智慧圖書館數據治理圖式及其實現路徑

白 薇

（廣西桂林圖書館，廣西 桂林 541100）

數據已經成為智慧圖書館建設中具有基礎性和戰略性地位的生產要素。根據國務院機構改革方案的議案，組建國家數據局，負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用［1］。數據治理作為智慧圖書館體系建設的核心［2］，在圖書館智慧化變革中起到至關重要的作用。智慧圖書館數據治理蘊涵智慧圖書館和數據治理2個核心概念，二者共同構成數據賦能智慧圖書館運維的應然邏輯。其中的圖書館數據治理是指圖書館圍繞實體物理和數字虛擬空間平臺系統、設施設備、業務決策與讀者服務過程中產生的各類數據，制定實施數據開發應用的一系列政策和流程。

數據賦能智慧圖書館創新發展的邏輯下，低層次、碎片化、階段式的數據管理無法深度促進圖書館智慧化變革，而數據的生態化、融合式治理則提供了一種新的智慧轉向思路。在中國知網CNKI中檢索發現，數據治理深度應用在信息資源管理學科領域中的研究成果，既包括區塊鏈賦能推薦系統數據治理的理論證明與制度創新等方面的研究，也涵蓋了智慧圖書館數據治理的法律依據、體系內容和治理模式。從數據治理概念演進軌跡角度來看，數據治理屬于數據管理、信息管理、信息治理等概念的情境場域完善修正，并衍生出了數據生態治理等新的觀念。正如清華大學戎珂教授在《人工智能時代數據治理研究》中指出：數據生態治理是指圍繞數據生態，明確各個數據生態伙伴的角色，力求在保護個人隱私和數據安全的基礎上，要求圖書館在服務智慧變革過程中不斷實現用戶服務數據的協同、保密和多元治理，實現數據價值體系重塑［3］?？偟膩碚f，目前我國大部分公共圖書館或者高校圖書館的智慧數據的治理仍處于探索時期，在未來學習中心等的變革中不斷加強數據的治理能力，打造成為人工智能時代的新型數據中心［4］?，F有政務數據、商業數據與科研數據治理體系下，數據生態治理或者說融合治理等新路徑，能夠為解決當前數據驅動行業專業化發展提供新的思想。以空間智慧化為核心，剖析智慧圖書館數據治理實踐與實現機制是現有研究體系的有效補充。

1 智慧圖書館數據治理框架要素

數據是智慧空間館員業務工作、知識生產過程、基礎設施運維、用戶行為活動形成的資產要素。數據治理框架要素是利用概念間關系將治理領域所蘊含的基本概念組織起來的一種邏輯結構地圖，被認為是實現智慧圖書館數據治理的總體戰略目標導向。圖書館數據治理過程能夠有效地釋放數據動能，發揮數據要素在圖書館運維管理機制優化中的創新引領作用，促進智慧圖書館建設者更好地利用數據提升機構的整體數字治理能力［5］?！禘DUCAUSE 2023 地平線報告：數據治理行動計劃（2023 EDUCAUSE Horizon Action Plan:Data Governance）》［6］將數據治理作為整機構面向未來戰略中的實現工具。智慧圖書館運維數據治理的邏輯論域厘清，則需要立足“數據治理”概念理解數據資產管理、數據標準化過程、數據資源集群、數據生命周期、數據業務需求的視角（表1），據此提出智慧空間數據治理對應政策、技術、管理合業務4個核心維度的法律合規、技術合范、平臺互聯、館員培養共4層邏輯論域。

表1 不同視角下的“數據治理”概念界定舉例

數據治理是提升社會公眾對圖書館整體影響力的形象感知的關鍵。圖書館如何促進創新研究、創造性思維和解決問題？這一問題被美國研究型圖書館協會（Association of Research Libraries，ARL）的研究型圖書館影響力框架試點計劃報告《建立評估社區（Building a Community of Assessment）》［7］列為高度優先的5個研究主題之一，物理空間也被視為評估圖書館服務、運營、影響以及與機構使命和目標的一致性的關鍵領域，由此空間數據治理將對整體的數據治理圖式產生重要影響。

