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1、大数据视角下图书馆服务发展走向及策略研究 张国杰 广东第二师范学院图书馆 摘 要： 大数据时代, 图书馆将在业务功能、技术体系、人员素质等方面面临巨大挑战, 大数据将成为图书馆的核心资产。图书馆应注重用户信息和日志的分析处理, 探索利用大数据创新图书馆服务, 并实施数据兴馆、数据助管、数据聚人、智能服务等策略提升图书馆的核心竞争力。关键词： 大数据; 数据分析; 数据挖掘; 图书馆服务; 智能服务; 作者简介：张国杰 (1980-) , 男, 馆员, 广东第二师范学院图书馆, 广东, 广州, 510310。Abstract： In the age of big data, the librar
2、y will face enormous challenges and put forward higher requirements in business functions, technology system, and personnel quality, big data will become the core asset in library, the library should pay attention to the user information and log analysis, to explore the use of big data to innovate l
3、ibrary service, and use the data to revitalize the library, assist the management, gather popularity, and intelligent service, to enhance the core competitiveness of the library.Keyword： Big data; Data analysis; Data mining; Library service; Intelligent service; 1 引言信息技术改变着世界并使得各种新的强大的数据源持续爆炸增长, 也必然
4、致使世界步入以数据为中心的大数据时代。在这个时代, 各种数据源不断辐射, 持续不断地创造出数量惊人的数据。著名的 HowieDiBlasiI.T.的“Didyouknow?”中指出:“估计现在一年全世界所产生的新信息量大约有 4 千万万亿 (4X1019) 字节, 超过了人类过去 5000 年信息的总和。”可见世界范围的信息化变革使得几乎每个行业都面临着大数据问题, 大数据达到了无处不在的程度, 究其定义, 用美国数据可视化专家 NicholasFelton 的话说, 大数据就是超出传统数据管理工具处理能力的大规模复杂的数据集合1, 也通常被认为是数字化时代创造出的大量非结构化和半结构化数据。
5、为迎接大数据的挑战, 国内外业界和政府都在积极布局并制定战略规划。2012年 3 月, 美国政府宣布了 2 亿美元的“大数据研究与发展计划”, 欧盟也有类似的举措, 我国的计算机学会于 2012 年 10 月也成立了大数据专家委员会, 宗旨是探讨大数据的核心科学与技术问题, 推动大数据学科方向的建设与发展, 构建面向大数据产学研用的学术交流、技术合作与数据共享平台, 并对相关政府部门提供战略性的意见与建议。2腾讯在天津投资建立亚洲最大的数据中心;百度也在投资建立大数据处理中心;新浪推出企业微博产品, 提供精准的数据分析服务。3在大数据时代, 数据随时随处都在, 我们置身一个庞大的数据海洋中,
