數據館員：內涵、核心角色與培養策略*

蔡惠霞

（廣東醫科大學圖書館 廣東湛江 524023）

從人們的研究、學習、工作、生活，到各行各業的發展，無不充斥著數據。對科學研究而言，“數據”已然成為重要基礎，成為驗證或駁斥觀點和結論的更為客觀、直接且有力的證據[1]，社會上也出現了部分與數據相關的工作崗位與角色，在一定程度上有力推動了科研工作的革新和社會發展，其中圍繞數據進行采集、管理并開展研究、服務工作的研究者也可以稱為數據科學家[2]。根據美國國家自然科學基金會（National Science Foundation，United States，NSF）的定義，數據科學家主要包括在數據的有效采集和管理方面起關鍵作用的信息和計算機科學家、數據庫和軟件工程師、學科領域專家和標注專家、圖書館員、檔案工作者等[3]。我國《普通高等學校圖書館規程》也指出，高校圖書館是為人才培養和科學研究服務的學術性機構，其任務是為科研提供文獻信息保障。結合大數據時代科學研究的數據化趨勢，圖書館培養數據館員為師生提供專業的數據管理服務既是圖書館的應有職能，數據館員也是圖書館員在大數據時代角色的重要轉變。

1 科學數據

從廣義上講，科學數據是學術調研和推論的原始基礎材料，是指任何以數字形式存儲的有關科學研究的信息，包括文本、數字、圖像、視頻或電影、音頻、軟件、算法、方程、動畫、模型、模擬等，這些數據可以通過觀察、計算或實驗等手段產生。從狹義上講，科學數據是產生于以記錄研究活動為主要目的形成的原始資料或研究過程的數據，也包括以某種研究目的為主旨的數據收集和整理活動產生的基礎數據。不論是作為研究記錄的科學數據還是作為研究基礎的科學數據，其對科學研究的重要性仍在不斷提升，當前的科學研究也越來越依賴于對大量研究數據的整合、關聯和分析挖掘[4]。

數據已然成為大數據環境下科研工作者重要的研究工具，通過對數據的收集、關聯、分析和可視化，解析數據和現象之間、數據和數據之間、現象和現象之間的關聯已經成為科學研究的重要方式。一方面，科研工作者希望利用數據的“可計算化”和“可知識對象化”搭建基于數據的開放協同研究新模式，這種嶄新的研究模式對數據館員的數據素養提出了更高要求；另一方面，數據館員不僅要具備從數據中提取、分析、關聯和呈現結果（結論）的能力，也需要具備理解用戶的數據服務需求并融入科研工作者研究活動的能力，這與圖書館推動數據管理與服務的科學化發展，促進知識發現、傳播和利用的職責和使命是一致的。對于圖書館而言，傳統信息服務模式下的科學數據采集、整理和分析難度大，工具欠缺，數據的呈現、關聯也較為困難。大數據技術的發展使海量數據分析變得更加容易，圖書館作為社會重要的信息獲取、知識組織、情報服務實體，其工作也必將圍繞科學研究數據的收集、分析、組織、存儲、共享、利用、保存和再利用等活動來展開，為用戶提供高效率的研究數據管理（Research Data Management，RDM）[5]服務也是圖書館服務發展的重要方向。明確數據館員的內涵對解析圖書館的數據管理服務職責、方式和途徑，制定對數據館員的培養策略具有重要意義。

