大数据时代的图书馆服务和挑战,该文是图书馆服务函授毕业论文范文和大数据时代和图书馆和创新相关论文写作技巧范文.
图书馆服务论文参考文献：
一、大数据概述
自2008 年提出“大数据”概念以来,受到了业界和学术界的广泛关注.关于大数据的概念,不同人有不同的看法,当前比较普遍使用的定义都与维基百科中的描述类似：“大数据,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”.它具有数据大量化（Volume）、类型多样化（Variety）、处理快速化（Velocity）、应用价值大（Value）、数据获取与发送方式自由灵活（Vender）、准确性Veracity）和处理分析难度大（Complexity）等多个特点[1].
二、图书馆大数据服务概述
2.1 研究图书馆大数据的意义
研究图书馆大数据的主要目的是从庞大的数据中挖掘出有价值的数据或者关系,能为读者提供高效、及时、全面有价值的文献或者信息.图书馆大数据类型繁多,数据结构复杂,既有结构化数据,也有非结构化数据,只有把属于图书馆的全部数据都收集描述,才能制定大数据分析的方法和范围.不仅能为决策者提供依据,还能为读者提供更为前面的知识发现,为读者找到全部的相关文献,更方便快捷合理的利用图书馆的馆藏资源.
2.2 图书馆数据
随着网络和信息技术的不断普及,我们产生的数据量正在呈指数级增长.中国大数据规模年均增长率将超过50%,这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据之和.
当前图书馆业务活动中主要有三大类数据：
一是基本数据.如图书馆馆舍面积、设备、座位等,财务数据、馆藏类型与数量、人员等,这类数据是对图书馆基本情况的描述,是对图书馆基本情况的描述,一般都是结构化数据,数据量较小,数据增长速度较慢,易于挖掘和管理.
二是日常业务数据,采购文献数据、图书加工数据（书目数据）、期刊目录数据等,这类数据是图书馆的基本数据,是图书馆馆藏情况的重要描述,且为结构化数据,体量一般在GB 级别,数据增长速度较慢,易于挖掘和管理.
三是用户服务数据,如门禁数据（读者进出馆数据）,座位预约数据,读者借阅数据,各类数据库检索数据（非数字资源库本身）,馆际互借、空间服务、评价服务数据等.这类数据是图书馆与读者沟通的基本数据,是图书馆服务情况的重要体现,一般为结构化数据,体量一般在GB 级别至TB 级别,数据增长速度较快,不太容易挖掘和管理.
将来,随着大数据与云计算的发展,图书馆数据还将发生很大变化,将会产生新的数据,如：（1）物理传感器数据：安装在图书馆各个地方或环境中的传感器,时刻对当前环境和资源进行的感知,不断产生数据.如温湿度数据、门开关状态数据、人流数据等；（2）用户数据,读者在使用图书馆的过程中,产生的一系列数据.（3）移动互联网数据,读者通过电脑或移动终端访问互联网或者图书馆内部网络时产生的大量数据.此类数据挖掘潜力极大、增长速度极快,数据一般达到TB 乃至PB 级别,数据类型既有结构化数据,也有非机构化数据,数据采集难度较大.通过这些产生的数据能对图书馆业务及读者活动进行分析,从而帮助我们开展有效的智能辅助决策.
三、图书馆大数据利用
3.1 馆藏分析
馆藏是图书馆重要的文献资源基础.馆藏分析包括馆藏机构分析,活跃度分析,利用率分析等.馆藏分析是馆藏评价和馆藏绩效测度的重要内容.例如,可以通过图书的语种、出版时间和分类号进行构成分析.进一步还可以通过图书的出版时间经行馆藏老化分析.通过对不同大类的文献的半衰期计算文献的老化度,然后在综合分析馆藏整体的老化度[2].
3.2 采购分析
通过图书馆自动化系统数据库和读者借阅信息数据库,分析研究图书馆馆藏情况以及图书流通数据,图书馆采购工作人员结合图书馆的实际,可以对图书的需求进行分析.其次,图书馆根据图书的借阅情况,如图书的流通率,借阅率等,分析读者喜欢哪一类的图书,有针对性的进行采购.此外,图书馆还可以运用纸电一体化采购方式,通过后台大数据分析,查找本馆出数字资源借阅率高的图书,有针对性地购买一定量的复本,满足读者的阅读需求.
