基于大数据思维图书馆新体制下业务体系优化研究

高佳

摘 要：以新编制体制下图书馆业务体系为出发点，利用大数据思维模式重新构建了图书馆业务平台，并为该平台制订了新的服务策略。

关键词：大数据思维;图书馆;业务体系

随改革的逐步深化落地，在不同程度上对图书馆落编发展带来冲击。图书馆承担教学保障任务有增无减，与编制人员数量锐减之间的矛盾已成为各院校图书馆的共性问题，倒逼图书馆不得不思考尝试自身业务流程的梳理，对业务体系进行重组与优化。

业务体系的优化是图书馆尝试使用大数据思维与技术，对图书馆的业务组织结构、业务平台结构和业务服务策略进行全方位改革，对管理理念、各种资源配置、组织机构设置、服务方式、服务内容等方面重新设计，以期达到满足读者信息需求的目的。

1大数据思维概念

近年来大数据和图书馆业务体系关系有着众多理论成果，重点强调资源建设和读者服务是未来图书馆的两大核心业务，新业务体系应从读者和资源核心系统入手构建大数据平台实践方法及图书馆大数据平台体系架构，加快实现信息资源共享、重视建设特色数据库、深化学科服务、服务趋于个性化定制等。

2 图书馆业务体系存在的问题

信息技术的快速发展已经完全改变了人们获取信息的方式及其阅读习惯，传统图书馆组织机构大多根据业务职能进行设置，弊端逐渐显露。传统业务流程及机构设置人为分割信息传递的整体流程造成部门之间的协作能力较差，致使图书馆信息加工、传递能力受到极大的限制，无法适应新信息环境对现代化图书馆的要求。具体表现为：（1）虽然各部门职责分明，但部门间信息沟通不畅;（2）服务模式相对僵化，仍倾向于以管理为目的，服务水平不高;（3）强调各司其职、相对独立的业务模式，综合业务能力无法得到快速、有效提高。

随新信息技术的发展，大数据资源是继文献资源、电子资源后，图书馆最重要的资源之一。通过大数据，图书馆服务将不再局限于传统的文献信息服务，通过挖掘数据背后隐藏的知识内容，发现隐形知识与信息价值，进而创新服务内容，提升服务实效，更好地为教学和科研创新提供服务。

3大数据思维下的图书馆业务组织优化

3.1大数据业务组织优化

随大数据技术的飞速发展，图书馆要适应信息化、数字化、网络化的要求，适应用户需求和业务流程的变化，就要精简部门，减少管理层次，组织结构应趋于柔性化、网络化和扁平化。

新的业务体系应以馆藏资源建设、读者服务与管理和信息与数据支持三个方向为主干，通过保留传统重要支点部门、整合集成传统业务流程、增设以大数据为代表的新型技术应用服务部门，以多源大数据为核心，通过数据分析、数据共享、数据交换等措施，挖掘数据背后的隐形需求，推动图书馆服务工作向符合读者真实需求的个性化、科学化方向发展，对原有图书馆业务体系进行升级。

3.2大数据业务组织优化设想

馆藏资源建设部门包括以下职能：根据学院学科建设和教学科研需要采集各种文献，负责对数字资源进行管理，收集开放获取的网络文献资源，与学院外的大学及科研机构进行书刊交换，处理文献受赠等事务。同时采取服务外包的形式负责文献资源的组织、揭示、目录维护、书目质量控制等工作，负责实体文献的技术加工及建设本校机构知识库和特色数据库建设工作。

读者服务与管理部门包括以下职能：负责提供图书馆所有可流通图书的借出、归还、预约和续借等服务，负责各阅览室的管理;负责阅读推广活动的组织、策划和宣传，力争打造校园文化建设品牌;负责图书馆信息共享空间的建设和管理。通过学科态势分析，开展学科前沿追踪，建成适应图书馆的科研与决策支持服务体系。负责提供学科服务、馆际互借与文献传递、参考咨询服务、学科资源整合、学科信息素养能力提升、学科科研支撑等工作。

