馬曉亭（ 蘭州財經大學信息工程學院 蘭州 730020 ）

·專題研究·

圖書館思維的變革：從小數(shù)據(jù)思維到大數(shù)據(jù)思維

馬曉亭
（ 蘭州財經大學信息工程學院 蘭州 730020 ）

隨著互聯(lián)網的發(fā)展、智能閱讀終端設備的普及，圖書館的大數(shù)據(jù)時代已經來臨。大數(shù)據(jù)時代需要有大數(shù)據(jù)思維。大數(shù)據(jù)引發(fā)圖書館員重新認識數(shù)據(jù)的價值，使得解決問題的思維從追求因果關系向注重關聯(lián)關系方向轉變。因此，圖書館員的思維模式必須實現(xiàn)從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)的轉變，才能從海量數(shù)據(jù)中獲取價值，才能為讀者提供滿意的個性化閱讀服務。

圖書館 大數(shù)據(jù)思維 變革

〔引用本文格式〕馬曉亭.圖書館思維的變革：從小數(shù)據(jù)思維到大數(shù)據(jù)思維［J］.圖書館，2016（5）：61-65

1　引言

目前，圖書館界已進入大數(shù)據(jù)時代。作為新的生產要素和生產力的重要組成部分，大數(shù)據(jù)已成為圖書館界服務模式變革、管理理念提升、服務生產力發(fā)展和讀者閱讀QOS保障的決定性因素。同時，也為圖書館精準發(fā)現(xiàn)讀者需求和優(yōu)化內部業(yè)務流程，實現(xiàn)從以服務系統(tǒng)建設為中心向以讀者為中心的轉變，提供科學的大數(shù)據(jù)決策支持。

管理咨詢公司麥肯錫的報告《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產力的下一個前沿》中給出的大數(shù)據(jù)定義是：大數(shù)據(jù)指的是大小超出常規(guī)的數(shù)據(jù)庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集。并指出：“數(shù)據(jù)，已經滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產要素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”［1］大數(shù)據(jù)研究專家維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編寫的《大數(shù)據(jù)時代》一書中描述大數(shù)據(jù)具有Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）的4“V”特性。并明確指出：大數(shù)據(jù)時代最大的轉變就是放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系［2］。這條理論改變了人類對外部未知世界的知識發(fā)現(xiàn)和思維方式，提高了人類對外部世界認知和交流的效率與準確度。

伴隨大數(shù)據(jù)時代的到來，圖書館數(shù)據(jù)環(huán)境呈現(xiàn)海量、數(shù)據(jù)總量指數(shù)級遞增、數(shù)據(jù)關系復雜和低價值密度的特點。傳統(tǒng)的實驗科學、理論科學和計算科學模式，難以實時、準確和快速地發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中蘊含的知識和數(shù)據(jù)關系，不能有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)到知識、知識到技術、技術到創(chuàng)新、創(chuàng)新到服務之間的轉換。因此，圖書館必須轉變傳統(tǒng)的知識發(fā)現(xiàn)和思維理念，構建全新、科學的大數(shù)據(jù)思維模式，才能高效、實時、精確和快速地發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中蘊含的價值，才能為讀者閱讀服務和圖書館發(fā)展提供可靠的大數(shù)據(jù)決策支持。

2　圖書館大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)思維

2.1大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)思維的關系

大數(shù)據(jù)的數(shù)量、范圍和價值密度，是決定大數(shù)據(jù)可用性和決策科學性的關鍵因素。因此，圖書館應采用智能、自動化和便捷的數(shù)據(jù)采集模式，在提高大數(shù)據(jù)采集總量、廣度和價值密度的前提下，大幅度降低圖書館大數(shù)據(jù)的采集成本。圖書館通常利用監(jiān)控服務器、服務器運營日志、網絡監(jiān)控器、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、用戶閱讀終端、可穿戴閱讀設備和讀者管理系統(tǒng)等，完成圖書館相關大數(shù)據(jù)的采集［3］。

