化、系统化的巨量资讯信息，借以更为便捷、迅速的处理新生数据，带来更高要求。过去我们形容的“汗牛充栋”的图书馆藏资源量，在这一巨量数据面前，恐怕连“九牛一毛”都无法企及。如何以更为准确、高效的方式，来对这些数据进行合理储存、管理，单个图书馆的硬件配置根本无法实现，多个图书馆形成和建立网络互联的数据共享模式，是强化大数据时代图书馆硬件“软肋”的重要突破点。

2.图书馆信息服务职能在大数据时代面临的人才队伍挑战。人才资源是各行各业不可或缺的中流砥柱，大数据时代图书馆馆员人才队伍，亟待取得对数据分析、管理、应用能力的大幅提升，促进图书馆信息服务职能人才队伍的储备和成长，是大数据时代带给图书馆功能优化进程中的又一重要挑战。当前，我国图书馆馆员队伍的成长路径，依旧停留在职称评定、固步自封的保守状态，部分高校图书馆也开始有计划的引进一批高素质的计算机专业技术人才，以弥补大数据时代，图书馆网站管理工作的不足。这部分人才队伍，具有较强的专业技能水平，合理的加以组织、培训，随着图书馆员专业化、科技化水平的不断提高，有助于图书馆数据挖掘、分析功能优化目标的尽快实现。当前的图书馆建设，只有以专业化的数据库管理技术人才做依托，才能引领图书馆数据资源有序存储、优化共享、信息深度挖掘目标的实现。

3.图书馆信息服务职能在大数据时代面临的巨量数据本身的不确定性挑战。大数据时代，海量数据的不断涌现，其复杂性、非系统性等特征，带来了较大的不确定性，使图书馆难以全面实现如过去学科划分、专业设置、类型归纳等传统方式的巨量数据归档、建模方案。面对这一挑战，如何实现原始数据的准确呈现、数据采集与处理的合理优化、全面的呈现各类数据集成及其内在联系，都存在不确定性因素。巨量数据所带来的不确定性，更是给数据建模、特征描述、模糊呈现、模拟分析等传统分析方法，带来挑战。特别是随着巨量数据的持续性涌现，其基于不同时序、不同系统组成、不同层次结构的数据涌现现象，使图书馆对大数据时代的信息数据缺乏驾驭能力。

三、结语

毋庸置疑，当前图书馆建设、发展已经步入大数据时代。这一时代赋予图书馆建设、发展诸多机遇，通过大数据时代互联网络服务模式，可以更为迅捷、准确的将馆藏资源实时呈现到读者面前，也可将用户需求，通过大数据时代的互联网，实时传递到图书馆计算机处理系统平台，予以实时分析、处理，这是大数据时代，我们获取图书馆资源服务中，所获得的便利与实惠。同时，大数据时代赋予我们更多挑战，如何通过单一或多个强大的图书馆“云计算”平台，构建出庞大的巨量数据处理系统模型，使大数据时代的图书馆资源可以更为准确高效的服务于我们日常生活，也成为当前图书馆发展的重要方向。

参考文献：

[1]张兴旺.图书馆大数据体系构建的学术环境和战略思考[J].情报资料工作.2013（02）。

[2]孙琳.大数据时代图书馆服务体系创新研究[J].理论观察.2013（04）。

[3]王妍.图书馆管理中云计算的应用现状研究[J].黑龙江科技信息. 2012 （28）。

[4]王爱杰.论网络环境下图书馆信息资源建设和信息服务[J].科技情报开发与经济. 2012 （18）。

[5]朱静薇.大数据时代下图书馆的挑战及其应对策略[J].现代情报. 2013 （05）。

[6]郭自宽.大数据生态系统在图书馆中的应用[J].情报资料工作. 2013 （03）。

大数据与图书馆发展 篇4

随着云计算技术的日渐发展促使大数据理念兴起, 大数据中信息数量非常大、信息种类繁多, 实际的传播速度非常快。信息技术的日渐发展使得图书馆读者在需求、在科研环境等方面都发生了巨大转变, 获取信息方式也在不断发生变化。随着人们价值理念的日渐变化, 人们对图书馆服务也具有更高、更新的要求, 传统的服务理念以及服务方式已经不能够实现大数据发展需求, 这就需要转变传统的服务理念以及服务方式, 实现理念以及方式上的有效创新, 为读者提供更为优质的服务。

二、图书馆服务中存在的问题

1.服务观念较为滞后

在图书馆服务过程中, 坚持以书为核心的传统, 这就使得图书馆开展的活动大多集中在书的采集、书的编目或者是书的流通, 并没有认识到读者对读书馆的重要作用, 在服务过程中一直处于被动的位置。大数据环境使得人们的理念以及认识不断的发生变化, 而这种以书为本的服务理念已经不能够适应实际的发展需求, 图书馆服务与现代化技术存在着相脱节的现象, 实际的服务工作无法满足读者的实际需求。

2.服务方式存在落后性

传统的图书馆服务主要为借阅和外借两方面的内容, 图书馆在实际的开放时间以及外借期限、服务方式等方面都具有规范性, 但是读者需求与图书馆资源、图书馆服务方面都存在一定的差距。在规定开放时间, 读者相对角度, 但是服务工作人员有限性使得实际的服务质量缺乏保障。在加上图书馆图书信息更新方面存在的滞后性使得图书馆的馆藏与读者需求存在着差距, 图书馆服务与信息化发展需求存在着不适应性, 实际的服务方式较为落后, 服务质量并不是非常理想。

3.服务工作人员综合素质不高

图书馆服务过程中, 图书馆管理工作人员在其中具有关键性的作用。在传统的管理工作过程中, 管理工作人员大多承担着文献采编、文献事物的馆藏以及读者信息服务等方面的工作, 无法满足读者在阅读需求方面的满足, 实际的服务并不是非常的理想, 究其原因, 主要是由于图书馆管理工作人员综合素质不高造成的, 大部分的图书馆服务工作人员缺乏网络信息技术, 文献整理和搜集大多采用传统的方式, 工作效率不高, 对于读者需求信息的要求把握也存在着滞后性, 实际的服务效率并不是非常理想。

三、大数据时代图书馆的服务创新发展对策

1.转变传统的服务理念

大数据发展环境下, 使得读者在信息获取方式以及获取理念上都发生了非常大的变化, 这就为图书馆服务带来了巨大的挑战, 为了能够有效维持图书馆发展, 就需要不断提升服务质量。在实际的图书馆服务过程中, 需要坚持“以人为本”的人本主义原则, 在任何的服务环节都需要坚持人的中心地位, 同时还需要不断的提升知识质量以及信息质量, 提升实际的服务质量。此外, 还需要更加注重度图书馆管理理念上的革新, 将人本主义原则渗透于图书馆服务中, 实现管理经验与现代化技术的有效结合, 创新服务方式, 尽可能满足读者的实际需求。人本主义更加关注读者需求的满足, 同时还需要更加关注读者权益的维护, 为读者营造一个更加轻松、更加自由的阅读氛围, 创新服务理念, 为读者提供更加完善的服务信息, 实现“以人为本”理念的有效落实。

2.注重服务方式的多样化

图书馆在进行服务创新过程中, 需要转变传统服务理念认识, 更加积极的利用馆藏文献信息, 实现馆藏文献与现代网络技术的有效结合。读者能够利用网络搜索到图书馆中所有信息资源, 节约了大量的时间, 提升信息获取效率以及信息获取的便捷性、直接性, 信息资源共享性更强。例如, 图书馆可以充分利用现代化技术的信息需求发掘技术, 利用该项技术信息信息的有效最终, 实现读者信息检索过程、内容等的有效记录以及整合, 为读者建立针对性的档案, 对读者的阅读爱好以及阅读需求进行智能化的分析, 为读者提供主动化的服务, 实现图书馆服务方式的多样化, 有效拓展服务功能。此外, 还可以借助图书馆的相关展览或者讲座等不断完善服务, 扩宽图书馆承担的社会教育作用, 提高服务实际的辐射范围以及辐射人群, 提升服务的丰富化, 实现图书馆在服务广度以及服务深度方面的有效拓宽。

3.注重服务工作人员综合素质的培养

大数据时代对图书馆管理工作人员的综合素质具有更高要求, 图书馆管理工作人员需要认识到自身不仅是知识的展示者, 同时也是知识引领者, 管理工作人员的综合素质直接关系到馆藏资源的实际利用效率。信息技术的日渐发展促使读者阅读需求也呈现出信息化、无纸化, 实际的阅读需求不断变化。图书馆管理工作人员需要认识到读者对图书馆服务的实际需求, 实现图书信息的搜集整理, 有效把握读者需求信息的反馈, 尽可能满足读者实际需求。因此, 在图书馆管理工作人员的管理过程中, 需要更加人才工作队伍选拔的公平性、公正性, 注重服务创新工作内容的考虑, 鼓励管理工作人员积极参与新知识、新技术的有效学习, 不断更新自身知识结构, 提升综合素质。更为重要的是, 图书馆管理者需要建立人才培养机制, 选聘创新性服务人才, 为管理队伍发展注入新活力, 为图书馆服务提供智力支持。

四、结语

信息化的日渐发展促使信息量不断扩大, 大数据时代促使图书馆需要转变传统的服务理念以及服务方式, 认识到单单凭借自身馆藏无法维持有效发展, 这就需要对读者需求进行有效分析, 为读者提供更加优质、针对性更强的服务, 不断丰富读者在阅读方面的体验, 实现知识的有效共享, 提升图书馆服务质量。数字网络的飞速发展为图书馆带来了巨大的发展机遇, 这就需要坚持“以人为本”的人本主义原则, 为读者提供个性化的阅读服务, 同时还需要不断提升图书馆服务人员大多综合素质, 实现服务的规范化以及制度化, 形成更加有效的发展机制, 实现图书馆服务的创新, 提升实际的服务质量。

参考文献

[1]胡莲香.走向大数据知识服务:大数据时代图书馆服务模式创新[J].农业图书情报学刊, 2014 (2) .