1.1 數據治理動力機制設計

智慧圖書館數據治理機制設計在框架要素方面具體包括動力機制、管理機制、安全機制和評估機制等。這些機制在法律層面合規可行，這是數據治理的前提，具體包括用戶行為數據監測合法、用戶隱私數據共享合規、運維數據治理倫理合情3個方面。2021年11月1日，《中華人民共和國個人信息保護法》的頒布實施，則為圖書館如何明確個人信息處理活動中的權利義務邊界、完善健全圖書館智慧數據治理及其保護工作體制機制，以及依據現行法理實現數據權利保護、數據處理規范提供了政策環境和現實依據。

智慧圖書館是以全面資源數字化、全面信息管理為基礎，充分利用大數據、人工智能、區塊鏈等信息技術，實現面向使用者（讀者與館員）的個性化、人性化和主動化服務體系的圖書館形態。智慧圖書館建設要求的各類圖書館用戶和管理方面數據的采集，應該在復雜用戶交互場景中貫徹個人信息的全過程、各環節處理保護，符合其相關規定及要求。尤其是智慧圖書館的治理離不開實體空間行為感知交匯存儲與數字空間各類應用終端數據的采集開發與應用，包括圖書館建筑空間內的感知控制設備提供對圖書館環境、人員、資源、位置、安全的識別、數據采集、監測與控制，然后將感知數據傳送到上層網絡。這就需要在中層數據收集時使用一定的隱私數據保護機制，對圖書館智慧化運維過程中產生的“人”“事”“物”數據進行處理，并在頂層數據建設中強化數據存儲與保護，實現以數據驅動的智慧圖書館服務效能提升。

1.2 數據治理技術開發應用

技術合范是圖書館數據治理所需要參照規范的總和，包括智慧城市技術引入應用、服務項目開發嵌入關鍵技術與訂立出臺行業技術標準3 個維度。①智慧城市技術引入。智慧城市技術是新型數字技術和物聯網、云計算等技術相融合的產物，是一個城市整體影響力的直接體現［8］。圖書館屬于智慧城市空間的一部分，引入智慧城市技術是由于圖書館數據治理本身就包含于城市空間治理中的內容，屬于文化、教育服務。②服務項目開發嵌入關鍵技術。圖書館用戶服務項目創新開發可以嵌入的新技術包括虛擬現實、大數據、知識圖譜等。通過數據智能挖掘，對大量的數據進行智能化清洗以及處理，為用戶提供更加科學精準的數據支撐。譬如依據知識圖譜技術感知用戶的興趣，協同整合資源，打造智慧圖書館的個性化知識推薦系統［9］。③訂立出臺行業技術標準。智慧圖書館的建設還處于起步的階段，層出不窮的新技術不斷挑戰圖書館的傳統運維模式。全國圖書館標準化技術委員會是國內為圖書館行業進行標準制定的部門，改協會所制定的圖書館相關的標準體系代表著整個行業的基本標準體系認識。隨著智慧化技術的發展，訂立形成一套科學的圖書館行業特質的相關技術規范，是全行業從業人員集思廣益共同推動圖書館數據增值的一項工作。

1.3 數據治理平臺互聯互通

在2022-2035 年期間，力促數據平臺的互聯互通及其服務機制搭建是近些年各級文化政策與行業“十四五”規劃的重要導向之一。許多圖書館“十四五”發展規劃和“圖書館之城”建設規劃，集中論述了智慧平臺建設及其數據互聯互通的部署安排。其中，平臺互聯互通包括：通過我國智慧圖書館建構的原始路徑設計，搭建支撐服務效能提升的基礎設施保障體系；構建私有云與公有云相結合的智慧圖書館云平臺；重點依靠“圖書館之城”移動服務平臺優勢，將智能化創新服務全面下沉到各類場館終端、手機終端、手持設備，實現智慧圖書館服務“全端可達”；形成省域間的數據知識信息和多維文獻內容的集成治理，建設智慧圖書館在空間、系統和平臺的管理中的操作系統；建立互聯網知識共創空間，推動多元參與、全網集成的智慧圖書館知識內容倉儲體系和知識關聯體系建設；推動云上“圖書館之城”與全國、省、市級智慧圖書館服務平臺相連，以及加強與城市政務服務平臺的應用關聯。智慧圖書館的用戶數據集成融合具體包括：數據采集匯聚、數據監測評估、數據智能分析、數據容災備份、數據風險管理等內容。

