大數據時代數字圖書館面臨的機遇和挑戰

郭 佳

（河南省少年兒童圖書館，河南 鄭州 450000）

現在的基本情況是，國內外學術界沒有對大數據概念給出統一定義，社會各行各業基于自身發展需要，分別對大數據的內涵做出了各自解釋。Gartner認為大數據屬于一類大容量、多樣化的信息資源，需要使用新型處理方式來操作，由此去提升洞察力和決策力。維基百科對大數據做出了這樣的定義：大數據是指無法在一定時間內利用傳統軟硬件工具、IT技術對內容進行獲取、搜集、處理、服務等的信息流。歸結來講，我們通常所說的大數據指的就是一種類型復雜的海量數據。

1 大數據的基本特征簡述

一般來說，大數據具備以下四項特征：

首先，數量大。處在大數據時代，數據量級由TB上升至PB和ZB，通過數次調查和分析可看出，現在國內有＞50%的企業每天生成的數據量超過1TB，有10%的企業每天生成的數據量均達到了10%以上，這其中便涵蓋了圖書館信息資源量。

其次，類型多。大數據包含了多元化的數據資源，不僅有傳統文本數據，還囊括了音頻和視頻以及數據庫等多類信息資源。處在大數據時代中，可以是同一個知識存在于不同數據源中，也可以是同一個數據源分別支持一個以及多個的知識、智慧，如此就會讓大數據時代下數據信息分析結果具備交叉性特點。開發者在進行決策時，需要有意識的整合該類數據源，從而揭示出不同數據和不同信息之間的內在關聯性。

再者，處理速度快。大數據的運行環境較為開放，其一，非結構化數據增加，數據分析處理難度不斷加大；其二，此類數據是隨機動態產生的，同時也具備著實時變化的屬性，要求分析人員快速對其進行處理，部分數據處理時，對實時性的要求更高。

最后，高價值。其實，數據資源本身也屬于一種重要的社會資產，通過科技手段進行數據選擇、數據融合、數據分析，可從中挖掘到極具價值的知識與智慧，之后在此基礎上使之應用在生產、生活等領域之中，由此獲取巨大成果以及創造出全新的價值。

2 大數據技術在數字圖書館中的具體應用

第一，讀者管理。處在新時期，數字圖書館建設務必要順勢而為、跟緊形勢，借助新媒體技術去全面了解讀者閱讀需求，由之前的藏書為主的服務模式轉變為以讀者為中心的服務模式。通過使用大數據平臺，圖書館可通過郵件、微博、微信公眾號等渠道，收集用戶的半結構化數據信息，之后通過一系列的分析處理去掌握讀者閱讀需求及動態。還有就是圖書館可通過聚類分析模式去將讀者分類，將讀者劃分為優質讀者和一般讀者、潛在讀者以及有流失傾向的讀者。譬如分析有流失傾向的讀者群體時，圖書館可通過應用大數據技術來收集該類用戶的投訴記錄和借閱情況等，如此一來便可準確定位該類讀者的閱讀行為以及心理特征等，從而便于圖書館提前擬定挽留方案，更好地融洽館民關系。

第二，營銷管理。大數據時代背景下，圖書館通過使用大數據技術，可以快速、全面的掌握讀者借閱情況和個人身份以及常用搜索方式等信息，之后通過宏觀分析和全面跟蹤等手段，對不同類型讀者予以歸類處理，這樣就會方便館員清晰了解不同類型讀者的閱讀習慣和知識結構以及具體閱讀需求等，之后在此基礎上便可針對性的制定閱讀服務方案，突破被動營銷、無差別服務的運行困境。圖書館應用大數據技術之后，其信息服務質量得到了質的提升，還可以在一定程度上提升用戶的滿意度，繼而也就促進了圖書館的可持續發展。

3 大數據時代背景下數字圖書館擁有的機遇

第一，產品日趨多元。就數字圖書館來說，若想從根本上提升服務質量和水平，最為行之有效的辦法就是充實數字圖書館資源。大數據時代背景下，傳統數字圖書館產品日趨多元化，不再拘泥于單一化的文獻服務，而是按照廣大讀者的閱讀需求去提供豐富的產品，最為典型的便是教育資源和智能資源等。與此同時，大數據分析技術和多媒體技術相融，可按照用戶日常閱讀習慣主動為其提供多樣化的科普教育資源和智庫資源等，打造出了舒適化、人性化、智能化的閱讀服務格局，這對于提升數字圖書館的影響力和市場競爭力而言，有著巨大的現實意義。

第二，產品走向高端。大數據時代背景下，未來信息數據的處理過程較之前相比變得更為復雜和繁瑣，但這對于數字圖書館來說，不失為一種機遇。若圖書館可以精準把握且深入挖掘此類特色型資源，掌握自身資源庫建設中的弊端，針對讀者閱讀習慣、閱讀現狀等信息予以針對性分析，有效分配現有資源，讓不同層次水平的讀者都能夠從中受益，以達到強化圖書館信息服務智能化水平的目標，創建高端化閱讀產品，讓數字圖書館和一般化的學術資源得到合理區分，那么圖書館便可得到廣大讀者的支持和認可，并且也會給未來數字圖書館的發展帶來無限可能。

