数据馆员：内涵、核心角色与培养策略*

蔡惠霞

（广东医科大学图书馆 广东湛江 524023）

从人们的研究、学习、工作、生活，到各行各业的发展，无不充斥着数据。对科学研究而言，“数据”已然成为重要基础，成为验证或驳斥观点和结论的更为客观、直接且有力的证据[1]，社会上也出现了部分与数据相关的工作岗位与角色，在一定程度上有力推动了科研工作的革新和社会发展，其中围绕数据进行采集、管理并开展研究、服务工作的研究者也可以称为数据科学家[2]。根据美国国家自然科学基金会（National Science Foundation，United States，NSF）的定义，数据科学家主要包括在数据的有效采集和管理方面起关键作用的信息和计算机科学家、数据库和软件工程师、学科领域专家和标注专家、图书馆员、档案工作者等[3]。我国《普通高等学校图书馆规程》也指出，高校图书馆是为人才培养和科学研究服务的学术性机构，其任务是为科研提供文献信息保障。结合大数据时代科学研究的数据化趋势，图书馆培养数据馆员为师生提供专业的数据管理服务既是图书馆的应有职能，数据馆员也是图书馆员在大数据时代角色的重要转变。

1 科学数据

从广义上讲，科学数据是学术调研和推论的原始基础材料，是指任何以数字形式存储的有关科学研究的信息，包括文本、数字、图像、视频或电影、音频、软件、算法、方程、动画、模型、模拟等，这些数据可以通过观察、计算或实验等手段产生。从狭义上讲，科学数据是产生于以记录研究活动为主要目的形成的原始资料或研究过程的数据，也包括以某种研究目的为主旨的数据收集和整理活动产生的基础数据。不论是作为研究记录的科学数据还是作为研究基础的科学数据，其对科学研究的重要性仍在不断提升，当前的科学研究也越来越依赖于对大量研究数据的整合、关联和分析挖掘[4]。

数据已然成为大数据环境下科研工作者重要的研究工具，通过对数据的收集、关联、分析和可视化，解析数据和现象之间、数据和数据之间、现象和现象之间的关联已经成为科学研究的重要方式。一方面，科研工作者希望利用数据的“可计算化”和“可知识对象化”搭建基于数据的开放协同研究新模式，这种崭新的研究模式对数据馆员的数据素养提出了更高要求；另一方面，数据馆员不仅要具备从数据中提取、分析、关联和呈现结果（结论）的能力，也需要具备理解用户的数据服务需求并融入科研工作者研究活动的能力，这与图书馆推动数据管理与服务的科学化发展，促进知识发现、传播和利用的职责和使命是一致的。对于图书馆而言，传统信息服务模式下的科学数据采集、整理和分析难度大，工具欠缺，数据的呈现、关联也较为困难。大数据技术的发展使海量数据分析变得更加容易，图书馆作为社会重要的信息获取、知识组织、情报服务实体，其工作也必将围绕科学研究数据的收集、分析、组织、存储、共享、利用、保存和再利用等活动来展开，为用户提供高效率的研究数据管理（Research Data Management，RDM）[5]服务也是图书馆服务发展的重要方向。明确数据馆员的内涵对解析图书馆的数据管理服务职责、方式和途径，制定对数据馆员的培养策略具有重要意义。