1.4 數據治理館員崗位設計

生態治理強調多主體間協同共建和能力框架的準確構建。根據著名國際數據公司（International Data Corporation，IDC）公布的數據，到2025 年，數據科學家將短缺300 萬人；目前僅在美國就有100 多萬個空缺職位供數據科學家或分析師使用［10］。公共圖書館數據的治理可以由館內館員、文化主管部門和第三方機構完成；高校圖書館數據治理則大多由所屬高校設立的專門機構主導。在美國，圖書館所屬大學通過成立數據治理委員會或者數據總監職位作為數據治理主體，負責制定和領導實施管理數據治理政策和實踐工作。如威斯康星大學麥迪遜分校的數據治理委員會（Data Governance Council）、范德堡大學的數據治理總監（Director of Data Governance）、紐約大學的院校研究和數據整合辦公室（Office of Institutional Research and Data Integrity）［11］；加州大學伯克利分校則是成立規劃與分析辦公室（Berkeley Office of Planning and Analysis，OPA）進行數據分析、從事政策分析。而我國高校大都依托網絡安全和信息化辦公室進行高校數據治理工作，如2018年12月31日，北京大學成立網絡安全和信息化委員會，推進校務數據治理和共享，有利于大學圖書館空間數據的匯總治理?？梢?，圖書館智慧化轉型中涉及的館員數據素養培育，以及在面向未來的圖書館建設中的生態治理能力發展，將成為智慧圖書館數據治理效能提升的關鍵一步。

2 智慧圖書館數據治理實踐圖式

智慧數據治理圖式建構，是影響圖書館高質量發展的核心。智慧圖書館全數據體系包括文獻元數據、文獻內容數據化數據、全面信息管理系統的運行數據、讀者行為數據、支持智慧圖書館系統的知識庫以及零數據共六類［12］。智慧空間數據治理需要立足與各地根據本地實際制定“智慧圖書館”發展戰略規劃，才能實現圖書館事業的振興與繁榮。圖書館事業的振興與繁榮目標的實現，必然離不開空間的智慧化及其底層邏輯的空間數據治理?；跀祿罩纹脚_的智慧空間服務是圖書館智慧的外在表現形式，也是連接用戶與信息的底層邏輯。我國現有的智慧圖書館數據治理相關規則標準標準規范的制定響應實踐的發展需求，更是上海圖書館東館、廣州南沙區圖書館、南京大學圖書館等大量優秀實踐探索經驗成果的重要反映，如表2所示。

2.1 圖書館數字平臺數據治理

FOLIO（the Future of Library is Open）開源項目誕生于2016 年，是由我們傳統認知中的圖書館員、圖書館資源服務企業和相關技術提供者共同組成的一個社區，其最終目標是期望建立一個新的圖書館服務體系［13］。圖書館基于FOLIO平臺可以輕松實現對EBSCO其他服務及第三方系統的集成，如EDS、EBSCONET Subscription Management、GOBI Book Ordering 與Collection Develpoment、Panorama、OpenAthens Authentication，由此改進工作流程，提高讀者使用體驗［14］。智慧圖書館數據治理架構一般包括用戶層、服務層、業務層、技術層和數據層［15］，各層共同運作為用戶提供智慧服務。FOLIO平臺在中圖圖書館服務中得以應用實際上是經歷了較長時間的適應合改造過程。2020年9 月，上海圖書館正式上線“FOLIO 館藏管理系統”，新系統優化業務流程，實現對館藏資產從驗收到剔舊全生命周期的精細化管理。系統可以實時追蹤文獻位置、狀態的變化過程，讓資產管理有據可查。

2.2 圖書館用戶行為數據治理

數據治理是對機構的數據資產管理行使權力和控制的活動集合［16］，生態治理則是在此基礎上強調了治理的全域、系統和連續性。全面梳理業務流程借閱數據管理一直是圖書館行業不斷創新探索的領域，也涌現了許多可供借鑒的探索成果。作為國內首家新一代圖書館服務平臺NLSP（Next Library Service Platforms 或NJU Library）是南京大學圖書館為建設新一代智慧圖書館，于2019年4月26日發布的以微服務框架下紙電數一體化為核心的新一代圖書館系統平臺［17］。同年9月24日，NLSP 在人機交互、數據服務、權限管理、專業規范等多個方面完成功能迭代，推出了2.0 版本。2020 年，該系統作為大學圖書館在數據治理方面的重要成果進行發布。過去，不同時期不同地區的用途管制數據內容、數據結構不統一，行政區劃名稱代碼不規范，基礎數據不全面，存儲分散，各項業務之間數據不關聯或者關聯錯誤，這些問題影響智慧圖書館數據治理效能的發揮，影響精準分析和準確決策。圖書館數據治理則強調聯合各方力量對圖書館日常數據的全方位、全時段的數據治理，匯集分散數據，通過綜合梳理促進數據集成融合改善數據治理成效，建立自運行的數據治理體系。