[2]李兴昆.向大数据知识服务:大数据时代图书馆服务模式创新[J].科学与财富, 2014 (9) .

大数据与图书馆发展 篇5

完成时间：2017-10-25 15:02:16 提交次数：3次

《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题

1、大数据元年是指（）(单选题)A.2010年 B.2011年 C.2012年 D.2013年 回答正确

2、大数据的核心是（）(单选题)A.告知与许可 B.预测 C.匿名化 D.规模化 回答正确

3、第一个将大数据上升为国家战略的国家是（）(单选题)A.中国 B.美国 C.英国 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题

D.法国 回答正确

4、下面哪项关联不属于购物篮分析（）(单选题)A.啤酒和尿布 B.湿巾和烧烤 C.咖啡和咖啡伴侣 D.飓风和蛋挞 回答正确

5、下面陈述不正确的是（）(单选题)A.大数据将实现科学决策 B.大数据使政府决策更加精准化

C.大数据彻底将群体性事件化解在萌芽状态 D.大数据将实现预测式决策 回答正确

6、信息时代的三大定律不包括（）(单选题)A.摩尔定律 B.吉尔德定律 C.达律多定律 D.麦特卡尔夫定律 回答正确 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题 7、2009年，甲型H1N1流感在全球爆发，谷歌测算出的数据与官方最后的数据相关性非常接近，达到了（）(A.67% B.77% C.97%.D.87% 回答正确

8、关于大数据在国家治理中作用，以下理解不正确的是（）(单选题)A.大数据的应用能够杜绝抗生素的滥用 B.大数据的运用能够提升应急管理的快速反应 C.大数据的运用能够维护社会治安

D.大数据的运用有利于实现以人为本的社会管理 回答正确

9、大数据所带来的思维变革不包括（）(单选题)A.不是随机样本而是全体数据 B..不是精确性而是混杂性 C..不是因果关系而是相关关系 D..不是歧视而是平等 回答正确

10、下面哪一项不属于大数据系统的必备要素（）(单选题)A.云平台 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题

B.物联网 C.数据 D.数据库 回答正确

11、大数据带来的挑战有哪些（）(多选题)A.会导致数据盲点 B.危及个人隐私 C.造成群体歧视 D.产生庞大能耗 回答正确

12、下面例子属于大数据技术公司的是（）(多选题)A.商品比价系统Decide.com B.ZestFinance的信用风险评估 C.塔吉特怀孕预测指数

D.基于社会化的众包天气报告应用Weddar 回答正确

13、大数据对政府治理组织结构的影响包括（）(多选题)A.由国家独立的治理结构转向多元共治 B.由政府主导转向市场主导 C.由封闭性治理结构转向开放性结构 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题

D.由官僚科层制转向扁平化结构 回答错误

14、相比于政府1.0，政府2.0具有哪些特征（）(多选题)A.侧重于“以政府为中心” B.侧重于“以公众为中心” C.政府扮演单一和主导性的角色 D.吸纳多元主体的参与 回答正确

15、GBCP和谐三角指的是哪三个角色（）(多选题)A.政府 B.社会组织 C.企业 D.公众 回答正确

16、中国大数据产业特征包括（）(多选题)A大数据整体解决方案成熟 B.区域产业集聚现雏形 C.大数据基础研究受到重视 D.互联网企业表现强势 回答正确 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题

17、大数据的产生要归功于人类哪些方面能力的提升（）(多选题)A.生产数据的能力 B.保存数据的能力 C处理数据的能力 D.展示数据的能力 回答正确

18、要消除信息孤岛，需要从以下哪几个方面着手（）(多选题)A.进行纵向信息系统整合

B.进行水平的电子政务信息系统整合 C.改变内部管理观念和态度

D.建立跨系统、跨平台的政府综合信息处理平台 回答正确

19、与其他部门相比，政府部门在应用大数据时具有哪些优势（）(多选题)A.创新能力更强 B.面临苦难最小 C.获得收益最多 D.价值潜力更大 回答正确

20、单纯依据大数据预测做出决策需要遵循哪些原则（）(多选题)A.公开原则 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题

B.公正原则 C.可反驳原则

D.确保个人动因能防范数据独裁的危害 回答正确

21、因为大数据搜集的是全体数据，不存在抽样偏差的问题，因此，大数据应用对每个人来说是平等的。（）对 回答正确 错

22、政府只是其所搜集的信息的托管人，私营部门和社会对数据的利用会比政府更具创新性。（）(判断题)对 回答正确 错

23、数据不再是社会生产的“副产物”，而是可被二次乃至多次加工的原料，从中可以探索更大价值。（）(判断 对 回答正确 错

24、摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登﹒摩尔提出来的。（）(判断题)对 回答正确 错

25、“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化 对 回答正确 错

26、大数据促使网络广告由传统大众化的营销模式向个性化营销模式转变，进入精准营销时代。（）(判断题)《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题

对 回答正确 错

27、大数据本质上只是一场技术变革。（）(判断题)对 回答正确 错

28、要让公共管理大数据落地，最有效的推动力来自政府行动+购买技术和服务。（）(判断题)对 回答正确 错

29、关系型数据库仍然是大数据处理中的关键技术。（）(判断题)对 回答正确 错

30、谷歌大数据流感趋势已经可以替代当前政府在流感监测方面的工作。（）(判断题)对 回答正确

大数据与图书馆发展 篇6

关键词：大数据；图书馆；数据挖掘；中小企业；竞争情报；情报服务

中图分类号： G252.6 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016013

The Development Strategy of Library Competitive Information Service in Big Data Times

Abstract Library faces both development opportunity and challenge in competitive information service in big data times. Although the National Library and Shanghai Library have gained experiences in this area， the overall service is not satisfactory in data types， the use of tools platforms， and added values of products. The strategy of development is to pay more attention to integrated applications of data， the analysis of new data resources， and utilization of new tools platforms.

Key words big data； library； data mining； SMEs； competitive information； information service

随着大数据时代的到来，通过挖掘和分析大量用户、供应商、经销商等企业经营链条中上下游利益相关者的信息行为数据和竞争对手、竞争环境的数据信息，进而掌握隐藏在这些数据背后的规律、洞悉可能存在的商机与研判未来市场发展的态势，已成为大数据时代一个成功企业所必须具有的竞争情报意识，越来越多的企业纷纷建立了自己的大数据研究中心、数据计算中心等情报中心，以为企业发展提供基于数据的决策参考和信息情报。但对占有市场数量比例达99%、提供了80%城镇就业岗位的中小企业[1]来说，尽管明知基于大数据应用的竞争情报能为企业带来多方巨大的效益，但受限于规模、财力、人员等因素，并不是每家中小企业都有能力或条件建立企业自己的情报机构，于是，通过市场行为去购买、定制企业的竞争情报服务便成为一种常态与主流趋势。图书馆作为始终以为用户提供信息、知识为己任的社会、机构信息中心，也一直是企业竞争情报服务的实践者和探索者，大数据时代的到来和企业用户出现的多种变化，为图书馆开展竞争情报服务既提供了发展机遇，又面临着严峻挑战。

1 大数据环境下的图书馆竞争情报服务

1.1 大数据时代的企业更需要竞争情报服务

据《中国企业竞争情报实施现状调查分析》[2]分析，国内竞争情报较活跃的企业主要集中在钢铁、汽车、医药、金融、消费品等领域，竞争情报多以咨询研究、消费者市场调查等浅层次态势出现，方兴未艾的文化产业几乎与竞争情报绝缘，而IT企业的竞争情报界则主要以工具提供商的身份推介其软件产品，很少提及自身的竞争情报，中小企业的竞争情报活动和基础更是可以忽略不计[3]。这种现状导致了我国中小企业决策不当和经营不善，生存能力不强，容易走向灭亡。如在2008年的金融危机中，仅上半年就有约7万家中小企业倒闭[4]。与之形成对比的是，在全球500强企业中，95%以上已建立了较为完善的竞争情报系统，如微软、IBM、P&G、通用电气、可口可乐、海尔等。这些国内外知名企业的成功都离不开其完善的竞争情报系统及其周密的运作。大数据时代的到来，更是突显了企业竞争情报工作的重要性，企业的竞争不再局限于劳动生产率、专利技术、生产规模等传统生产要素之间的竞争，知识生产率、知识转变能力、产业发展态势研判能力等成为了新兴的竞争指标，而产生这些知识并决定未来产业发展规律的则无疑是存在于企业内外部的那些庞大数据集，如竞争对手的产品更新周期、企业自身的员工生产率竞争水平等。而实现对这些数据的收集、存储、分析和处理对中小企业来说是不可能独立完成的，在这种情况下，寻求与第三方情报服务机构的购买、外包合作就成为中小企业获取竞争情报最佳乃至唯一的选择。