這些大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)海量、種類繁多、低價值密度和高時效性的特點，并且大數(shù)據(jù)的價值總量和價值密度是由數(shù)據(jù)的采集規(guī)模、顆粒度、多維度、活性和相關性共同作用。因此，大數(shù)據(jù)與有限數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)環(huán)境、數(shù)據(jù)特點和數(shù)據(jù)應用方式等方面的差別，導致圖書館必須采取與傳統(tǒng)思維不同的大數(shù)據(jù)思維模式。首先，大數(shù)據(jù)思維摒棄了傳統(tǒng)思維對數(shù)據(jù)進行隨機采樣分析的模式，實現(xiàn)了對海量大數(shù)據(jù)整體的全面性處理與分析。其次，大數(shù)據(jù)思維更加追求對數(shù)據(jù)復雜性和所蘊含知識的挖掘，弱化了傳統(tǒng)思維模式對知識和信息的精準發(fā)現(xiàn)。第三，大數(shù)據(jù)思維更加注重對數(shù)據(jù)相關性的發(fā)現(xiàn)，而摒棄了傳統(tǒng)思維模式對事物因果關系的精準探索。第四，大數(shù)據(jù)思維的最終目的是實現(xiàn)數(shù)據(jù)、知識、智慧和決策之間的轉化，為圖書館的變革、管理和用戶服務提供科學的大數(shù)據(jù)決策支持。

2.2圖書館大數(shù)據(jù)思維在數(shù)據(jù)應用上的三個重大變化

圖書館大數(shù)據(jù)具有Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）的4“V”特性，并且讀者對圖書館閱讀服務有精準、智慧、實時和個性化的需求，因此，圖書館必須轉變傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)應用理念，才能高效、全面、精確和低成本地挖掘、發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值。

對包括與圖書館變革、管理、運營和讀者服務相關的數(shù)據(jù)進行全樣本采集，是圖書館大數(shù)據(jù)思維，在數(shù)據(jù)應用與傳統(tǒng)隨機樣本處理理念上的一個重要區(qū)別。圖書館在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集分析中發(fā)現(xiàn)，分析結果的精確性與數(shù)據(jù)采集的隨機性成正比關系，而與所采集數(shù)據(jù)的總量相關性較小。因此，采樣對象的局限性、方法的科學性、采樣周期在時間軸上的正態(tài)分布等，決定著圖書館采樣數(shù)據(jù)的價值和可用性，進而影響著傳統(tǒng)數(shù)據(jù)思維模式的科學性和決策可靠性。伴隨圖書館大數(shù)據(jù)采集技術的發(fā)展和采集成本的大幅下降，數(shù)據(jù)采集已不是制約圖書館全量數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)全維度保證的主要因素。圖書館可通過高效、實時、經濟和低成本的全樣數(shù)據(jù)采集，從多角度和多層面挖掘大數(shù)據(jù)的價值，為大數(shù)據(jù)決策提供可靠支持。

多閱讀模式和個性化服務保障是讀者閱讀活動發(fā)展的一個大趨勢。據(jù)統(tǒng)計分析，當前圖書館大數(shù)據(jù)總量中僅有15%的數(shù)據(jù)是結構化數(shù)據(jù)，而85%的大數(shù)據(jù)是非結構化數(shù)據(jù)，且隨著圖書館服務模式的發(fā)展和變革，非結構化數(shù)據(jù)所占大數(shù)據(jù)總量的比例逐年上升。受到數(shù)據(jù)采集技術、工具和方法的影響，大數(shù)據(jù)的采集與有限數(shù)據(jù)采集相比，具有較高的不精確性和較低的價值密度。圖書館大數(shù)據(jù)思維應重點關注大數(shù)據(jù)帶來的高價值和新洞察屬性，通過數(shù)據(jù)的過濾與清洗過程，消除大數(shù)據(jù)不精確、高混雜性、低價值密度和實時性等特性對大數(shù)據(jù)思維的不利影響。

大數(shù)據(jù)思維致力于對數(shù)據(jù)之間相關關系的分析與發(fā)現(xiàn)，取代了傳統(tǒng)探求事物因果關系的思維模式，這是大數(shù)據(jù)思維的又一個重大變化。讀者在閱讀活動中，其閱讀需求、閱讀行為、閱讀模式和閱讀社會關系數(shù)據(jù)的產生具有較強的隨機性。圖書館通過對這些不相關大數(shù)據(jù)的整理、清洗、轉換和分析，可發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)之間隱匿的相關性和知識，并基于圖書館大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的“分析即服務”支持，為讀者個性化閱讀活動提供科學、即時的大數(shù)據(jù)決策支持，而不必過分探究與讀者閱讀活動QOS保證無關的事物因果關系。

