大數據視角下圖書館數據服務

羅佩玲

摘 要：圖書館數據服務工作具有重要的意義，隨著大數據技術的發展，圖書館數據服務工作出現了許多變化，面對這些變化，圖書館工作人員需要思索圖書館數據服務工作創新發展的路徑。以大數據為切入口，首先界定大數據和圖書館數據服務的概念，然后分析圖書館數據服務的意義以及大數據對圖書館數據服務的影響，最后重點分析在大數據環境下圖書館數據服務創新發展的路徑。

關鍵詞：大數據;圖書館;數據服務

中圖分類號：G258.7? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2022）16-0127-03

在大數據時代，數據規模是海量的，數據量呈現出指數級的增長速度。數據作為一種生產要素，它的價值得到了社會的廣泛關注，于圖書館而言，同樣如此。圖書館數據服務工作為各行各業的發展提供了充分的數據支持，開展好圖書館數據服務工作具有重要的意義。但是在大數據技術環境下，圖書館數據服務工作面臨著許多新情況。在這種背景下，如何更好地開展數據服務工作，是圖書館管理人員需要認真思考的議題。

一、相關概念界定

（一）關于大數據的認識

大數據是一種數據集合，數據規模是海量的，數據流轉是飛速的，數據類型是多樣化的，數據價值密度是低的。大數據具有海量的數據規模，傳統的數據庫處理軟件很難處理，在進行數據獲取、數據存儲、數據管理、數據分析時面臨著許多困難[1]。大數據的特點鮮明，主要表現在三個方面。首先，大數據的數據量是巨大的。數據量巨大是大數據最顯著的特征，在信息技術快速發展的背景下，各行各業的活動軌跡都以數據的形式呈現出來，數據量以指數級的速度增加，數據量巨大。其次，大數據的種類是多樣的。在物聯網快速發展的背景下，各行業對數據的需求量越來越大，數據的種類也越來越多。最后，大數據的價值密度比較低。大數據的價值密度是低的，這與大數據的表征方式有關。

（二）關于圖書館數據服務的認識

圖書館數據服務是在遵循數據全生命周期管理原則的基礎上進行的數據服務，數據資源是主要的管理對象，在統一的圖書館數據管理平臺上，對圖書數據進行整理、歸集、挖掘和分析，在進行全生命周期處理后，把數據傳遞給需求者[2]。在這一流程中，大數據平臺發揮著統攝作用。圖書館數據服務與傳統的圖書館管理工作存在差異，具體來看，傳統的圖書館管理工作更多是在信息服務這一范疇下進行的，而圖書館數據服務歸屬于數據服務這一范疇。圖書館信息服務是服務于用戶的共性需求，提供的內容具有一般性和概括性。而圖書館數據服務對提供內容的要求更具體，采用全息數據來描述事物，主要表現在數據服務粒度更細、精度更高、速度更快等。

二、圖書館數據服務的意義

圖書館是各類數據的重要存放地，圖書館數據服務工作給社會上各類組織機構提供了便捷的查詢通道，具有重要的意義。圖書館數據服務的重要意義主要表現在三個方面，分別是聚合各類數據資源、為各類組織提供決策依據、為科學研究提供支持。

（一）聚合各類數據資源

圖書館數據服務是社會上各類組織都需要的，使用途徑是多樣的，比較常見的使用目的有科研、經營管理、政策制定等。以科研活動為例來看，更需要健全的圖書館數據服務?？蒲谢顒拥闹饕獔鏊歉咝?，做好高校圖書館數據服務工作就具有了現實的緊迫性[3]。高校的科研、管理活動會產生各類數據，這些數據具有很高的價值，但是處于零散的狀態。需要進行聚合管理，讓這些數據的價值充分發揮出來。對高校內的各類數據資源進行聚合，可以減少對數據資源的重復性整理，同時也可以促進數據資源在高校各個組織部門間流動。

（二）為各類組織提供決策依據

社會上各類組織在制定重大決策時，都要進行多方調研，盡可能保證數據政策具有合理性，大量查看相關數據就具有了現實的必要性。圖書館數據是各類組織制定決策時主要的參考依據。圖書館中保存的數據分類存放，按照對應的序列進行查看，花費的成本很低。借助于圖書館數據資源庫，各類組織可以獲得必要的決策依據。

（三）為科學研究提供支持

科研活動對數據的需求量非常大，科研人員在進行科研活動時，需要大量查閱研究領域的數據，關注世界范圍內同行的研究進度。圖書館是獲取這些數據的重要途徑，通過提供優質的圖書館數據服務，可以為科學研究活動提供大量支持。整理數據在科研活動中花費的時間占據了整個科研流程的很大比重。圖書館中的數據按照特定的規則進行存放，查找方便，幫助科研工作者省去了很多的查找時間。

三、大數據對圖書館數據服務的影響

（一）對業務功能的影響

在大數據時代，圖書館的業務范圍不斷拓展，數據資料的類型不斷增多。圖書館工作人員在開展業務時，同步變革了業務活動，對大數據時代的業務需求做出了回應，回應的內容主要為兩個方面，分別是讀者和圖書館工作人員。

