基于数据中台的高校智慧图书馆建设研究

魏建行 刘远志 罗超 王石雨

(1.新疆科技学院网络与实验管理中心 新疆 库尔勒 841000；2.河北大学 河北 保定 071000)

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》首次提出了“建设高质量教育体系，提升公共文化服务水平”的明确目标。其中，高质量的教育体系建设和高水平公共文化服务，必须要有高质量的服务设施。高校图书馆作为学校教育教学服务支撑体系的重要组成部分，其智慧化建设水平直接反映图书馆对教育的支撑能力与服务水平。近年来，随着国内高校信息化建设水平的快速提高，智慧校园建设成为新的热点。作为校园信息化建设的重要内容，高校图书馆也面临着由传统管理模式向智慧化服务转型的挑战。如何有效梳理和组织图书馆的海量资源,充分发挥数据的业务价值，面向师生用户提供智慧化的服务，是数字化时代高校智慧图书馆建设面临的新任务。

1 智慧图书馆建设概述

目前对智慧图书馆还缺乏一个统一的定义。不同的研究者从不同角度出发，对智慧图书馆有相应的描述。例如从物理空间的角度，可以把智慧图书馆描述为：智慧图书馆是指把智能技术运用到图书馆建设中而形成的一种智能化建筑,是智能建筑与高度自动化管理的数字图书馆的有机结合和创新。从系统工程角度看，智慧图书馆可以描述为物联网环境下，以云计算技术为手段、智慧化设备为基础的为用户提供智慧化服务的综合技术体系。从技术发展维度看，智慧图书馆是图书馆建设发展经历了电子化、网络化、数字化之后的新形态，也可以说是一种新型图书馆。智慧图书馆的建设，应在以下方面体现出智慧化：

1.1 智慧馆藏

针对多种不同介质、不同存储方式、不同组织结构的多源异构资源，通过综合的数据治理体系和数据—服务的流程转化，实现信息的自动分类与编目、自动检索与导航、自动汇聚与策展、自动共享与推送，目标是提供跨平台、跨终端的知识获取和应用服务。

1.2 智慧环境

通过以传感器技术为主的物联网应用，对图书馆环境支持设施(如空调系统、新风系统、照明系统等)和服务设施的运行状态实施智能感知、智能控制调节以及对运行数据进行智能分析等，为图书馆智慧管理和智慧服务提供数据支撑。

1.3 智慧管理

1.4 智慧服务

从读者角度看，图书馆的智慧服务是以网络技术为依托，综合运用大数据技术，向读者提供跨终端的泛在智能服务，如图书预约、座位预约、智能化的信息检索、基于个人行为分析的个性化资源推送、个人知识结构画像等。

综合来看，智慧图书馆是数字图书馆的进一步发展和提升，是图书馆信息化建设的高级形态。馆内各类数据资源是实现图书馆智慧化的基础，而推动各类资源融合共享并产生智慧服务，则是以数据流动为主线的全生命周期数据处理过程，包括数据的采集、转换、加工、资产化、价值化和服务化等。随着智慧图书馆的理论研究与实践的不断深入，业内已认识到，数据是智慧图书馆建设所围绕的核心内容与战略资产，也是图书馆进行各类创新管理、创新应用和创新服务的动力引擎。可以说，没有数据就没有智慧图书馆。在对多源和异构数据汇聚融合的基础上，按照统一的数据标准和规范，通过数据的加工、清洗、转换、建模等处理，实现跨域的统一数据管理，确保数据质量和数据安全，促进高可用的数据资产转化为智能化的数据服务，是智慧图书馆建设的重点内容。

2 智慧图书馆建设面临的问题

目前，高校图书馆的信息化数据资源主要包括：以图书编目数据、各类电子资源库和学术数据库为主的知识数据，以馆内空间场地数据和信息化终端数据为主的基础设施数据，以用户个人基本信息为主的用户数据，馆内各类业务、资源、设施、人员和用户日常运转所产生的业务运行数据等。如何让海量的数据以服务读者的形式实现价值化，是实现图书馆智慧化的关键指标。目前，图书馆向智慧服务方向转型面临以下困境和问题。

2.1 馆内应用系统建设碎片化，数据孤岛现象严重

大多数图书馆的信息化建设是渐进式的，不同时期部署了多个信息系统，如馆藏检索系统、图书借阅系统、专业数据库系统、电子期刊、音像点播系统等。由于缺乏统一规划，各信息系统的系统架构、开发环境、数据标准和数据库结构等差异较大，系统的各类基础数据和运行产生的过程数据分别“隔离”存在于各个信息系统上，形成了不同的“信息孤岛”，系统之间缺乏有效的数据连接通道，阻碍了数据共享互通，无法实现智能化的应用和服务。

