大数据时代方面毕业论文的格式范文 跟大数据时代图书馆科学数据策展管理模式有关论文怎么写

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大数据时代图书馆科学数据策展管理模式

[摘 要]大数据时代数据策展管理概念得到了广泛传播,而图书馆在科学数据策展管理中扮演着重要角色.在不同的科研活动阶段,图书馆科学数据策展管理具有不同的任务,通过构建科学数据策展管理模式,旨在提升图书馆策展管理水平.

[关键词]大数据时代图书馆科学数据策展管理

[分类号]G253

科学数据是指科学研究中产生的各类原始数据,其与人类活动息息相关,也是图书馆资源的重要构成部分.大数据时代随着E-science研究的不断深入,科学数据的作用日益凸显,其与科学数据相关的研究已成为图情领域的热点.在这样的背景下,数据策展管理(Data Curation)概念应运而生.2003年,美国N发布《通过信息基础设施推动科学和工程变革》研究报告,其中对Data Curation进行了详细阐述,指出目前科学研究中缺乏系统的数据管理策略,导致大量重要数据丢失甚至消失.Data Curation概念的提出,为科学数据监管提供了新思路,也推动了数字信息领域对科学数据管理的深入研究[1].数据策展管理由数据存储演变而来,可以看做为保障数据资源重新利用与再现的管理活动.图书馆在科学数据策展管理方面扮演着重要角色,尤其是大数据时代科研模式的变革,迫切要求图书馆实现对科学数据进行全方位管理,以满足科研用户的更高层次数据利用需求.

1 大数据时代数据策展管理的兴起与发展

1.1 数据策展管理的由来

大数据时代虽然数据资源数量日益增多,但是科学数据的存储环境依然严峻,表现在科学数据具有极高的信息技术依赖性,对系统、软件、存储设备要求较高,若操作不当很容易导致丢失,或者难以实现信息溯源.为了保障科学数据的持续长期存储与利用,促进科学数据增值,一些科研人员提出Data Curation的概念,希望通过这种数据监管方式,对科学数据进行有效保护.目前科研人员对DataCuration依然没有统一定义,不同科研机构或研究者提出了不同的解释.美国信息科学研究院指出,Data Curation即结合科学、教育与学术研究需求,对数据资源主动进行周期性管理.我国部分学者将其定义为:在数据生命周期中,对其进行保存、维护并促使增值的有策略的管理.总体而言,Data Cura?tion旨在保障数据的长效获取使用,通过持续、主动的管理策略加快科研进程,促进科研创新[2].

1.2 数据策展管理的生命周期

数据资源的动态、随机性特点,决定了它很容易受到信息环境的影响,因此Data Curation本身是持续、动态的工作,涉及到科学数据整个生命周期的内容.生命周期理论的提出,对Data Curation的各阶段进行了明确界定,能够保障数据管理的连续性,并通过科学的策略和正确的顺序,保障组织管理的可靠性、完整性.DCC在此基础上,提出了经典的DataCuration生命周期模型,对Data Curation所需的周期阶段进行了高度概括.该模型将数据策展管理分为6个层次,依次为数据筛选、描述、保存、社区参与、管理与管理流程.在这个模型中,数据不仅包括各类常规资源,如文本、音频、元数据、标识符等,也包括由结构化数据集合形成的各类数据库.它作为科学数据组织工具,可实现对不同层次、不同粒度数据对象策展活动的拓展,应用范围十分广泛.

1.3 数据策展管理的主要特点

Data Curation 是有策略的数据管理活动,其核心服务内容就是科学数据[3].由于科学数据是在科研活动中产生的,而大部分科研项目周期长,属于数据不断累积的过程,数据内容之间存在较大的关联性.因此科学数据策展管理的时间跨度也较大,一般为3-5年左右.对于具备专业脉络的学科研究项目,如天文、水利等,其Data Curation的周期甚至可达二十年左右.科学数据本身具备专业性,专用程度高,大部分数据来源于科研团队或个人研究成果,也限定了数据使用范围,很难保障这些资源的开放共享.同时科学数据形式多样,不同的数据格式与载体形态呈现不同的特点.加上科学数据有庞大的基数,在不同的生命阶段涵盖不同的附加值,也决定了数据策展管理的复杂性.

2 大数据时代图书馆在科学数据策展管理中的角色定位

数据策展管理是大数据时代的重要数字化战略,为图书馆科学数据服务提供了机遇.图书馆开展科学数据策展管理,是满足科研用户需求的必要措施,有助于图书馆拓展学科服务深度,促进图书馆尽快实现角色转型.