2.3 圖書館管理運維數據治理

智慧圖書館服務數據、空間業務管理數據、空間用戶行為數據的監測獲取、存儲管理、分析應用等全生態治理鏈條的目標，在于通過數據為決策提供支持、為管理提供信息。在這一過程中，智慧圖書館內涉及和產生的讀者隱私數據和個人數據最注重安全問題?？臻g運維數據治理是圖書館以數據治理的全面深化，助力城市數字化轉型的重要行業行動。于2020年正式開館的江西省圖書館新館基于中國聯通和阿里云多年的數據中臺的建設經驗，依據3ONE 理論的設計描述，按照智慧化圖書館的應用場景，打造圍繞讀者和資源的數據的“存”“通”“用”的數據閉環，提供完整的智慧圖書館用戶數據治理方略和計算路徑中臺方案與包括數據計算引擎、數據治理套件和數據開放套件相關成熟的數據中臺產品。其中，大數據中臺是智慧圖書館的核心模塊之一，從采集到加工處理到服務輸出建設多種生產力工具來支撐，包括大數據開發套件、數據質量管理、數據模型-元數據管理、數據API平臺、標簽工廠、數據血緣、報表引擎和可視化大屏引擎等［18］。

2.4 圖書館社群用戶數據治理

社會治理理論認為，政府在數據治理中的角色扮演更多的是發揮著行政指揮棒、合法性規制和秩序的維護者的作用，執行方更多的在于企業等第三方主體。在圖書館數據治理中，也有第三方委托的做法，當前的數據安全風險監測仍是以國家或公共圖書館為中心的傳統監管模式。面對當前不斷變化的數字發展環境，數據治理才是符合未來的路徑［19］。企業在這方面具有豐富的技術能力，如亞馬孫Macie通過機器學習，自動發現、分類和存儲在AWS 中的敏感數據，保護用戶數據安全；谷歌推出密碼檢查器Password Checkup幫助用戶檢測他們在網站上輸入的用戶名和密碼是否已被盜用；阿里巴巴推出DataWorks全鏈路數據治理產品體系，以更好地提升企業的數據治理能力；抖音平臺在數據治理中采用最小化收集、更大化開發的治理原則進行用戶和平臺的使用數據收集工作，增強數據治理效果。正確引入社會力量參與圖書館數據治理，是建構數據多主體協同參與治理的關鍵一環。圖書館數據治理瞄點主要聚焦于數據采集匯聚、數據監測評估、數據智能分析、數據容災備份、數據風險管理維度，如持續拓展智能化數據采集平臺，全面建設圖書館智慧匯聚中臺。智慧圖書館數據治理與數據安全治理、隱私治理相交叉融合，都不同程度地推動著圖情檔機構重組與隊伍的專業化。

3 智慧圖書館數據治理實現路徑

隨著“社會5.0”時代的到來，作為支撐圖書館智慧轉型的數據，存在著隱私泄露與信任、數據共享與孤島、數據價值與干擾等問題，呈現出風險的動態化、復雜化以及多元化特征，數據安全、用戶隱私成為智慧圖書館數據面臨的主要風險因素。數據治理具有風險預測、追蹤溯源、信息共享、價值保障等功能，能夠推進圖書館風險治理模式向智慧化、高效化、可視化等方向轉變，進而需要加強智慧圖書館數據治理的關聯性、有效性，實現風險的事前預防、實時分析，從而對之進行有效規避。故而，數據不僅為智慧圖書館提供發展的“價值”，也為其風險治理提供有效的“工具”［19］。由于數據治理的主要矛盾源于數字鴻溝、數字創新能力、數據權屬界定與可追溯性等問題［20］。因此，智慧圖書館數據治理需要重點理清其實現路徑，根據前述分析具體包括多維政策標準協同一體、多方責任主體利益共贏、多源數據質量有效控制與多元數據價值應用適配等。

