高校圖書館大數據服務現實困境與應用模式

楊艷紅

【摘要】為了滿足社會對復合型人才的需求，高校將工作的重點集中在了圖書館建設上，并借助大數據信息時代的優勢提高圖書館綜合服務能力，為高校學生及其他用戶提供海量資料以滿足他們對知識的渴求。本文論述了高校圖書館大數據服務的現實困境，并基于大規模網絡分析方法構建了高校圖書館大數據應用模式最后提出了有效提升高校圖書館大數據服務水平的措施。

【關鍵詞】高校圖書館；大數據；服務現實困境；應用模式

1.引言

互聯網信息技術的快速發展與廣泛應用為大數據的產生提供了有利的條件，數據信息呈現出海量化的特點，信息技術發展由此也進入了大數據時代。大數據時代的到來對于推進高校圖書館數字化進程具有重要的意義，在大數據時代長期的熏陶感染下，高校圖書館數據資源逐漸具備了大數據的特征。數據種類增多，由傳統的紙質印本逐漸延伸到光盤影像數據資源，用戶瀏覽與借閱量急劇上漲。隨著用戶個性化的需求的逐漸顯現，使得高校圖書館大數據服務面臨巨大的挑戰。高校圖書館大數據服務現實不容樂觀，亟需改善和創新大數據服務應用模式，以滿足用戶對學科知識個性化的需求。

2.高校圖書館大數據服務現實困境

2.1 大數據資源收集難度大，資源利用率低

大數據應用是以數據收集為前提和基礎的，數據的匯總、整合與存儲是確保大數據有效應用的基本條件。由于各種因素的影響，尤其是受數據庫開放成俗較低的影響，使得高校圖書館對高質量數據收集的難度增大，獲取的高質量的數據資源的完整度不夠，數據資源利用率不高。一般的高校圖書館即使向諸如中國知網、萬方數據庫等影響力比較大的文獻資源庫交付了費用，所獲得的也只是文獻檢索和下載的權限，無法獲取數據庫中的第一手資源。此外，不同數據庫之間存在一定的差異，關聯度程度不同，且不同類型的數據資源的存儲方式和存儲格式也不盡相同，如果只是將不同數據庫中的資源以及不同類型的數據資源進行簡單的組合，不僅難以挖掘數據資源本身的價值，同時給圖書館數據資源整合與管理造成了極大的困擾。

2.2 大數據資源分析與處理水平不高

高校圖書館為用戶提供高質量的知識服務是基于大數據實時處理與高校分析基礎之上的，縱所周知，高校圖書館大數據資源數量眾多且復雜，如果僅僅依靠傳統的數據挖掘的方法很難將半結構化以及非結構化化的數據資源進行充分的挖掘與分析，部分數據資源的價值難以被發現，從而降低資源的利用效率，無法滿足用戶的需求。同時，由于高校圖書館對高性能計算設備和軟件平臺的利用不夠充分，難以提升大數據處理和分析的速度，使得一些重要的大數據資源被擱置，降低了利用率。長此久往，這種發展趨勢會在一定程度上制約高校圖書館的整體發展，甚至還會阻礙高校圖書館對大數據的應用。

2.3 大數據資源建設與開發資金投入力度不大

高校圖書館大數據資源的有效管理需要大量的資金作支持，但是由于高校的資金投入力度不夠，難以滿足日益增加的圖書館數據量以及數據資源規模的不斷擴大的現實需要，有限的服務其硬件設備和軟件設施有限，難以確保高校圖書館大數據服務的高質量化。

2.4 圖書館大數據應用理論欠缺

隨著大數據時代的到來，國內外學者與專家將關注的焦點轉移到了圖書館大數據服務創新角度上，所取得的理論研究成果大都側重于觀念的闡述和方法的概述，而關于如何切實解決高校圖書館服務所面臨的問題的理論知識少之又少，使得高校圖書館的學科知識服務與個性化服務能力降低，對大數據應用過程中出現的問題無法提出有效的應對方案，圖書館大數據建設與服務工作難以真正落實。由于相關理論知識的欠缺，使得我國圖書館大數據應用正處于起步階段，數據收集、整合、分析與服務的能力還有很大的開發空間，相關理論研究仍需繼續開展，為圖書館大數據應用提供有利的理論基礎，進而推動高校圖書館大數據建設的快速發展，逐步提升高校圖書館的影響力。

3.高校圖書館大數據服務應用模式

3.1 數據收集與存儲模式

數據收集與數據存儲是保證大數據資源服務能力的基本要素，高校圖書館數據資源大多以手工錄入和軟件平臺連接的方式將有效的數據資源進行收集和存儲。隨著高校圖書館建設規模不斷擴大，對其服務能力提出了更高的要求，傳統的數據收集和存儲手段難以滿足高質量服務的需要。因此高校圖書館與各大企業數據資源庫簽約合作，并根據學校的特色和學科優勢，利用網絡數據自動抓取工具獲得所需的數據資源。

