李继萍 晋中学院 山西 晋中 030600
摘要：高校图书馆是一个宏大的知识宝库，保存着大量珍贵的图书材料。大数据时代的到来，可 以让高校图书馆在图书管理和服务读者上更具有自动性。大数据的基本特征是海量、片面、实时，通 过对大数据发掘、分析和处理，可以明晰了解图书馆中的图书和读者的动态，有助于提升图书馆在资 源分配、信息咨询、决策建议、读者需求、读者行为、分析预测、采购决策等方面的才能；也可以更 好调动资源给广大师生提供更精准的个性化阅览和学习服务，促使高校图书馆向数字化、智能化、个 性化的方向发展。 同时也应该看到，大数据的运用，也对高校图书馆的场馆建设、设备配置、技术人 员、数据安全等方面提出了新的考验。
在互联网高速发展的明天，大数据已在日常消费生活 的各个方面广泛运用。在高校图书管理中，异样会产生大 量的数据，包括书籍的称号、地位、数量、形状、读者、 借阅等数据。如何应用大量现成的数据，完成对各种信息 的高效管理，提降低校图书管理的工作效率，就成为管理 者必须思索的成绩。大数据搜集多样、片面、海量的数 据，可以快捷、多元化的呈现出来，具有很高的应用价 值。
一、大数据的概念和特点
大数据的详细概念，如今还没有一致的认定。在《大 数据时代》一书中，作者提出：大数据是不采用抽样调 查这样的捷径来获得数据，而是采用全体数据的方法。常 见的定义以为，大数据不只包含海量的数据，在数据的时 间、度等内容维度上也是超越了海量数据，即包括结构化 的数据，也包括非结构化的数据，如声响，图像等。 大数据的特点是数据体量大、种类繁多、处理速度 快、以及价值密度低的4V特点。 第一，数据体量大。如今大数据、在各类设备不间断 的采集下、数据非常庞大。 第二，数据种类繁多。图书馆大数据平台衔接了人、 机、物。数据包括了静态数据如各类图书数据的属性， 读者的个人材料等。动态实时数据如读书的借阅状况，读 者的行为数据等，文本数据，工夫序列数据等结构化、半 结构和非结构化数据。同时读书馆数据有人与系统交互查 询，咨询产生的交互数据。 第三，价值密度低。比如对读者入馆阅览状况的视频 监控，有用的数据能够只要一两秒。 第四，处理速度快。大数据的处理，通常在几分之一 秒内停止分析，以支持决策制定。在功能要求方面，对实 时在线数据的处理要远高于离线数据。
二、大数据的处理技术
只要经过专业处理的大数据，才能发挥它在预测、决 策、洞察和流程优化等方面的价值。 第一，云计算技术。大数据常常与云计算和大数据分 析技术联络在一同。目前来说，云计算技术是大数据存储 和处理的重要组成部分，这是传统的数据管理技术无法实 现的。大数据以分布式处理等手腕存储在平台上，云计算 的核心是计算才能，两者的结合完成了对数据的存储和处 理，让海量的数据的价值得以完成。 第二，数据传输及存储技术。产生的海量数据传输及 存贮，会给图书馆系统平台带来极大的负担，因此可以通 过数据的紧缩可以减多数据量，提升存储效率。常用的数 据紧缩技术有Lempel—Ziv,是最盛行的无损存储算法。在 数据存储方面，通常采用分布式文件系统，如Hadhoop的 HDFS等。对于实时性数据要求高的场所，可以搭建多级存 储系统，以满足对数据的分析和计算。 第三，数据发掘技术。图书馆管理中常用的发掘技术 有统计技术。即根据给定的数据集合，假设一个概率或 分布模型，在采用相应的方法发掘需求的数据。统计技术 可以用来统计图书的借阅状况、读者的阅读偏好、场馆的运用状况等。概念描画也是一个合适图书馆运用的发掘技 术，用于描画某类对象的外延与概括特征，适用于图书馆 对读者停止画像。
三、大数据视野下的图书馆业务
（一）图书馆自然具有大数据的特征
