大数据处理在高校图书馆信息化管理中的应用分析

陈志斌

（安徽交通职业技术学院）

以往，高校师生若有信息查询需求，需前往图书馆进行查找或阅览，查找工作量往往很大。随着信息技术时代的到来，图书馆建立信息化检索渠道，提升了资料查找的便捷性与智能化。文献资料的采购或导入会给图书馆管理工作带来较大的困难。主要原因是采购信息不对称，导致图书文献资源利用率不高。对此，在大数据时代，应用大数据处理技术对高校图书馆信息化管理系统进行深度挖掘，以满足高校教育教学需求，促使图书馆服务水平再上新台阶。

一、大数据的内涵及作用

根据百科对大数据的解释，是指存取速度快、类型多、容量大，具有较高应用价值的数据集合，其最早出现在IT行业，之后快速向来源分散、数量大、格式多、关联分析的方向发展，并延伸出新的价值，更好地支持了信息技术、信息产业与服务业态。并且，大数据处理应借助分布式框架，以便对海量的数据信息进行挖掘。对此，大数据处理依托于云计算分布式的处理方式以及分布式的云储存和数据库等。

随着国家对大数据及数据安全的重视，大数据被应用在社会生产生活的各个领域，并将此推向了全球，俨然已成为新经济资产。为了跟上社会发展的步伐，各行业也融入新思想、新技术与新产业。可以看到，大数据处理因其特有的优势走进生活，并以更好、更快、更安全的形态被更多领域所重视。对此，高校作为教育主阵地，自然也要顺应时代发展的潮流，将大数据作为技术更新的主要抓手，积极推进信息化建设[1]。

二、高校图书馆大数据的基本特征

（一）多样性特点

大数据时代已经到来，数据格式类型更加丰富，如音频、文本、模拟信号或视频等，数据来源也更多，如组织内部或外部运行环节。高校图书馆因信息存储的需求以及结构的差异化，对数据处理提出了新的要求，如结构化、半结构化、非结构化的数据，高校图书馆信息化管理也应对大数据进行多样性处理，以此提升数据处理的有效性。

（二）大容量特点

高校图书馆也是数据信息存储的重要场所，音视频、电子文献资源等物质存储量需求较大，数据不断更新，数据量不断增多。不仅如此，读者能够通过各种线上终端获得图书馆电子信息资源，如果仍然以传统图书馆管理方式为主，则无法满足新时代阅读者的需求，且图书馆信息资源利用率较低[2]。对此，为提升图书馆管理效率，将图书馆信息资源，包括图书资源、影音资源等用大数据处理方式挖掘数据处理功能，自然能够提升高校图书馆利用率与服务水平。

（三）运行速度快

节省时间等同于效率的提升，图书馆信息化建设优化要求在数据传输能够在短时间完成，才能实现最优化处理。现阶段，高校图书馆读者更加重视资源丰富性、信息更新速度及传输速度，以便读者能够快速找到自己所需要的图书。进一步讲，图书馆数据量比较大，数据处理运行率要高求，这些都依赖于处理技术的优越性。对此，高校图书馆信息化建设应利用大数据信息处理方式，使得图书馆信息数据的处理更加有效，为读者提供更便捷的阅读服务[3]。

三、大数据处理给高校图书馆信息化管理带来的“双刃剑”效应

（一）高校图书馆信息化建设面临的机遇

1.实现数字化图书馆管理

大数据处理技术为高校图书馆信息化管理提供了极大的便捷性，同时也为图书馆功能的不断丰富提供了活力与动力。同时，大数据时代高校图书馆借阅及其他服务方式更加智能化，信息化图书馆建设模式较高，为提升图书馆信息化全面性奠定了基础。

2.管理自动化水平更高

图书馆是高校资源建设的重要内容之一，传统管理模式历史较久，信息化管理水平却相对较低，导致图书馆整体利用率并不高。这使得图书馆管理模式的更新与服务需求量增加，并要求图书馆进行针对性的服务改革。为了发挥高校图书馆的建设优势，利用大数据、互联网、物联网、计算机及自动化处理技术等，为图书馆信息化建设提供了技术保障，也为管理更新提供了资源。从整体角度来说，图书馆管理的信息自动化水平有所提升，对图书馆功能更新具有推动作用[4]。