3.2 數據處理與分析模式

高校圖書館數據分析主要包括數據分析和數據挖掘兩方面的內容。其中數據分析一般是基于文件形式或者是單個數據庫的方式組織，首先明確需要分析的對象，然后開展數據分析工作。而數據挖掘是建立在數據倉庫會分布式存儲的數據庫基礎上的，可以在沒有明確目標的情況下去挖掘數據知識。高校圖書館大數據資源具有海量化的特點且種類繁多，需要高校率的計算機平臺對這些大數據資源進行高校的處理，并輸出最終的分析結構，為數據資源利用提供依據。由于高校圖書館大數據資源應用的主要目的是發現知識，因此可以采用形式化描述的工具，比如知識本體以及開發分析模型對數據資源進行分析，從而獲得最有價值的數據資源。

3.3 數據共享與服務模式

數據共享與服務是高校圖書館大數據資源建設的最終目的，隨著現代科學技術的發展，可視化信息技術應運而生，為大數據資源共享與服務提供了有利的條件，高校圖書館可以以構建知識地圖的方式向用戶全面的展現數據知識演變的過程和變化的趨勢。高校圖書館學科服務是衡量其整體服務質量的重要指標，學科服務應緊緊圍繞教學和科研的要求實施。同時為切實滿足用戶對高校圖書館大數據資源綜合服務能力的需求，需要引入具有專業知識背景的專業管理人員從事高校圖書館學科服務工作，并結合數據挖掘等方法為用戶提供專業領域的知識，確保高校圖書館學科知識服務的水平和質量，同時為學科知識的應用和創新奠定良好的基礎。

4.提升高校圖書館大數據服務能力的有效措施

4.1 轉變圖書館大數據應用與管理理念

數字化技術的發展，雖然為圖書館管理提供了更多的機遇，但是也使圖書館管理面臨巨大的挑戰，圖書館管理要想在激烈的數字環境下站穩腳步，穩定、健康的發展，就必要緊跟時代潮流，結合自身發展特點，增強圖書館管理理念，并根據發展環境的變化，轉變管理思想，為圖書館管理創新奠定堅實的基礎。首先要提高圖書館管理人員的管理意識，通過多種形式的活動，強化他們的責任意識，使他們清楚的認識到加強圖書館管理工作，提高圖書館管理創新水平以及大數據服務能力的重要性，從而促使他們樹立正確的人生觀、價值觀、世界觀，根據外界環境的發展變化，及時更新自身工作理念，優化工作手段，進而不斷提升圖書館管理與服務水平。

4.2 完善圖書館管理體制

數字化技術的發展使人們的開放性意識不斷增強，勇于接受外界新事物，進而促進自身的全面發展。基于數字環境下，只有完善、創新圖書館管理體制，根據外界環境變化以及自身發展狀況，制定一套科學的圖書館管理體制，提高圖書館管理人員工作地位，積極的為他們提供自身發展的有效平臺，使他們大膽的進行創新，在實現自身全面發展目標的同時，推動圖書館管理工作的創新與優化發展。此外，相關部門應與圖書館管理部門加強聯系與溝通，充分發揮數字化信息技術的優勢，實現管理一體化，減少不必要的管理人員，優化資源配置，以最少的資源贏得最大的經濟與社會效益，進而增強圖書館的競爭力，推動圖書館穩定、健康的發展，

4.3 優化圖書館管理模式

良好的管理模式是提高圖書館管理質量的關鍵因素，然而遺憾的是大多數圖書館受傳統管理模式的影響，對人力、物力以及財力資源的利用率不高，造成大量的資源被浪費，與現代社會發展所提倡的高效、經濟發展發展理念相違背，不利于圖書館的長效發展。同時落后的圖書館管理模式由于對外界環境因素的變化考慮不夠全面，使得圖書館管理模式創新力度不足，嚴重阻礙了圖書館的發展。因此，圖書館要想獲得進一步的發展，就必要熟練的掌握時代發展的規律，并根據發展環境的變化而適時更新管理模式，提高管理模式的適用性。利用現代科技手段構建數字化管理平臺，在網上建立虛擬圖書館藏，豐富用戶借閱方式，提高圖書館信息資源的傳播與利用效率，進而確保圖書館管理質量。

4.4 提升圖書館大數據應用與服務水平

現代科學技術的發展以及人類生活質量的提升，使得圖書館管理服務不再局限于學校或者是機構單位，而將服務的范圍逐漸延伸到社會領域，服務的范圍不斷擴大，服務的人群不斷增多，服務的難度不斷增大。這就要求圖書館應密切結合數據環境特點提升管理服務水平，利用現代網絡技術，增強與用戶之間的聯系與溝通，虛心接受和采納用戶的意見和建議，提升自身服務能力，切實滿足用戶各種合理需求。同時通過各種教育培訓活動提高圖書館管理人員的綜合素質，強化他們的責任意識，提升管理質量，進而為用戶提供科學化、人性化的服務，推動圖書館的穩定發展。

5.結語

高校圖書館大數據資源建設的廣泛開展，為用戶提供了更多的知識服務。但是隨著高校圖書館大數據資源的應用與開發，高校圖書館面臨著諸多的挑戰。因此，需要詳細掌握數據資源管理理論和大規模網絡分析理論，針對高校圖書館大數據應用與開發面臨的現實困境，提出基于大規模網絡分析方法的應用模式，為高校圖書館大數據收集、存儲、分析、處理與共享提供保障，切實推動高校圖書館大數據資源建設的穩定發展，從而提高高校圖書館的整體服務質量。

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