【摘要】 本文采用文獻調(diào)查法，利用中國知網(wǎng)學術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫，對主題詞“大數(shù)據(jù)”“高校圖書館”等進行簡單檢索和布爾邏輯檢索，研究目前大數(shù)據(jù)環(huán)境對高校圖書館發(fā)展的研究情況，分析高校圖書館大數(shù)據(jù)環(huán)境中的各種類型數(shù)據(jù)，為了更好地發(fā)揮這些數(shù)據(jù)優(yōu)勢來服務用戶，對高校圖書館的數(shù)據(jù)管理進行優(yōu)化路徑分析。

【關(guān)鍵詞】 大數(shù)據(jù);高校圖書館;數(shù)據(jù)管理;路徑

【DOI編碼】 10.3969/j.issn.1674-4977.2021.01.038

Abstract： In this paper，using the method of literature survey and CNKI academic journal database，the subject words "big data" and "University Library" are simply searched and Boolean logic searched. The current research situation of University Library Development in big data environment is studied，and various types of data in University Library big data environment are analyzed，in order to better play the advantages of these data to serve This paper analyzes the optimization path of university library data management.

Key words： big data;university library;data management;path

最早提出大數(shù)據(jù)時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫在2011年5月發(fā)表了一篇報告《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿》，從這一刻起，大數(shù)據(jù)開始備受各行各業(yè)的關(guān)注。圖書館作為保存?zhèn)鬟f人類文化知識的機構(gòu)，其具有各種豐富的數(shù)據(jù)資源，高校圖書館作為圖書館中的一種，在承載著圖書館屬性的基礎上，自然具有更強的大數(shù)據(jù)環(huán)境，高校圖書館如何能利用這種大數(shù)據(jù)環(huán)境進行高效的數(shù)據(jù)管理，從而為全校教學、科研乃至社會機構(gòu)或者國家所服務是值得思考的問題。

1 大數(shù)據(jù)定義

麥肯錫公司給出的定義：大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。

目前對于大數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的定義，筆者認為大數(shù)據(jù)定義可以簡要概括為海量數(shù)據(jù)+處理辦法，實際上就是利用先進的處理數(shù)據(jù)的辦法，將海量數(shù)據(jù)挖掘出有價值的數(shù)據(jù)，并將這些有利用價值的數(shù)據(jù)進行可視化，還能利用一定的技術(shù)方法存儲這些海量數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)安全做好防護等一系列的問題。

2 研究概況

通過檢索中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，采用簡單檢索模式，檢索時間為2020年7月20日，對主題詞“大數(shù)據(jù)”進行檢索，得到檢索結(jié)果214130條（其中由于2020年僅過去半年多，目前發(fā)文量為18201條，中國知網(wǎng)預測2020年整年發(fā)文量可達到46891條，可以看出仍是持續(xù)走高的趨勢，這里按照知網(wǎng)預測發(fā)文量進行計算），可以看出以“大數(shù)據(jù)”為主題的發(fā)文量是從2011年開始增多，直到2016年是持續(xù)增長，在2016到2018年增長速度有所回落，但從2019年又出現(xiàn)迅猛增長的趨勢。通過主題分布，可以得到以主題“大數(shù)據(jù)”為檢索詞進行檢索，熱度最高的分別為：大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)時代、大數(shù)據(jù)技術(shù)、crop selection、大數(shù)據(jù)背景下、big data、云計算、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、大數(shù)據(jù)環(huán)境、Hadoop、互聯(lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)平臺、物聯(lián)網(wǎng)。

在上述檢索結(jié)果中輸入主題詞“圖書館”，得到5370條結(jié)果，筆者又進行擴檢，采用高級檢索模式，將主題詞設為“數(shù)據(jù)”并含“圖書館”進行檢索，得到34487條，其中關(guān)于高校圖書館有6730條，占19.51%?？梢姼咝D書館在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，關(guān)于數(shù)據(jù)方面的論文也占有一席之地，具有研究價值，其中研究熱度從高到低為：高校圖書館、圖書館、大數(shù)據(jù)、academic libraries，大數(shù)據(jù)時代、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)環(huán)境、new data、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、大數(shù)據(jù)背景下等。

3 高校圖書館中數(shù)據(jù)資源

3.1 資源數(shù)據(jù)