在众多第三方情报服务机构中，图书馆无疑是企业特别是那些迫切需要竞争情报服务的中小企业的最佳竞争情报服务合作者。一方面，随着近年来我国图书情报事业的发展，越来越多的竞争情报人才进入到图书馆工作，图书馆也已在信息咨询、专题定制、知识服务等方面具有了一定的经验优势；另一方面，图书馆还具有其他机构无法比拟的资源、信息获取优势，这使得图书馆具有其它机构无法相比的开展中小企业竞争情报服务的人才、经验与资源优势。

1.2 竞争情报服务是大数据环境下图书馆服务的增长点

目前，尽管我国图书馆开展的企业竞争情报服务还存在地区发展不均、服务内容单一、高校图书馆发展滞后等问题，但也已经积累了一定的经验，如国家图书馆、上海图书馆、天津泰达图书馆、昆山图书馆等图书馆的竞争情报服务开展得如火如荼，其运行过程中积累的大量经验成为了大数据环境下图书馆竞争情报服务的增长点。

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（1）国家图书馆。国家图书馆企业信息服务中心依托丰富的馆藏文献信息帮助企业建立对竞争对手的市场营销、企业运营、产品服务、资本市场等各方面全方位的信息监测和分析服务。通过信息和数据监测体系进行长期的数据积累，并将监测到的信息进行系统化管理，最后在此基础上进行阶段性的总结和趋势分析，提供有竞争能力的比较分析报告，其中包括公共传播评估报告和品牌竞争性分析报告。同时，还提供敏感信息预警服务，即时向用户提示行业重要信息和企业负面信息，将监测到任何可能会对客户利益造成潜在危害的负面报道，及时通知用户，以便用户做出迅速反应，从而掌握公关宣传时效、启动危机监控机制[5]。国家图书馆除了提供竞争情报服务外，还提供舆情分析服务。舆情分析服务是帮助政府部门、企业公司了解舆论动向，制定正确的应对策略引导舆论发展，其中包括热点舆情分析、专题舆情分析和突发事件分析[6]。国家图书馆专门设立了企业信息服务中心，由一批具有较高学历层次、训练有素的专业咨询人员从事专业性信息咨询。

（2）上海图书馆。由上海图书馆上海科学技术情报研究所承建的行业创新信息情报服务平台，承担着上海公共研发服务平台中重点行业创新信息延伸服务的部分职能。这一平台现有先进制造、生命科学、资源环境三个行业领域的情报导航与信息服务，以及“美国政府研究报告”的推荐服务[7]。

（3）天津泰达图书馆。天津泰达图书馆是国内唯一一家实行图书、档案、情报一体化管理的区域性文化机构。为了更好地服务于区内高科技企业，泰达图书馆档案馆和泰达科技发展集团合作建设的“滨海科技信息服务平台”主动为区内科技企业提供信息支持，主要包括科技查新、专利知识产权服务、个人学术博客服务、网上咨询服务、信息定制（代检代查）服务等，还为参加培训的各个企业提供VIP远程检索卡，使企业用户足不出户即可享受泰达图书馆档案馆便捷的知识服务。在这些服务过程中，泰达图书馆积累了丰富的经验，并形成了自己的特色服务品牌[8]。

（4）昆山图书馆。昆山竞争情报服务平台是由昆山图书馆和湖南省竞争情报中心共同创建，该平台采用最新无缝隙嵌入式本地化技术，为昆山政府、产业集群及高新技术、中小企业服务。昆山竞争情报网络协作平台由雷达采集、信息分析、资源管理、网络协作及内容分发系统构成，是目前国内最先进的产业、企业竞争情报系统，它以快速、便捷的检索，节省信息搜索时间，为用户抢占市场先机；拓宽信息资源渠道，实现差异化的情报服务战略[9]。该平台集资源整理、信息查询、情报分析为一体，能够按照用户需求定制相关竞争情报资源，进行情报源的分类与维护，是昆山产业竞争情报战略分析的基础数据库。同时，它还能为昆山境内企业提供专业文献，降低企业在研发设计中的成本。

2 大数据时代的图书馆竞争情报服务发展对策

尽管大数据时代的图书馆特别是一些公共图书馆利用自身的资源优势，已在竞争情报服务方面做出了长足的尝试与探索，但其自身还存在着较大问题，如所利用的信息资源主要依赖于图书馆馆藏书籍与免费的网络资源、对竞争对手等相关数据的获取主要以网络获取为主、对情报研究工具的应用还不广泛和深入、所利用数据主要以存储于图书馆数据库的结构化数据为主，等等。这使得图书馆的竞争情报服务还跟不上时代的发展步伐，工具平台应用、数据来源类型、综合价值判断等方面都有着巨大的发展和提升空间，因而不易从数量巨大的数据集中挖掘和发现有价值的情报，并形成高附加价值的产品。因此，图书馆需要在大数据环境下正确评价和认识自己竞争情报服务方面的不足，进而制定合理、科学的发展路径去寻求更大的发展。

2.1 加强数据的集成化运用

大数据时代，数据无疑是社会发展的主要动力，也是各方利益相关者关注的对象，对图书馆来说，如果能够将来自各个方面异构、零碎、多源的庞大数据融合在一起，无疑将对其在竞争情报工作中洞察到竞争环境和竞争对手的细微变化，从而快速响应，制定有效竞争策略产生积极帮助。越来越多的案例也表明，海量、多源、异构的数据不但具有巨大的统计意义，也能为各种预测模型、对手分析等提供数据支持，不但能对竞争情报工作产品提供源数据支持与论证，也能通过对其分析实现预知未来发展趋势、提高生产率、降低经营成本。如沃尔玛就建立了一个超大的数据中心，其存储能力高达4PB以上，通过大数据分析，沃尔玛掌握了顾客的购买习惯，不同商品一起购买的概率，购买者在商店所穿行的路线、购买时间和地点，从而确定商品的上架布局及分类优化；决定对各个分店不同商品进行增减，以保持最优库存，降低成本；洞察销售全局，瞬间捕获到各种细微的变化，从而快速响应，制定营销策略；利用大数据工具对供应链进行分析以选择供应商、优化物流配送方案和进行价格谈判等；利用大数据分析工具对商品品种和库存的趋势进行分析，以选定需要补充的商品，分析顾客购买趋势和季节性购买模式，以确定降价商品，并对其数量和运作做出反应[10]。

需要注意的是，上述案例中，沃尔玛的数据分析应用尽管占据了数据企业拥有且为企业用户所创造、所应用和数据量巨大、具有专业的数据分析平台和专业技术人员等优势，但其中不容忽视的一点是，其在数据分析中注重对集成化、多源和异构数据的应用，如对客户信息行为非结构化数据、产品销售数据与客户购买数据等均按照一定的逻辑关系进行统一的规划和组织，实现了数据资源的有效共享，为情报分析的集成化运用提供了基础。这就促使图书馆的竞争情报服务需注重和加强数据特别是集成化数据的运用，也要求图书馆资源建设者需建立一个公共的集成环境，将分布于图书馆、数据库、网络、智能终端、联盟、省市科技共享平台等各方面组织机构的资源通过一定的映射与关联规则建立成为一个集成数据平台，并为用户提供一个统一、透明的访问界面，从而构建竞争情报工作者对数据集成化运用的基础。情报工作者在具体的数据收集、挖掘和分析中，也需注重对分布在各个孤立信息岛上的自媒体资源数据的收集与运用，通过集成分析系统进行处理操作，以为企业用户提供一个具有高附加值的服务产品。

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2.2 关注新型数据资源的分析

在大数据时代，企业无论是日常运营，还是重大战略决策，都会在各个信息系统中留下各种数据记录，通过技术将这些数据整合起来，即可再现一个企业的运行轨迹和发展全景。竞争情报研究就是发现有价值的知识和模式，洞察企业竞争环境，预测未来，从而获得竞争优势[11]。

（1）社会网络数据。社会网络的兴起和发展以及多种智能社交终端的应用，使得置身于大数据环境下的每一个信息行为主体都会产生大量的社会活动数据，并组成一个分布在社会各个角落的社会数据网络。图书馆竞争情报工作者通过网络中竞争对手、领域内合作伙伴等群体数据的结构、属性、关联分析，如基于链接的节点排序、基于链接的节点的分类、节点聚类、链接预测、子图发现等[12]，可找到大量数据间的关联关系，实现数据价值的转化和实现。如从人际关系的网络节点中心度来分析竞争对手，可以发现其某一时间段内的信息活动相关者，而对这些可能影响到竞争对手相关活动（如发展决策、企业信贷等）的信息行为相关者的行为数据进行分析，又可以推断出竞争对手正在进行的活动，甚至可以预判出其即将进行的活动，实现数据的相互支撑解释和验证，为图书馆为企业用户制定相关的竞争策略提供支撑。

（2）实时动态数据。网站、微博、微信、论坛、新闻报道等大量的动态实时数据，也是一种图书馆需要注重利用的竞争情报数据源。图书馆可以通过数据网络爬虫等技术对竞争对手随时产生的交易数据、网站访问日志等实时数据流进行扫描抓取，将抓取到的数据按照特定的需求分配到不同窗口进行挖掘处理，在掌握竞争对手实时活动的同时，既保证了图书馆为企业用户制定的竞争策略具有足够的敏捷性，也可能从其中发现蕴含在数据背后的行业发展规律，如竞争产品的销售规律等。

（3）非结构化、半结构化数据。与传统数据运用字段等方式进行排列组合相比，大数据最为典型的特征就是以非结构化数据、半结构化数据作为数据主要组成部分，图书馆的竞争情报工作需要注意这些能够挖掘出巨大信息的非结构化、半结构化数据，如竞争对手的多媒体信息数据等，通过对数据的采集、关联和相关工具运用，如对数据的可视化展示等去分析隐藏在这些数据背后的规律，完善自身提供给用户的竞争策略。

