| 标题 | 高职院校图书馆大数据环境下的发展策略 |
| 范文 | 胡燕红 [摘 要] 对大数据概念及大数据产生的背景进行了介绍，对大数据时代高职院校图书馆工作遇到的机遇与挑战进行了探讨，提出了高职院校图书馆在大数据环境下的发展策略。 [关 键 词] 高职院校图书馆；大数据；发展策略 [中图分类号] G717 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2018）21-0196-02 随着以博客、微博、微信、社交网络、基于位置的服务、LBS为代表的新型信息发布方式的出现，以及云计算、物联网技术的兴起，数据正以前所未有的速度增长和累积，大数据时代已经来到。大数据时代，大学图书馆将在数据存储、数据挖掘、数据分析等各个方面面临挑战与考验。大学图书馆必须采用更好的发展策略才能实现自身功能。 一、大数据的基本概念、产生与应用 （一）大数据的基本概念 大数据（Big Data）是一个抽象的概念，从英文字面来看，它表示庞大规模的数据。对于大数据（Big Date）学术界没有一个公认的定义。一般都是试图通过大数据特征的阐述和归纳给出定义。在这些定义中，认为大数据需满足3个V特点，即满足规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）。除此之外，还有提出第4个V，有机构认为大数据还应当具有价值性Value。维基百科对大数据的定义则简单明了：大数据是指利用常用软件工具捕获的，管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。笔者倾向考虑4V特性阐述的定义，即大数据是通过多种工具捕获的，存在于不同服务器上可以利用的大规模的结构与非结构化数据。 （二）大数据的产生与应用 从采用数据库作为数据管理的主要方式开始，大数据开始产生，数据产生方式大致经历了3个阶段。 1.运营系统产生数据阶段 计算机软件数据库的出现，使数据管理复杂度下降，这个阶段数据库主要是被运营系统所采用。例如，超市的销售记录系统、银行与证券公司的交易系统、各类医院病人的医疗记录系统等。这个阶段数据是由运营活动产生，并记录在数据库中。比如超市每销售出一件产品，在数据库中则会产生相应的销售记录数据。这种数据的产生方式是被动的。 2.用户原创内容产生数据阶段 互联网的诞生是促使社会产生大量数据，出现大量数据的第二次飞跃。数据大规模产生爆发于Web2.0时代，而Web2.0的主要标志就是用户原创内容（user generated content）。这类数据爆炸性增长有两大原因，首先，以博客、微博、微信等为代表的新型社交网络与工具的出现与发展，使用户产生数据内容的意愿更加强烈。其次，智能手机、平板电脑等移动设备的出现，并可随时接入网络，使用户产生数据的途径更为便捷，数据的产生是用户的主动行为。 3.感知系统产生数据阶段 人类社会数据量产生规模的第三次飞跃导致了大数据的产生，而我们现在正处于这个阶段。人们制造的极其微小的带有处理功能的数量与种类繁多的传感器，广泛地布置于社会的各个角落，这些设备会源源不断地自动产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。这是大數据的主要来源。 二、大数据时代下图书馆发生的变化与面临的挑战 （一）用户对图书馆提供的信息服务需求发生了变化 传统的图书馆信息服务仅限于为用户提供数据或信息，但在大数据时代下，用户更在意图书馆是否能为自己解决具体问题。大数据时代下，用户不再满足于图书馆提供整篇的相关文献、资料或其他知识产品，而非结构化的数据、学科态势分析、热点分析，关于某一专题不同载体的信息源或经过加工的知识产品将会更加受用户欢迎。 （二）图书馆提供服务的数据规模与类型扩大 当前，数据规模从以前的TB级别跃升到PB级别，而数据类型也更加繁多，如，网络日志、音频、视频图片、地理位置信息等。大量非结构化数据的出现更是对传统信息处理能力的极大挑战。 在图书馆界，非结构化数据虽然一直存在，但是图书馆对于非结构化数据并不重视也不进行研究。在大数据时代，只有将结构化与非结构化数据相结合进行分析，才能充分发挥大数据的功能，发现其中的价值。 （三）图书馆的信息采集模式和方法受到冲击 信息采集是信息处理的第一步，然后再进行数据集成、数据分析与数据管理，传统的信息采集主要依靠网络蜘蛛或其他网络信息采集软件。但是，大数据时代下多种类型的数据大多用非结构化数据库来解决。因此，图书馆也必须挑战信息采集模式，重新选择，定义信息源、采集内容、采集频率、采集量、采集工具等。 （四）信息存储与处理能力不够 在大数据时代来临之际，图书馆面临挑战以及数据存储与处理问题，全球数据量每18个月翻一番，全球数据的存储和处理能力已远落后于数据的增长幅度，对海量数据存储系统扩展能力的要求也会很高，而图书馆的数据存储由于非结构化数据来源的不断增加，数据存储与处理能力严重不足。 （五）图书馆信息组织模式发生变化 传统的信息组织模式是为用户提供通用的信息服务的，而大数据时代下的信息组织模式则是为用户提供个性化、精准化知识服务为目的，一方面可以对采集、存取的数据进行分析和挖掘，通过深入分析和挖掘得出具有价值的信息，从而为决策提供支持；另一方面大数据时代图书馆的组织和分析比传统的信息组织更加重视用户信息的分析和挖掘，通过分析用户显性行为和挖掘隐性行为，从而为用户提供个性化、精准化的知识服务。 （六）信息服务方式和内容发生改变 传统的信息服务模式和内容虽然能满足用户的基本要求，但在大数据时代，由于信息源和信息处理技术的发展，图书馆的竞争力已不再是其所占信息资源的数量、范围等因素，而在于所提供的信息产品的信息化、知识化及其基于知识的创新力。 三、大数据时代高职院校图书馆工作思路转变与发展策略 高职院校图书馆长期为高职教育教学和产学研服务，对高职院校师生的文献信息需求非常了解，探索出了一系列有针对性的服务项目。一般来说，高职图书馆信息与数据能力建设资金欠缺，技术实力较弱，信息处理能力不强，而服务对象又对前沿技术追踪比较紧密。高职院校图书馆在应对大数据时代的挑战时，工作思路转变与发展策略与一般高校图书馆有共性，更有其特殊之处。 （一）增强收集数据的意识，特别是对非结构化数据的提取 大规模、高度信息化的数据收集和分析将改变科学技术的开发和研究，大数据中有相当大一部分是非结构化数据，比如图片、声音、视频等，面对这些海量的数据，高职院校的图书馆员应该认识到将数据转换成知识才能满足服务师生的需求。获取非结构化的数据并对其进行分析，可以揭示之前很难或无法确定的重要相互关系，提高图书馆的知识服务能力和智能辅助决策能力。 （二）大力发展数字图书馆及数字图书馆联盟 高校图书馆对大数据而言，通常有三种角色：大数据的使用者或受益者，大数据的提供者或开发者，以及大数据的运营者或维护者。高校图书馆应该加强相互间的联盟合作，特别是发展数字图书馆联盟，发展跨领域合作与国际合作。特别是对于高职图书馆，因为其缺少资金，且对前沿技术追踪紧密。数字图书馆及数字图书馆联盟，将大大提高图书馆的数据分析与数据整合能力。 （三）与出版社、数据库公司、学术研究者等合作 出版社和图书馆如何面对大数据时代的到来是近几年来专家学者讨论的热点。高校图书馆要不要扩大数据图书馆成为目前要思考的问题。高校图书馆与出版社、学术研究者、数据库公司等开展合作是其中一个可行性路线。在大数据时代，学术图书馆和出版社必须加强对话与合作，如果缺乏沟通，学术信息的生产与传播将无从谈起。只有通过对海量数据、庞大数据库的有效管理，才能将图书馆的服务智能化，才能智能地挖掘、匹配读者的阅读兴趣，为读者的沉浸阅读、深入学习提供内容和工具。 （四）寻求技术创新与服务创新 近年来，随着云计算、大数据技术的发掘与应用，读者需求也在不断变化，读者要求在获取知识的途径和时间上更简单快捷，过去高校图书馆的数据库都是独立的，读者要在多个系统中多次登录，而现在发展到一个读者账号实现跨数据库检索。用户需要的是有准确来源的数据和最直接可信的答案，而不是成千上万篇文献，因此要为他们提供最好的服务，还需要我们对新技术不断进行探索，同时要有与新技术相适应的新服务内容与形式。可以说技术是最基本的支撑，而服务是高校图书馆的灵魂，二者必须同时发展。 四、结语 大数据的出现，将改变我们对数据的看法与认识，人们将透过大数据找到隐藏在大量数据背后的规律与知识。然而大数据的应用是技术难度极高的集成应用，如需要集成人工智能、商业智能、数学算法、自然语言理解、信息技术等多个跨学科领域的技术成果，图书馆作为社会信息服务的中心，在面临这些较高的技术和管理风险的同时，还面临着内外部环境的挑战与竞争。对内，除上述存在的主要挑战之外，基础设施，人力资源、运行经费管理体制都会是不得不面对的挑战因素。对外，IT厂商与信息服务机构的大数据研究应用已捷足先登。高校图书馆特别是高职院校图书馆应该仔细分析大数據时代图书馆存在的挑战，采用更好的发展策略，为院校师生的信息需求提供更好的服务。 参考文献： [1]罗彬，阳静，袁赟.数字图书馆中大数据存储的应用研究[J].科技与企业，2013（18）. [2]韩翠峰.大数据时代图书馆的服务创新与发展[J].图书馆，2013（1）. |
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