胡喜超

在大数据时代背景下，高校图书情报服务逐渐从传统文献资源保障向知识与数据服务转型。数据管理作为连接信息资源和用户需求的桥梁，其应用成为提升高校图书情报服务质量和支撑高校教学科研发展的关键。现基于数据管理和高校图书情报服务概念的简要概述，探讨数据管理在高校图书情报服务中的应用价值，分析应用过程中面临的挑战，并提出具体应用策略，以期为高校图书情报服务的数字化转型提供理论参考。

在数字技术快速发展和学术研究深度变革的双重驱动下，高校已经全面迈入“数据密集型”发展阶段。从科研项目的全流程数据追踪、学科建设的量化评估，到人才培养的个性化需求匹配，科研数据呈现爆发式增长、多源异构、价值密度不均等显著特征。《2024年中国高校数字化发展报告》显示，我国“双一流”高校年均科研数据产出量庞大，学科交叉数据、多元监测等新型数据形态占比较高，该趋势在为高校发展注入强劲动力的同时，也对数据资源的规范管理及高效利用提出了严峻挑战。

高校图书情报机构作为学术资源聚合与知识服务供给的核心枢纽，随着数据环境的变化，其传统职能正发生深刻变革。当前，图书馆以文献资源采集、编目、流通为核心的服务模式，已难以有效满足科研数据清洗、存储、共享的全流程需求；基于数据的精准化、预测性分析逐步取代情报服务中依赖经验判断的定性分析方法。在此背景下，将数据管理应用于图书情报服务，不仅是高校图书情报机构满足师生需求、重塑服务价值的必然选择，也是支撑学校“双一流”建设、加快构建学术创新生态的核心路径。

目前，针对数据管理的重要性，学界已达成共识，并涌现出一批实践探索案例。但总体看来，数据管理在我国高校图书情报服务中的应用仍存在一些问题，既制约了图书情报服务的发展，也导致高校科研创新效率和质量受到显著影响。因此，通过深入分析数据管理在高校图书情报服务中的应用，可充分发挥其在学术研究与服务学校方面的核心作用。

相关概念

数据管理是围绕数据全生命周期开展的一系列活动的总和，涵盖规划、采集、存储、清洗、分析、共享及长期保存等环节。该过程从原始数据诞生之初的状态开始，通过采集技术将其转化为可处理的格式，利用先进的存储架构进行高效存储，并借助数据清洗工具剔除噪声和错误。随后，结合统计学方法与机器学习算法构建共享平台，以加快数据流通，最终通过数据归档和备份的方式实现长期保存。数据管理的核心目标是规范化管控和挖掘数据资源，通过建立统一的数据标准、元数据管理体系和质量控制流程，确保数据的完整性、准确性与可用性，并利用数据建模、可视化等手段，将原始数据转化为具有极高决策支持价值的情报信息。

在高校图书情报领域，数据管理表现出高度复合特征，不仅包含科研、文献等专业学术数据，还涵盖读者行为数据、服务运营数据等内部管理数据。这些数据的专业性、全周期和多元化特征较为显著。其中，专业性主要体现在学术数据的学科属性鲜明，解读时需具备该领域相关知识；全周期表现为对数据从产生到销毁全过程的精细化管理；多元化则体现为结构化、半结构化、非结构化等不同形态数据的共存。

情报，通俗地说就是传达信息的工具，属于动态化过程，其优势在于能在短时间内实现信息的快速传达。在情报学领域，情报主要分为显性情报与隐性情报两种类型。同时，情报可通过内容区分载体与信息源，涵盖政治情报、经济情报、科技情报、文字情报、声像情报，以及一次情报、二次情报等类别。

高校图书情报服务旨在满足师生学术研究、人才培养和学校管理需求，是在文献资源和情报分析的基础上提供的综合性服务。传统高校图书情报服务包括文献借阅、参考咨询、情报调研等。随着大数据时代的到来，其内涵逐步向数据资源建设、数据素养培训、科研数据支撑等新领域拓展。数据管理则成为连接传统服务与新型服务的桥梁，通过整合分散的“数据孤岛”，构建统一的数据中台，将文献服务转变为数据服务，推动高校图书馆向智慧化和知识化服务机构发展。

数据管理在高校图书情报服务中应用面临的挑战

数据资源方面的挑战

一是数据标准缺失。当前，高校图书情报服务中的数据来源广泛，涵盖不同部门、不同系统，且数据格式多样。由于缺乏统一的数据标准和规范，数据格式不兼容、数据语义不一致的问题频繁出现，严重制约了数据的整合与共享。二是数据质量参差不齐。在日常采集中，部分数据存在误差或遗漏，且缺乏有效的数据清洗和校验机制，难以保障数据的准确性、完整性和一致性，导致数据利用价值大打折扣。三是数据安全风险突出。随着数据资源的不断积累，高校图书情报服务面临数据泄露、数据篡改等安全风险，特别是科研数据、用户隐私数据等敏感信息的安全保护形势严峻。由于部分高校图书情报机构的数据安全防护体系尚不完善，因此难以有效应对各类安全挑战。

人才队伍方面的挑战

当前，复合型数据管理人才短缺是制约数据管理在高校图书情报服务中深度应用的关键因素。传统高校图书情报机构工作人员大多具备扎实的图书情报专业知识，而新型高校图书情报机构要求工作人员掌握计算机技术、统计学、数据分析等跨学科技能，导致传统工作人员难以胜任数据采集、清洗、分析、可视化等工作。高校在人才引进与培养过程中，既未充分重视复合型数据管理人才的引进，又缺乏系统的人才培养计划和激励机制，致使人才队伍整体素质难以满足数据管理服务的发展需求。