高校圖書館的館藏體系中包含大量的專業(yè)性的紙質(zhì)資源數(shù)據(jù)，這些紙質(zhì)資源數(shù)據(jù)隨著時間的推移，數(shù)量會越來越多。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字圖書館已經(jīng)成為了圖書館中很重要的一個部分，智慧圖書館也在不斷發(fā)展中，目前的高校圖書館中的資源數(shù)據(jù)不僅包括紙質(zhì)資源數(shù)據(jù)，還有大量的數(shù)字數(shù)據(jù)，而且數(shù)字資源較紙質(zhì)資源相比更新速度快，遠程可獲取，可以滿足多人同時使用，因此用戶更加青睞使用數(shù)字化資源。

3.2 環(huán)境數(shù)據(jù)

目前大多數(shù)高校圖書館都具有監(jiān)控設備，很多圖書館已經(jīng)做到了360度無死角全程監(jiān)控，在這些監(jiān)控設備中存在大量的監(jiān)控數(shù)據(jù);圖書館保存文獻，其空間需要一定條件的溫度和濕度，讀者在自修室學習的時候，對其室內(nèi)的溫度，照明度都有一定的要求，這些都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù);當讀者進出圖書館時，刷卡通過門禁系統(tǒng)，每時每刻會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，高校圖書館如果能將這些環(huán)境數(shù)據(jù)管理好，會為智慧圖書館做出很人性化的數(shù)據(jù)支撐。

3.3 用戶數(shù)據(jù)

高校圖書館中的用戶多為師生，可以說受眾群體比較穩(wěn)定，圖書館的宗旨是全心全意為用戶服務，用戶在享受圖書館提供的服務過程中會產(chǎn)生大量的行為數(shù)據(jù)，這對于大數(shù)據(jù)環(huán)境起到至關(guān)重要的作用。用戶在圖書館注冊制卡的過程中，圖書館可以掌握用戶的身份數(shù)據(jù);當用戶發(fā)生圖書借閱行為時，會產(chǎn)生大量的借閱行為數(shù)據(jù);當用戶瀏覽高校圖書館網(wǎng)站，查看推薦書目時會產(chǎn)生用戶偏好數(shù)據(jù)等。這些用戶數(shù)據(jù)足以構(gòu)成用戶行為大數(shù)據(jù)環(huán)境，高校圖書館如果能將這些用戶數(shù)據(jù)有效挖掘利用，在大量數(shù)據(jù)的基礎上，通過建立數(shù)學模型，建立用戶畫像，預測用戶行為，從而更有針對性地為用戶提供精準化服務。

3.4 業(yè)務數(shù)據(jù)

高校圖書館的工作人員在提供服務的過程中，也會產(chǎn)生大量的業(yè)務數(shù)據(jù)。采訪部門在采購紙質(zhì)圖書或者電子圖書時的數(shù)據(jù);編目部門在加工圖書時產(chǎn)生的MARC數(shù)據(jù)，有條件的圖書館還需要轉(zhuǎn)換成RFID數(shù)據(jù);圖書館服務器中存在大量的數(shù)據(jù);參考咨詢過程中產(chǎn)生的價值量很高的數(shù)據(jù);流通部門在流通過程中產(chǎn)生的大量的借還、續(xù)借等數(shù)據(jù);閱讀推廣過程中產(chǎn)生的用戶喜好數(shù)據(jù)等等，這些都是高校圖書館中的數(shù)據(jù)資源，為大數(shù)據(jù)環(huán)境做好了充足準備。

4 高校圖書館數(shù)據(jù)管理優(yōu)化路徑探析

4.1 館內(nèi)數(shù)據(jù)

4.1.1 建立機構(gòu)知識庫

針對以上梳理出的高校圖書館中存在的大數(shù)據(jù)環(huán)境，可見建立機構(gòu)知識庫的重要性，機構(gòu)知識庫可以針對每個高校不同的特點進行有針對性的建設，宗旨就是將一切高校圖書館中產(chǎn)生的有利用價值的數(shù)據(jù)全部收錄，當用戶需要某項數(shù)據(jù)時，通過檢索該校圖書館的機構(gòu)知識庫，可以快捷、方便的查找到所需數(shù)據(jù)的過程。高校圖書館在建立機構(gòu)知識庫時需要考慮的問題很多，其難點在于怎么樣對這些數(shù)據(jù)進行保護，為不同人群提供更有針對性的數(shù)據(jù)，這些是值得各個高校圖書館深思的問題。

