发布时间：2019-03-16所属分类：农业论文浏览：1次
摘 要： 【摘要】：[目的/意义]以大规模生产、分享、应用信息为特征的大数据时代正在开启，大数据所特有的体量大、生成快、种类多、价值密度低等特征带给信息资源服务更多的数据量、多样化的服务模式以及更大的存储空间，同时也使信息资源服务面临着数据筛选更加复杂
【摘要】：[目的/意义]以大规模生产、分享、应用信息为特征的大数据时代正在开启，大数据所特有的体量大、生成快、种类多、价值密度低等特征带给信息资源服务更多的数据量、多样化的服务模式以及更大的存储空间，同时也使信息资源服务面临着数据筛选更加复杂、行业竞争日益激烈、信息安全隐患加剧等挑战。[方法/过程]本文将根据大数据时代的特征，分析信息资源服务正在面临的机遇与挑战，探究信息资源服务的新模式。[结果/结论]以期与时俱进，更加贴近用户需求，为用户提供更优质的信息资源服务。
【关键词】大数据,信息资源服务,用户需求
继云计算、物联网、移动互联网等新技术产生之后，以大规模生产、分享、应用信息为特征的大数据时代正在开启。信息资源服务是根据用户需求围绕信息展开采集、加工、分析、挖掘等工作进而为用户提供知识型服务，与数据的数量、质量、价值等密切相关。大数据所特有的体量大、生成快、种类多、价值密度低等特征，给信息资源服务带来了发展机遇，同时也使其面临更大的挑战，如何顺应时代变化，突破现有的信息资源服务模式成为亟待思考的问题。
1、大数据时代信息资源服务的发展机遇
美国、法国、日本、韩国等国家纷纷发布大数据战略，从国家层面给大数据的发展提供了更多的空间和支持。大数据的大容量、多样化等特征为信息资源服务带来了更多的发展机遇。
1.1大数据给信息资源服务提供更多的数据量
自1980年代起，现代科技可存储数据的容量每40个月即增加一倍[1];截至2012年，全世界每天产生2.5艾字节(2.5×1018)的数据[2]。根据维基百科(Wikipedia)的定义，大数据(Bigdata/Megadata)，或称巨量数据、海量数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。近年来，信息资源服务多以提供数字化信息为主，大数据给信息资源服务提供了丰富的数据支撑。
1.2大数据使信息资源服务呈现多样化的模式
随着大数据广泛应用于个人生活服务、企业决策、公共安全乃至国家治理等各个领域，用户对信息资源服务的需求不断提高，信息资源服务的模式也在日益多样化。传统的信息资源服务包括信息的搜集、整理以及简单的加工或者情报决策和咨询等服务。通过对“大数据信息资源服务”进行文献检索可以看出，大数据时代信息资源服务开始向知识服务发展，将云计算技术应用于结构化和非结构化信息中，更加注重深层次挖掘、分析、应用数据，从过去的以信息搜集和整理为重点逐步转变为以信息挖掘和预警为重点的服务;从被动接受用户委托服务变为主动跟踪用户需求推送服务。
1.3大数据为信息资源服务造就了更大的存储空间
借助云平台，基于云计算的分布式存储技术，数据可以长期保存在云端，省去了本地镜像存储空间、经费的成本，为信息资源服务提供了广阔的数据空间，也使用户访问信息资源服务平台更加快速和便捷，增强了数字化服务能力。
2、大数据时代信息资源服务面临的挑战
大数据时代信息资源拥有更多发展机遇的同时，由于大数据的高速度、价值密度低等特点，也使信息资源服务面临一定的挑战。
2.1大数据的筛选增加了信息资源服务的复杂性
大数据虽然量大，但是具有多元异构、非结构化、价值密度低等特点，大量、庞杂的数据中可能只有很少的一部分是有用的信息，如何从中获得有价值的信息是信息资源服务正在面临的一大挑战。大数据时代用户需求复杂化，信息资源服务不再简单依靠经验、理论去开展，而是需要借助大数据技术，从多个领域的分散、模糊、碎片化的数据中，通过分析、筛选获取全面、系统、完整、有价值的信息。
2.2大数据的快速性使得信息资源服务的机会稍纵即逝
大数据具有数据处理速度快的特征，及时准确地搜集信息可以使信息使用者掌握先机或消除威胁，而滞后的信息则可能使信息使用者失去机会甚至造成重大损失。大数据处理遵循“1秒定律”，比如TopSy、Storm等实时搜索引擎每秒钟能够索引100万份文档，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。另外，一些大数据技术企业的跨行业发展也在抢夺信息资源服务的用户群。
2.3大数据的安全问题给信息资源服务带来隐患
