大數據背景下高校信息資源共享庫建設探究

梁德堅+姜思佳+陸大同

【摘 要】本文基于大數據相關技術，分析大數據背景下高校加強資源共享庫建設的必要性，并提出大數據背景下高校加強信息資源共享庫建設的具體措施。

【關鍵詞】大數據 高校 信息資源共享庫 建設

【中圖分類號】G 【文獻標識碼】A

【文章編號】0450-9889（2017）05C-0006-03

高校信息資源共享是信息技術與現代管理理念的融合。大數據背景下，信息資源共享的本質是通過借助于網絡工具，實現以用戶為中心，以用戶利用為目標，整合高校信息資源，實現高校信息資源的可獲知性和獲取性，促成社會組織與公眾平等擁有高校信息資源的獲取權和獲取條件，最終實現高校信息資源的價值最大化。在大數據信息技術越來越成熟的背景下，高校信息資源共享不但是社會進步的表現，同時承載著多項使命和義務。當高校信息資源共享已經成為共識，基于大數據背景下的信息資源共享庫建設意義重大。

一、大數據相關技術

（一）關于大數據

大數據處理模式上可以分為流處理模式和批處理模式。流處理模式也就是直接處理數據的模式。其理念是隨著時間的流逝數據價值在不斷減少，因此快速處理最新數據，可以使數據分析結果更具價值性。經常用于諸如網頁點擊數量的實時統計、傳感器網絡、金融中的高頻交易等，將源源不斷的數據組成數據流，隨時有數據到來隨時處理。批處理模式是先存儲后處理。這是Google公司于2004年提出的數據處理模式。其運行原理是首先將用戶原始數據分塊，通過交由不同任務區處理的方式，解析出數據集合，再依據用戶自定義條件基礎上獲得中間結果，將結果寫入本地硬盤。然后從硬盤讀取數據進行排序，具有相同值的數據組織在一起，并應用戶自定義函數影響排序結果最終輸出數據處理成果。

無論是流處理模式還是批處理模式，針對大數據應用類型廣泛這一現狀，為了使數據的處理更具有效性和實時性，兩種數據處理模式經常被交互使用。比如一些社交網站由于數據量龐大，因此針對大數據處理區別為在線、近線和離線。處理過程中在線處理往往是毫秒級或者是秒級，采用流處理模式較為合理。離線的數據處理時間往往以天為單位，所以采用批處理較為合理。兩種方式的交替使用，可以最大限度地利用系統IPO。而近線的大數據處理一般是以小時為單位來劃分，因此，依據數據處理結果需要既可以采用流處理也可以采用批處理。

（二）大數據時代高校信息資源共享庫的服務模式與特點

大數據時代高校信息資源共享庫的服務模式一般可劃分為校內共享模式、校際共享模式和社會共享模式。

校內共享模式是高校信息資源基本的共享模式，也是基于大數據條件下最容易實現的共享模式。其主要特點，一是通過網絡通信專業人士搭建校內信息資源共享平臺，通過高校各個部門的組織狀況、地理布局和樓層結構、信息資源來源等情況，構建信息資源共享的計算機基礎設施。二是校內信息資源共享是通過局域網實現，只要滿足通信設備、通信線路和相應的網絡軟件要求，做到終端、多臺計算機及其附屬設備的連接，就能夠實現校內信息資源的共享。三是校內信息資源共享的優勢是獨立使用網絡資源可以保證屬于秘密性質的網絡資源不被盜用，在物理隔離的保障下，實現了最大程度的數據安全。同時，還具有局域網內數據傳誤碼率低、共享安全性高等特點。

