基于大数据思维模式创新高校图书馆学科服务研究

刘峰

摘 要：高校图书馆的服务对象是在校师生，他们对资源的需求具有多样性、时效性、大量性等特点，要求图书馆能够快速准确地提供高质量服务。大数据思维模式在创新学科服务中具有得天独厚的优势，能够有效整合需求信息，建立大数据服务体系，使师生享受到高质量的学科服务。文章在分析高校图书馆学科服务现状的基础上，提出了应用大数据技术创新高校图书馆学科服务的具体策略。

关键词：大数据；思维模式；学科服务；体验

中图分类号：G258.6文献标识码：A文章编号：1003-1588（2019）03-0046-03

自1980年第一次被提出后，大数据不断渗透到人们的工作、学习和生活中，产生了颠覆性的时代变革。大数据之所以备受关注，是因为它具备“5V”特点，具体表现为数据量大（Volume）、种类多样化（Variety）、低价值密度（Value）、高速性（Velocity）、准确性（Veracity）。在高校图书馆学科服务中，师生对图书的需求丰富性、时间不确定性和服务精准性，对图书馆员提出了更高的要求。因此，应用大数据思维模式创新高校图书馆学科服务，可以使图书馆员从海量数据中挖掘其内在规律，为师生提供人性化的学科服务。

1 高校图书馆学科服务基本现状分析

1.1 师生对图书馆学科服务的需求

高校图书馆不仅要向读者提供图书借还服务，同时还要以所属学科为依据，有针对性地提高服务效率。笔者通过对山西工程技术学院全院师生进行抽样调查，得出师生对图书馆的基本服务需求（见图1）。从图1可以看出，学科图书指导所占比重最高，达31%；数字化管理所占比重达28%，仅次于学科图书指导；其余三项主要体现为对现代信息技术的引入、提升管理员的基本素养和丰富图书质量，分别占17%、11%和13%的权重。因此，高校图书馆要想进一步提升学科服务质量，就必须将技术、管理、科技、信息融为一体，为师生提供优质的服务。

1.2 高校图书馆学科服务存在的问题

1.2.1 学科服务针对性不强，服务成效不够显著。目前，高校图书馆只能给师生提供查阅资料、借还图书的服务，并没有围绕实际需求提供与之相适应的学科服务，对师生进行有效的指导。目前，师生使用图书馆存在盲目性，目标图书不够明确，使用图书馆效率低下。同时，图书馆学科服务不能契合师生实际需求，造成图书资源的闲置或过度使用，影响师生的服务体验。

1.2.2 数字化融入有待提升。数字化学科服务是未来图书馆的发展方向，能够给读者带来极大的便利。目前，高校数字图书馆只能单纯提供图书查询、在线阅览等功能，并没有较好地实现人机交互，不能根据师生的专业、个人喜好和需求丰富性，有针对性地进行图书推荐等服务，让师生享受到数字图书馆带来的便利。

2 图书馆学科服务应用大数据思维模式的前景需求

2.1 师生在利用图书馆时会产生海量数据，常规数据处理软件无法进行有效处理

师生利用图书馆会产生大量数据，传统的结构化数据库存储难度较大，给图书馆数据库造成巨大压力，高校图书馆产生海量数据的过程如图2所示。

首先，每位师生在图书馆开放的时间内都会进行图书借阅与归还、查询信息、浏览文献等，每位师生都会借阅不同的图书，图书馆在处理这些数据时困难重重，无法进行有效的数据分析。图书馆数据种类如表1所示，从表1可以看出图书馆学科服务最突出的特点是多样化，不能以固定标准进行分层处理。其次，图书馆需要定性描述图书使用状况，不能按照结构化数据库True或False状态加以表示。例如，《西方经济学》的馆藏为100本，每本有各自对应的特殊状态（封面完整、缺页破损、内容涂改等）。传统结构化数据存储会丢失有价值的信息，或者为了保留各种数据，以指数形式增加存储量，给图书馆数据库带来巨大压力。最后，传统数据统计软件在处理图书馆服务数据时，不能进行深度挖掘，数据分析难度较大。图书馆要想提高学科服务效率，就必须对各种数据进行深入挖掘，从海量数据中掌握最全面的信息资料。大数据在处理该类型数据时有独特的优势，能有效克服传统数据分析软件的弊端，实现对师生信息需求的全面把握。