2.2 数据综合采集困难，无法支持数据的综合利用

持续运行的业务系统积累了海量的数据，同时图书馆管理和服务的新需求也不断出现。这就需要以需求为导向、以数据处理为引擎，不断开发新的应用与服务。传统的面向异构数据库的数据抽取和转换工具不能满足多业务场景下的数据采集；另一方面，由于不同应用系统来自多个供应商，进行业务系统的数据集成，需要与不同供应商分别沟通和商谈系统对接流程，高昂的成本付出，导致创新业务推进困难。

2.3 数据标准缺失，数据质量难以保障

由于图书馆内不同部门各自为政，分别建设的业务系统缺少统一的数据标准，各系统在数据录入、数据产出和数据保存等环节也缺少规范，导致相同数据在不同的应用系统被赋予不同的属性信息，数据质量和数据复用价值不高。没有统一标准，就没有高质量的数据产出，基于数据分析的智慧服务也就无从谈起。

数据中台作为一种整合提升数据价值、向用户提供创新服务的组织保障和技术实施体系，可以建立图书馆后台海量数据资源与前台用户服务的通道，提升数据价值，为师生提供智能化服务。

论教育科学的本性……………………………………………………………………………………………………李 军（4.63）

3 数据中台及相关概念

最早提出中台概念的是阿里巴巴集团。随着以大数据为中心的各类平台系统的大量应用，为解决后台海量数据资源管理与快速变化的前台应用之间的效率脱节问题，阿里提出了中台的业务理念。所谓中台，是相对于数据资源后台与业务应用前台而言的。从数据流向的角度看，数据中台是位于前台用户服务终端和后台数据资源处理之间的一个中间体，其功能是对来自不同业务系统的跨域数据进行清洗、转换、集成和融合，完成数据资产化，把数据的价值抽象封装成不同的服务，并以接口的形式交付给前台，向用户提供创新的、可灵活变化的业务服务。数据中台的功能地位如图1所示。

图1 数据中台功能示意图

其中，Data API(数据-应用程序编程接口)是数据中台的核心部分，是前台和后台之间通过数据发生联系的桥梁。数据中台以API(Application Programming Interface，应用程序编程接口)的方式为前台业务应用层提供数据服务。

数据中台是一套为持续提高数据质量和数据服务能力而建立的平台和机制，建设数据中台的目标是让图书馆各个应用系统能便捷地使用高质量的数据，向读者和管理决策人员提供快速灵活的服务。因此，数据中台一般应具备四种核心功能：数据采集和整合管理，数据清洗和提炼加工，数据可视化和数据资产服务，数据应用管理和效果评估。

由此可见，数据中台不仅仅是单纯的技术化平台，而是一个加速从数据到业务价值实现过程的中间层逻辑概念，其核心是数据服务能力。通过提升数据质量进而产生持续和灵活的数据服务，进而直接赋能智慧图书馆的各项应用。

数据中台建设不仅仅涉及技术人员，更多的是面对图书馆内部职能部门的管理人员和业务人员。数据中台的高效运行离不开两个前提：一是技术部门和业务部门在思想意识上的高度共识，即数据资产是图书馆的战略资产。二是技术人员和职能部门业务人员密切配合，共同保证数据中台有关的管理机制得以贯彻。数据中台的功能架构如图2所示。

图2 数据中台架构示意图

4 数据中台在智慧图书馆建设中的优势

建设智慧图书馆的主要工作是充分运用大数据、云计算、人工智能和物联网等现代信息技术，构建以智慧环境、智慧设施、智慧资源和智慧服务为内容的读者友好型智能化知识获取体系。智慧图书馆建设应以数据为核心，通过高效的数据处理过程，为搭建快速灵活的用户服务提供支撑。数据中台可以在图书馆现有数字化架构的基础上，有机衔接底层(后台)数据资源与前台服务，实现图书馆管理和服务的智慧化。数据中台在智慧图书馆建设中的应用价值主要体现在以下方面。