2 数据馆员的内涵

对于“数据馆员”，目前尚未出现统一的界定，相关研究大多从其角色定位、参与的工作、重要性和服务内容等角度进行界定。

2.1 国外研究

早在1997年，J. Liscouski[6]就从数据馆员在数字图书馆的功能设计方面的重要性入手，指出了数据馆员对科研工作的重要价值，将数据馆员界定为“针对实验室数据提供保存、检索、查询和记录等服务的馆员”。2008年，A. Swan与S. Brown[7]针对当时学界对数据科学家角色定位相对模糊且职能存在交叉的问题，从技能、角色和职业特点的角度将数据科学家进一步划分为数据科学家（data scientist）、数据管理者（data manager）、数据创建者（data creator）与数据馆员（data librarian）等4种角色，并明确提出数据馆员就是“图书馆经过数据管理、保存和归档方面专业培训的且具有专业知识背景和技术能力的馆员”。G. Pryor和M.Donnelly[8]则从数据管理与角色定位的角度入手，在A. Swan等提出的数据科学家划分标准基础上，根据4种角色所参与数据服务的环节的差异，结合S. Corrall的观点，指出除基础的数据操作能力与数据意识外，数据馆员还应当是数据内容专家、数据技能专家，是科学研究活动中的重要组织者。英国联合信息系统委员会（Joint Information Systems Committee，JISC）在参照A. Swan等提出的数据科学家分类标准基础上进行的数据管理活动现状调研报告中指出，数据馆员是图书馆在数字化趋势下拓展服务职能、创新馆员角色的首选[9]。2016年，以美国研究图书馆协会（Association of Research Libraries，ARL）为首的众多机构联合颁布了《研究数据馆员能力框架》（Librarians' Competencies Profile for Research Data Management），从数据馆员的核心能力入手，指出数据馆员应具有较强的数据意识并具备提供数据访问服务、数据和数据库管理等方面的能力，该能力框架为构建数据馆员多元培养策略提供了依据[10]。

2.2 国内研究

孟祥保等[11]较早提出“数据馆员”的概念，指出数据馆员是“经过数据管理、保存和存储技能系统培训的具有行业从业资质的馆员”，其核心职能是数据的存储、获取与保存，其内涵与研究数据馆员（research data librarian）、数据管理者（data curator）、数据管理专家（data management specialist）、数据管理咨询员（data management consultant）等基本一致。魏来等[12]从数据馆员的角色定位入手，指出数据馆员是数据创造者、数据专家和数据主管。曾建勋[13]认为，数据馆员就是“以提供数据收集、组织、管理和服务为主要职责的馆员”，具备管理、分析和利用所有类型数据的能力，负责数据的采集、加工、管理、组织、存储、开发与服务，能有效保障数据安全，对数据的本质较为敏感，善于发现数据的潜在规律和价值”。顾立平等[14]则从能力角度入手，指出数据馆员是“熟悉图书馆的工作原理，具备较高的数据管理能力，且熟悉开放科学运行机制的馆员”。胡元元[15]指出数据馆员的界定有狭义和广义之分，从狭义上讲，数据馆员仅指“为用户提供科学数据管理与服务的馆员”；从广义上讲，数据馆员泛指“为用户提供与数据有关的各种服务的馆员，包括但不限于基于科学数据的服务”。张晓阳等[16]则从服务种类的角度入手，指出数据馆员“是围绕科研工作开展数据获取、管理、解析乃至于数据管理与服务平台开发等工作的面向科学研究的嵌入式服务馆员”。

2.3 研究述评

已有界定均基于数据管理服务的学术环境、从业人员的工作背景或是行业特征所作，明确了数据采集、开发、管理、服务、平台建设与服务等是数据馆员的主要职能，但基于科学研究的数据化特征以及数据管理对科研数据生命周期的重要性，数据馆员的界定还应结合科学研究数据密集化趋势，以更为精准的视角界定数据馆员。所以笔者认为，数据馆员是“以保障科研活动正常开展为基本准则，能嵌入科研活动过程，为科研工作者提供基于数据生命周期的数据采集、管理、分析与服务支持，能对用户进行数据相关技能培训，提供数据相关的参考咨询服务，具备高度的数据敏锐感和数据批判意识并经过系统专业培训且具有多学科背景，能够提供但不限于科研数据管理计划制定和修改、元数据创建、科研数据平台开发和利用指导、科研数据转化等具体服务，具备行业从业资质的专家级馆员”。

