大數據時代圖書館服務平臺建設研究

關鍵詞：大數據;圖書館服務;數據處理;隱私保護

摘 要：文章簡述了大數據的內涵，分析了大數據給圖書館帶來的機遇和挑戰，提出了圖書館建設大數據服務平臺的思路。

中圖分類號：G253文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2019）11-0053-03

1 背景

全球已經進入大數據時代，互聯網上的數據量每兩年會翻一番。大數據作為信息時代新的財富增長點，受到國內外眾多知名信息企業的青睞，對大數據的研究與應用層出不窮。2011年5月，麥肯錫公司在《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》中首次提出了大數據的概念，并指出數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。2012年3月22日，奧巴馬宣布美國政府投資2億美元啟動大數據研究和發展計劃，將大數據研究上升為國家戰略。2017年5月14日，習近平在“一帶一路”國際合作高峰論壇講話中提到，要堅持創新驅動發展，加強在數字經濟、人工智能、納米技術、量子計算機等前沿領域的合作，推動大數據、云計算、智慧城市建設，連接成21世紀的數字絲綢之路。黨的十九大也明確提出推動互聯網、大數據、人工智能與實體經濟深度融合。大數據研究已逐漸上升為我國國家戰略。

2 大數據的內涵

大數據是結構化數據、半結構化數據和分結構化數據的綜合，其特點主要體現在以下幾點：①數據集合規模不斷擴大。②數據類型繁多、數據多樣化。③數據傳輸速度快。④數據多以數據流的形式動態產生，具有很強的時效性。人、機、物的高度融合引發數據規模的爆炸式增長和數據模式的高度復雜化，全球已進入網絡化的大數據時代。大數據的增長來源主要包括：一是對以數據為中心的傳統學科（如基因組學、蛋白組學、天體物理學和腦科學等）的研究所產生的數據，尤其是互聯網的發展使實驗室之間大量傳輸的數據呈幾何級增長。二是互聯網。互聯網與人們的生活緊密聯系，由此產生的數據呈爆炸式增長。《2017年全球數字報告》顯示，全球各種社交網絡的總用戶規模為30.28億人，全世界有40%的人口在使用社交網絡，龐大的互聯網用戶群產生的數據量是驚人的。IDC發布的《數據時代2025》白皮書預測，2025年全球的數據量將達到163ZB，是目前的10倍。三是傳感器和物聯網行業的蓬勃發展。智能家居、智能交通、智能電網、智能工業、智能農業等的蓬勃發展都在網絡上產生了大量的數據。

3 大數據給圖書館帶來的挑戰和影響

大數據的“大”不僅體現在存儲數據多，更體現在對海量數據的挖掘和應用上。大數據之“大”，并不僅僅指“容量大”，其意義更在于通過對海量數據的交換、整合和分析發現新的知識、創造新的價值，帶來“大知識”“大科技”“大利潤”和“大發展”。因此，圖書館在數據化進程中一定要以用戶為中心提高數據的使用效率，并通過分析用戶習慣實現數據的精準推送。

3.1 大數據的質量是圖書館不可回避的問題

大數據時代，圖書館的數據來源呈現多樣化，數據量不斷增加，圖書館要實現數字到數據的轉變必須解決數字資源的合理配置和利用，最終提升其服務質量。圖書館將數字化資源轉化為可利用的數據資源，不僅可以方便用戶獲取，同時還能避免出現“數字孤島”。近年來，隨著我國圖書館事業的發展，數字化、網絡化、智能化等服務已成為圖書館服務的主要內容，國家數字圖書館工程、中國高等教育文獻保障系統（CALIS）、大學數字圖書館國際合作計劃（CADAL）等數字資源建設共享項目及自建特色數據庫、機構庫等都豐富了我國圖書館的館藏數字資源，為圖書館拓展服務提供了資源基礎和機制保障。相關調查發現，目前我國圖書館的數字化服務還是以數據庫和紙質資源的數字化為主，大多為結構化數據，對后期數據處理及信息挖掘的可利用性不高，不能滿足數據分析的要求。

3.2 大數據的處理和挖掘是圖書館提升服務的基礎

大數據時代，圖書館面臨向知識服務和知識共享轉型的挑戰。用戶對知識和服務的精準化需求，促使圖書館構建以互聯網信息搜索和查詢為基礎的知識信息服務模式。不論是簡單的知識信息服務還是集信息檢索、組織、分析等高級業務素養的知識信息服務，都是圖書館以數據為基礎開展的服務。圖書館不僅需通過結構化數據了解用戶的當前需求，同時更需利用大量的非結構化數據、半結構化數據對用戶的未來需求進行挖掘、分析和預測，從而提供更好的服務模式。

