高校图书馆管理中对大数据的应用前景分析

摘要：大数据技术的兴起促进了信息化的进步。高校图书馆大量的书籍文献电子化借阅需要高效管理，大数据技术具有的先进性、高效性、瞬时性适合进行图书管理。本文通过介绍大数据技术，对高校图书馆管理现状进行讨论，分析了将大数据技术应用在高校图书管理的前景，供各高校图书馆参考。

关键词：图书管理;大数据技术;创新应用

信息化技术的进步正推动社会发展，互联信息时代的到来为人们生活工作提供了极大的便利，各行各业与信息化技术的结合也越来紧密。大数据技术是信息化技术的衍生技术，通过大数据技术能将各类数据集中统计分析，应用在管理工作中可辅助增强工作能力，更直观对情况进行展示。教育管理应用的优势也越来越明显，图书馆作为高校教育工作的重要场所，学生与教师在图书馆内进行搜集资料学习，提供文化服务。越来越多书籍提供电子形式，图书店也搭建电子借阅平台，通过大数据分析应用可以帮助图书馆管理完善管理体系，应充分发挥大数据技术的作用。因此对大数据在高校图书馆管理的应用前景进行分析是十分必要的。

大数据起源于美国计算机研究公司，起初用于虚拟存储大量数据，并能进行数据实时调取、处理，是对传统信息数据的创新。随着技术的进步，大数据技术能将大量的数据通过互联网及时更新，按要求分析数据得到相应结果，属于信息化时代的产物。大数据技术是将信息存储为基本功能，承载了大量信息，信息判别处理、分析信息价值、高速传播信息等为主要应用信息处理方式。大数据技术通过新的处理方式将信息资源决判优化，将复杂多样化的信息统一整合，形成自身处理分析储存体系。大数据工作依托于云平台计算，大数据依靠互联网的数据云储存功能，将数据分布处理，避免了利用单一设备处理的局限性，通过云技术在数据库查询分布数据，将存储在云端的数据处理形成大数据技术。因此大数据是能够将多维数据统一汇集整理，较传统数据处理技术有明显的性能提高。

大数据技术具有信息处理大量化、瞬时化、多样化的特点。单一设备上储存的数据已达到数百GB以上，互联网云端存储量更是多个数据级的提升，数据量随时间迭代增长。数据处理类型多样化，既存在结构化数据，又需处理非结构数据，对处理要求较高。数据处理要求以最短的速度完成处理调取任务，信息千变万化，只有能实时捕捉并处理才能于是俱进，大量数据中可用数据比例较小，因此大数据处理具有精准识别判断特点是十分重要的。

信息化社会要求信息处理便捷性高，用极短的时间处理数据实现生产力的提高。基于此大数据技术有着广阔的应前景，操作人员不仅能更全面了解数据背后的内容，对于后续信息累加也能更方便计算。大数据技术原始数据来源广泛，从互联终端与手机终端都可直接获取，在服务器上的数据也能直接生成。如今大数据处理技术已应用于各行各业，对于统计业务、数据保存、后续发展预测都能发挥作用，应用大数据技术成为各行业发展趋势，提高了行业效率并能有效增长效益，部分企业单位也在积极开展大數据技术工作，越来越依赖大数据工作，电子区块链、云计算的发展加快了大数据推广，在企业效益管理、环境地质检测、软件应用数据等都可借助大数据分析统计，甚至人们在日常生活中也会应用大数据技术，如手机软件根据用户使用情况推荐需求产品，大数据在人们工作生活中的普及度也会越来越高。大数据技术除了具有大储存通量、高效处理能力外，储存非关系型与非结构型信息速度更快，利用价值高。

高效图书馆数据主要有书籍杂志借阅数据、读者信息数据、馆藏数据等组成，数据种类多样，数据储存量大。大数据类型分为结构型、非结构型，高校图书馆中书目分为纸质借阅书目与电子书籍，传统纸质书籍可通过借阅系统，电子书通过手机客户端下载，又如高校图书借阅分为借阅与假期借阅，假期借阅图书数据保留时间更长，数据整合更分散，普通借阅直接将数据储存在数据库中，将数据统一整合存在一定难度。网上文献阅读需要借助高校图书馆资源，有条件的高校购入了大量出版方的文献库，来自不同国家的文献库处理数据类型也不同，数据类型多样化增加了大数据处理难度。