2.3 注重新的工具平台的应用

由于大数据环境下图书馆情报工作处理对象即数据的数量巨大、类型多样、来源复杂，因此需借助大数据存储中心和处理平台才能完成数据的存储和应用分析，这也就要求图书馆需注重新的分析方法和工具平台的应用，如针对大数据分析处理的预测性分析、数据质量和数据管理、可视化分析、语义引擎和数据挖掘算法等五个方面，图书馆可以根据所分析处理数据的内容和要求而选择采用哪些工具和平台，如对数据的采集，图书馆可能有别于采用存储每一笔事务数据方式的MySQL和Oracle而使用Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库；对数据的统计/分析在一些实时性需求时选择使用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而对一些大批量处理者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop；数据的导入/预处理可以使用来自Twitter的Storm进行流式计算；比较典型的数据挖掘算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等[13]。

3 结语

众所周知，良好的企业竞争情报工作不但能够为企业的竞争策略制定与运营提供科学决策和参考，也能有效地降低企业运营成本，提高企业竞争力。国家图书馆、上海图书馆等图书馆在竞争情报服务方面树立了成功的典范，但大数据时代的来临也给图书馆的竞争情报工作提出了新的挑战，如管理的数据量庞大、数据的收集范围更广泛、数据安全风险增大、数据质量难于控制、数据难于动态集成等，图书馆需正视这些问题，用创新的眼光去发现和研究竞争情报服务工作的发展对策。

参考文献：

[1] 中国中小企业数量已占全国企业总数的99%以上[EB/OL].[2015-10-23].http：//news.xinhuanet.com/fortune/2010-09/26/c_12608785.htm.

[2] 中国企业竞争情报实施现状调查分析[EB/OL].[2015-10-23].http：//www.xzbu.com/1/view-153418.htm.

[3] 马子雷.文化企业不该忽视“竞争情报”[N].中国文化报，2010-12-08（2）.

[4] 许威，越丹.我国中小企业竞争情报工作问题及对策[J].信息系统工程，2010（3）：63-64.

[5] 国图企业信息服务年会[EB/OL].[2015-10-23].http：//www.qianyan.biz/news/show_16208/.

[6] 国家图书馆政务舆情服务浅析[J].农业图书情报学刊，2014（8）：152-154.

[7] 上海研发公共服务平台[DB/OL].[2015-10-23].http：//www.istis.sh.cn/hykjqb/.

[8] 刘艳敏.国内外公共图书馆的企业信息服务发展现状及分析[J].科技情报开发与经济，2011（24）：4.

[9] 昆山产业竞争情报服务平台[DB/OL].[2015-10-23].http：//ks.hnci.gov.cn/.

[10] 涂子沛.大数据[M].桂林：广西师范大学出版社，2012：161，304-306.

[11] 黄晓斌，钟辉新.大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展[J].图书与情报，2012（6）：9-14.

[12] 约翰·斯科特.刘军，译.社会网络分析法[M].重庆：重庆大学出版社，2007：1-6.

[13] 大数据分析与处理方法解读[EB/OL].[2015-10-23].http：//wenku.baidu.com/link？url=ELlMwyPRD6DYAh3npjYaPr6Q_q

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大数据与图书馆发展 篇7

1. 大数据带给图书馆的影响与挑战

大数据的发展对于现存的IT架构可以说是一个巨大的挑战。大数据的发展, 必将使图书馆在技术层面有很大的提升。首先要说的就是图书馆的服务于大数据之间的关系。众所周知, 现代社会图书馆之间的比拼已经不再是从前的藏书数量或者是服务质量的竞争, 而是要看哪个图书馆具有处理大量数据并能使用一定的分析技术。因此大数据的包含量已经成为图书馆的一个硬性指标。对于图书馆的发展规划来说, 大数据的分析和预测必将成为规划的核心内容。同时, 大数据也是图书馆资源的重要组成部分。社会和公众对于大数据的关注度日益提升, 从侧面也可以体现出大数据的价值。当大数据的地位逐渐升高, 相应的分析技术日趋完善, 就会有更多的读者开始偏向使用大数据来寻找自己需要的资源。由此也能预见, 图书馆的未来发展必将以提升大数据的服务水平为主要方向。最后, 对于图书馆来说, 大数据既是机遇又是挑战。挑战在于, 图书馆需要不断强化结构化数据处理能力, 切实的了解到读者在图书馆的借阅活动。并且也要通过半结构化数据正确把握图书馆和用户之间的交互活动, 洞察图书馆内的数据处理活动。大数据处理对于改善图书馆的营销模式、规避未知风险具有重要意义。

2. 大数据时代图书馆的服务创新发展方向

2.1 重视大量的用户数据与信息

新的时代, 对于图书馆的要求已经不再是拥有多少的数据信息, 而是要求图书馆可以通过一定的数据处理将多种数据的关联性和利用率提升上去。这也是各大图书馆之间的核心竞争点。大数据时代图书馆建设必须要加强信息之间的采集和融合。同时, 大数据时代要求图书馆的数据量也要达到一个新的高度。这个数据既指图书馆现在所拥有的数据资源, 包括一些文献或者是数字资料, 也指图书馆没有完全开发和收集的非结构化数据。非结构化数据涵盖了用户信息等多方面内容。这些非结构化数据同样具有很高的价值, 图书馆如果可以充分利用这些数据就能制定出更适合图书馆发展的决策。

2.2 探索大数据分析及相关服务

探索大数据分析及相关服务是使图书馆在如今市场中拔得头筹的重要手段。图书馆进行与大数据相关的业务, 可以从以下几个方面着手。第一, 图书馆要建立自己的数据分析库。这个数据库中的内容, 主要是采集的对于数据位对象的信息。信息涵盖了读者常用的浏览借阅图书的方式, 和一些偏好的书籍等等。这一部分数据的来源是对目前存在的资源的分析。第二, 就是追踪广大读者的数据需要。这种大数据分析业务的目的可以说是找到图书馆主要客户群体的相关情报, , 但从本质上看, 因为分析数据所采用的方式不同所以不能将与业务相关的大量数据都纳入图书馆的数据库。这样可能会导致图书馆的发展受限。所以怎样对这一类数据进行处理是解决图书馆业务发展问题的关键。

2.3 利用大量的复杂数据分析技术与工具

要使大数据的作用更好的发挥, 依赖于大量的复杂数据分析技术和工具。所以对于图书馆而言, 增加技术和工具的应用水平也是非常必要的。在《大数据创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》这一报告中就明确了大数据分析技术和工具的重要作用。它也提供了目前使用比较多的数据分析技术, 比如可视化分析、聚类分析和数据集成等等。但是这些分析技术目前仍处于比较初级的姐夫安, 就拿聚类分析来说, 它目前只能针对结构化数据和部分关键词可以进行分析, 对于深层次的数据却不能很好的发现内在联系。图书馆自然也不能运用这个技术来指导未来发展的决策工作。目前在网络上流通的社交信息所对应的非结构数据的大量涌现, 也使得很多的研究人员开始尝试综合整理这些数据。然后将数据所反映出来的用户分类整理出来, 服务相关检索机构的人性化需求。

2.4 提高图书馆服务的智能化程度

大数据的发展除了对图书馆的技术有了更高的要求, 对于服务的智能化的要求同样有了新的高度。不能否认的是, 使用智能化技术可以缩短处理、收集复杂数据的时间, 在一定程度上减少人力的消耗。同时, 它也可以完成许多人工服务没有办法做到的业务。并且, 提高图书馆服务智能化程度也可以使图书馆的服务对象更加便捷的获取所需要的图片、文字信息。读者的相关信息和生活数据等非结构数据可以作为图书馆智能化的参考标准。最后, 智能化的提升对于图书馆服务的知识流通也具有重要作用。

结语

时代和科技的发展为图书馆服务增添了许多新的元素, 使图书馆的服务更具时代特色。大数据时代对于图书馆服务来说既是机会又是挑战, 如果图书馆能充分利用大数据的数据分析和处理技术, 就能使图书馆的整体服务水平上升到一个更高的层次。图书馆服务对象日增长的文化需要和技术需要, 让图书馆开始重视大数据的处理、相关技术的学习和运用、相关管理制度的优化等等。不能否认的是, 图书馆已经走入大数据时代的大门, 在管理方式、设施完善和发展规划上都有许多需要改进的地方。只有在大数据时代充分利用大数据相关的技术才能对未来的发展有很好的认识, 提升图书馆在市场上的竞争力, 增加图书馆的整体实力。

参考文献

[1]涂兰敬.专家观点:“大数据”与“海量数据”的区别[J].网络与信息, 2011, (12) :37-38.

