基于大数据背景下的图书馆服务研究

2016-01-14 18:31杜文娟庞红
科技资讯 2015年5期
关键词:信息服务大数据技术大数据

杜文娟++庞红

摘要:大数据是继“WEB2.0”、“云计算”、“移动互联网”之后的又一次革命性变革。大数据时代读者的信息需求与获取方式、以及所期望得到的服务方式都发生了很大的改变,在此背景下,图书馆的发展也面临着巨大的挑战,同时也有着良好的发展机遇。如何利用好大数据技术更好地为读者服务,尤为重要。本文从大数据的概念、特征以及图书馆现有大数据入手,分析了图书馆在大数据背景下面临的机遇与挑战,并对如何利用好大数据技术促进图书馆服务方式的转变提出了个人的一些看法。

关键词:图书馆,大数据,信息服务,大数据技术

中图分类号 : G25 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2014)02(b)-0000-00

1大数据的概念与特征

大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

大数据的4V特征,或者说特点有四个层面:业界将其归纳为4个“V”——Volume(数据体量大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(处理速度快)、Value(价值密度低)。首先是数据体量特别大,现在的数据计算单位,已经从GB到达了TB、PB,甚至是EB了;其次数据类型繁多,绝大多数大数据是非结构性的,其种类十分复杂,我们现在的技术手段还没法对此进行处理;再次是处理速度快,数据产生和传送的频率非常快;最后是价值密度低,从大量的低质量、低价值的数据中获取知识,犹如从大海中捞针,获取数据成本很高,但有待挖掘价值大。

2图书馆拥有的大数据

图书馆经过多年的建设,自身就拥有数量庞大的数据资源,利用大数据技术进行数据分析,首先就要了解图书馆拥有那些大数据,在日常的工作中,图书馆管理者更应注重对数据的收集整理。图书馆的大数据主要有:

(1)图书馆的数字化资源

图书馆经过多年的建设,拥有大量的数据库资源、电子书资源、纸质图书期刊数字化形成的数字资源,此外,还有各类音频、视频资源、这一类数字资源总量巨大,且增长速度快,是图书馆大数据的一大组成部分。

(2)网络时代出现的大量非结构化数据

伴随着社交网络、移动图书馆、物联网等兴起,今后读者在利用图书馆的过程中,产生的各种信息将越来越多。我们将在读者使用图书馆服务的过程中,收集读者的地理位置、搜索历史、搜索时间等信息。这些多是非结构化和半结构化的信息,虽然价值密度不高,但是只要全面收集就能够更好地利用大数据技术,分析读者的偏好,有针对性地为读者提供有用的信息。

(3)读者浏览历史中的非结构化数据

随时网络时代的到来,我们将从手机、平板电脑等诸多设备中收集到读者的个人信息、所处位置、浏览历史等各类数据,填补了图书馆数据收集的空白,使图书馆数据库资源更加完善,为大数据分析技术提供了资源保障。

3大数据背景下图书馆面临的机遇与挑战

大数据不仅挑战了图书馆传统的IT架构与数据获取、存储、处理的模式,而且对图书馆的数据管理及数据应用、数据服务等方面的挑战将更为突出。但大数据技术的出现也为图书馆带来了发展机遇。

数据量的增加为图书馆提供了精确掌握用户群及个别用户网络行为模式的基础,如果能够充分利用大数据技术来分析这些数据,就可以探索个性化、精确化和智能化地进行推送服务,帮助用户从海量的信息中迅速找到其所需的信息,提高图书馆服务水平,促进数字图书馆的发展。当前大数据主要面临以下挑战:

(1) 传统的网络架构不适应大数据时代

传统的网络结构设计是以用户端向服务器发出请求,由服务器应答返回结果给用户的垂直结构,而在大数据时代,这种垂直结构将越来越少,取而代之的是水平结构的横向请求服务。“大数据”时代,大量的数据都存储在分布广泛、不同地域、各种类型的服务器中。当用户发出一个查询请求时,最多的运算是服务器之间的信息交换,最后将结果返回给用户。新一代的网络架构要适应WEB2.0时代的水平服务应用。

(2) 数据类型增多,数据量增长及复杂性的增强给现有的存储能力及计算能力带来巨大挑战。

一是计算能力、存储能力的增强远落后于数据量的增长及数据复杂性的变化,二是物联网、传感网、云计算等信息技术的飞速发展,使得数据移动较之以前更为频繁,为知识管理及信息服务模式提出了高要求。三是,高可靠性,高可扩展性的数据分析技术成为亟待解决的问题。四是读者流失分析及价值分析促使图书馆不得不寻求新的解决方案。大数据技术不仅可以通过数据了解用户的行为、信息需求、知识应用能力,更可以利用数据对用户的科研创新合作过程及合作交互型知识服务过程将要发生什么进行分析和预测,从而应对图书馆未来所面对的生存危机。

(3) 对图书馆的人才队伍、服务管理等方面带来巨大挑战。

大数据技术是一项具有很高难度的前沿技术,只有具备相关学科专业背景和知识基础的人,才有可能胜任大数据分析的重担,而目前图书馆员在信息技术的开发利用方面能力还相对欠缺。因此,大数据分析技术人才队伍的培养、图书馆员技术能力的提高,服务方式的转变都是图书馆急需解决的问题。

