浅析大数据时代下对图书馆的影响.pdf

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1、《内蒙古图书馆工作>2014年第4期浅析大数据时代下对图书馆的影响一鄂尔多斯市图书馆刘朝霞一【摘要】介绍了大数据的定义和特点，大数据时代使图书馆服务方式发生巨变，浅析了图书馆应对大数据时代的主要策略和措施【关键词】大数据图书馆服务方式存储能力科学技术突飞猛进。云计算物联网等技术广1．2大数据的认识与应用范围泛崛起，全球已进入了“大数据”时代。在大数据时大数据来自于数据量的自然积累和增长．是代中，承载着知识存储功能的传统图书馆也开始存储器价格、CPU的处理能力、网络接人设施数量向大数据时代图书馆转型．使图书馆界面临新的和互联网带

2、宽发展的因素总和作用的结果。是海挑战和机遇，由此，图书馆理性认识“大数据”带给量存数据仓库与数字图书馆、数据挖掘、云计算、传统图书馆的改变．实现图书馆管理服务模式的物联网和社会性网络等技术发展的自然延伸。可革新，才能适应新时代的需求。以说没有庞大的数据增长就不可能出现大数据这1．大数据定义一概念。DCCI互联网数据中心在2012年给出的“大数据”目前没有一致的定义，但各行业对数据显示：2010年，全球数据量已达到1．2ZB．到大数据都有一个典型的共识就是具有多样性(va—2020年将暴涨到35ZB，大数据时代庞大的数据riet

3、y)、大容量(volame)、高速性(velocity)及时交量已经超越了传统数据库的管理能力．大数据技性(vitality)。就是在种类繁多、数量巨大的多样数术将成为IT领域新一代的技术和构架。尽管大数据中快速获取信息。据的概念早已形成，但其技术研究是近些年才发1．1大数据的特点展起来的。对大数据技术的研究．将帮助人们从海业界将大数据的特点归纳为4个v，一是大量、复杂的数据中提取有意义的数据。从目前来看容量(volume)，按EMC的界定，数据规模巨大，远大数据技术主要应用于商业智能、公共服务、市场远大干网络上的信息流量，形

4、成PB级的数据量营销等领域，大数据的技术门槛过高，目前该领域是常态。二是数据的多样性(variety)，数据种类繁的竞争主要还存数据存储、分析等领域有着传统多，而且编码方式、数据格式也存在差异，多信息优势的IT厂商。源形成的非结构化数据。三是时交性(vitality)，涉2．大数据时代罔书馆界而临的挑战及到感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据．20I1年5月，麦锡《大数据：创新、竞争对数据实时处理有严格的要求．存特定的时空才和生产力的下一个前沿领域》报告中指ffJ“数据有价值。四是高速度性(velocity)，就是要快速有

5、效已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成的消化和处理数据．即：1秒定理。为重要的生产因素；而人仃】对于海量数据的运用一23—《内蒙古图书馆工作)2014年第4期将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的保存只有几百年的时间，同时和保存的环境、手段到来”。大数据的特性决定了其深刻内涵，即：①大密切相关．而数字化的多种介质存储是持久保存数据时代信息界的主要任务是数据的深层分析与的手段之一。所以传统纸质文献的数字化转变．是价值挖掘。②数据的形态多样且富有价值。③数据保存、传播和应用的基础。数字化环境下，信息产的处理将形成新的产业

6、。大数据将改变传统的IT生的成本急速下降，产生的方式五花八门，存在于架构，在这一大时代，图书馆也将产生翻天覆地的社会空间中的信息数据量急速增长．但大数据时变化。代更是会促使数据产生的范围、方式、途径发生巨2．1大数据时代图书馆服务方式的转变大变化，人们的一言一行都将产生大量的数据信技术的改变及用户服务需求的变化促使图书息．这些数据的类型、结构等愈加复杂，图书馆对馆的服务发生变迁，大数据时代图书馆的服务方这些复杂数据进行存储将面临更大的挑战，促使式、途径、模式等都将发生前所未有的改变。大数图书馆在资源建设、管理模式、服务方式等方

7、面发据时代图书馆间的竞争不仅仅是建筑空间、馆藏生转变。图书馆要完成以上转变，将在数据存储方资源、服务水平、借阅环境的竞争，大数据的拥有式上呈现出对外应用、传播使用数字化的网络传量及对各类数据的挖掘与分析能力将成为大数据播，并且同传统的纸质及其他介质阅读相结合的时代的图书馆竞争的一个重要指标，图书馆的发表现形式，对内采用的存储形式为数字化和传统展策略制定将依赖于对大数据的捕获、组织、分析形式相结合．组成相互支撑的存储和应用结构，从与预测。大数据时代的图书馆服务更具有针对性而服务于社会。和鲜明性，服务手段和方式上也需要随之改变，在

8、2．3大数据时代图书馆对复杂数据的处理能文献借阅、信息咨询等传统图书馆服务策略继续力需加强存在的同时，以信息处理和服务为优势的图书馆社会日益向信息化发展，信息的重要性愈加服务范围和领域会有很大的延伸，为一些团体机凸显，信息、能源和材料已成为当今社会发展的三构做数据分析、数据挖