4.1 解决数据孤岛问题

打通图书馆内部系统之间的数据通道，消除信息孤岛。通过统一数据标准，解决相同数据在多个业务系统内的保存和赋值等问题，提升数据质量和数据价值。

4.2 减少建设和运维成本

数据中台对来自后台的多源跨业务域数据进行一系列治理，以数据服务接口的形式，向前台提供标准化和可变的服务，当有新的需求时，利用数据中台的服务搭建工具可以快速部署并推出新的业务应用或服务，而不用单独购买或开发新的系统，可减少重复投资，节省建设费用，同时大大降低整个图书馆业务系统的运维成本。

4.3 充分利用各类数据，挖掘数据价值

利用数据中台的数据集成融合功能，可以充分整合应用系统运行和读者行为产生的基础数据、增量数据、历史数据和过程数据等，利用大数据关联和分析技术，产生新的数据，实现数据价值增值。

4.4 为智慧化决策分析提供资源和工具

数据中台提供从数据采集到数据清洗、数据转换、数据建模再到数据服务的全生命周期价值构建能力，具备可视化数据分析工具，为图书馆的决策规划和资源建设提供智慧化的数据分析工具。

5 智慧图书馆技术架构设计

基于数据中台的智慧图书馆是一个以数据流动为主线、以数据治理和数据管控为驱动，以智能和可变的用户服务为顶层目标的分层技术架构，其实现过程涵盖数据的整个生命周期，形成数据到服务的闭环结构，带来数据质量和服务水平的持续优化和提升。基于数据中台的智慧图书馆技术架构可分为三层，如图3所示。

图3 基于数据中台的智慧图书馆技术架构示意图

5.1 数据源层

相对于数据中台，数据源层相当于整个体系的数据后台。本层汇集图书馆各专业资源系统、用户信息数据库、信息系统和业务系统运行产生的过程数据、外部数据库以及馆内物联网设备信息数据等，经过操作型数据存储过程，存储到数据仓库，成为数据中台进行数据治理和服务封装的数据来源。

5.2 数据中台

数据中台是整个体系架构的核心引擎部分，其主要功能有三个，一是按照统一的数据标准和治理规范，对来自数据源层各类跨域数据进行清洗、转换、集成和融合等处理，将原始数据转变成标准统一、质量可靠、规范易用的数据资产。二是规划整个图书馆的数据资产全景图，将所有对图书馆管理和用户应用服务有价值的数据都规划出来，最终形成图书馆数据资产目录和数据标签。数据资产目录和数据标签有助于数据管理员根据前台读者用户需求搭建新的服务时，快速准确地获得所需数据。三是通过构建可视化的数据资产管理和服务搭建工具，根据前台面向读者的服务需求，借助标准化的数据应用编程接口(Data API)向前台的用户服务部门提供服务流程搭建和服务输出，完成数据价值向业务服务的转化。

5.3 用户应用层

用户应用(服务)层是智慧图书馆面向师生读者提供智慧化服务的前台，是数据中台核心功能的最终体现。当前台需要推出新的管理业务和读者应用服务时，应用开发人员根据业务的数据需求，利用数据中台的数据可视化工具，在数据资产管理目录和数据标签工具中选择确定需要的数据种类，规划功能和数据流程图，调用相应的数据应用编程接口(Data API)，可快速开发部署面向管理和用户服务的创新应用。应用层产生的业务服务数据经分析评估处理，形成新的反馈数据，作用于后台数据源层，为改善数据采集质量提供依据。数据经过“后台-中台-前台-后台”的闭环路径，形成负反馈效应，有利于数据质量和服务质量的趋稳和优化。

数据中台的构建，不是替代原有的图书馆信息化系统架构，而是对原有业务系统的各类数据有效汇聚与整合，面向智慧图书馆的业务流程挖掘和展现数据的服务价值。反过来，各业务流程是数据中台核心功能运行的数据来源。因此，数据中台层与图书馆原有业务体系是相互依存、相互赋能的共生关系，由此形成以数据中台为核心的“业务数据化-数据资产化-资产服务化-服务业务化”的良性循环体系。

6 结语

随着教育信息化和教育现代化的持续推进，面向高校图书馆的新技术、新应用和新需求不断出现，智慧图书馆的建设也必将是一个长期的渐进过程。数据中台作为一套以用户需求为驱动、数据处理和数据管控为引擎的机制体系，形成“数据-业务-服务”的闭环负反馈系统，可以持续促进数据质量和数据价值的优化迭代，满足不断变化的智慧图书馆读者服务需求。此外，数据中台并不是一个单纯的技术平台，从实施角度看，需要从整个高校图书馆的战略规划、服务模式、业务流程等多个层面协同配合，共同促进智慧图书馆数据生态系统的构建。