3.图书馆资源存储量大、信息丰富

大数据处理自身就具有支持大量数据、多样化渠道等特点，将其应用在高校图书馆信息化建设过程中，自然能保障信息存储的丰富性，扩大图书馆服务的范围与功能，且能够支持针对性阅读服务。并且，大数据处理弥补了传统管理模式下图书馆服务类型与载体的单一性问题，资源建设水平逐渐提升，丰富的阅读资源为读者提供了便捷，服务更加优质，推动了图书馆建设的信息化发展。

（二）高校图书馆信息化建设面临的挑战

1.基础设施建设问题

高校图书馆信息化管理发展中，面临的一大难题就是基础设施的投入建设问题。图书馆应配备相应的技术资源和硬件设备，如互联网、数字化和计算机技术、显示器等。并且，图书馆要同时支持传统图书借阅和信息化借阅两个功能，对软硬件及数据库对接有一定要求。但是，一些高校图书馆信息化管理仍然停留在计算机硬件配置与基础性管理软件的基础上，与大数据时代对软硬件配置的需求相差甚远，进而导致图书馆信息化建设水平实际并不高。

2.信息资源的安全性问题

高校图书馆朝着智能化、流程化、标准化方向发展的同时，信息资源安全性问题成为大多数人关注的重点，可能是安全监测软件未安装、运行不顺畅、技术应用不到位，以及网络环境开放强等内外部因素导致的，对图书馆信息资源，包括加密数据等信息造成一定威胁，给不法分子带来一定的攻击契机，进而使得图书馆系统崩溃、信息丢失。上述这些现象都会影响高校图书馆信息化建设的安全性，甚至会给校园网络的安全带来严重后果[5]。

3.管理员能力素质问题

高校图书馆管理员的职责仅限于文献传递、图书规整等工作，缺少主动性。大数据时代，高校图书馆管理员的角色也发生了一些改变，如职能改变等。这种变化对管理员能力与素质提出了新的要求，如信息处理和计算机操作等方面的能力，图书馆管理员若无法及时掌握这些技能，可能会影响图书馆信息化建设的开展。

四、大数据处理在高校图书馆信息化管理中的应用

（一）建设智慧图书馆运行机制

高校图书馆信息化建设应用大数据处理图书资源等，是从分散向集中应用、从固定服务向个性服务、从部门归属向校际应用等方面的转化，同样也是信息管理向信息服务化管理转变的过程。智慧图书馆是智慧联通的区域网络生态圈，从信息化资源向信息化传输及应用发展，管理理念、模式与方法均发生了变化，这些都需要大数据技术的支撑。对此，以图书馆信息化设施基础为支撑，定位图书馆数据库端口及其他业务，创新文献资源及在线阅读服务的模式，推动高校后勤、科研、课程教学等向信息化服务职能转变，加强信息化管理的建用一体化与运维等，让数据处理更加高效地支持图书馆运行，是开启智慧图书馆管理的重点。

（二）积极探索“线上+线下”的个性化图书馆服务

高校图书馆信息资源既面向校内师生，部分权限与资源也面向校外。由于高校图书馆的用户较为广泛，而“线上+线下”的图书馆服务面较广，可根据用户需求选择合适的资源。在大数据技术的支持下，高校图书馆为用户提供了两种个性化服务，即线上图书资料查询及使用功能，以及线下资源的使用用户有主动选择权[6]。大数据处理下的图书馆信息化管理能够快速处理用户的需求，并提供其所需的信息资源，信息检索与使用率较高。在此基础上，高校图书馆信息化管理仍然要优化，借助数据处理在线资源传递等，以保障资源利用率和图书馆信息化管理的质量。

（三）建立新型信息化管理平台

随着大数据技术的发展，很多地区的高校图书馆加快完善信息化建设系统，并已初见成效。现阶段，信息化管理模式多是以软件为支撑的服务模式，根据系统分级模块供用户筛选、查找所需信息，避免了很多软件查找误区，仅需要利用图书馆查询通道或专门软件进行检索并获得权限即可[7]。并且，大数据处理支持下的图书馆信息化管理从初级建设过渡到了高级阶段，且随着大数据技术的不断发展，更加融合网络、新媒体与云计算等进一步提供新服务模式，以实现信息的高效存储与整理，而不再是片面的数据提供载体，从而实现智能化信息服务。

（四）大数据处理下的知识体系建立

1.信息可视化服务

可视化服务是服务模式的一种，其被应用在高校图书馆大数据系统，以实现数据建模、转型，进而以直观可操作的方式展现给读者。可视化服务能处理很多数据信息，且呈现形式简洁明了，图书馆信息化管理利用该服务能将数据库、时间分布等进行可视化处理以及支持书籍关联，读者通过信息查找便能获取相关知识[8]。