2 數據館員的內涵

對于“數據館員”，目前尚未出現統一的界定，相關研究大多從其角色定位、參與的工作、重要性和服務內容等角度進行界定。

2.1 國外研究

早在1997年，J. Liscouski[6]就從數據館員在數字圖書館的功能設計方面的重要性入手，指出了數據館員對科研工作的重要價值，將數據館員界定為“針對實驗室數據提供保存、檢索、查詢和記錄等服務的館員”。2008年，A. Swan與S. Brown[7]針對當時學界對數據科學家角色定位相對模糊且職能存在交叉的問題，從技能、角色和職業特點的角度將數據科學家進一步劃分為數據科學家（data scientist）、數據管理者（data manager）、數據創建者（data creator）與數據館員（data librarian）等4種角色，并明確提出數據館員就是“圖書館經過數據管理、保存和歸檔方面專業培訓的且具有專業知識背景和技術能力的館員”。G. Pryor和M.Donnelly[8]則從數據管理與角色定位的角度入手，在A. Swan等提出的數據科學家劃分標準基礎上，根據4種角色所參與數據服務的環節的差異，結合S. Corrall的觀點，指出除基礎的數據操作能力與數據意識外，數據館員還應當是數據內容專家、數據技能專家，是科學研究活動中的重要組織者。英國聯合信息系統委員會（Joint Information Systems Committee，JISC）在參照A. Swan等提出的數據科學家分類標準基礎上進行的數據管理活動現狀調研報告中指出，數據館員是圖書館在數字化趨勢下拓展服務職能、創新館員角色的首選[9]。2016年，以美國研究圖書館協會（Association of Research Libraries，ARL）為首的眾多機構聯合頒布了《研究數據館員能力框架》（Librarians' Competencies Profile for Research Data Management），從數據館員的核心能力入手，指出數據館員應具有較強的數據意識并具備提供數據訪問服務、數據和數據庫管理等方面的能力，該能力框架為構建數據館員多元培養策略提供了依據[10]。

2.2 國內研究

孟祥保等[11]較早提出“數據館員”的概念，指出數據館員是“經過數據管理、保存和存儲技能系統培訓的具有行業從業資質的館員”，其核心職能是數據的存儲、獲取與保存，其內涵與研究數據館員（research data librarian）、數據管理者（data curator）、數據管理專家（data management specialist）、數據管理咨詢員（data management consultant）等基本一致。魏來等[12]從數據館員的角色定位入手，指出數據館員是數據創造者、數據專家和數據主管。曾建勛[13]認為，數據館員就是“以提供數據收集、組織、管理和服務為主要職責的館員”，具備管理、分析和利用所有類型數據的能力，負責數據的采集、加工、管理、組織、存儲、開發與服務，能有效保障數據安全，對數據的本質較為敏感，善于發現數據的潛在規律和價值”。顧立平等[14]則從能力角度入手，指出數據館員是“熟悉圖書館的工作原理，具備較高的數據管理能力，且熟悉開放科學運行機制的館員”。胡元元[15]指出數據館員的界定有狹義和廣義之分，從狹義上講，數據館員僅指“為用戶提供科學數據管理與服務的館員”；從廣義上講，數據館員泛指“為用戶提供與數據有關的各種服務的館員，包括但不限于基于科學數據的服務”。張曉陽等[16]則從服務種類的角度入手，指出數據館員“是圍繞科研工作開展數據獲取、管理、解析乃至于數據管理與服務平臺開發等工作的面向科學研究的嵌入式服務館員”。

2.3 研究述評

已有界定均基于數據管理服務的學術環境、從業人員的工作背景或是行業特征所作，明確了數據采集、開發、管理、服務、平臺建設與服務等是數據館員的主要職能，但基于科學研究的數據化特征以及數據管理對科研數據生命周期的重要性，數據館員的界定還應結合科學研究數據密集化趨勢，以更為精準的視角界定數據館員。所以筆者認為，數據館員是“以保障科研活動正常開展為基本準則，能嵌入科研活動過程，為科研工作者提供基于數據生命周期的數據采集、管理、分析與服務支持，能對用戶進行數據相關技能培訓，提供數據相關的參考咨詢服務，具備高度的數據敏銳感和數據批判意識并經過系統專業培訓且具有多學科背景，能夠提供但不限于科研數據管理計劃制定和修改、元數據創建、科研數據平臺開發和利用指導、科研數據轉化等具體服務，具備行業從業資質的專家級館員”。