6、图书馆不再是用户发现信息资源的唯一入口, 而是这个庞大数据网络中的一个节点。早在 2009 年, 欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系, 致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性, 图书馆要最大限度集成多源数据, 建立多源数据间的关联, 探索以数据为基础的智能服务模式, 促进知识发现, 挖掘宝贵的用户行为日志, 关注用户参与及用户交互, 利用信息技术去识别、分析、研究和挖掘隐含在读者行为中的结构化、半结构化数据信息, 从而读懂读者想法, 研究读者使用信息资源的偏好和习惯, 制定战略规划, 创新和重组图书馆服务体系, 推动行业发展。本文基于大数据对图书馆的影响认识, 重点对
7、大数据环境下图书馆创新服务对策进行分析。2 大数据改变着图书馆2.1 对图书馆业务功能的影响大数据环境下, 图书馆不但要积极收集、存储、建立大数据, 将各种载体, 即书、报、刊、音视频资源、数据库中的内容以知识为核心重新组合, 建立信息化资源, 成立数据处理和分析的相关业务部门, 更要注重收集读者行为日志以及工作人员行为日志等, 比如在读者使用图书馆服务的过程中收集读者的地理位置、进馆时间、搜索历史、搜索时间、浏览历史、借阅历史以及工作人员在提供服务过程中产生的服务时间、内容、效率等大量的半结构化、非结构化信息数据, 共同组成图书馆的大数据, 存储并共享大数据, 为各种数据服务提供基础, 建立
8、一个无处不在主动智能的图书馆服务环境, 从而塑造良好的阅读体验。在大数据时代, 抓住有效数据将赢得商机, 亚马逊声称, 他们 30%的销售收入来自于“你可能也喜欢”的推荐引擎, 与此类似, 一家新创的网站音贝网基于社交网络导入用户关系, 通过挖掘用户的好友关系和音乐喜好, 主动为用户推荐他可能喜欢的音乐。4将图书馆比作这些商家, 读者就相当于消费者, 而图书馆所拥有的大数据就是产品, 整合梳理图书馆海量数据, 通过智能挖掘匹配一切阅读兴趣, 为读者的沉浸阅读、深入学习提供内容和工具, 提供数据综合服务是图书馆服务的发展方向。大数据视角下的图书馆服务应是功能强大的智能型服务, 图书馆不仅要将传统
9、图书馆与数字图书馆结合起来, 纸型资源与电子资源互补共存, 在资源数字化的基础上, 更要实现大数据的共享, 注重挖掘知识, 经过大量数据捕获、组织、分析和决策后做到知识服务, 实现服务数据化。知识服务的前提是懂得处理大数据, 对数据分析人员提出了相当高的专业要求, 图书馆的业务中心应从基础的资料查阅服务提升为数据加工和分析服务, 以数据为中心开展采访、编目、服务等工作, 将传统的编目进行外包或委托加工, 业务重心转向数据采集、规范、关联、审核、校验、揭示、挖掘以及系统的构建、运行和优化上来, 以拓宽和深化图书馆的业务功能。5在美国, 奥巴马政府将美国国家医学图书馆作为“大数据研究和发展计划”的
10、重要组成部分, 并要求“提高从大量数字数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平”以及“提供大数据归档、保存、传播和其他数据的基础设施服务”6。可见, 未来图书馆的一个重要角色就是提供数据服务, 深度信息化转型任务, 实现服务数据化, 为政府、企业等社会机构提供数据分析服务将成为大数据时代图书馆常态服务。2.2 对图书馆技术体系的影响为了解图书馆管理系统的使用情况, 笔者查阅了广东省各高校图书馆主页, 使用最多的管理系统为 Libsys、ILAS 和 SULCMIS, 它们采用大型关系型数据库Oracle 或 Sybase 作为数据库服务平台, 可见当前图书馆仍主要采用关系数据库作为后台支
11、撑, 并在此基础上使用 Web2.0 技术提供个性化服务, 主要技术支撑仍是数据库、系统、Web2.0 技术。相信在大数据的冲击下, 大数据技术将颠覆现在的主流, 变革现使用的管理系统, RFID 及移动技术将在数据收集工作中承担大任, 图书馆个性化服务技术也将朝 Web3.0 以及语义分析方向发展。最新调查显示, 3 个大数据技术 Hadoop、BigData、NoSQL 霸占了技术领域薪资最高的 3 个岗位, 从榜单的数据来看, 大数据无疑是硅谷最有价值产业之一。7随着各领域数据呈现爆炸式增长, 传统的关系型数据库显得力不从心, NoSQL 数据库技术摒弃了传统关系数据库 ACID 的特性