2.2 数字图书馆要做到与大数据平台的对接

数字图书馆要求服务更贴合每个师生的需求，针对他们的需求提供相对应的学科服务，使师生感受到圖书馆的人性化管理。数字图书馆要想发挥其强大的功能，就必须做好与大数据平台的对接，以其高速性、准确性等优势，及时解决师生在使用图书馆过程中遇到的问题，进一步提升服务质量。例如，师生在查阅图书时，图书馆要根据他们的喜好推送相关书籍，以便于师生更好地获取图书资源，促进知识的快速传播。

2.3 大数据能够提升高校图书馆的运行效率，更好地配置图书资源

目前，高校图书馆都是以主观方式决定各种资源的配置，并没有根据实际所需进行灵活调整，这就会造成某段时间借还书、图书信息登记、资料上传等工作产生“供≠求”的问题。大数据技术可以从众多数据中把握其内在规律，掌握师生使用图书馆的个人习惯，通过大数据预测制定资源配置决策，针对实际情况提供切实可行的服务，让师生感受到大数据带来的便捷。大数据技术的融入，使高校图书馆的运行效率得到显著提升，能够有效减轻馆员的工作负担，让师生获得更好的使用体验。

3 应用大数据技术创新高校图书馆学科服务的具体策略

3.1 引入分布式数据处理手段，做好对学科需求的挖掘

针对海量数据，高校图书馆必须利用新型数据处理手段，对数据进行分流汇总，快速、准确地把握学生的需求状况，更好地制定服务策略。分布式数据处理思维如图3所示，首先，图书馆对海量数据进行云存储，有效保存各种数据资源；其次，图书馆对海量数据进行初加工，剔除无效数据和冗余数据，并且利用MapReduce将数据分割成若干模块，分发到指定PC机上；最后，经过数据分析和逻辑判断，图书馆将各PC机的处理结果汇总起来，形成一套系统完善的处理决策，全方位提高数据处理效率。高校图书馆具备完善的硬件设施完成分布式运算，可以有效避免资源的浪费与闲置，更好地服务于广大师生群体。

3.2 注重对学科服务数据的获取与存储，有效抓取各类信息

高校图书馆要想实现人性化、数字化和准确化的学科服务，就必须重视对学科服务数据的获取，将以往被忽略的数据进行有效整合，只有这样才能突破传统结构化数据对需求信息把握不准的局限性，更加科学合理地进行组织决策，全面提升师生对学科服务的认知。首先，图书馆要实现与大数据技术的有机融合。师生在图书馆查询图书、浏览文献和沟通讨论中产生的数据，都可以借助大数据进行有效处理，更有针对性地提高图书馆的服务质量。其次，图书馆要做好数据的筛选，提高大数据的价值密度。将大数据运用到高校图书馆学科服务，首要目标不是为了获取所有数据，而是要重点把握核心内容，即能够提升图书馆服务质量的数据。大数据技术将获取的数据汇总到数据仓库中，让系统自动找出潜在的影响因子，对数据进行分类汇总，并将价值密度低的数据筛选出去，逐级优化对数据的处理。

3.3 实现高校学科数据的进一步开放，根据师生需求优化服务

大数据思维模式下的高校图书馆学科服务的主要目标是优化图书馆基本功能，使师生需求得到更好的满足，实现图书馆知识的有效传播。首先，图书馆要整合图书资源、网络资源和电子资源，使学科数据都能进入一站式检索渠道中，便于师生高效利用图书馆；其次，图书馆在对学科服务数据进行处理时，要进一步加强数据分析，有效整合新类型、新需求数据，通过Hadoop技术做好深入挖掘，并将挖掘出来的数据及时反馈给师生，使他们享受到大数据带来的便捷服务；最后，图书馆要统计分析各个时段师生使用图书馆的频率，从中发现图书馆在哪些方面需要进行完善，并根据大数据分析结果及时加以调整，不断满足广大师生的实际需求。

4 结语

大数据思维模式是创新高校图书馆学科服务的有效途径，其能够从非结构化数据中把握客观规律，根据大数据分析结果制定科学决策。因此，高校图书馆要重视对大数据技术的应用，做好學科服务与实践需求的有机结合，进一步提升图书馆的服务效率，推动数字图书馆的发展。

参考文献：

[1] 韩翠峰.大数据时代图书馆的服务创新与发展[J].图书馆，2013（1）：121-122.

[2] 王天泥.知识咨询：大数据时代图书馆的知识服务增长点[J].图书与情报，2013（2）：74-77.

[3] 徐享王.基于“效率”与“公平”共生的图书馆服务能力提升战略取向[J].图书情报工作，2010（7）：108-110.

[4] 赵雅丽.大数据环境下数字化图书馆个性化建设之比较与融合研究[J].科技创业月刊，2016（15）：108-110.

（编校：崔 萌）