(4) 用户隐私权的保护受到了极大挑战。

图书馆的信息安全和隐私问题是图书馆需要解决的问题之一,大数据背景下,随着对数据的获取和分析能力的提升,大量分散的数据中隐含的有价值信息被开发利用。信息安全也从传统的网络安全、保密管理等可控安全管理向无法预知安全隐患的不可控安全管理转变。数据的开放获取与信息安全之间的矛盾越来越突出,大数据的开发使用使得用户的隐私权保护遭遇了极大的挑战。

4利用大数据技术促进图书馆服务方式的转变

随着大数据技术的不断进步和读者需求的不断提高,将进一步促进图书馆的服务方式、途径等发生翻天覆地的变化,图书馆应抓住机遇充分利用好大数据技术,从大数据中去捕捉、分析读者的潜在需求,向读者推送有潜在价值的数据,从而提高图书馆的核心竞争力,以应对图书馆未来可能面临的挑战。

(1)开展读者研究工作

大数据背景下,图书馆要为用户提供更好的服务,用户的要求会更多,对服务的期望也将更高。图书馆员必须要能够了解用户的真实需求,建立可控的、高效率的数据处理流程,掌握多种数据的分析方法,能够通过利用结构化数据来了解用户需要什么样的服务,还要能够利用大量非结构化的数据、半结构化的数据,从用户利用图书馆的微行为,来挖掘用户现在的服务需求以及预测和分析将来会有什么样的需求。

(2)开展准确的数据推送服务

数据推送服务是指图书馆收集读者的需求,主动将读者所需要的信息内容,通过个人图书馆、微博、电子邮件等方式推送给读者。大数据环境下,对于读者的利用图书馆服务过程中的各种行为,例如查询书目、数据库资料或者浏览网页等,可以细化到某一篇文章,甚至某一个词,将读者的个人行为都汇集到数据库中,然后对不同层次人群的兴趣爱好进行详细分析,进行有针对地、准确地推送服务,另外根据读者的行为的热点分析,大数据技术可以告诉我们图书馆读者的兴趣偏好的变化曲线,以便预测读者需求,从而为图书馆的资源采集、资源更新等提拱依据,最终达到预知读者需求、引导读者需求行为的效果,可大大提高图书馆的服务效益。

(3)提供深度的参考咨询服务

大数据时代,咨询馆员可以将符合大数据特征的咨询课题融入到大数据系统,系统将根据咨询的内容主题,利用大数据分析技术,可视化技术,瞬时以图形方式展示查询结果,从而缩短了咨询馆员获取信息资源的时间,扩大了资源的获取面,从而最大程度地满足读者的需求,提高参考咨询的效率。

(4)提供特色化、个性化服务。

个性化服务是图书馆为读者量身定做的服务,大数据时代图书馆将利用大数据技术,捕捉读者动态的操作行为,细化到读者利用图书馆服务过程中的每一次点击,能结合学科分析,自动调用不同类别、不同层次的数据,智能地推送给目的读者,为图书馆实现个性化服务提供了可能。

(5)为学科专业、科研发展提供知识服务

目前,越来越多的新型学科领域都是建立在大数据的基础上的。但在大数据背景下,许多数据是零散的、复杂的、原始的,对这些巨量数据的加工、处理需要较强的技术来支持。当前,大数据技术主要包括可视化分析、数据挖掘算法、数据质量管理、语义引擎等,技术是解决大数据问题的关键,并将影响到大数据的研究。图书馆作为知识服务的平台,必须要适应科学研究的要求,推动数字图书馆技术的进步。大数据背景下,图书馆可以充分发挥其资源、人力、技术等方面的优势,加强对学校重点学科专业领域的各类型的数据资源,如论文、会议论文、学位论文、研究动态、学科前沿,甚至互联网上相关学科领域专家学者的博客、论坛等数据进行收集,利用大数据分析技术,通过对所收集到的数据进行加工整理,数据建模,可以提高数据的价值密度,提升图书馆知识服务的学科化、专业化水平,发挥图书馆员在信息收集、整理、加工中的优势,从而更好地为学科专业和科研服务。

(6)加强用户隐私保护

隐私权是公民的一项重要权利,然而在网络技术发达的时代,泄露隐私却是几乎每时每刻都在发生的事情。大数据时代,图书馆员必须提高职业修养,在搜集、分析用户信息时,做好保密工作,捍卫用户的隐私权。在图书馆服务提供过程中,还要重要读者隐私权的保护。

参考文献

[1]李鹏云.大数据与图书馆服务[J].农业图书情报学刊,2013(9)

[2]樊伟红,李晨晖等.图书馆需要怎么的"大数据"[J].图书馆杂志,2012(11).

[3]王捷.大数据时代下图书馆开展信息服务的对策[J].现代情报,2013(3)

[4]韩翠峰.大数据时代图书馆的服务创新与发展[J].图书馆,2013(1).

[5]朱静薇,李红艳.大数据时代下图书馆的挑战及其应对策略[J].现代情报,2013(5).

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