王延红

一、非结构化数据

非结构化数据是一种新的理念，由美国最先提出，后来我国在21世纪初引入大数据的概念。非结构化数据是指数据的结构存在缺陷或者是不完全的，没有原始数据，不能从数据库中查到，无法进行计算与整合。非结构化数据包括文本、图片以及音频等［1］。它是一个长期的、多种多样的以及大规模的数据库。相比于结构化数据，非结构数据的处理难度增大，对管理员的要求更高，需要管理员具备一定的IT知识，掌握先进的IT技术，拥有更先进的思想。

二、图书馆非结构数据的特性

（一）对象明确

图书馆的非结构化数据的对象主要针对学校内部人员。比如景德镇陶瓷大学的图书馆，运用了智能系统，对进入图书馆的人员设有门槛，需要刷卡才能进入，图书馆的开放对象是老师与学生。所以，可以对这两者进行调查以及收集相关数据，对图书馆非结构化数据开展分析与探讨，了解非结构化数据在高校的发展现状［2］。

（二）处理难度大

相比于结构化数据，非结构化数据的处理难度会更高。原因在于非结构数据缺乏统一的数据库以及准则。我们在查询以及获取时缺乏对比卡，很多数据都是伴随使用的过程中产生的最新数据，而且没有规律性，利用计算机处理数据难度就直线上升了。

三、原始环境下处理非结构数据的缺陷

（一）技术

一方面，图书管理员的综合能力不强。非结构数据的处理对管理员的要求较高，需要有良好的操作能力。普通的图书管理员一般只需对数据入库和查询，处理的大部分为结构化数据。另一方面，图书馆的设备不够先进。图书馆的设施一般都是老旧的机器，对数据处理的计算机操作性能不高。现代技术的进步，非结构数据处理对图书馆的设备要求进一步提升。所以技术方面，图书馆的非结构化数据存在一定的缺陷。

（二）资金

非结构数据的处理对技术有更高的要求，从我国的现状分析，缺乏一定的资金支持。大数据的规模量大，设备比较先进，需要大量的资金支持。然而，一般情况下，政府提供的资金是有限的，一般用于图书馆的建设与修葺，设备需要图书馆管理者筹款。而且图书馆大多数为纸质资源，大数据更多的是处理电子资源。而纸质资源到电子资源需要大量的技术人员以及设备，如果没有资金支持，非结构化数据处理工作就很难开展。

（三）管理理念

非结构数据的另一大缺陷为管理理念。传统的管理理念，是对纸质资源的整合。一方面，图书管理者将大量的资金都投入到纸质书本上，追求图书的质量和数量。另一方面，电子资源。图书馆的重心是纸质资源，对电子资源了解颇少。根据目前的趋势分析，电子资源的引用量已经超过纸质资源。互联网的推进，师生更加致力于电子资源的引进。但是，目前图书管理者的理念较为落后，还未意识到电子资源的必要性，很难推进非结构化数据的工作。

四、大数据下的创新理念

（一）资金方面

大数据环境下，图书馆的资金支持来源于两个方面。一方面是政府的支持，大数据环境必定会带来科技的革命，对政府要求也会越来越高。所以，对于图书馆的技术以及设施，政府都将会大量投入，减轻了非结构化数据处理的压力。另一方面，社会的支持。当下，社会对于大数据的理念是接受并且支持的，所以发展大数据理念，图书管理者可以利用社会的支持，为非结构化数据处理工作提供一定的保障。

（二）技术方面

第一，技术人员的引进。大数据环境下，数据处理者有更高的操作的水平，图书馆将引进优秀的人才，对非结构化数据处理工作会比较轻松，而且在新的数据面前，应变处理能力会更强。第二，技术设备的引进。图书馆若想在大数据环境下简便非结构化数据处理工作，就必须将引进电子设备，而且必须是最先的技术。大数据是一种全新的技能，对于非结构数据是利大于弊。在这种环境下，数据处理工作将会简洁，处理难度也会降低。

（三）管理方面

第一，管理者必须适应大数据带来的改变，接受这种新理念。第二，管理者需要引导老师与学生学会使用大数据的功能，并且对非结构数据有具体的操作规范。第三，引进电子资源。一方面将现有的纸质资源转化为电子资源，供数据处理者查询。另一方面引进更为先进的电子资源，对非结构化数据的破解提供更方便的渠道，让数据处理工作不再复杂。

五、结语

大数据环境改变了人类的生活，也改变了高校的数据处理工作，尤其表现在非结构化数据。原始的环境下，非结构化数据处理强度大、技术达不到要求以及缺乏资金。而大数据环境下，对各个方面都有较大的空间的提升，为非结构化数据处理工作提供更为简便的处理渠道。所以，相信在大数据环境下，高校图书馆的非结构化数据工作必将发展得更好。