基于大數(shù)據(jù)分析的圖書館風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

馬曉亭（蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院）

基于大數(shù)據(jù)分析的圖書館風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

馬曉亭（蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院）

如何有效地利用所測(cè)量到的大數(shù)據(jù)去預(yù)警服務(wù)的安全性和可靠性，已成為圖書館研究的熱點(diǎn)問題。本文設(shè)計(jì)了一種基于大數(shù)據(jù)分析的圖書館風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，解決了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法精度低、廣泛性差的問題，可通過發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則預(yù)測(cè)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)未來的發(fā)展趨勢(shì)。

大數(shù)據(jù)分析；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)；圖書館

隨著高科技在圖書館服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建、組織、管理和運(yùn)行中的廣泛應(yīng)用，圖書館服務(wù)生產(chǎn)力和生產(chǎn)要素的結(jié)構(gòu)科學(xué)性快速提升，用戶服務(wù)模式已完成從以服務(wù)系統(tǒng)為中心向以讀者需求為中心的轉(zhuǎn)變，可為讀者提供實(shí)時(shí)、智慧、經(jīng)濟(jì)、便捷和個(gè)性化的閱讀服務(wù)。但是，圖書館在有效提升自身保障能力和讀者閱讀滿意度的同時(shí)，其服務(wù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度、服務(wù)環(huán)境的不可預(yù)測(cè)性、服務(wù)安全威脅、影響QOS（服務(wù)質(zhì)量）的不穩(wěn)定因素快速增長(zhǎng)，已成為影響圖書館服務(wù)有效性和讀者閱讀滿意度的關(guān)鍵因素。因此，如何準(zhǔn)確、快速地發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)圖書館服務(wù)危機(jī)，是圖書館科學(xué)變革服務(wù)模式、增強(qiáng)服務(wù)保障能力和提升讀者閱讀滿意度應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的問題。當(dāng)前，圖書館在系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)管理、用戶服務(wù)保障、QOS監(jiān)測(cè)和CRM（客戶關(guān)系管理）管理中，所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)具有海量、多類型、高價(jià)值和快速處理的“4V”特性，且這些數(shù)據(jù)總量和所蘊(yùn)涵的價(jià)值呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)快速遞增。因此，如何基于大數(shù)據(jù)科學(xué)構(gòu)建圖書館的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、警示系統(tǒng)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)、識(shí)別圖書館的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)來源和危機(jī)傳播過程，是圖書館對(duì)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別評(píng)估、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)分析和科學(xué)干預(yù)的保證。

1　大數(shù)據(jù)圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)需求

1.1圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與危機(jī)大數(shù)據(jù)

從危機(jī)來源看，圖書館服務(wù)的危機(jī)可劃分為內(nèi)部危機(jī)與外部危機(jī)兩部分。其中，內(nèi)部危機(jī)主要包括服務(wù)系統(tǒng)組織風(fēng)險(xiǎn)、IT基礎(chǔ)設(shè)施管理與運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、QOS保證風(fēng)險(xiǎn)、CRM風(fēng)險(xiǎn)、服務(wù)投資收益風(fēng)險(xiǎn)，讀者閱讀滿意度風(fēng)險(xiǎn)等；外部危機(jī)主要包括政策性危機(jī)、服務(wù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境危機(jī)、服務(wù)口碑危機(jī)等。

首先，與傳統(tǒng)抽樣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不同，危機(jī)大數(shù)據(jù)具有完全、持續(xù)、低價(jià)值密度和高干擾噪聲的特點(diǎn)，圖書館通過對(duì)大數(shù)據(jù)的積累、噪聲過濾和價(jià)值挖掘，可準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)危機(jī)大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的關(guān)系和價(jià)值，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與危機(jī)的科學(xué)、精確預(yù)測(cè)。其次，基于大數(shù)據(jù)的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與危機(jī)預(yù)測(cè)，可實(shí)現(xiàn)圖書館不同部門、用戶之間的數(shù)據(jù)共享和資源整合，能夠有效避免決策層和其它工作人員因個(gè)人意志和經(jīng)驗(yàn)，在服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與危機(jī)監(jiān)控、預(yù)測(cè)和防范中，存在主觀性、局限性和片面性，實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與危機(jī)管控。［1］第三，危機(jī)大數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、動(dòng)態(tài)變化和易被噪聲信號(hào)干擾的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)的科學(xué)性和可用性易受大數(shù)據(jù)采集的方法、設(shè)備精確度和采集人員心理等因素影響，同時(shí)對(duì)圖書館大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力和館員的大數(shù)據(jù)素養(yǎng)要求較高。

