高雪
摘 要：高校图书馆是高校学科发展的知识基础，也是高校提供信息服务和信息资源获取的主要途径，通过在高校图书馆服务中应用大数据技术，能够有效提高高校图书馆个性化、精准化的服务能力。然而，在高校图书馆大数据服务应用过程中，受多种因素的影响，大数据服务应用面临一系列问题，制约了高校图书馆服务效能。基于此，本文研究了高校图书馆大数据服务面临的问题，并从管理思维、数据共享、学科服务和基础建设等方面，提出建议措施，以期提高高校图书馆信息服务水平。
关键词：高校图书馆 大数据技术 信息服务
新时期背景下，我国已进入大数据时代，大数据技术的应用推动了传统行业、产业的变革与创新，促进了新型的服务模式的产生与发展。高校图书馆作为高等教育信息服务提供、获取的主要途径，是高校教育、科研、档案管理的重要机构，在高校占有不可替代的地位。当前，传统的高校图书馆服务模式已经难以适应信息检索、信息获取的需求，因此，大数据技术在高校图书馆服务应用日益广泛，能够显著提高图书馆信息服务的能力。同时，我们也应认识到，受多种因素的影响，高校图书馆大数据服务面临一系列问题，制约了图书馆服务能力，因此，探讨高校图书馆大数据服务面临的问题和对策具有重要的现实意义。
1 大数据技术概述
大数据技术是指针对海量数据集合进行快速分析、挖掘的信息技术手段。通过大数据技术的有效运用，能够在最短的时间内完成有效信息的提取、分析，从而为企业、机构决策提供有效的数据支持。在高校图书馆服务中引入大数据技术，充分发挥其非结构化数据分析能力，通过数据挖掘算法和语义引擎进行预测性分析，从海量数据中挖掘出特点，在非结构化数据之间发现联系，建立数据分析、预测模型，能够对用户检索信息、借阅情况进行全面分析，进而向用户提供精准化、智能化的信息服务。同时，将大数据技术引入高校图书馆信息服务，能够实现数据处理、存储、分析、服务等相关操作的自动化，挖掘图书馆信息资源优势，提高高校图书馆信息资源利用效率和服务质量，因此，在高校图书馆中应用大数据技术具有重要的意义。
2 高校图书馆大数据服务面临的问题
2.1 数据收集面临“信息孤岛”问题
数据是大数据技术应用的基础，也是数据分析、预测模型有效性的关键，只有发挥图书馆信息整合作用才能发挥大数据技术优势，进而对用户习惯、需求进行精准分析。然而，受多方面因素影响，高校图书馆信息资源整合度不高，企业与高校图书馆数据库对接开发力度较为薄弱，这导致了数据收集不完整、不全面，进而影响了大数据技术的高效应用。通常情况下，高校在付费后才能进行信息检索和文献下载，但难以获得数据库详细信息，其主要原因是数据库关联程度不同，存储方式、数据格式存在差异，不能够以简单的数据库对接方式进行数据搜集，从而影响了高校图书馆数据搜集质量。
2.2 数据处理分析效率低
高校图书馆信息服务中，由于图书馆数据具有信息量大、种类繁杂等特点，数据处理与分析是信息服务提供的关键环节。但在实际应用中，受高校信息化建设、设备性能、数据源等诸多因素的影响，图书馆大数据分析难以满足深度分析与半结构化分析的需求，数据处理与分析效率较低，进而影响了高校图书馆信息服务能力。
2.3 知识服务能力偏低
图书馆大数据技术的应用，应当以知识服务为目标，帮助用户了解和掌握知识内容，并基于此进行知识发现、积累与共享。知识服务的基础在于用户需求的准确分析，并借助大數据算法进行知识搜索与分析，为用户提供丰富的知识服务，从而推动高校科研、教育创新发展。但就目前来看，大数据技术用于知识管理还面临诸多问题，相关理论与技术支持缺乏，导致高校图书馆知识服务能力偏低。
2.4 资金投入需求较大
随着信息技术的更新速度加快，要实现高校图书馆信息服务能力的持续提升，必须加大资金保障力度，采购高性能信息设备、软件服务、存储设备、通信服务等。但高校作为事业单位，在全面深化改革背景下，高校财政经费有限，因此，需要寻求其他办法解决高校图书馆信息建设资金来源，满足日益增长的信息服务要求。
3 高校图书馆大数据技术应用问题解决措施
现阶段，针对高校图书馆大数据技术应用中面临的问题，如信息孤岛、数据处理分析能力较弱等问题，应基于高校实际情况，在传统数据分析的基础上进行探索与创新。
3.1 转变管理思维
大数据技术不仅是一项新型信息技术，也是一种新型思维方式。在高校图书馆大数据管理模式下，通过对数据内在关系的分析与挖掘，实现了对传统图书文献资源管理思维和管理模式的颠覆。在此背景下，图书馆馆员应转变管理观念，通过理论与实践、学习与交流，加强自身业务能力提升，促进自身管理思维由传统的资源管理向数据管理的转变，从而加深对大数据技术应用的理解。
3.2 推动数据共享
图书馆信息资源是社会宝贵的知识财富，推动数据共享能够发挥资源整合优势，全面、完整地提高“有价值信息”的提取能力，从而提高图书馆信息服务能力。因此，从国家和社会层面来说，国家应推动相关资源的整合，引导、规范相关服务提供企业统一数据库类型、结构，为图书馆大数据搜集提供良好的基础。从高校层面而言，图书馆建设应当以数据共享作为建设重点，并通过对信息安全进行充分评估后，从技术、管理两个层面进行强化管理，以此构建安全、稳定、高校的数据共享平台。
3.3 学科服务与精准服务创新
从用户自身需求而言，高校传统的信息服务能够满足用户的个人需求，但由于缺少对非结构化数据的分析、处理能力，高校图书馆信息服务精准化程度、个性化服务能力较弱，用户需要对图书馆检索到的信息进行筛选、识别和处理，进而影响了图书馆信息资源优势的发挥。通过大数据技术合理应用，能够有效提高图书馆信息收集和处理能力，从而为学科提供精准化、个性化知识服务，推动高校科研交流与创新。
3.4 运用新技术，保障图书馆信息服务能力
针对图书馆信息建设资金投入量大的实际问题，在高校经费有限的情况下，图书馆应积极借助新技术进行解决。首先，构建分布式图书馆评服务平台，整合多所高校信息系统资源，在资源共享的基础上实现硬件资源的整合利用;其次，借助云计算平台，与国内云计算企业建立合作关系，通过租用云计算资源并支付一定的费用，解决高校独立建设一次性投入过大的问题，减少系统维护、更新费用，进而保障了图书馆信息服务能力。
4 结语
大数据时代背景下，用户阅读方式和习惯发生了极大的变化，传统的图书馆信息服务模式难以适应高校科研、教学的需求，难以满足学科融合、“双一流”高校建设的时代发展要求，因此，高校图书馆应结合自身实际情况，以提高信息服务能力和知识管理能力为目标，加强大数据技术应用与创新，为用户提供个性化信息服务、为学科建设提供知识服务，从而推动高校图书馆服务能力提升。
参考文献
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