3 數據館員的核心角色

數據館員涉及的工作包括數據評估、長期保存、標準制定、用戶期望管理、協調各合作單位之間的關系、數據服務宣傳等[1]。對數據館員角色的研究既是業界對自身職能和服務體系的深入思考，也是館員自身能力隨科學研究的數據服務需求而不斷拓展的體現，現有研究中對數據館員的角色定位也多基于對其工作職責、崗位特征和知識技能的探討[17]。從數據館員的服務內容、過程和對象來看，數據館員的角色是以數據素養能力為基礎，以數據治理、數據共享、數據管理規劃和數據分析能力為主要表現的綜合性角色。數據館員的核心角色就是在數據生命周期內創建并妥善處理數據的數據專家，是支持和聯絡科研工作者的重要紐帶，為數據的使用、轉化等研究活動提供智力支持，影響并提升用戶的數據素養，以保證數據價值的館員[18]。所以，有效界定數據館員的核心角色（見圖1），是構建數據館員培養策略的重要基礎。

圖1 數據館員及其角色

3.1 數據專家

數據館員首先要是善于創建、采集數據，對數據進行選擇、分析、處理，并使之標準化以便存儲及共享的數據專家[19]，數據館員要具有過硬的數據素養，才能承擔科研數據館員、數據分析師、數據管理專家等多種角色；作為一名數據館員，敏銳的數據意識、高超的數據處理能力、嚴謹的數據態度、高尚的數據品德既是其從事數據管理與服務的必備條件，也是其獲得用戶認可的基礎，所以其核心角色之一是具備較高數據素養的數據專家。

數據館員可以利用以數據專家的角色參與科研過程的機遇，主動了解和學習各個學科對科研數據管理的態度、要求和數據價值觀，進一步掌握不同學科的科研動向，為后期的數據管理服務提供重要的實踐依據。

數據專家的角色是數據館員開展數據管理服務的基礎，能夠通過展現自身在數據生產、收集、降噪、分析、保存、轉化、科研數據管理平臺建設與利用等方面的專業素養，贏得用戶的信任，為圖書館其他館員的服務打開局面。

數據館員能夠通過參與科研過程，進一步了解、細化數據館員的職能，豐富數據館員的角色定位，如從數字出版的角度看，數據館員在保障數據安全和信息安全方面的出色能力也使得數據館員可以參與并創建在數據出版方面的崗位[20]。

3.2 科研工作支持人

H. D. Thomas等[21]指出，數據館員核心職責在于制定數據管理計劃，創建和維護元數據，開發和應用元數據標準，發現或接受可重用的數據，引用數據，利用數據分析工具支持服務，所以數據館員的核心角色之一是科研工作支持人。

促進科研工作者以更為科學、客觀的態度認識并參與科學研究，如愛丁堡大學圖書館對數據館員的角色定位是：能提高研究人員的研究意識和參與度，解決研究人員在研究過程中遇到的特定數據管理問題，具有更高研究數據管理技能及相關知識，能引領研究數據管理項目，可創新數據管理服務內容的館員[22]。

面向不同的用戶提供個性化科研支持服務。針對不同層次的科研工作者，數據館員的科研服務支持應當表現為或協助或主導項目有關的數據收集、整理、分析等工作，協助科研工作者快速、準確地完成科研活動，重在支持和提升科研效率；尤其對學生或是科研工作初步參與者而言，數據館員不僅要指導研究者規范科研流程，實施科研數據的采集、分析和轉化等工作，還要對其進行全面的科研示范與引導。如北京大學圖書館就專門設置了科研支持館員崗位，以實現對科研活動的指導和規范[23]。

3.3 數據服務聯絡員

數據館員要開展系統的數據服務工作，首先就要明確自身的服務定位，與相關各方共同推進圖書館科研數據管理服務的開展，所以數據館員的核心角色之一是數據服務聯絡員[24]。如英國部分圖書館就采取設置全職數據館員崗位的方式，由數據館員負責協調并開展圖書館與IT技術部門或者其他合作單位之間的數據協作[25]。