3.3 大數據時代用戶的隱私信息保護問題

大數據時代，圖書館若想提供精準化的服務，就不可避免地需要掌握用戶的身份、閱讀偏好等個人數據信息。用戶數據信息采集的完整性、挖掘的深度及分析利用的程度在一定意義上決定了圖書館服務的準確性和易接受性。圖書館通過用戶個人信息采集、傳感器采集、用戶社交網絡互動及與其他數據平臺資源共享等方式獲得用戶的隱私數據，且多是圖書館主動采集、用戶被動接受，用戶隱私數據的所有權、使用權、控制權和監督權等都十分模糊，給讀者隱私安全帶來隱患。因此，圖書館不能為了追求服務質量和個性化服務效果而忽視對用戶數據信息的保護，應加強對用戶數據信息的使用目的和方式的監管，并保證用戶對使用其隱私數據的知情權。

4 圖書館大數據服務平臺的設計

4.1 泛在化設計理念

泛在化服務是一種面向用戶提供全方位、智能化的無處不在的服務理念和模式，倡導用戶在哪里服務就在哪里。泛在化服務理念對圖書館的信息資源建設和組織提出了新的要求，圖書館要有效利用現有資源，強化特色資源建設，積極實現資源共享，構建多元立體的資源利用體系。用戶的滿意度和認可度是圖書館建設的最終目標，“互聯網+”、物聯網及傳感器技術等可幫助圖書館實現面向用戶的精確推送和個性化服務，其泛在化服務應始終以用戶為中心。因此，圖書館的大數據平臺設計應堅持“用戶至上、需求推動服務”的理念，用技術滿足需求，以發展提升服務。

4.2 基礎平臺設計

大數據作為一種新興技術，目前尚未形成完備的標準技術體系。筆者結合圖書館與大數據的融合方式提出了圖書館大數據建設的參考架構，該參考架構由八個層面、兩大體系及外部支撐構成。其中，八個層面由平臺基礎設施層、數據源層、數據集成層、數據存儲層、數據管理層、數據應用層、展示層、用戶層等組成;兩大體系包括標準規范體系和安全管理體系。

從構成上看，該參考架構是由不同概念層級的邏輯構件組成，這些邏輯構件被劃分為三個層級，從高到低依次為角色、活動和功能組件。最高層級的邏輯構件是角色，包括系統協調者、數據提供者、大數據應用提供者、大數據框架提供者、數據消費者等;第二層級的邏輯構件是每個角色執行的活動;第三層級的邏輯構件是執行每個活動需要的功能組件。一方面，圖書館應加強大數據平臺的硬件建設，提升數據采集和存儲能力。硬件建設是圖書館大數據平臺的基礎工程，負責處理與數據提供者的接口和數據引入，實現與用戶及相關網站的資源交互，保障平臺的穩定性和流暢性。另一方面，圖書館應建設滿足大數據應用和符合大數據技術特點的數據中心，利用ETL、實時數據采集、云計算、云存儲、HADOOP體系架構等技術構建數據集市和數據倉庫，實現數據的快速獲取與應用，為大數據應用提供技術支撐。同時，圖書館還應構建滿足大數據應用的數據資源管理體系，加快數據匹配與對外接口的數據融合，實現數據資源的共享;加快數據資源整合，促進數據共享，形成統一規范的數據定義，消除“信息孤島”;建立數據資產處理制度、數據資產分析規則及數據資產元數據標準，規范數據資產說明;建立和發布數據資產目錄及數據資源管理與服務機制等。此外，圖書館還需開展數據應用提升服務質量，通過對數據的挖掘分析為大數據應用提供經驗;積極探索數據利用的標準化，提升數據的利用效率;加強外部數據的獲取和應用，拓展數據渠道，全方位、多渠道利用相關數據為用戶提供有效服務。

4.3 安全與隱私保護

圖書館構建大數據管理平臺時，需根據相關的法律法規和行業規范制定合理、有效的用戶隱私保護制度和策略，明確用戶數據采集的范圍、目的和方法，保證用戶隱私數據采集合法透明;設立專門的監督機構，對用戶隱私數據的采集和利用進行管理和監督;告知用戶采集數據的內容、目的及使用范圍等，保障用戶的知情權。此外，圖書館構建大數據管理平臺還需從數據層和應用層兩個方面強化用戶的隱私保護。在數據層方面，數據庫作為大數據服務平臺的信息主體，存儲著大量的用戶信息，圖書館既要防范來自外部入侵者的威脅，也要杜絕來自系統內部人員的窺探，如未授權的數據查看、不正確的數據修改以及數據的不可用性等。因此，圖書館保證數據庫安全需加強物理安全、操作系統安全、DBMS安全以及數據庫加密等。云存儲作為大數據存儲的主要手段，應在云計算的各個環節做好數據加密、身份認證、訪問控制等隱私保護措施。在應用層方面，用戶的隱私信息不僅包括個人信息，也包括交流信息。因此，圖書館要想實現信息的保護，必須保證大數據平臺采集的信息是用戶知曉并同意的，同時保證只有被用戶授權的人才可以獲取相關信息。

5 結語

圖書館作為社會信息服務中心，正逐步向信息共享、服務共享的方向發展，其在大數據時代應以數據為推動服務的引擎，實現高效精確的服務，以“互聯網+圖書館”的深度融合激發圖書館強大的發展動力。

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（編校：徐黎娟）

收稿日期：2019-10-10

作者簡介：鄭光鳳（1985— ），南京圖書館助理館員。