就讀者方面而言，圖書館工作人員會積極收集、整理與讀者相關的數據，建立大數據管理系統，整理讀者閱讀過的各種介質的數據，包括書籍、報紙、刊物、音頻、視頻等。同時也會對數據資源庫中的數據資源進行組合，嘗試建立大數據資源整合中心，借助大數據管理系統，分析讀者的閱讀行為，做好日志記錄。圖書館工作人員還會對讀者在圖書館中的活動軌跡進行場景分析，場景分析內容包括閱讀位置、進館時間、數據搜索偏好、歷史搜索行為、書籍借閱記錄等。就圖書館工作人員方面而言，圖書館工作人員會對自身的工作表現進行總結，分析工作中的得與失。具體來看，圖書館工作人員會對自身提供數據服務的時間、服務的內容、工作效率等進行數據歸集，對這些數據進行半結構化和非結構化分類，然后對這些數據進行全生命周期管理，通過數據分析來提高工作效率，進而提升業務服務質量。

在大數據時代，圖書館的業務功能面臨著新的環境，充滿了機遇和挑戰，圖書館工作人員要通過大數據分析，找出讀者的數據使用規律，同時還要對自身的數據服務工作展開反思和分析，讓業務功能更加全面和高效，這些做法正是大數據時代對圖書館業務功能召喚的回應。

（二）對技術體系的影響

在大數據時代，圖書館的技術體系出現了變化。圖書館使用比較多的管理系統是Libsys、ILAS、SULCMIS等，使用比較多的數據庫服務平臺是Oracle、Sybase，以關系型數據庫作為后臺支撐，使用web2.0技術來提供個性化服務。隨著大數據技術的發展，原有的圖書館技術支撐體系遭到了顛覆，在數據管理系統中比較熱門的是RFID，以及其他先進的個性化服務技術等。通過采用先進的數據庫管理技術，圖書館數據服務將邁入web3.0時代，圖書館數據分析工作也將朝著語義分析的方向發展。

在大數據時代，物聯網技術和數據庫技術發展較快，為圖書館的數據技術革新提供了充足的動力，傳統的關系型數據庫不再是主流選擇。目前主流的圖書數據管理系統有Hadoop、BigData、NoSQL等。NoSQL采用多節點分布的方式，運用MapReduce處理方法來處理海量數據，采用Hadoop平臺來管理圖書館日常數據運營。MapReduce通過“Map”（映射）和“Reduce”（化簡），將圖書館管理程序運行在Hadoop平臺上，實現圖書館數據服務系統的高效運轉。在大數據時代，語意技術和web3.0技術也逐漸成為了圖書數據管理系統使用的主流技術，這些技術是在現有結構化和非結構化數據庫的基礎上形成的語義疊加層，通過使用這些先進的技術，可以匯聚散落在各個地方的數據。圖書館數據服務涉及到了許多非結構化數據，非結構化數據具有復雜性，在運行過程中也存在不規則性，促使新的數據處理技術不斷出現，圖書館技術體系在數據技術革新的過程中不斷更新。

（三）對工作人員的影響

在信息技術的推動下，圖書館管理活動實現了從手工管理到系統自動化操作的轉變，圖書館工作人員也在這一背景下，開始學習圖書管理系統的操作技能，圖書管理理念也發生了轉變。在大數據技術的推動下，圖書館管理活動將迎來第二次轉變，圖書館工作人員也將再次變革自己的工作方式。圖書館管理活動的第二次轉變是在大數據技術的推動下進行的，圖書館管理活動將呈現出智慧化的特點。

面對大數據技術對圖書館管理活動的沖擊，圖書管理人員應積極增加自己的知識儲備，加強自身工作技能。具體來看，圖書管理人員不僅需要掌握圖書情報方面的基礎知識，而且還需要學習新型技術手段;要圍繞非結構化數據來探索可行的業務再造流程，善于使用大數據分析工具來分析圖書管理數據;開發智能化的數據分析平臺，打造出能夠促進知識加工和知識服務發展的數據支撐體系。為應對大數據技術對圖書館數據服務工作的影響，圖書館工作人員應主動學習數據分析技術，要善于在那些零散的無關聯的數據中挖掘出讀者感興趣的數據，并且及時把這些數據推送給讀者，實現圖書館數據服務價值的最大化。圖書館數據采編人員需要對讀者的歷史瀏覽數據進行分析，評測圖書館現存數據的質量，評估讀者對各類數據需求量的緊迫程度，然后制訂相應的數據采購計劃。這些做法正是在大數據時代，圖書管理人員需要注意的。

四、圖書館數據服務創新發展的路徑

（一）重點分析讀者的信息和日志

用戶在瀏覽圖書數據時，會留下相應的個人信息，包括瀏覽時長、類型、借閱頻率等。分析好這些數據，可以對讀者做出更好的用戶畫像，從而制定出個性化的數據服務策略，提升讀者對數據服務的滿意度。另外，對讀者的相關行為數據進行分析，可以找出數據之間的關聯，從而調整數據的購買計劃，及時購進和整合讀者關注較多的數據。在圖書館的日常經營管理活動中，存在著許多碎片化的數據，圖書館工作人員需要對這些數據進行歸集整理，挖掘出這些數據蘊含的價值[4]。讀者的興趣愛好存在偏差，關注的圖書數據也存在差異。圖書館工作人員需要通過大數據分析技術，制定分眾化的數據服務策略，既要在二八法則的指導下，關注主要讀者群體的數據使用偏好，又要參考長尾理論的框架，關注小眾群體的數據使用偏好，提供個性化的數據推送策略，從而提供貼切的圖書館數據服務。

