1、基于科学数据的嵌入课题组学科服务策略探索 陆颖 杨志萍 王春明 徐英祺 史继强 中国科学院成都文献情报中心 摘 要： 目的 /意义针对嵌入课题组的科学数据服务策略进行研究,对国外科研数据服务的方法、内容等进行调研,研究在我国学科知识服务过程中,面向科研数据构建信息环境,研究面向科研数据服务的学科知识服务机制创新,从组织创新、能力创新等方面进行探讨。方法 /过程探索在科研数据服务中学科知识服务嵌入方式与模式,提出在科研数据环境下嵌入式学科服务发展思考与建议。结果 /结论探索在科研数据研究中学科化服务嵌入方式与服务模式,提出未来发展面向课题组的科学数据服务的新方向,以提升学科服务水平与能力。关键词
2、： 科研数据; 学科服务; 嵌入机制; 数据服务; 作者简介：陆颖(ORCID:0000-0003-4808-7689),副研究馆员,博士;E-mail:;作者简介：杨志萍,副主任,研究员,硕士;作者简介：王春明,学科咨询部副主任,副研究馆员,博士;作者简介：徐英祺,助理馆员,硕士;作者简介：史继强,助理馆员,硕士。收稿日期：2015-09-09基金：中国科学院青年促进会项目(项目编号:Y5C0111001)研究成果之一Subject Service Strategy of Embedded into Research Group Based on Science DataLu Ying Ya
3、ng Zhiping Wang Chunming Xu Yingqi Shi Jiqiang Chengdu Documentation and Information Center,Chinese Academy of Sciences; Abstract： Purpose / significanceThis paper mainly research the science data service policies embeded research ground. Firstly,the paper researches the method,content and other asp
4、ects of science data service in foreign country. The information environment,subject service mechanism has been researched during the subject knowledge service. Method /processThe paper studies the subject service embeded method and mode in science data service,and proposes embeded subject service d
5、evelopment think and suggestion. Result / conclusionThe paper studies the embedded mode and service pattern of subject service in studying science data,and proposes a new direction for the future development of science data service to improve the subject service level and capacity.Keyword： science d
6、ata; subject service; embedded mechanism; data service; Received： 2015-09-092007 年,计算机图灵奖得主吉姆格雷( J. Grey)提出了科学研究的“第四范式”,即以数据密集型计算为基础的科学研究范式。科学研究范式的变革将导致文献信息服务模式的深刻变革。吉姆格雷认为互联网可以联合所有的科学数据和文献形成一个互操作的世界,让研究人员可以找到论文的原始数据或者能够从数据开始找到与这些数据有关的所有文献1,现代科学研究素材已经从单一文字发展为原始数据、派生数据和重组数据的互嵌融合新模式,随着数字技术、物联网技术、智能设备等
7、革命性技术的相继涌现,科学信息服务已经可以让不同类型的信息资源( 包括数据、文字、图像、影像等) 都能够有机结合在一起,并被查询和获取,与此同时,科学研究的新范式环境将极大地改变学科情报服务的模式与机制,使学科咨询领域开展面向现代科研的科技信息服务新模式与策略的研究变得更为迫切。韩翠峰认为当前图书馆的核心竞争力已不仅仅是文献数据信息的竞争,多类数据的拥有、融合、挖掘与利用水平才是图书馆行业间竞争的关键因素2。针对科研数据环境中图书馆知识服务的内容,一些研究者将目光聚焦于相关知识服务策略,提出应该在知识资源的挖掘与组织、用户数据的分析、知识咨询服务形式的多样化等方面开展创新工作3。此外,研究者们