制度与机制方面的挑战

一是缺乏完善的政策制度。现阶段，针对高校图书情报服务数据管理，国家层面尚未制定统一的政策法规，高校大多根据自身实际情况制定管理制度，导致差异化现象严重，数据管理工作缺乏统一指导和规范。二是数据共享机制不健全。由于数据归属权、使用权不明确，加之数据安全和隐私保护等问题，高校内部各部门以及高校与高校间难以实现数据共享，不利于发挥协同效应。三是服务评价机制不完善。目前，高校图书情报服务评价主要关注借阅量、咨询量等传统服务指标，未明确规定数据管理服务的评价指标，导致难以客观评估数据管理成效，不利于服务质量的持续提升。

数据管理在高校图书情报服务中的应用对策

加强数据资源建设

在数据管理实践中，做好制度建设、质量把控和安全防护至关重要，具体可从以下三方面着手。一是制定统一的数据标准与规范。高校图书情报机构应结合国内外相关标准和学校实际情况，联合学校科研、管理、教学等部门，共同制定覆盖数据采集、存储、加工、共享等环节的数据管理标准，并对数据格式、元数据规范、数据质量要求等进行明确，实现数据标准化管理。二是提升数据质量管控水平。不断完善数据质量管控机制，将自动化数据清洗工具与人工校验相结合，全面检查和修正数据质量；加强数据来源管理，对数据采集流程进行规范，从根本上保障数据质量。三是强化数据安全防护。在大数据时代，要构建多层次的数据安全防护体系，借助加密技术、入侵检测技术、访问控制技术等手段加强对敏感数据的保护；建立数据安全应急预案，通过开展数据安全风险评估和演练，提升对安全事件的应对能力；同时，加强用户数据隐私保护教育，明确数据使用规范，杜绝数据滥用行为。

加强技术融合和平台建设

为充分释放数字资源的价值，需从技术融合与平台建设两方面协同推进。一方面，深化信息技术融合应用。通过引入大数据、人工智能、云计算、区块链等前沿技术，深入挖掘数据资源的潜在价值。例如，利用人工智能技术实现文献智能分类与个性化推荐，借助大数据分析技术预测科研发展趋势和学科评估方向，依托区块链技术确保数据真实、可追溯。另一方面，构建一体化数据管理平台。整合现有数据资源和服务系统，打造集数据采集、存储、分析、共享及服务于一体的综合性平台，打破“数据孤岛”现象。同时，持续跟踪用户需求，拓展平台功能模块，增设在线分析、可视化展示等工具，为用户提供更加个性化和智能化的数据服务。

加强人才队伍建设

为充分发挥数据管理在高校图书情报服务中的作用，组建一支综合素质高且专业性强的数据管理人才队伍至关重要，具体可从以下三方面着手。一是优化人才引进机制。运用科学方法制订有针对性的人才引进计划，重点引进兼具图书情报专业背景与数据管理技能的复合型人才，同时聘请行业专家、企业技术骨干担任兼职顾问，持续充实人才队伍力量。二是完善人才培养体系。定期组织工作人员参加信息技术、数据管理等方面的培训，鼓励其参与学术交流与科研项目，通过实践提升自身专业素养；建立校企合作培养机制，开展定向培训，输送更多数据管理专业人才。三是建立激励机制。根据实际情况，制定科学合理的绩效考核与奖励制度，将数据管理服务成效纳入日常考核指标，对表现突出者予以表彰奖励，充分激发工作人员的主动性与创造性。

完善制度保障

一是完善政策制度保障。高校应依据国家相关政策要求，结合本校实际情况，尽快制定图书情报数据管理专项政策与规章制度，明确数据管理的目标任务、职责分工及工作流程，为数据管理工作提供坚实的制度支撑。二是构建数据共享机制。明确数据归属权与使用权，建立跨部门、跨高校的数据共享机制；搭建数据共享交流平台，实现数据资源的实时共享与协同利用；设立数据共享激励机制，通过专项奖励基金对表现突出的部门和高校给予资金奖励，在评优评先、项目申报等方面给予政策倾斜；同时，通过颁发荣誉证书、设置优秀共享案例展示平台等方式，增强参与者的荣誉感和社会影响力，充分调动高校各部门的积极性，促进图书情报服务领域数据资源价值的充分释放。三是构建科学服务评价机制。建立以用户需求为导向的服务评价体系，将服务覆盖面、用户满意度及对教学科研的支撑效果作为核心评价指标；采用定量与定性相结合的评价方法，深度挖掘结构化数据，洞察用户深层次需求；按学期或季度开展常态化评价工作，通过可视化评价看板实时监测服务效能，并根据评价结果及时调整服务策略，持续提升数据管理服务的专业化水平。

综上所述，深度应用数据管理是高校图书情报服务适应大数据时代发展的必然选择，也是提升高校教学科研支撑能力的关键。当前，数据管理在高校图书情报服务中已取得一定成效，但在数据资源整合、技术平台建设、人才队伍培养和制度机制完善等方面仍面临诸多挑战。未来，高校图书情报机构需加强数据资源和人才队伍建设，完善制度保障，持续提升数据管理服务水平。随着大数据、人工智能等技术的更新迭代和相关制度的不断完善，数据管理将在高校图书情报服务中发挥更大作用，为高校高质量发展提供有力支撑。

（作者单位：河南财政金融学院）