摘 要：在信息化时代发展背景下，高校图书馆的管理模式逐渐向信息化管理转变，既提高了高校图书馆的管理水平，也带来了更大的经济效益及社会效益，对图书馆行业的发展起到了较好的积极影响作用。而大数据处理作为一种新兴技术，将其应用到高校图书馆信息化管理中，能够为高校图书馆的发展带来更多机遇，但是也面临着诸多新的挑战，这就需要结合实际情况对其进行合理应用，使高校图书馆信息化管理更加科学有效。本文就针对大数据处理对高校图书馆信息化管理的影响进行分析，对大数据处理在高校图书馆信息化管理中的应用进行探究，希望能给高校图书馆的发展提供参考依据。
关键词：大数据处理;高校图书馆;信息化管理
Abstract：Under the background of the development of information age，the management mode of university libraries has gradually changed to information management，which not only improves the management level of university libraries，but also brings greater economic and social benefits to the library industry. The development has played a good positive role. As an emerging technology，big data processing is applied to the information management of university libraries，which can bring more opportunities for the development of university libraries，but it also faces many new challenges，which needs to be combined with the actual situation. Rational application of it makes the information management of university libraries more scientific and effective. This paper analyzes the impact of big data processing on the information management of university libraries，and explores the application of big data processing in the information management of university libraries，hoping to provide reference for the development of university libraries.
Keywords：big data processing;university library;information management
0 引 言
“互聯网+”背景下，图书馆的管理对象从图书向读者转移，管理态势由静态向动态转变;读者的阅读方式更加碎片化、电子化，阅读需求更加多元化、智能化。图书馆从简单粗放型的服务转变为深入精细型服务，管理模式走向网络化、数字化和智能化，但是整个管理过程依旧存在诸多问题，难以保证高校图书馆信息化管理的整体质量，不利于高校图书馆的持续发展。为促进高校图书馆信息化管理水平的提升，需要充分利用大数据处理等各种新技术、新手段，对高校图书馆信息化管理进行改进，使其能够更好地服务读者，为高校图书馆的持续发展奠定良好基础。
1 高校图书馆所具有的大数据特征
1.1 大容量
作为信息存储的重要场所，高校图书馆的文献图书信息、电子刊物及音频视频资源较多，其中包含了各种书籍资源和多媒体资源，且数据库的更新速度较快，导致高校图书馆的数据量越来越大。在大数据时代背景下，读者能够利用各种渠道获取信息资源，若是依旧采用传统的图书馆管理方式，势必会影响到读者的阅读体验，难以满足读者的多样化需求，给高校图书馆的发展带来较大挑战。将大数据应用到图书馆中，能够发挥其大容量特点，使高校图书馆的服务水平得到有效提升[1]。
1.2 多样性
随着大数据时代的深入发展，数据格式的类型越来越多，包括图片、文本、音频、视频、模拟信号等，且数据的来源也更加复杂，有些来自组织内部的运作环节，有些来自组织外部。由于高校图书馆存在大量的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，图书馆迫切需要借助大数据的多样性特点，便于对数据资源进行有效管理[2]。
1.3 快速度
在快节奏的社会背景下，如何节省时间成为多数人比较关注的问题，需要在最短的时间内完成数据读取，便于在竞争中占据主动地位。当前读者比较重视高校图书馆的信息更新速度，要求高校图书馆能够在第一时间进行信息更新，使读者能够及时找到自身所需的图书，充分满足读者的实际需求。由于高校图书馆的数据量较大，对数据处理的速度提出了更高要求，而这就需要充分借助大数据的信息处理功能，使高校图书馆的工作效率得到有效提高，进而为读者提供更快速、更方便的服务。
2 大数据处理对高校图书馆信息化管理的影响
2.1 大数据给高校图书馆带来的机遇
首先，将大数据处理应用到高校图书馆信息化管理中，能够创建新的知识服务引擎，为用户提供更加便捷的信息服务，使其能够及时找到自身所需的信息资料，提升用户的阅读体验。其次，通过有效运用大数据处理技术，能够构建完善的信息化管理系统，降低人工成本，使人为失误问题得到有效解决，进而为用户提供更加快速、方便的学习方式。最后，能够实现更加精准的信息分析，保证信息资源的整体质量，使高校图书馆管理工作得以顺利开展。除此以外，还可以提高图书馆的信息收集能力，使高校图书馆的信息资源更加丰富，为用户提供更加优质、全面的信息服务[3]。
