大数据背景下图书馆信息服务的变革和创新

刘英杰

（河南科技学院图书馆，河南 新乡 453003）

1 大数据的内涵和特点

信息技术、云计算的蓬勃发展，促使信息量成指数级增长，在2011年，麦肯锡公司（McKinsey）就提出了“大数据时代到来”的观点，这引起了全球的广泛关注，该观点认为大数据已经渗透到全球经济中的每一个行业和业务职能领域，它将和硬件设施、人力资源一样成为当今增强创新力，增加竞争力和提升生产力的驱动力[1]。那究竟什么是大数据？至今尚未得到学界或业界的统一共识。赛迪顾问公司的吴李知认为，大数据是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据或传感数据[2]。但人们更普遍认为大数据是指信息技术大量应用于各行各业，使得后者拥有快速获取、高速存储、精准分析和智慧处理大量化、多样化、快速化、价值化的各种类型的数据，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。大数据改变了人们的认知方式，其核心是预测，而预测结果之所以能够成功，关键在于它们是建立在海量数据基础之上的。

IBM在2011年美国拉斯维加斯举办的IOD2011大会上指出了大数据的“3V”特征，即多样性（Variety）、容量（Volume）和速度（Velocity）[3]。IDC（Internet Data Center，既互联网数据中心）定义了大数据的4大特征，在原“3V”特征基础上又增加了数据价值（Value），并赋予了原“3V”特征新的含义[4]。目前大数据“4V”特征已经得到了科学界的共识，正是这四个特征对数字时代的数据存储、信息共享、数据挖掘分析等方面都带来了巨大的冲击和变革。大数据带来的变革和挑战是具有颠覆性的，大数据的发展基础是信息技术的进步，显著特征就是人类社会的数据化生存，在于人们通过对数据的获取、利用和分析，进而提供一种有价值的信息源。信息源使得人们的社会生活、行为态度、交往过程、互动关系都被记录并保存下来，通过以恰当的方式处理海量数据，可以寻找隐藏在数据中的模式、趋势和相关性，揭示社会现象与社会发展规律，并能够预测结果。

2 图书馆中的“大数据”

电子资源的出现极大的丰富了馆藏资源，图书馆的布局、管理和服务也随着资源结构的变化而发生巨变，经费逐年递增，资源购进更加具有针对性、科学性和合理性，形式、内容和服务更加多样化，已经由传统的单一型走向复合型。随着电子资源、电子数据库等数据资源所占的比例逐渐增加，图书馆的存储形式也相对发生了巨大改变，读者对文献资源的获取形式也逐渐网络化、移动化，一些新生代读者更希望获取私人定制资源。经过快速的发展，长期的积累，图书馆的书目数据、各类电子资源、读者行为信息等数据资源随着图书馆的硬件设施的强化也在迅速积累，虽然这些数据在编码和格式上并不统一，但也形成了大量的异构数据，具备了大数据的特点。传统上这些零散的异构数据并没有得到充分的开发、利用，只是作为一种常规数据进行存储，但是随着数据挖掘、预测分析技术的发展，这些数据在读者信息服务中开始逐渐发挥出决策作用。

在大数据时代背景下，图书馆的物理形态、服务方式、资源存储及用户群体等都发生了巨大的变化，同时图书馆在大数据运作的过程中也面临新的挑战。单一的结构化数据库无法满足用户需求的多样性，图书馆现有的信息化数据存储和分析能力不强，未建立相应的数据分析辅助决策系统，并不能充分挖掘这些数据的潜在价值，不能为决策者提供有力的数据支持，这需要传统的信息服务内容亟须转变。网络技术的发展，信息量指数级的递增，读者获取信息渠道的多样化，这些基本原因正在促使图书馆信息服务模式发生着根本性的变革，从而出现了从以物为本走向以人为本、从被动走向主动、从实体走向虚体等新的服务理念。

在这个数据为支撑时代，传统的图书馆信息服务模式已经远远不能满足读者日益增长的信息需求。为了更加快速、准确、多渠道、多形式获取所需信息，读者对图书馆的信息服务提出了更高的要求，如何满足读者的特定化需求，已成为图书馆信息服务发展过程中所必须解决的问题。面对大数据背景下信息浪潮的冲击，怎样利用图书馆中的“大数据”分析、挖掘结果，提高图书馆信息服务质量是急需解决的问题。

3 大数据背景下图书馆信息服务的变革和创新

3.1 信息服务观念的变革和创新

图书馆传统的“馆内”信息服务观念缺乏创新性和主动性，只是被动服务于读者，这种服务手段落后，层次低，难以发挥图书馆信息服务的作用，严重制约了图书馆信息服务的发展，已经远远不能满足于读者日益多元化的信息需求。大数据背景下，图书馆信息服务的观念要与时俱进的变革和创新。树立以读者为本的服务理念，一切为了读者，一切从读者需求出发。深度发掘、分析图书馆中与读者相关数据，针对不同的读者群，制定具有针对性的定制服务，强化主动创新意识，由被动型服务转为主动型服务，以数据分析预测结果为基础，建立超前服务意识，了解读者预期需求，提前制定服务计划，做好信息资源储备，创新信息服务观念，使图书馆信息服务综合化、多元化，与读者需求成为一个完整的、有机的整体。

