大數據時代科技情報服務的挑戰與思考

朱永財 吳煥斌

摘 要：隨著大數據時代的來臨，我國的科技情報服務系統也實現了更新。特別是在新的時代下，它面臨的挑戰性也越來越多。大數據吸引了大量發展中的企業，包括政府以及城市等。大數據時代為科技情報信息的處理創造了有利的條件。大數據時代，科技情報的整理方式也發生了根本性的變化。也給科技情報的發展創造了良好的發展條件，為了適應城市的發展，科技情報要走創新發展的道路，重視改革。也對新時代下的科技情報提出了更高的要求。

關鍵詞：大數據時代；科技情報；服務系統；挑戰與思考

中圖分類號：G358 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）15-0213-02

大數據指的是巨量的資料。它涉及的數據信息比較多，面對大量的資料，大數據技術能夠在短時間內將這些資料統一整理，按照一定的順序編排。幫助企業整理更多的信息，在科技情報中，大數據也有重要的應用，它主要是提高了數據處理的速度，實現擷取、管理、處理的統一，并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。隨著大數據時代的來臨，我國的科技情報整體方式也發生了根本性的變化。總得來說，大數據是用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算建立聯系，能夠更好地解決數據信息的處理問題。

1 大數據時代的特征以及與科技情報的融合

（1）大數據并不是簡單的數據容量大。而是一種處理龐大數據的綜合性技術。大數據時代對企業的發展提出了更高的要求，改變了我們的時代性質。大數據理念有利于我們擴大思維空間，發展更大規模的企業，使很多想法成為可能，大數據時代也使我們更多的思考如何從海量數據中獲取有用的信息并成為情報工作者面臨的新挑戰。

（2）大數據時代的另一個特點就是其多樣性。大數據技術是一項比較綜合性強的技術。進入大數據后，處理的數據種類也多了，還包括很多非結構化的東西，比如，文本信息，音頻信息等，對于這種屬性的數據，處理的方式也是不同的。在科技情報處理過程中，更加注重數據的有效性和真實性。情報工作者要挖掘的某些規律可能隱含在各種形式的數據中，而同一種形式的數據又有可能含有很多規律，如此一來，大數據時代就要求情報工作人員的統籌兼顧，不能漏過任何一種類型的數據。

（3）大數據時代不僅僅是數據量的巨大，其最主要的特點還有高速。情報工作的高速是提高情報質量的基礎，情報具有一定的時效性，一旦錯過了這個時期，情報處理就會變得很棘手，所以，從事情報工作的人員要更具有責任心，做好情報工作就必須打破傳統的情報分析整理模式，充分運用大數據技術，結合云計算，保留有效信息。及時更新信息率，使信息更具有真實性和使用價值。

（4）在大數據時代，情報工作要與其他學科知識建立聯系。在其他學科的各個領域內應用情報學的知識對海量的數據進行分析研究，并將各個學科領域內的研究都歸為情報學的一個組成部分加以建設，情報學自身的優勢何在，劣勢何在，如何把握大數據時代這一機會進步進行學科的完善，是我們應該思考的問題。

2 加強大數據在科技情報中的應用的措施

（1）要創新科技情報資源服務體系，提高服務質量。同時，要加強技術的科研力度，提高技術。要有服務意識，提高服務質量。提高技術是發展的關鍵。需要匹配服務的創新與升級。在大數據的背景下，服務要基于用戶的需求，充分運用大數據技術，分析用戶需求與科技情報的關系。拓展的資源保障體系與用戶需求之間的關聯。根據大數據技術特征，加強數據分析能力，提高數據處理質量。

（2）提高輕量數據分析能力。輕數據主要指的是一些動態的數據，科技情報中，一般指的是一些科技數據信息的變化，以及變化速度。加強輕數據服務質量有利于提高數據的綜合處理能力，在短期內處理更多的數據。較小地犧牲信息分析準確性而開展的快速信息分析方式，即“短、平、快”的服務模式。動態數據的迅速更新有利于數據信息質量的提高，有利于降低數據處理的難度。減少數據處理的時間，使情報信息的價值提高由于科技情報的重要性，它對準確度的要求更高，所以，要保證數據的時效性。

