高職院校圖書館大數據環境下的發展策略

胡燕紅

[摘 要] 對大數據概念及大數據產生的背景進行了介紹，對大數據時代高職院校圖書館工作遇到的機遇與挑戰進行了探討，提出了高職院校圖書館在大數據環境下的發展策略。

[關 鍵 詞] 高職院校圖書館；大數據；發展策略

[中圖分類號] G717 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2018）21-0196-02

隨著以博客、微博、微信、社交網絡、基于位置的服務、LBS為代表的新型信息發布方式的出現，以及云計算、物聯網技術的興起，數據正以前所未有的速度增長和累積，大數據時代已經來到。大數據時代，大學圖書館將在數據存儲、數據挖掘、數據分析等各個方面面臨挑戰與考驗。大學圖書館必須采用更好的發展策略才能實現自身功能。

一、大數據的基本概念、產生與應用

（一）大數據的基本概念

大數據（Big Data）是一個抽象的概念，從英文字面來看，它表示龐大規模的數據。對于大數據（Big Date）學術界沒有一個公認的定義。一般都是試圖通過大數據特征的闡述和歸納給出定義。在這些定義中，認為大數據需滿足3個V特點，即滿足規模性（Volume）、多樣性（Variety）和高速性（Velocity）。除此之外，還有提出第4個V，有機構認為大數據還應當具有價值性Value。維基百科對大數據的定義則簡單明了：大數據是指利用常用軟件工具捕獲的，管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。筆者傾向考慮4V特性闡述的定義，即大數據是通過多種工具捕獲的，存在于不同服務器上可以利用的大規模的結構與非結構化數據。

（二）大數據的產生與應用

從采用數據庫作為數據管理的主要方式開始，大數據開始產生，數據產生方式大致經歷了3個階段。

1.運營系統產生數據階段

計算機軟件數據庫的出現，使數據管理復雜度下降，這個階段數據庫主要是被運營系統所采用。例如，超市的銷售記錄系統、銀行與證券公司的交易系統、各類醫院病人的醫療記錄系統等。這個階段數據是由運營活動產生，并記錄在數據庫中。比如超市每銷售出一件產品，在數據庫中則會產生相應的銷售記錄數據。這種數據的產生方式是被動的。

2.用戶原創內容產生數據階段

互聯網的誕生是促使社會產生大量數據，出現大量數據的第二次飛躍。數據大規模產生爆發于Web2.0時代，而Web2.0的主要標志就是用戶原創內容（user generated content）。這類數據爆炸性增長有兩大原因，首先，以博客、微博、微信等為代表的新型社交網絡與工具的出現與發展，使用戶產生數據內容的意愿更加強烈。其次，智能手機、平板電腦等移動設備的出現，并可隨時接入網絡，使用戶產生數據的途徑更為便捷，數據的產生是用戶的主動行為。

3.感知系統產生數據階段

人類社會數據量產生規模的第三次飛躍導致了大數據的產生，而我們現在正處于這個階段。人們制造的極其微小的帶有處理功能的數量與種類繁多的傳感器，廣泛地布置于社會的各個角落，這些設備會源源不斷地自動產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。這是大數據的主要來源。

二、大數據時代下圖書館發生的變化與面臨的挑戰

（一）用戶對圖書館提供的信息服務需求發生了變化

傳統的圖書館信息服務僅限于為用戶提供數據或信息，但在大數據時代下，用戶更在意圖書館是否能為自己解決具體問題。大數據時代下，用戶不再滿足于圖書館提供整篇的相關文獻、資料或其他知識產品，而非結構化的數據、學科態勢分析、熱點分析，關于某一專題不同載體的信息源或經過加工的知識產品將會更加受用戶歡迎。

（二）圖書館提供服務的數據規模與類型擴大

當前，數據規模從以前的TB級別躍升到PB級別，而數據類型也更加繁多，如，網絡日志、音頻、視頻圖片、地理位置信息等。大量非結構化數據的出現更是對傳統信息處理能力的極大挑戰。

在圖書館界，非結構化數據雖然一直存在，但是圖書館對于非結構化數據并不重視也不進行研究。在大數據時代，只有將結構化與非結構化數據相結合進行分析，才能充分發揮大數據的功能，發現其中的價值。

（三）圖書館的信息采集模式和方法受到沖擊

信息采集是信息處理的第一步，然后再進行數據集成、數據分析與數據管理，傳統的信息采集主要依靠網絡蜘蛛或其他網絡信息采集軟件。但是，大數據時代下多種類型的數據大多用非結構化數據庫來解決。因此，圖書館也必須挑戰信息采集模式，重新選擇，定義信息源、采集內容、采集頻率、采集量、采集工具等。

（四）信息存儲與處理能力不夠

在大數據時代來臨之際，圖書館面臨挑戰以及數據存儲與處理問題，全球數據量每18個月翻一番，全球數據的存儲和處理能力已遠落后于數據的增長幅度，對海量數據存儲系統擴展能力的要求也會很高，而圖書館的數據存儲由于非結構化數據來源的不斷增加，數據存儲與處理能力嚴重不足。