研究數據管理服務的復雜性決定了圖書館需要與機構內部或者外部的多種單位進行合作[26]。數據館員要善于同科研工作者、科研團隊、數據管理機構等經常溝通并建立聯系，在展現自身的工作意愿的同時，確定用戶的數據服務需求，與相關各方確定合作機制、項目框架、元數據方案、數據管理計劃、數據長期保存方案等，協調各方關于數據管理的要求、政策和信息，綜合形成跨機構、跨組織、跨地域的線上、線下數據服務體系，統籌推進圖書館數據管理服務的全面開展。

數據館員是圖書館以數據管理與服務的方式參與科研項目的代表，既是圖書館自身謀求發展變化的表現，也是提升圖書館在科學環境中的地位與價值的重要渠道。以康奈爾大學、麻省理工學院、哥倫比亞大學圖書館為例，其對數據館員的基本要求之一就是積極主動地參與科研項目并承擔聯絡員的角色。

數據館員參與并主動推進數據管理與服務，能夠為科研工作者提供行業、學科的科研最新動向，避免重復的數據采集、整理工作，使圖書館準確判斷院校、學科、團隊或個人的科研動向和能力水平，利于對數據的分析、共享與轉化提供思路，促進多方合作共贏。

3.4 數據管理組織者

從具體的形式上看，數據館員所從事的數據管理與服務是一項組織管理活動，數據館員應當具備數據管理組織者的角色，從數據的組織，到用戶的組織，再到相關機構的組織，都是數據館員的應有職能，如紐約大學就專門設置了數據管理組織協調員，用于組織和實施數據管理服務[27]。

在數據管理服務的高級階段，數據館員還應當將自身的專業背景及數據能力與科研活動的學科背景相結合，深入研究具有學科特點的數據管理和服務方式，創新數據管理和服務模式，思考并組建具有更高效率的數據管理團隊。如愛丁堡大學圖書館成立了EDINA（https://edina.ac.uk/）用于統籌數據管理服務，成立了面向研究人員的團隊化數據服務組織“研究數據支持團隊”（Research Data Support Team）和“研究數據管理指導小組”（Research Data Management Steering Group），同時設立研究數據支持主管和研究數據支持經理，組織實施愛丁堡大學圖書館的數據管理與服務[28]。

數據館員要在“數據館員—圖書館—科研工作者（科研團隊）—科研管理機構”之間建立溝通渠道，力爭在數據管理規劃、科研成果開發利用、數據轉化和數據分享等層面，形成以數據館員為主導的數據管理服務創新團隊，促進數據管理服務的不斷改進。

3.5 數據服務咨詢員

與圖書館的服務工作性質相對應，數據館員實質上也是圖書館參考服務隊伍的重要組成部分，是隨著大數據環境對科研工作和服務的影響所產生的針對數據管理和應用的服務職能，其主要的咨詢服務內容也集中在與科研數據相關的科研項目計劃制定和完善、數據操作、數字資源利用以及其他有關數據服務推廣等。H. D. Thomas等從商業數據分析與服務的角度入手，指出數據科學家應是擅長從海量的非結構化的數據中萃取（fish out）出商業現象本質的數據專家，是重要的決策支持專家[21]。A. Osswald等通過分析德國境內的圖書館在面向人文科學、社會科學等十一個學科領域的科學數據管理服務活動后指出，圖書館的數據管理服務能為科學家、服務基礎設施專家和政治家提供更穩定、更可信的數據來源[29]。所以，數據館員的另一核心角色是數據服務咨詢員。大多數設置了數據館員崗位的高校圖書館都提供了與數據參考咨詢相關的服務內容，如美國康奈爾大學圖書館科研數據管理服務組（Research Data Management Service Group，RDMSG）就專門組建了數據服務咨詢團隊，通過互聯網、電子郵箱、線下服務點等多種方式向科研工作者提供數據服務咨詢，國內北京大學、復旦大學、同濟大學圖書館也通過郵箱、新浪微博、微信公眾號等多種形式為用戶提供數據采集、存儲、分析和管理方面的數據管理咨詢服務。