8、对于科研数据环境下知识服务资源的构建4、网络互动服务5等也开展了富有成效的研究。目前,研究人员在调研过程中发现: 科技人员对统计数值数据、工艺数据、实验数据等相关科研数据的需求迫切6。一些科技服务机构已经开始构建更具有学科专业性与广泛性的嵌入科研过程的科研数据服务,发挥学科馆员在信息收集整理和分析加工中的优势,构建领域知识库7。中国科学院文献情报中心学科服务团队挖掘收集了研究所学科领域内的开放科学数据资源,向科研管理用户推送,并提供后续科研数据管理咨询服务,构建了数据仓储登记系统8。肖潇等通过过程嵌入、人员嵌入以及平台嵌入,开展科学数据开发服务、存储服务、导航和检索服务、管理咨询服务、分析服务
9、以及基于数据的信息素养教育等方面的学科服务9。部分图书馆对文献数据进行了深层次挖掘,充分利用大量复杂的数据分析技术与工具,形成满足用户需求、经过二次加工的数据情报产品10。英国大学图书馆委员会 M. Auckland 的研究报告重新确立支撑科研所需的技能( Re-skilling for Research) 对学科馆员所需的潜在技能和知识进行了研究,提出 32 种技能和知识,涉及了专业知识、研究过程、合作、研究数据等11-12。加州大学伯克利分校图书馆对其校内几个实验室的数据进行了收集和整理13。美国哈佛 麻省理工数据中心是两校联合建立的数据仓储,供教师存储、获取数据14。当前针对科研数据的知
10、识服务,学者更多注重理论探讨和内容设计,而较少研究如何在服务提供者和服务对象之间搭建服务路径、嵌入科研过程,针对我国科研团队构建方式、科研数据管理方式、嵌入数据科研服务组织机制等方面特点的学科化服务研究不足,无法真正构建“用户为中心、需求驱动、责任绑定、服务绑定、创新绑定、考核绑定”的新学科服务机制15。鉴于此,本文通过调研国外学科化数据服务实践,研究如何以“用户为中心”,实现“用户需要什么、我们提供什么”的基于科研数据环境嵌入课题组的学科化服务理念16。1 国外科研数据环境下的学科服务实践2012 年,奥巴马政府发布了“大数据研究和发展计划”17,同年联合国发布了“大数据发展战略”18,“大
11、数据”研究迅速成为世界科技研究的前沿,作为大数据研究重要组成部分之一的科研数据也迅速成为大数据应用研究的热点。以服务科技创新为目标的学科服务未来必然将与科研数据服务紧密结合,在这方面,国外科技信息服务机构从信息服务、软件开发、数据分析等方面进行了探索,积极将服务嵌入到与数据相关的工作中,组织设立相关重大研究和服务项目,在服务实践中探索未来基于科研数据环境的服务内容与服务机制。当前国外图书馆在科学数据服务方面,围绕数据管理、数据共享以及数据分析等方面开展了实践。科学数据监护方面,美国国家医学图书馆和韩国科技信息研究院开始基于科学数据建立公众可利用的超级计算和数据处理平台,这些平台在支持基础科学和
12、应用科学的知识发现、数据关联和分析的基础上进行模拟仿真研究,为科研管理和政府决策提供服务,目前在空间物理、武器系统集成模拟、情报分析等领域已经取得了良好的效果19。巴斯大学在 2012 年初成功获得英国联合信息系统委员会( JISC) 的资助,以帮助其完成 Research 360( R360) 项目,从而达到在机构内嵌入优质的数据管理实践过程的目的。R360 项目开发出一个终端对终端的360 度机构科研生命周期的概念,并勾画出了包括 6 道程序的示意图。其同时还列出了在科研数据管理过程的不同操作中大学图书馆可以提供哪些支持性的信息服务,并归纳出 4 点工作原则,分析得出了图书馆中与科研数据管
13、理相关的职位及其职责、要求和需维护的社会关系。在专门职位设置方面,巴斯大学则指定了一位机构的数据科学家参与到 R360 项目中,其职责在于推动跨机构研究数据的管理实践20。DCP 项目由普渡大学与伊利诺伊大学厄巴纳- 香槟分校图书情报学院合作、IMLS( the Institute for Museum and Library Services,博物馆与图书馆服务协会) 资助,普渡大学 S. Brandt 教授担任主任,吸引了诸多学科领域的学科馆员、研究生参加。此项目的研究目标是通过对研究人员数据进行个案研究,加深对数据获取和相关监护的理解; 对数据监护资源中的数据存储和共享的需求进行解释和对
