沈秀丽

关键词：大数据技术;高校图书馆;策略

摘 要：文章分析了大数据技术的特点及大数据与高校图书馆的关联，指出了高校图书馆服务存在的问题，提出了依托大数据技术创新高校圖书馆服务模式的策略，旨在为相关研究提供参考和借鉴。

中图分类号：G258.6文献标识码：A文章编号：1003-1588（2020）12-0089-03

1 大数据技术的特点

不同于以往海量数据的堆积，大数据技术能够革新性地通过相关程序对海量数据进行复杂运算和综合对比分析，得到具有关联性的数据信息，为事件发展做出趋势预判。大数据具有体量大、数据类型多、价值密度低、速度快等特征。此外，大数据技术的应用还具有密度低和价值大的实际效果。利用大数据技术可以进行对比分析，将信息中的隐藏价值进行深度挖掘，从而得到更便于工作研究或其他用途的实际使用效果。对于特定的图书馆管理服务而言，通过大数据技术对用户数据进行采集和分析，可以获得高效和有针对性的个性化检索，为读者提供更优质的资源和服务。

2 大数据与高校图书馆之间的关联

大数据的观点是由全球知名咨询公司麦肯锡提出来的，他认为“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘与应用，预示着新一轮生产率的增长和消费者盈余浪潮的到来”。自第三次科技革命至今，信息技术突飞猛进，互联网已然成为当今社会发展的强力推手。信息技术的演化造就了体量庞大的数据演算，这些看似无用且冗杂的数据却存在能够提炼出高价值信息的可能性，因而成为当前不容忽视的重要资源之一。当前，大数据概念已逐步融入并影响社会的各个领域，高校图书馆也不例外。高校图书馆的馆藏资源是重要的数据资源，但这些资源大部分仍处于传统的纸质保存阶段。纸质化的信息资源固然是高校图书馆的文献保障，但查阅起来费时费力、保存困难，随着时代的发展已无法满足高校师生对数字化、信息化、多样化的资源需求。

数字化是大数据时代的一大特征。在大数据时代，信息爆炸产生的海量数据都可以通过这种数字化模式进行存储和分析。数字化模式可有效挖掘数据内部的隐藏信息，并且能加快信息资源的流转速度。在大数据背景下，高校图书馆为了优化服务模式，应将实体书资源和相关信息尽快转化为数字资源，基于大数据技术创新服务模式才是当前高校图书馆的出路和发展之道。大数据技术为高校图书馆的数字化建设提供了可行的操作方案和理论指导，同时，高校图书馆的数据资源也可以在一定程度上丰富大数据时代的内涵，二者相互促进、相辅相成。

3 传统高校图书馆服务存在的问题

3.1 传统数据类型的单一化

高校图书馆的传统数据形式都比较单一，且相对独立，而大数据却是非结构化、结构化和半结构化数据的总和。2018年互联网数据中心出具的数据报告显示，每年全球数据量中结构数据占17%，非结构化占83%，目前这些数据的妥善处理和充分利用是大数据时代下各高校图书馆所要完成的重要工作。

目前，各高校图书馆的传统数据主要是纸质文本、电子文档及简单的管理数据库，但随着大数据的普及与发展，数据类型也变得更加多元化。除了基础性的电子文档与管理数据库，还有一些其他非结构数据，如：少数高校图书馆借阅者与浏览者的使用信息被直接保存在数据库中，临时读者的相关数据会被图书馆放置的传感器所感应，他们的相关信息会时时刻刻被反映出来，这部分数据就是一种非结构化数据。改变传统数据的单一化是大数据时代对高校图书馆的要求，也是高校图书馆在谋求新出路与新发展过程中无法回避的问题。

3.2 缺少个性化服务

当前，高校图书馆都在不断强化数字化建设，但仍停留在相关数据的网络化阶段，缺乏系统的信息化建设。高校图书馆在服务支撑方面多是建设独立的用户反馈体系和用户数据体系，这些体系相互独立，未能形成有效链接并建设具有数据交互功能的数据平台，在用户查询信息时不能基于用户对检索的历史记录、经常查询的相关专业内容等进行数据分析，也无法链接到与用户查询信息相似的内容和个性化内容。

3.3 信息化水平相对滞后

随着新媒体的快速发展，微信、微博等新媒体平台在广大师生中得到充分应用。在某种程度上，高校图书馆数字化也必须在移动终端上进行服务拓展，或搭载微信、微博等平台，丰富自身的信息服务。载体和形式的变化要求高校图书馆的管理要与时俱进，不能因循守旧。为此，高校图书馆管理者要加强学习，快速掌握相关规则和要求，建立科学完善的管理和服务体系。此外，高校图书馆还要加强校园信息化建设，实现有线网络与无线网络的有效对接和全面覆盖，为大数据技术在高校图书馆的应用提供良好的网络和资源支撑。