3.2 管理模式的变革和创新

图书馆传统的文献采购、加工、保存、流通的管理模式已经严重滞后，远远的不能满足现代图书馆发展的需求。存储技术的发展，为图书馆积累了大量的异构数据，数据信息量的庞大及不断更新就要求图书馆改变现有的管理模式，建立以适应大数据时代图书馆发展需要的管理模式。强化文献采访，建立读者参与机制，转变读者角色，由被动接受服务，转变为主动要求服务，使读者成为馆藏资源建设者，参与到馆藏建设过程中。充分发挥读者主观能动性，调动读者参与意识，提高资源建设质量。变革现有图书机械借还模式，强化发掘读者潜在借阅需求，提高服务质量，增强资源推荐力度，提供馆藏文献流通率。强化信息咨询服务，加大馆藏数据分析力度，预测读者文献需求期望，增加读者培训力度，为读者提供优质、快速的信息服务。

加强馆内部门之间的合作，尤其是流通、采编、咨询部门之间的合作，互通读者需求信息，建立读者信息反馈联络点，及时整理、分析各部门收到的读者反馈信息，协调相关部门及时解决问题，并针对读者提出的问题及时改进工作方法，为提高信息服务质量打造一个坚实的管理平台。

3.3 面向读者的馆藏资源整合

计算机技术和信息网络的进步为信息服务开拓新的发展方向创造了条件，大数据概念的提出为图书馆信息服务改革创新提供了有力的支持，然而新技术、新环境、新需求也对图书馆信息服务提出了新的挑战，图书馆传统的馆藏资源模式已经无法适应内部和外部的种种变化，传统模式的弊端已经严重束缚了图书馆信息服务在知识经济条件下的发展。只有进行面向读者的馆藏信息资源整合，才能适应新时代的要求，满足读者多维度的信息需求。

传统图书馆要想从根本上提高信息服务能力，满足用户对于便捷性、个性化、时效性、系统性、智能型的多种需求特征，就必须从资源核心出发，推进资源整合服务战略，全面推广资源继承服务体系，提高信息服务的知识含量，推进信息资源全方位整合系统，在图书馆整体上进行资源、服务、技术、环境和用户的全方位整合。在现有馆藏资源的基础上，实现纸质资源与电子资源、图书资源与期刊资源、中文资源与外文资源、馆藏资源与网络资源、采购资源与合作自建资源等资源的合理配置，促进资源立体化、层次化，为信息服务提供有力的资源保障。

面对馆藏资源，只有基于大数据分析技术的推进网络集成技术战略，强化对网络以及现代信息技术的综合利用，是当前大数据背景下图书馆馆藏资源整合的重要特征。针对馆内存储数据，推进分布式异构信息资源整合管理措施，适时动态资源整合，拓展信息服务渠道，推进信息服务资源整合能力的培育，提高数据挖掘、分析能力，充分利用数据分析结果预测读者信息需求期望，具有针对性的划分资源整合模块，才能定制符合不同读者需求的信息服务。

3.4 建立数据分析辅助决策系统

数据分析辅助决策是对数据的搜集、融合、挖掘和分析过程，将分析后的数据以动态、直观的多维报表、图形等形式占线给决策者，为决策提供数据依靠。获取最佳数据分析辅助决策结果，往往需要一个强有力的决策分析系统的支持，以便在系统中整合各项功能，并未决策者提供一个统一的系统应用环境。目前高校图书馆的数据管理系统虽然可以高效实现数据的查询和统计，但是无法有效的充分利用这些数据，不能将图书馆所存储的数据有机整合，不能进行深度的发掘、分析，只能进行简单的运算，所获得的结果已经远远不能满足决策者对数据结果的需求。

在当前大数据背景下，建立图书馆数据分析辅助决策系统，有利于利用图书馆有限的购置经费最大限度的优化馆藏，极大提高读者信息获取速度及获取综合信息的能力[5]；能够针对不同类型读者提供定制服务，能够提高信息服务质量并挖掘读者潜在需求；能够为决策者提供有效数据支撑，缩短决策制定时间，有效发挥决策潜在能量。

4 结语

当前图书馆信息服务的核心是满足读者的信息需求，传统的信息服务已经滞后于时代的发展，大数据概念的提出及在图书馆的应用，为图书馆信息服务提供了新的活力和动力。其所产生的影响将改变图书馆的服务理念和管理模式，这种先进的数据存储、传递、分析和使用技术将给图书馆带来更大的机遇、变革和挑战，图书馆信息服务只有通过不断的创新，才能适应这一切。所以，图书馆信息服务在不断的变革和创新过程中，要不断进行自我完善，让大数据在图书馆中发挥越来越大的优势。

［1］Manyikn J,Chui M,Brown B,et al.Big Data:The Next Frontier for Innovation,Competition,and Productivity[R].Mckinsey Company,2011.

［2］吴李知.数据资产化与决策智能化时代来临[N].中国计算机报，2012-06-25(02).

［3］互联网数据中心[EB/OL].[2013-01-04].www.idc.com.cn.

［4］Stephen E.Arnold.Big data:The New Information Challenge[J].ONLINE,2011(04).

［5］丁国庆.基于数据挖掘的高校图书馆辅助决策系统研究[J].科技信息，2009（27）：310,342.