3.1 促進多維政策標準協同一體

智慧圖書館建設是國家智慧城市與文化政策導向之一。從政策導向來看，構建智慧數據治理新框架，充分發揮我國各個行業的海量數據規范性治理規模，發揮數據要素在公共文化事業和智慧城市建設工作中的巨大作用，成為以數據治理促進文化事業繁榮的新增長點。對于圖書館行業來說，眾多行業戰略規劃文本也充分強調了圖書館智慧數據治理的重要性及其具體要求。統一標準是各局點之間互聯互通、信息共享、業務協同的基礎，通過頂層設計和統籌規劃建立針對區數據中心的大數據標準體系，有助于從根本上解決各部門各系統數據存在的不標準、不完整、重復、錯誤、不一致等數據質量問題。在智慧圖書館層次的數據治理領域，公共圖書館可以參照國家標準和相關領域的地方標準，加快智慧服務所需的基本數據收集和管理，實現數據治理的頂層設計與圖書館智慧運維數據治理概念框架相匹配，在此基礎上，還應該進一步進行圖書館數據資產識別、確權、應用、盤點、變更、處置、評估、審計和安全管理，以確保數據要素在基礎制度和標準化工具的托舉下實現附屬文化經濟價值。通過實施實際可操作的數據治理標準，減少跨部門、跨系統的異構數據交換格式、類型和質量問題，使數據在整合、應用的過程中實現統一標準的生態治理。

圖書館行業智慧空間數據管理規則本質上是在國家和地方標準框架下，建立相對完善的行業標準，將圖書館智慧管理數據的生態治理標準，作為保障圖書館智慧數據治理機制運行的規范性約束，通過數據標準化消除圖書館數據業務歧義，進而形成一套契合圖書館用戶服務相關的實際業務工作需要的空間數據管理規則與方法。目前，在國家圖書館等有關方面正在加快研制出臺國家層面有關智慧圖書館及其空間數據治理的專題規范的情況下，已有的可供參考遵循的行業標準、團體標準或地方標準主要包括深圳市團體標準《公共圖書館智慧技術應用與服務規范（T-SZIOT 007—2020）》《公共圖書館總分館智慧服務云平臺規則（T/GZBZ 14-2021）》《公共圖書館智慧技術應用與服務要求（DB4403/T 169-2021）》。上述圖書館行業高度相關的服務標準，雖然是地方標準，但是也在內容上規定了公共圖書館智慧技術開發和使用的可行架構，為更好地滿足公共圖書館在智慧服務中的各類的要求提供了參考借鑒。未來，在地方行業標準基礎上加快建立更加完整、系統、準確、合規的行業性數據標準是實現空間數據治理的行動趨向之一。

3.2 增強多方責任主體利益共贏

多方責任主體利益共同機制要求公共部門統籌主導、第三部門協同推進和社會力量有序參與。利益共同機制強調明確空間數據治理不同階段、不同主體的治理角色定位?，F階段，數據治理仍然需要公共部門的介入干預和引導統籌，尤其是其中的關鍵部分涉及公民隱私權力和脫敏數據權限等問題，決定了必須由公共部門統籌主導完成。智慧圖書館運維數據集成融合，推動以空間數據治理為核心的公共圖書館智慧化變革。作為智慧圖書館發展的必然趨勢，圖書館物理空間的或數字空間平臺中的館藏文獻資源、管理與服務資源、系統平臺資源以及用戶行為數據的治理也是就必然涉及第三方機構的參與。

當前，雖然數據第三方協同治理過程中的數據授權運營的理論和實踐尚處于混沌和爭議之中，但是智慧圖書館數據協同治理需要第三部門協同推進，這已經得到認可和具有一定的合理性。圖書館在數據治理的復雜程度進一步加深的背景下，適時引入社會力量，有利于豐富參與主體并降低數據治理風險。顧立平認為數據的加值處理需要依靠一個穩定的商業模式，即引入企業對圖書館的空間大數據進行治理。社會參與的主要模式有政府購買、政府與社會力量合作、社會力量獨辦以及社會力量參助圖書館的志愿服務等［21］。引入社會企業的參與可以讓智慧圖書館的數據治理高效化、專業化，也加快了圖書館的智慧化升級進程。