2.3大數(shù)據(jù)思維與圖書館的大規(guī)模個性化定制服務

大數(shù)據(jù)研究權威維克托·邁爾-舍恩伯格教授在其著作《大數(shù)據(jù)時代》中描述：大量的數(shù)據(jù)能夠讓傳統(tǒng)行業(yè)更好地了解客戶需求，提供個性化的服務［4］。隨著云計算技術的發(fā)展及其在圖書館界應用的深入，圖書館的大數(shù)據(jù)采集、存儲、計算和傳輸效率快速提升，其應用成本在服務總成本中所占比例大幅度下降。圖書館可利用云計算技術，對讀者閱讀活動相關大數(shù)據(jù)進行全面的采集、高效處理、精準分析和科學決策，以此來掌握每一位讀者的閱讀需求、模式、愛好和習慣，并為龐大的讀者群提供大規(guī)模的個性化定制服務。因此，如何提升圖書館大規(guī)模個性化定制服務的效率、精確度、實時性和QOS（服務質量）保證有效性，是圖書館大數(shù)據(jù)思維應重點關注的一個問題。

大數(shù)據(jù)的4“V”特性，使得圖書館大數(shù)據(jù)思維必須堅持全面、連續(xù)、大規(guī)模和快速的數(shù)據(jù)應用原則，來替代傳統(tǒng)小數(shù)據(jù)思維抽樣、片面、局部的模式。通過對大數(shù)據(jù)全體的價值發(fā)現(xiàn)、挖掘、分析和決策，可對圖書館的服務模式變革、讀者需求發(fā)展、系統(tǒng)管理運營和外部競爭環(huán)境變化宏觀趨勢，給出科學、高效、實時、經濟的預測和決策支持。因此，大數(shù)據(jù)思維的一個主體就是堅持以讀者為中心的思維模式。

此外，為龐大的讀者群定制個性化的產品和服務，是圖書館服務模式變革的一個重要方向。在個性化服務的定制中，如何在保證服務滿足讀者個性化需求的前提下，具有較低的服務成本投入和較高的實時性保證，是關系圖書館服務投資收益率的一個重要問題。因此，大數(shù)據(jù)思維應基于海量數(shù)據(jù)的決策支持，從關注事物因果性轉向數(shù)據(jù)之間關聯(lián)性，從因果關系的串聯(lián)思維轉向大數(shù)據(jù)相關關系的并聯(lián)思維，努力提升圖書館對讀者閱讀需求和服務變革發(fā)展的感知力，才能實現(xiàn)讀者大規(guī)模個性化服務定制從量變到質變的過程［5］。

2.4“小數(shù)據(jù)思維”與“大數(shù)據(jù)思維”

“小數(shù)據(jù)”環(huán)境下，圖書館的思維與決策常常依據(jù)管理者對事物發(fā)展的假設做出，以及管理層在圖書館建設、運營和讀者服務過程中的經驗來制定，然后通過對“小數(shù)據(jù)”的采集、分析和判斷，來驗證小數(shù)據(jù)思維與決策的正確性和可行性。這種“小數(shù)據(jù)”思維模式具有較強的主觀性、隨機性和不確定性。大數(shù)據(jù)思維通過對海量、全景數(shù)據(jù)的實時分析，可準確發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中隱匿的數(shù)據(jù)相關性和知識，并基于在大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的知識來進行大數(shù)據(jù)決策，具有科學、高效、實時和快速的特點。與“小數(shù)據(jù)思維”相比，“大數(shù)據(jù)思維”位于新的數(shù)據(jù)環(huán)境和思維模式中，面臨著諸多新的挑戰(zhàn)。

