基于大數據思維圖書館新體制下業務體系優化研究

高佳

摘 要：以新編制體制下圖書館業務體系為出發點，利用大數據思維模式重新構建了圖書館業務平臺，并為該平臺制訂了新的服務策略。

關鍵詞：大數據思維;圖書館;業務體系

隨改革的逐步深化落地，在不同程度上對圖書館落編發展帶來沖擊。圖書館承擔教學保障任務有增無減，與編制人員數量銳減之間的矛盾已成為各院校圖書館的共性問題，倒逼圖書館不得不思考嘗試自身業務流程的梳理，對業務體系進行重組與優化。

業務體系的優化是圖書館嘗試使用大數據思維與技術，對圖書館的業務組織結構、業務平臺結構和業務服務策略進行全方位改革，對管理理念、各種資源配置、組織機構設置、服務方式、服務內容等方面重新設計，以期達到滿足讀者信息需求的目的。

1大數據思維概念

近年來大數據和圖書館業務體系關系有著眾多理論成果，重點強調資源建設和讀者服務是未來圖書館的兩大核心業務，新業務體系應從讀者和資源核心系統入手構建大數據平臺實踐方法及圖書館大數據平臺體系架構，加快實現信息資源共享、重視建設特色數據庫、深化學科服務、服務趨于個性化定制等。

2 圖書館業務體系存在的問題

信息技術的快速發展已經完全改變了人們獲取信息的方式及其閱讀習慣，傳統圖書館組織機構大多根據業務職能進行設置，弊端逐漸顯露。傳統業務流程及機構設置人為分割信息傳遞的整體流程造成部門之間的協作能力較差，致使圖書館信息加工、傳遞能力受到極大的限制，無法適應新信息環境對現代化圖書館的要求。具體表現為：（1）雖然各部門職責分明，但部門間信息溝通不暢;（2）服務模式相對僵化，仍傾向于以管理為目的，服務水平不高;（3）強調各司其職、相對獨立的業務模式，綜合業務能力無法得到快速、有效提高。

隨新信息技術的發展，大數據資源是繼文獻資源、電子資源后，圖書館最重要的資源之一。通過大數據，圖書館服務將不再局限于傳統的文獻信息服務，通過挖掘數據背后隱藏的知識內容，發現隱形知識與信息價值，進而創新服務內容，提升服務實效，更好地為教學和科研創新提供服務。

3大數據思維下的圖書館業務組織優化

3.1大數據業務組織優化

隨大數據技術的飛速發展，圖書館要適應信息化、數字化、網絡化的要求，適應用戶需求和業務流程的變化，就要精簡部門，減少管理層次，組織結構應趨于柔性化、網絡化和扁平化。

新的業務體系應以館藏資源建設、讀者服務與管理和信息與數據支持三個方向為主干，通過保留傳統重要支點部門、整合集成傳統業務流程、增設以大數據為代表的新型技術應用服務部門，以多源大數據為核心，通過數據分析、數據共享、數據交換等措施，挖掘數據背后的隱形需求，推動圖書館服務工作向符合讀者真實需求的個性化、科學化方向發展，對原有圖書館業務體系進行升級。

3.2大數據業務組織優化設想

館藏資源建設部門包括以下職能：根據學院學科建設和教學科研需要采集各種文獻，負責對數字資源進行管理，收集開放獲取的網絡文獻資源，與學院外的大學及科研機構進行書刊交換，處理文獻受贈等事務。同時采取服務外包的形式負責文獻資源的組織、揭示、目錄維護、書目質量控制等工作，負責實體文獻的技術加工及建設本校機構知識庫和特色數據庫建設工作。