信息与数据支持部门包括以下职能：负责开展数据挖掘与分析，及时、准确地把握用户需求的动态变化，并提供研究数据支持服务，帮助用户获取、分析、管理和共享科研数据。负责组织实施图书馆信息化与数据建设工作，加强数据建设与管理，努力实现文献资源的开放获取;加速图书馆信息化建设，支撑需求驱动的服务创新;积极参与信息化与数据建设项目，提高整体水平，加强机构知识库和特色数据库建设工作;负责开展面向全校师生不同层次的信息素养服务，深化嵌入式信息素养服务，并将数字素养、媒介素养、数据素养等纳入信息素养体系。负责开展课题查询、专利查新、论文引证、知识产权等基础性服务，

4 大数据思维下的图书馆业务平台优化构建

基于大数据思维的图书馆业务创新体系平台，其核心是对校园内各种途径汇集而来的结构化、半结构化、非结构化数据，通过集中存储、数据规约、数据清理、数据变换等对相关数据进行规范化处理，再通过基于内容数据挖掘算法发现数据背后隐藏的规则和模式，结合图书馆自身业务流程得出科学量化指标，进而为图书馆的相关业务提供参考。

4.1大数据仓储平台

图书馆的服务对象具有多重角色属性，以某名学员读者为例，他既是图书馆的服务对象又是学院相关专业的学员。这些数据零散地存储在图书馆、教务处等部门的服务器中，为使数据能准确地描绘该读者的全貌必须将分布于校园内各相关职能部门的异构数据库从逻辑上进行集中仓储。

4.2大数据处理平台

数据挖掘的准确性、科学性取决于数据的质量，数据处理平台用于对数据进行相关处理，为后续数据挖掘工作做好准备，因各部门网络日志等服务器上所存储数据结构有别，相同字段的数据含义糅杂，为保证数据挖掘的准确性，需对来自多个系统、多个数据源的数据仓库进行合成、清洗、标准化。经过清除异常数据、纠正错误数据、处理缺失数据、去除重复数据、纠正噪声及异常数据等步骤对数据进行规约，为确保所有数据可用于后期的数据挖掘，对结构化数据需采用规范化等手段，对结构化数据进行转换，同时对于半结构化、非结构化的数据，采用标准化手段进行规范。此外因数据量较为庞大，为保证数据挖掘的效率，还需通过维数削减等方法对数据进行规约，以减少数据规模确保数据挖掘的迅捷性。

4.3大数据分析平台

图书馆在长期服务读者的过程中，積累了海量的读者行为数据。而这些数据既有图书馆业务数据，又有者与馆员等互动留下的社交媒体数据，其背后势必隐藏着读者的相关需求与意见建议。通过数据挖掘，发现潜在的、有价值的模式和规则从数据层面来讲是可行的。大数据分析平台利用大数据分析处理技术，对完成处理的标准数据，通过聚类分析、建模递归、迭代实现数据的分析和处理，进而预测得出与图书馆各项业务相关联的数据模型，并结合具体的图书馆业务工作，以个性化信息推送、可视化呈现等手段，为图书馆各项业务工作提供相关支撑，提高图书馆的工作效率。

5 结语

大数据在驱动图书馆业务创新中将发挥助推剂的作用，将为图书馆业务创新带来前所未有的机遇。利用大数据特质构建符合读者需求的高校图书馆业务体系，挖掘数据背后的潜在价值，便能充分契合用户的需求，为高校图书馆的发展夯实基础。

参考文献

[1] 杨丹丹.利用大数据分析法提高图书馆读者决策采购PDA效能探析[J].图书馆工作与研究.2015（1）：60-62

[2] 王捷.基于用户行为数据分析的高校图书馆信息服务平台研究[J].现代情报，2017（1）：127-130

[3] 童楠楠，朝乐门.大数据时代下数据管理理念的变革从结果派到过程派[J].情报理论与实践.2017（2）：60-65

[4] 谭磊.大数据挖掘[M].北京：电子工业出版社，2013：122-131

[5] 于纯良. 国内大学图书馆业务流程再造与机构重组研究[J].河南图书馆学刊.2019（6）：133-135