核心數(shù)據(jù)是關系圖書館發(fā)展變革、運營管理、QOS保證和綜合競爭力提升的關鍵數(shù)據(jù)，是圖書館大數(shù)據(jù)的重要組成。首先，圖書館在大數(shù)據(jù)思維中，往往過分強調對全量數(shù)據(jù)的實時、快速處理和分析，而忽視了核心數(shù)據(jù)在圖書館核心業(yè)務決策中的重要性，導致圖書館在大數(shù)據(jù)決策中主次不分，影響了服務的總體收益率。其次，從數(shù)據(jù)的來源和范圍劃分，圖書館大數(shù)據(jù)可分為內部數(shù)據(jù)與外圍數(shù)據(jù)兩大部分。如何通過內部數(shù)據(jù)與外圍數(shù)據(jù)的整合，增強圖書館大數(shù)據(jù)之間的交互性和關聯(lián)性，是實現(xiàn)圖書館大數(shù)據(jù)二次增值和提升數(shù)據(jù)價值總量、可用性、可控性的關鍵。第三，圖書館的云計算技術水平、數(shù)據(jù)的共享與開放程度、大數(shù)據(jù)的分析能力、大數(shù)據(jù)算法科學性、管理人員的大數(shù)據(jù)素養(yǎng)、主體業(yè)務對大數(shù)據(jù)思維的依賴程度等，都是關系圖書館大數(shù)據(jù)思維有效性的關鍵因素，圖書館在上述任何一個主要環(huán)節(jié)的失誤，都會影響大數(shù)據(jù)思維的科學性和準確性［6］。第四，時效性是圖書館大數(shù)據(jù)的一個根本特性，因此，大數(shù)據(jù)思維隨著大數(shù)據(jù)生命周期的發(fā)展，也會有一個發(fā)展、成長、成熟、衰退和消亡的過程。圖書館如何依據(jù)大數(shù)據(jù)生命周期發(fā)展規(guī)律，構建科學的大數(shù)據(jù)思維失效預警機制，是保證大數(shù)據(jù)思維與決策科學、可用的關鍵。

3　圖書館如何構建科學的大數(shù)據(jù)思維范式

3.1圖書館大數(shù)據(jù)思維應實現(xiàn)四個緯度的轉變

隨著云計算和網絡傳輸技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、處理和分析技術，已不是影響圖書館數(shù)據(jù)思維科學性的主要因素，圖書館的思維模式已從小數(shù)據(jù)樣本思維轉向大數(shù)據(jù)整體思維，使圖書館能夠全面、立體和系統(tǒng)地認識自身組織結構和服務的相關性?；诖髷?shù)據(jù)的4“V”特性，圖書館大數(shù)據(jù)思維應實現(xiàn)四個緯度的轉變。

首先，是從定量思維向總體思維的轉變。維克托·邁爾-舍恩伯格認為：“我們總是習慣把統(tǒng)計抽樣看作文明得以建立的牢固基石，就如同幾何學定理和萬有引力定律一樣。但是，統(tǒng)計抽樣其實只是為了在技術受限的特定時期，解決當時存在的一些特定問題而產生的，其歷史不足一百年。如今，技術環(huán)境已經有了很大的改善。在大數(shù)據(jù)時代進行抽樣分析就像是在汽車時代騎馬一樣。在某些特定的情況下，我們依然可以使用樣本分析法，但這不再是我們分析數(shù)據(jù)的主要方式。［7］”當前，圖書館數(shù)據(jù)環(huán)境已實現(xiàn)了從抽樣本數(shù)據(jù)到全樣本數(shù)據(jù)的轉變，傳統(tǒng)小數(shù)據(jù)的精準性思維向混亂、復雜的大數(shù)據(jù)整體思維轉化，從探尋事物因果關系向發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)間的規(guī)律、相關性轉化，這必然要求圖書館應站在全數(shù)據(jù)高度，堅持總體思維的方式。

