大數據時代數字圖書館面臨的機遇與挑戰

摘 要：大數據時代下的網絡學術資源建設速度之快，大大彌補了傳統圖書館的不足，其發展勢頭良好，但是，與此同時，大數據時代下的數字圖書館也面臨著一定的挑戰。本文主要探討大數據時代下數字圖書館面臨的機遇與挑戰。

關鍵詞：大數據 數字圖書館 機遇與挑戰

一、大數據的特征

大數據一般會涉及兩種及以上的數據形式，并且是高速、實時的數據流，它主要具有如下特征：一是數量大；二是類型多，大數據包括文本數據、傳感器數據、數據庫、網絡檢索歷史記錄、音頻、視頻等多種類型的數據類型；三是處理速度快，大數據時代下的數據是實時的、變化的，很多數據都是隨機動態產生的，因此，數據的處理和分析需要更快、更準的速度來完成；四是價值高，數據本身就是資產，對數據的篩選、分析、融合都能挖掘出很多有價值的、具有很大潛能的知識，進而創造出更大的價值。

二、大數據在圖書館的應用

1.風險管理。大數據時代下的圖書館風險管理包括業務建設風險、防范風險、控制風險，風險管理是圖書館穩步發展的重要環節，因此，圖書館的管理層需要有效甄別信息類型，如來自網絡的數據源，借助智能輔助決策技術了解讀者的自然屬性和行為屬性，結合人力資源管理、知識產權管理、圖書館資產狀況，構建具有特色的、科學的風險評估模型。

2.讀者管理。隨著新媒體的出現，圖書館的服務要整合新的讀者接觸點，而不應該局限于具體的服務空間和場所，發展戰略要從藏書中心轉變成讀者中心，為讀者提供完美的多渠道體驗，讓讀者在享受圖書館服務和獲取資源的過程中凈化心靈、增長知識。與此同時圖書館的關注重點應置于讀者的閱讀動機、知識應用能力、業務需求、知識服務需求等方面。要想實現這個目的，借助大數據分析平臺為讀者建立社交網絡、利用聚類分析方法細分讀者都是很好的選擇途徑。

3.營銷管理。大數據時代下的圖書館的營銷管理可以借助大數據分析平臺，分析、挖掘、跟蹤讀者的信息行為、個人身份、搜索方式、借閱記錄，并利用聚類分析方法將不同類型的讀者進行聚類，從而有針對性的為不同特征的讀者打造精確化、人性化、個性化的信息營銷服務，將優質產品及時送達目標群體手中，打破無差別的、被動的產品服務營銷模式。

三、數字圖書館的定位

大數據時代下的數字圖書館不僅要從服務理念、圖書館架構方面，還是工作重點方面，都要具有大數據思維。

1.跳出傳統圖書館資源框架。大數據時代給數字圖書館的發展提供了一個更為廣闊的平臺和發展空間，此時的數字圖書館面對的是各類期刊、圖書以及紛繁復雜的網上信息，因此，大數據時代下的數字圖書館需要跳出傳統圖書館資源的框架，構架新的、能夠適應大數據時代的資源框架，這種框架要將整個網絡資源（包括文本信息、圖像視頻信息等）納入數字圖書館框架體系之中，建立網絡信息的自動獲取手段。

2.拓展工作重點。大數據時代下的數字圖書館的工作重點除了建設數字資源這一基礎工作之外，還要提升服務能力，定位高端服務、關注學科前沿領域，并為政府和企事業單位的科學決策和科研攻關提供數據支持。

3.建立全方位的服務理念。傳統圖書館的服務是被動式的文獻型服務，大數據時代下的數字圖書館的服務資源已被大大拓寬，有著豐富的資源，服務類型轉向自助式。其服務理念逐步向全方位的服務理念發展：面向全社會、提供全資源、發展推送服務和個性化服務、提供面向移動網絡的服務等等。

4.數字圖書館館員定位。大數據時代下的數字圖書館館員不僅要具備數據理解分析的能力，還要對大數據技術有一定的了解，特別是大數據運用以數字圖書館的關鍵技術，除此之外，熟練運用大數據分析工具和軟件、全面把握網絡資源也是十分必要的。

