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大数据背景下的图书馆管理探讨

发布时间:2019-07-24 09:36

首先,图书馆应为科研用户建立一个数据平台,以确保数据的多功能性和可用性。在此基础上,图书馆应在科研用户数据的收集和管理中开发和设计开源软件,如Ds东森平台pace,Eprints等。使用这些软件功能构建数据平台,确保数据在平台内通用,共享和重用,从而节省了库管理成本。在平台上,研究用户可以基于平台提供的快速搜索引擎搜索他们需要的数据,并将数据上传到平台以供使用。

其次,加强用户需求,指导管理工作,例如,积极向科研人员介绍图书馆现有的大数据服务项目和服务内容,构建科研人员数据服务的目标定位,使他们能够访问数据并在下次建立研究数据。服务专栏。此外,这种管理还可以建立图书馆准确定位服务的能力,并提高D库外部服务的管理效率。

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三是加强数据管理。图书馆大数据技术下的数据信息数据具有生命周期,因此它们的管理必须首先确定其生命周期的阶段,然后根据不同的阶段实施不同的管理措施。为此,图书馆应建立有针对性的数据管理指南服务项目,并使用数据管理工具组织和安全备份原始数据,以确保数据始终可用。

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最后,实现嵌入式数据服务管理流程。如果图书馆为研究人员提供传统的零碎数据服务,则很可能导致服务流程的准确性下降,并且可能存在服务内容重叠的问题。因此,图书馆应该改变数据服务管理模式,将传统的数据业务管理从分散东森游戏平台转变为嵌入式,以确保用户可以提供可以连续跟踪的嵌入式数据业务内容,以满足用户随时随地的数据应用需求。甚至图书馆也可以与科研用户一起深入研究科研项目的研究过程,利用图书馆预留大数据内容来解决问题,提高图书馆与研究人员之间的默契[1]。

第一步是为图书馆建立数据物理存储平台,并基于大数据技术对数据流通进行分类。该操作主要是因为库中要处理的数据总量是多种多样的,因此如果采用统一的标准存储解决方案,则可能存在某些技术难题。根据用户的实际需求,可以为图书馆建立数据存储解决方案,更快地构建数据物理存储平台,明确管理内容,为图书馆大数据平台的快速发展奠定基础。

第二步强调数据采集平台的有效构建,解决了传统图书馆盲目采集数据造成的资源浪费问题,同时减轻了图书馆服务器的负担。具体来说,数据收集管理工作首先是根据用户提交的需求信息进行分类分析,并找到其对应的数据源,根据数据源制定数据处理计划;第二,根据有效提取和改进的相关数据;再次对收集到的数据进行数据转换,将其转换为用户可以理解的简单方式,明确数据采集平台的工作水平,从而大大提高图书馆大数据服务管理的效率[2] ]。第三步是构建一个数据组织平台,这也是当前图书馆大数据管理的关键环节。例如,库的数据组织,维护和更新工作取决于数据组织平台。就目前大数据技术的发展而言,NoSQL和关系数据库RDBMS等非关系数据库可以满足图书馆信息数据的组织。它基本上符合图书馆的传统书目安排,可以维护图书馆数据。管理的一致性和针对性。例如,在NoSQL数据库操作模式下,可以在列中存储和管理库的相应数据,缩短用户的数据搜索时间,并解决服务系统中可能存在的快速响应问题,并改进系统反馈用户需求的效率[3]]。



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