校際共享模式是高校之間的信息資源共享模式。比如同一區域內高校之間建立共享庫或者是同一類高校間建立共享庫。以當前的校際共享模式來看，一般是通過省級教育主管機關的電子政務網作為平臺實現校際共享。這一共享模式的特點表現為，首先，實現省級教育主管機構的政務網系統工程。通過高校與省級教育主管機構的政務網系統工程的整合，形成高校信息資源共享庫。其次，共享庫建設必須實現同一的數據標準，也就是通過建立統一的元數據標準、元數據主持系統、元數據倉儲和利用協議標準等措施，實現用戶的無障礙信息資源訪問。再次，高校之間的數據共享理念必須一致。因為，一旦各個高校為了鞏固自身利益，妨礙共享庫的建設，在諸多校際信息資源共享庫建設模式上會存在較大的差異，所以必須統一高校信息資源共享理念。最后，針對用戶應用層面服務界面統一、檢索方法統一等。

社會共享模式是指高校以互聯網為基礎，以高校專業網站為節點，利用網絡技術突破時空、地域的限制，向不同高校信息資源用戶提供共享服務。該模式的特點首先表現為社會部門與組織間的協作關系。比如檔案信息資源社會共享必須要求檔案學會、協會、學會等檔案機構參加，在組織上相互互聯，構成檔案信息系統的網絡節點服務系統。其次是高校信息資源共享網站集群系統的建設。因為單一的網站無論其功能還是信息資源量都是有限的，因此，需要整合高校信息資源做到網站全方位聯通的模式，使用戶信息資源使用中實現和高校任何信息資源的互動與溝通。

二、大數據背景下高校加強資源共享庫建設的必要性

大數據從字面意思來講就是海量數據。這些海量數據是通過當前的網絡技術條件獲取。博客、社交網絡或者是基于位置的服務LBS為代表的新型信息發布方式等，借助于云計算、物聯網等技術為大數據提供了取之不盡的數據源，并且海量數據仍在不斷的增長和累積當中，大數據時代已經來臨。從計算機起源到計算機技術不斷發展的過程，我們非常熟悉數據庫的概念。如果從表面的技術演進來看，數據庫的發展必然向大數據時代演進。但是兩者卻存在著本質的管理區別。

首先，數據規模的本質差異。從數據庫處理的基本單位來看一般以Mb為單位，而大數據時代則往往以GB、TB甚至是PB為單位，量變引發數據管理的質變成為必然發生的現象。

其次，數據類型的差異。傳統數據庫種類往往比較單一，以我國高校最早的信息資源共享為例，僅僅是圖書館之間的館際合作。大數據時代則包含了人才庫、圖書館數據庫、網絡信息資源數據庫等的合作，數據種類之繁多是數據庫遠遠不能比擬的。數據庫以結構化數據為主，大數據則包含著結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據，同時，占據主要發展模式的半結構化數據和非結構化數據比重越來越大。

再次，模式和數據的關系發生了改變。傳統數據庫受限于其技術條件，是先有模式后有數據。大數據條件下，數據模式難以在數據產生之前確定，只有數據產生后才出現相應的模式。盡管出現了大數據條件的數據模式，隨著數據量的不斷增長，其模式形態或者是結構也處在不斷變化之中。

最后，處理工具出現本質性變化。數據庫的處理工具通過一種或幾種工具，即所謂的One size fitsal就可以實現數據處理。但大數據卻需要通過數據思維模式的轉變實現新的處理方式。這也就是著名數據庫專家Jim Gray博士所提出的第四種數據處理范式即“第四范式”。其本質是改變傳統以計算機為中心的模式，轉變為數據思維模式，即以數據處理為中心的大數據模式。

三、大數據背景下高校加強信息資源共享庫建設的具體措施

（一）構建信息化基礎設施建設

高校進行大數據數字圖書館數據的共享，在當前來看，并沒有固定的模式或較為成功的典范可資借鑒。但數據共享的理念已經成為高校間館際合作的普遍理念。借助于信息技術和互聯網技術高速發展的數據共享環境的有利性，高校間數據庫共享的實現條件已經具備。既然沒有統一的、規范的和可資借鑒的具體模式，高校完全可以依托于本館用戶的需求，針對本館的不足，尋求其他高校數字圖書館展開先期的合作和共享。以此為基礎，在原有館藏資料的基礎上，構建信息化基礎設施建設，滿足用戶更為多樣化和個性化的需求。在高校高層領導間溝通的層面上，建立館際合作的統一管理的領導機構，并制定館際合作目標的統一規劃和發展策略。在互惠互利、資源共享原則的指導下，履行各個圖書館的職責。