3.6 數據管理培訓師

數據館員可以利用嵌入科研過程的機會，向用戶傳輸數據素養相關意識、技能和道德倫理要求，利用嵌入—協作—影響—提升的脈絡，綜合影響并提升用戶的數據素養，這種方式能夠實現數據館員與科研團隊的互補與共贏；從事數據管理和服務，要求數據館員既是符合科研活動需求的數據專家，也是能將數據管理經驗和方法分享給科研工作者并進一步培養科研工作者數據素養的示范者和培訓師，尤其是在提升科研工作者的數據素養方面，數據館員具有有利的身份，能夠深入數據生命周期的各個環節進行示范和引導[30]。數據館員應當在基于數據生命周期提供數據管理和服務之外，為用戶提供必要的培訓和參考咨詢服務[31]。同時數據館員還是用戶的數據素養培訓師，是能夠基于數據操作能力培訓，培養用戶數據意識、數據批判能力、數據倫理道德的專業培訓師，包括但不限于利用在線培訓、在線研討、MOOC、線下交流研討或預約講座等多種方式對科研工作者形成積極正面的影響。目前國內基于科研數據管理服務的培訓與講座也有大量的實例可以借鑒，如清華大學圖書館曾聯合康奈爾大學圖書館舉辦的“科研數據管理服務”專題報告會、復旦大學“中國高校科學數據管理與服務學術研討會”、北京理工大學圖書館“大型人文數字倉儲HathiTrust的構建及相關數據管理和使用概述”講座等均是進行數據管理培訓的典型案例，其主講人不乏從事數據管理與服務實務的數據館員[32]。

4 數據館員培養策略

根據相關研究，數據館員是當前圖書館職業崗位中技能要求高、服務嵌入深、培養難度大的專業人才，一個優秀的數據館員應是具有多學科背景的、具備較強主動提升意識的專業館員[33]。通過對國外部分數據館員培訓項目的分析可以發現，國外面向數據館員的培訓內容較為豐富、培養體系也較為成熟，能夠根據不同數據館員崗位的需求，有針對性地在內容、對象、方式、實踐方面進行優化和調整，這對國內數據館員培養體系的優化具有重要的借鑒意義，結合國內外數據館員培訓實踐，國內的數據館員培養可以從如下角度入手。

4.1 建立合理全面的保障機制

合理全面的保障機制是建設高素質的數據館員隊伍的制度基礎，圖書館應充分認識數據館員隊伍建設的重要性，從制度上、體系上保障數據館員隊伍的穩定發展。

4.1.1 提升對數據館員制度建設的重視

圖書館尤其是高校圖書館要有與時俱進理念和不斷突破的韌性，圖書館管理層要正確認識到在大數據環境下科學數據管理和服務對促進科研活動穩定、正確發展的重要意義，抓住圖書館在知識服務、數據服務方面的優勢，系統構建數據館員制度，從數據館員的引進和職后培養等不同角度，營造利于數據館員隊伍長期穩定發展的制度保障。

4.1.2 構建管理教育培養等系列管理制度

制定科學嚴謹的數據管理服務制度，為數據館員的工作開展和個人發展提供制度保障。

建立數據館員從業資格認證制度，構建數據館員的職業化發展路徑。

構建數據監管專業教育體系，如伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校圖書情報學院的數據監管教育項目，以及田納西大學信息科學學院與美國國家大氣研究中心合作建設的研究中心數據監管教育項目均是可以借鑒的案例。

建立數據館員遴選和轉崗制度，鑒于我國數據館員多由學科館員兼任的現狀，圖書館需要盡早實現崗位分離，促進數據館員的職業化發展。

形成嚴格的培訓制度，從職前、職后、專項培訓等不同的角度，面向不同經驗和能力水平的數據館員開展能力和意識培訓，如中科院文獻情報中心就曾于2016年舉辦了首屆中國數據館員培訓班，內容涵蓋數據政策、管理、處理、分析、出版、儲存等方面，是對數據館員培訓的有效示范。

建立科學的考核制度以及競爭機制，激發數據館員的從業熱情與內在潛能，形成能上能下的考核體系，采取科學數據館員自評、互評，用戶評價，組織評價相結合的方式進行，靈活地運用定性評價法和定量評價法進行全方位考核，考核結果與數據館員的崗位調整、職稱晉升等掛鉤。