1.2影響圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警有效性的關(guān)鍵因素

圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與危機(jī)的產(chǎn)生主要有兩方面原因：一是由圖書館在服務(wù)過程中的突發(fā)事件和不確定因素造成，具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和不可預(yù)測(cè)性；二是由于圖書館在服務(wù)過程中，服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與危機(jī)不斷積累、疊加到爆發(fā)的臨界點(diǎn)后，風(fēng)險(xiǎn)因完成了從量變到質(zhì)變的轉(zhuǎn)換而爆發(fā)。結(jié)合圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)海量、多類型、價(jià)值和快速的“4V”特性，影響其服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警有效性的關(guān)鍵因素主要有以下幾點(diǎn)。［2］

首先是圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建的科學(xué)性。服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建，應(yīng)與圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)采集的可行性、監(jiān)測(cè)可控性和分析有效性有機(jī)結(jié)合，避免監(jiān)測(cè)與預(yù)警指標(biāo)體系與大數(shù)據(jù)可用性脫節(jié)，進(jìn)而影響圖書館監(jiān)測(cè)與預(yù)警過程的可操作性。其次，圖書館主要依靠視頻監(jiān)控設(shè)備、傳感器網(wǎng)絡(luò)、監(jiān)控服務(wù)器、閱讀終端和第三方共享數(shù)據(jù)庫(kù)來獲取風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)采集設(shè)備的準(zhǔn)確性、連續(xù)性和可靠性，以及所采集大數(shù)據(jù)的價(jià)值總量、價(jià)值密度、可用性、可整合性和相關(guān)度，都是關(guān)系圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警有效性的重要因素。第三，圖書館大數(shù)據(jù)分析模型結(jié)構(gòu)的科學(xué)性、數(shù)據(jù)處理算法的效率和準(zhǔn)確度、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的開放性與兼容性、數(shù)據(jù)分析師的大數(shù)據(jù)素養(yǎng)等，也是圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的問題。

1.3大數(shù)據(jù)時(shí)代圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模式的轉(zhuǎn)型

在大數(shù)據(jù)決策的支持下，圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)現(xiàn)和預(yù)警模式發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)的抽樣數(shù)據(jù)分析環(huán)境下，圖書館期望通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的采集、抽樣、處理和樣本分析，探尋圖書館服務(wù)已發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)及其原因。而基于大數(shù)據(jù)的圖書館風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警，則實(shí)現(xiàn)了從因果思維向相關(guān)思維的轉(zhuǎn)變，更加注重風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)之間相關(guān)關(guān)系的分析與發(fā)現(xiàn)，幫助圖書館準(zhǔn)確掌握潛在的風(fēng)險(xiǎn)和科學(xué)預(yù)測(cè)未知的風(fēng)險(xiǎn)，使圖書館擁有了風(fēng)險(xiǎn)化解和危機(jī)處置、導(dǎo)控的主動(dòng)權(quán)。

其次，圖書館可通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集、價(jià)值挖掘、數(shù)據(jù)共享、科學(xué)分析和實(shí)時(shí)決策，實(shí)現(xiàn)圖書館與第三方風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)提供商、圖書館內(nèi)不同業(yè)務(wù)部門、不同決策層間的數(shù)據(jù)共享。通過消除信息孤島來提升風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值總量、開放性、可用性和可控性，可保證圖書館精確發(fā)現(xiàn)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的源頭，并制定高效、智能、動(dòng)態(tài)和個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與防范策略，提高對(duì)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控和應(yīng)急處置能力。［3］

第三，圖書館預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)對(duì)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析、發(fā)現(xiàn)、預(yù)測(cè)和干預(yù)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一平臺(tái)管理，特別增強(qiáng)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)分析、提前預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)管控能力。此外，還應(yīng)支持對(duì)第三方共享數(shù)據(jù)的整合和關(guān)聯(lián)分析，提升預(yù)警系統(tǒng)對(duì)相關(guān)次生風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的預(yù)測(cè)和控制能力，在對(duì)圖書館合理評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別和實(shí)時(shí)預(yù)警的同時(shí)，對(duì)相關(guān)部門與管理人員進(jìn)行責(zé)任的判定、劃分與問責(zé)，并對(duì)危機(jī)漏洞和風(fēng)險(xiǎn)防范制度缺陷進(jìn)行有針對(duì)性的修補(bǔ)與完善。

