大数据时代数字图书馆面临的机遇和挑战

郭 佳

（河南省少年儿童图书馆，河南 郑州 450000）

现在的基本情况是，国内外学术界没有对大数据概念给出统一定义，社会各行各业基于自身发展需要，分别对大数据的内涵做出了各自解释。Gartner认为大数据属于一类大容量、多样化的信息资源，需要使用新型处理方式来操作，由此去提升洞察力和决策力。维基百科对大数据做出了这样的定义：大数据是指无法在一定时间内利用传统软硬件工具、IT技术对内容进行获取、搜集、处理、服务等的信息流。归结来讲，我们通常所说的大数据指的就是一种类型复杂的海量数据。

1 大数据的基本特征简述

一般来说，大数据具备以下四项特征：

首先，数量大。处在大数据时代，数据量级由TB上升至PB和ZB，通过数次调查和分析可看出，现在国内有＞50%的企业每天生成的数据量超过1TB，有10%的企业每天生成的数据量均达到了10%以上，这其中便涵盖了图书馆信息资源量。

其次，类型多。大数据包含了多元化的数据资源，不仅有传统文本数据，还囊括了音频和视频以及数据库等多类信息资源。处在大数据时代中，可以是同一个知识存在于不同数据源中，也可以是同一个数据源分别支持一个以及多个的知识、智慧，如此就会让大数据时代下数据信息分析结果具备交叉性特点。开发者在进行决策时，需要有意识的整合该类数据源，从而揭示出不同数据和不同信息之间的内在关联性。

再者，处理速度快。大数据的运行环境较为开放，其一，非结构化数据增加，数据分析处理难度不断加大；其二，此类数据是随机动态产生的，同时也具备着实时变化的属性，要求分析人员快速对其进行处理，部分数据处理时，对实时性的要求更高。

最后，高价值。其实，数据资源本身也属于一种重要的社会资产，通过科技手段进行数据选择、数据融合、数据分析，可从中挖掘到极具价值的知识与智慧，之后在此基础上使之应用在生产、生活等领域之中，由此获取巨大成果以及创造出全新的价值。

2 大数据技术在数字图书馆中的具体应用

第一，读者管理。处在新时期，数字图书馆建设务必要顺势而为、跟紧形势，借助新媒体技术去全面了解读者阅读需求，由之前的藏书为主的服务模式转变为以读者为中心的服务模式。通过使用大数据平台，图书馆可通过邮件、微博、微信公众号等渠道，收集用户的半结构化数据信息，之后通过一系列的分析处理去掌握读者阅读需求及动态。还有就是图书馆可通过聚类分析模式去将读者分类，将读者划分为优质读者和一般读者、潜在读者以及有流失倾向的读者。譬如分析有流失倾向的读者群体时，图书馆可通过应用大数据技术来收集该类用户的投诉记录和借阅情况等，如此一来便可准确定位该类读者的阅读行为以及心理特征等，从而便于图书馆提前拟定挽留方案，更好地融洽馆民关系。

第二，营销管理。大数据时代背景下，图书馆通过使用大数据技术，可以快速、全面的掌握读者借阅情况和个人身份以及常用搜索方式等信息，之后通过宏观分析和全面跟踪等手段，对不同类型读者予以归类处理，这样就会方便馆员清晰了解不同类型读者的阅读习惯和知识结构以及具体阅读需求等，之后在此基础上便可针对性的制定阅读服务方案，突破被动营销、无差别服务的运行困境。图书馆应用大数据技术之后，其信息服务质量得到了质的提升，还可以在一定程度上提升用户的满意度，继而也就促进了图书馆的可持续发展。

3 大数据时代背景下数字图书馆拥有的机遇

第一，产品日趋多元。就数字图书馆来说，若想从根本上提升服务质量和水平，最为行之有效的办法就是充实数字图书馆资源。大数据时代背景下，传统数字图书馆产品日趋多元化，不再拘泥于单一化的文献服务，而是按照广大读者的阅读需求去提供丰富的产品，最为典型的便是教育资源和智能资源等。与此同时，大数据分析技术和多媒体技术相融，可按照用户日常阅读习惯主动为其提供多样化的科普教育资源和智库资源等，打造出了舒适化、人性化、智能化的阅读服务格局，这对于提升数字图书馆的影响力和市场竞争力而言，有着巨大的现实意义。

第二，产品走向高端。大数据时代背景下，未来信息数据的处理过程较之前相比变得更为复杂和繁琐，但这对于数字图书馆来说，不失为一种机遇。若图书馆可以精准把握且深入挖掘此类特色型资源，掌握自身资源库建设中的弊端，针对读者阅读习惯、阅读现状等信息予以针对性分析，有效分配现有资源，让不同层次水平的读者都能够从中受益，以达到强化图书馆信息服务智能化水平的目标，创建高端化阅读产品，让数字图书馆和一般化的学术资源得到合理区分，那么图书馆便可得到广大读者的支持和认可，并且也会给未来数字图书馆的发展带来无限可能。