2.知识转移服务

知识转移服务是高校图书馆信息化管理的一种模式，整合数据化处理后经过传输中介转移到用户计算机，切实将知识与信息服务结合起来。利用大数据处理，如数据挖掘等提升知识价值，为用户筛选出需要的知识，并经过整合操作等，最终形成“有用”知识。对此，高校重视并投入资金用以提升图书馆信息化灌流水平，开发信息资源的同时，还应利用科学技术，面向用户进行知识转移，进而通过大数据处理开发出适合知识服务的新模块。

3.信息资讯服务

为用户提供个性化服务，是高校图书馆信息化管理首先要做好的事情，而个性化则是针对读者信息检索或应用习惯专门定制的服务模式，其是在个体用户对知识需求的基础上建立起来的，用以满足特色化知识服务。大数据处理在高校图书馆信息化管理中的应用，个性化咨询服务功能较强，同时为用户提供了更广的交互性知识咨询服务，可以为用户解决繁琐的信息搜集或科研教学问题，针对用户需求提供了特色化图书馆使用方案[9]。

4.支持数据推送服务

高校图书馆是巨大的知识传输中心，围绕教育教学与科研服务。对此，高校图书馆要切实从隐性信息资源的整合上搭建数据共享传输渠道。其中，科研数据或文献资源不限定计算机存储数据的种类，其也涉及到能够转化成为数字形式的一切数据，如图像、实验成果或调研结果等。很多高校致力于提升图书馆科研数据量，但是往往局限于现有课题或自主项目，尚未对接其他院校所有科研成果的数据。对此，数据推送虽然已经启用，但仍然存在一些局限性，仍有待加强。

（五）支持资料关联

资料关联是图书馆数据系统中的主要内容，关联技术或方法选择是否合理，会直接影响文献推荐系统的精准性，例如，依托于信息技术为核心的资料管理方法。基于信息内在属性与借阅模型，用户根据文献资料搜索的相关性进行推荐，大数据提取用户搜索信息关键词，从借阅模型中提取用户所需的信息，利用计算机程序进行关联对比，将关联度较高的信息推荐给用户。这种大数据处理技术的优点在于用户能直接读取所需信息，但是输出结果较为被动，甚至有遗漏，无法完全匹配用户需求。

将用户作为主体进行关联，核心是给用户提供其感兴趣的信息，依赖于大数据处理功能。这一功能需要用户之间有关系，或自身长期搜索相似信息，图书馆信息化管理系统的后台为该用户提供可能需要的信息。图书馆信息化管理应用这种关联方式，即便用户无法描述清楚自己在线搜索文献资源的方向，也能给予其一定的推荐。

混合式关联。高校图书馆信息化管理中，也可应用混合式关联方法，将上述几种方式进行权衡融合，自动生成最优方式，这些都需要大数据处理技术的支持。

（六）提高高校图书馆信息利用率

高校图书馆文献数据资源应不断优化与丰富，为用户提供多种类、多功能的阅读服务。高校为满足师生阅读需求，需要定期对图书文献等资源进行重新分配，通过大数据处理技术提升资源检索、整理与导出效率。并且，图书馆还能向读者推荐信息，以满足非阅读需求，如图书馆用书、文献下载指南等，以加强用户对图书馆的关注及利用率[10]。大数据处理为文献资源中心建设提供了保障，高校图书馆通过分析用户访问记录、借阅历史等，挖掘用户群体借阅类型，对借阅资源进行评估之后预测图书馆资源更新方向，便于图书馆采购与信息更新。

五、结语

综上所述，大数据处理对高校图书馆信息化管理的支持避免了馆内管理的“信息孤岛”问题，加快了内外部资源的融通对接、数据整合与管理升级，信息传输载体类型增多，且不限制本校图书馆及校际、地区间文献资源的智库建立，为用户提供了极大的便利，实现开放型、自助式、智能化的信息化服务。并且，大数据处理技术在高校图书馆信息化管理体系建设中有效维护了图书资源运行平台的稳定性、安全性与融通性，为广大用户提供了智慧系统。对此，高校图书馆信息化建设应用大数据处理，实现了计算机自动化到信息智能化服务的跨越，必然会推动高等教育从质量效益偏向逐渐向内涵人才保障方向发展。