（五）圖書館信息組織模式發生變化

傳統的信息組織模式是為用戶提供通用的信息服務的，而大數據時代下的信息組織模式則是為用戶提供個性化、精準化知識服務為目的，一方面可以對采集、存取的數據進行分析和挖掘，通過深入分析和挖掘得出具有價值的信息，從而為決策提供支持；另一方面大數據時代圖書館的組織和分析比傳統的信息組織更加重視用戶信息的分析和挖掘，通過分析用戶顯性行為和挖掘隱性行為，從而為用戶提供個性化、精準化的知識服務。

（六）信息服務方式和內容發生改變

傳統的信息服務模式和內容雖然能滿足用戶的基本要求，但在大數據時代，由于信息源和信息處理技術的發展，圖書館的競爭力已不再是其所占信息資源的數量、范圍等因素，而在于所提供的信息產品的信息化、知識化及其基于知識的創新力。

三、大數據時代高職院校圖書館工作思路轉變與發展策略

高職院校圖書館長期為高職教育教學和產學研服務，對高職院校師生的文獻信息需求非常了解，探索出了一系列有針對性的服務項目。一般來說，高職圖書館信息與數據能力建設資金欠缺，技術實力較弱，信息處理能力不強，而服務對象又對前沿技術追蹤比較緊密。高職院校圖書館在應對大數據時代的挑戰時，工作思路轉變與發展策略與一般高校圖書館有共性，更有其特殊之處。

（一）增強收集數據的意識，特別是對非結構化數據的提取

大規模、高度信息化的數據收集和分析將改變科學技術的開發和研究，大數據中有相當大一部分是非結構化數據，比如圖片、聲音、視頻等，面對這些海量的數據，高職院校的圖書館員應該認識到將數據轉換成知識才能滿足服務師生的需求。獲取非結構化的數據并對其進行分析，可以揭示之前很難或無法確定的重要相互關系，提高圖書館的知識服務能力和智能輔助決策能力。

（二）大力發展數字圖書館及數字圖書館聯盟

高校圖書館對大數據而言，通常有三種角色：大數據的使用者或受益者，大數據的提供者或開發者，以及大數據的運營者或維護者。高校圖書館應該加強相互間的聯盟合作，特別是發展數字圖書館聯盟，發展跨領域合作與國際合作。特別是對于高職圖書館，因為其缺少資金，且對前沿技術追蹤緊密。數字圖書館及數字圖書館聯盟，將大大提高圖書館的數據分析與數據整合能力。

（三）與出版社、數據庫公司、學術研究者等合作

出版社和圖書館如何面對大數據時代的到來是近幾年來專家學者討論的熱點。高校圖書館要不要擴大數據圖書館成為目前要思考的問題。高校圖書館與出版社、學術研究者、數據庫公司等開展合作是其中一個可行性路線。在大數據時代，學術圖書館和出版社必須加強對話與合作，如果缺乏溝通，學術信息的生產與傳播將無從談起。只有通過對海量數據、龐大數據庫的有效管理，才能將圖書館的服務智能化，才能智能地挖掘、匹配讀者的閱讀興趣，為讀者的沉浸閱讀、深入學習提供內容和工具。

（四）尋求技術創新與服務創新

近年來，隨著云計算、大數據技術的發掘與應用，讀者需求也在不斷變化，讀者要求在獲取知識的途徑和時間上更簡單快捷，過去高校圖書館的數據庫都是獨立的，讀者要在多個系統中多次登錄，而現在發展到一個讀者賬號實現跨數據庫檢索。用戶需要的是有準確來源的數據和最直接可信的答案，而不是成千上萬篇文獻，因此要為他們提供最好的服務，還需要我們對新技術不斷進行探索，同時要有與新技術相適應的新服務內容與形式。可以說技術是最基本的支撐，而服務是高校圖書館的靈魂，二者必須同時發展。

四、結語

大數據的出現，將改變我們對數據的看法與認識，人們將透過大數據找到隱藏在大量數據背后的規律與知識。然而大數據的應用是技術難度極高的集成應用，如需要集成人工智能、商業智能、數學算法、自然語言理解、信息技術等多個跨學科領域的技術成果，圖書館作為社會信息服務的中心，在面臨這些較高的技術和管理風險的同時，還面臨著內外部環境的挑戰與競爭。對內，除上述存在的主要挑戰之外，基礎設施，人力資源、運行經費管理體制都會是不得不面對的挑戰因素。對外，IT廠商與信息服務機構的大數據研究應用已捷足先登。高校圖書館特別是高職院校圖書館應該仔細分析大數據時代圖書館存在的挑戰，采用更好的發展策略，為院校師生的信息需求提供更好的服務。

參考文獻：

[1]羅彬，陽靜，袁赟.數字圖書館中大數據存儲的應用研究[J].科技與企業，2013（18）.

[2]韓翠峰.大數據時代圖書館的服務創新與發展[J].圖書館，2013（1）.