2.1 数据资源存储机构

科研活动中会产生大量科学数据,但是科研人员由于工作繁多,缺乏对这些数据进行存储、整合与管理的精力.这就需要具有专业技能的人员,帮助科研人员完成数据管理工作,将日常研究中产生的各类科学数据提取出来,实现合理分类与长期保存,进而避免重要数据丢失或损坏.科学数据本身属于馆藏情报资源,在科技创新与学科研究中发挥着关键作用[4].图书馆具备辅助科研、教学以及传递科学信息的职能,在科学数据管理与长期存储方面有丰富的经验.在大数据时代,图书馆通过开展数据策展管理工作,为科研人员提供科学数据长期存储的场所,提供必要的数据传输与转化工具,方便科研人员随时获取使用,能够发挥科学数据更大的利用价值.

2.2 专业学科服务机构

对科学数据的组织利用,不仅体现在单条数据的价值上,也体现在不同数据的内容关联上.对科学数据进行深入开发,可以帮助科研人员发现数据资源的内在规律,掌握专业领域的研究趋势与动向.而对科学数据的整合、挖掘工作,需要借助专门的信息技术工具,由专业人士为科研人员提供服务[5].图书馆开展科学数据策展管理的目的,就是为科研人员提供优质学科服务.大数据时代图书馆拥有先进的设备和技术、专业的服务团队,也拥有丰富的用户服务与培训经验.作为现代化数据资源保存、组织与管理机构,图书馆为科研人员提供专业学科服务,由图书馆员协助科研人员整合科学数据,制定数据策展计划,或者为科研过程提供指导,做好数据组织、信息咨询、策展工作,能够全面体现图书馆的服务优势.

2.3 数据共享平台提供者

在大数据时代,科学数据的重要性被提到全新的高度[6].图书馆作为数据管理机构,拥有专业的信息服务团队,在数据语义描述与元数据规范方面,也积累了丰富的经验,加上系统的学习培训体系,使得图书馆员能够胜任科学数据组织、访问、重现等繁琐的工作,为科研人员获取与利用数据信息提供支持.由于E-science环境下科学研究活动大多不是从头开始的,而是在已有项目的基础上进行拓展,这就要求实现科研数据开放共享.科研人员不仅需要分享自己的研究成果,促进科研信息交流,也需要获取他人的研究数据作为借鉴.因此,科研人员迫切需要图书馆建立完善的数据共享平台,满足他们的科学数据共享需求.例如,伊利诺伊大学图书馆建立数据策展课程搜索平台,全面展现了美国著名高校与Data Curation相关的课程,为数据策展管理人员和科研机构提供了便利.

3 大数据时代图书馆科学数据策展管理的阶段性任务

科学数据的产生是动态的,是从科研项目创建、进展到结束,直至其它研究中数据被再次利用的循环过程.在科学数据生命周期的每一个阶段,都需要图书馆提供不同的服务,并且这些服务也是随着科研进程动态变化的,其服务的周期变化如下图1所示.科学数据策展管理的目的,就是实现对科学数据的高效管理,满足科研人员的多元化需求.结合科研活动过程,可大致分为研究准备、实施与结束3个阶段,方便分析数据策展管理的具体任务.

3.1 科研准备阶段

在科研项目准备阶段,图书馆科学数据策展管理的主要任务,就是辅助科研人员开展项目规划设计,多方搜集所需数据资源,保障科学数据策展管理的科学性.图书馆有必要制定科学数据策展计划,内容包括数据存储方式、书写格式、访问权限等,保障科学数据的创建、使用有据可循,为科研人员保存、重用这些数据提供便利.科学数据策展管理需要做好数据甄选工作,要求数据生产者主动提交、存储数据,并由数据管理者进行遴选、评估与长期保存.无论是数据生产者还是管理者,都需要遵循数据管理原则,保障科学数据集的完整性,尽量详尽地描述元数据,优先选择原始、非冗余和具备研究价值的数据,促进数据知识的交流共享.

3.2 科研实施阶段

科研项目实施阶段,本身也是科学数据产生与使用的过程[7].图书馆科学数据策展管理的主要任务,就是结合已有文献资源,针对实验环境或科研人员提出的问题,进行深入分析探讨,帮助科研人员获得正确的结论.无论是现象分析或问题解决,都离不开科学数据的支持.在科研需求分析阶段,图书馆员就需要着手数据采集工作,并且持续到项目结束.数据策展人员不仅需要与科研人员密切联系,通过电话访谈、会议记录、现场观察等方式,全面记录科研过程中产生的科学数据,也需要及时更新项目数据库.对于科学数据的长期存储,需要提供统一的存储数据库,开发各类开放获取工具,正确处理数据访问、控制与隐私保护等问题.

3.3 科研完成阶段

科研项目结束后,图书馆的主要工作在于结合既有研究成果,以科学数据为支撑开展学术交流活动,进一步提高科学数据的利用价值.一个科研项目所使用的科学数据十分有限,或者所使用的仅是图书馆提供的部分资源,即便是对某个项目的深入研究,也很难发挥科学数据的最大化作用.因此,图书馆在科研结束后,需要对项目全周期产生的各类数据,进行系统分析和整理,将其存储于安全稳定的数据库中,方便科研人员及时获取,促进对科学数据的二次利用.图书馆也可以提供科学数据交流平台,方便科研人员在线浏览、编辑或补充新数据,保障科学数据的快速更新与高效使用.

