智慧數據驅動智慧服務深化

姚萌 楊智飛 程新剛

摘 要： 通過對大數據時代智慧圖書館中智慧數據和智慧服務的涵義本質、來源分類以及二者之間的關系等進行深入剖析，并對智慧數據驅動圖書館理念提升、環境優化以及平臺建設等智慧服務體系進行較為詳實的分析，進一步闡明了圖書館開展數據化、智能化、智慧化研究的重要性。

關鍵詞： 智慧圖書館;智慧數據;智慧服務;數據化;智能化

近年來，隨著大數據、人工智能等新技術快速發展，海量的數據逐步通過“智慧化”加工后，成為了“聰明的、且有可用價值的信息和知識”。人工智能時代的大數據研究發展為我們將數據變為有價值信息提供了可能，通過用新技術對原始累積數據進行挖掘分析，將其變為知識并演化為智慧，為圖書館決策、管理、服務提供可靠依據。

1 圖書館進行數據、服務智慧化研究的意義

圖書館作為信息資源中心和文化知識交流場所，本身就擁有海量數據資源。圖書館應積極開發和運用大數據模式和思維，通過對無序非結構數據進行智慧化加工整合，從而產生可使機器分析并能采取行動的數據，成為有價值的智慧數據。大數據時代，智慧數據的研究和建設不僅能有效促進圖書館的管理和服務智慧化，也必將成為高校圖書館的新興核心工作內容。

2 智慧數據的含義及本質

智慧數據就是通過對基礎源數據進行有效組織和提取，利用技術系統，使數據更加智能地匹配需求，結合知識主體已有的知識，更加科學地做出決策和行為。

智慧時代的智慧數據本質在于以大數據為基本原力，以數據的挖掘和分析為方法，以用戶為中心，建立實時的用戶數據，實現數據和決策的正循環，驅動智能系統工廠化和用戶體驗提升，進而提升綜合效能。

3 圖書館智慧數據的來源及類型

圖書館作為信息數據知識服務的綜合體，數據來源廣泛。如讀者方面：讀者身份信息、圖書借閱量、借閱偏好、數字資源應用記錄等。圖書館方面：館藏文獻資源量、借閱量、下載量、服務數據、耗損率、評估數據、培訓教育等。

數據類型可分為：結構型和非結構型、數字化與非數字化等。結構化數據包括文獻數據庫、注冊元數據、知識組織系統等;數字化和非數字化有文檔及編碼協議、文獻原始信息、媒介形式等。

4 圖書館智慧服務的概念和特征

圖書館智慧服務就是基于大數據技術、物聯網平臺，融合智能服務管理設施設備等因素來提升增強圖書館服務系統的主動性、準確度、先知力;服務平臺多樣化，服務內容多為廣泛的智慧服務，服務主體表現為用戶主動參與到圖書館資源建設和服務中，形成館員與用戶協同發展的圖書館智慧服務循環體系。

圖書館智慧服務主要特征：服務智能化、服務知識化和服務人性化。

（1）服務手段智能化。在智能物聯網環境下，以智能化設備為手段，實現書書相聯、書人相聯，人工智能技術嵌入和滲透到圖書館管理服務的頻RFID圖書借還管理系統，實現自助借還、3D精準定位、智能盤點等功能。

（2）服務內容知識化。圖書館智慧服務是以知識傳播為主的服務活動，智慧服務具有學科體系的知識創新性。通過對原始知識進行搜尋整理、分析和重組，形成實用知識，可以支持讀者應用知識與創新知識。

（3）服務理念人性化。圖書館要激發讀者智慧，營造創新氛圍，徹底打破資源的載體限制，通過沙龍、多媒體教學、成品展現等方式將圖書館提供的平面化信息立體化、多元化，真正服務于產學研。

5 智慧數據與智慧服務

圖書館要廣泛研究和應用數據給我帶來的變化，通過對智慧數據的分析，促進智慧服務更加深入。一方面，圖書館通過對讀者服務全過程產生的數據進行分析研究后，能更為精準高效進行對圖書館館藏資源的采購合理配置，盤活閑置，全系統整合調用，使其發揮最大效能。另一方面，圖書館數據是一個動態生長數據體系，在其運轉期間能產生大量數據，又不斷的豐富著數據的內容;智慧數據與服務二者的關系既相輔相成，又互為你我。

6 智慧數據驅動智慧服務體系深化

6.1 理念提升

智慧時代，隨著大數據、人工智能等新技術的深度融合，圖書館內部發生了一系列重大的變化和變革。這就需要圖書館積極引入“互聯網+”、智能化和智慧化等新思維，并將其融入到日常管理和服務工作中，制定科學高效且具人文化的制度治理體系，構建智慧數據信息資源拓展和服務創新項目，盡快實現圖書館從資源服務到數據服務、從知識服務到智慧服務的發展。

6.2 優化環境

隨著現代社會的發展，大數據技術的嵌入對圖書館建設賦予了更多的智能化內涵。通過改建與擴建，圖書館內外部環境得以改善提升。在優化館舍建設上，圖書館要充分考慮讀者各種需求，譬如從館藏布局、設備配置、消防安全、文化環境等方面考慮智慧化內容與設計原則，提供智能、便利、舒適的學習環境。通過對讀者網絡環境數據的挖掘分析，及時為讀者提供正規、良好的網絡閱讀環境，避免負面網絡環境的干擾。

6.3 平臺建設

圖書館需要建立大數據應用平臺，來提高圖書館的數據資源管理水平和精準服務能力，實現決策模式從傳統經驗到以智慧數據為主要依據的模式轉型。在大數據平臺上，圖書館可依據所采集的讀者數據信息，對海量原始數據進行智能抓取和關鍵詞抽取分析，來提高圖書館的智能化服務能力。譬如圖書館可通過讀者的借閱信息、入館行為、搜索痕跡來分析讀者閱讀喜好和興趣趨向，針對性向讀者推薦感興趣的知識和信息。

7 結語

隨著數據化、智能化在圖書館的滲透融合和發展，這對圖書館的服務質量提出更高層次的要求。面對海量數據，需要圖書館提取轉化為有用的信息與知識，才能為其提供精確化的決策參考，為廣大用戶提供優質、公開、高效的信息服務。智慧的信息服務不止滿足于“人找信息”，更要實現“信息找人”。構建基于智慧數據驅動的智慧圖書館服務體系已迫在眉睫，這必將使圖書館變得更加“聰明和智慧”。