前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的大數據在圖書館管理中應用，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。
摘要：網絡時代的迅速發展使得人們的生活有了質的飛躍，同時網絡的廣泛應用也使其產生了繁多的網絡大數據，通過大數據分析可以決策出用戶的消費習慣、消費比例等，從而預測出企業重點發展的方向，因此，大數據分析是十分重要且有價值的。現如今，大數據分析已經被廣泛應用于各個行業領域，也能夠為各領域做出合理的預判和決策，一定程度幫助企業更好地發展，這就使得圖書館管理中通過大數據分析用戶喜歡的圖書類型數據成為必然趨勢。
關鍵詞：大數據分析；圖書館管理與服務；應用
圖書館的圖書種類、借閱和歸還記錄數據均種類繁多且復雜，圖書館管理員對此類數據的整理挖掘工作不僅耗費時間同時也耗費人力、物力，大數據分析技術能很好地解決這一問題，且其對數據的挖掘更為精準和高效。大數據分析技術將分析出的數據通過可視化圖形界面展示，以供圖書管理工作者分析和管理滿足用戶需求的書籍，使得人們在快節奏的生活中能得到解脫，暢游在書本中。
一、大數據的發展
以史為鑒可以知興替，因此想要深入了解互聯網技術，就必須清楚知曉其發展變化史，大數據亦是如此。首先大數據概念和技術提出于20世紀初期，與之對應的數據模型mapreduce應用而生，同年，谷歌完成了基于此模型的開源實現，即handoop的產生，mapreduce模型提出初期并未被業內人士所關注和重視，同樣的handoop平臺未被廣泛且全面的使用，主要原因是當時大數據概念提出和其價值探索正處于萌芽階段，人們對大數據沒有深入的概念認知和了解，同樣也不會關注大數據挖掘平臺。2008年第一家以大數據挖掘為理論基礎，以handoop為開發平臺的企業誕生了，當時大數據挖掘和其價值性還處于探索中，因此其只為部分的中小型企業提供大數據解決方案。2009年3月，該企業了第一款基于handoop開發平臺的分部式數據挖掘系統，同年，大數據發展迎來了曙光，迎來了業內人士的關注和重視，多數企業開始躍躍欲試。2008年以后，第一家啟用handoop分布式開發平臺進行大數據挖掘的企業嘗到了甜頭，同時也通過企業的努力和對技術的探索向互聯網企業和業內人士證明了大數據的挖掘價值，當時有兩家互聯網企業也投入到handoop的數據挖掘中。發展至今，大數據已經成為耳熟能詳的技術，也成為人盡皆知的詞匯，這一切都離不開業內人士和相關互聯網企業對技術的探索和對市場的定位。如今，大數據提高了各種領域、各類企業的數據處理效率和精準度，同時也依據互聯網數據準確的預測出市場變動和市場需要。如大數據挖掘會依據淘寶平臺的搜索記錄推薦用戶需要購買或可能購買的物品；再如，商場的人流量數據可以挖掘出商場應該拓展的業務，使其更好的服務于消費者。這一切都來源大數據技術，其對人們的生活帶來了本質的改變和極大的便利。
二、大數據技術
大數據是指人們使用網絡工具所產生的數據，如淘寶、京東、醫療數據、多媒體數據等，此類數據對用戶是不可見的，但電商平臺或網絡企業會通過一定的采集技術獲取用戶的搜索記錄或瀏覽記錄，將數據按照一定的格式存儲在數據倉庫，然后通過計算機軟件進行分析和處理，進而得出用戶的消費記錄或有利于企業發展的預測數據。大數據的發展也使得各領域企業能夠適應用戶需求而發展進步，也因其對數據的預測功能被廣泛應用于媒體行業，以預測用戶需求。1.數據集成大數據類型繁多且復雜，不同企業需要采集的大數據也各有不同，這就使得大數據集成極為困難，統一的工具很難滿足不同企業的應用數據，因此大數據平臺對其分門別類，對不同的數據類型使用不同的集成工具。如采集企業事物數據的ETL工具、采集網頁瀏覽數據的Spider爬蟲工具、采集企業產品運行的日志工具、采集結構化數據的文件數據集成工具、采集實時數據的集成工具等。2.