基于大數據環(huán)境分析高校圖書館非結構化數據

王延紅

一、非結構化數據

非結構化數據是一種新的理念，由美國最先提出，后來我國在21世紀初引入大數據的概念。非結構化數據是指數據的結構存在缺陷或者是不完全的，沒有原始數據，不能從數據庫中查到，無法進行計算與整合。非結構化數據包括文本、圖片以及音頻等［1］。它是一個長期的、多種多樣的以及大規(guī)模的數據庫。相比于結構化數據，非結構數據的處理難度增大，對管理員的要求更高，需要管理員具備一定的IT知識，掌握先進的IT技術，擁有更先進的思想。

二、圖書館非結構數據的特性

（一）對象明確

圖書館的非結構化數據的對象主要針對學校內部人員。比如景德鎮(zhèn)陶瓷大學的圖書館，運用了智能系統，對進入圖書館的人員設有門檻，需要刷卡才能進入，圖書館的開放對象是老師與學生。所以，可以對這兩者進行調查以及收集相關數據，對圖書館非結構化數據開展分析與探討，了解非結構化數據在高校的發(fā)展現狀［2］。

（二）處理難度大

相比于結構化數據，非結構化數據的處理難度會更高。原因在于非結構數據缺乏統一的數據庫以及準則。我們在查詢以及獲取時缺乏對比卡，很多數據都是伴隨使用的過程中產生的最新數據，而且沒有規(guī)律性，利用計算機處理數據難度就直線上升了。

三、原始環(huán)境下處理非結構數據的缺陷

（一）技術

一方面，圖書管理員的綜合能力不強。非結構數據的處理對管理員的要求較高，需要有良好的操作能力。普通的圖書管理員一般只需對數據入庫和查詢，處理的大部分為結構化數據。另一方面，圖書館的設備不夠先進。圖書館的設施一般都是老舊的機器，對數據處理的計算機操作性能不高?，F代技術的進步，非結構數據處理對圖書館的設備要求進一步提升。所以技術方面，圖書館的非結構化數據存在一定的缺陷。

（二）資金

非結構數據的處理對技術有更高的要求，從我國的現狀分析，缺乏一定的資金支持。大數據的規(guī)模量大，設備比較先進，需要大量的資金支持。然而，一般情況下，政府提供的資金是有限的，一般用于圖書館的建設與修葺，設備需要圖書館管理者籌款。而且圖書館大多數為紙質資源，大數據更多的是處理電子資源。而紙質資源到電子資源需要大量的技術人員以及設備，如果沒有資金支持，非結構化數據處理工作就很難開展。

（三）管理理念

非結構數據的另一大缺陷為管理理念。傳統的管理理念，是對紙質資源的整合。一方面，圖書管理者將大量的資金都投入到紙質書本上，追求圖書的質量和數量。另一方面，電子資源。圖書館的重心是紙質資源，對電子資源了解頗少。根據目前的趨勢分析，電子資源的引用量已經超過紙質資源。互聯網的推進，師生更加致力于電子資源的引進。但是，目前圖書管理者的理念較為落后，還未意識到電子資源的必要性，很難推進非結構化數據的工作。

四、大數據下的創(chuàng)新理念

（一）資金方面

大數據環(huán)境下，圖書館的資金支持來源于兩個方面。一方面是政府的支持，大數據環(huán)境必定會帶來科技的革命，對政府要求也會越來越高。所以，對于圖書館的技術以及設施，政府都將會大量投入，減輕了非結構化數據處理的壓力。另一方面，社會的支持。當下，社會對于大數據的理念是接受并且支持的，所以發(fā)展大數據理念，圖書管理者可以利用社會的支持，為非結構化數據處理工作提供一定的保障。

（二）技術方面

第一，技術人員的引進。大數據環(huán)境下，數據處理者有更高的操作的水平，圖書館將引進優(yōu)秀的人才，對非結構化數據處理工作會比較輕松，而且在新的數據面前，應變處理能力會更強。第二，技術設備的引進。圖書館若想在大數據環(huán)境下簡便非結構化數據處理工作，就必須將引進電子設備，而且必須是最先的技術。大數據是一種全新的技能，對于非結構數據是利大于弊。在這種環(huán)境下，數據處理工作將會簡潔，處理難度也會降低。

（三）管理方面

第一，管理者必須適應大數據帶來的改變，接受這種新理念。第二，管理者需要引導老師與學生學會使用大數據的功能，并且對非結構數據有具體的操作規(guī)范。第三，引進電子資源。一方面將現有的紙質資源轉化為電子資源，供數據處理者查詢。另一方面引進更為先進的電子資源，對非結構化數據的破解提供更方便的渠道，讓數據處理工作不再復雜。

五、結語

大數據環(huán)境改變了人類的生活，也改變了高校的數據處理工作，尤其表現在非結構化數據。原始的環(huán)境下，非結構化數據處理強度大、技術達不到要求以及缺乏資金。而大數據環(huán)境下，對各個方面都有較大的空間的提升，為非結構化數據處理工作提供更為簡便的處理渠道。所以，相信在大數據環(huán)境下，高校圖書館的非結構化數據工作必將發(fā)展得更好。