大数据在高校图书馆管理及服务中的应用

王平

（南阳理工学院，河南 南阳473004）

图书馆是高校建设的重要组成部分，担任着信息和知识传播与应用的重要功能，是人类精神文化成长的重要场所。信息时代，实现大数据技术和图书馆管理服务的有效融合，可以充分发挥大数据的智能化现代化优势，创新图书馆管理模式，优化服务效率，强化图书馆整体的应用体验。

1 大数据技术应用挑战

1.1 信息需求多维度特征

信息时代，大数据技术的应用功能主要体现为数据的实时分析和深度预测。虽然大数据分析功能的发挥基础是图书馆的馆藏、运营和服务，但是一定程度上增加了其数据分析的深度和维度[1]。因此给传统的图书馆管理模式带来了极大的挑战，需要进一步促进其管理模式的优化与创新，才能适应现代化多维度的信息需求，并结合社会时代发展趋势，开展全方位的分析和整理，形成完善的管理系统，为全面挖掘大数据技术的潜在功能优势奠定坚实的基础。

1.2 存储和计算能力不足

信息时代，信息在社会发展、管理、服务方面发挥了关键性的作用，一旦信息方面出现问题，就会导致大数据技术应用的整体效果变差。因此，在大数据背景下，图书馆管理人员要强化精细化管理，保障对相关数据信息的全面、系统化存储，避免大数据信息分析出现偏差等问题。大数据技术应用的重要物质基础就是计算机设备，其实际运算能力直接关系到大数据技术在图书馆管理和服务中的应用效果。因此，要注重对计算机运算功能进行及时优化更新，确保其运算能力符合时代发展需求。

1.3 传统的网络构建较为落后

随着社会经济的逐渐发展，高校图书馆的文献资料馆藏量越来越多，对存储和计算能力要求更高，以往高校图书馆的设备、配套资源等管理和服务需求严重不匹配，因此，需要强化对基础设备设施的重新配置，提升综合管理能力，加大存储量。此外，还要注重对图书馆自身的资料管理方向进行优化和改善。以往垂直网络构建较为落后，功能不足，需要对网络模式进行优化创新，加大对网络资源共享功能的深度挖掘，为读者提供更加全面高效的资源服务[2]。

2 大数据的具体应用

2.1 对相关资料进行优化整合与分类管理

利用大数据技术可以有效建立电子图书馆，把纸质资料转化为数字化、电子化材料，填充数据库，并根据信息资料的不同类型进行分类归档、录入，综合利用大数据技术对相关数据进行优化整合，利用信息技术自动生成索引，方便读者更加直观地进行信息查寻并查阅相关文献信息，促进资源信息的即时共享。促进整体图书馆管理和服务的大数据化，为信息和知识传播与应用提供多种多样的途径，强化信息处理效率，实现资料信息的即时共享，对相关信息资源的潜在功能进行深度开发，提升其利用价值[3]。而且在这一过程中，还可以利用大数据技术的数据整合作用，对无效数据实施有效识别，把无效数据进行删除处理，强化数据化图书馆的功能作用。

此外，还可以利用大数据信息分析技术，收集读者信息，了解读者的基本信息应用习惯、倾向等，从而开展针对性的管理和服务，实现智能化管理，强化读者的服务体验。

2.2 运用数据挖掘技术，强化个性化服务

随着社会时代的发展，高校建设规模越来越大，高校图书馆建设规模以及藏书数量、种类等也日渐增多，对图书馆管理、资料查阅和应用带来了极大的困难，读者在查找自身所学的文献资料时需要耗费大量的时间才能在书海中找到，极大程度上降低了读者对图书馆资料数据信息的应用体验。应用大数据技术，可以充分发挥其数据挖掘技术的优势，进行数据分析和整理，从而结合具体情况，向读者提供针对性和个性化的信息服务[4]。读者只要在计算机、手机等相关设备中打开智能管理服务系统，并在搜索框中输入自己想要查找的资料关键词，大数据智能系统和数据分析功能就可以快速、精准地进行数据查找，并在显示屏上直观化地展现搜索结果，极大程度上提升了图书馆信息服务效率和质量，强化读者的服务体验，对于进一步提升高校图书馆的管理服务水平很有帮助。