大數據保存引擎數據類型不同存儲的引擎方式不同，如企業大數據使用數據庫引擎保存事務型數據，對地圖大數據多采用實時搜索和分析引擎存儲，對于普通數據、視頻數據等多采用數據倉庫存儲，數據倉庫會按照數據類別分門別類的保存數據，以供計算機軟件分析和處理。3.大數據分析處理數據的集成和存儲就是為了更好的分析數據，大數據經過分析處理以后就非常具有商業價值，能夠為企業、電商平臺、商場等提供可以參考的預判數據。大數據處理分析多使用計算機相關軟件，如地圖數據使用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，數據實時性要求不高時可使用MySQL的列式存儲Infobright、視頻音頻文件等大數據可使用Hadoop。這些都是技術較為成熟的數據分析軟件，這些軟件可以根據企業需求設定預先目標，對數據進行分析處理以供數據挖掘。
三、大數據的價值
1.技術價值大數據開發的技術價值不言而喻，其互聯網技術涵蓋范圍極為廣泛。首先是數據采集工作，各類互聯網數據或企業數據大多繁雜，且數據產生多具有實時性，因此其采集工作極為復雜，要求必須保證數據的可靠性、完整性以及時效性，且需要對重復性數據進行合理有效的過濾。目前，數據采集主要依靠于運營數據庫、社交網絡和傳感設備等，不同的數據需要的采集技術也不盡相同。這對技術人員和計算機技術是極大的挑戰。其次，數據預處理階段則主要針對數據的遺漏值、噪音數據、類型不一致數據等的處理，遺漏數據多采用忽略處理或選取平均屬性處理；降噪處理多選用平滑處理或計算機人工檢查等，類型不一致數據則直接采用手動更改即可。最后，數據挖掘則采用以mepreduce模型實現的開源的handoop分布式平臺進行開發，語言多采用java程序設計語言，這對專業技術類人才有較高的要求，必須了解各類開發語言。因此，大數據技術極大推進了互聯網技術的發展和新型技術的變革。2.商業價值大數據并非只是淺顯的互聯網數據，其背后蘊藏著巨大的商機，大數據可以挖掘出任何潛在信息，如客流統計、客戶定位人群、企業營業額、商場店鋪人群等多種與企業發展相關的數據，以此為依據可以有效的幫助企業決策和發展。數據不僅是度量方式，對其進行合理有效的挖掘能夠對市場營業狀況進行合理的推測和決策，有助于企業進一步了解市場需要和客戶需求，從而推算出潛在客戶。大數據的商業價值在于企業的運營具備更高的效率、更低的市場營銷成本、更為可靠和準確的市場調研及產品定位，長遠來看，其商業價值不可估量。
四、大數據在圖書管理中的現狀
1.圖書管理工作者無法摒棄傳統管理方式圖書館的管理對象是書籍，多數圖書館均依照傳統的編碼方式對書籍進行統計管理，且圖書管理工作者多為年長的教育工作者，其很難摒棄傳統的管理方式而借助先進的信息技術，因此圖書館的運營模式整體依舊保留傳統的管理方式，甚至在引入大數據技術后管理者依然難以接受新生事物，造成資源浪費，排斥先進技術是目前多數圖書館管理中存在的問題。2.缺乏綜合性管理人才目前，圖書館引入大數據挖掘技術的重要阻礙就是人員素質問題。大數據技術中搜索、查詢等技術需要工作人員具備一定的計算機基礎，或對大數據技術有一定的了解，尤其是在處理繁多復雜的圖書書籍和借閱數據時，大數據技術的處理效率和精度遠高于人工處理時效，因此圖書管理工作者必須會利用大數據技術管理圖書數據。提高圖書管理工作者的綜合素質是當務之急。3.缺乏完善的管理體系目前，圖書館管理服務極為落后，圖書查找仍依靠人工和編碼校對，大數據技術引入后管理體系正處于發展和變革階段，管理體系尚未完善，同時，管理人員也缺乏基礎的計算機技術。大數據技術的引入也并未得到管理工作人員的重視，使得其顯得格格不入，不能被真正的發揮數據管理方面的作用。
五、大數據在圖書館管理中應用
