图书馆的大数据处理和应用策略关键词：图书馆；大数据；数据处理；应用策略摘要：文章介?B了图书馆大数据的、特点和大数据的处理技术，分析了图书馆应用大数据技术的实际意义，提出了图书馆运用大数据处理技术开展信息服务的策略与方法。：G250文献标识码：A：1003-1588（2017）10-0125-031背景大数据一般需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，以便取得海量、高增长率和多样化的信息资产。其数据处理方式不同于传统意义上的数据处理，而是由一定的统筹能力、敏锐的趋势判断能力、强大的决策能力和流程优化能力所构成的全新处理模式。近年来，随着云技术、近距离无线通信技术、物联网等技术的不断成熟，各种信息资源大量出现，给人们的工作和生活带来了极大的便利，值得一提的是图书馆数字技术的应用在给人们阅读带来便捷的同时，也影响着图书馆工作的方方面面。2图书馆的大数据2.1大数据的图书馆大数据包括：（1）商业数字平台。图书馆采购的数字资源和平台，如超星手机图书馆、读秀、百链系统、CNKI学术期刊以及各种图片、音频、视频等资源库。（2）自建资源库。大量图书、期刊、光盘的MRAC数据及这些图书、期刊随书的音、视频数据及本馆制作的各类特色资源库等。（3）互联网数据。读者网络浏览信息、图书的评论信息、读者的网上社交信息、读者所处地理位置、读者的阅读倾向、读者消费记录等个人信息。（4）传感器数据。馆内安装的温度、客流、声音、防火、安全等传感器不停地对周围进行检测，并不断生成具有分析价值的数据。（5）RFID（无线射频技术）。目前，国内许多图书馆已经使用了RFID技术对文献进行管理，人们对这些安装有RFID芯片的文献进行跟踪、分析、研究、总结，能够得出许多有价值的大数据信息。以上所提到的图书馆大数据按结构归纳，可分为结构化数据和非结构化数据。存储在SQLServer等关系数据库中的图书馆数字资源库和各平台产生的数据，从结构上划分属于前者；而音频、视频、图片等文献属于非结构化数据，此类数据比结构化数据容量大出许多。2.2图书馆大数据的特点图书馆的大数据满足“3V”定义，即规模大（Volume）、变化多样（Variety）、价值密度低（Value）。其特点有：（1）数据量大。如：国家图书馆2005年开始信息化建设，2010年数字资源量就达到了480TB，2011年增长到了561TB，到2012年数字总资源已达到807.3TB，近年来更是呈爆发式增长态势。（2）数据多样性。图书馆的大数据有本馆制作的特色资源、商业数字平台及各应用系统的结构化数据，另外，还有非结构化的音、视频文件及图片等数据。（3）价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部一小时的视频，在连续不间断的监控中，有用的数据可能仅有一二秒，也就是说虽然信息量很大，但必须将大量数据信息统筹分析研究，才能从中挖掘出有价值的数据，而这个挖掘的过程，是目前大数据背景下亟待解决的难题。3研究图书馆大数据的意义3.1节约成本在共享、合作、开放的理念下，图书馆不需要添置大量的硬件设备，只需通过大数据技术即可进行信息管理，其可将电子文献储存在第三方供应商的大数据服务器上，通过网络共享解决读者使用的问题。3.2方便使用图书馆以现有资源为依托，对读者阅览习惯、行为模式的大数据进行分析，这是一种对现有资源的分析与挖掘。图书馆运用其分析结果为不断提升智能化管理水平，提高服务质量提供了决策依据，提高了读者利用图书馆的效率，改善了读者的阅读习惯。3.3建立更加完善的信息服务机制图书馆对大数据进行分析和研究，能够指导读者从众多信息中准确找到自己所需的信息，使馆员更为准确、智能地预测读者需求，进而提高图书馆的服务效能。4大数据处理技术4.1并行数据库并行数据库是处理数据的一种技术，出现在20世纪80年代，属于关系型数据库，是建立在并行计算和MPP环境基础上的数据库，主要存储结构化数据，它通过纵向（ScaleUp）和横向（ScaleOut）的扩展来实现。纵向扩展是增添高性能的CPU、增加RAM容量或更换更快的硬盘，以提升某节点的性能，但扩展是有限的；横向扩展指在节点增加服务器形成集群，使并行数据库的处理能力...