孫尊芳

摘? ?要：大數(shù)據(jù)技術(shù)是為構(gòu)架洞察力強(qiáng)、過(guò)程優(yōu)化強(qiáng)、智慧決策力強(qiáng)的信息服務(wù)體系，而對(duì)一系列數(shù)據(jù)展開(kāi)捕捉、識(shí)別、處理、歸納的操作手段，在大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算支撐下，能在挖掘相關(guān)數(shù)據(jù)信息時(shí)，判斷讀者的閱讀習(xí)慣、閱讀頻率、閱讀偏好等，鑒于此，幫助圖書(shū)館展開(kāi)一系列運(yùn)維工作，本文首先分析大數(shù)據(jù)技術(shù)下，圖書(shū)館信息服務(wù)策略應(yīng)用方向，之后就如何有效的運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)展開(kāi)策略探究，以期為讀者提供更佳的信息服務(wù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)? 應(yīng)用方向? 應(yīng)用策略

與抽樣調(diào)查不同，大數(shù)據(jù)技術(shù)更能反映事物的真值，但相較來(lái)看，數(shù)據(jù)處理量龐大，需要分布式計(jì)算機(jī)，對(duì)各類(lèi)信息數(shù)據(jù)資產(chǎn)展開(kāi)挖掘工作，整體來(lái)看，大數(shù)據(jù)技術(shù)是為優(yōu)化信息服務(wù)體系，或是總結(jié)歸納某種趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)某種潛在風(fēng)險(xiǎn)，其往往存在目的性、關(guān)聯(lián)性、導(dǎo)向性，在以大數(shù)據(jù)技術(shù)，強(qiáng)化圖書(shū)館信息服務(wù)策略上，需要側(cè)重把握應(yīng)用方向，并以此有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。

1? 大數(shù)據(jù)技術(shù)下圖書(shū)館信息服務(wù)策略應(yīng)用方向

1.1 與讀者需求有效關(guān)聯(lián)

伴隨著時(shí)代的發(fā)展，讀者的需求呈現(xiàn)多樣化發(fā)展趨勢(shì)，除了要求閱讀工具更加便捷外，在閱讀時(shí)間、閱讀偏好、閱讀頻率等方面都發(fā)生很多變化，有效把握讀者需求，可以保證圖書(shū)館信息服務(wù)質(zhì)量，因而展開(kāi)大數(shù)據(jù)分析時(shí)，應(yīng)當(dāng)對(duì)讀者需求展開(kāi)側(cè)重把握。

1.2 與圖書(shū)館管理有效關(guān)聯(lián)

圖書(shū)館內(nèi)部包括大量圖書(shū)、資料，類(lèi)別上有小說(shuō)、文獻(xiàn)資料、工具書(shū)等，在展開(kāi)采購(gòu)、分類(lèi)、借閱、收回等過(guò)程中，往往會(huì)產(chǎn)生大量的工作任務(wù)，為有效簡(jiǎn)化工作難度，有必要對(duì)圖書(shū)館內(nèi)的各類(lèi)數(shù)據(jù)展開(kāi)分析，幫助決策層深入把握?qǐng)D書(shū)館管理方向，以此增強(qiáng)圖書(shū)館信息服務(wù)的工作效能。

1.3 與圖書(shū)館持續(xù)發(fā)展有效管理

科學(xué)技術(shù)、信息化理念、智能設(shè)備、VR技術(shù)等的出現(xiàn)，將會(huì)極大的改變圖書(shū)館運(yùn)維方式，信息服務(wù)策略也將產(chǎn)生很大的差異，迎合未來(lái)發(fā)展下，改進(jìn)圖書(shū)館未來(lái)發(fā)展發(fā)展方向，不僅能有效的構(gòu)架圖書(shū)館運(yùn)作智能服務(wù)體系，還可為讀者提供沉浸式、趣味化、便捷化的信息服務(wù)平臺(tái)，有力的激發(fā)讀者的閱讀興趣。

2? 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用策略

鑒于讀者需求、圖書(shū)館運(yùn)作需求、未來(lái)發(fā)展需求，在構(gòu)架大數(shù)據(jù)背景下的圖書(shū)館信息服務(wù)體系時(shí)，需要以此為導(dǎo)向，展開(kāi)信息源、ETL處理、數(shù)據(jù)庫(kù)、智能分析引擎、前端整合分析、自主分析或智能導(dǎo)出一系列步驟[1]。

