大數據帶給圖書館的影響與挑戰

李波

摘 要：在社會發展中，我們進入了大數據時代。大數據的高價值成為許多國家的戰略策略要素，如果對大數據進行合理利用，成為各行業關注的焦點。圖書館作為社會中公共信息服務體系重要部分，對人們的生活有很大影響。本文主要對大數據帶給圖書館的影響與挑戰進行了闡述，以供參考。

關鍵詞：大數據;圖書館;機遇與挑戰;策略

1 大數據環境對圖書館建設的影響

在圖書館管理中，對圖書館價值的評估主要通過圖書館的館藏規模，但是隨著大數據信息化技術不斷發展，人們獲取知識手段有了很大變化，可以通過互聯網技術更好的獲取自己想要的信息。隨著大數據技術的不斷發展，數字圖書館應運而生，更好的滿足了人們對于知識需求。

2 大數據的特點

2.1 大數據數據庫特點

大數據需要對數據庫進行儲存，傳統的數據庫已不能滿足數據的儲存，大數據數據庫不同傳統數據庫，它解決了傳統數據庫效率低、容量小的缺陷。主要通過解決數據集中和共享的問題，提高了計算的效率。用戶在使用過程中，不需要了解服務器的計算過程和所處地理位置，只需要學會使用供應商留好的接口。大數據數據庫是在大數據環境中部署和虛擬化的數據庫。在大數據數據庫應用程序中，大數據網絡的底層硬件都已虛擬化，對于客戶端是透明的，用戶也有訪問服務器內容的權限。它與使用運行在單個服務器上的數據庫一樣簡單方便，在理論上提供近乎無限的存儲和處理能力。

2.2 大數據的儲存方式

大數據環境下，數據是采用分布式存儲的方式，數據的分布存在一定的不規律性。研究了數據的大數據端存儲，分析數據存儲的局部性特征，按照數據本身的特性，對數據的分布式存儲進行智能優化。一方面可以提高數據在存儲時對數據更新等方面的維護成本和一致性要求;另一方面也提高了大數據端數據訪問的時間開銷，提高了數據訪問的時間性能。

3 大數據對于圖書館的影響與挑戰

3.1 對于技術的要求

大數據的到來，對于數據處理的技術要求提升，傳統的數據處理滿足不了多結構化、海量信息的要求。館藏信息量的增大，要求圖書館的數據處理技術的提升。不僅是處理結構化、半結構化數據，非結構化數據的處理也成為數據處理的一部分，各種非結構化的數據又增加了大數據的復雜性。對數據的掌握將成為圖書館的核心資產，而對這些數據的利用則需要處理技術的支持。圖書館可以根據數據的分析來掌握用戶借閱習慣，根據數據分析服務消費記載，提高服務質量等。

3.2 對于存儲能力的要求

在高速發展的信息社會，隨著數據成本的下降，多樣化的信息產生方式正在使數據信息量以超乎人們的想象的速度在增長，如今在美國，企業規模超過1000人的企業中，大約有超過94.6%的企業其數據儲存量已突破100TB;淘寶每日的活躍數據量已經超越50TB;百度每日新增數據量為10TB，每天系統處理數據量為1PB，我們的工作和生活也正在被與日俱增的數字化影響著，無論是在圖書館學習，或是上班打卡、娛樂或休閑，都可以被量化成二進制的數據信息，使海量的半結構化、非結構化信息數據被不斷產生，信息數據的類型、形態、結構等都愈加復雜，使社會對圖書館的數據存儲、數據服務等方面提出了更高的要求。傳統數據庫的存儲能力還不能達到存儲達到90%比例的非結構化數據，這些復雜的數據的存儲、管理將對圖書館的存儲能力存在巨大的挑戰性，而現階段圖書館數據中心技術遠遠不能滿足大數據的實際應用與知識服務需求的能力，傳統的數據庫處理技術還不能處理多種類型的數TB級別的數據，也不能充分開展高層次的數據分析。圖書館數據存儲能力的不足，將導致許多信息咨詢服務和數字資源服務無法向讀者開展使用。因此，要想提高圖書館的數據存儲能力，必須完善圖書館的信息技術和數據庫處理技術。

3.3 對于人員的要求

數據中蘊含著有待開發的巨大的價值，但需要有專業的人才來操作高科技化的大數據平臺才能充分的分析和挖掘大數據，才能從大量的數據中挖掘出具有價值的信息。由于大數據技術是新興技術，并且需要從業者是擁有多個學科的綜合知識積累的高素質人才，因而操作大數據平臺的大數據人才也是關系到大數據技術能否順利普及并發展的重要條件。據麥肯錫調查預測，在未來六年內，僅在美國就面臨缺少大約150萬名能夠操作大數據平臺、能進行數據分析和管理的專業人才。大數據人才的缺失，影響了大數據的分析和開發，延緩了大數據技術的發展。圖書館在數據分析方面人才緊缺的現狀是，在面對具有可開發價值的數據時，圖書館及工作人員缺少主動開發數據資源的職業意識，及能夠管理和分析其所擁有的各種半結構化、非結構化和結構化數據的技術和能力。因此，培養接受過專業培訓的大數據專業人才將是解決大數據時代圖書館人才緊缺的當務之急。

4 總結

大量事實已證明，大數據技術在多個部門行業的成功運用，幫助其提高了經濟、社會效益，提高了管理水平與預測水平。圖書館積極借鑒大數據在部門行業的應用實踐，主動利用大數據全新的技術、方法、平臺、理念，整合數據、分析數據、挖掘數據來揭示各種數據的內在價值，實現了價值增值，提升了圖書館信息資源的利用率和服務水平，有效地促進了信息服務水平的發展。

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