大数据与图书馆发展 篇8

在信息技术飞速发展的当下,海量信息爆炸式增长,非结构化数据大量涌现,用户对信息检索的更高要求,使数字图书馆的存储和处理数据能力亟待提高。而传统的数字图书馆主要有以下不足之处需要提高:①无法对海量信息进行深加工处理,对数字资源进行深层开发的需求亟待满足,据Winter Corp的调查显示,最大的数据库每年平均增长率为73%,2015年最大数据库中的数据量逼近100PB,因此提高图书馆信息的存储能力成为急需解决的问题;②无法充分发挥大数据在图书馆工作中的效用,在利用大数据进行分析、预测、辅助等方面的技术有待提升;③带宽资源不足,即因网速不够无法高效处理数据信息;④因馆与馆、系统与系统间存在信息关联,导致“数据孤岛”出现,影响了资源的充分共享和合理利用。因此,图书馆建设必须立足于“数据”的存储与传输这一重点问题,使其一切工作的重心应放在数据的更好更快服务于用户上,而大数据数字图书馆在很大程度上弥补了传统数字图书馆在这些方面的不足,使知识信息更加有序化,并加强了传递速度,可以为用户提供更好、更便捷的服务。因此,必须使图书馆建设紧跟大数据时代的步伐,充分利用和发挥大数据技术在图书馆建设过程中的技术优势。

当今时代,信息技术的发展突飞猛进,数据量也正在经历“爆炸式”增长,随着新型数据不断涌现,使大数据时代的到来成为必然的趋势。而图书馆正是信息储存和搜索的重要场所,目前正在经历全方位的数字化建设,在建设过程中需要以大量的技术、资源等因素作为有力支撑。而大数据有利于信息的处理和搜集,能够优化和深化图书馆的公共服务职能,更好地适用于用户对检索结果的更高要求,使图书馆的未来建设能够紧跟时代步伐。所以,这既是其自身建设的需要,又是信息技术潮流影响下的必然结果。

2 建设新型数字图书馆的思考和建议

在建设新型数字化图书馆的过程中,应该理性分析,细致规划,充分考虑自身各方面特点和优势,不能盲目追求信息的海量,还应该结合自身需求和自身现状,循序渐进,使建设工作不盲目、更高效,以下是有关建设数字化图书馆的几点建议。

2.1 应该充分利用先进的计算机网络等技术

随着时代的发展,人们对信息和数据的需求越来越追求全面和速度,传统以结构化数据为主的数字图书馆运行与管理模式已经难以跟上时代发展的步伐。据了解,目前世界上的结构化数据年增长率仅为30﹪左右,而非结构数据的增长率是其二倍,2012年非结构化数据已经达到整个互联网数据量的75%以上。传统的以二维表形式进行结构化存储的关系数据库缺乏管理这些非结构化数据的能力,因此是无法满足时代需求的。与此同时,先进科学技术的更新换代,也为建设新型大数据存储模式的数字图书馆提供了保障。在“如何快速访问”构成数字化建设的核心挑战之时,以Hadoop为代表的分布式文件系统和Map Reduce计算机框架便就此产生。以Map Reduce编程模式为基础的高性能大数据处理服务,能够满足对结构化数据和复杂多变、种类繁多的数据进行快速、可靠的分析并处理,使用户在云计算环境中可以实现更复杂、更烦琐的大数据处理,极大满足了用户需求,最大程度地推动了图书馆管理和储存信息的功能建设,因此,新型数字图书馆的建设必须依托先进的管理技术和科学技术,而要实现图书馆的现代化管理,最终也要依托先进的技术和设备,如云平台、智能算法、无线传感等新技术,只有这样才能实现真正意义上的“数字化”和“新型”。也才能使读者更快地提取数据,并共享更多信息资源。

2.2 在数字化图书馆的建设过程中,必须有选择地进行资源整合,有效突出自身特色

不能盲目追寻“多”,不需要将所有数字化全部馆藏,而是要充分发挥自身优势,根据自身需要,建立有特色的新型数字化图书馆。如果没有自身特色,则会导致建设目标盲目和资源泛滥,就不可能为读者提供更优质、更高层次的信息服务。同时,因用户对海量信息的需求,一个图书馆因无法占有所有数据资源而不能满足所有用户的需求,这要求管理者在图书馆的建设中,应加强馆与馆的合作,构建图书馆之间的资源共享机制,避免“信息孤岛”现象的出现,使资源达到充分共享,从而为用户提供更优质服务。

2.3 图书馆建设的最终目的是为了更快、更好地满足不同水平、不同层次的用户的需求

在建设过程中,必须充分考虑客户的需求和利益,应该始终以用户需求为工作目标,坚持以用户利益为最高要求。这要求我们在建设过程中,首先,要考虑到信息安全问题,在数据共享、数据公开的环境下,充分考虑用户隐私的保护,从而维护好用户的切身利益;其次,在资源、技术条件许可下,可以为用户提供更多特色优质的服务,例如依照用户需求提供信息定制服务,或参考用户资源访问历史,如停留时间、浏览次数等,充分挖掘用户的兴趣点,采用个性化推荐等方式,主动为用户提供其可能感兴趣的信息服务,以满足其个性化需求;再次,可以为客户提供更多智能化服务,这是一种借助于网络并通过计算机的模拟或与人的活动类似的智能行为,为用户提供全新的信息服务模式。例如,IBM公司开发的机器人沃森,它是能够与人类的答题能力匹敌的计算机系统,它以其惊人的答题速度和准确性在2011年的人机大战中荣获桂冠。

2.4 在大数据数字图书馆建设的过程中,还应该注意几个问题

首先,必须遵守知识产权的相关法律法规,谨慎对待版权等问题;其次,是标准化问题,主要包括元数据标准、检索语言标准、电子图书标准、数据描述语言标准等,在数字图书馆的建设过程中必须始终坚持推动其标准化工作的国际化进程,始终关注国际已有的成熟技术和标准,以实现资源的无缝衔接,优化自身实力;再次,在图书馆管理过程中,应该不断优化图书馆管理人员的素质,吸纳拥有更高知识水平、管理水平、技术水平的人才投入到图书馆建设中来,并紧紧把握时代脉搏,对管理人员不断进行技术等培训,使其成为能够提供更好服务的管理人才。只有在图书馆管理人员素质提高的基础上,大数据数字图书馆的建设才能够更有效地实施。

3 结语

大数据时代的到来成为必然,其不断更新的技术成为图书馆数字化建设的有力支撑和保障,大数据时代的数字化图书馆建设,可以为之后的图书馆发展提供更好的技术和服务支持,可以完善图书馆建设的不足,有利于实现良好的信息共享机制,使海量信息更快、更高效地提供给需求者,为用户提供了良好的服务。因此,推动其建设步伐意义重大。图书馆不应该仅仅作为大数据技术的受益者和旁观者,在建设过程必须投入大量时间、资金、人才资源、技术资源,并且要求始终关注有关相关图书馆建设的先进技术,及时更新现有技术,因此是一个漫长而复杂的过程。

摘要：本文按照图书馆建设发展与大数据紧密相关的思路,介绍了大数据的概念;分析了大数据技术在数字化图书馆建设中的意义,其目的主要是弥补传统数字图书馆信息处理能力等方面的不足,并为大数据数字化图书馆的建设提出几点建议。

关键词：大数据,数字化图书馆,建设

参考文献

[1]高丽娜.大数据时代高校图书馆数字化建设的若干思考[J].沈阳航空航天大学学报,2013,30(z1):98-102.

[2]李艳.大数据时代数字化图书馆建设探究[J].图书馆理论与实践,2015(1):81-84.

大数据与图书馆发展 篇9

大数据是在种类繁多、数量庞大的多样数据中进行的快速信息获取, 它不是定量描述数据量大小的名词, 一般产生于邮件、视频、微博、帖子以及页面点击, 是结构化数据、半结构化数据与非结构化数据的总和。大数据概念首先出自于天文学学科和基因学学科, 最后广泛应用开来, 将计算机时代不断增长的信息, 应用到各行各业, 发挥信息的自身价值。大数据具有4个特点, 分别为:种类多、速度快、容量大以及价值大, 取关键词英语的首写字母, 具有4V特点。这些特点表示大数据将给IT行业带来质的变革, 让形态多样的信息且富有价值的数据通过一定的技术手段, 进入数据处理、深入分析以及价值挖掘的信息业务发展过程。随着信息技术带来的强大的数据增长, 数据无处不在, 世界真正进入大数据时代, 世界各地政府也开始关注大数据的核心科学与技术问题, 促进了大数据学科的建设和发展。而作为信息储存和利用的图书馆, 大数据时代下, 图书馆的信息资源面临着巨大的挑战, 这就意味着图书馆要加大限度集成多源数据, 并且建立多源数据之间的关联, 根据以上目标, 还要创新图书馆的服务模式, 使其在数据的基础上实现智能化的目标。其次, 通过大数据的技术手段, 对利用图书馆进行知识挖掘的用户的信息进行了解和探究, 挖掘潜在的信息需求, 研究阅读者的兴趣爱好, 进而发展符合时代特征的新的信息资源, 在服务体系上进行人性化改革, 推动图书馆行业的发展。

二、大数据时代给图书馆发展带来的影响与挑战

大数据时代给图书馆的发展带来了不少机遇和挑战, 在信息技术发展的进程中, 大数据正在逐渐改变着图书馆, 给图书馆的发展带来了巨大的影响, 以下是对其影响的具体分析。

1. 对图书馆工作人员产生影响

大数据时代下, 图书馆的服务结构发生了巨大的变化。大数据技术是基于网络信息时代的, 因此图书馆信息资源也将逐渐向智能化发展, 这就意味着, 图书馆的服务结构将由传统的手工操作、人为管理转换为自动化操作、计算机管理, 对于图书馆工作人员来说, 不仅要掌握图书馆基本业务的专业知识, 还需要学习新型技术手段, 实现图书馆数据分析智能化处理, 这对于图书馆工作人员来说, 无疑是巨大的挑战。因此, 随着大数据时代的到来, 图书馆馆员人才队伍要求的素质培养方向将会注重其对数据分析、管理以及应用能力, 而非传统对于图书馆信息资源的简单整合和管理。基于以上要求, 图书馆工作人员的组织结构也会发生变化, 馆员队伍的层次结构也会更加多样化, 对专业技术水平的要求也会逐渐提高, 进而影响原有工作人员的职业规划。

