大數據背景下圖書館信息服務的變革和創新

賀慶

摘 要 大數據時代的到來，以其強大的數據分析和處理能力，能夠深度挖掘埋藏于數據背后的價值，具有廣泛的應用前景。圖書館作為文獻資料供給、流通的場所，傳統的服務模式相對被動，不能為用戶提供精準和定制化服務，不符合時代發展要求，為創新圖書館應用，加強信息服務能力和水平，在圖書館管理和信息服務過程中加強大數據等新技術的應用具有十分重要的意義，本文以大數據背景下圖書館信息服務的變革和創新為題，對相關內容進行介紹，為促進開放式、便捷式圖書館建設提供參考。

關鍵詞 大數據 圖書館 信息服務 創新

中圖分類號：G251 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2018.09.085

Abstract With the arrival of the big data age， with its powerful data analysis and processing ability， it can deeply excavate the value buried in the data， and has a wide application prospect. As a place of literature supply and circulation， the traditional service mode is relatively passive. It cannot provide the users with accurate and customized services， not meet the requirements of the development of the times， improve the application of the library， strengthen the ability and the level of information service， and strengthen the new technology in the process of library management and service. The application of the operation is of great significance. This paper， based on the reform and innovation of the library information service under the background of large data， introduces the relevant contents， and provides a reference for the construction of open and convenient library construction.

Keywords big data； library； information service； innovation

1 大數據介紹

1.1 大數據概念

大數據（Big Data）是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶于2008年提出來的一種數據概念，主要是指利用傳統技術手段無法完成的數據獲取、加工以及處理的數據集合，需要以一種新的數據模型和處理方式進行數據信息處理，以適應當前飛速增長的數據集，從而實現多元化的數據元素能夠被有效的挖掘和處理。通俗地講，大數據主要是指一些區別于傳統信息系統中的非結構化數據類型，傳統的關系型數據存儲模型已經不能實現有效的處理，同時數據量也是傳統有限數據集所不能比擬的，動輒上GB以及TB都是極其普遍的。

1.2 大數據特點

根據IBM公司的觀點，大數據通常具有以下五種特點，即：海量（Volume）、高速（Velocity）、多元化（Variety）、低價值密度（Value）以及真實性（Veracity）的特點。海量是其最為突出的特點，主要是指數據容量極大；高速是指需要在一定的時間范圍內處理完相關數據的處理；多元化契合了非結構數據的特點，數據呈現是零碎的，而不是傳統結構化的數據模型；低價值密度主要是指大數據所收集的數據個體價值密度不高，通過深度挖掘由低價值密度數據個體組成的數據集合得出一定的結論；真實性則是對數據來源可靠性的表述，也是數據分析有效性的基礎。

1.3 大數據所依賴的技術

大數據應用的意義不在于是否能夠掌握相應的數據，而在于能否利用給定數據，完成數據處理應用，其核心是數據的“增值”。基于大數據上述特點，傳統單機系統模型技術上往往達不到要求，而分布式技術為處理海量數據奠定了基本計算能力和存儲資源的功能，這也是大數據與云計算緊密聯系的內在邏輯，云計算所能夠提供計算資源、存儲資源以及虛擬化處理手段高度契合大數據數據模型的要求。以目前已成功應用于商業模型的HADOOP技術為例，其構建于多機系統之上分布式文件系統HDSF、NoSQL分布式數據庫、MapReduce（分散——集中）的數據處理過程實現了大數據有效處理。

1.4 大數據的應用

我國已經將大數據作為國家戰略進行優先發展，目前國內處于行業領先地位的如阿里巴巴、華為、騰訊、百度等企業已經推出了相關產品，以最為典型的淘寶購物為例，通過對用戶數據進行采集并大數據分析，已經很好的實現了用戶個性化服務。本文以大數據背景下，圖書館信息服務的創新型管理為主要內容，對相關內容進行簡要的論述和探討，為實現現代化圖書館管理提供思路。

2 大數據與圖書館之間的關系

2.1圖書館落后管理水平與現代化管理水平的矛盾

當前大數據背景下，傳統的圖書館管理模式已經遠遠不能勝任現代化管理水平的發展需求，主要體現在以下兩個方面：首先，閱讀模式的轉變，隨著移動互聯網的發展，電子書籍、移動閱讀已基本普及，相對于傳統紙質化閱讀，移動閱讀具有高度的靈活性和便捷性，是人們利用當前碎片化時間的有效途徑，作為傳統閱讀模式的轉變，傳統的圖書館服務已經相對滯后；其次，信息服務類型的需求，傳統圖書類信息服務更多是基于“關鍵詞”進行逐個查找，服務精準性和便捷性相對不高，為了更加便捷、準確的獲取圖書資源，甚至實現個性化圖書推送都依賴于用戶數據深度分析和挖掘，需要大數據提供技術支撐。因此，創新圖書館信息服務模式，是圖書館適應社會發展需求必然選擇。

2.2圖書館多個性化服務需求的必要途徑

圖書資源電子化、網絡化的應用勢必會產生大量的零碎用戶數據，傳統關系型數據模型無法有效應對該類數據，造成數據的大量浪費，利用效率極低。人們對于個性化服務的需求急劇增長，無論是圖書類型、圖書內容還是服務模式都有了較高的要求。為了滿足人們對定制資源的服務需求，圖書館應積極變革管理思維，將被動接受轉變為主動服務，借助于大數據技術手段，分析和挖掘用戶行為，精準識別用戶特點，適時推送信息資源，滿足用戶多元化、個性以及定制化的服務需求，應對信息浪潮對圖書服務的沖擊，使得圖書館能夠在新的社會發展時期煥發出嶄新的面貌。