3 数据馆员的核心角色

数据馆员涉及的工作包括数据评估、长期保存、标准制定、用户期望管理、协调各合作单位之间的关系、数据服务宣传等[1]。对数据馆员角色的研究既是业界对自身职能和服务体系的深入思考，也是馆员自身能力随科学研究的数据服务需求而不断拓展的体现，现有研究中对数据馆员的角色定位也多基于对其工作职责、岗位特征和知识技能的探讨[17]。从数据馆员的服务内容、过程和对象来看，数据馆员的角色是以数据素养能力为基础，以数据治理、数据共享、数据管理规划和数据分析能力为主要表现的综合性角色。数据馆员的核心角色就是在数据生命周期内创建并妥善处理数据的数据专家，是支持和联络科研工作者的重要纽带，为数据的使用、转化等研究活动提供智力支持，影响并提升用户的数据素养，以保证数据价值的馆员[18]。所以，有效界定数据馆员的核心角色（见图1），是构建数据馆员培养策略的重要基础。

图1 数据馆员及其角色

3.1 数据专家

数据馆员首先要是善于创建、采集数据，对数据进行选择、分析、处理，并使之标准化以便存储及共享的数据专家[19]，数据馆员要具有过硬的数据素养，才能承担科研数据馆员、数据分析师、数据管理专家等多种角色；作为一名数据馆员，敏锐的数据意识、高超的数据处理能力、严谨的数据态度、高尚的数据品德既是其从事数据管理与服务的必备条件，也是其获得用户认可的基础，所以其核心角色之一是具备较高数据素养的数据专家。

数据馆员可以利用以数据专家的角色参与科研过程的机遇，主动了解和学习各个学科对科研数据管理的态度、要求和数据价值观，进一步掌握不同学科的科研动向，为后期的数据管理服务提供重要的实践依据。

数据专家的角色是数据馆员开展数据管理服务的基础，能够通过展现自身在数据生产、收集、降噪、分析、保存、转化、科研数据管理平台建设与利用等方面的专业素养，赢得用户的信任，为图书馆其他馆员的服务打开局面。

数据馆员能够通过参与科研过程，进一步了解、细化数据馆员的职能，丰富数据馆员的角色定位，如从数字出版的角度看，数据馆员在保障数据安全和信息安全方面的出色能力也使得数据馆员可以参与并创建在数据出版方面的岗位[20]。

3.2 科研工作支持人

H. D. Thomas等[21]指出，数据馆员核心职责在于制定数据管理计划，创建和维护元数据，开发和应用元数据标准，发现或接受可重用的数据，引用数据，利用数据分析工具支持服务，所以数据馆员的核心角色之一是科研工作支持人。

促进科研工作者以更为科学、客观的态度认识并参与科学研究，如爱丁堡大学图书馆对数据馆员的角色定位是：能提高研究人员的研究意识和参与度，解决研究人员在研究过程中遇到的特定数据管理问题，具有更高研究数据管理技能及相关知识，能引领研究数据管理项目，可创新数据管理服务内容的馆员[22]。

面向不同的用户提供个性化科研支持服务。针对不同层次的科研工作者，数据馆员的科研服务支持应当表现为或协助或主导项目有关的数据收集、整理、分析等工作，协助科研工作者快速、准确地完成科研活动，重在支持和提升科研效率；尤其对学生或是科研工作初步参与者而言，数据馆员不仅要指导研究者规范科研流程，实施科研数据的采集、分析和转化等工作，还要对其进行全面的科研示范与引导。如北京大学图书馆就专门设置了科研支持馆员岗位，以实现对科研活动的指导和规范[23]。

3.3 数据服务联络员

数据馆员要开展系统的数据服务工作，首先就要明确自身的服务定位，与相关各方共同推进图书馆科研数据管理服务的开展，所以数据馆员的核心角色之一是数据服务联络员[24]。如英国部分图书馆就采取设置全职数据馆员岗位的方式，由数据馆员负责协调并开展图书馆与IT技术部门或者其他合作单位之间的数据协作[25]。