圖書館管理和超市經營存在許多相似之處，讀者查閱數據的行為和在超市購買商品的行為有許多相似之處，圖書館工作人員需要整理好與讀者數據查閱行為相關的日志，并且重點分析這些日志。借助讀者日志來分析不同讀者群體間存在的差異，結合相關的關聯規則、聚類方法和時間序列等，構建出數據資源需求意愿分析模型，預測讀者數據需求的變化趨勢。

（二）做好圖書館的數據分析和共享工作

大數據時代，圖書館工作人員需要重點做好數據分析和共享工作。在大數據技術推動下，圖書館的傳統業務開始向數據分析和共享方向轉變。圖書館資源數量較多，種類多樣，包括紙質資源、光盤資源、數據庫資源等。這些數據資源蘊含著巨大的價值，但是缺乏整理，需要做好充分的分析，只有進行充分的分析，才能夠挖掘出巨大的價值。目前很多圖書館都在進行數字化改革，圖書館內部的文獻基本實現了數字化，相關的圖書資料也可以通過網絡途徑進行查閱。讀者在查閱這些數字化資料時，會留下對應的歷史瀏覽數據，通過對讀者的歷史瀏覽數據進行大數據分析，可以分析出讀者的閱讀心理和數據需求。結合讀者的數據需求，進而檢索出有用的數據資源，以制定合適的數據服務方案。

每個圖書館的數據資源存儲存在差異，具體表現在數據存儲格式、存放類型、數據編碼方式、數據特征等方面。這些差異使得圖書館的數據資源存放表現出分布式、異構化、多樣化的特點。針對這些差異，圖書館工作人員需要做好館際間的數據共享，滿足不同地區讀者的數據需求，讓圖書館數據價值得到充分釋放。各圖書館之間共享數據是大數據時代數據服務工作的必然選擇，順應了大數據時代的發展趨勢，是圖書館數據服務工作的重要選擇。

（三）推動圖書館數據服務工作的智能化發展

在大數據技術推動下，智能分析逐漸成為數據營銷主要依賴的方法。圖書館工作人員需要借助大數據技術，圍繞圖書館數據服務進行智能分析，建立強大的數據搜索引擎，為讀者精準推送他們所需要的信息[5]。在大數據技術和語義分析技術的推動下，打造出智能化的圖書館，推動圖書館的智能化發展。

語義分析技術對數據價值發揮有重要意義，圖書館工作人員借助語義分析技術，可以盤活數據價值，讓圖書館數據服務工作更高效，讓讀者獲得更好的數據使用體驗。在傳統的圖書館數據搜索引擎中，搜索出的數據結果大多是無用的，借助語義分析技術，加入一些可以被計算機識別的語義信息，可以準確地搜索出讀者真實需要的數據，降低讀者的時間成本。借助于語義分析技術，圖書館數據服務工作將表現得更加智能化，讀者查閱數據的行為將會更加便捷。在傳統的圖書館數據服務工作中，讀者如果想要獲得某一類型的數據，他們會在多個平臺中去檢索，花費的時間較多。在大數據時代，通過語義網分析，使用推理、機械學習等智能技術，可以有效地判斷讀者的意圖。屏蔽掉讀者不感興趣的數據，幫助讀者更快地檢索到他們真正感興趣的數據。

結語

大數據對圖書館數據服務具有重要的影響，在大數據技術的推動下，圖書館的業務功能、技術體系、工作人員都出現了一定的變化。圖書館作為數據存儲的重要場所，對社會發展有著重要的推動作用，各社會組織在作出重要決策前都會收集相關的數據作為參考，圖書館是獲取數據的重要途徑之一，所以做好圖書館建設具有重要意義。在大數據時代，圖書館數據服務工作需要與時俱進，主要的突破口是數據分析和智能化發展。本文基于大數據時代的發展特點，分析圖書館數據服務工作的意義及創新路徑，為相關研究提供參考和借鑒。

參考文獻：

[1]? 唐彬.跨界搜尋、大數據能力對平臺企業商業模式創新的影響研究[D].長春：吉林大學，2021.

[2]? 蔚海燕，李旺.圖書館數據服務助力新文科建設之路徑[J].圖書與情報，2020，（6）：77-83.

[3]? 盧祖丹.我國高校圖書館數據素養服務供給實證評價研究[J].圖書館雜志，2020，（10）：63-70.

[4]? 陳雅，譚華軍，鄭建明.圖書館個性化服務中的Web日志分析技術研究[J].圖書館雜志，2011，（7）：43-46+54.

[5]? 王雅麗.圖書館智慧數據服務策略研究[J].圖書館學研究，2021，（15）：77-82.