4.2 培養數據認知和操作能力

數據館員所從事的是面向科學研究的數據管理服務，應致力于解決大數據的管理問題，保障數據的安全性、可訪問性以及共享性，并可以開發對應的信息系統[6]，所以培養從業者的數據認知和操作能力具有重要意義。

4.2.1 面向學科專業開展數據認知能力教育

對于數據館員而言，協助并融入科研團隊的首要條件是獲得認可，包括對其數據操作能力的認可和交流理解能力的認可。如參與經濟學的科研數據管理，掌握經濟學領域的主要術語，除進行專業的經濟學知識培訓外，也可以從一些國際主流的數據來源機構獲取，如國際貨幣基金組織（International Monetary Fund，IMF）下屬的國際金融統計數據庫（International Financial Statistics，IFS）（https://library.wlu.ca/research-materials/databases/ifs）不僅提供系統的經濟學數據，還能夠助力研究者了解數據間的相互關聯。

4.2.2 面向數據操作能力展開專業培訓

數據服務技能培訓是促進圖書館數據管理服務穩定發展的重要保障之一[34]。無論是外聘的具有數據管理服務經驗的數據館員還是從學科館員等崗位轉崗的數據管理服務行業初入者，都需要進行系統的數據館員操作能力培訓，但培訓的效果與管理層的認識密切相關，基礎教育過多、教育培訓不對口是數據館員能力提升緩慢的主要原因[35]。所以，面向數據館員的培訓應當從專業補缺的角度入手，劃分基礎教育、增強教育和精英教育等層次，以合作學習、小組討論和專家輔導等多種形式開展。以面向社會學的數據館員培訓為例，該培訓需要培養數據館員學會并掌握從結構化和半結構化，甚至是無序數據中查找時間序列數據、行業發展數據、人口變化數據等多種統計口徑數據的能力，從而提升數據采集、整理的時效性和準確性。

4.2.3 系統增強數據意識與教育責任意識

從新修訂的信息素養框架中可以看出，數據批判意識是影響個體元認知能力的關鍵[36]。所以，數據館員還應當不斷增強數據批判意識以及教育引導能力。數據批判意識能夠使數據館員在數據服務過程中始終保持科學、客觀的態度來認識數據在不同情境中的內涵，是保證數據生產、采集、轉化和利用過程科學性的重要保障。此外，數據館員本身也具有數據管理培訓員的角色，加上大學具有數據素養教育的社會職責，因此高校數據館員應具備相應的教育責任意義并進行數據管理示范，不斷提升其教育引導能力。

4.2.4 注重從實踐中進行數據館員培養

國外數據館員培訓還比較注重通過探究式培訓向數據館員傳授經驗。如RDMRose項目主辦方認為，基于項目的數據管理和服務實踐是提升數據館員能力的有效方式，可以通過問題導向學習、探究式案例學習來系統提升數據館員的管理能力[37]。另有Open Exeter以探究式學習為主導的學習方式，圍繞數據管理過程情境解決用戶疑惑；愛丁堡大學的EDINA數據管理培訓項目以反思性導學為主，引導數據館員反思數據管理服務中的服務環節。

4.3 搭建數據交流與培訓平臺

對數據館員的培訓不能夠簡單依靠圖書館或是圖書館行業，需要科學數據管理機構、圖書館行業等共同聯手，才能在持續推進數據管理與服務規范化發展的同時，促進數據館員職業的良性發展。所以，需要具備與從事專業數據管理服務活動相符的教育教學、法律政策等方面資質的機構來主導培訓。

4.3.1 由政府機構或社會實體實施培訓

目前較為知名的有英國聯合信息系統委員會（Joint Information Systems Committee，JISC）資助的RDMRose項目和Open Exeter項目（前者主導科研數據管理的職后教育，后者則是面向不能參與集中培訓的人員所開發的自學課程）、數字監管中心（DCC，提供面向科研數據管理與科研數據管理計劃編制、科研數據共享、資助機構和出版機構的科研數據政策、溝通協調能力、數據引用和許可、科研數據管理成本核算及業務規劃等科研數據主要業務活動的專業定制課程）、ICPSR和DII等，通過不定期舉辦各類業務培訓、研討和交流會，有效提升數據館員的行業歸屬感、數據操作能力并開拓其視野。