四、大數據時代數字圖書館面臨的機遇和挑戰

大數據時代下的學術資源建設速度之快，它所涉及的領域已經包括了各種類型的文獻資料，其組織形式業已將文獻的使用信息、作者和文獻之間的關系、學者之間的關系、文獻間的關聯關系緊密聯系在一起，這是傳統數字圖書館無法做到的，這既是大數據時代下數字圖書館的一大機遇，更是挑戰——如何充分運用大數據，讓數字圖書館完全融入大數據之中，讓它在人們的日常生活、工作中起到更大的促進作用。大數據時代既給數字圖書館帶來了機遇，使其朝著更好的方向發展，與此同時，如何把握機遇，順應時代發展潮流也是數字圖書館在大數據時代所面臨的巨大挑戰。

1.未來圖書館更加傾向于數據挖掘。數據挖掘是組織知識行之有效的途徑之一，圖書館作為最大數據的使用者、提供者、開發者和受益者，更加需要積極主動地去挖掘資源，通過結構化數據和非結構化數據了解讀者所需要的服務，分析和預測將來會發生什么，如何提高風險模型的精確度，找到面對大數據時代下所面臨的機遇和挑戰的服務模型。

2.未來圖書館更加傾向于數據分析。隨著圖書館渠道快速滲透到社交網絡等媒介，隱含在讀者行為中的非結構化數據也隨之等待被收集和分析，這是大數據時代下數字圖書館發展的趨勢和面臨的挑戰，這就需要圖書館發揮專長，有效整合可信度高、專業性強的非結構化數據，發揮它們的作用，實現知識的橫向擴展。此外，大數據時代下的數字圖書館的資源會更多、服務能力也會更上一層樓，這不僅僅要依靠數據的更新、服務的創新，還需要從數據的收集、分析和處理中發現規律，找出潛在的價值。

3.未來圖書館服務更需要大數據分析人才。人才是社會發展的重要推動因素，大數據時代下數字圖書館的發展也不例外。大數據的分析和傳統數據的分析在本質上就有很大區別的，傳統圖書館的數據倉庫已經無法滿足大數據的應用，而且，大數據的應用技術難度很高，需要數據管理、數學算法、人工智能、語義引擎等多個夸學科領域的技術成果的工作協調配合才能順利完成，這就需要引進專業的大數據分析人才，這些人才不僅要具備高素質，還要有較高的統計技術、業務理解能力、清理和組織大數據的能力，并能掌握大數據時代進行數據分析的模式和方法。大數據時代下，數字圖書館要想迎合應有的發展趨勢，抓住機遇，克服挑戰，除了要從上三個方面努力之外，還要做到以下幾點：一是拓展數字圖書館的資源范疇。數字資源是數字圖書館的立足之本，而且圖書館中的數據都是標準化、結構化的，它直接關系到圖書館的服務質量和服務水平的高低。大數據時代下，數字圖書館的決策層一定要開拓思維，將圖書、報紙、期刊、學位論文、網絡熱點信息、政府信息、社會關注信息等多方面的信息囊括其中，；還要加強對再生資源（如經過關聯、挖掘分析后形的各類綜合信息）生產、匯集和存儲擴大數字圖書館的數據資源范疇。二是加強數字圖書館資源組織加工深度。因為資源的組織加工是對資源的一種整理，更是資源的知識展現形式，資源的組織加工要從對結構化資源的組織加工延伸到非結構化、半結構化的資源組織加工，重視用戶行為信息資源，將信息從知識解構的加工在深入到知識建構的加工，將數字圖書館的內外資源建立語義關聯，構建面向全社會的資源組織架構。三是增加數字圖書館資源整合的廣度，多類型、大數量是大數據的特點，當前，單純的文獻信息已經不能滿足數字圖書館用戶的需求，因此，數字圖書館必須將各種信息（用戶信息、網絡信息、社會信息、政府信息等）進行整合，擴大資源整合的廣度，滿足用戶的各類需求。

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