其次，是從精確思維向容錯思維的轉變。在“小數(shù)據(jù)”環(huán)境下，圖書館受到數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理和計算技術的限制，具有數(shù)據(jù)采集總量小、數(shù)據(jù)采集隨機性強和數(shù)據(jù)價值密度分布不均勻的特點。因此，為了提升小數(shù)據(jù)思維、決策的科學性和精確度，圖書館必須保證有限小數(shù)據(jù)精確、結構化、高價值和可控，并通過小數(shù)據(jù)精確思維來彌補圖書館在數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理和計算能力上的不足。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的價值總量、相關性是關系圖書館大數(shù)據(jù)可用性的最重要因素。因此，圖書館必須降低對數(shù)據(jù)精確性、價值密度和結構化程度的要求，適當忽略數(shù)據(jù)在微觀層面上的精確度，將“小數(shù)據(jù)”的精確思維向“大數(shù)據(jù)”的容錯思維模式轉變。

第三，完成從因果思維向相關思維的轉變。舍恩伯格指出：“大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)讓人們放棄了對因果關系的渴求，轉而關注相關關系，人們只需知道是什么，而不用知道為什么。［8］”小數(shù)據(jù)樣本的有限性，導致小數(shù)據(jù)所擁有的價值總量和數(shù)據(jù)可用性有限，只能幫助圖書館解析、證明具體事物內部的因果關系，而不能有效揭示數(shù)據(jù)之間隱匿的復雜數(shù)據(jù)關系和巨量知識。大數(shù)據(jù)思維可以幫助圖書館挖掘出大數(shù)據(jù)之間存在的復雜、非線性相關關系，理解圖書館管理員、服務基礎設施、讀者和服務競爭環(huán)境之間的復雜相關性，而不需要知道事物或現(xiàn)象背后的復雜深層原因，可直接為圖書館提供大數(shù)據(jù)決策支持服務。

第四，實現(xiàn)從人工思維向智能思維的轉變。通過智慧的感知、分析、集成，來增強圖書館的讀者個性化服務響應、信息資源融合、服務平臺協(xié)同和智能服務能力,是不斷提高讀者個性化推送服務效率、精確性、交互性、時效性、連續(xù)性和業(yè)務彈性的關鍵。小數(shù)據(jù)時代，圖書館的管理、服務系統(tǒng)處于人工智慧與自動化相結合的半智慧狀態(tài)，系統(tǒng)的思維方式屬于線性、簡單、物理的自然思維，不能象“人腦”一樣主動、立體、邏輯地分析數(shù)據(jù)，并在分析過程中實現(xiàn)自主學習和智慧思維。大數(shù)據(jù)時代，圖書館基于大數(shù)據(jù)思維而獲得的知識和經驗，可與物聯(lián)網、云計算、社會計算、可視化技術等相結合，實現(xiàn)了機器設備和服務系統(tǒng)從自然思維向智能思維的轉變，提升了圖書館的智慧思維和智慧服務的能力。

3.2圖書館大數(shù)據(jù)思維必須以數(shù)據(jù)價值為中心

當前，隨著高速無線傳輸網絡、云計算技術和閱讀終端制造技術的發(fā)展，圖書館的用戶服務已能夠滿足讀者實時閱讀、支持快速移動和高速視頻播放的需求。圖書館在讀者閱讀服務過程中產生的大數(shù)據(jù)，除具備4“V”特性外，還具有在線數(shù)據(jù)采集、全景數(shù)據(jù)和可實時快速調用的特點。同時，圖書館大數(shù)據(jù)也隨著圖書館服務模式的變革和發(fā)展，其價值總量和可用性快速累積、提升，已成為決定圖書館服務生產力提升和服務模式科學變革的決策依據(jù)和可靠保證。因此，圖書館大數(shù)據(jù)思維必須以數(shù)據(jù)的價值為中心，才能保證大數(shù)據(jù)價值的完全發(fā)現(xiàn)和科學思維。

傳統(tǒng)小數(shù)據(jù)環(huán)境下，圖書館在數(shù)據(jù)的取樣、處理、分析和決策過程往往注重以流程為中心，科學的流程雖然可以提高結構化小數(shù)據(jù)的思維效率、準確性和經濟性，但無法解決大數(shù)據(jù)本身存在的數(shù)據(jù)海量、非結構化、復雜相關性和低價值密度等問題。因此，大數(shù)據(jù)思維應從流程為中心轉變到以數(shù)據(jù)為中心，在大數(shù)據(jù)的采集、傳輸、處理、存儲和計算上體現(xiàn)出數(shù)據(jù)核心的理念，不斷提升大數(shù)據(jù)的價值密度和可用、可控性［9］。

