大數據背景下圖書館信息服務的變革和創新

劉英杰

（河南科技學院圖書館，河南 新鄉 453003）

1 大數據的內涵和特點

信息技術、云計算的蓬勃發展，促使信息量成指數級增長，在2011年，麥肯錫公司（McKinsey）就提出了“大數據時代到來”的觀點，這引起了全球的廣泛關注，該觀點認為大數據已經滲透到全球經濟中的每一個行業和業務職能領域，它將和硬件設施、人力資源一樣成為當今增強創新力，增加競爭力和提升生產力的驅動力[1]。那究竟什么是大數據？至今尚未得到學界或業界的統一共識。賽迪顧問公司的吳李知認為，大數據是指需要通過快速獲取、處理、分析以從中提取價值的海量、多樣化的交易數據、交互數據或傳感數據[2]。但人們更普遍認為大數據是指信息技術大量應用于各行各業，使得后者擁有快速獲取、高速存儲、精準分析和智慧處理大量化、多樣化、快速化、價值化的各種類型的數據，包括結構化數據、非結構化數據、半結構化數據。大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型。大數據改變了人們的認知方式，其核心是預測，而預測結果之所以能夠成功，關鍵在于它們是建立在海量數據基礎之上的。

IBM在2011年美國拉斯維加斯舉辦的IOD2011大會上指出了大數據的“3V”特征，即多樣性（Variety）、容量（Volume）和速度（Velocity）[3]。IDC（Internet Data Center，既互聯網數據中心）定義了大數據的4大特征，在原“3V”特征基礎上又增加了數據價值（Value），并賦予了原“3V”特征新的含義[4]。目前大數據“4V”特征已經得到了科學界的共識，正是這四個特征對數字時代的數據存儲、信息共享、數據挖掘分析等方面都帶來了巨大的沖擊和變革。大數據帶來的變革和挑戰是具有顛覆性的，大數據的發展基礎是信息技術的進步，顯著特征就是人類社會的數據化生存，在于人們通過對數據的獲取、利用和分析，進而提供一種有價值的信息源。信息源使得人們的社會生活、行為態度、交往過程、互動關系都被記錄并保存下來，通過以恰當的方式處理海量數據，可以尋找隱藏在數據中的模式、趨勢和相關性，揭示社會現象與社會發展規律，并能夠預測結果。

2 圖書館中的“大數據”

電子資源的出現極大的豐富了館藏資源，圖書館的布局、管理和服務也隨著資源結構的變化而發生巨變，經費逐年遞增，資源購進更加具有針對性、科學性和合理性，形式、內容和服務更加多樣化，已經由傳統的單一型走向復合型。隨著電子資源、電子數據庫等數據資源所占的比例逐漸增加，圖書館的存儲形式也相對發生了巨大改變，讀者對文獻資源的獲取形式也逐漸網絡化、移動化，一些新生代讀者更希望獲取私人定制資源。經過快速的發展，長期的積累，圖書館的書目數據、各類電子資源、讀者行為信息等數據資源隨著圖書館的硬件設施的強化也在迅速積累，雖然這些數據在編碼和格式上并不統一，但也形成了大量的異構數據，具備了大數據的特點。傳統上這些零散的異構數據并沒有得到充分的開發、利用，只是作為一種常規數據進行存儲，但是隨著數據挖掘、預測分析技術的發展，這些數據在讀者信息服務中開始逐漸發揮出決策作用。

在大數據時代背景下，圖書館的物理形態、服務方式、資源存儲及用戶群體等都發生了巨大的變化，同時圖書館在大數據運作的過程中也面臨新的挑戰。單一的結構化數據庫無法滿足用戶需求的多樣性，圖書館現有的信息化數據存儲和分析能力不強，未建立相應的數據分析輔助決策系統，并不能充分挖掘這些數據的潛在價值，不能為決策者提供有力的數據支持，這需要傳統的信息服務內容亟須轉變。網絡技術的發展，信息量指數級的遞增，讀者獲取信息渠道的多樣化，這些基本原因正在促使圖書館信息服務模式發生著根本性的變革，從而出現了從以物為本走向以人為本、從被動走向主動、從實體走向虛體等新的服務理念。

在這個數據為支撐時代，傳統的圖書館信息服務模式已經遠遠不能滿足讀者日益增長的信息需求。為了更加快速、準確、多渠道、多形式獲取所需信息，讀者對圖書館的信息服務提出了更高的要求，如何滿足讀者的特定化需求，已成為圖書館信息服務發展過程中所必須解決的問題。面對大數據背景下信息浪潮的沖擊，怎樣利用圖書館中的“大數據”分析、挖掘結果，提高圖書館信息服務質量是急需解決的問題。

3 大數據背景下圖書館信息服務的變革和創新

3.1 信息服務觀念的變革和創新

圖書館傳統的“館內”信息服務觀念缺乏創新性和主動性，只是被動服務于讀者，這種服務手段落后，層次低，難以發揮圖書館信息服務的作用，嚴重制約了圖書館信息服務的發展，已經遠遠不能滿足于讀者日益多元化的信息需求。大數據背景下，圖書館信息服務的觀念要與時俱進的變革和創新。樹立以讀者為本的服務理念，一切為了讀者，一切從讀者需求出發。深度發掘、分析圖書館中與讀者相關數據，針對不同的讀者群，制定具有針對性的定制服務，強化主動創新意識，由被動型服務轉為主動型服務，以數據分析預測結果為基礎，建立超前服務意識，了解讀者預期需求，提前制定服務計劃，做好信息資源儲備，創新信息服務觀念，使圖書館信息服務綜合化、多元化，與讀者需求成為一個完整的、有機的整體。