1.4圖書館預(yù)警大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與可用性

隨著大數(shù)據(jù)采集來源、模式和方法的變革，圖書館預(yù)警大數(shù)據(jù)的組成結(jié)構(gòu)已發(fā)生較大變化，數(shù)據(jù)類型主要由網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)等組成。這些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量、多類型、價(jià)值和快速的大數(shù)據(jù)“4V”特性，半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占據(jù)數(shù)據(jù)總量的85%以上。且隨著數(shù)據(jù)采集總量的不斷增長(zhǎng)，預(yù)警大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所占數(shù)據(jù)總量的比例快速上升，對(duì)圖書館預(yù)警大數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和預(yù)警決策平臺(tái)的性能提出了較高要求。

圖書館預(yù)警大數(shù)據(jù)除具有大數(shù)據(jù)普遍的“4V”特性外，還因圖書館服務(wù)所特有的地域性、時(shí)效性、多樣性和周期性特點(diǎn)，擁有數(shù)據(jù)采集全面、精確和不間斷，具有較高的時(shí)效性、復(fù)雜度和相關(guān)性，可全面、系統(tǒng)和多維感知讀者需求與服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的特性。此外，隨著云計(jì)算與大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合，圖書館可實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、快速傳輸、實(shí)時(shí)分析和科學(xué)決策，通過對(duì)數(shù)據(jù)的處理、共享和整合實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的二次增值，有效提升預(yù)警大數(shù)據(jù)的價(jià)值總量、可用性和可控性。［4］

2　圖書館大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

2.1圖書館預(yù)警大數(shù)據(jù)的采集與管理

隨著物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、傳感器網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、GPS（全球定位系統(tǒng)）和可穿戴設(shè)備等技術(shù)的發(fā)展，圖書館風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的采集實(shí)現(xiàn)了由傳統(tǒng)“人式靜態(tài)”到“智能動(dòng)態(tài)”的轉(zhuǎn)變，可以科學(xué)、全面、準(zhǔn)確和經(jīng)濟(jì)地采集，與圖書館服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建、管理、運(yùn)營(yíng)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)。

依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的來源和存在狀態(tài)劃分，可分為線上實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)、定期批量采集數(shù)據(jù)和歷史靜態(tài)數(shù)據(jù)3種類型。線上實(shí)時(shí)采集風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)主要由服務(wù)器運(yùn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)傳輸性能監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、服務(wù)負(fù)載監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、讀者閱讀行為數(shù)據(jù)、讀者閱讀QOS監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、讀者閱讀滿意度實(shí)時(shí)評(píng)估數(shù)據(jù)等組成，這些大數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的價(jià)值時(shí)效性和產(chǎn)生突發(fā)性。定期批量采集風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)由服務(wù)器運(yùn)營(yíng)階段性日志、傳輸網(wǎng)絡(luò)負(fù)載周期性變化數(shù)據(jù)、服務(wù)設(shè)備階段性安全日志、新增讀者個(gè)體特征數(shù)據(jù)、閱讀終端運(yùn)營(yíng)日志、讀者相關(guān)閱讀行為與移動(dòng)路徑數(shù)據(jù)等組成，這些數(shù)據(jù)具有周期動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)。歷史靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)由圖書館數(shù)據(jù)中心IT系統(tǒng)建設(shè)文檔、服務(wù)器歷史監(jiān)控日志、讀者歷史閱讀行為日志、圖書館安全防御系統(tǒng)歷史監(jiān)控日志等組成，這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于圖書館的靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中，圖書館可根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和防范需求從靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索、查詢和下載。［5］