4.3.2 由圖書館行業協會實施培訓

作為數據館員的實際管理機構，圖書館在數據館員培訓過程中也起到了主要作用，如美國大學與研究圖書館協會（Association of College and Research Libraries，ACRL）就專設了科研數據管理小組，負責分析研判數據管理服務的發展趨勢以及數據管理服務新技術，通過開設線上學習項目、廣播項目、論壇討論、網絡研討會等形式，系統推進數據館員培訓；加拿大研究圖書館協會（Canadian Association of Research Libraries，CARL）也成立了面向數據管理服務與研究的數據管理分會，從2013年起就開設了以科研數據管理服務教育為主題的網絡課程。

4.3.3 由其他機構搭建輔助教育平臺

由各種權威機構搭建具有連續性的論壇、年會和研討會，進一步豐富數據館員的教育培養和發展環境，助力數據館員成長。如數字監管中心（Digital Control Center，DCC）每年兩期的科研數據管理論壇（Research Data Management Forum，RDMF），就是致力于為數據管理與服務從業者提供答疑解惑、分享經驗的平臺；國際數字策展會議（IDCC）每年一期，組織科研數據領域相關的個人、團隊和機構共同參與研討；英國特許圖書館和信息專業人員協會（Charted Institute of Library and Information Professionals，CILIP）的研究數據管理執行簡報從2014年起，持續向數據館員提供研究數據管理的專業知識，依托“研究數據支持（RDS）暑期實習項目”為數據館員構建數據管理的系統技能，推動數據館員搭建面向科研工作者的服務自信與專業技能，助推圖書館業界數據管理與服務活動的深入發展；北京大學圖書館也開設了“北京大學開放研究數據平臺”這一科研數據管理服務支持平臺，用于推介圖書館的數據管理服務[38]。復旦大學的社會科學數據平臺（https://dvn.fudan.edu.cn/）、武漢大學的IGS數據中心（http://igs.gnsswhu.cn/）、湖南大學的經濟數據研究中心（http://edrc.hnu.edu.cn/）等都是以學科融合帶動數據管理服務發展的典型。

4.4 利用多種方式開展隊伍建設

L. David[1]等人指出，數據館員及其類似角色對數字化研究中的科研數據管理服務工作的推進起到了重要作用，學術研究跨學科特征已經成為當前科學研究的重要表現，數據館員的多元角色決定了數據館員必須是具有較強的溝通、交流和協調、引導能力的綜合性人才。所以除現有的直接招聘的形式外，高校圖書館還可以從已有的館員隊伍中進行遴選。

4.4.1 遴選帶頭人帶動數據館員隊伍發展

對國內高校圖書館而言，數據管理服務仍處于探索階段，如何獲取科研工作者、科研團隊的信任從而嵌入科研流程？如何通過數據管理服務建立數據館員在科研數據管理工作中的核心地位？如何通過多方組織體現數據館員在科研數據管理中的紐帶作用？高校圖書館可以結合國內現狀，在學科帶頭人、服務帶頭人等多種角色中遴選數據服務帶頭人，從而搭建起圖書館的數據管理服務隊伍，借助學校、科研管理機構與圖書館的綜合宣傳與主動服務，結合科研數據管理服務實際需求，有序推進圖書館數據管理服務的開展。

4.4.2 利用職前職后培訓加強數據館員素養

圖書館在招聘數據館員的過程中，要針對自身數據管理服務的長期規劃，有針對性地對引進的人才進行職前培訓，也可以在入職后采用導師制、項目制的方式重點培訓數據館員的數據管理服務經驗與實操能力[39]；還可以重點遴選一批具有學科背景的學科館員進行專業的職后培訓，使其朝著數據館員轉型。

