公共图书馆作为公共文化服务的关键载体，其数据资源规模呈现出迅猛的增长态势，数据类型也从以往传统的馆藏、借阅数据，延伸至覆盖用户行为、空间使用以及数字资源交互等多个维度的数据。在这样的背景下，如何顺应数智化发展的趋势，挖掘数据要素所有的价值，构建契合新时代需求的治理模式，成为公共图书馆高质量发展的关键话题。
一、数智时代公共图书馆数据治理模式创新价值
（一）提升数据决策科学性
在数智时代的大背景下，公共图书馆借助数据治理达成了对信息资源的系统性整合以及深度层面的挖掘工作，促使管理与服务决策从以往的经验驱动朝着数据驱动的方向发生转变。高质量的数据可为图书馆提供有力支撑，使其精准识别用户需求，对服务效能展开评估，并优化资源配置，提高战略规划的预见性以及科学性，最终提升整体的运营效率以及服务质量。
（二）强化数据资产价值转化
图书馆在长时间的运营过程中积累了数量众多的结构化以及非结构化数据，数据治理可帮助明确数据的权属情况，提升数据的质量水准。规范数据的流转过程使得数据从原本处于沉睡状态的资源转变为可进行量化、可以复用、可共享的核心资产，借助标准化以及价值提炼等方式，数据变成了支持知识服务创新以及智慧化转型的关键要素。
（三）促进数据生态协同共享
数据治理期望能够构建统一标准以及互操作框架，以此打破馆内业务孤岛和馆际信息壁垒，推动图书馆与其他文化机构、教育单位以及城市公共服务系统之间的数据实现互联互通。在保证安全与隐私的前提条件下，达成跨域数据协同，提高公共文化服务的整体性和融合性，为智慧城市建设提供帮助。
二、数智时代公共图书馆数据治理模式创新路径
（一）数智驱动强根基，体系重构优治理
数智驱动借助数字化技术和智能化算法的深度融合，突破了传统治理体系中数据孤岛以及流程割裂的限制，在治理理念、组织架构乃至运行机制方面展开系统性重构，达成数据资源的高效整合以及治理效能的较大提升。以数据要素价值释放为导向，将数智技术贯穿于数据采集、存储、处理的整个生命周期，为后续的数据应用以及服务创新筑牢坚实根基。
构建图书馆数据治理专属的数智化中枢系统十分必要。此系统要整合现有的各类业务系统的数据接口，达成读者借阅数据、馆藏资源数据、空间使用数据等多源数据的实时汇聚以及标准化处理，搭载有自学能力的数据分析模块，该模块可自动识别数据质量问题并生成治理建议，为治理决策提供精准支持。另外，要对图书馆内部治理组织架构进行调整，成立跨部门的数据治理专项小组，清晰明确技术部门、业务部门与服务部门在数据治理中的职责分工，构建常态化的部门协同机制，保证数据治理工作从规划设计直至落地执行可高效推进。
（二）融合共享通数据，协同联动提效能
数据融合共享是突破公共图书馆数据壁垒、释放数据价值的关键要点，其借助构建统一的数据标准以及协同机制，促使图书馆内部不同业务板块之间、不同层级图书馆之间、图书馆与其他文化机构以及公共服务部门之间的数据实现互联互通，形成数据资源的整体合力。在保证数据安全的情形下，推动数据于跨场景、跨主体之间有序流动，凭借协同联动降低数据重复采集与处理成本，提高数据资源的利用效率以及公共服务的整体效能。
一方面，要联合区域内各级公共图书馆来制定统一的数据分类以及编码标准，清晰明确读者信息、馆藏资源、借阅记录等核心数据的格式要求以及共享范围，建立起区域图书馆数据共享平台，达成各图书馆数据可实时上传并且按需调取的目的。比如，基层图书馆可借助平台获取市级图书馆的特色馆藏数据，以此为读者提供更为丰富的资源服务。
另一方面，需要和当地的文化旅游部门以及教育部门构建起数据协同的机制，借助数据接口的对接来达成图书馆借阅数据、文化旅游活动参与数据以及教育学习数据的融合分析。比如，将读者借阅的历史数据与文化旅游部门的展览活动信息相结合，以此为读者精确推送相关的文化活动。将图书馆的阅读推广服务归入区域公共服务体系之中，提升公共服务的协同性与针对性。
（三）智能赋能精服务，场景创新促应用
智能赋能是促使公共图书馆服务由大众化朝着精准化以及个性化方向转型的关键手段。其做法是将人工智能、大数据分析等智能技术同图书馆的服务场景进行深度融合，借助对用户需求的精准识别以及资源的智能匹配，以此提升服务的质量和效率。需以用户为中心，将智能技术贯穿于服务的整个流程，达成服务模式从被动响应转变为主动推送。
在读者借阅服务的具体场景之中，可以借助基于用户画像的智能推荐系统，此系统会对读者的借阅历史、阅读时长以及兴趣标签等各类数据展开分析，构建出多维度的用户画像。其还会结合机器学习算法，实时更新用户兴趣模型，以此为读者精准推送契合其阅读偏好的图书资源。该系统依据读者的借阅习惯，预测其潜在阅读需求，当读者到馆或者登录线上平台的时候，主动推送相关图书推荐列表，提升读者借阅的便捷程度与满意程度。
在阅读推广服务的具体场景当中，可构建起智能阅读空间，具体做法是在图书馆内部署物联网设备，以此来实时监测空间中的读者数量、阅读环境的温度以及光线强度等各类数据。再结合智能调控系统，自动调节环境参数，最终为读者营造出舒适的阅读环境，在智能阅读空间中设置互动式智能终端，读者可借助语音交互的方式查询图书位置，还可以参与线上阅读活动，如此便能提升阅读体验所有的趣味性与互动性。
（四）安全可控筑底线，标准引领建规范
安全可控以及标准引领是保障公共图书馆数据治理工作有序进行的关键支撑因素。其中安全可控属于数据治理的底线要求，需要借助技术防护、制度约束以及人员管理等多个维度的措施，以此保证数据资源的完整性及可用性。标准引领则要依靠构建覆盖数据全生命周期的标准规范体系，明确数据治理各个环节的操作流程及质量要求，达成数据治理工作的规范化与标准化。
需构建多层次数据安全防护体系。在技术层面，运用数据加密、访问控制以及安全审计等技术手段，针对图书馆核心数据实施全生命周期的加密保护举措，对不同岗位人员的数据访问权限给予限制，构建数据安全监测系统，实时监测数据的访问及流转状况，及时察觉并处理异常操作。在制度层面，要制定完备的数据安全管理制度，明确数据采集、存储以及共享等环节的安全要求，定期开展数据安全培训活动，以此增强工作人员的数据安全意识，建立数据安全应急响应机制，保证在出现数据安全事件时可迅速处置，降低安全风险。
公共图书馆数据治理全生命周期标准规范应当进行制定，此标准规范包含数据采集阶段的数据源选择标准、质量评估标准，数据存储阶段的存储架构标准、备份恢复标准、数据分析流程标准，数据应用阶段的共享管理标准、开放管理标准。并且要建立标准实施的监督机制与评估机制，定期针对数据治理工作是否符合标准要求展开检查，及时纠正偏差之处，保证数据治理工作始终在规范的路径上推进。
结 语
未来，随着人工智能、物联网等技术不断发展，图书馆数据治理将朝着更加智能、开放、日益精准的方向前进，渐渐达成数据资源的深度整合以及高效利用。