4 大数据时代图书馆科学数据策展管理模式的构建

根据大数据时代科学数据的特征,图书馆可以构建科学数据组织管理模型,营造技术支撑环境,并且建立管理共享机制,实现对科学数据的有序管理,提升图书馆服务效率.

4.1 科学数据组织管理模型

在当今的学术科研活动中,科学数据被赋予了新的内涵,并日益成为数字图书馆的重要构成部分.无论是存储于实体图书馆的科学数据,还是科研活动中的大量异构数据,最终都需要通过数据策展,被整合为可供科研用户利用的资源[8].为此,图书馆有必要构建科学数据组织管理模型,借助不同类型的数据库,实现对科学数据的高效组织,并为科研人员提供科技查新、数据转换等服务,如图2所示.在这个过程中,图书馆通过全面嵌入科研活动,获得科研人员各阶段的产出成果,将其存储于机构知识库中.借助学科研究开展数据采集、筛选与评价工作,制定元数据引用、共享规范,搜集与Data Curation相关的研究成果,搭建科学数据组织平台.然后通过深入挖掘各类科学数据,发现不同文献、数据之间的关联,最终为科研活动提供辅助服务.

4.2 技术支撑环境

图书馆对大量复杂、异构分布的科学数据进行策展管理,离不开先进信息技术的支持,也需要完善的软硬件设施.图书馆有必要引进各种高性能服务器,同构搭建大型终端存储设备,营造良好的技术环境.科学数据来源广泛,学科信息分布复杂,单个图书馆很难完成数据策展管理全生命周期的所有任务,这就需要与科研机构合作,通过技术、资源共享,共同搭建满足策展与服务需求的技术环境.在开放存取背景下,图书馆也可以与移动运营商合作,或者借鉴其它图书馆的经验,利用图书馆现有设施设备,结合数据策展管理要求,共同营造适宜的科学数据流通环境.例如,美国明尼苏达大学图书馆就通过与校外机构合作,借助其他机构的基础设施设备与机构库,极大降低了数据策展管理成本.

4.3 管理与共享机制

根据国内外成功经验,良好的管理与共享机制,是保障科学数据策展管理水平的关键.图书馆科学数据策展管理工作,涉及到多个管理与服务机构,需要社会力量的协同参与,这就有必要建立完善的管理共享机制.图书馆通过顶层设计实现多机构联合,基于科研项目合作发挥不同机构的优势,并且借助管理规范制约各方行为,能够形成对数据管理活动的有效控制.在具体实践中,图书馆要规定不同机构的策展任务,形成统一的管理执行文件,明确科学数据管理流程,提高各部门的执行力,保障数据策展管理持续运转,促进科学数据的有序流通.例如,2011年复旦大学图书馆根据人文社科领域的科研服务要求,成立特色科学数据中心,设立多学科、跨部门联合管理机构,实现对科学数据的统一规划与管理,促进了科学数据的充分共享.

5 结语

图书馆传统的数据资源管理强调数据的长期保存,关注技术环境变迁对数据资源获取的影响.而科学数据策展管理,侧重对数据资源的全周期监管,强调促进数据资源重现与增值,适应数据资源的动态变化,在传统管理基础上融入了更多内涵.作为顺应大数据时代需求的重要战略,数据策展管理必将促进图书馆角色转型,提升科学数据利用率,进而开创图书馆学科服务新局面.

参考文献:

[1] 程远.公共图书馆优化跨界合作的展览服务思考[J].图书馆建设,2015(12):79-82.

[2] 白芳.图书馆展览服务工作刍议[J].图书馆学刊,2016(3):69-72.

[3] 于爱群.国内图书馆展览服务阶段性特征及发展探析[J].图书馆工作与研究,2015(10):17-20.

[4] 朱易佳,刘盈盈.数据增值:以欧盟数据网站为实例的新探索[J].图书馆学研究,2016(12):50-55.

[5] 董剑英.基于数据策展的高校图书馆知识服务模式研究[J].图书馆学刊,2016(11):82-84.

[6] 张晓翔.浅析公共图书馆展览服务新模式——以上海图书馆展览资源共享为例[J].图书馆界,2014(1):53-56.

[7] 刘景亮,李景凯,裴丽.国外图书馆数据策展的研究热点分析[J].图书馆学研究,2016(14):29-33

[8] 师赫阳.浅谈公共图书馆的服务创新——以内蒙古图书馆为例[J].内蒙古科技与经济,2017(5):112-113.

艾丽丽女,1982年生.本科学历,馆员.

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