發布時間：2019-03-16所屬分類：農業論文瀏覽：1次
摘 要： 【摘要】：[目的/意義]以大規模生產、分享、應用信息為特征的大數據時代正在開啟，大數據所特有的體量大、生成快、種類多、價值密度低等特征帶給信息資源服務更多的數據量、多樣化的服務模式以及更大的存儲空間，同時也使信息資源服務面臨著數據篩選更加復雜
【摘要】：[目的/意義]以大規模生產、分享、應用信息為特征的大數據時代正在開啟，大數據所特有的體量大、生成快、種類多、價值密度低等特征帶給信息資源服務更多的數據量、多樣化的服務模式以及更大的存儲空間，同時也使信息資源服務面臨著數據篩選更加復雜、行業競爭日益激烈、信息安全隱患加劇等挑戰。[方法/過程]本文將根據大數據時代的特征，分析信息資源服務正在面臨的機遇與挑戰，探究信息資源服務的新模式。[結果/結論]以期與時俱進，更加貼近用戶需求，為用戶提供更優質的信息資源服務。
【關鍵詞】大數據,信息資源服務,用戶需求
繼云計算、物聯網、移動互聯網等新技術產生之后，以大規模生產、分享、應用信息為特征的大數據時代正在開啟。信息資源服務是根據用戶需求圍繞信息展開采集、加工、分析、挖掘等工作進而為用戶提供知識型服務，與數據的數量、質量、價值等密切相關。大數據所特有的體量大、生成快、種類多、價值密度低等特征，給信息資源服務帶來了發展機遇，同時也使其面臨更大的挑戰，如何順應時代變化，突破現有的信息資源服務模式成為亟待思考的問題。
1、大數據時代信息資源服務的發展機遇
美國、法國、日本、韓國等國家紛紛發布大數據戰略，從國家層面給大數據的發展提供了更多的空間和支持。大數據的大容量、多樣化等特征為信息資源服務帶來了更多的發展機遇。
1.1大數據給信息資源服務提供更多的數據量
自1980年代起，現代科技可存儲數據的容量每40個月即增加一倍[1];截至2012年，全世界每天產生2.5艾字節(2.5×1018)的數據[2]。根據維基百科(Wikipedia)的定義，大數據(Bigdata/Megadata)，或稱巨量數據、海量數據，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。近年來，信息資源服務多以提供數字化信息為主，大數據給信息資源服務提供了豐富的數據支撐。
1.2大數據使信息資源服務呈現多樣化的模式
隨著大數據廣泛應用于個人生活服務、企業決策、公共安全乃至國家治理等各個領域，用戶對信息資源服務的需求不斷提高，信息資源服務的模式也在日益多樣化。傳統的信息資源服務包括信息的搜集、整理以及簡單的加工或者情報決策和咨詢等服務。通過對“大數據信息資源服務”進行文獻檢索可以看出，大數據時代信息資源服務開始向知識服務發展，將云計算技術應用于結構化和非結構化信息中，更加注重深層次挖掘、分析、應用數據，從過去的以信息搜集和整理為重點逐步轉變為以信息挖掘和預警為重點的服務;從被動接受用戶委托服務變為主動跟蹤用戶需求推送服務。
1.3大數據為信息資源服務造就了更大的存儲空間
借助云平臺，基于云計算的分布式存儲技術，數據可以長期保存在云端，省去了本地鏡像存儲空間、經費的成本，為信息資源服務提供了廣闊的數據空間，也使用戶訪問信息資源服務平臺更加快速和便捷，增強了數字化服務能力。
2、大數據時代信息資源服務面臨的挑戰
大數據時代信息資源擁有更多發展機遇的同時，由于大數據的高速度、價值密度低等特點，也使信息資源服務面臨一定的挑戰。
2.1大數據的篩選增加了信息資源服務的復雜性
大數據雖然量大，但是具有多元異構、非結構化、價值密度低等特點，大量、龐雜的數據中可能只有很少的一部分是有用的信息，如何從中獲得有價值的信息是信息資源服務正在面臨的一大挑戰。大數據時代用戶需求復雜化，信息資源服務不再簡單依靠經驗、理論去開展，而是需要借助大數據技術，從多個領域的分散、模糊、碎片化的數據中，通過分析、篩選獲取全面、系統、完整、有價值的信息。
2.2大數據的快速性使得信息資源服務的機會稍縱即逝
大數據具有數據處理速度快的特征，及時準確地搜集信息可以使信息使用者掌握先機或消除威脅，而滯后的信息則可能使信息使用者失去機會甚至造成重大損失。大數據處理遵循“1秒定律”，比如TopSy、Storm等實時搜索引擎每秒鐘能夠索引100萬份文檔，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。另外，一些大數據技術企業的跨行業發展也在搶奪信息資源服務的用戶群。