大數據采集、存儲、分析技術恰好能夠適應圖書館管理工作中繁多且復雜的數據類型，通過大數據分析技術能挖掘出讀者喜歡的書籍類型，形成大數據分析報告，同時也能為圖書館管理工作做出適當的決策和業務分析。1.精準分析讀者的閱讀興趣圖書館管理服務中可以通過搭建大數據平臺對讀者喜愛的書籍類型進行定位和分析，數據采集渠道可通過讀者借閱信息和書籍借閱流量等數據作為分析數據，進而對其集成存儲，通過計算機軟件分析統計，挖掘出有價值的數據線索，以供管理工作者定位分析。此類平臺都有可以滿足圖書館管理工作者參考的可視化界面，上層數據是大數據挖掘出的可用數據，底層是相關數據分析軟件。大數據可以幫助圖書館管理工作者分析讀者喜愛的書籍種類，同時也可幫助整理讀書資料等，以便讀者借閱。2.振興書籍閱讀圖書館管理工作中引入大數據挖掘技術對通過書籍閱讀的方式產生了巨大的沖擊，電子書的智能性、數字化、易攜帶等優勢使得書籍閱讀的讀者數量逐年遞減，毫無疑問在閱讀方式的比拼中，書本閱讀的方式遠不及電子書籍。大數據技術的引入使得書本閱讀的方式有了很好的轉機。大數據技術為書本閱讀方式提供了迅速變革的新想法也提供了相應的技術手段，同時大數據技術在圖書館管理員服務中的應用使的書本閱讀和電子書本閱讀可以進行優勢互補、信息共享，極大程度提升書籍閱讀的競爭力，這需要相關工作部門和專業類人才勇于探索實踐，為振興書籍閱讀開辟出一條成功發展之路。大數據技術支撐的圖書館管理工作應該具有數據收集能力和數據分析處理能力，不論是書籍數據、借閱和歸還數據、管理人員信息等都需要具體的數據做支撐。圖書館管理員人員也需要摒棄傳統的管理理念和管理方式，尤其是圖書館的領導者，更應該摒棄傳統的思維模式和觀念，放棄保守、落后的管理方式，與時俱進，保證圖書管理工作的先進性和社會性。真正將大數據技術引入圖書館管理工作中，切實可靠的發揮信息技術的真正作用，形成大數據背景下新型的圖書管理模式，從而吸引更多熱愛閱讀的讀者，使得大數據技術真正服務于民生。如果管理人員依然保留傳統的觀念和思維方式，拒絕接受新鮮事物則會一定程度延誤書本閱讀方式的發展和機遇。3.完善圖書館管理系統傳統的圖書管理系統只提供圖書出版商、供應商、出版商等數據查詢檢索等，并未完成平臺一體化的數據分析，后臺的支撐數據也多為數據庫中固有的、由工作人員定期管理的圖書數據。傳統的圖書管理平臺的時效性極差，圖形界面也只為讀者提供了非常簡單的界面和查詢窗口，讀者也只能進行簡單的操作，非常不符合與時俱進的信息技術規范，也無法滿足讀者的需求。因此，傳統的圖書管理系統中引入大數據技術作為后臺數據支撐已經成為時展的必然趨勢。引入大數據技術的圖形管理界面更為人性化，更能滿足讀者的各項需求，同時板塊設計中有依據大數據決策而出的讀者喜愛書籍分類。讀者在借閱和查詢圖書時能夠全面掌握圖書信息，大數據挖掘也會依據讀者的搜索記錄為讀者提供相關的同類書籍以供讀者參考。大數據技術也完善了固有的書籍數據庫，摒棄了傳統的依靠人工修改數據庫的模式，而且使用大數據采集和存儲的相關計算機技術將書籍數據保存至數據庫中，并由軟件控制定期更新數據庫，從而減少了人力成本。4.為圖書館管理工作帶來變革大數據從對圖書館書籍數據和借閱歸還數據進行全面分析，將分析后的數據通過可視化界面展示給圖書館管理工作者，以供管理工作者做出數據分析，選擇讀者感興趣的書籍分類，從而為數據存儲做出合理規范的決策。此種數據分析方式徹底摒棄了傳統分散、獨立的資源整合流程，同時也融合了之前分散的書籍管理方式。當然，大數據的精準化、信息化能夠在提高書籍管理效率的同時解放人力，提升了圖書館管理的經濟效益，使得圖書館更好地發展。圖書館管理工作中引入大數據技術是時展的必然趨勢，大數據技術會以書籍數據為依托，搭建數據管理平臺，建立完整的數據庫，并在此基礎上不斷的擴展變革，從而建立健全完善的管理體系，并協調各環節的發展變化和統一。同時，新技術的引入離不開人才建設，因此相關部門需要培養和打造信息技術過硬的專業型人才隊伍，尤其的需要培養適合于圖書管理工作特點的數據分析師，全面為振興書籍閱讀方式增添色彩。
六、結束語
綜上，圖書館管理和服務引入大數據分析技術能為其帶來全方位的改革，當然兩者融合不是一蹴而就的，大數據分析技術在圖書館管理中的應用也不僅僅局限于文章提到的方面，相關工作人員需要不斷地探索實踐，充分發揮大數據分析技術在圖書館管理工作中的應用，以保證圖書館的經濟效益和讀者的需求。
作者:周玉華 單位:廣東省深圳圖書館