14、比; 推动成果转化,以提高数据监护和数据收集的力度21。科学数据共享方面,美国国家医学图书馆开展了整合生物学及临床信息项目( i2b2: Informatics for Integrating Biology and the Bedside) ,旨在创造能够整合和交换生物学及临床医疗保健和生物医学研究数据的方法和工具。通过 i2b2 开放的软件工具整合、挖掘和表现的数据能够通过开源共享,在全球 50 多个组织进行使用。该项目利用大数据对数据整合和共享的优势实现了生物学和临床信息数据的共享22。TAMBIS( Transparent Access to Multiple Bioinformati
15、cs Information Sources) 系统由英国曼彻斯特大学发起、生物科学学院信息管理研究小组和计算机科学学院联合研究建立,目的是可以透明地访问多个生物信息学信息来源。TAMBIS 使用中间件资源包装器等技术为各种异质生物信息源提供一个统一的查新界面和接口23。此外,还有 GEON 项目,它是2002 年美国国家科学基金会信息技术研究计划( ITR) 资助的一个项目。GEON由不同的子项目组成,主要有 Open Earth Framework ( 开放地球框架) 、Integrated Data Viewer ( 集成数据浏览器) 、SYNSEIS ( 合成地震记录生成工具) 等24
16、。科学数据分析方面,哈佛大学的 Dataverse Network 项目包括科研数据出版、共享、参考、抽取和分析等内容,为大学及其他机构提供数据出版系统的全部解决方案,并提供数据分析服务,产生正式的数据引用( data citation) ,通过 SPSS和 STATA 分析数据表,并可提供下载25。美国国家医学图书馆研究了如何利用先进的电脑资讯处理技术分析生物上作用的分子结构与功能26。此外,新西兰的奥塔哥大学图书馆承担了奥塔哥生物多样性数据管理项目的研究,美国维吉尼亚州立大学开始组建科学数据咨询小组,图书馆员和数据管理者则为学者们充当了咨询顾问的角色20。国外在基于科研数据的学科服务实践探
17、索过程中已经意识到“科研数据”和“互联网”环境下图书馆参与科学数据服务的重要性和必要性,并开始将服务边界拓展到传统学术交流的上游即数据处理与监护阶段,从理论和实践两方面进行了研究与探索15。综合来看,国外学科服务嵌入数据科研过程主要从两个方面入手,一方面是依托重大项目,将学科服务嵌入到科研一线,从项目数据生命周期的管理,数据发布平台建设、数据关联与分析等方面开展服务,通过加入各类科技项目,参与项目中数据的管理与服务,将数据服务定位于数据咨询服务的角色,一些科技咨询机构甚至已经建立专门的数据服务专业团队,为重点项目、重点对象提供更为专业的数据咨询服务,同时带动了数据管理人才的建设; 另一方面,学
18、科服务团队自身建立了数据服务平台和专业团队,面向科研一线服务,而不仅仅针对某一特定项目或者课题组,这些平台能够满足基础科学和应用科学在知识发现、数据关联和分析基础上的模拟仿真的基本需求,进而全方位服务于整个科学研究过程。正如 A. Swan 和 S. Brown 在英国联合信息系统委员会( Joint Information Systems Committee,JISC) 报告中提出的科学数据服务所承担的 4 种角色数据创造者( data creator) 、数据专家( data scientist) 、数据主管( data manager) 、数据馆员( data librarian)27,
19、国外在基于科研数据的学科服务方面已经开始在数据主管、数据馆员方面进行有效探索,但是对于如何针对体量较小的研究团队开展数据服务的相关研究和实践不多,关于如何建立数据服务者与科研参与者之间的联系、形成固化的协作机制等的研究也较少。在我国,目前大量的科研团队具有体量小、学科领域窄、资金紧张等共同特点,结合我国文献情报服务体系特征,如何打通学科服务在课题组等小体量科研团队的数据生命周期中的嵌入通道,还需要进一步研究,尤其是需要从服务环境、服务方法、服务机制以及服务组织结构等方面进行系统的研究与探索。2 基于科研数据的嵌入课题组学科服务信息环境与方法构建正是由于大数据的核心是智能化,其潜在的价值才能被挖
20、掘28。基于科研数据环境的学科服务主要面向特定的科学领域与研究机构,需要运用平台、工具、软件、系统等专业技术和服务手段构建智慧型数据,从而嵌入用户环境和科研过程,作为用户的合作伙伴,主动提供具有深度的知识服务,有效支撑用户的工作过程29。为实现嵌入课题组的数据服务,需要从知识服务信息环境、数据监护系统以及适合课题组数据分析的研究方法方面等进行思考。2. 1 组织构建基于科研数据服务的知识服务环境随着科研过程中海量数据和多形式数据的出现,科学研究从实验、模拟分析研究逐渐转变为数据分析研究,许多学科甚至成为数据驱动的科学。随着实验手段、分析技术和数据检索技术等的快速发展,目前的知识服务环境远不能满