3 大數據背景下圖書館信息服務的變革和創新

3.1圖書館信息服務理念的創新

大數據背景下圖書館信息服務的變革首先應在圖書館服務理念上進行創新，清晰認識到傳統圖書館服務模式的弊端和局限性，變被動接受為主動服務，變低層次、低水平的服務為定制化和個性化服務，變館內服務為“大圖書館”服務，破除圖書數據信息“孤島”問題，以更加開放和包容的服務理念進行圖書館的管理，有效適應信息技術發展和人們日益增長高標準服務需求。圖書館管理人員應通過主動學習、積極調研等形式，不斷培養自身互聯網思維，完善知識結構體系，了解并熟悉大數據、移動互聯網、云計算等技術應用特點和優勢，將其與圖書館業務進行有效整合，做到技術遷移應用，構筑“館內館外”“線上線下”一體化的服務體系，做好迎接大數據背景下圖書服務模式的創新思維準備，以更加開放和成熟的服務意識開展圖書館業務。

3.2圖書館信息服務管理工作的創新

從圖書館管理形式來看，通常是由多個部們分工完成，一般計劃部完成書籍采購計劃、圖書館建設規劃等工作，由采購部完成書籍的采購、收集等工作，加工處理部門完成圖書編目、處理等工作。從圖書館管理內容來看，主要包括書籍資料的采集獲取、加工處理、圖書流通以及電子化管理等幾個方面的工作。近年來圖書館的發展，無論是管理形式還是在管理內容來看，讀者的參與度極其有限，導致圖書資源的整個利用效率相對不高，掌上圖書館、網絡資源的服務形式和服務水平相對不足，用戶數據的采集僅能實現借還記錄進行分析，達不到大數據分析的數據基礎，難以實現數據挖掘。根據大數據分析的特點，應加強網絡服務的應用，以互聯網為基礎，輔助于APP形式提供便捷高效的管理模式，使得圖書管理能夠貫穿網絡應用的始終，從而通過用戶行為產生大量的可用數據，采集并對用戶數據進行分析，挖掘數據背后的規律，以真實的用戶數據獲得用戶閱讀特點以及通用的閱讀習慣，從而實施針對性較強的管理，從而實現信息服務管理工作的創新。

3.3圖書館綜合信息服務平臺的創新應用

傳統圖書館信息服務平臺主要是構筑于局域網內部的圖書查詢系統以及圖書借還系統，圖書查詢系統是用來進行文獻搜索的，而借還系統進行紙質書籍的借閱和歸還服務。相對而言整個服務體系單一，能夠實現的功能極其有限，不能滿足用戶精準信息定位和個性化服務，鑒于此，應加強綜合信息服務平臺的創新應用。不應僅僅局限于局域網的應用，應以圖書查詢系統和借還系統為基礎，擴大圖書館信息平臺的“生態圈”建設，豐富應用類型，尤其是針對當前流行的手機微信、APP服務為基礎的移動互聯網應用，加強電子圖書的采購以及與讀者交互式的應用，多形式、全方位地打造讀者信息服務圈，用戶通過使用豐富網絡應用產生的數據進行匯總，輔助于大數據技術，進行數據挖掘和分析，并反饋于用戶，一方面推送讀者閱讀偏好的書籍、另一方面對借閱傾向進行比較，研究讀者閱讀習慣，反作用于圖書管理計劃工作，更好地服務于圖書管理工作。

3.4個性化服務水平的不斷提升

數據分析是以大量真實讀者數據為基礎的，分析結果具有較強的參考價值，圖書管理人員可根據數據分析結果進行圖書管理決策或閱讀行為研究，例如高校圖書館可以分析不同層次學生的閱讀喜好，例如本科生與研究生的閱讀特點，不同院系學生閱讀行為以及性別差異帶來的閱讀方式不同，另外還可以對學習優異學生的閱讀行為進行分析等等。通過分析研究，能夠推動圖書管理工作邁向一個嶄新的臺階，傳統需要大量數據準備的研究工作，通過一條簡單的控制命令即可完成，同時數據來源的準確性更加有效，分析結果更加科學。通常的典型應用是在數據分析的基礎之上構建輔助決策和個性化定制系統，決策系統供管理人員使用，參考決策圖書館建設規劃，而個性化定制系統則完成書籍文獻推送、用戶偏愛設置以及用戶行為管理等行為。個性化服務層次從圖書館管理人員到讀者實現了全覆蓋。另外，網絡資源具有與生俱來的高可擴展性，通過館際互聯，能夠實現更大范圍的個性化服務，是當前“數據孤島”的有效應對措施，具有高度前瞻性，也是未來圖書館發展的主要方向。

4 小結

本文從大數據介紹、大數據與圖書館關系以及大數據背景下圖書館信息服務的變革和創新思路三個方面對相關內容進行簡要論述和探討，為更好適應信息技術發展要求，主動服務讀者，加強圖書信息服務能力和圖書管理水平，建設現代化智慧型圖書館提供參考。

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