图书馆大数据可视化分析系统的设计研究

张昕 逄晓丽

摘要：做好图书馆功能服务具有较强的现实意义，有利于促进社会的发展。在当前计算机信息技术飞速发展的背景下，实现图书馆大数据可视化分析系统的设计要从多个角度出发，更多的考虑到图书馆数据可能存在信息分散、数据结构不统一的问题，更好地进行可视化分析，提高数据的应用价值。

关键词：图书馆;大数据;可视化分析系统

中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）08-0138-02

图书馆已经进入了大数据时代，要能夠依据实际情况来进行大数据决策。这样有利于根据读者的实际行为来进行科学预测，不断的改进和优化服务，更好地赢得读者的满意。要能够通过大数据可视化分析系统来进行深入的分析和研判，绘制和整理出更具价值的图形和报表，体现出个性化服务需求。

1 关于图书馆大数据可视化分析系统的概述

借助于大数据技术的发展，图书馆能够更好的实现电子化办公。这样就能够有效地促进图书馆服务转型，实现对各项数据的深入挖掘，更好地提取一些有用的信息。当前一些大数据可视化工具已经体现出了一定的应用弊端，在实用性方面具有一定的欠缺。这样就无法有效地提高图书馆服务质量。当前各种高新科技不断发展，这也给图书馆大数据可视化分析系统的发展和建设带来了更多优势，具备了基本的技术基础[1]。在未来的发展进程中，要着重根据图书馆的发展需求把数据进行高效利用，通过大数据可视化分析系统能够各种重要信息的建模分析，应用一些智能算法来进行数据挖掘，更好地满足生产实践活动的需求。

2 图书馆大数据可视化分析系统设计

2.1 架构建设

当前图书馆已经为社会经济发展做出了重大的贡献，各种数据资源也越来越丰富和庞大。其中就包含了各种文本信息、声音信息、视频信息等。这些信息具有极其重要的价值，能够有效地应用在图书馆服务的众多领域中。首先应当要考虑到数据的存储，要能够确保这些信息一旦产生之后就能够进行实时可靠的存储，要建立起相应的数据全部储系统架构。然后在此基础上对这些数据进行分析和应用。其中，图书馆大数据可视化分析系统建设需要由展示管理层、可视化表现、数据中心网络与云基础设施资源、图书馆大数据这四个方面来共同组成。做好架构的建设具有十分重要的意义，有利于更多资源的高效投入，同时也要更多的考虑到后期系统拓展的需求，不断的完善和优化图书馆的功能服务，具有极强的可拓展性[2]。

2.2 大数据可视化分析工作流程

在图书馆大数据可视化分析工作流程中，主要包含了五个方面，首先要对大数据流程捕获，要尽量确保这些大数据具有真实可靠的特征，能够反映出真实的情况，这样才具备数据分析的价值。然后是对大数据进行非关系数据存储，这一过程也至关重要。一旦出现了问题，就有可能造成重大资源浪费，实际数据分析工作停滞。在对数据流进行处理时，可以利用现有的一些技术手段来进行自动处理，做好数据挖掘。根据可视化组件读取已处理的数据，使得这些数据能够发挥出更强的实用价值[3]。考虑到实际应用需求以及数据的不断变化，也要能够实现可视化组件的实时更新，这样才能够更好地满足实践活动的需求。要确保这些可视化展示系统具有足够强的灵活性，要能够根据读者的需求来进行调整和改变。操作方法应当尽量便捷可靠，这样才能够满足不同年龄层次读者的需求。要具备一定的交互性，更好地满足智能化发展理念，精准捕捉读者的需求。要为图书馆工作人员提供高效的数据分析工具，能够根据以及制定好的流程来获取到相应的数据信息，提高数据处理的科学性和准确性。

3 图书馆大数据可视化分析的应用

3.1 动态变化

在建设的图书馆大数据可视化分析系统中，要能够实现动态变化的目的。要能够实现对市场变化的精确监控，体现出服务市场的各种特点。要根据竞争对象的具体发展来优化自身的发展模式，使用相应的技术工具来展现出市场变化规律。要深入考虑到读者的各项需求，更多的体现在阅读内容、阅读方式以及个性化需求方面[4]。要跟随服务负载、网络负荷、系统资源的变化来实时调整系统的运转情况，使得服务系统管理更加高效。在进行展示时，要体现出读者群的价值，着重加强客户关系管理，吸引读者的阅读忠诚度。在大数据分析以及可视化表现方面，通过大数据搜索引擎来获取到更多的资讯信息，有利于进行大数据管理。考虑到图书馆工作的实际需求，要能够实现快速检索，具备极强表现能力，要进一步加强语义分析，使得读者能够感受到更加便捷的服务，同时也要广泛发展机器学习，提高可视化服务的效果。数据中心和云基础设施资源方面要实现有效的互通和拓展，建立起大数据系统资源库。要能够根据读者的具体需求来进行动态设计，保持一种动态发展的理念，这样才能够更好地满足读者的阅读服务需求。

3.2 可靠性

总体来看，在对图书馆大数据进行可视化分析的过程中，还存在比较明显的一些问题。主要体现在数据资源量过大、结构复杂、价值密度低等这些方面。这样就有可能在数据分析的过程中存在一定的不科学性，有可能会产生累计数据误差。因此就需要提高工具的高效性，应用更加高效的技术工具来确保大数据可视化分析系统的可靠性。要注重做好数据格式的统一，使得图书馆运行管理过程中的各种数据信息能够被高效的收集和应用。这样也有利于建立起和大数据系统库之间的数据连接，使得数据能够更加流畅的融合和发展，来进行大数据决策。要坚持统一平台建设以及统一管理的模式，更好地根据功能来调整系统架构。一定要确保系统的实时响应特征，提供更加便捷、经济的可视化大数据决策支持。要改变图书库传统的工作模式，根据图书馆大数据可视化分析系统的需求来不断的提高服务质量。同时也要进一步提高信息的安全性，确保信息能够被正确使用，进一步加强防护墙建设，做好重要隐私信息的加密处理，这样才能够更好地提高数据应用的效果，实现可持续发展。要不断地提高整个系统建设的可靠性，积极的应对可能出现的各种安全风险，使得所建立起的大数据可视化分析系统达到更加优质的状态。

4 结语

本文对图书馆大数据可视化分析系统的设计进行了分析，总体来看，需要着重做好系统架构的建设，更好地考虑到系统运行的实际需求，加强大数据资源整合，挖掘出大数据的价值，并做好大数据安全机制的建设，更好的确保数据的安全性。实现大数据资源库之间的互通，统一数据接口，实现可视化大数据决策支持。

参考文献

[1] 杨晓燕.大数据下智慧图书馆研究领域的可视化分析[J].河南图书馆学刊，2020，40（2）：94-96.

[2] 马晓亭.面向智慧决策的图书馆可视化分析系统研究[J].图书馆理论与实践，2019（1）：74-78.

[3] 严春来.大数据时代我国移动图书馆研究领域可视化分析[J].图书馆工作与研究，2018（11）：70-75.

[4] 吴晶.大数据环境下师范类高校图书馆特藏建设现状的可视化分析[J].图书馆建设，2018（10）：59-66.