首先，图书馆的数据种类非常多。图书馆既有大量的 结构化信息，如馆藏文献中的纸质图书、光盘资源、电子 资源，也有非结构化信息，如读者信息，采购信息、场馆 信息、人员信息等。这些数据的特征如编码方式、格式、 运用特征等都能够存在不同，构成大量的异构数据。 第二，持续产生大量数据，包括图书的借阅信息，读 者的借阅行为，场所的运用状况等。 第三，信息技术的运用，个性化、学科化越来越专 业，更多数字化图书的编辑出版发行，阅览途径的多样 化，读者对服务的要求也越来越高。图书馆必须转变服务 的策略，要对大量数据停止分析和发掘。 第四，图书馆末尾提供更多个性化的服务，如24小时 服务，网络服务等。 第五，对大量的图书信息、读者信息、读者行为等进 行统计和发掘，发现新的服务方向。
（二）大数据的来源
数据来源次要有以下几个方面。 第一，将过去曾经存在的、以非数字化方式存贮的数 据停止数据化处理，如馆藏图书、期刊、报纸、会议资 料、借阅记录等。 第二，采购的电子版图书。 第三，读者个人信息、图书借阅状况、查询状况等。 第四，传感器、监控系统、人脸辨认系统搜集到的信 息。 第五，与读者的交互信息。
（三）大数据的发掘和运用
大数据的特性决议了必须对大数据停止有效的发掘、 整理、统计、分析，才能把数据用于优化业务、精准服 务、文献建设和决策支持。 第一，对读者行为数据的发掘。分析读者数据是为了 给广大师生提供更精准化的服务。来源于读者的电子资源 运用数据、管理系统的运转数据、科研数据、读者的借阅 信息、借阅频次、借阅偏好等网络交互行为等，都与读者 的行为有关。经过深化发掘和整理这些数据，构成统计或 分析结果，来优化业务流程，预测读者的行为并推行精准 化的服务。 比如在图书馆人数比较多的高峰时段，可以安排培训 资源课程，宣传图书馆数字资源。根据阅览室的读者类 型，展开定向资源的推送。发掘读书的个人画像，引导读 者的阅读行为，采取迷信的文献保障政策。定期应用大数 据生成读者个人数据报告，展现读者在图书馆的借阅、自 习、书单等记录，让读者可以明晰的了解到本人运用图书 资源的状况。对读者的入馆行为停止分析，了解读者的行 为规律，遇到人流高的工夫段，提早做好预警。 第二，对图书馆馆藏资源的运用状况和采购决策停止 评价和优化。图书馆有大量的馆藏资源文献，在专业性和 信息搜集方面做得很好，同时对图书、期刊、数字资源的 需求也很高。经过读者对资源的应用状况、不同文献的借 阅比率，对馆藏图书停止评价，可以了解馆藏的结构，文 献的保障程度等。这样为将来图书馆的图书采购、图书结 构的调整、文献资源的剔旧等停止优化，使图书馆的各类 馆藏资源规划合理，提高文献的应用率，提高各部门的决 策效率和呼应速度。
四、大数据管理存在的难点
大数据的运用越来越广泛，随着物联网的普及，图书 馆的每一本书、每一个读者、每一个举动都被赋予了不同 的编码，需求大量的设备去辨认、记录、上传这些数据到 平台。这就需求对现有的图书馆停止改造或新建，添加必 要的设备。 数据安全也是在大数据的运用中必须重点关注的。可 以建立防火墙，定期对管理系统停止晋级，要做到实时 监控，及时修补系统破绽，防止机密数据被窃取或遭受恶 意攻击。同时为了保护读者的个人敏感信息，必须思索读 者数据的保护、开放和共享的成绩，慎重的采集和运用数 据。 大数据曾经覆盖到生活的方方面面，高校图书馆也逐 步在信息化和网络化，在高校图书馆的管理和服务中，有 效运用大数据显得尤为重要。在文章中，讨论了大数据的 特点、处理技术、采集和发掘运用。高校图书馆应该积极 运用大数据，对数据停止发掘和分析；为读者提供精准化 和个性化的服务，把工作的重点从以“资源”为中心向以 “服务”为中心转变，提升服务程度，提高管理程度。
参考文献 [1]潘云.大数据时代高校图书馆图书材料管理的改革与 创新[J].文科爱好者(教育教学),2019(3):13-14. [2]李荣,王庆石,李双,等.基于读者行为大数据的图书馆 精准服务与管理创新研讨——以东北财经大学图书馆为例 [J].图书馆研讨,2018,48(3):25-29. [3]赵秀丽.试论大数据在图书馆管理与服务中的运用 [J].精品,2020(6):295. |