（3）降低信息處理中的信息損耗，盡可能降低信息的損失度，保留原始信息。建立高的數據篩選機制，從大量信息中準確選擇目標數據，提高數據查找效率。

（4）要細化服務體系，提高服務質量。對于情報信息的處理，可以通過將情報信息碎片化，將數據的體積變小，根據關鍵詞來集中相關的數據信息。從用戶的實際需求出發。盡可能壓縮數據的體積，使數據完好保存，提高保存效率，能夠同時篩選多個信息。增加信息收集到途徑，提高信息采集效率。同時，還能在線更改信息，聚合信息。

（5）技術應用即服務方式。這種技術是通過對資源進行有效分析，搭建獨特的信息平臺。

給用戶提供關鍵的指導，使用戶能夠在線查閱信息，還可以使用信息工具。提高了數據緩存的安全性。

3 預測大數據背景下的科技情報的服務發展模式

（1）在大數據時代，不管是龐大的數據系統的處理還是小型的數據系統的處理。都要重視情報這個學科本身的技術研究層面，運用傳統的技術已經遠遠不能滿足時代發展的需求，要不斷創新，發現問題。大數據技術的使用更好的服務于情報信的處理，同時，還為情報學這一學科提供更強有力的數據處理分析工具和方法。

（2）大數據背景下的數據分析能為情報拓展發展領域，它在各個學科的發展中都有重要的應用。大數據背景為專業的情報人員提供了更高的平臺，讓他們充分完善自我，學習更多的發展經驗。大數據時代還帶來了很多創新技術，促進了情報學的綜合發展。

（3）任何一個企業要想取得很好的發展成就，就必須提高情報人員的專業素質，運用成熟的方法，跨學科研究情報與大數據的結合方法。挖掘更多的關鍵信息。情報學專業在大數據時代應該抓住機遇展現自身的優勢，順應潮流發展，讓更多的人看到情報學專業的閃光點，進一步對學科建設進行完善，使情報學充分的與數學、經濟學、心理學等其他學科結合起來，從而使情報學更為成熟，成為數據挖掘和數據分析中的領頭羊。

（4）大數據背景為情報員提供更大的發展空間，不僅增加了數據的存儲空間，還提高了數據的處理能力。促進了人才的培養，促使他們研究更多的情報學內容，提高新技術的研發力度。研究新方法無疑是需要更多的人才培養，這就需要更多跨專業人才進入情報學，在招收情報學方面人才時應該更加注重人才在學科中的交叉，不同學科人才的思維方式不同，不同學科人才的專長不同，不同學科人才所了解的研究方法也是多種多樣。未來情報學要抓住大數據時代的契機，對各類人才進行吸收，從而使情報技術更為完善，使研究方法更為廣泛。同時現有的情報工作者也要注重自身的培養，與時俱進，多涉及一些其他領域的知識，使自身的研究領域得到更好的完善。

4 結語

在大數據時代背景下，要想加強大數據與科技情報的融合，就必須克服技術問題，抓住發展的機遇，做好長期發展的準備，要有遠見，大數據時代不僅幫助我們更好的處理科技情報，還為科技情報的發展指出了一條光明的道路，本文從大數據時代背景下情報學發展趨勢和面對機遇方面出發，為情報學未來發展提出了建議，也為情報學的發展奠定了良好的基礎。

參考文獻

[1]王飛躍.知識產生方式和科技決策支撐的重大變革———面向大數據和開源信息的科技態勢解析與決策服務[J].中國科學院院刊，2016，27（5）：527-537.

[2]李廣建，楊林.大數據視角下的情報研究與情報研究技術[J].圖書與情報，2017，（6）：1-8.

[3]賀德方.基于大數據、云服務的科技情報工作思考[J].數字圖書館論壇，2017，（6）：2-9.

[4]喬曉東，朱禮軍，李穎，等.大數據時代的技術情報工程[J].情報學報，2017，33（12）：1255-1263.

[5]曾建勛，魏來.大數據時代的情報學變革[J].情報學報，2015，34（1）：37-44.

[6]王曉佳，楊善林，陳志強.大數據時代下的情報分析與挖掘技術研究[J].情報學報，2013，32（6）：564-574.