公共图书馆应用大数据的策略研究

范军

摘 要：公共图书馆是社会知识服务中心，大数据作为计算机信息领域的前沿技术，在公共图书馆中的应用有利于提升其信息服务质量和服务效率。本文首先对图书馆大数据的相关研究情况进行总体介绍，分析大数据技术的应用特点，并探讨大数据技术在图书馆信息化建设中的应用和影响。在此基础上，研究大数据技术的具体应用对策，包括利用大数据技术提高数据分析处理能力、完善知识服务体系、保障用户信息安全等。

关键字：公共图书馆；大数据技术；应用策略

在公共图书馆的信息化建设过程中，数字化水平不断提高，同时信息数据规模也不断扩大。人们对公共图书馆的信息服务质量提出了更高要求，需要在现有建设成果的基础上，继续扩展图书馆的公共服务能力，为用户提供更有针对性、更加优质的信息服务。在此背景下，大数据技术的研究与应用受到了广泛关注，随着大数据技术的不断成熟，其信息处理能力显著提升。各国政府、各大企业纷纷建立大数据发展战略计划，非常重视大数据技术的研究与应用。在现阶段的公共图书馆信息化建设中，引入大数据技术，可以突破信息化建设的瓶颈，使其信息服务质量和服务提供能力迈上一个新的台阶。

1 图书馆大数据相关研究概述

在移动互联网、物联网、云服务的快速发展下，全球数据量表现出爆炸式增长趋势，对大规模信息数据的提取和分析处理，已经成为各组织机构必须解決的问题。在此情况下，大数据技术应运而生，为海量信息数据的存储、整理、分析、统计等提供了技术方案。自大数据的概念被提出以来，已经在世界范围内引起了研究热潮。美国政府早在2012年时就推出了大数据研究发展计划，投资2亿多美元，由国防部、科学基金会等重要部门联合开展相关研究工作。在信息应用领域，IBM、Oracle等IT巨头也纷纷加入大数据研究行列，收购大数据软硬件技术供应机构，实现软硬件技术融合，推广大数据技术的应用，以期在以大数据为基础的新行业竞争环境中占据有利地位。

我国工程院院士李国杰指出，大数据技术将成为信息科技的新交点，可能形成一门新兴交叉学科，网络数据学科。公共图书馆作为重要新技术的研究和实践阵地，不可避免的受到大数据技术的冲击和影响，同时也因大数据技术的研究发展迎来了新的发展契机。国外图书馆学研究人员已经广泛参与到大数据研究项目中，包括关联开放数据、图书馆数据监管等。一些知名大学已经开设了大数据相关课程，这些研究活动都为我国的图书馆大数据技术研究与应用提供了借鉴。但从国内研究情况来看，关于大数据技术的研究普遍集中在计算机科学和企业管理方面，对图书馆的大数据应用研究较少。这从一定程度上反映出国内对大数据的接受程度仍然偏低。需要加快对图书馆大数据应用的研究进程，真正运用大数据技术改善公共图书馆信息服务质量。

2 大数据技术的应用特点

2.1 大数据特征

大数据（Big Data）又称巨量资料，是需要新处理模式才能获取更强决策力、洞察力、流程优化能力的海量多样化信息资产。这一定义由Gartner研究机构提出，关于大数据概念的研究最早可追述到舍恩伯格和库克耶在《大数据时代》中的表述。目前学术界关于大数据的概念定义研究还在继续，仍未达成统一的理解。总体而言，大数据是大规模的海量信息数据，无法采用传统信息处理软件进行处理，或无法在合理时间内，达到数据撷取、管理和处理目的[1]。

大数据技术主要具备4方面特征，可概括为“4V”，即“Volume”（数据体量巨大）、“Variety”（数据类型众多）、“Value”（数据价值密度低）、“Velocity”（处理速度快）。数据体量巨大是大数据的首要特征，数据体量已经从TB量级跃升至PB和ZB量级。而且在如此庞大的信息体量中，数据类型也更加繁多，包括地理位置信息、图片信息、视频信息和网络日志信息等。在这些复杂的信息数据中，数据价值密度较低，比如视频类信息，整个视频可能有几分钟甚至几小时，但能够被利用的有效信息可能仅有几秒中。如此低的信息价值密度要求大数据有非常快的信息处理速度，贯彻“1秒定律”，与数据挖掘等其他技术有本质区别。总体而言，大数据技术是量变引起质变的集中体现，由于信息数据规模的几何倍增，信息处理技术已经发生了本质性变化[2]。

2.2 大数据应用领域

大数据的应用价值主要通过数据共享和交叉复用体现，在其应用过程中，可以获得最大的信息利用价值。随着大数据技术的发展成熟，大数据将如同基础设施一样，共各方人员进行共同使用。其中，数据交叉复用技术可以使大数据成为一个庞大的信息产业。目前我国对于大数据技术的研究与应用还处于初步探索阶段，但大数据技术的商业价值已经充分显现。在激烈的市场竞争中，掌握数据优势的企业总是能够处于竞争优势地位，获取更多的发展机会、基于数据挖掘的商业模式已经诞生，通过对企业内部数据进行挖掘和优化，可以帮助企业精准分析客户需求，降低运营成本，提高产品或服务的市场占有率。因此，大数据技术在商业领域的研究受到了广泛关注，并已经得到了一定应用。在公共图书馆领域，大数据技术的应用能够解决图书馆海量信息数据存储和管理问题，为图书馆的互联网服务以及移动互联网服务提供支持[3]。

2.3 大数据相关技术

云时代的来临使大数据技术研究获得了更多关注，与计算与大数据具有密切的联系性，云计算需要以大数据技术作为基础平台支持，大数据技术也需要与云计算联系到一起，才能得到更加广泛的应用。在大数据信息分析过程中，需要采用Map-Reduce等框架向运动发送电脑分配指令。大数据技术以数据为中心，其数据生命周期是数据本身，可由数据作用到计算，具备可运营性、可分享性和可增加性。云计算则是以用户和计算为中心，数据生命周期是每个计算周期，将数据作为操作对象，具有私有性和更强的计算能力。两者一个为横向技术，一个为纵向技术，将两者充分结合到一起，可以充分满足公共图书馆的各方面信息数据处理需求[4]。