研究数据管理服务的复杂性决定了图书馆需要与机构内部或者外部的多种单位进行合作[26]。数据馆员要善于同科研工作者、科研团队、数据管理机构等经常沟通并建立联系，在展现自身的工作意愿的同时，确定用户的数据服务需求，与相关各方确定合作机制、项目框架、元数据方案、数据管理计划、数据长期保存方案等，协调各方关于数据管理的要求、政策和信息，综合形成跨机构、跨组织、跨地域的线上、线下数据服务体系，统筹推进图书馆数据管理服务的全面开展。

数据馆员是图书馆以数据管理与服务的方式参与科研项目的代表，既是图书馆自身谋求发展变化的表现，也是提升图书馆在科学环境中的地位与价值的重要渠道。以康奈尔大学、麻省理工学院、哥伦比亚大学图书馆为例，其对数据馆员的基本要求之一就是积极主动地参与科研项目并承担联络员的角色。

数据馆员参与并主动推进数据管理与服务，能够为科研工作者提供行业、学科的科研最新动向，避免重复的数据采集、整理工作，使图书馆准确判断院校、学科、团队或个人的科研动向和能力水平，利于对数据的分析、共享与转化提供思路，促进多方合作共赢。

3.4 数据管理组织者

从具体的形式上看，数据馆员所从事的数据管理与服务是一项组织管理活动，数据馆员应当具备数据管理组织者的角色，从数据的组织，到用户的组织，再到相关机构的组织，都是数据馆员的应有职能，如纽约大学就专门设置了数据管理组织协调员，用于组织和实施数据管理服务[27]。

在数据管理服务的高级阶段，数据馆员还应当将自身的专业背景及数据能力与科研活动的学科背景相结合，深入研究具有学科特点的数据管理和服务方式，创新数据管理和服务模式，思考并组建具有更高效率的数据管理团队。如爱丁堡大学图书馆成立了EDINA（https://edina.ac.uk/）用于统筹数据管理服务，成立了面向研究人员的团队化数据服务组织“研究数据支持团队”（Research Data Support Team）和“研究数据管理指导小组”（Research Data Management Steering Group），同时设立研究数据支持主管和研究数据支持经理，组织实施爱丁堡大学图书馆的数据管理与服务[28]。

数据馆员要在“数据馆员—图书馆—科研工作者（科研团队）—科研管理机构”之间建立沟通渠道，力争在数据管理规划、科研成果开发利用、数据转化和数据分享等层面，形成以数据馆员为主导的数据管理服务创新团队，促进数据管理服务的不断改进。

3.5 数据服务咨询员

与图书馆的服务工作性质相对应，数据馆员实质上也是图书馆参考服务队伍的重要组成部分，是随着大数据环境对科研工作和服务的影响所产生的针对数据管理和应用的服务职能，其主要的咨询服务内容也集中在与科研数据相关的科研项目计划制定和完善、数据操作、数字资源利用以及其他有关数据服务推广等。H. D. Thomas等从商业数据分析与服务的角度入手，指出数据科学家应是擅长从海量的非结构化的数据中萃取（fish out）出商业现象本质的数据专家，是重要的决策支持专家[21]。A. Osswald等通过分析德国境内的图书馆在面向人文科学、社会科学等十一个学科领域的科学数据管理服务活动后指出，图书馆的数据管理服务能为科学家、服务基础设施专家和政治家提供更稳定、更可信的数据来源[29]。所以，数据馆员的另一核心角色是数据服务咨询员。大多数设置了数据馆员岗位的高校图书馆都提供了与数据参考咨询相关的服务内容，如美国康奈尔大学图书馆科研数据管理服务组（Research Data Management Service Group，RDMSG）就专门组建了数据服务咨询团队，通过互联网、电子邮箱、线下服务点等多种方式向科研工作者提供数据服务咨询，国内北京大学、复旦大学、同济大学图书馆也通过邮箱、新浪微博、微信公众号等多种形式为用户提供数据采集、存储、分析和管理方面的数据管理咨询服务。