3.3 用户画像
从图书馆自动化管理系统、资源检索系统、门禁系统3 个数据核心系统中抽取读者数据建立读者画像,图书馆自动化系统提取读者的基本信息、登录日志等读者信息,同时还能提取读者图书借阅、预约和续借信息.通过资源检索系统提取读者建设、查阅文献的用户行为.通过门禁系统提取读者在图书馆各部室的流动记录,3 个系统均保存有读者利用图书馆的行为数据,将读者线上线下数据有机整合,通过一系列复杂计算,勾画出读者的信息全貌,为进一步分析读者行为习惯提供了足够的数据基础.
3.4 图书推送
通过读者画像能够获知读者喜欢的书籍类型,从而分析出读者的阅读需求,运用现代化手段,如微信、微博等,及时相其推送出相关馆藏和网络上高质量文献信息,提高读者借阅图书、获取知识的效率[3].
3.5 资源应用分析
图书馆资源利用率一直以来都是图书馆工作人员重视的问题.当前,图书馆购买和自建了大量的数字资源,如何统计分析资源利用率,提高资源利用率,是图书馆需要解决的问题.大数据时代,可以通过移动端选择、中外文数据资源、不同文献类型、不同学科、院系等多维度复选,也可以自定义时间,精确到天进行自主统计,还可以针对到个人行为的统计,全面掌握资源的使用情况.
3.6 图书馆时空利用率分析
图书馆时空利用率统计分析,即通过大数据实时显示平台,显示图书馆各场馆的人流量以及图书馆场馆人员饱和情况,读者可以通过互联网随时随地查询图书馆情况.图书馆工作人员也可以通过大数据分析,合理安排图书馆的阅读推广活动时间.
四、大数据时代图书馆面临的挑战
4.1 大数据思维的缺失
目前图书馆向大数据图书馆转型推动力不足的根本原因之一是大数据思维的缺失.大数据思维的缺失成为阻碍图书馆大数据业务发展的根本原因之首.一方面,图书馆管理者缺乏大数据图书馆战略思维,缺乏从战略层面思考大数据图书馆建设与发展的意识理念.另一方面,图书馆馆员也普遍缺乏大数据的思维方式,即不能在大数据的时代背景下,思考图书馆未来发展方向及业务的拓展.
4.2 图书馆大数据人才的匮乏
大数据环境下,图书馆在管理模式、服务领域、服务方式等方面都发生了翻天覆地的变化,对图书馆馆员的能力提出了新的更高要求.尽管我国图书馆数字化建设已经发展多年,培养了大量的技术人才,但具有异构化数据分析与挖掘能力的大数据人才却相当匮乏[4].
4.3 图书馆大数据技术和基础设施的不足
技术和设备不足是图书馆大数据建设过程中的面临的重要问题.第一,现有的图书馆数据中心技术在存储能力和计算能力方面,难以满足大数据的应用及知识服务需求,图书馆的知识架构必须重新规划和完善.第二,数据总量和类型的变化给图书馆基础设施带来了极大的压力,受图书馆经费及设备成本的制约,图书馆的服务器还不能承受大数据运算,势必需要向大规模计算机集群转换.因此,无论在技术上还是设备上,现阶段大多数图书馆离大数据图书馆还有一定的差距.
五、结语
大数据时代已经来临,给图书馆的发展带来了前所未有的机会和挑战,图书馆要运用大数据的思维,加强馆员的数据素养教育,养成重视数据和分析数据的习惯,借助图书馆已有的数据和可获取的开放数据,进行深入分析和挖掘,指导图书馆决策和创新服务模式,切实践行“以人为本”的服务理念,提升服务满意度,构筑图书馆核心竞争力.H
本文结论,该文是一篇关于图书馆服务方面的大学硕士和本科毕业论文以及大数据时代和图书馆和创新相关图书馆服务论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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