此外，圖書館在讀者的服務定制和服務提供中，應將以產品服務功能為中心轉變到數(shù)據(jù)價值為中心上來。圖書館在讀者服務中，應利用視頻監(jiān)控設備、傳感器網絡、監(jiān)控服務器和閱讀終端等設備，采集與讀者個性化閱讀服務相關的大數(shù)據(jù)。通過圖書館大數(shù)據(jù)總量的不斷積累和增長，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)到知識、知識到科學決策、科學決策到服務保障的轉變，完成圖書館個性化定制服務從量變到質變轉變的過程。

大數(shù)據(jù)價值的準確發(fā)現(xiàn)和完全提取，是關系圖書館大數(shù)據(jù)思維科學性的又一個重要因素。伴隨云計算技術和數(shù)據(jù)處理算法效率的不斷提升，圖書館的數(shù)據(jù)處理和計算能力快速增長，但仍不能滿足圖書館以指數(shù)級增長的大數(shù)據(jù)處理需求。因此，圖書館的大數(shù)據(jù)思維應放棄對海量數(shù)據(jù)處理精度的要求，而將關注點放在對大數(shù)據(jù)價值挖掘的效率和總量上，不斷提升大數(shù)據(jù)思維的效率、速度和實時性。

3.3數(shù)據(jù)開放與共享是圖書館大數(shù)據(jù)思維的必要前提

大數(shù)據(jù)時代，伴隨用戶服務和讀者閱讀模式多樣性的發(fā)展，圖書館的大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多源、海量、實時和動態(tài)變化的新發(fā)展趨勢。圖書館可利用可穿戴閱讀終端、智能網絡、物聯(lián)網等，將所有的用戶服務過程相關信息和知識數(shù)據(jù)化，才能確保圖書館全面、適時感知讀者的閱讀行為和準確判定用戶服務質量。

CUP、內存儲器和電池性能，是制約圖書館大數(shù)據(jù)移動采集、實時處理和快速存儲有效性的瓶頸因素。隨著科技的發(fā)展，圖書館服務設備和讀者閱讀終端的CUP呈現(xiàn)高集成、多核、超高速緩存和散熱性好的特點；內存儲器具有巨量存儲、高速傳輸和體積小等優(yōu)點，此外，電池能量的效率高轉換、微型、低損耗和持續(xù)工作等特性，可支持圖書館移動、高速、動態(tài)和不間斷地采集與處理數(shù)據(jù)。因此，對自身大數(shù)據(jù)的采集、處理和存儲能力，已不是影響圖書館大數(shù)據(jù)思維科學性的主要因素。如何實現(xiàn)圖書館不同部門之間、圖書館與相關第三方服務商之間的數(shù)據(jù)開放和共享，已成為關系圖書館大數(shù)據(jù)價值總量快速增長和二次增值的重要問題［10］。

蘋果、百度、Facebook、Google、Amazon等公司是世界著名的信息服務與咨詢公司，所擁有的大數(shù)據(jù)總價值、大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與處理效率、大數(shù)據(jù)的二次增值能力，是關系這些公司競爭力和未來發(fā)展的關鍵因素。圖書館可在保證讀者服務安全性和用戶隱私的前提下，將讀者服務與上述公司的軟硬件產品結合，完成對讀者服務前置產品和海量用戶數(shù)據(jù)入口的掌控。并通過對海量、異構、持續(xù)更新和跨行業(yè)的數(shù)據(jù)共享，實現(xiàn)圖書館大數(shù)據(jù)的開放、共享、融合和二次增值［11］。

3.4大數(shù)據(jù)思維應以讀者個性化服務定制為目的

目前，隨著圖書館生產要素組成和數(shù)據(jù)環(huán)境的變化，其思維模式正在從互聯(lián)網思維向大數(shù)據(jù)思維轉型?；ヂ?lián)網環(huán)境下，網絡是圖書館服務承載和信息交流的主要載體，圖書館通過互聯(lián)網完成讀者閱讀體驗反饋、服務質量評估、CRM（客戶關系管理）和優(yōu)質客戶群發(fā)展等工作。但其有限的數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和處理能力，已無法滿足圖書館對海量服務與讀者個體數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)應用。大數(shù)據(jù)時代，圖書館通過大數(shù)據(jù)的全面采集、深度挖掘、系統(tǒng)分析和科學決策，實現(xiàn)了對服務和用戶更加全面、詳細和精準的認知，有效保證了讀者閱讀服務更加智慧、精準和個性化。

