矯林濤，柳 燕

(山東外貿職業(yè)學院，山東 青島 266000)

隨著科技的進步，計算機的存儲和計算能力得以迅速發(fā)展，通過計算機對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，這是當今社會所獨有的新型能力，也是大數據所帶來的能力。隨著大數據技術的成熟，人類將更多的依賴數據驅動的科學研究和決策來引領新的發(fā)現，指導正確的行動[1]。同樣，大數據也改變著圖書館的服務模式與管理決策[2]。

大數據背景下，圖書館應當抓住大數據時代帶來的機遇，充分利用大數據資源，以數據促服務為抓手，用大數據思維進行管理和服務的創(chuàng)新，加快完成管理和服務模式的轉型。然而，面對大數據這把“雙刃劍”，在積極抓住機遇的同時，也應當勇于面對新的挑戰(zhàn)。

1 大數據對高校圖書館建設發(fā)展帶來的機遇

1.1 大數據對館藏資源建設的應用

高校圖書館的主要任務是為教學、讀者、科研提供資源保障。資源采購的水平決定館藏資源的質量，因此，資源采購是圖書館開展服務的基礎與前提。以往的資源采購方式通常為：①借鑒同類權威高校經驗，參考購入；②資源方推薦購買；③讀者推薦。以上傳統的采購方式通常會導致利用率不高、試用資源繁多等問題。

利用大數據分析技術，可以對已有館藏使用狀況進行分析，從而在制定資源采購和更新規(guī)劃時明確方向，將資金、技術等資源用在使用率較高、潛在信息使用需求更多的領域[3]。在做采購計劃時，通過大數據，①對本館現有館藏資源進行評估，根據資源內容、使用情況等屬性動態(tài)預測現有資源續(xù)訂和新資源購買的必要性；②參考讀者的個人信息、搜索詞、瀏覽記錄、借閱記錄、下載記錄、推薦記錄等相關數據分析預測讀者所需的資源。簡單來說，利用大數據，館員可以清楚地了解館內有什么，讀者需要什么，需要購買什么，從而實現有目標的購買和完善館藏資源。

1.2 大數據提供個性化的讀者服務

圖書館無論如何發(fā)展，其服務的方式始終是依托資源(紙張資源、數字資源、網絡資源、空間資源等)，在虛擬或現實空間中為用戶提供服務。而構建和落實“以用戶為中心”的服務模式，精準對接用戶需求，提供用戶“感知有用”的服務，是未來圖書館創(chuàng)新發(fā)展的方向與目標[4]。讀者從走進或瀏覽圖書館時起，就時刻地產生數據，其中包括讀者個人信息(年齡、性別、系別、專業(yè)等)、瀏覽記錄、借閱記錄、移動軌跡等等。大數據背景下，可以將過程中產生的數據進行深入分析和深度挖掘，找到存在的潛在規(guī)律，實現多維度了解讀者，預測讀者需求，為用戶提供多種多樣的個性化服務。

1.3 建立大數據思維的管理模式

圖書館在服務過程中會形成各類數據，總的分為文獻資源、空間和用戶3個方面，而圖書館在數據整理和管理上存在一定難度，究其原因，一方面，由于各類數據來源不同，因此在結構、平臺和標準等方面存在差異，各自信息系統間相互獨立；另一方面，館內數據存在零散、冗余、魚龍混雜的現象。然而以資源為核心的傳統工作模式和缺少大數據思維意識導致館中大量的數據無法充分利用和有效管理，甚至丟失。

大數據必將促進數字圖書館數據管理、數據分析、數據使用及數據服務的深層次變革[5]。在大數據驅動下，將采集和形成的非結構化、半結構化和結構化數據經過轉換和處理，形成機器可理解、讀取的細粒度、結構化數據。通過對數據離散化的解構和全息化的重構，在基于大數據利用分析的基礎上，還可以將圖書館中的各類館藏資源和用戶信息等數據集成、融合到大數據環(huán)境中，從而實現統一管理和一站式搜索。

2 大數據下高校圖書館建設面臨的挑戰(zhàn)

基于大數據可以改變圖書館的管理模式，實現“以用戶為中心”的服務方式，大大提高服務質量和效率，但在運用大數據過程中，我們需要充分認識大數據環(huán)境所帶來的問題，才能更好地為圖書館做好建設決策和管理優(yōu)化。