3.6 数据管理培训师

数据馆员可以利用嵌入科研过程的机会，向用户传输数据素养相关意识、技能和道德伦理要求，利用嵌入—协作—影响—提升的脉络，综合影响并提升用户的数据素养，这种方式能够实现数据馆员与科研团队的互补与共赢；从事数据管理和服务，要求数据馆员既是符合科研活动需求的数据专家，也是能将数据管理经验和方法分享给科研工作者并进一步培养科研工作者数据素养的示范者和培训师，尤其是在提升科研工作者的数据素养方面，数据馆员具有有利的身份，能够深入数据生命周期的各个环节进行示范和引导[30]。数据馆员应当在基于数据生命周期提供数据管理和服务之外，为用户提供必要的培训和参考咨询服务[31]。同时数据馆员还是用户的数据素养培训师，是能够基于数据操作能力培训，培养用户数据意识、数据批判能力、数据伦理道德的专业培训师，包括但不限于利用在线培训、在线研讨、MOOC、线下交流研讨或预约讲座等多种方式对科研工作者形成积极正面的影响。目前国内基于科研数据管理服务的培训与讲座也有大量的实例可以借鉴，如清华大学图书馆曾联合康奈尔大学图书馆举办的“科研数据管理服务”专题报告会、复旦大学“中国高校科学数据管理与服务学术研讨会”、北京理工大学图书馆“大型人文数字仓储HathiTrust的构建及相关数据管理和使用概述”讲座等均是进行数据管理培训的典型案例，其主讲人不乏从事数据管理与服务实务的数据馆员[32]。

4 数据馆员培养策略

根据相关研究，数据馆员是当前图书馆职业岗位中技能要求高、服务嵌入深、培养难度大的专业人才，一个优秀的数据馆员应是具有多学科背景的、具备较强主动提升意识的专业馆员[33]。通过对国外部分数据馆员培训项目的分析可以发现，国外面向数据馆员的培训内容较为丰富、培养体系也较为成熟，能够根据不同数据馆员岗位的需求，有针对性地在内容、对象、方式、实践方面进行优化和调整，这对国内数据馆员培养体系的优化具有重要的借鉴意义，结合国内外数据馆员培训实践，国内的数据馆员培养可以从如下角度入手。

4.1 建立合理全面的保障机制

合理全面的保障机制是建设高素质的数据馆员队伍的制度基础，图书馆应充分认识数据馆员队伍建设的重要性，从制度上、体系上保障数据馆员队伍的稳定发展。

4.1.1 提升对数据馆员制度建设的重视

图书馆尤其是高校图书馆要有与时俱进理念和不断突破的韧性，图书馆管理层要正确认识到在大数据环境下科学数据管理和服务对促进科研活动稳定、正确发展的重要意义，抓住图书馆在知识服务、数据服务方面的优势，系统构建数据馆员制度，从数据馆员的引进和职后培养等不同角度，营造利于数据馆员队伍长期稳定发展的制度保障。

4.1.2 构建管理教育培养等系列管理制度

制定科学严谨的数据管理服务制度，为数据馆员的工作开展和个人发展提供制度保障。

建立数据馆员从业资格认证制度，构建数据馆员的职业化发展路径。

构建数据监管专业教育体系，如伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校图书情报学院的数据监管教育项目，以及田纳西大学信息科学学院与美国国家大气研究中心合作建设的研究中心数据监管教育项目均是可以借鉴的案例。

建立数据馆员遴选和转岗制度，鉴于我国数据馆员多由学科馆员兼任的现状，图书馆需要尽早实现岗位分离，促进数据馆员的职业化发展。

形成严格的培训制度，从职前、职后、专项培训等不同的角度，面向不同经验和能力水平的数据馆员开展能力和意识培训，如中科院文献情报中心就曾于2016年举办了首届中国数据馆员培训班，内容涵盖数据政策、管理、处理、分析、出版、储存等方面，是对数据馆员培训的有效示范。

建立科学的考核制度以及竞争机制，激发数据馆员的从业热情与内在潜能，形成能上能下的考核体系，采取科学数据馆员自评、互评，用户评价，组织评价相结合的方式进行，灵活地运用定性评价法和定量评价法进行全方位考核，考核结果与数据馆员的岗位调整、职称晋升等挂钩。