圖書館大數(shù)據(jù)思維應以讀者個性化服務定制為目的，就是要求圖書館依靠大數(shù)據(jù)完成讀者的精準畫像，使圖書館明確讀者是誰？有什么個性化閱讀需求？閱讀社會關系是什么？閱讀模式是什么？閱讀習慣是什么？同時，圖書館還應基于第三方服務商的大數(shù)據(jù)資源支持，對所定制讀者服務的個性化精準性進行判定和評估，依據(jù)讀者個性化需求進行動態(tài)的閾值設置與校正。此外，圖書館大數(shù)據(jù)思維的另一個重要目的，是通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)對讀者個性化服務未來發(fā)展趨勢的科學預測，并依靠預測結果對用戶服務系統(tǒng)進行改進和完善，使服務系統(tǒng)具備自主學習、自我優(yōu)化、自動分析和自覺決策的智能功能，最終實現(xiàn)圖書館讀者個性化服務定制的智慧感知、智慧管理、智慧服務和智慧決策［12］。

4　結語

目前，圖書館已進入大數(shù)據(jù)時代。隨著數(shù)據(jù)采集技術、云計算與云存儲技術、高速網絡傳輸技術的發(fā)展，圖書館的計算、存儲和網絡傳輸性能已不是影響其大數(shù)據(jù)應用的關鍵因素。圖書館已能夠安全、高效、快速和經濟地，從海量、快速變化、多類型和低價值密度的大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)與挖掘數(shù)據(jù)價值，為圖書館的管理與決策提供可靠的大數(shù)據(jù)支持。大數(shù)據(jù)思維、決策的科學性與可用性，已成為關系圖書館大數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)和科學決策的重要因素。

隨著圖書館大數(shù)據(jù)應用環(huán)境和主要矛盾的轉變，其傳統(tǒng)的計算和思維方式已不適應新型大數(shù)據(jù)應用的需求，圖書館員應重新構建符合大數(shù)據(jù)應用實際的思維模式。在大數(shù)據(jù)新思維模式的構建中，圖書館必須將大數(shù)據(jù)思維與讀者閱讀服務需求相結合，結合大數(shù)據(jù)環(huán)境變化實際和大數(shù)據(jù)決策需求，實現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)思維到全體數(shù)據(jù)思維、精確思維到混雜性思維、因果關系思維到相關關系思維的轉變［13］。同時，大數(shù)據(jù)思維還應注重讀者的隱私保護，提升讀者對大數(shù)據(jù)決策和大數(shù)據(jù)服務的可信度，才能確保圖書館員大數(shù)據(jù)思維的科學性和精確性，才能構建安全、高效、智慧和低碳的圖書館，才能為讀者提供基于科學大數(shù)據(jù)思維支撐的個性化智慧閱讀服務。

（來稿時間：2015年12月）

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3.鄔賀銓.大數(shù)據(jù)思維［J］.科學與社會，2014, 4（1）：1-13

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13.（英）維克托·邁爾-舍恩伯格．大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革［M］.周濤, 譯. 浙江：浙江人民出版社， 2013：78-83

Change of Library Thinking : From Little Data Thinking to Big Data Thinking

Ma Xiaoting
（ School of Information Engineering, Lanzhou university of Finance and Economics ）

〕With the development of the internet industry, popularity of smart reading terminals, the era of big data in library has arrived, the era of big data requires big data thinking. Big data make librarian rethink of the value of data, and the pursuit of causality shifts to the pursuit of relevance in problem solving. So the librarian’s thinking must change from little data thinking to big data thinking, to get value from endless data, and can provide satisfactory personalized reading service for readers.

〕Library Big data thinking Change

G250.76

馬曉亭（1974-），女，碩士，副教授，研究方向：大數(shù)據(jù)、數(shù)字圖書館建設。