讀者服務與管理部門包括以下職能：負責提供圖書館所有可流通圖書的借出、歸還、預約和續借等服務，負責各閱覽室的管理;負責閱讀推廣活動的組織、策劃和宣傳，力爭打造校園文化建設品牌;負責圖書館信息共享空間的建設和管理。通過學科態勢分析，開展學科前沿追蹤，建成適應圖書館的科研與決策支持服務體系。負責提供學科服務、館際互借與文獻傳遞、參考咨詢服務、學科資源整合、學科信息素養能力提升、學科科研支撐等工作。

信息與數據支持部門包括以下職能：負責開展數據挖掘與分析，及時、準確地把握用戶需求的動態變化，并提供研究數據支持服務，幫助用戶獲取、分析、管理和共享科研數據。負責組織實施圖書館信息化與數據建設工作，加強數據建設與管理，努力實現文獻資源的開放獲取;加速圖書館信息化建設，支撐需求驅動的服務創新;積極參與信息化與數據建設項目，提高整體水平，加強機構知識庫和特色數據庫建設工作;負責開展面向全校師生不同層次的信息素養服務，深化嵌入式信息素養服務，并將數字素養、媒介素養、數據素養等納入信息素養體系。負責開展課題查詢、專利查新、論文引證、知識產權等基礎性服務，

4 大數據思維下的圖書館業務平臺優化構建

基于大數據思維的圖書館業務創新體系平臺，其核心是對校園內各種途徑匯集而來的結構化、半結構化、非結構化數據，通過集中存儲、數據規約、數據清理、數據變換等對相關數據進行規范化處理，再通過基于內容數據挖掘算法發現數據背后隱藏的規則和模式，結合圖書館自身業務流程得出科學量化指標，進而為圖書館的相關業務提供參考。

4.1大數據倉儲平臺

圖書館的服務對象具有多重角色屬性，以某名學員讀者為例，他既是圖書館的服務對象又是學院相關專業的學員。這些數據零散地存儲在圖書館、教務處等部門的服務器中，為使數據能準確地描繪該讀者的全貌必須將分布于校園內各相關職能部門的異構數據庫從邏輯上進行集中倉儲。

4.2大數據處理平臺

數據挖掘的準確性、科學性取決于數據的質量，數據處理平臺用于對數據進行相關處理，為后續數據挖掘工作做好準備，因各部門網絡日志等服務器上所存儲數據結構有別，相同字段的數據含義糅雜，為保證數據挖掘的準確性，需對來自多個系統、多個數據源的數據倉庫進行合成、清洗、標準化。經過清除異常數據、糾正錯誤數據、處理缺失數據、去除重復數據、糾正噪聲及異常數據等步驟對數據進行規約，為確保所有數據可用于后期的數據挖掘，對結構化數據需采用規范化等手段，對結構化數據進行轉換，同時對于半結構化、非結構化的數據，采用標準化手段進行規范。此外因數據量較為龐大，為保證數據挖掘的效率，還需通過維數削減等方法對數據進行規約，以減少數據規模確保數據挖掘的迅捷性。

4.3大數據分析平臺

圖書館在長期服務讀者的過程中，積累了海量的讀者行為數據。而這些數據既有圖書館業務數據，又有者與館員等互動留下的社交媒體數據，其背后勢必隱藏著讀者的相關需求與意見建議。通過數據挖掘，發現潛在的、有價值的模式和規則從數據層面來講是可行的。大數據分析平臺利用大數據分析處理技術，對完成處理的標準數據，通過聚類分析、建模遞歸、迭代實現數據的分析和處理，進而預測得出與圖書館各項業務相關聯的數據模型，并結合具體的圖書館業務工作，以個性化信息推送、可視化呈現等手段，為圖書館各項業務工作提供相關支撐，提高圖書館的工作效率。

5 結語

大數據在驅動圖書館業務創新中將發揮助推劑的作用，將為圖書館業務創新帶來前所未有的機遇。利用大數據特質構建符合讀者需求的高校圖書館業務體系，挖掘數據背后的潛在價值，便能充分契合用戶的需求，為高校圖書館的發展夯實基礎。

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