2.1 信息源

信息源是大數(shù)據(jù)的采集來(lái)源。基于讀者需求上，主要是對(duì)讀者與圖書(shū)館互動(dòng)產(chǎn)生的閱讀時(shí)間、閱讀類(lèi)別、借閱周期、借閱頻率等數(shù)據(jù)展開(kāi)綜合收集工作，采集方向可以是管理員的借閱管理系統(tǒng)、讀者圖書(shū)證個(gè)人信息系統(tǒng)，考慮到信息化背景下，圖書(shū)館APP等層出不窮，因而還可以從后臺(tái)管理中，收集用戶的瀏覽記錄、下載類(lèi)別等，以此對(duì)用戶數(shù)據(jù)展開(kāi)綜合收集工作;基于圖書(shū)館運(yùn)作需求，主要是針對(duì)圖書(shū)管理、人員管理、服務(wù)效能等數(shù)據(jù)展開(kāi)收集工作，主要包括讀者點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)、圖書(shū)采購(gòu)數(shù)據(jù)、圖書(shū)損壞數(shù)據(jù)、人員績(jī)效等，以此綜合評(píng)價(jià)圖書(shū)館運(yùn)作過(guò)程出現(xiàn)的人員工作積極性不佳、圖書(shū)丟失破損、線上平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)安全等問(wèn)題，有針對(duì)性做出改進(jìn)的同時(shí)，也能進(jìn)一步的為讀者提供優(yōu)質(zhì)服務(wù);基于未來(lái)發(fā)展來(lái)看，圖書(shū)館運(yùn)作有賴于讀者的閱讀興趣，并借助此，以更加高效、趣味化的手段傳遞相關(guān)知識(shí)，因而，收集相關(guān)文獻(xiàn)資料、改進(jìn)策略，或是跟進(jìn)圖書(shū)資料處理技術(shù)，能夠行之有效的找到圖書(shū)館未來(lái)化發(fā)展資料，因而，為促進(jìn)圖書(shū)館信息服務(wù)體系能具備更高效能，圖書(shū)館改革趨勢(shì)也可作為信息源[2]。

例如，將讀者與圖書(shū)館互動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)納入到信息源后，圖書(shū)館可以在大數(shù)據(jù)分析下，了解到讀者的偏好，若是大學(xué)生，可能是論文寫(xiě)作素材、英文原著、論文資料等，在展開(kāi)相關(guān)采購(gòu)活動(dòng)時(shí)，就可以側(cè)重該方面書(shū)籍，為讀者提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，將圖書(shū)館運(yùn)作數(shù)據(jù)納入到考量范疇內(nèi)，就可以在識(shí)別到的某方面書(shū)籍經(jīng)常產(chǎn)生破損、遺失等現(xiàn)象，并展開(kāi)總結(jié)后，根據(jù)形成成因，加大圖書(shū)追回、處罰、采購(gòu)力度等，將圖書(shū)館未來(lái)發(fā)展數(shù)據(jù)納入到考量范疇內(nèi)，管理人員就可以提前思考VR技術(shù)等的應(yīng)用，這對(duì)保證圖書(shū)館變革活力存在較多裨益。

2.2 ETL處理

RTL處理包括清洗、加載、轉(zhuǎn)換、抽取，可在全方位收集數(shù)據(jù)的情況下，對(duì)雜亂、無(wú)效、缺失等的數(shù)據(jù)展開(kāi)初加工工作，旨在為具體的分析目標(biāo)提供分析依據(jù)?；谧x者數(shù)據(jù)來(lái)看，可以從凌亂的數(shù)據(jù)中抽取姓名、單位、閱讀記錄、閱讀時(shí)間等完整的數(shù)據(jù)塊，隨后清除缺失或是無(wú)效數(shù)據(jù)，最后加載到數(shù)據(jù)庫(kù)中，圖書(shū)館數(shù)據(jù)可以是根據(jù)交易記錄、財(cái)務(wù)報(bào)表、人員編制等，未來(lái)發(fā)展數(shù)據(jù)可以是以發(fā)展趨勢(shì)等關(guān)鍵詞，大范圍收集文獻(xiàn)資料、科研成果、服務(wù)公司等，收集后展開(kāi)清洗、抽取、轉(zhuǎn)換、加載工作。

