高校图书馆大数据应用SWOT分析和,关于免费高校图书馆论文范文在这里免费下载与阅读,为您的高校图书馆相关论文写作提供资料。
高校图书馆论文参考文献：
关键词：大数据；高校图书馆；SWOT分析法
摘 要：大数据的广泛应用对高校图书馆的建设和发展产生了重要影响.文章对国内外高校图书馆大数据的应用和研究进行了梳理,利用SWOT分析法对图书馆大数据应用的内外部影响因素进行了全面剖析,并提出针对性策略,以期为推进我国高校图书馆大数据应用提供借鉴.
中图分类号：G258.6文献标识码：A文章编号：1003-1588（2017）11-0061-03
1高校图书馆大数据应用概况
2011年5月,麦肯锡首次提出“大数据”的概念.2012年3月,美国奥巴马政府推出的“大数据的研究和发展计划”掀起了大数据应用和研究的热潮.英国哈德斯菲尔德大学图书馆、澳大利亚卧龙岗大学图书馆、美国哈佛大学图书馆等高校图书馆先后对大数据展开了深浅不一、角度各异的尝试和探索.我国的清华大学图书馆、复旦大学图书馆、厦门大学图书馆等高校图书馆也开始关注并应用大数据开展服务.
2高校图书馆大数据应用的SWOT分析
2.1优势
2.1.1初具大数据特征.当前,大数据虽无统一、标准的定义,却具有公认的“4V”特征：①数据（Volume）规模大.高校图书馆的新购纸质文献、新增数据库及各类音视频数据、传感器数据、交互数据、体验数据等数据量激增,以TB甚至PB为单位.②数据类型（Variety）多.随着微博、微信、博客等社交平台的广泛应用,半结构化、非结构化数据日益增多,高校图书馆的数据类型已由单一的结构化数据向全数据转化.③时效性（Velocity）强.专家、学者、教师及学生借助社交网络交流时迸发的某些新思想或新观点可能对学科发展具有重要意义,若不及时处理就会失去价值.④价值密度（Value）低.智能手机、平板电脑等移动终端的普及在方便图书馆和用户、用户和用户交流的同时,也会导致数据急剧增长,从而使真正有价值的数据被海量、无用、甚至是错误的数据淹没.
2.1.2良好的基础条件.随着我国高等教育事业的快速发展及“985工程”“211工程”、本科教学评估等项目的不断推进,高校图书馆初步具备大数据应用所需的人才、设备及技术.大数据和移动互联网、物联网、云计算等技术密切相关,而这些技术在高校图书馆早已被广泛应用.如：2003年,北京理工大學图书馆开通了移动图书馆服务；2006年,集美大学诚毅学院图书馆建设了国内首家“RFID智能馆藏系统”并投入运行；2010年,中国高等教育文献保障系统（CALIS）构建的分布式的数字图书馆云服务平台投入使用.
2.1.3强烈的应用需求.由于种种因素制约,当前我国高校图书馆学科化和个性化服务效果不甚理想,主要表现为：针对性不强或深度不够,和需求错位甚至脱节,缺乏用户体验且认可度低等.涂静对西南交通大学图书馆的学科化和个性化服务调查显示,仅有22.4%的读者满意或比较满意,而不满意或比较不满意者却高达34.5%[1].让读者满意是图书馆永恒的宗旨,大数据为高校图书馆的学科化和个性化服务注入了新活力,其迫切需要借助大数据技术对那些看似杂乱无章的半结构化、非结构化数据进行深度挖掘,及时感知用户真实的信息情景,准确把握用户需求及偏好,提供用户真正需要的产品和服务,使学科化服务更深入,个性化服务更精细.
2.2劣势
2.2.1大数据理念和思维淡漠.大数据思维,就是人们在处理和利用大数据过程中形成的思维方式,主要包括总体思维、容错思维、相关思维等.理念是行动的先导,大数据思维是大数据应用的前提.当前,许多高校图书馆工作者的大数据理念淡漠,存在认识误区,要么对大数据一知半解,仅片面强调数据规模大,而忽略其他要素；要么简单地认为大数据仅是一种新技术而忽略了大数据的其他特征,观念滞后,思维方式仍停留在“小数据”的思维模式.另外,高校图书馆工作者对图书馆的服务和管理主要依赖自身主观经验,没有对全数据进行客观分析,或过分注重因果关系的分析,而忽视对读者和馆员、资源、设施之间相关关系的挖掘.
2.2.2资源建设和管理滞后.高校图书馆的数据资源主要由文献数据、业务数据和用户数据三大类型构成.文献数据和业务数据是图书馆的基础数据,多为结构化数据,记录图书馆日常的服务和管理活动,而用户数据是图书馆的核心数据,多为半结构化、非结构化数据,隐藏着读者利用图书馆的习惯和偏好.以用户数据为代表的高校图书馆非结构化数据具有产生主体明确、信息情景丰富、学术价值较高等特点,对图书馆的服务和管理具有重要的支撑作用.但由于半结构化、非结构化数据的采集、存储和利用都存在许多现实困难,而高校图书馆也缺乏对这些数据的建设和管理经验,导致结构化数据多,非结构化数据少甚至没有,致使馆藏数据结构不合理.
2.2.3专业人才匮乏.大数据应用将重构图书馆的资源管理体系,高校图书馆在数据处理、分析、安全及管理等方面都需要专业人才,尤其是数据分析对专业人才的要求更高,不仅需要其具有统计学、决策科学、数据库技术、可视化技术等多学科的专业技术,还要求其熟悉图书馆的业务流程,目前我国高校图书馆普遍缺乏这样的专业人才.《2015中国大数据应用前沿调研报告》显示,在传媒行业,大数据应用的首要问题是“缺乏大数据专业人才”（33.3%）,其次是“数据分析能力不足”（21%）[2],这也是高校图书馆开展大数据应用的主要障碍.
2.3机遇
2.3.1时 展的要求.2015年12月,阿里巴巴董事局主席马云在第二届世界互联网大会闭幕式上提出“世界正从‘IT’时代进入‘DT’时代”.DT（Data Technology）时代,即大数据时代,DT时代是一个数据驱动的智慧时代,更是一个用户体验至上的时代.在大数据时代,高校图书馆的读者信息需求发生了很大变化,呈现情景化、多元化、个性化等特点.这就要求高校图书馆掌握时 展脉搏,以用户为中心推进大数据的管理和服务创新,挖掘用户真实需求,关注用户习惯和偏好,为其提供个性化*、学科化知识服务等智慧服务,有效提升用户体验.
结论：大学硕士与本科高校图书馆毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写中国大学图书馆排名100方面论文范文。
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