采集層主要負(fù)責(zé)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理和臨時(shí)存儲(chǔ)。采集層通過監(jiān)控器設(shè)備、視頻采集設(shè)備、傳感器網(wǎng)絡(luò)、可穿戴設(shè)備和GPS定位設(shè)備等，完成圖書館運(yùn)營(yíng)服務(wù)、大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸、讀者閱讀行為感知、閱讀終端參數(shù)和讀者個(gè)體移動(dòng)路徑等風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的采集，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、清洗、標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于采集端的臨時(shí)存儲(chǔ)器中。管理層負(fù)責(zé)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的收集、標(biāo)準(zhǔn)化處理與存儲(chǔ)、安全完整性管理、數(shù)據(jù)接口管理、數(shù)據(jù)可用性管理等，為數(shù)據(jù)的整合層提供風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的安全性與可用性保證。整合層通過大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理、數(shù)據(jù)的定義、噪音過濾、數(shù)據(jù)的整合和共享管理，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的二次挖掘與增值。分析層通過圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析指標(biāo)的選取、分析模型的構(gòu)建、分險(xiǎn)識(shí)別、分險(xiǎn)預(yù)警和分險(xiǎn)控制等過程，科學(xué)、精確地解釋、分析風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和蘊(yùn)含的價(jià)值，完成圖書館的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、判斷、評(píng)級(jí)、預(yù)警和智能上報(bào)。數(shù)據(jù)解釋層基于數(shù)據(jù)分析層的支持，為圖書館解析服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的根源、劃分風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別、提示風(fēng)險(xiǎn)威脅程度、智能推薦風(fēng)險(xiǎn)控制手段和形成風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，提升圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的管理效率和降低管理成本，實(shí)現(xiàn)圖書館風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、管理和防范的最佳投資收益。［6］

2.2圖書館風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建

風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)預(yù)警是一個(gè)涵蓋圖書館服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)、服務(wù)模式供給、服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)與預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量評(píng)估與優(yōu)化、讀者閱讀滿意度保證全程的系統(tǒng)工程，所涉及的用戶主要包括圖書館決策層、圖書館員、IT系統(tǒng)管理工程師、讀者和第三方服務(wù)商。圖書館風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)必須堅(jiān)持統(tǒng)一設(shè)計(jì)、高時(shí)效性、易于控制、可操作和彈性的原則，才能保證圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)、評(píng)估、預(yù)警和干預(yù)過程科學(xué)、安全、經(jīng)濟(jì)、可靠。本文設(shè)計(jì)的圖書館風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)預(yù)警與管理系統(tǒng)如圖所示。

圖圖書館風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)預(yù)警與管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

該系統(tǒng)主要由大數(shù)據(jù)采集層、大數(shù)據(jù)分析層、服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)現(xiàn)與預(yù)警層3部分組成。大數(shù)據(jù)采集層主要由云數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)2部分組成，負(fù)責(zé)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)價(jià)值密度提升和大數(shù)據(jù)的傳輸?shù)取４髷?shù)據(jù)分析系統(tǒng)由風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)和服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、預(yù)警與控制系統(tǒng)組成。［7］圖書館依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的采集、使用時(shí)效性和頻率需求，分別將大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)庫(kù)、定期批量采集數(shù)據(jù)庫(kù)和歷史靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中。服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、預(yù)警與控制系統(tǒng)基于風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)庫(kù)的支持，通過風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的融合、數(shù)據(jù)關(guān)系的發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘，為圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、預(yù)警與控制提供決策支持。服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)現(xiàn)與預(yù)警層是圖書館風(fēng)險(xiǎn)管理的高級(jí)應(yīng)用層，主要由圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)分析與判定、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)疏導(dǎo)與控制等4個(gè)功能模塊組成，可依據(jù)圖書館服務(wù)模式特點(diǎn)、讀者閱讀需求、數(shù)據(jù)中心IT系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)和QOS保障實(shí)際，預(yù)測(cè)、監(jiān)控、發(fā)現(xiàn)、判斷、預(yù)警、疏導(dǎo)和控制服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高圖書館的綜合服務(wù)收益率和讀者閱讀滿意度。［8］

2.3圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的問題

風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)預(yù)警的效率、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化、時(shí)效性和可視化表現(xiàn)程度，是關(guān)系到圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警科學(xué)性、精確度、時(shí)效性、可靠性和可用性的關(guān)鍵因素。因此，圖書館只有構(gòu)建科學(xué)的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)評(píng)估體系和報(bào)警系統(tǒng)，才能實(shí)時(shí)、高效地發(fā)現(xiàn)、警示和規(guī)避圖書館的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

首先，圖書館采集的風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)多源和多類型特點(diǎn)，大幅度增加了風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的采集、傳輸、標(biāo)準(zhǔn)化處理和存儲(chǔ)難度。因此，圖書館首先應(yīng)依據(jù)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警流程和大數(shù)據(jù)生命周期規(guī)律，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的采集內(nèi)容與方式、編碼格式、存儲(chǔ)模式、傳輸參數(shù)、冗余標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)類型進(jìn)行規(guī)范，才能確保風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)有效采集、易于控制和管理使用。［9］