2.3大數據的安全問題給信息資源服務帶來隱患
大數據環境下，數據具有來源的開放性、主體的隱匿性、軟硬件的復雜性等特征，信息資源在生成、傳輸、存儲、處理、使用的各個環節中容易出現損壞、篡改、泄露、竊取、侵權等問題，嚴重威脅了信息安全。信息資源服務的安全隱患主要集中在三個方面。第一，由于網絡具有公開性、交互性的特點，導致公共、私人、軍用等各種來源的信息都是互聯的，信息資源服務過程中用戶自身的信息和行為軌跡等隱私內容容易泄露;第二，網絡主體數據巨大且相對分散，身份、位置等難以確認和定位，主體身份不容易識別、活動痕跡很難被追蹤，一旦信息資源服務的網絡平臺遭受攻擊，很難追溯來源，監管難度增加;第三，用于數據存儲的軟硬件系統的破壞也給信息資源服務帶來威脅，不僅是操作失誤、黑客、病毒等人為因素造成，還可能來源于設備老化等自然損壞，并且一些安全技術自身就存在可能被留有“后門”。
3、大數據環境下信息資源服務模式的轉變
大數據已經成為當今信息化社會的研究熱點，面向用戶需求從龐雜的數據中提取有價值的信息成為信息資源服務的時代要求。順應時代發展需要，轉變服務意識和思路，我們應把握大數據帶來的機遇、積極應對挑戰，擴大服務范圍、提高服務質量、創新服務模式，提升信息資源價值，更好地為用戶服務。
3.1基于數據共享的信息資源服務平臺
大數據時代，信息資源的公開化帶來了大量的數據信息，搭建基于大數據的信息資源服務平臺，通過數據共享來實現信息資源的優化配置，對分散異構的數據進行關聯、加工，使數據標準化，用戶通過統一的門戶，可以實現跨學科、跨機構進行信息資源的共享共用。比如北科文獻服務平臺對可以跨庫檢索已購買的所有數據庫資源，并提供資源培訓、文獻獲取、論文查重、收錄引證、期刊查詢、文獻挖掘、科技查新、合同登記等多項服務。
3.2跨平臺的智能化信息資源服務模式
“互聯網+”與大數據技術的深入融合下，數據接入模式更加多樣化，用戶可以通過網絡平臺、手機APP、微信公眾號等多種渠道隨時隨地了解、獲取信息資源服務，還可以促進信息資源在多用戶之間即時的傳播與交流。比如超星、維普的手機APP，可以查看文獻資源、進行文獻傳遞、還可以實現在線直播。不僅加快了信息資源的傳播速度，豐富了信息資源的服務模式;同時，通過跨平臺的接入模式，可以收集更多的用戶信息，便于更加精準地分析用戶行為和需求。
3.3用戶需求導向的個性化服務模式
大數據時代，用戶的信息資源服務需求已經從傳統的文獻獲取發展為多樣化的情報需求。改變以往向用戶統一推送可以提供的服務，建立用戶行為分析與數據資源的關聯模式，主動預測用戶需求和興趣點，向用戶推送個性化信息，體現以用戶為中心的服務理念。比如北科文獻服務平臺新增的用戶管理功能，可以對用戶使用行為進行統計，從而了解用戶需求。
3.4深層次的定制服務模式
基于大數據的全樣本、多領域數據，擴大信息資源的獲取范圍;利用大數據技術的分析、可視化等功能，挖掘隱形知識，為用戶提供深層次的信息資源服務。面向企業用戶需求，通過分析挖掘公開和未公開的文獻資源中的前沿技術現狀與趨勢、相關領域研究熱點等信息提供科技情報服務，有助于創新型企業節省研發時間、把握商機;面向科研人員需求，整理專利、標準、專家、機構、報告等資源，定制專題數據庫，事實型數據庫，開發工具型數據庫，節省科研人員查找文獻的時間，有利于科研人員系統、精準地掌握需要的研究信息。
參考文獻
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[2]/big-data/us/en/IBMWhatisbigdata?—Bringingbigdatatotheenterprise[EB/OL].www.ibm.com.[2013-08-26].
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[5]王碩.大數據環境下圖書館信息服務研究[J].科技創新導報,2015,12(31):192-193.
[6]孫士宏,胡樹煜,金丹.大數據時代背景下檔案信息資源服務策略研究[J].蘭臺世界,2016(09):55-56+61.
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