2.1 館員隊伍建設

圖書館要進行大數據的建設和管理，需要更多的科技復合型人才。胡紹君[6]在文中指出數字人文館員的綜合職業(yè)能力應當包括跨學科專業(yè)知識、項目管理能力、挖掘需求能力和教學推薦能力。這就要求館員不僅要懂得圖書館相關專業(yè)，還要對數據分析、網絡技術、信息安全等相關專業(yè)有一定了解。而圖書館在高校體系中受重視程度相對較低，館員學歷和專業(yè)參差不齊，在專業(yè)、技術和職業(yè)素養(yǎng)上有較大差距，除此之外，圖書館存在的編制、待遇等原因，導致人才無法引進，后期無法留住等問題突出。因此，人才的短缺和館員隊伍的建設是圖書館建設面臨的一個巨大挑戰(zhàn)，引進和培養(yǎng)、儲備專業(yè)的大數據人才是圖書館建設的重要工作。

2.2 基礎設施

大數據的應用需要硬件設施的支持，表現在對海量數據的存儲和高效、快速的計算分析能力上，這就促使對數據的存儲和計算機等基礎設施必須能滿足大數據運轉要求。大數據環(huán)境下，圖書館將收集到大量結構化和非結構化數據，不同的數據源和數據類型也會層出不窮，日益增長的數據量將遠遠超出圖書館的存儲能力，如何選擇存儲介質，如何高效、安全的存放和備份、遷移數據是圖書館面臨的一個挑戰(zhàn)；建立數據模型，對收集的數據進行分析，預測讀者需求這是應用大數據的重要過程，因此，能否建立有效的數據模型，計算機能否快速的計算分析出結果是對圖書館硬件設施的另一考驗。

2.3 信息安全與用戶隱私

大數據環(huán)境下，通過對讀者信息的收集和挖掘，深入了解讀者，是為讀者提供個性化服務的前提。高校圖書館擁有大量的、類型多樣的用戶數據，一方面，容易出現數據管理不當、防護措施不到位、服務器被攻擊以及第三方服務商等原因導致的用戶信息泄露；另一方面，數據處理過程中的過渡采集和挖掘可能侵犯用戶的隱私。因此，準確找出大數據利用過程的風險點，采取有效措施進行規(guī)避是圖書館面臨的一大挑戰(zhàn)，因為一旦用戶信息泄露，除了會降低用戶對圖書館的信任度和服務滿意度，更重要的是將給圖書館帶來法律風險。

3 大數據下高校圖書館建設的應對策略

大數據下的高校圖書館建設并非一日之功，需要圖書館人的長期努力，同時還需要解決人才隊伍、基礎設施、法律方面等諸多問題，建立大數據服務支撐條件。

3.1 人才隊伍方面

大數據人才需求量大、薪資水平高、需求呈上升趨勢[7]，引進高端人才對有條件的圖書館或許可行，對于條件不夠的圖書館可在綜合規(guī)劃、能在滿足日常運行的基礎上適當降低人才要求；同時，圖書館應當著重加強對已有館員的培養(yǎng)和深造，可通過舉辦或參加專題培訓班、實施指導性自學、開展相關專題的科研活動等方式促進館員的自我提升，使其熟練掌握大數據下的管理方法和服務技能。

3.2 基礎設施方面

大數據服務平臺需要強大的軟、硬件支撐，是一項巨大而又耗資的工程，因此對于大部分高校圖書館來說基礎設施建設受經費限制。面對經費不足等問題，圖書館管理者應高瞻遠矚，合理規(guī)劃發(fā)展，綜合考量經費預算，分時期、分階段進行建設；另外圖書館可在人力、物力等多個方面進行成本控制，將有限經費進行科學、合理的優(yōu)化配置。

3.3 法律方面

數字生態(tài)環(huán)境下，如何保護用戶隱私和信息安全是社會面臨的共同問題。面對圖書館大數據服務所涉及的個人隱私和數據安全等法律問題，金松等[8]從4個層面給出了具體的風險破解之法：圖書館本身需要加強管理、自我檢查常態(tài)化、加強過程管理、防止數據霸權現象以及制定技術手段的應用安全防護機制；用戶層面則需要加強用戶單方面和多維度權利意識的提升；行業(yè)協會方面應該積極推動圖書館大數據利用相關法律法規(guī)的出臺，推動用戶數據保護工作的發(fā)展；外部合作層面，需要強化管理和合理規(guī)范圖書館建設運維方和業(yè)務合作方的安全責任感，從而為圖書館大數據服務提供制度保障。

4 結束語

大數據為高校圖書館建設帶來了新機遇，促進了圖書館的轉型和升級，而大數據環(huán)境下的信息資源建設和服務也是圖書館發(fā)展的必然道路。圖書館在運用大數據技術的同時，應當正視其所帶來的種種挑戰(zhàn)，除了解決硬件設施落后，人才結構問題更是首當其沖。圖書館管理者應具備戰(zhàn)略眼光，提前布局，做好經費、基礎設施建設、人才隊伍建設的長期規(guī)劃，館員也應當努力提升自我，適應大數據時代的工作方式。只有把握機遇，克服挑戰(zhàn)，才能讓大數據技術更好地為圖書館服務，為讀者服務。