2.2 大数据给高校图书馆带来的挑战
根据以往大数据的发展情况来看，普遍存在较严重的信息安全及隐私问题，但大数据所具有的功能对各个行业发展来说具有较为重要的影响作用，这就需要在运用大数据的同时，努力解决大数据的信息安全及隐私问题，为用户提供更好的技术服务。就目前来看，高校图书馆所面对的用户较多，且不同用户所需的服务也不同，整个过程很容易出现侵犯用户隐私的问题，为解决这一问题，需要强化图书馆工作人员的职业素养，使其能够做好对用户隐私的保护工作，防止出现信息泄露等不良情况。随着大数据技术的发展，国家出台了一系列有关隐私保护的法律法规。此外，将大数据应用到高校图书馆的时候，数据量的增加对系统存储的能力提出了更高要求，需要改变传统的数据存储结构，提高存储系统的利用率，进行分层存储、存储虚拟化和堆栈管理[4]。
3 高校图书馆大数据处理方案
3.1 大数据采集
与传统的数据采集相比，大数据采集能够对所有类型的数据资源进行采集，使图书馆的信息资源更加丰富，进而为用户提供更加全面的信息服务。就目前来看，大数据采集对数据的要求不高，无论是结构化的数据或是非结构化的数据都是大数据采集的对象。在这种情况下，将大数据采集运用到高校图书馆的时候，可以采用通用分布式的大数据工具。将Facebook的Scribe、Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume等大数据工具应用到系统日志采集工作中，使系统日志的采集及上传得到充分满足。同时，可以利用网站API、网络爬虫等工具获取外联网络数据，其中包括了图片、音频、视频等各类数据资源[5]。
3.2 大数据存储及组织
在大数据时代发展背景下，传统的数据存储系统已经无法满足高校图书馆的发展需求，然而传统的数据存储系统具有低成本、容错性、可扩展性等诸多优势，可以将其与大数据相结合，构建一个混合型的数据存储系统。
就目前来看，Hadoop是比较常用的大数据处理平台架构，高校图书馆可以将传统的数据仓库与Hadoop大数据处理平台结合起来，使其成为一个混合架构，实现对大量信息资源的保存，满足不同的存储要求，为高校图书馆的发展奠定良好基础。在进行数据存储的时候，可以选择传统的数据仓库对结构化的业务数据进行存储;选择NoSQL数据库对半结构化的服务日志数据进行存储;从原声非结构化的数据中提取元数据，利用传统的数据仓库对其进行存储，通过Hadoop大数据处理平台的分布式文件系统对数据资源对象进行保存。虽然这种存储方式能够充分满足高校图书馆的发展需求，但是对软硬件设施的要求较高，需要加快软硬件设施的建设，为高校图书馆信息化管理的开展提供有利基础。
4 大数据在高校图书馆中的应用实践
4.1 高校图书馆的空间优化
通过对高校图书馆的空间进行优化，能够给读者带来更舒适的学习环境，避免出现图书损坏等不良情况。例如运用图书馆的门禁系统对进馆人数及人员身份进行统计，在分析这些信息的基础上，了解高校图书馆的人员数量变化，进而在高峰期做好事前的人员调度工作，及时对图书进行整理，为读者提供更加优质的服务;在平常或低谷期，减少现场工作人员，以此降低人力成本及物力成本。
4.2 高校图书馆的阅读推广
基于文献管理系统对馆藏流通数据、读者基本信息、借阅数据、搜索数据、网络数据及电子文献数据等进行分析，深入了解当前热门的图书，依据读者的兴趣喜好进行阅读推广，为读者进行更具有针对性的阅读推广。同时，依据馆藏资源、电子资源的使用数据，合理调整资源配置。在管理好读者身份信息的基础上，利用QQ、微信、微博等平台向读者进行阅读推广，为读者提供更快速、更便捷的信息服务。这种阅读推广方式能够打破时空的限制，使读者可以随时随地地了解最新资讯，利用各种移动终端进行图书下载和阅读[6]。
4.3 大数据在图书馆日常管理中的应用
根据图书馆日常管理规范，开发支持移动端和PC端的图书馆综合业务管理系统，实现日常工作无纸化管理。基于综合业务管理系统对馆员日常服务数据进行数据挖掘与分析，定期形成分析报告，量化馆员工作，客观评价服务质量。通过有效的数据分析，为图书馆提供管理和决策依据，创新图书馆管理流程，减少管理成本，提升图书馆管理质量。
5 结 论
在大数据时代发展背景下，大数据已经被应用到各个行业领域中，高校图书馆也要做到与时俱进，将大数据处理应用到图书馆信息化管理中，通过业务流程大数据和读者行为大数据分析，实现智慧化日常服务、智慧化资源采购和智慧化知识推荐的管理模式。运用信息化技术和手段提升图书馆精准的管理能力，打造图书馆、文献资源、读者群体“三位一体”的协同创新服务模式，以此提高图书馆管理水平，为读者提供更加优质的信息服务。
由于大数据分析工作的难度较大，对技术人才的要求较高，目前高校图书馆存在较严重的人才匮乏现象，必须加强大数据人才培养力度，为高校图书馆的进步和发展提供有力支持。
参考文献：
[1] 王佳.大數据处理在高校图书馆信息化管理中的应用研究 [J].电子世界，2019（6）：31-32.
[2] 杨咏梅.大数据在图书馆管理与服务中的应用 [J].黑龙江科学，2018，9（19）：54-56.
[3] 卢佳彬.论大数据在图书馆管理与服务中的应用 [J].时代农机，2018，45（8）：121.
[4] 陈风.大数据在图书馆管理与服务中的应用 [J].科技资讯，2018，16（16）：201-202.
[5] 刘立岩.高职院校图书馆大数据应用微探 [J].中国多媒体与网络教学学报（中旬刊），2018（5）：113-114.
[6] 陈荣华.大数据环境下图书馆信息化建设路径 [J].科技资讯，2018，16（10）：35-36.
作者简介：肖玉（1968-），女，汉族，浙江绍兴人，馆员，本科，研究方向：高职教育。