高校圖書館數據治理研究分析

文／劉丹

高校圖書館作為服務高校教學科研的信息中心，是典型的“數據集中”“以數據為核心資產和業務”的數據密集行業。目前，高校圖書館信息系統和資源建設已經發展到了一定階段，數據積累也達到了相當規模，數據能否得到有效的治理和管理，關系著高校圖書館能否盤活數據資產，發掘其價值，并最終實現服務創新和價值創造。

一直以來，高校圖書館信息系統和資源建設重信息系統建設、輕數據管理，重數量、輕質量，重數字化、輕利用，這便導致數據孤島、數據不一致、數據異構、數據污染、數據安全等問題普遍存在，給圖書館資源建設、服務創新、開放共享、安全合規、隱私保護等帶來巨大挑戰。深入研究圖書館數據治理，構建科學完善的數據治理體系，總結兼具指導性和實操性的數據治理方法論，能夠促進圖書館數據價值的釋放，支撐圖書館進行由數據驅動的管理決策和業務創新，推動圖書館向智能化、智慧化轉型升級。

圖書館數據治理概述

部分學者將“圖書館數據”的理解等同于研究數據、科學數據、科研數據，而筆者認為圖書館數據的外延很廣，所有在圖書館采購、生產、運行過程中產生的數據都屬于圖書館數據。

在智慧圖書館建設背景下，業界以及國內外學者大多已經認識到了進行高校圖書館數據治理、數據管理、加強數據服務的重要意義，以及不斷完善相關的理論，并進行相關實踐的必要。

數據治理發端于企業管理領域，并且得到了長足的發展和廣泛的應用，其大量研究成果和成功的應用實踐可供圖書館行業借鑒。但圖書館作為一個組織，和其他企業組織相比，有共通性，也有特殊性。共通性在于圖書館和其他企業組織一樣，也有業務運行和服務系統，也產生大量的業務運行數據、用戶行為數據。特殊性在于文獻資源服務是圖書館的使命，文獻資源數據是圖書館數據中最重要的組成部分，而且由于行業特殊性，文獻資源數據大多不在圖書館本地，而是分散在各個數據庫商處。

筆者認為圖書館的數據治理研究可以分業務運行數據和資源數據兩類，兩者有較大區別：其一，其數據內容和數據狀況不一樣，業務運行數據包括圖書館的業務、服務、空間、用戶等在圖書館運行過程中產生的數據，一般是結構化的數據，存儲在圖書館本地，逐年穩定增長，而資源數據是指文獻資源及相關數據，一般是半結構化和文本數據，只有極少量的數據在圖書館本地，并且飛速增長；其二，應用目標不一樣，業務運行數據價值的發揮能有效支撐由數據驅動的管理決策和業務優化，有助于圖書館進行數字化轉型，而資源數據價值的發揮能夠為用戶提供深層次、個性化、精準化、智能化的知識服務；其三，圖書館業務運行數據治理的研究可以充分吸取其他行業的研究成果和優秀經驗，但圖書館資源數據治理的研究則需要立足資源數據本身的特點，并以資源數據服務為目標來進行綜合研究。

高校圖書館數據治理理論研究

國內關于高校圖書館數據治理，以及數據管理與服務相關的研究并不多。以“數據治理”+“圖書館”為主題檢索知網、萬方、維普三大全文數據庫，共搜到69 篇相關成果，大部分文章提及圖書館需要進行數據治理。顧立平、葉鷹、閆慧、吳丹、王芳、金波等學者在圖情學科學術熱點分析、學科未來發展的相關論述中都強調了數據治理在圖情領域的必要性。總的來看，關于國內圖書館數據治理的相關研究可以分為四類：

1.對國內外數據治理現狀的研究。這類研究主要分析國內外數據治理研究現狀，旨在為圖情領域研究數據治理提供參考。如劉桂鋒等人全面梳理了國內外數據治理的理論探索、模型框架以及實踐應用進展，并對國外4 個典型的數據治理模型進行了對比分析；張寧和袁勤儉對數據治理的概念、體系、內容和應用的相關研究進行述評；孫嘉睿對國內數據治理相關研究文獻進行了系統梳理和分析；葉蘭從評價維度的設置對比角度分析了7 個關于數據管理能力成熟度的模型。