2.3 完善服务引擎系统

随着时代的逐渐发展，网络信息技术、大数据技术、云计算技术等得到迅猛发展，计算机硬件等应用日渐成熟，为图书馆信息共享提供了平台和机遇。由此可见实现高校图书馆资源信息的即时共享是大势所趋。因此，要紧随时代发展步伐，对原有的服务引擎进行更新换代，构建更加新型、完善的知识服务引擎系统，提升图书馆资料信息的可视化水平，满足当下人们对图书馆管理与服务的高标准和高要求。在大数据技术支撑下，服务引擎系统主要有资源服务推荐引擎、学术资源搜索引擎、新型知识服务引擎等[5]。利用大数据技术的数据采集整理和分析功能，对相关信息实施全面识别、判断和筛选，从而全面了解具体客户的具体需求、信息应用倾向等，从而构建针对性、个性化的服务引擎，向读者及时推荐其所需的数据信息。

2.4 数据情报收集技术应用

可以充分利用大数据技术的数据情报收集技术，对图书文献的应用信息进行收集、整理、分析、定位等功能操作，对读者的具体信息使用类型、使用方法等进行综合性判断，然后结合数据分析结果，了解读者的业务需求，从而对大数据应用方案的优化和改善、图书馆管理与服务的发展方向等进行合理预测与判断，进行更加精准化和高效化的信息管理。例如可以结合具体读者的过往数据使用分析结果，想起推荐借阅书籍排行榜等。但是在具体使用过程中，要对数据采集以及数据隐私方面的平衡关系，不能损害读者的隐私权，防止发生各种类型的纠纷等[6]。

2.5 构建智能管理系统

在大数据技术基础上，构建完善的智能管理系统，可以有效提升图书馆管理与服务水平，能够促进资料搜索、查找、管理一体化。此外，还可以利用云计算技术，对读者的资料应用类型、方式等信息进行收集、整理、分析、判断，从而结合分析结果，全面掌握读者的信息需求，为图书馆管理方案的优化指引针对性的方向，强化其管理功能水平。还可以建立图书借阅信息管理系统，对归还日期进行智能化和自动的预先提醒，避免读者忘记归还时间。在该系统中，还可以对所有读者的借阅状态进行登记和记录，设置黑名单，对于违规读者限制其借阅次数等。还可以利用大数据技术对智能管理系统的运行状态进行监测，一旦发现资源异常情况，及时发出警报，便于采取合理的预防措施，保障智能系统的稳定性运行[7]。

2.6 优化管理模式

大数据背景下，高校图书馆管理和服务已然离不开管理人员。为了进一步加深大数据技术的应用深度和广度，要注重对高校图书馆的整体管理模式进行优化和创新，如要促进管理人员管理服务观念的优化和创新，全面掌握数据化图书馆的应用意义，强化知识性咨询模式的应用和推广，提供更加专业化和个性化的专业知识服务；优化文献检索、借阅、咨询服务功能，强化信息化服务效果；要注重提升图书管理人员的信息素养和数据处理能力，能够综合应用信息处理技术和设备，为大数据技术在高校图书馆管理和服务中得到有效应用[8]。此外，还要注重强化信息团队建设，保障图书馆电子资源的新颖性和针对性，强化读者的服务体验。

3 结语

综上所述，信息时代对高校图书馆管理与服务水平提出了更高的要求。强化大数据技术和图书馆管理服务的有效融合，可以充分发挥大数据技术的应用优势，促进图书馆资料的优化整合与分类管理，强化读者的服务体验，利用其数据挖掘技术，向读者提供更有针对性和个性化的信息服务，构建完善的服务引擎系统，强化管理服务效率，利用数据收集情况技术，开展精准化资料服务，并协助高校图书馆建立完善的智能管理系统，强化其综合管理水平和能力，对于提升高校图书馆整体建设质量，促进高等教育水平提供强大的推动力量。