3.3 保障多源數據質量有效控制

數據治理流程包括數據的生產、存儲、處理、使用、共享、銷毀全生命周期過程。圖書館在數據資產方面具有重要的天然優勢，不僅有紙質資源和大量的數字資源，還有圖書館閱讀推廣、社會服務、素養教育和智庫決策等方面的數據。這些數據被圖書館采集處理后形成具有各自屬性特征的數據集，經過規范化處理以實現數據管理。數據治理與以往我們討論的數據生命周期管理、治理的FAIR 原則框架的差異在于前者更加傾向于將空間視為生態系統，進行立體化的治理。圖書館數據的可視化已經成為線下空間展示、線上空間陳列的一部分，可視化入館人數、借還統計、座位預約、研討空間預約、活動情況等數據，但是鮮有圖書館單獨完成本館空間運維數據治理工作，大都依托外部力量共同完成數據監測、數據評估、數據管理等工作，獨立由館員將空間設施利用數據整理成報告進行公開發布，反饋于館務工作調整的圖書館不多。同時存在著圖書館用戶數據和業務數據的碎片化和規范性不足等問題，數據質量偏低、冗余大量存在。這些問題的解決有賴于數據館員的培養并在數據治理效果反饋中發揮作用，為未來幾年智慧圖書館的建設及其空間數據的治理業務工作提供發展導視，是數據授權運營利用中重要的一環。

3.4 拓展多元數據價值應用范圍

化解智慧圖書館數據治理價值排序中的矛盾與沖突需要寓于整體的變革環境中予以考察。符合《公共圖書館法》規定前提下，智慧圖書館治理總體進程，需要制定適應數據分析場景的制度規范，在保證用戶數據安全保護的前提下完成數據分析、決策等治理工作。中國總分館體制的影響力逐漸擴大。智慧圖書館建設中的總館需要負責統籌不同區域的分館數據，及時匯總分析，消除數據治理的技術復雜性，了解資源配置決策的科學合理性分配的原因，建立一個高效數據治理框架體系?；鈨r值矛盾沖突的要點在于生態體系的調適。包括大規模海量日常運營的空間數據異常監測與原因分析，查看關鍵實體項目并跟蹤數據質量變化，以及時提出最佳智慧圖書館數據治理解決方案。

永不放棄對用戶的關心是智慧圖書館及其數據治理的價值所在，這也是數據治理的核心理念?；诩夹g融合的智慧圖書館數據治理是高質量轉型發展實踐形成的可行路徑。目前智慧圖書館全數據體系通常被認為包括文獻元數據、文獻內容數據化數據、全面信息管理系統的運行數據、讀者行為數據、支持智慧圖書館系統的知識庫以及零數據共六類，而智慧圖書館用戶服務的五種關鍵的數據能力包括數據集中管理的能力、文獻資源的數據化能力、提高智慧服務感知度的行為數據應用能力、知識庫的共建共享能力和零數據分析能力。面向未來的智慧圖書館數據治理需要緊扣國家文化數字化戰略、智慧城市政策進行布局，并在實踐中不斷探索數據有效治理的實現機制，培養強大的治理合力和形成政策導向一致的整體格局。

4 結束語

數據治理是致力實現公共圖書館智慧化變革的重要力量。隨著中國各個領域的“智慧化”正逐步從概念走向現實，圖書館助力智慧城市建設已成為圖書情報領域研究的熱點。圖書館開展數據治理工作是建設智慧圖書館的必經之路，也是圖書館實現智慧化轉型的關鍵機遇。圖書館吸納更多主體協同參與用戶服務數據治理工作可提升數據治理效能，增強服務價值。但目前圖書館數據治理尚處于發展的初級階段，頂層設計、治理過程等還不完善，多元協同參與的程度尚有待提高［22］。

本文引入“數據治理”的思想，提出智慧圖書館數據治理的框架要素、實踐圖式與實現路徑，能夠為未來相關研究更好地分析智慧圖書館數據治理實踐動因、歷史基礎、未來圖景、關鍵問題和實現機制等議題提供基礎，為我國智慧圖書館變革提供新的增長動力和治理思想。但是，本文的研究也存在一定的不足，尤其是智慧圖書館數據治理要素是處于動態發展的狀態中，既包括技術、制度、人才等，也涉及外部環境等各個部分，圖書館智慧化過程中產生的各類數據經過分析處理完成后如何發揮價值賦能治理決策，這也是數據價值釋放過程中的重要環節之一，更是本文尚未分析的內容，需要后續研究予以補充和增強。