2. 对图书馆技术体系产生影响

大数据时代下, 图书馆的信息服务职能也会面临硬件以及软件等技术的挑战。大数据时代, 信息资源主要通过硬件平台来实现对信息数据的存储和运算, 因此图书馆原有的硬件系统需要更新换代, 以满足大数据时代下的硬件平台运行的高要求, 实现信息服务功能。其次, 据调查显示, 现有图书馆运用的仍然是Web2.0技术基础, 采用的仍然为大型关系型数据库作为后台支撑, 这在一定程度上阻碍了图书馆个性化服务体系的实现。原有的数据系统, 很难应用大数据时代带来的数据的价值, 进而对图书馆的效益产生影响。

3. 对图书馆业务功能产生影响

大数据不仅对信息资源具有收集、储存的功能, 还具有分析总结的功能。因此, 在大数据时代下, 图书馆的业务功能不能仅仅局限于对各种载体, 如书、报、刊、音视频资源等进行收集、整合和保存, 还需要对用户的信息和阅读的频率等数据进行收集整合, 并建立数据库, 综合展开分析, 才能发挥图书馆时代性的业务功能特点。另外, 大数据时代下, 抓住有效的数据就能在众多竞争中找到突破点, 因此图书馆为了提高本馆的服务特色, 必须将图书馆原有基础查阅服务功能转变为对数据的加工和分析服务, 了解阅读者的阅读频率和阅读偏重点, 从而对原有服务进行拓宽和深化, 让阅读者体验到更加人性化的服务。

三、大数据时代下图书馆服务创新与发展的新方向

大数据时代下图书馆将面临增长迅猛的海量复杂的数据处理, 在服务功能上需要进行改革和创新, 从而适应时代的发展需求, 获得长远发展。由此, 大数据时代下图书馆服务创新与发展的新方向主要有以下方面。

1. 服务的智能化发展

图书馆服务的主体主要是用户, 在大数据时代下, 要求图书馆在对用户服务的过程中实现智能化程度, 如通过大数据技术对复杂数据的自动化收集和处理基础, 实现用户在查找图书时能够自动抽取关键词、智能化抓取数据, 进而对用户的搜索需求进行自动分析和预测, 最后根据图书馆已有资源给用户提供帮助。这样一来, 避免了由于图书馆信息资源的庞大而带来的搜索难度, 提高图书馆给用户搜索服务职能的效率。另外, 智能化的信息服务还能够将用户潜在的信息需求转化为实际信息需求, 扩大了图书馆知识资源的价值范围, 同时也让用户实现发现知识、挖掘知识的功能。

2. 查询中形成解决方案

大数据时代下图书馆给用户提供服务的过程中, 不仅仅是对用户提供知识查找和阅读功能, 还需要发挥图书馆对于知识解答的功能, 让用户对于信息的获取更加简单和方便, 对于知识的理解和吸收也更加容易。这就意味着图书馆信息服务需要在用户进行信息查询和搜索中, 对同一用户的不同信息需求进行分析和处理, 进而得到用户信息需求的解决方案, 提供最佳的选择方式, 完成用户的目标。

3. 根据用户的阅读需求进行个性化推荐

图书馆的资源非常丰富, 馆藏量大, 但并不是所有馆藏的信息都能够发挥知识价值, 因此大数据时代下, 需要图书馆对用户的阅读需求进行分析, 进而推荐与用户阅读特点相关的但平时很难被用户察觉的信息资源。就如同在淘宝过程中, 淘宝会根据用户搜索商品或者购买商品的记录情况, 通过一些提示语向用户推荐一些相关的商品, “浏览了该商品的人还浏览了以下商品”。这种模式下, 意味着图书馆需要对用户进馆的所有信息进行汇总分析处理, 才能挖掘出不同用户群体的查阅特点, 进而实现个性化推荐, 最终提高和拓宽图书馆资源的利用率。

4. 信息的知识价值体现

大数据时代下图书馆信息的知识价值体现是图书馆今后发展的重要趋势, 大数据技术能够让图书馆大量显性的、无序的数据信息进行有效的整理, 为不同需求层次的用户在信息资源的获取上得到不同的服务。也就是说, 根据对用户信息需求的分析, 能够让图书馆加强对信息的筛选和收集功能, 并且加强从信息内部结构中深层次的提取知识, 最大限度地发挥知识的价值。

四、大数据时代下图书馆服务创新和发展的具体建议

大数据时代给图书馆的发展带来了新的机遇, 也带来一定的影响和挑战。笔者根据大数据时代的特点, 提出以下建议。

1. 实现图书馆结构模式的转变

大数据时代下, 要求图书馆结构模式进行转变, 从传统的图书资源、电子资源以及机构库等模式, 增加大数据环境下的网络信息资源和用户日志数据资源的结构模式。实现质变和量变同时发生。图书馆可以根据大数据技术, 对图书馆资源进行网络化整合, 对用户进馆信息形成电子化档案, 进而将用户信息形成一个特殊数据库, 掌握用户的搜索记录, 进而通过先进化的软件技术让图书馆信息资源与用户的信息需求进行匹配, 为图书馆特殊化服务提供依据。

2. 实现图书馆管理模式的转变

图书馆管理模式的转变意味着图书馆管理模式需要从管理的信息化转换为管理的数据化。在具体工作中, 图书馆管理人员在为读者提供服务的过程中, 对自己的工作情况进行记录, 并将记录的信息形成业务数据, 这样就能对工作人员的工作时间、工作内容以及服务质量等进行有效评估, 从而确定绩效指标。其次, 读者也可以对工作人员的业务数据进行阅读, 了解工作人员的信息, 从而选择合适的服务对象。这样就能大大提高图书馆管理人员的工作效率和工作成绩, 也让管理变得更加高效和客观。

3. 实现图书馆服务模式和内容的转变

由于图书馆结构性质的变化, 其数据性要求程度越来越高, 图书馆的服务模式和服务内容也需要进行转变。这就要求图书馆在给读者提供服务时, 要从原来的点对点、面对点、线对点的传统服务模式转换为一体化服务模式, 要求图书馆对用户信息进行有效追踪, 挖掘用户的信息需求, 从而实现对每个客户的个性化服务, 满足用户个性化需求。

现今社会, 大数据已经深入到我们生活的各个层面, 给我们的生活既带来了便利也带来了挑战。大数据时代下, 图书馆信息服务正面临着新的挑战, 在信息的保存、开发以及利用过程中, 如何利用大数据技术将图书馆大量的信息资源进行保存和分析、如何通过对用户信息的识别和分析找出潜在信息需求、如何在新时代下创新图书馆的服务结构和模式, 都成为当前图书馆发展中首先考虑的问题。图书馆在应对大数据环境时, 要充分利用大数据的技术特点, 对原来的服务体系进行重构, 进而全面发挥图书馆信息资源的知识价值, 得到长远发展。

参考文献

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[3]彭文梅.大数据时代高校图书馆信息服务创新与发展[J].河北科技图苑, 2014 (03) :14—16.

大数据与图书馆发展 篇10

随着云计算、互联网等数字技术的快速发展, 全世界已经步入了大数据时代。在大数据时代背景下, 图书馆的物理形态、服务方式、资源存储及用户群体等都发生了巨大变化, 同时图书馆在大数据运作的过程中也面临了新的挑战。图书馆的主要任务是“服务”, 服务是图书馆工作的出发点和最终目标, 服务的不断创新是图书馆持续发展的必然要求, 充分利用高效便捷的信息技术, 实现众多用户在数据环境下轻松方便的利用图书馆提供的服务, 是当今图书馆发展的主要目的。

2. 大数据时代下图书馆的服务面临的挑战

2.1 资源问题

互联网的公开性及网络庞大性, 使得纸质的资源不断减少, 网络上面可以获取的资源越来越多, 纸质资源在控制质量上存在优势, 而数据时代的图书馆资源在发布上存在随意性, 会出现大量冗余信息, 对资源的存储设备造成浪费。在资源共享方面, 大数据时代网络资源共享会因为平台的不同、软硬件的不协调导致资源浪费或者重复建设, 比如现代高校拥有的数字化图书馆, 由于各高校之间合作和共享的平台不够完善, 导致资源一直在重复建设, 但是在校外的其他非校园网用户又不能够触及这些资源, 导致资源的严重浪费。

2.2 安全问题

网络时代给我们的工作带来便利, 随之而来的还有安全问题, 数字化的图书馆资源均是以数据的形式存在于服务器中, 安全系统遭到攻击, 将会造成数据的盗用甚至丢失。数据时代破坏安全的方式与以往有很大不同, 可以在没有任何提示的情况下造成信息流失, 比如黑客的恶意攻击、安全系统更新升级不及时、计算机病毒入侵等都是保证资源安全要考虑的问题。我国在信息安全法规建设方面刚刚起步, 相应法律法规还不够完善, 这也使得图书馆资源存在安全问题。

2.3 人才短缺问题

任何时候图书馆的服务都离不开技术人员的支持, 技术人员的缺失影响着图书馆服务的发展, 虽然近几年技术人员的素质相对之前有了一定的提高, 但在高新技术人才方面还存在空缺, 数据背景下技术人员不仅仅要具备一定的专业知识, 还要具备计算机网络和英语等方面的知识。服务水平的提高需要高素质的综合型人才, 目前很多图书馆的服务都缺少这样的人才, 使得服务水平无法满足用户的需求。