第三，服務智能化。應用大數據技術后，未來數字化圖書館的產品日趨智能化。需要注意的是，處在傳統服務運作模式下，數字圖書館為讀者提供的服務略顯僵硬和被動，讀者閱讀體驗不佳。讀者面對著大量資源信息不知從何下手，所以就不能及時獲取自身所需資源。大數據時代中的數字圖書館，若是利用大數據技術去了解讀者閱讀習慣和閱讀行為等信息，為其提供特色化閱讀服務，如此便可最大限度上滿足讀者的閱讀需求，還可為讀者帶來絕佳的閱讀體驗。與此同時，數字圖書館需要充分把握此機遇，不斷創新資源服務模式，融洽圖書館和讀者之間的關系，使人工智能回答和專家在線咨詢服務模式相融，為廣大讀者提供精細化、智能化、便捷化的閱讀服務，如此便可在讀者心中建立良好口碑，夯實受眾群的同時也可吸引更多人參與閱讀。

4 大數據時代背景下數字圖書館所面臨的挑戰

第一，更加側重于數據分析。數字圖書館中保存了很多結構化數據和標準化數據等資源，隨著網絡資源建設路徑的不斷拓寬，日漸滲透至移動終端和社交網絡等媒介中，許多隱藏在用戶行為信息中的相關非結構化數據，其資源價值急需被挖掘。所以說圖書館一定要充分發揮本體優勢，對可信度強、專業度高、科研借鑒價值十足的非結構化數據予以優質整合、分析，使這些數據資源的經濟性、可利用性不斷提升，之后在此基礎上實現推動知識結構體系橫向拓展的目標，由此去滿足廣大人民群眾不斷增長的文化需求。當前時代是大數據時代，數字圖書館若想從根本上提升服務質量以及資源建設水平，單純憑借數據更新和資源共享以及服務創新是難以達到目標的，還要注重使用大數據，對所收集到的讀者信息予以全面分析，挖掘隱含的知識規律以及潛在價值，最終按照分析結果去適時調整數字圖書館的對外服務模式。

第二，更加側重于數據挖掘。數據挖掘指的就是對已發現的知識予以優質組織和重構的一種重要運作模式，同時數據挖掘也是任何一種類型的信息分析機構務必要面對的重大課題項目之一。當前時期，傳統意義上的數字圖書館，其知識服務內容依舊拘泥在信息檢索和信息收集以及信息分析等層面，只是簡單的利用數據資源信息。雖然說當前很多數字圖書館都采用了云計算技術，也在朝著人性化、個性化、結構化的服務方向邁進，但也只能是按照讀者結構化數據進行表面的服務需求分析和行為習慣分析。數字圖書館既是大數據技術的開發者，同時也是大數據技術的提供者、使用者、受益者，當務之急就是要積極主動地深挖數據資源價值，還要做到從半結構化數據和非結構化數據中尋求更多信息，預測讀者的潛在需求，如此才能不斷創新服務模式，從容面對各種挑戰。

第三，急需專業化人才。大數據時代背景下，數據信息處理分析工作和傳統數據信息處理工作存在明顯的不同。傳統數字圖書館常用方式即為數據倉庫和智能分析技術，但卻難以滿足現如今社會大數據技術的發展需求。就目前情況來看，因為大數據技術中囊括了人工智能和數據管理以及數學算法等多項先進技術，此時便對分析人員的綜合能力提出了更為嚴苛的要求，工作人員不僅要具備較強的業務理解能力以及高超的數據統計能力，還要擁有整理大數據、組織大數據等技能。大數據時代下，很多數據均具備著碎片化和非結構化等特點，沒有相對固定的模式，并且價值密度不高，但正因為此類非結構化數據最能體現讀者用戶需求，所以說未來的數字圖書館建設中，一定要加強專業人才的培養，全方位、多角度地去挖掘用戶隱性需求，將這些半結構化數據和碎片化數據徹底轉變為有用的決策支持數據，之后循序漸進地強化數字圖書館的服務能效。

5 大數據時代數字圖書館的創新運行模式分析

注重信息資源建設，加強資源儲備。為了能夠適應大數據時代的發展需求，數字圖書館務必要不斷創新工作思維和理念，強化信息資源服務水平，要通過加強信息資源建設，不斷豐富圖書館的信息數字資源儲備。一定要加強館藏文獻資源建設，從而增加文獻資源儲備，還有就是要靈活應用時下先進的計算機技術和數字掃描技術等，從根本上強化圖書館信息資源的數字化水平。要打造精品數據庫，由此為圖書館查詢資源、利用資源提供便利。與此同時，還應該加強館際之間的互動，和其他圖書館之間緊密聯系、通力協作，繼而達成真正意義上的信息資源共享，助力圖書館不斷查漏補缺，改進服務模式，為廣大讀者提供便捷化、高效化的閱讀服務。

創新信息集成服務模式，使信息服務范圍不斷拓展。為了順應大數據時代的發展需求，數字圖書館必須要走集成化之路，要按照某個學科領域的發展需求以及受眾閱讀需求，選擇特定信息源予以優化整合，收集極具學術價值的圖書資源，為廣大讀者提供檢索服務和導航服務。需要注意的是，學科信息門戶多種多樣，既有主題信息門戶，又有專業信息門戶，還有跨學科信息門戶等，數字圖書館要通過整合此類信息資源，優化信息集成服務模式，如此才能進一步的滿足讀者的需求，為廣大人民群眾提供精細化的數字資源服務。

6 結束語

隨著互聯網信息技術的迅猛發展，學術資源網絡建設程度日漸加深，這就使得傳統數字圖書館優勢得以削弱。處在新形勢背景下，圖書館若想實現真正意義上的可持續發展，當務之急便是要樹立大數據思維，憑借現代化的科技優勢，循序漸進拓地寬本體資源范疇，加強服務品質建設，之后在此基礎上全面滿足讀者的需求，達到促進社會綜合發展的終極目標。