4.1.2 可視化屏幕

對于大數(shù)據(jù)的有效管理方式就是數(shù)據(jù)的可視化，可視化會更直觀的看出發(fā)展趨勢以及問題所在。目前很多高校圖書館針對用戶的基礎數(shù)據(jù)等方面做了大數(shù)據(jù)可視化展示，但對于真正意義上的大數(shù)據(jù)管理還有一定差距，例如通過用戶的進出館數(shù)據(jù)分析，可以在可視化屏幕上清楚的統(tǒng)計出實時數(shù)據(jù)，通過這個數(shù)據(jù)也能推測出相同情況下用戶的人數(shù)等數(shù)據(jù)，通過用戶借閱圖書信息，也能夠很輕松地預測出哪類用戶在什么時間范圍內(nèi)會借這類圖書，這些都是高校圖書館通過大數(shù)據(jù)分析，建模成功預測的數(shù)據(jù)信息，高校圖書館應善于將這些挖掘出的大數(shù)據(jù)體現(xiàn)在可視化屏幕上。

4.2 館外數(shù)據(jù)

高校圖書館隸屬于所在高校，有很多平行部門，要多與其他相關(guān)部門合作，協(xié)助其他部門提供數(shù)據(jù)服務，既讓其他相關(guān)部門了解到高校圖書館提供數(shù)據(jù)服務的能力，又能提升圖書館在高校中的地位，從而為高校圖書館贏得更多話語權(quán)。

4.2.1 與科研處合作

高校圖書館可以與科研處合作管理全校教師的科研數(shù)據(jù)，將全校教師科研成果管理好，也可以將這些科研數(shù)據(jù)放到圖書館的機構(gòu)知識庫中，這樣不僅可以使全校教師快速查找、利用所需數(shù)據(jù)，還能便于高校分析哪些科研成果可以成為一項特色項目，在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下可以敏銳的發(fā)現(xiàn)研究熱點。另外，在日后教育部門填報數(shù)據(jù)時也能快速起到數(shù)據(jù)支撐作用。

4.2.2 與教務處合作

今年的疫情來勢洶洶，全國上下齊心協(xié)力抗戰(zhàn)病毒，各個高校都采取了線上教學模式，從這次疫情可以看到，學生們的教材出現(xiàn)很大的問題。眾所周知高校圖書館屬于教輔部門，不僅收錄紙質(zhì)版資源，還收錄電子版資源，如果高校圖書館能夠建立電子版教材庫，這將為教學提供莫大的幫助。就能在疫情期間為師生提供充足的教材保障。對于各個專業(yè)電子教材的收集，這些數(shù)據(jù)也是海量的，需要高校圖書館能夠承載這些大數(shù)據(jù)。

4.2.3 與人事處合作

人事處的職責是統(tǒng)籌全校教職工情況，每年需要進行教師職稱評定情況，高校圖書館可以與人事處合作，建立教師檔案數(shù)據(jù)庫，將教師的相關(guān)數(shù)據(jù)錄入，通過大數(shù)據(jù)分析，也能選班出更適合晉級的教師，更優(yōu)秀的教師，還通過統(tǒng)籌全校教師數(shù)據(jù)信息，也能為人事處招聘人才提供更精準的數(shù)據(jù)。

5 結(jié)語

高校圖書館擁有得天獨厚的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下系統(tǒng)性地管理好產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源， 這些海量數(shù)據(jù)會讓高校圖書館服務錦上添花，通過這些數(shù)據(jù)能夠更精準的定位用戶，幫助預測用戶的行為等，還能通過與其他部門合作共同提供數(shù)據(jù)，幫助高校圖書館提升自己的地位，高校圖書館在數(shù)據(jù)管理方面還有很遠的一段路要走，但是目前已經(jīng)可以看見曙光就在前面，讓我們圖書館人砥礪前行。

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【作者簡介】

張雙雙（1988-），女，碩士，研究方向為圖書情報及相關(guān)。