3. 图书馆的服务创新与发展方向

3.1 拓展海量数据处理业务

相对于纸质资源, 大数据时代图书馆信息资源数据量是庞大且增长迅速的, 这些数据包括电子图书、期刊、音视频等资源, 而除了这些数据还有比如微博、微信及移动终端所存储的非结构化数据, 随着信息和网络技术的飞速发展, 未来人们使用终端进行服务活动就会产生海量的用户信息, 这些信息是每时每刻都在增长的。

未来数字化图书馆的服务除了在大量资源的存储上存在竞争, 更明显的竞争体现在用户信息数据的竞争上, 今后图书馆服务在发展方向上应该意识到, 不单单要记录用户搜索、使用记录等结构化信息, 更要对搜索方式、借阅行为等非结构化信息加以处理和分析, 融合图书馆服务产生的海量数据, 才能在激烈的创新竞争中立于不败之地。

3.2 拓展交流和共享平台

图书馆服务应该建立一些如贴吧、论坛等供用户之间及用户与管理员之间实时沟通的交流平台, 这样既可以对用户的问题进行实时解答, 还能发现广大用户群对服务的不满之处, 以便及时更正。交流平台的建立体现了用户参与的原则, 用户的积极参与使图书馆能够更全面的了解用户需求, 为今后开展针对性的服务奠定了基础。

目前很多图书馆的资源均是供用户查阅下载使用的单向服务, 而在当前大数据背景下, 许多用户手里存储着在自己学科领域的宝贵资源, 针对这一现象, 图书馆服务应该吸纳用户参与, 建立资源共享平台, 使得用户可以将自己的宝贵资源上传到平台上, 供其他用户参考、检索和使用, 既丰富了图书馆的资源储备, 又提高了图书馆服务的满意度。

3.3 加强人才队伍的素质建设

传统的图书馆管理模式和工作方式在信息时代应经不再适用, 数据信息量的庞大及不断更新要求图书馆管理员具有全面的素质, 因此必须培养一支具备管理和技术知识, 并能处理和分析大量数据的人才队伍。在现有人才所具备知识的基础上, 拓宽他们的知识面, 能够根据用户需求对资源进行收集、分类和编制等, 使他们成为资源的组织者、导航者和传播者, 加强人才的素质建设是体现图书馆创新服务水平高低的标志, 对图书馆在大数据背景下开展个性化的服务起着非常重要的作用。

大数据时代带给图书馆的既有机遇也有挑战, 图书馆服务要在大数据时代的背景下, 充分发挥信息和网络技术的作用, 在服务创新与发展上抓住契机, 图书馆的服务创新是一项系统工程, 需要诸多因素相互作用来实现图书馆整体服务水平提升的目的。

摘要：网络技术的不断发展和数字技术的不断更新, 使得图书馆服务需要不断的创新, 本文通过分析大数据时代图书馆服务面临的压力和挑战, 给出图书馆主要从资源共享、数据处理及人才培养三个方面来加快服务创新和发展。

关键词：图书馆,服务创新,大数据时代

参考文献

[1]朱静薇, 李红艳.大数据时代下图书馆的挑战及其应对策略[J].现代情报, 2013, 33 (5) :9~13.

[2]孙琳.大数据时代图书馆服务体系创新研究[J].理论观察, 2013, 4:99~100.

大数据思维与图书馆知识资源发现 篇11

关键词：大数据思维；小数据；图书馆；知识资源；发现服务

中图分类号： G250 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2015022

Big Data Thinking and the Discovery of Knowledge Resources in Library

Abstract Big data times make people rethink of the value of data and the pursuit of causalty shifts to the pursuit of relevance in problem solving. The traditional services of libraries in the discovery of knowledge need changes in implementation steps and karketing strategies.

Key words big data thinking； small data； library； knowledge resources； discovery service1 引言

随着大数据在人们认识中的概念加深和在社会发展中的拓展应用，对于公众特别是从事数据生产、处理与应用工作的信息工作从业者来说，大数据已不陌生，它在一些政务管理、市场营销、智能交通、智慧城市等领域的经典案例也被广为传播，大数据成为当代继Web、云计算之后的又一热门词。然而，对于以信息为生存基础的图书馆和图书馆员来说，大数据究竟对我们的工作意味着什么？

目前，图情界已经对大数据及其在图书馆的应用实践、障碍困难、发展前景等展开了广泛的研究与讨论，笔者仅在中国知网以“图书馆”&“大数据”为主题词进行检索（检索时间：2015年2月10日），就发现有532条相关文献，且这些文献的发表时间主要集中在过去两年（2013年和2014年），由此可知我国图情界过去两年对大数据注入了巨大的研究热情。对这些文献进行简单梳理，发现它们主要从大数据对图书馆的影响、图书馆如何应对、图书馆大数据的收集与管理等角度进行推理研究，对于应用的案例则主要集中在大数据在营销、社会管理等领域的应用方面，缺少从图书馆价值体现的信息角度去讨论大数据时代的图书馆信息管理和服务，如知识组织与资源发现等，而这恰恰是笔者认为在大数据语境下，大数据思维能最早也最直接作用于图书馆的价值之所在。基于此，本文在概述大数据和大数据思维的基础上，着重从传统思维下的图书馆知识资源发现和大数据思维驱动下的图书馆知识资源发现比较入手，进而去研究大数据思维驱动的图书馆知识资源发现途径与策略。

2 大数据和大数据思维相关概述

2.1 大数据概述

2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡（Mckinsey and Company）发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》[1]报告，首次提出了“大数据”的概念，并在报告中指出“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。之后，《纽约时报》、《华尔街日报》、《自然》等对大数据进行了专栏介绍，但时至今日，业界对大数据的概念并无统一认识，且不同的研究领域和价值判断视角使其的内涵变得更为宽泛，如从“Big data”字面所引申的概念来看，大数据无疑就是“大”数据，其“大”既体现在数量上，也体现在其组成分布、数据结构上；而从大数据的挖掘和应用来看，大数据则更可能是价值巨大的体现和概括。但无论其在具体的表达中如何界定和描述，我们都认为大数据既是丰富的数据组织机构、分布形态属性描述，也是巨大的应用价值属性描述。为此，业界总结了大数据的价值之所在，如IBM和IDC认为大数据具有多“V”特征，即种类（Variety）多、速度（Velocity）快、容量（Volume）大[2]、价值（Value）高[3]，NetApp认为大数据具有"A、B、C"（分析〈Analytic〉、带宽〈Bandwidth〉和内容〈Content〉）三大要素特征[4]。

2.2 大数据思维

在传统的思维模式下，发现问题——分析问题——解决问题是永恒的因果思维模式，即使有一些防患于未然的预防、预警措施，但问题的解决往往主要集中于事后而不是事前，因果关系成了传统思维的主要推理与演绎思维。但随着美国信息高速公路计划的推出和现代互联网环境的出现，使得人们的思考与解决问题方式有了质的改变，以网络体验——话题传播——问题发现——新的体验为循环思维的互联网思维随之出现。大数据的出现则又使得人们的思维方式发生了质的变化，其变化正如维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中最具洞见的观点描述的一样，即大数据时代最大的转变就是放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”[5]。

复旦大学陈宇新教授认为从营销学的角度来看，大数据其实也是营销科学导向的自然演化，其主要包含了定量思维、相关思维和实验思维等三个纬度。第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪（如对色彩、空间的感知等）都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面；第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好；第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略[6]。沃尔玛的“啤酒+尿布”典型案例则很好的体现出了这三个维度特征。

3 大数据思维与图书馆知识资源发现

3.1 图书馆和大数据：认识与应用

综上，我们可以认为大数据既是一种技术，也是一种丰富数据的概括，更是一种发现事物发展本质的思维。对社会信息中心和知识存储中心的图书馆来说，这种思维范式改变的不仅将是图书馆用户的信息利用、知识显现和潜在需求，也要求图书馆借助大数据技术和思维，从信息的视域去发现满足用户的服务途径和方式。图书馆学术界也意识到了这一视角，但从已有的研究文献来看，业界对图书馆大数据的认识存在一定局限，这或许将为图书馆未来的应用形成障碍。如有学者将具有数量大属性的图书馆文献数据认为是图书馆大数据，这说明业界对大数据的认识还并不深刻和统一。

笔者以为对图书馆来说，大数据既包含了现有的数据库、MARC等结构化数据，也包含了能够反映用户借阅习惯的RFID、Cooki等网络数据，还包含了可以帮助图书馆挖掘用户潜在需求的智能终端设备输出等数据，现有的海量数据和澳大利亚“图书馆立方”项目的成功应用，说明图书馆不仅具备了收集大数据的基础，也有了应用大数据的成功经验积累。

3.2 互联网时代的图书馆知识资源发现：方式与不足

图书馆的资源发现随着社会发展而不断变化，在互联网时代，随着语义化等现代信息技术的发展和图书馆服务平台的建设，图书馆的知识资源发现服务早已不再是数目卡片查找、口口相传等方式，以服务平台和现代信息技术推动着这一服务的发展，其中以基于语义聚焦爬虫、领域本体、RDF查询语言和关联数据的语义化知识资源发现[7]与以Summon、Primo、EDS、Worldcat Local和Encore为代表的资源发现系统是其实现的主要方法与途径。