大数据技术不仅对数据类型分类有要求，还应具备一定数据储存能力。数据储存技术也随着大数据处理需求发展，起初的储存技术只能满足服务器端与用户端相对储存，无法交叉储存，且不能通过其他用户端调取数据，不能满足高校图书馆管理需求。经过技术发展，储存容量有所提高，但起初研发成本较高，部分高校图书馆经费有限，且数据库开源，开放性较高有一定数据泄露的危险。高校图书馆选择更安全、处理能力更强更稳定的大数据系统。大数据技术的储存能力与处理能力决定了高校图书馆对图书节约管理的能力，如何提高数据储存能力与安全问题成为高校图书馆管理需解决的问题。

高校图书馆管理涉及用户服务质量，主要服务对象为大学生读者与教师，服务内容为书目以及文献的查找，用户操作分析，为用户提供数字化服务。读者在查询使用时数据处理的速度、准确性都会影响用户体验，利用大数据技术完成对用户服务需求成为图书馆电子化管理服务目标之一。各高校建立的管理系统水平参差不一，大数据统计不全面，服务功能不健全，服务质量差。有效将大数据系统与管理服务结合，为读者提供更便捷的服务仍是当前大数据应用研究方向之一。

平衡大数据开源与数据安全性是数据网络的热门问题。大数据运用的云计算技术易受到外部网路环境的干扰，高校管理系统也容易受到不良用户的攻击。大数据结构类型中非结构化数据自身存在系统不成熟性，系统在过载时非结构化数据可能导致数据整体泄露，安全问题是高校大数据管理必须面对的问题。

当高校图书馆用户量达到一定数目时，用户数据的增长导致系统防护能力变弱，难以抵御外部环境攻击，可能部分用户隐私泄露。用户端通过获取权限进而得到用户位置、性别、年龄等关键信息，上传至云端则会造成不可忽略的影响。大数据带来便捷的同时也带来的安全隐患，提高的大数据处理技术同样应提高安全防护水平。

通过收集读者数据，将读者使用习惯及重点检索书目数据进行统计，可根据数据展开书籍推荐，同类书目的推荐帮助用户读者更依赖电子化服务，增加了服务的价值。对于拓展不同类别书目数据，可通过将协同过滤的方式提取数据变化，推荐读者用户不同的书籍文献。利用大数据技术提升服务质量，展现出大数据应用优势。大数据还可服务于电子图书整理。在线上阅读成为大学生读者新的阅读方式，将大量的书籍文献整理为电子书格式是大数据应用之一。通过扫描与整理，大数据的储存模式扩大了数据库容量，为读者提供更丰富的阅读选择。应用大数据技术可培养图书管理人才，具备专业的图书管理知识，对大数据技术基本掌握。高校应做好专业图书管理人才引进工作，大数据技术虽能解放劳动力，提供更便捷的阅读服务，仍需管理人员定期维护，对设定数据进行专业修正，提高对图书管理人员的工作能力，做好大数据应用管理。

大数据技术可充分利用新媒体的传播优势，加强宣传，搭建新服务平台，充分发挥大数据管理服务优势。大数据促进图书馆与文献出版机构、杂志企业、出版社数字化交流，缩短繁琐的信息交换工作，尽可能满足读者阅读需求。借阅平台充分向读者开放，用户读者可将自身需求反馈至平台。还可将自身图书资源上传至客户端，实现图书资源共享。在借阅平台针对文献书目阅读情况展开讨论，图书平台可打造成学术交流新媒介，随时随地展开学术交流。通过图书平台的搭建，读者可浏览当前热门书目与文献。将大数据技术应用在图书管理，不仅能对庞杂的图书杂志有序化归类，也能使借阅过程更加便捷。高校图书馆藏较多，大部分学校开设了电子图书馆，数据可通过大数据储存，无需另购服务器。大数据系统可直接将大量数据归类化处理，调取时无需人工查找。借助图书管理平台可开展文化学术项目，高校可开展文化讲座，将馆藏主题资源在平台展示，学生与教师在平台即可参与讲座，拓展图书馆服务范围。应用大数据分析还可针对部分读者违规借阅现象进行监督，提醒其及时归还书籍。

随着信息技术的发展，大数据已在越来越的行业展开应用。高校图书馆中大量电子书目文献、借阅系统等管理工作可借助大数据技术应用，充分发挥大数据技术便捷性、安全性、高效性的特点。借助大数据图书管理，还要升级高校图书馆硬件设备，满足大数据运行条件，适应大数据管理思路，培养应用大数据技术专业人才，为读者提供更好的管理服务。

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李春溪，1971年2月，女，汉，河南省商丘市虞城县，大学本科，讲师，图书资料方向。