4.2 培养数据认知和操作能力

数据馆员所从事的是面向科学研究的数据管理服务，应致力于解决大数据的管理问题，保障数据的安全性、可访问性以及共享性，并可以开发对应的信息系统[6]，所以培养从业者的数据认知和操作能力具有重要意义。

4.2.1 面向学科专业开展数据认知能力教育

对于数据馆员而言，协助并融入科研团队的首要条件是获得认可，包括对其数据操作能力的认可和交流理解能力的认可。如参与经济学的科研数据管理，掌握经济学领域的主要术语，除进行专业的经济学知识培训外，也可以从一些国际主流的数据来源机构获取，如国际货币基金组织（International Monetary Fund，IMF）下属的国际金融统计数据库（International Financial Statistics，IFS）（https://library.wlu.ca/research-materials/databases/ifs）不仅提供系统的经济学数据，还能够助力研究者了解数据间的相互关联。

4.2.2 面向数据操作能力展开专业培训

数据服务技能培训是促进图书馆数据管理服务稳定发展的重要保障之一[34]。无论是外聘的具有数据管理服务经验的数据馆员还是从学科馆员等岗位转岗的数据管理服务行业初入者，都需要进行系统的数据馆员操作能力培训，但培训的效果与管理层的认识密切相关，基础教育过多、教育培训不对口是数据馆员能力提升缓慢的主要原因[35]。所以，面向数据馆员的培训应当从专业补缺的角度入手，划分基础教育、增强教育和精英教育等层次，以合作学习、小组讨论和专家辅导等多种形式开展。以面向社会学的数据馆员培训为例，该培训需要培养数据馆员学会并掌握从结构化和半结构化，甚至是无序数据中查找时间序列数据、行业发展数据、人口变化数据等多种统计口径数据的能力，从而提升数据采集、整理的时效性和准确性。

4.2.3 系统增强数据意识与教育责任意识

从新修订的信息素养框架中可以看出，数据批判意识是影响个体元认知能力的关键[36]。所以，数据馆员还应当不断增强数据批判意识以及教育引导能力。数据批判意识能够使数据馆员在数据服务过程中始终保持科学、客观的态度来认识数据在不同情境中的内涵，是保证数据生产、采集、转化和利用过程科学性的重要保障。此外，数据馆员本身也具有数据管理培训员的角色，加上大学具有数据素养教育的社会职责，因此高校数据馆员应具备相应的教育责任意义并进行数据管理示范，不断提升其教育引导能力。

4.2.4 注重从实践中进行数据馆员培养

国外数据馆员培训还比较注重通过探究式培训向数据馆员传授经验。如RDMRose项目主办方认为，基于项目的数据管理和服务实践是提升数据馆员能力的有效方式，可以通过问题导向学习、探究式案例学习来系统提升数据馆员的管理能力[37]。另有Open Exeter以探究式学习为主导的学习方式，围绕数据管理过程情境解决用户疑惑；爱丁堡大学的EDINA数据管理培训项目以反思性导学为主，引导数据馆员反思数据管理服务中的服务环节。

4.3 搭建数据交流与培训平台

对数据馆员的培训不能够简单依靠图书馆或是图书馆行业，需要科学数据管理机构、图书馆行业等共同联手，才能在持续推进数据管理与服务规范化发展的同时，促进数据馆员职业的良性发展。所以，需要具备与从事专业数据管理服务活动相符的教育教学、法律政策等方面资质的机构来主导培训。

4.3.1 由政府机构或社会实体实施培训

目前较为知名的有英国联合信息系统委员会（Joint Information Systems Committee，JISC）资助的RDMRose项目和Open Exeter项目（前者主导科研数据管理的职后教育，后者则是面向不能参与集中培训的人员所开发的自学课程）、数字监管中心（DCC，提供面向科研数据管理与科研数据管理计划编制、科研数据共享、资助机构和出版机构的科研数据政策、沟通协调能力、数据引用和许可、科研数据管理成本核算及业务规划等科研数据主要业务活动的专业定制课程）、ICPSR和DII等，通过不定期举办各类业务培训、研讨和交流会，有效提升数据馆员的行业归属感、数据操作能力并开拓其视野。