2.對圖書館數據治理有關理論體系框架的研究。這類研究嘗試構建圖書館數據治理的理論框架。如包冬梅等在文章中分析了圖書館數據的特點，并在DAMA、DGI等現有成熟框架的基礎上，提出了我國高校圖書館數據治理框架CALib，從促成因素、范圍、實施與評估3 個維度展現了高校圖書館數據治理的全貌；鄭建明和孫紅蕾設計了一個包括資源要素、技術要素、服務要素、主題要素、環境要素與治理要素等6 種理論要素的數字圖書館治理理論的理論框架；嚴昕以《數據治理規范》國家標準為參考，構建了一套公共圖書館數據治理框架，并指出公共圖書館數據治理的建設重點是成立數據治理小組、促進跨機構合作、開發統一系統平臺，加強評估與反饋；劉桂鋒等人通過半結構化訪談法，對國內外高校人員就科研數據治理認知進行深度溝通，并對訪談結果進行質性分析，提煉出模型構建要素，分為治理背景層、理論指導層、科研數據層、人員管理層、治理成效檢驗層；胡琳引入國際數據管理協會的數據管理知識體系，設計了圖書館數據資產建設框架和圖書館數據資產管理架構。

3.對圖書館數據治理實施路徑的研究。

這類研究嘗試指出圖書館數據治理的實施路徑。如龐楠和薛衛雙通過對圖書館數據生態系統的解構，給出了圖書館數字資源建設、數據周期管理的相關經驗，以及通過完善相關制度，明確管理責任、創新圖書館的數據管理等發展建議；付博根據圖書館數據治理面臨的問題，指出圖書館數據治理需要從意識培養、政策支持、標準制定、技術輔助、創新應用以及評估反饋等方面進行；王愛和李明偉指出公共數字文化數據治理應從國家政策引導、信息資源開拓、多樣化數據處理及現代信息技術拓展服務功能利用等4 方面進行；李琳從數據意識、組織架構、制度體系、關鍵技術、資源平臺等5 方面探討了高校圖書館數據治理的路徑。

4.對圖書館數據治理評價成熟度模型的研究。這類研究嘗試構建圖書館數據治理成熟度評價體系。如秦中云從數據治理能力、數據資產生命周期、成熟度模型等級等3 個維度，構建了高校圖書館數據治理成熟度模型；吳錦池和余維杰從數據處理流程與圖書館數據治理構成要素兩個宏觀維度出發，構建圖書館數據治理能力成熟度模型。

國外關于高校圖書館數據治理，以及數據管理與服務相關的研究比較少。在WOS 和Scopus 數據庫以“library”+“data governance/data management”為關鍵詞檢索后，得到的絕大部分文獻是關于研究數據的，排除這部分文獻后，發現實踐相關的論述多于理論相關的研究。理論研究中比較有代表性的是英國格拉斯哥大學研發的DAF 數據資產框架，用于監測數據資源建設、分析數據資源利用。

此外，伊朗伊斯蘭阿扎德大學圖書館嘗試制定并實施數據治理戰略，對該圖書館員工就數據質量、數據重用、數據標準、數據安全等方面的看法進行調查。

高校圖書館數據治理實踐

圖書館在MARC 標準著錄與DC 元數據標準控制、知識發現、知識可視化、知識安全控制中都進行了相應的數據治理活動，體現在數據的整理、加工、管理和服務工作，例如各圖書館對紙質資源的管理、電子數據庫資源的管理，以及CALIS、CADAL 等全國性的圖書館聯盟對某一特定類型資源的全國性管理等。

其中，資源數據在管理和服務方面的實踐比較多，例如重慶大學于2016 年啟動規劃建設文獻資產管理系統，實現了對文獻資源的統一管理和服務；中國科學院文獻情報中心于2018 年，推出對科技文獻大數據進行采集、管理、挖掘和服務的慧科研平臺；中國工程院推出中國工程科技知識中心，實現了對文獻資源、數據資源、專家資源等多類型資源的統一管理和服務；上海交通大學推出的學科資源地圖實現了對文獻資源在期刊、圖書層級的統一管理和服務；香港的7 所高校聯盟借助Alma 系統實現了對文獻資源的統一聯合管理，包括紙質資源、電子資源、數字化資源；斯坦福大學圖書館、密歇根大學圖書館對館內文獻資源進行了統一管理，同樣包括紙質資源、電子資源、數字化資源。

業務運行數據的管理和服務相對欠缺，部分高校圖書館在年底或是第二年年初會發布閱讀報告或數據報告，對比或展示部分業務運行數據，我們可以從中一窺圖書館業務運行數據的管理和服務現狀。谷詩卉通過統計這類報告中的數據指標，發現數據的粒度較粗，及時性也不理想，難以為圖書館管理和業務決策提供有效支撐。但從中可以看出，高校圖書館充分認識到了匯總和分析業務運行數據的重要性。就此方面，北京大學圖書館做了大量的嘗試探索，實現了對業務運行數據的統一管理，能夠提供按天、按月的運行數據報告，為圖書館的管理運行決策和業務工作優化提供決策參考和數據支撐。

總的來說，在智慧圖書館建設背景下，業界以及國內外學者大多已經認識到了進行高校圖書館數據治理、數據管理、加強數據服務的重要意義，以及不斷完善相關的理論，并進行相關實踐的必要。