淺析大數據時代高校圖書館開館服務的優(yōu)化

李亞

摘 要：大數據時代來臨，高校圖書館服務面臨新的機遇與挑戰(zhàn)。圖書館可以利用大數據這一全新平臺，建立以讀者為導向的數據模型，以服務讀者、滿足讀者需求為目標，進一步優(yōu)化高校圖書館開館服務。

關鍵詞：大數據；高校圖書館；開館服務

1 大數據

大數據人們通常定義為所涉及的數據量巨大，無法用常規(guī)軟件工具，在可承受的時間范圍內對其內容進行捕捉、存儲、處理及分析的數據集合。[1]

大數據具有四個特點：即四“V”特性，Volume（容量），variety（種類），velocity（速度）和（value）價值。[2]現今數據規(guī)模逐漸變大，存儲單位已由原來的TB躍升為PB。這種數據的海量化得益于互聯網的發(fā)展，網速的提高、SNS社交網站的普及和數據處理技術的提升。數據越發(fā)多樣化，表現為數據的來源和格式日益多樣。大數據的快速化是指處理和分析數據速度的提升，這源于發(fā)展中的高性能計算應用市場。價值化，通常來說數據價值密度與數據量成反比，即數據價值密度高，數據總量低。因此如何從大量的數據中篩選出有價值的數據并加以利用，是當前大數據時代的難題。

2 大數據與高校圖書館開館服務

1.讀者是高校圖書館的服務基礎，因此讀者數據在圖書館數據中的重要性不可忽視。在大數據時代，高校圖書館收集來館讀者的數據信息數量龐大，收集渠道日益豐富?，F今高校圖書館的服務持續(xù)擴充，功能定位不斷擴大，已由傳統(tǒng)的圖書館發(fā)展成為多項功能集合的綜合性場館。因此高校圖書館所面臨的入館讀者不僅數量俱增，類型愈發(fā)多樣化，如何提取出入館讀者的有價值數據信息，合理分析讀者行為，從而制定有效的開館服務策略，體現出高校圖書館“以人為本”的服務原則。

2.高校圖書館在挖掘已有觀眾數據的基礎上，充分分析有價值數據，從而制定出更具目標性的數據采集策略，有方向的收集入館讀者的數據信息，挖掘讀者的行為喜好，為讀者提供個性化的圖書館服務。以數據驅動力為核心的個性化服務模式是高校圖書館提升服務質量、優(yōu)化服務內容、豐富服務資源的核心。[3]

3 建立以讀者為導向的數據模型

3.1 入館讀者數據的收集

建立以讀者為導向的數據模型，滿足讀者的需求，提供個性化開館服務，就必須研究讀者的行為，了解讀者的目的和需求，這就要求圖書館主動并大量收集讀者的入館數據。

數據的收集可以從多角度進行，例如入館讀者是以個人或團體為單位，此基礎上再進一步采集分別的數量和類型。一方面對入館讀者的年齡、性別、國籍、社會群體、單位等數據進行采集；一方面可從時間角度，細分至以年、季度、月份、每周、每天各時段為單位，統(tǒng)計各階段入館人數和人群的區(qū)別。盡可能全面、完整的收集入館讀者的數據資料。

隨著新媒體的發(fā)展，數據的采集平臺不斷拓寬，讀者入館也從傳統(tǒng)方式衍生到通過微博微信等各種新媒體平臺，因此通過這些新媒體所采集的數據除了傳統(tǒng)的讀者信息以外，更可以記錄讀者的各種習慣包括閱讀、參觀、消費習慣等。

3.2 基于服務需求的數據分析

優(yōu)化圖書館開館服務，既包括“以人為本”、提供個性化服務，又能夠克服現有的困難，擺脫高校圖書館實際操作的約束，這就需要全面了解入館讀者的需求，在充分掌握服務需求的基礎上對收集的數據進行分析。例如根據對預約入館讀者群體的分析，安排對應的接待方案，提供個性化的接待服務；當高校圖書館面臨人力資源緊缺的情況時，通過對讀者在一天中不同時間段的入館數據的分析，在峰值處增派人手，并合理延長或縮短開館時間，節(jié)約人力成本，提高效率。

3.3 實時檢驗，構建完善的數據模型

數據模型完成之后，在實際操作中不斷檢驗和調整，便于今后更全面的采集數據和挖掘數據的內涵。一方面新媒體的涌入要求高校圖書館創(chuàng)立和開拓新的公眾平臺更及時的收取讀者入館的一手資源，另一方面針對實際開館服務中遇到的問題也需要對已有的數據進行新角度的分析和挖掘，因此在原有的數據模型基礎上還要進行不間斷調整。

4 大數據時代高校圖書館開館服務的一些問題

1.為了保證數據采集的準確性，以及隨著開館服務日趨龐大的數據儲量，高校圖書館必須不斷提升現代信息技術，升級信息服務系統(tǒng)，以保證后續(xù)的操作具備良好的硬件基礎。同時也對圖書館員的業(yè)務素養(yǎng)有極高的要求，包括對新的數據系統(tǒng)的操作、數據的挖掘處理能力、各種新興數據表現形式的掌握對提出極大的挑戰(zhàn)。

2.隨著互聯網的發(fā)展，為優(yōu)化開館服務所收集的數據的安全問題不容忽視。首先，大數據存在于網絡目標龐大易于發(fā)現，本身包含的更有價值的敏感數據也對潛在攻擊者具有巨大吸引力。[4]同時高校圖書館利用大數據為入館讀者提供個性化服務，這要求讀者提供準確的個人隱私和信息，圖書館在收集這些個人信息后如何通過加密儲存、安排合理的保護機制以妥善保管這些信息數據，也是當下建立數據模型的重中之重。

5 結語

大數據已經成為當下最熱門的話題之一，大數據所帶來的便利與價值也已經被認可。目前國內的高校圖書館針對大數據的研究與利用尚處于初級階段。隨著高校圖書館功能定位的拓展，對開館服務要求也將不斷提升，面臨在優(yōu)化開館服務過程中遇到的問題，圖書館可以通過對大數據的合理利用，建立以讀者為導向的數據模型，并在具體操作中不斷檢驗與調整模型結構，抓住這一機遇為讀者提供更優(yōu)質的開館服務。

參考文獻

[1]徐春艷，許麗麗，洪艷霞. 大數據在高校圖書館信息資源建設中的應用探析[J]. 農業(yè)圖書情報學刊，2017（2）.

[2]仇巖. 大數據時代博物館動態(tài)觀眾服務體系淺析[J]. 中國博物館，2014（4）.

[3]李艷，呂鵬，李瓏. 基于大數據挖掘與決策分析體系的高校圖書館個性化服務研究[J]. 圖書情報知識，2016（2）.

[4]李芬，朱志祥，劉盛輝. 大數據發(fā)展現狀及面臨的問題[J]. 西安郵電大學學報，2013（5）.