王思丽等[7]在对比语义化知识资源发现方法后，认为以上几种典型的语义化知识资源发现方法尽管特点不一，应用都较为广泛，但也各自存在这一定的局限，如基于领域本体的知识资源发现方法一直以来都是知识发现领域的研究重点，并随着本体开发工具和技术以及语义标注工具和技术的不断改进而逐渐完善和优化。但由于构建领域本体需要巨大的领域知识库和具有相关领域学科知识背景的支持，而复用领域本体也需要有相关本体技术知识的支持，一般用户很难将基于领域本体的方法运用自如，一般都是图书馆或相关学术研究机构的资源建设团队在整体运作。而对图书馆知识资源发现系统来说，也是由于各个发现系统的依赖资源都有一定的局限，故资源的关联和发现都只是在其可以获取的资源范围内，同时如接口与标准化差异、需求场景不同导致各个系统都存在一定的进一步发展障碍。

3.3 大数据时代的图书馆知识资源发现：思维与范式

3.3.1 大数据思维影响下的图书馆知识资源发现

《大数据时代》作者、大数据研究专家舍恩伯格指出，人们在大数据时代对待数据的思维方式会发生三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系[5]。在上述思维转变的基础上，有学者还认为大数据思维其最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，甚至智慧思维[8]。这些思维方式的转变对图书馆的知识资源发现服务来说，其将体现在如下三个方面：

首先，对原有图书馆物理服务空间环境下的借阅发现、网络环境下的语义检索发现等途径，将向对图书馆用户和资源全关联后的知识发现转变，且对图书馆用户和资源的关联挖掘，其数据不仅是对用户身份、学历、借阅需求的小数据分析，更可能是对用户借阅习惯、阅读领域、信息行为等多种数据的挖掘和分析；

其次，由于基于用户信息行为乃至生活行为的分析和挖掘，以致图书馆的知识资源发现服务可能并不满足于用户最需的科研文献推送等服务，而可能是概括了其可能感兴趣的生活如旅游、音乐等知识，使其不得不从这些服务中去挑选自己所需知识，服务的精准性有所降低，需用户不断的阈值设置与校正；

再次，图书馆知识资源的关联性增强，使得用户虽所需要的知识资源发现可能性增加，而这些文献可能需要特别的途径和代价获得，这就可能需要图书馆通过馆际互借等途径获得，以致图书馆不得不面临着诸多的挑战，如服务成本的增加、版权争议的风险、用户满意度的降低等。

3.3.2 大数据时代的图书馆知识资源发现实现阶段

从营销学的角度来看，运用大数据的递进层次为描述、预测和产生攻略[6]。这就启发对大数据时代的图书馆知识资源发现服务策略来说，也需要经历这三个阶段和层次：

第一阶段：基于数据的行为描述。结合图书馆用户进行用户兴趣、研究凌领域的分析与需求挖掘，就必须依赖于海量的描述用户行为数据，如用户的借阅历史、科研记录、学习网站的访问频率与种类等。掌握和采集可描述用户特征的异构数据，则可借助一定的仪器和设备，如美国迪斯尼公司最近投资了10亿美元开发出了MagicBand手环进行线下顾客的跟踪和数据采集，游客在入园时佩戴上带有位置采集功能的手环，园方可以通过其来采集游客信息行为数据，还可通过定位系统了解不同区域游客的分布情况，并将这一信息告诉游客，方便游客选择最佳游玩路线。

第二阶段：基于描述数据的预测。基于描述数据的预测，其实就是基于海量有用数据的分析和挖掘利用过程，是图书馆应用应用大数据的关键阶段。在这个阶段，图书馆通过大数据分析平台如Hadoop来实现从对数据量的拥有到价值体现的过程，沃尔玛超市的“啤酒+尿布”就是从海量的用户购物数据中得出的经典营销策略案例。目前的社交网络在这一方面也进行了有益尝试，其通过社交网络分析与跟踪，将消费者社交网络上的关键词频率转化为可视化表达，对消费者进行分类，进而预测目标客群的消费水平、人际圈子、行为习惯等，实现从数据的描述想预测阶段发展。

第三阶段：基于预测结果的服务策略制定。通过预测结果，图书馆可以制定对应不同用户群体的服务策略，如对在校学生，其可能更需要可以帮助其提升学习效果的学习技巧类知识资源，而对于中老年用户其可能更需要养生保健知识资源。将这些用户群体的显著特征与预测模型相融合，图书馆就可以制定出科学的发现服务的实现策略，即营销理论的攻略制定。

参考文献：

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[8]大数据带来的四种思维[EB/OL].[2015-02-03].http：//www.techxue.com/techxue-12814-1.html.

大数据与图书馆发展 篇12

1. 大数据的含义与特点

大数据是运用传统意义上的方法或者手段无法进行分析的数据, 它包括许多各种各样的信息。以前“大数据”只是用来形容数据的数量大, 后来还涉及到数据的处理速度。大数据并不是说数据量有多大, 而且指数据的种类多种多样、数量非常多大数据技术是一种用于分析数据的先进技术, 它从专业的角度来分析数据。大数据的数据具有非常大的容量。规模也非常大。全球各个国家的台式电脑、笔记本电脑、手机等在每一分每一秒都在产生许多数据。大数据在各种各样的行业中都存在, 不管是企业单位还是事业单位, 甚至是一个人所进行的活动, 都会形成许多数据。大数据包括各种种类的数据, 种类非常多, 包括文字、声音、视频、图片以及其他信息和数据。大数据处理数据的速度非常快, 因为要处理各种种类的大量数据。大数据对数据快速得处理, 才能够更快地对瞬息万变的周围环境做出及时的反应, 从而及时提出正确的处理方法。

2. 大数据的有利作用

大数据在政治、经济、科学技术等各个领域都普遍应用, 并且具有许多有利的作用, 推动各个领域的发展和进步。首先, 大数据普遍运用于政治领域当中, 各个国家的军队都努力提高自身开发大数据的能力和应用大数据的能力, 运用大数据来发现具有较高价值的信息, 并且对其做出迅速的反应。在政治领域使用大数据的技术, 能够缩短收集数据的时间, 更好地预见政策的效果, 提高公共方面的服务水平, 并且降低政府运作的成本。其次, 大数据具有经济方面的重大价值, 主要体现在由大数据而产生的硬软件和相应的服务, 以及大数据促进其他有关行业的发展, 提高其他相关行业的价值。除此之外, 大数据能够促进科学技术的发展, 可以引导网络行业的发展和更新, 促进网络技术的提升和创新。技术的更新能够使得生物工程等许多与科学技术相关的研究进一步提升, 在精确度和细致度上都有一个质的飞越, 从而让我们揭开更多科学方面的神奇之处。

最后, 大数据时代给高等院校的图书馆提供各种电子方面的资源。图书馆在中文方面的网页数量越来越多, 同时改变了文献的出版方式, 从书面文献转变为电子文献。不管是电子期刊、电子报纸, 还是电子书籍, 大数据时代的出现不仅丰富其种类, 而且还增加其数量和规模。其次, 随着大数据时代的发展, 学生可以通过电视、电脑和手机学习, 这就丰富了高等院校图书馆传送信息的渠道。移动设备在这几年来发展迅速, 给学生提供了全新的学习途径, 跟其他学习途径相比, 更具有优势。

3. 大数据时代给高等院校图书馆带来的机会与挑战

3.1 大数据时代给高等院校图书馆带来的机会。

随着社会交往网络等新型技术的发展, 给高等院校的图书馆提供范围更广的数据, 来源更加丰富。这些新型技术处理数据的能力非常强, 而且能够通过智能对图书进行盘查和清点, 自动记录图书借出和图书归还, 自动对图书进行分类和归放, 及时对图书的地理位置和相关信息进行跟踪。大数据时代下兴起的微博、微信等社会交往网络工具给学生提供更加开放和个性的平台。大数据时代的来临, 给高等院校的图书馆管理提供了不少机会, 同时也提出了许多挑战。大数据时代帮助高等院校的图书馆可以更加精准而正确地掌握学生用户的行为标准模式, 从海洋一般的大量信息中更加迅速而正确地找出符合学生用户要求的信息, 更加具有个性化的信息服务, 从而提高高等院校图书馆在数字知识方面的服务质量。

3.2 大数据时代给高等院校图书馆带来的挑战。

在大数据时代下, 各种各样的数据开始涌入图书馆, 图书馆在整理和储存数据的过程中就会遇到很多问题。不仅会给高等院校的图书馆带来技术方面的挑战, 还会给其带来一些社会方面的问题。因为各种各样的数据需要更高的成本去修改和维护, 并且由于大数据会收集学生用户的各种信息, 所以也会涉及到隐私问题。高等院校的图书馆在以前都是通过静态方法来对数据进行处理, 这样就无法最大程度地挖掘出数据背后所蕴含的所有价值。而大数据的重心就是开发和挖掘数据背后的价值, 而不管是分析还是处理数据, 都需要具有深厚知识基础和技术能力的专业人士来完成。

结语

大数据不仅包括数量更多的数据和种类更多的数据, 而且还更加快速而准确地分析和处理数据。大数据技术的发展在各个国家的政治和经济两个方面都体现出巨大的优势, 同时还推动科学技术的发展和进步。大数据使得高等院校的图书馆在获得数据、储存数据、分析数据、使用数据的时候都需要符合新型技术的要求。在大数据时代的指引下, 高等院校的图书馆管理应该借助大数据技术, 不断提高图书馆的管理水平。

参考文献

[1]刘英飞.大数据时代高校图书馆的挑战与对策研究[J].才智, 2014 (26) :190.

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