3.2 管理模式的變革和創新

圖書館傳統的文獻采購、加工、保存、流通的管理模式已經嚴重滯后，遠遠的不能滿足現代圖書館發展的需求。存儲技術的發展，為圖書館積累了大量的異構數據，數據信息量的龐大及不斷更新就要求圖書館改變現有的管理模式，建立以適應大數據時代圖書館發展需要的管理模式。強化文獻采訪，建立讀者參與機制，轉變讀者角色，由被動接受服務，轉變為主動要求服務，使讀者成為館藏資源建設者，參與到館藏建設過程中。充分發揮讀者主觀能動性，調動讀者參與意識，提高資源建設質量。變革現有圖書機械借還模式，強化發掘讀者潛在借閱需求，提高服務質量，增強資源推薦力度，提供館藏文獻流通率。強化信息咨詢服務，加大館藏數據分析力度，預測讀者文獻需求期望，增加讀者培訓力度，為讀者提供優質、快速的信息服務。

加強館內部門之間的合作，尤其是流通、采編、咨詢部門之間的合作，互通讀者需求信息，建立讀者信息反饋聯絡點，及時整理、分析各部門收到的讀者反饋信息，協調相關部門及時解決問題，并針對讀者提出的問題及時改進工作方法，為提高信息服務質量打造一個堅實的管理平臺。

3.3 面向讀者的館藏資源整合

計算機技術和信息網絡的進步為信息服務開拓新的發展方向創造了條件，大數據概念的提出為圖書館信息服務改革創新提供了有力的支持，然而新技術、新環境、新需求也對圖書館信息服務提出了新的挑戰，圖書館傳統的館藏資源模式已經無法適應內部和外部的種種變化，傳統模式的弊端已經嚴重束縛了圖書館信息服務在知識經濟條件下的發展。只有進行面向讀者的館藏信息資源整合，才能適應新時代的要求，滿足讀者多維度的信息需求。

傳統圖書館要想從根本上提高信息服務能力，滿足用戶對于便捷性、個性化、時效性、系統性、智能型的多種需求特征，就必須從資源核心出發，推進資源整合服務戰略，全面推廣資源繼承服務體系，提高信息服務的知識含量，推進信息資源全方位整合系統，在圖書館整體上進行資源、服務、技術、環境和用戶的全方位整合。在現有館藏資源的基礎上，實現紙質資源與電子資源、圖書資源與期刊資源、中文資源與外文資源、館藏資源與網絡資源、采購資源與合作自建資源等資源的合理配置，促進資源立體化、層次化，為信息服務提供有力的資源保障。

面對館藏資源，只有基于大數據分析技術的推進網絡集成技術戰略，強化對網絡以及現代信息技術的綜合利用，是當前大數據背景下圖書館館藏資源整合的重要特征。針對館內存儲數據，推進分布式異構信息資源整合管理措施，適時動態資源整合，拓展信息服務渠道，推進信息服務資源整合能力的培育，提高數據挖掘、分析能力，充分利用數據分析結果預測讀者信息需求期望，具有針對性的劃分資源整合模塊，才能定制符合不同讀者需求的信息服務。

3.4 建立數據分析輔助決策系統

數據分析輔助決策是對數據的搜集、融合、挖掘和分析過程，將分析后的數據以動態、直觀的多維報表、圖形等形式占線給決策者，為決策提供數據依靠。獲取最佳數據分析輔助決策結果，往往需要一個強有力的決策分析系統的支持，以便在系統中整合各項功能，并未決策者提供一個統一的系統應用環境。目前高校圖書館的數據管理系統雖然可以高效實現數據的查詢和統計，但是無法有效的充分利用這些數據，不能將圖書館所存儲的數據有機整合，不能進行深度的發掘、分析，只能進行簡單的運算，所獲得的結果已經遠遠不能滿足決策者對數據結果的需求。

在當前大數據背景下，建立圖書館數據分析輔助決策系統，有利于利用圖書館有限的購置經費最大限度的優化館藏，極大提高讀者信息獲取速度及獲取綜合信息的能力[5]；能夠針對不同類型讀者提供定制服務，能夠提高信息服務質量并挖掘讀者潛在需求；能夠為決策者提供有效數據支撐，縮短決策制定時間，有效發揮決策潛在能量。

4 結語

當前圖書館信息服務的核心是滿足讀者的信息需求，傳統的信息服務已經滯后于時代的發展，大數據概念的提出及在圖書館的應用，為圖書館信息服務提供了新的活力和動力。其所產生的影響將改變圖書館的服務理念和管理模式，這種先進的數據存儲、傳遞、分析和使用技術將給圖書館帶來更大的機遇、變革和挑戰，圖書館信息服務只有通過不斷的創新，才能適應這一切。所以，圖書館信息服務在不斷的變革和創新過程中，要不斷進行自我完善，讓大數據在圖書館中發揮越來越大的優勢。

［1］Manyikn J,Chui M,Brown B,et al.Big Data:The Next Frontier for Innovation,Competition,and Productivity[R].Mckinsey Company,2011.

［2］吳李知.數據資產化與決策智能化時代來臨[N].中國計算機報，2012-06-25(02).

［3］互聯網數據中心[EB/OL].[2013-01-04].www.idc.com.cn.

［4］Stephen E.Arnold.Big data:The New Information Challenge[J].ONLINE,2011(04).

［5］丁國慶.基于數據挖掘的高校圖書館輔助決策系統研究[J].科技信息，2009（27）：310,342.