（二）采用協同化服務模式建立完善的運行機制

傳統圖書館提供服務的模式是搜集、整理、收藏和流通圖書資料。但在數據共享的信息化時代，信息量的劇增、讀者需求的驅動以及圖書館自身發展的推動，這一模式已經不能滿足讀者的需要。高校信息資源只有在滿足用戶需求的基礎上，才能做好信息化資源的服務工作。因此，應構建高校間協同化服務鏈信息共享的模式，為高校帶來全新的信息共享運行機制。

首先，借助于信息技術和網絡技術，將高校圖書館服務內容進一步深化。隨著當前信息搜索技術的不斷發展，用戶更希望借助于資料直接解決自身的問題。由此可見，內容精確、完整的圖書館資料提供，已經不是高校圖書館唯一的服務模式，高校信息資源庫需要能夠為用戶提供解決問題的方法和技能。因此，在圖書館館際間協同交互的基礎上，開放性進行資料內容的合作，滿足用戶知識發現需求的前提下，融合各種信息條件下到服務和手段，由此實現高效協同化服務模式的構建。

其次，用戶為中心的服務模式創新原則，是信息技術和互聯網技術條件下，依據用戶需求的動態改變，數字圖書館不斷尋求與用戶需求新的契合點的過程。比如，如何能夠更為迅速和主動的接近讀者群體，這需要數字圖書館對用戶需求的大數據進行采集和分析。將自身的加工文獻資料為主的圖書館資料整理模式過渡到加工知識單元為主導的圖書館資料整理模式。

最后，當前我國高校數字圖書館資源共享，缺乏國家層面的法律法規的支持，因此，在制度支持方面需要高校間協同制定，互惠互利原則下的各類規章制度，以保證圖書館館際間合作服務鏈的正常運行。在制度建設上，應建立保障機制，針對館際間合作開展監督和評價機制的實施，對合作內容實施的典范進行激勵機制的進一步促進。一是在信息資源真實基礎上開展實際操作層面的館際合作信息技術開發。二是構建有序、職責明晰和體質規范的合作機制。三是館際間合作要具備利益平衡保障機制。

總之，基于大數據背景的高校信息資源共享庫的構建，無論是理念方面還是技術應用方面，無一不是依托于當前的大數據概念。圍繞大數據展開的相關技術研究與應用也以驚人的速度在不斷進步當中。當前的大數據已經將智慧城市、智慧公交系統、智慧家庭等數據應用前景展示在人們眼前，高校的信息資源共享也只是這些技術研究基礎上的延伸。所以，基于大數據背景的高校信息資源共享庫建設不但可行，而且有益于國家、社會和個人的發展，建設高校信息資源共享庫有百益而無一害。大數據背景下的高校信息資源共享，其本質是不斷構建信息資源共享庫和不斷實現技術與應用突破的動態建立過程，而不是一勞永逸的單純應用數據庫組合的思維。因此，高校信息資源共享庫的建設是多方努力和協調的成果，隨著大數據相關技術的進步，這一成果必將沿著持續完善的方向不斷推進。

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【作者簡介】梁德堅（1964— ），男，廣西柳州人，柳州鐵道職業技術學院高級實驗師，研究方向：自動控制；姜思佳（1981— ），男，黑龍江哈爾濱人，柳州城市職業學院講師，研究方向：計算機應用；陸大同（1969— ），男，廣西百色人，百色職業學院副教授，研究方向：機電一體化。

（責編 劉健華）