第三，服务智能化。应用大数据技术后，未来数字化图书馆的产品日趋智能化。需要注意的是，处在传统服务运作模式下，数字图书馆为读者提供的服务略显僵硬和被动，读者阅读体验不佳。读者面对着大量资源信息不知从何下手，所以就不能及时获取自身所需资源。大数据时代中的数字图书馆，若是利用大数据技术去了解读者阅读习惯和阅读行为等信息，为其提供特色化阅读服务，如此便可最大限度上满足读者的阅读需求，还可为读者带来绝佳的阅读体验。与此同时，数字图书馆需要充分把握此机遇，不断创新资源服务模式，融洽图书馆和读者之间的关系，使人工智能回答和专家在线咨询服务模式相融，为广大读者提供精细化、智能化、便捷化的阅读服务，如此便可在读者心中建立良好口碑，夯实受众群的同时也可吸引更多人参与阅读。

4 大数据时代背景下数字图书馆所面临的挑战

第一，更加侧重于数据分析。数字图书馆中保存了很多结构化数据和标准化数据等资源，随着网络资源建设路径的不断拓宽，日渐渗透至移动终端和社交网络等媒介中，许多隐藏在用户行为信息中的相关非结构化数据，其资源价值急需被挖掘。所以说图书馆一定要充分发挥本体优势，对可信度强、专业度高、科研借鉴价值十足的非结构化数据予以优质整合、分析，使这些数据资源的经济性、可利用性不断提升，之后在此基础上实现推动知识结构体系横向拓展的目标，由此去满足广大人民群众不断增长的文化需求。当前时代是大数据时代，数字图书馆若想从根本上提升服务质量以及资源建设水平，单纯凭借数据更新和资源共享以及服务创新是难以达到目标的，还要注重使用大数据，对所收集到的读者信息予以全面分析，挖掘隐含的知识规律以及潜在价值，最终按照分析结果去适时调整数字图书馆的对外服务模式。

第二，更加侧重于数据挖掘。数据挖掘指的就是对已发现的知识予以优质组织和重构的一种重要运作模式，同时数据挖掘也是任何一种类型的信息分析机构务必要面对的重大课题项目之一。当前时期，传统意义上的数字图书馆，其知识服务内容依旧拘泥在信息检索和信息收集以及信息分析等层面，只是简单的利用数据资源信息。虽然说当前很多数字图书馆都采用了云计算技术，也在朝着人性化、个性化、结构化的服务方向迈进，但也只能是按照读者结构化数据进行表面的服务需求分析和行为习惯分析。数字图书馆既是大数据技术的开发者，同时也是大数据技术的提供者、使用者、受益者，当务之急就是要积极主动地深挖数据资源价值，还要做到从半结构化数据和非结构化数据中寻求更多信息，预测读者的潜在需求，如此才能不断创新服务模式，从容面对各种挑战。

第三，急需专业化人才。大数据时代背景下，数据信息处理分析工作和传统数据信息处理工作存在明显的不同。传统数字图书馆常用方式即为数据仓库和智能分析技术，但却难以满足现如今社会大数据技术的发展需求。就目前情况来看，因为大数据技术中囊括了人工智能和数据管理以及数学算法等多项先进技术，此时便对分析人员的综合能力提出了更为严苛的要求，工作人员不仅要具备较强的业务理解能力以及高超的数据统计能力，还要拥有整理大数据、组织大数据等技能。大数据时代下，很多数据均具备着碎片化和非结构化等特点，没有相对固定的模式，并且价值密度不高，但正因为此类非结构化数据最能体现读者用户需求，所以说未来的数字图书馆建设中，一定要加强专业人才的培养，全方位、多角度地去挖掘用户隐性需求，将这些半结构化数据和碎片化数据彻底转变为有用的决策支持数据，之后循序渐进地强化数字图书馆的服务能效。

5 大数据时代数字图书馆的创新运行模式分析

注重信息资源建设，加强资源储备。为了能够适应大数据时代的发展需求，数字图书馆务必要不断创新工作思维和理念，强化信息资源服务水平，要通过加强信息资源建设，不断丰富图书馆的信息数字资源储备。一定要加强馆藏文献资源建设，从而增加文献资源储备，还有就是要灵活应用时下先进的计算机技术和数字扫描技术等，从根本上强化图书馆信息资源的数字化水平。要打造精品数据库，由此为图书馆查询资源、利用资源提供便利。与此同时，还应该加强馆际之间的互动，和其他图书馆之间紧密联系、通力协作，继而达成真正意义上的信息资源共享，助力图书馆不断查漏补缺，改进服务模式，为广大读者提供便捷化、高效化的阅读服务。

创新信息集成服务模式，使信息服务范围不断拓展。为了顺应大数据时代的发展需求，数字图书馆必须要走集成化之路，要按照某个学科领域的发展需求以及受众阅读需求，选择特定信息源予以优化整合，收集极具学术价值的图书资源，为广大读者提供检索服务和导航服务。需要注意的是，学科信息门户多种多样，既有主题信息门户，又有专业信息门户，还有跨学科信息门户等，数字图书馆要通过整合此类信息资源，优化信息集成服务模式，如此才能进一步的满足读者的需求，为广大人民群众提供精细化的数字资源服务。

6 结束语

随着互联网信息技术的迅猛发展，学术资源网络建设程度日渐加深，这就使得传统数字图书馆优势得以削弱。处在新形势背景下，图书馆若想实现真正意义上的可持续发展，当务之急便是要树立大数据思维，凭借现代化的科技优势，循序渐进拓地宽本体资源范畴，加强服务品质建设，之后在此基础上全面满足读者的需求，达到促进社会综合发展的终极目标。