4.5 助推角色轉化與自我提升

數據館員是圖書館深化數據服務內涵的產物，需要隨著科研活動數據化、科學化程度的加深不斷實現自我發展。英國謝菲爾德大學信息學院在英國聯合信息系統委員會（JISC）資助下開設的“研究數據管理：提升圖書情報人員的專業知識”（Research Data Management：Raising LIS staff expertise，RDMRose）項目[40]，側重于數據館員的角色意識塑造和能力提升。隨著用戶數據服務需求的不斷提升，對數據館員的專業背景和數據能力的要求也不斷提升[41]。

4.5.1 促進角色轉化

在提升數據館員能力的同時，圖書館還應當注重對數據館員職業化發展體系的構建，如數據科學家、研究數據館員、社會科學數據館員、地理信息系統館員，支持和倡導數據管理的數據管理專員、科研協調員/管理者、數據創建者、數據管理規劃顧問、研究數據管理項目專員、數字研究館員，以及管理數據館藏的數據倉儲經理、數字保護館員、存儲庫管理員、數據政策法律顧問等都可以是數據館員職業的發展方向。

4.5.2 提升數據素養

數據館員若要提升數據管理服務的效果，首先就應當完成自我角色和認知的轉變，從提升數據素養入手，在數據意識、數據能力、服務思維、數據倫理等方面不斷進行自我完善[42]。一個優秀的數據館員應當具備規范科研人員的研究流程、提升其研究效率、促進其對數據形成科學與客觀認識的能力，這種能力本身就需要數據館員自身具有較高的數據素養。越來越多的研究者表示，將數據素養擴展到包含數據管理與監護能力符合數字研究環境下對研究人員以及研究服務人員的素質要求[43]。普渡大學一份關于數據素養教育評價的調研顯示，數據管理服務需求的激增也使得對數據館員的數據素養要求越來越高[44]。

4.6 完善管理流程與服務方式

數據館員的服務與數據生命周期密切相關，但其服務流程和服務方式卻需要與社會技術發展和服務理念變化接軌，在人工智能不斷發展的當下，應從以下幾方面完善管理流程與服務方式。

4.6.1 基于用戶需求變化完善服務流程

圖書館應該根據用戶的需求和館內的實際情況，在數據管理相關服務規程的框架下，讓數據館員擁有改進和完善數據管理流程和服務方式的空間，讓數據管理服務呈現出科學、嚴謹但又相對開放的狀態，是推動圖書館數據管理服務的特色化發展的可行方式，要以合理的方式采集用戶意見，不斷完善數據服務項目與服務模式。

4.6.2 以前瞻視角解析數據管理服務發展

如數據館員可以利用智能化設施設備輔助科研數據管理服務，包括利用網絡智能機器人進行圖片影像數據自動化提取，利用智能參考咨詢機器人嵌入常規的科研咨詢服務，利用智慧圖書館平臺實現圖書館決策支持、個性化數據推送等相關服務。以谷歌研發的人工智能學習系統TensorFlow為例，數據館員可以用它進行語音識別和圖像識別，大幅提升圖書館數據管理服務的效率。所以，圖書館既可以利用智能化設備優化數據管理服務流程，也能利用數據深度分析和整合的方式來促進圖書館智慧化數據管理服務的發展，由此帶動整個圖書館的發展與轉型。

5 結語

數據管理服務是館員在大數據環境下角色轉型的重要方向。在數據管理和服務實踐中，隨著數據館員角色的不斷演進和細化，數據館員能夠更為直接并持續參與到科研活動和科研項目中去，其服務內容從簡單的參考咨詢演進為深入的服務支撐，其角色也從純粹的輔助地位發展為趨向于參與項目數據管理和服務實操的核心角色，這既是數據館員自我價值的實現過程，也是獲得用戶認可的具體表現。圖書館應當在充分認識數據館員的內涵、核心角色的基礎上，借鑒現有國內外數據館員培養實例，完善數據館員培養策略，以推進國內數據管理服務的科學、客觀與專業化發展，助力圖書館獲取用戶認可并展現自身的綜合價值。