其次，圖書館采集的風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)還具有較強(qiáng)的突發(fā)性和動(dòng)態(tài)變化特點(diǎn)，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)所占的比重變化和突發(fā)改變，都可能會(huì)導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生蝴蝶效應(yīng)，嚴(yán)重影響評(píng)估結(jié)果的科學(xué)性和預(yù)警準(zhǔn)確性。因此，圖書館應(yīng)提高風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性、精確性、智能性和移動(dòng)監(jiān)測(cè)水平，避免風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)采集過程中存在的隨機(jī)性和盲目性問題。

第三，圖書館應(yīng)保證風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)有較強(qiáng)的智能化分析、判斷與決策能力，可快速處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和迭代增長(zhǎng)數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)批處理向流處理的轉(zhuǎn)變。此外，應(yīng)借助決策系統(tǒng)的自主智慧學(xué)習(xí)功能，自動(dòng)優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模式的科學(xué)性和算法效率。

第四，圖書館應(yīng)提升風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)對(duì)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)、分析、預(yù)警和干預(yù)的多維度可視化表現(xiàn)能力，支持不同部門和大數(shù)據(jù)素養(yǎng)的圖書館員，通過風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)的決策支持來發(fā)現(xiàn)、預(yù)測(cè)和防范服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

3　結(jié)語

當(dāng)前，隨著讀者閱讀需求增長(zhǎng)和用戶服務(wù)模式的變革，圖書館數(shù)據(jù)中心IT系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和內(nèi)部業(yè)務(wù)部門的復(fù)雜性、多樣性快速增長(zhǎng)。圖書館在IT服務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)建、業(yè)務(wù)部門組織管理、用戶服務(wù)提供、QOS保障過程中，其復(fù)雜、多樣的服務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和管理、運(yùn)營(yíng)模式會(huì)無法避免地存在諸多缺陷和漏洞。而這些缺陷和漏洞的存在，將最終導(dǎo)致圖書館管理、運(yùn)營(yíng)和服務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)不斷積累，嚴(yán)重影響著圖書館服務(wù)的安全性、可靠性和讀者閱讀滿意度。［10］因此，如何以風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，有效揭示圖書館服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生、演化原理與機(jī)制，是圖書館有效預(yù)測(cè)、防范和化解服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)“隨機(jī)預(yù)警”到“趨勢(shì)預(yù)警”轉(zhuǎn)變，增強(qiáng)讀者對(duì)圖書館服務(wù)忠誠(chéng)度和可信度的關(guān)鍵。

因此，圖書館在風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建和服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范中，應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的科學(xué)性、效率、可操作性和經(jīng)濟(jì)性建設(shè)，有效提高圖書館員和決策層的主觀能動(dòng)性，確保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與干涉過程系統(tǒng)、全面、安全、實(shí)時(shí)和彈性。此外，還應(yīng)構(gòu)建以風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)為核心的服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)、預(yù)警、干預(yù)和評(píng)估的流程，制定和完善服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)、分析、報(bào)警、評(píng)估和反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)大數(shù)據(jù)、圖書館員、風(fēng)險(xiǎn)防控目標(biāo)和突發(fā)事件處理的有機(jī)結(jié)合，才能有效發(fā)現(xiàn)、預(yù)警、防范和化解風(fēng)險(xiǎn)，才能確保圖書館服務(wù)安全、可靠、可用和可控，才能為讀者提供安全、高效、滿意和便捷的圖書館個(gè)性化閱讀服務(wù)。

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Design of Library Risk Alarm System Based on Big Data Analysis

Ma Xiao-ting

How to effectively apply the measured Big Data to the security and reliability of early warning services has become one of the hot issues in library.This article designs a risk alarm system for library based on Big Data analysis,which solves the problem that traditional risk prediction methods have low precision and poor generalization,and can find the relationship and rule between Big Data to predict the future trend of service risk.

Big Data Analysis;Risk Alarm System;Library

G250.78

A

1005－8214（2016）08－0081－04

馬曉亭（1974－），女，碩士，蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院副教授，研究方向：大數(shù)據(jù)、數(shù)字圖書館建設(shè)。

2016－01－18［責(zé)任編輯］菊秋芳