4.3.2 由图书馆行业协会实施培训

作为数据馆员的实际管理机构，图书馆在数据馆员培训过程中也起到了主要作用，如美国大学与研究图书馆协会（Association of College and Research Libraries，ACRL）就专设了科研数据管理小组，负责分析研判数据管理服务的发展趋势以及数据管理服务新技术，通过开设线上学习项目、广播项目、论坛讨论、网络研讨会等形式，系统推进数据馆员培训；加拿大研究图书馆协会（Canadian Association of Research Libraries，CARL）也成立了面向数据管理服务与研究的数据管理分会，从2013年起就开设了以科研数据管理服务教育为主题的网络课程。

4.3.3 由其他机构搭建辅助教育平台

由各种权威机构搭建具有连续性的论坛、年会和研讨会，进一步丰富数据馆员的教育培养和发展环境，助力数据馆员成长。如数字监管中心（Digital Control Center，DCC）每年两期的科研数据管理论坛（Research Data Management Forum，RDMF），就是致力于为数据管理与服务从业者提供答疑解惑、分享经验的平台；国际数字策展会议（IDCC）每年一期，组织科研数据领域相关的个人、团队和机构共同参与研讨；英国特许图书馆和信息专业人员协会（Charted Institute of Library and Information Professionals，CILIP）的研究数据管理执行简报从2014年起，持续向数据馆员提供研究数据管理的专业知识，依托“研究数据支持（RDS）暑期实习项目”为数据馆员构建数据管理的系统技能，推动数据馆员搭建面向科研工作者的服务自信与专业技能，助推图书馆业界数据管理与服务活动的深入发展；北京大学图书馆也开设了“北京大学开放研究数据平台”这一科研数据管理服务支持平台，用于推介图书馆的数据管理服务[38]。复旦大学的社会科学数据平台（https://dvn.fudan.edu.cn/）、武汉大学的IGS数据中心（http://igs.gnsswhu.cn/）、湖南大学的经济数据研究中心（http://edrc.hnu.edu.cn/）等都是以学科融合带动数据管理服务发展的典型。

4.4 利用多种方式开展队伍建设

L. David[1]等人指出，数据馆员及其类似角色对数字化研究中的科研数据管理服务工作的推进起到了重要作用，学术研究跨学科特征已经成为当前科学研究的重要表现，数据馆员的多元角色决定了数据馆员必须是具有较强的沟通、交流和协调、引导能力的综合性人才。所以除现有的直接招聘的形式外，高校图书馆还可以从已有的馆员队伍中进行遴选。

4.4.1 遴选带头人带动数据馆员队伍发展

对国内高校图书馆而言，数据管理服务仍处于探索阶段，如何获取科研工作者、科研团队的信任从而嵌入科研流程？如何通过数据管理服务建立数据馆员在科研数据管理工作中的核心地位？如何通过多方组织体现数据馆员在科研数据管理中的纽带作用？高校图书馆可以结合国内现状，在学科带头人、服务带头人等多种角色中遴选数据服务带头人，从而搭建起图书馆的数据管理服务队伍，借助学校、科研管理机构与图书馆的综合宣传与主动服务，结合科研数据管理服务实际需求，有序推进图书馆数据管理服务的开展。

4.4.2 利用职前职后培训加强数据馆员素养

图书馆在招聘数据馆员的过程中，要针对自身数据管理服务的长期规划，有针对性地对引进的人才进行职前培训，也可以在入职后采用导师制、项目制的方式重点培训数据馆员的数据管理服务经验与实操能力[39]；还可以重点遴选一批具有学科背景的学科馆员进行专业的职后培训，使其朝着数据馆员转型。

