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大数据培训学习:大数据生态系统在图书馆中的应用

大数据概念最早出现于2008年9月的Nature杂志上,2011年5月全球最大的战略咨询公司McKensey发布大数据调研报告,而后纽约时报及华尔街日报开辟专栏,对其展开激烈讨论,并作为专栏封面。之后

  大数据概念最早出现于2008年9月的Nature杂志上,2011年5月全球最大的战略咨询公司McKensey发布大数据调研报告,而后纽约时报及华尔街日报开辟专栏,对其展开激烈讨论,并作为专栏封面。之后,包括Oracle、Microsoft、IBM、Yahoo!、VMWare、FaceBook等几乎所有IT巨头,纷纷加入到相关的软硬件技术研究的阵营中。但这还足够奠定大数据的地位,科多大数据带大家来了解一下真正确立大数据作为未来信息技术发展核心地位重要事件。
  2012年美国奥巴马政府宣布推出的大数据的研究和发展计划。该计划将大数据作为全球性发展战略计划,集合美国国防部、能源部、国家科学基金等六个联邦部门和机构,大力推动及改善与大数据相关的采集、组织、分析、决策工具及技术,该举措无疑表明了大数据技术将会在未来数十年内影响着全球知识创新和知识服务形式。大数据技术影响如此广泛,各国政府如此重视,我们学习大数据是否可以行动起来呢,不管是自学还是参加大数据培训,都是可以选择的方式。
大数据培训学习:大数据生态系统在图书馆中的应用
  在即将出现的大数据的各项问题面前,图书馆已经感受到其所带来的转变和创新知识服务的巨大压力,促使图书馆需采取一些不同于以往的方式,而应对知识服务新型需求的最佳途径则是直指问题本身,而不是围绕大数据这个话题。
  大数据给图书馆带来的挑战
  1、大数据的基本概念及其主要来源大数据就是能从各种结构化、半结构化和非结构化数据中,快速获取有价值信息的能力。它具有四种基本特性:(1)数据量大。从TB级别跃升至PB级别,甚至更高,传统的集中存储与集中计算已经无法处理呈指数级别的数据增长速度;(2)数据多样性强;(3)处理速度快;(4)价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,有用的数据可能仅仅只有一两秒。而RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据将会成为图书情报机构未来大数据的几个主要来源。
  2、大数据给图书馆带来的新挑战
  美国McKinseyGlobalInstitute在2011年的调查报告中指出,全球将近87.5%的数据未得到真正利用。最早将大数据服务0引入图书馆中并着手实施的是Harvard。这一引进使我们看到,在关注每一个具体图书馆的结构化信息资源需求的同时,非结构化数据分析变得可行和经济高效,能够实现知识横向扩展以满足急剧扩张的知识服务需求。结合现阶段信息技术的发展状况及信息资源的利用需求,大数据给当前图书馆各个方面带来巨大的冲击及挑战。
  (1)数据类型增多、数据量增长及数据复杂性的增强给现有的存储能力及计算能力带来巨大挑战。第一,计算能力、存储能力的增强远远落后于数据量的增长及数据复杂性的变化;第二,物联网、传感网、移动互联网及云计算等信息技术的飞速发展,使得数据移动较之以往更为频繁,而数据的移动亦成为信息资源管理最大的开销,这就促使知识管理及信息服务模式从传统的数据围绕着计算能力转,转变为计算能力围绕着数据转;第三,可信计算、高可靠性、高可扩展性、高可用性的规模、语义、统计及预测性等数据分析技术、新的数据表示方法等都是亟待解决的技术问题;第四,用户流失分析及价值分析促使图书馆不得不寻求新的解决方案。正如OCLC的ResearchL-ibraries、Risks和SystemicChange研究报告指出的那样,价值质疑、技术障碍等重大危机已经严重困扰着图书馆,高校教职工已经逐步弱化了图书馆的存在价值,用户流失异常严重,而大数据技术不仅可以通过数据了解用户、行为、意愿、业务需求、知识应用能力及知识服务需求等需要什么,更可以利用数据对用户的科研创新合作过程及合作交互型知识服务过程将要发生什么进行分析和预测,从而应对图书馆未来所面对的生存危机。如美国Hiptype公司用大数据分析技术来研究电子书读者阅读习惯和喜好,这也是国内外图书情报领域首例利用大数据技术构建知识服务社区实体(包括用户及资源)行为的智能分析引擎。
  (2)超越常规报表分析的多维度分析需求的挑战。与传统的常规报表分析相比,大数据分析正向实时分析、知识预测的深度分析、知识拓展的广度分析等多维度分析转变。图书馆也就面临着更加复杂、更大规模的多维度分析需求来了解现有知识服务体系发生了什么,更需要利用大数据分析对将要发生什么进行预测和分析。
  (3)对图书馆的软硬件资源、网络资源、人力资源等基础设施带来巨大挑战。考虑到经济成本、人力成本等要素,许多知识服务机构将软硬件资源的建设由以前的追求高端服务设施向中低端软硬件基础设施构建的大规模计算机集群转变,对支持半结构化、非结构化和复杂结构化的海量异构数据的存储与计算技术和能力提出了更高要求,从而要求将大数据的存储、计算过程转移到为大规模分布式数据密集型应用而设计的基础设施中、将分块的大数据集复制到集群服务器节点进行处理的网络基础设施、构建具有保护高度分布式基础设施和数据的可信应用体系的软硬件基础设施,从而帮助建立更加灵活的、智能的网络化信息资源智能组合方式,并且培养专业服务能力更强、专业面更广、技术要求更高的图书馆馆员。
  大数据应用在我们生活的各个方面,大数据已经成为一个主流趋势,对大数据行业感兴趣的小伙伴,我们不管是自学还是去参加大数据培训,都该行动起来了,抓住机遇比什么都重要,科多大数据将为你在大数据学习的路上提供有力的支撑。
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