大数据环境下，数据具有来源的开放性、主体的隐匿性、软硬件的复杂性等特征，信息资源在生成、传输、存储、处理、使用的各个环节中容易出现损坏、篡改、泄露、窃取、侵权等问题，严重威胁了信息安全。信息资源服务的安全隐患主要集中在三个方面。第一，由于网络具有公开性、交互性的特点，导致公共、私人、军用等各种来源的信息都是互联的，信息资源服务过程中用户自身的信息和行为轨迹等隐私内容容易泄露;第二，网络主体数据巨大且相对分散，身份、位置等难以确认和定位，主体身份不容易识别、活动痕迹很难被追踪，一旦信息资源服务的网络平台遭受攻击，很难追溯来源，监管难度增加;第三，用于数据存储的软硬件系统的破坏也给信息资源服务带来威胁，不仅是操作失误、黑客、病毒等人为因素造成，还可能来源于设备老化等自然损坏，并且一些安全技术自身就存在可能被留有“后门”。
3、大数据环境下信息资源服务模式的转变
大数据已经成为当今信息化社会的研究热点，面向用户需求从庞杂的数据中提取有价值的信息成为信息资源服务的时代要求。顺应时代发展需要，转变服务意识和思路，我们应把握大数据带来的机遇、积极应对挑战，扩大服务范围、提高服务质量、创新服务模式，提升信息资源价值，更好地为用户服务。
3.1基于数据共享的信息资源服务平台
大数据时代，信息资源的公开化带来了大量的数据信息，搭建基于大数据的信息资源服务平台，通过数据共享来实现信息资源的优化配置，对分散异构的数据进行关联、加工，使数据标准化，用户通过统一的门户，可以实现跨学科、跨机构进行信息资源的共享共用。比如北科文献服务平台对可以跨库检索已购买的所有数据库资源，并提供资源培训、文献获取、论文查重、收录引证、期刊查询、文献挖掘、科技查新、合同登记等多项服务。
3.2跨平台的智能化信息资源服务模式
“互联网+”与大数据技术的深入融合下，数据接入模式更加多样化，用户可以通过网络平台、手机APP、微信公众号等多种渠道随时随地了解、获取信息资源服务，还可以促进信息资源在多用户之间即时的传播与交流。比如超星、维普的手机APP，可以查看文献资源、进行文献传递、还可以实现在线直播。不仅加快了信息资源的传播速度，丰富了信息资源的服务模式;同时，通过跨平台的接入模式，可以收集更多的用户信息，便于更加精准地分析用户行为和需求。
3.3用户需求导向的个性化服务模式
大数据时代，用户的信息资源服务需求已经从传统的文献获取发展为多样化的情报需求。改变以往向用户统一推送可以提供的服务，建立用户行为分析与数据资源的关联模式，主动预测用户需求和兴趣点，向用户推送个性化信息，体现以用户为中心的服务理念。比如北科文献服务平台新增的用户管理功能，可以对用户使用行为进行统计，从而了解用户需求。
3.4深层次的定制服务模式
基于大数据的全样本、多领域数据，扩大信息资源的获取范围;利用大数据技术的分析、可视化等功能，挖掘隐形知识，为用户提供深层次的信息资源服务。面向企业用户需求，通过分析挖掘公开和未公开的文献资源中的前沿技术现状与趋势、相关领域研究热点等信息提供科技情报服务，有助于创新型企业节省研发时间、把握商机;面向科研人员需求，整理专利、标准、专家、机构、报告等资源，定制专题数据库，事实型数据库，开发工具型数据库，节省科研人员查找文献的时间，有利于科研人员系统、精准地掌握需要的研究信息。
参考文献
[1]12.012.1Hilbert&López2011
[2]/big-data/us/en/IBMWhatisbigdata?—Bringingbigdatatotheenterprise[EB/OL].www.ibm.com.[2013-08-26].
[3]张斌,马费成.大数据环境下数字信息资源服务创新[J].情报理论与实践,2014,37(06):28-33.
[4]王显燕.大数据环境下高校图书馆信息资源建设与服务[J].农业图书情报学刊,2015,27(10):26-28.
[5]王硕.大数据环境下图书馆信息服务研究[J].科技创新导报,2015,12(31):192-193.
[6]孙士宏,胡树煜,金丹.大数据时代背景下档案信息资源服务策略研究[J].兰台世界,2016(09):55-56+61.
农业类期刊推荐：《农业图书情报学刊》曾用刊名：(农业图书馆)1983年创刊，是学术类月刊，国内外公开发行。办刊宗旨是宣传党和国家的有关图书情报政策，探讨农业图书情报领域的新理论、新技术、新方法，报道国内外农业图书情报业的发展趋势，交流工作经验，传播最新信息，提高人员素质，促进我国农业图书情报事业的发展。
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