4.5 助推角色转化与自我提升

数据馆员是图书馆深化数据服务内涵的产物，需要随着科研活动数据化、科学化程度的加深不断实现自我发展。英国谢菲尔德大学信息学院在英国联合信息系统委员会（JISC）资助下开设的“研究数据管理：提升图书情报人员的专业知识”（Research Data Management：Raising LIS staff expertise，RDMRose）项目[40]，侧重于数据馆员的角色意识塑造和能力提升。随着用户数据服务需求的不断提升，对数据馆员的专业背景和数据能力的要求也不断提升[41]。

4.5.1 促进角色转化

在提升数据馆员能力的同时，图书馆还应当注重对数据馆员职业化发展体系的构建，如数据科学家、研究数据馆员、社会科学数据馆员、地理信息系统馆员，支持和倡导数据管理的数据管理专员、科研协调员/管理者、数据创建者、数据管理规划顾问、研究数据管理项目专员、数字研究馆员，以及管理数据馆藏的数据仓储经理、数字保护馆员、存储库管理员、数据政策法律顾问等都可以是数据馆员职业的发展方向。

4.5.2 提升数据素养

数据馆员若要提升数据管理服务的效果，首先就应当完成自我角色和认知的转变，从提升数据素养入手，在数据意识、数据能力、服务思维、数据伦理等方面不断进行自我完善[42]。一个优秀的数据馆员应当具备规范科研人员的研究流程、提升其研究效率、促进其对数据形成科学与客观认识的能力，这种能力本身就需要数据馆员自身具有较高的数据素养。越来越多的研究者表示，将数据素养扩展到包含数据管理与监护能力符合数字研究环境下对研究人员以及研究服务人员的素质要求[43]。普渡大学一份关于数据素养教育评价的调研显示，数据管理服务需求的激增也使得对数据馆员的数据素养要求越来越高[44]。

4.6 完善管理流程与服务方式

数据馆员的服务与数据生命周期密切相关，但其服务流程和服务方式却需要与社会技术发展和服务理念变化接轨，在人工智能不断发展的当下，应从以下几方面完善管理流程与服务方式。

4.6.1 基于用户需求变化完善服务流程

图书馆应该根据用户的需求和馆内的实际情况，在数据管理相关服务规程的框架下，让数据馆员拥有改进和完善数据管理流程和服务方式的空间，让数据管理服务呈现出科学、严谨但又相对开放的状态，是推动图书馆数据管理服务的特色化发展的可行方式，要以合理的方式采集用户意见，不断完善数据服务项目与服务模式。

4.6.2 以前瞻视角解析数据管理服务发展

如数据馆员可以利用智能化设施设备辅助科研数据管理服务，包括利用网络智能机器人进行图片影像数据自动化提取，利用智能参考咨询机器人嵌入常规的科研咨询服务，利用智慧图书馆平台实现图书馆决策支持、个性化数据推送等相关服务。以谷歌研发的人工智能学习系统TensorFlow为例，数据馆员可以用它进行语音识别和图像识别，大幅提升图书馆数据管理服务的效率。所以，图书馆既可以利用智能化设备优化数据管理服务流程，也能利用数据深度分析和整合的方式来促进图书馆智慧化数据管理服务的发展，由此带动整个图书馆的发展与转型。

5 结语

数据管理服务是馆员在大数据环境下角色转型的重要方向。在数据管理和服务实践中，随着数据馆员角色的不断演进和细化，数据馆员能够更为直接并持续参与到科研活动和科研项目中去，其服务内容从简单的参考咨询演进为深入的服务支撑，其角色也从纯粹的辅助地位发展为趋向于参与项目数据管理和服务实操的核心角色，这既是数据馆员自我价值的实现过程，也是获得用户认可的具体表现。图书馆应当在充分认识数据馆员的内涵、核心角色的基础上，借鉴现有国内外数据馆员培养实例，完善数据馆员培养策略，以推进国内数据管理服务的科学、客观与专业化发展，助力图书馆获取用户认可并展现自身的综合价值。