2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是按照既定主題組織有關(guān)數(shù)據(jù)，并方便調(diào)取的媒介，可以經(jīng)由RTL處理的加載工序，將處理后的加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，是大量數(shù)據(jù)與分析引擎之間的中介，可有效節(jié)省分析次數(shù)，并能從宏觀視角，挖掘數(shù)據(jù)特征。

2.4 智能引擎

可以借助Spider引擎等，從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中抽取有關(guān)數(shù)據(jù)，介于后續(xù)分析目標(biāo)下，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)信息展開(kāi)針對(duì)性抽取工作，面對(duì)讀者行為時(shí)，可以是單一的收集瀏覽圖書(shū)類(lèi)別、某類(lèi)別圖書(shū)瀏覽頻率、上次瀏覽類(lèi)比等，數(shù)據(jù)粒度更小，方便統(tǒng)籌分析，或是展開(kāi)及時(shí)推薦等[3]。

2.5 前端整合分析

從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)抽取后，可以按照既定目標(biāo)，對(duì)一連串的數(shù)據(jù)展開(kāi)整合工作，以更加直觀的形式展現(xiàn)數(shù)據(jù)特征，簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，前端整合分析是將精簡(jiǎn)化、有序化、針對(duì)化的數(shù)據(jù)有效的組織起來(lái)，方便導(dǎo)出分析報(bào)告，或形成管理人員直觀觀察的報(bào)表，是降低人工參與任務(wù)量的智能整合階段。

例如，經(jīng)由引擎抓取數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中各個(gè)類(lèi)別圖書(shū)破損數(shù)據(jù)，并導(dǎo)入前端整合分析后，就可以將此類(lèi)數(shù)據(jù)整合成“類(lèi)別”與“破損數(shù)量”相對(duì)應(yīng)的表格，或是折線、條形、扇形統(tǒng)計(jì)圖。

2.6 自主分析或智能導(dǎo)出

該階段是人工處理，或是直接導(dǎo)出圖形文件，在該階段上，操作人員可以直觀的判斷數(shù)據(jù)特征，匯編報(bào)告書(shū)，或?qū)?shù)特征納入到圖書(shū)館信息服務(wù)改良計(jì)劃中，有效支持圖書(shū)館信息服務(wù)體系完善工作。

例如，可以在自動(dòng)抓取圖書(shū)館相關(guān)研究的“關(guān)鍵詞”數(shù)據(jù)，并輸出、整合后，管理人員就可以評(píng)價(jià)當(dāng)下圖書(shū)館的改進(jìn)措施，可以是APP、數(shù)字化、個(gè)性化、VR、智能檢索服務(wù)平臺(tái)等，借助此，管理人員結(jié)合自身需要，對(duì)圖書(shū)館做出改進(jìn)工作，將大幅度改良圖書(shū)館信息服務(wù)效能。

3? 結(jié)語(yǔ)

整體來(lái)看，傳統(tǒng)圖書(shū)館管理辦法日益無(wú)法滿足讀者個(gè)性化需求，同時(shí)也無(wú)法高效運(yùn)作、迎合未來(lái)發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)背景完善圖書(shū)館信息服務(wù)體系，可以結(jié)合讀者需求，強(qiáng)化服務(wù)質(zhì)量，結(jié)合圖書(shū)館管理，間接增強(qiáng)服務(wù)質(zhì)量，結(jié)合持續(xù)發(fā)展，間接強(qiáng)化服務(wù)質(zhì)量，具體應(yīng)用時(shí)，可展開(kāi)信息源、ETL處理、數(shù)據(jù)庫(kù)、智能分析引擎、前端整合分析、自主分析或智能導(dǎo)出一系列步驟。

參考文獻(xiàn)

[1] 程結(jié)晶.大數(shù)據(jù)時(shí)代圖書(shū)館服務(wù)創(chuàng)新的內(nèi)容及其策略研究[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2016（3）：57-62.

[2] 楊帆，張紅，薛堯予.基于核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的圖書(shū)館大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建策略研究[J].圖書(shū)館學(xué)研究，2017（6）：40-44，88.

[3] 楊艷.基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字圖書(shū)館信息服務(wù)研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2015（7）：66-67.