3.4 管理人员的技术能力需要进一步提升

将大数据技术与高校图书馆服务相结合，就要通过新技术对高校师生或借阅者的使用数据进行收集和分析，因此，图书馆管理人员只有具备良好的信息技术素养和图书管理专业素质，才能适应新技术带来的管理方式和服务方式的革新和变化。大数据技术对数据挖掘的过程往往需要依托专业公司搭建相关平台，图书馆管理人员也必须熟练掌握该平台的基本技术和日常操作，以便为广大高校师生提供更优质的服务。

3.5 数据交换能力相对不足

由于传统高校图书馆的收藏书目不同、侧重点不一致及收藏信息量级存在差异，因此各高校图书馆所提供的服务是不一样的，而实体文本的储存也使图书馆之间无法及时进行数据交换。当前，多数高校图书馆虽然已实现数字化，但多是独立的体系，图书馆之间不能同步信息，无法实现资源共享、异地借阅等。

4 依托大数据技术创新高校图书馆服务模式的策略

4.1 异构化数据的妥善处理

要想解决传统数据的单一化问题，异构化数据是最佳选择，而且异构化数据也是大数据的主要表现形式之一。早期的传统数据，如单一的文本、视频、图片等数据所占比重已大幅下降，复杂的混合模式数据正逐步占据主导地位。高校图书馆提供的数据服务一般都要契合用户的需求，解决此类问题的主要方法是基于大数据技术的内容性质过滤和协同过滤。总的来看，这两种方法都是依据读者的历史借阅记录进行整理并归类，使图书馆服务更具针对性，优化高校图书馆的服务模式，但也存在一定弊端。内容性质过滤法主要考虑读者对相关信息的关注度，对某种更具关注度的图书和文献内容进行相关推荐，但会忽略评价体系中未出现而读者感兴趣的部分信息内容;协同过滤法主要考虑读者对某类图书的关注度，不考虑图书的实际信息内容，依据读者对相同类型图书的兴趣进行推荐，但这种方法也有无法辨别相关数据真实性的不足。目前，各高校图书馆基于大数据技术的支持，创新性地将两种算法进行融合，依据读者的浏览和借阅记录，利用大数据技术进行有针对性的分析，挖掘数据背后的真实需求，为高校师生和其他信息需求者提供更加多元化和个性化的服务。

4.2 以需求为导向，促进图书馆服务技术手段的创新

大数据技术发展至今已成为重要的技术手段，更是图书馆服务不可或缺的一项内容。高校图书馆应通过对网络技术的合理应用，将传统的信息采集系统、用户需求分析体系、用户反馈体系、数据分析体系等进行有效融合，实现数据的共享共通，为读者提供更好的服务体验。此外，大数据技术还能有效拓展用户访问资源，通过与移动客户端，微信和微博等网络平台进行数据对接，实现用户的多渠道资源获取，为用户提供更多有价值的资源，提高图书馆资源的使用效率和质量。

4.3 创新图书馆管理方式，提升图书馆管理水平

大数据技术融入图书馆管理与服务，能够优化传统管理方式，促使管理方式由哑铃式模式转为扁平式模式，有效解决传统管理模式多层级、低效率的问题。大数据技术能让管理者在第一时间了解用户的使用情况、问题反馈及个性化需求等信息，并及时调整相关服务策略。大数据技术的应用对图书馆管理也提出了新的要求，管理人员要有一定的计算机操作水平和能力，能够规范操作和使用相关程序，同时要有大数据技术意识。高校图书馆要制定相关的服务流程和服务规范，不断提升大数据与图书馆管理和服务工作的融合水平，提高图书馆的管理水平和服务质量。

4.4 合理配置资源，实现大数据技术与智慧校园建设的基本同步

高校图书馆要想提高大数据的应用水平，就必须以完善的校园网络建设为基础。由于大多數高校采用校园外网与内网平行运行的模式，而图书馆网络一般是校园内网，图书馆需要与相关部门进行数据对接、互通，保障软件和硬件基本同步，实现图书资源的合理配置，提供良好的资源共享服务，并在校内资源共享的基础上建设大数据信息共享平台，完善大数据服务体系，打造覆盖面广、方便快捷的图书馆服务平台。

参考文献：

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（编校：崔 萌）