12、, 采用分布式多节点的方式, 更适合大数据的存储和管理8, NoSQL 数据库中使用的海量数据处理方法MapReduce 以及 Hadoop 平台已成为当前最流行和被普遍研究的方法和平台, MapReduce 通过“Map (映射) ”和“Reduce (化简) ”, 并将自己的程序运行在分布式系统 Hadoop 平台上进行分布式的计算编程, 这些新技术正悄然改变着IT 行业的面貌。并且, 语义技术的发展和壮大, 最终会把大数据转化为“智慧数据”。笔者认为, 语义技术以及与其具有相同特点的 Web3.0 技术也在正面冲击着当前技术主流成为普遍使用的技术, 这一类型技术实际上是把已有的数据加上语
13、义, 可以认为是在现有结构化或者非结构化数据库上的一个语义叠加层, 把在各个地方散落着具有相同联系的数据快速汇聚。9虽然, 联机分析处理技术 OLAP、元数据、数据挖掘技术等信息处理技术在图书馆技术领域也取得了突破, 比较具有代表性的是超星发现系统, 但在大数据环境下, 非结构化数据的复杂性和不规则性必然激发出新的信息处理技术, 如果说数据是生产资料, 那么处理数据的技术即生产工具, 它必须足够先进才能满足生产。笔者认为, 大数据必然引发技术革新, 以 RFID 为代表的物联网技术、以 NoSQL 为代表的新型的数据库技术以及语义分析技术将组成图书馆新技术体系, 引领图书馆走入智能服务时代。2
14、.3 对图书馆工作人员的影响随着信息技术的发展, 图书馆服务有了第一次质的飞跃, 从传统的手工操作、人为管理升级为自动化操作、计算机系统管理, 大数据的冲击给图书馆带来了新的机遇, 相信其服务将迎来第二次飞跃。图书馆工作人员除了掌握图书情报专业基础知识外, 将面临许多新型技术手段需要掌握, 如探索非结构化数据的业务流程再造, 推进数据分析和智能信息服务平台开发, 为资源加工与知识服务构建良好的数据支撑体系, 并且, 图书馆工作人员将迎接新的重要任务, 就是要教授学生学会处理海量信息, 从海量资源中提取关键性数据, 进而获得知识。图书馆工作人员数据加工和分析能力在大数据时代显得越来越重要, 应懂
15、得通过应用软件及服务更精确地捕捉用户行为和习惯。用户通过 PC 或移动设备发生的索取服务行为会产生相当数量的原始数据, 这些零散无序没有关联的原始数据将在大数据集群服务器被加工成人或者机器可以理解的形式数据, 通过进一步的挖掘和分析形成关联的有价值的数据并推送给读者, 实现图书馆服务价值的最大化。图书馆采编人员应通过对大数据的分析, 快速有效地评估对各种资源的使用情况, 并且通过对读者平日使用资源日志及阅读偏好的收集, 预测出读者最可能关注的热点和动态, 为有效评估图书馆已有文献的质量以及读者对未购买文献的需求提供数据支持。图书馆参考咨询人员可以通过数据分析掌握读者需解决的疑问, 更有针对性地
16、提供咨询和推送服务, 在开发和报道文献资源进行学科化服务, 以及宣传和扩大图书馆的影响等方面争取更大的主动性。3 大数据环境下图书馆服务发展新方向3.1 注重用户信息和日志的分析处理10众所周知, 沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是营销界的神话, “啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售, 获得了很好的销售收益。这种方式是通过分析购物者的行为, 找出被购物商品之间的关联性, 并对超市商品摆放进行调整, 从而获得销售收益的增长。现实生活中已存在信息、时间、消费等众多碎片化东西, 但若将碎片化的东西聚集起来, 能汇集成巨大的效益, 如何有效开发这个长尾市场, 提高资源的使用率吸引读者, 是当前图书馆变革转型中亟需解决的问题。图书馆与超市有许多共性之处, 读者如同购物者, 图书馆应注重读者行为日志、离线数据的收集, 并对其进行分析处理, 如利用借阅记录及读者信息库, 分析读者不同群体间借阅行为的差异;利用读者的搜索记录分析读者的资源需求;利用读者使用数据库的情况分析读者研究动向;等等。通过