21、足科学数据快速发展的需要,因此,构建满足科研数据服务的知识环境成为开展科研数据服务的必要前提。解决科研数据收集与描述的相关问题是构建科研数据知识环境的前提。应对数据进行特征描述,建立数据集标识系统,再对收集的数据进行筛选、分类,利用流处理和批处理等方式对科研产生的数据进行及时处理。解决科研数据检索相关问题是服务的关键。针对科研数据检索中的问题,应使用合适的数据工具( 比如数据反馈工具、数据查找工具) 管理利用相关数据,并通过 Web3. 0、智能技术、“互联网+ ”技术等实现科研数据的共享,对数据进行分类,以学科领域组织相关数据库,形成数据服务开展基础,构建基本的科研数据知识服务环境。基于科研
22、数据知识服务的知识服务环境应将相关文献数据、实验数据、软件数据等补充到该信息环境中,并采用数据关联技术,将不同类型数据有效关联,进而提供统一的检索入口,通过索引不同格式的数据( 如纯文本、XML、OBO 格式) ,建立完整的数据访问、分析平台,形成整个学科研究资源完整的采集、存储、管理、分析、发布的链条。这个链条中不仅有文献,还要有各种形式的数据存在,不仅有原始数据,还有派生数据存在,不仅有结果,还能看到过程的存在。进而对数据的整个生命周期进行储存、管理和利用,提高数据的可检索性和可获取性,提高科技信息检索的效率和深度,丰富科技信息的内容。2. 2 基于科研数据的实验室信息管理系统研究目前,大
23、多数科研项目和实验室还缺乏有效的实验室信息管理系统,还未完全建立从实验仪器、模拟数据、管理数据等进入数据归档的通道,无法对数据进行有效、专业的描述和管理,最终无法方便地对外发布和共享30。同时,我国大多数实验室体量和资金量均较小,数据处理的专业知识储备不足,通过自身技术或者在市场上进行采购等方式都难以获得能够满足自身需要又能负担得起的信息管理系统。因此,针对实验室数据规模较小、更新较慢、资金较少、数据处理专业能力较弱等特点,可设计符合实验室数据要求、成本较低的管理系统,该管理系统主要对实验数据进行描述和清洗,建立实验室数据规范,形成数据集标识,然后把信息重新网格化,设计实验室数据管理库,形成长
24、期的数据存档和追根溯源的机制,节约实验室管理成本,利用 Web 技术、互联网技术、智能技术等开发能够满足实验室长期需求的系统,加强实验室与外界的交流,在实现数据对内、对外共享的同时,实现与其他资源的关联,促进知识及时转移与流动,真正使知识在线上跑,减少人力资源支出,最终形成对实验室各种数据的统一管理、利用和快速发布,实现学科咨询服务的数据化。2. 3 基于科研数据的小领域数据分析方法研究基于科研数据的数据分析往往仍停留在对大领域的挖掘与发现,比如在天文领域,更多地是在大量天文数据中发现离散点、发现趋势等方面,较少涉及小领域的科研数据挖掘与分析( 本文中的小领域概念指某一研究点或者技术点等) 。
25、而学科服务往往更多地关注学科小领域的发展与研究,研究符合小领域研究的数据分析方法,同时相关费用又能够不成为科研工作的负担,这已经成为学科化服务的重要研究领域。相对于大学科领域,小学科领域的实验数据、分析数据、管理数据的量可能不及大领域的数据量,但在数据分析过程中可能需要引用、关联实验以外的数据( 比如文献数据、网络数据等) ,利用图书馆丰富的线上和线下资源,通过情报学、计算机学以及图书馆学等专业知识的结合,在数据挖掘、数据关联、数据统计、数据含义分析等方面开展研究工作,通过方法研究工作辅助科学发现,形成具有知识性和学术性的科学分析报告,有效支撑小领域的科学研究工作,如图1 所示:图 1 科研数
26、据环境下的分析方法构建 下载原图3 科研数据环境下嵌入课题组学科化服务机制创新3. 1 嵌入课题组学科数据服务的组织优化以往的学科化服务嵌入机制是以学科馆员为核心,以科研人员、学生、管理者等为参与者的“小核心、大网络”组织形式,这样的组织形式极大地发挥了学科馆员的专业优势和科研参与者的积极性,但是在新的科研范式背景下,数据服务参与者( 包括学科馆员、学术秘书、技术人员等) 应该成为这个服务组织中的核心,形成一种基于学科馆员构建科研数据环境、科研参与者参与和建设的多层次的“小核心、大网络”的创新组织形式。我们认为该服务多极化由 3 个层次构成( 见图 2) : 第一层是数据组织层,第二层是数据服
27、务层,第三层是数据管理层,每一层有一个组织核心,同时相关的参与者相互协作,进而形成一个层次分明、组织有序、服务渗透的协同发展机制,充分发挥学科馆员在新科学范式环境下的数据服务创新与协调能力。图 2 新科学范式环境下学科服务的组织结构 下载原图3.1.1 数据组织层数据组织层是将科研数据按照一定的方式和规则进行归并、存储、处理的过程,通过专业的技术手段,结合不同学科领域对于数据分析的不同需求、不同特点进行有针对性的系统组织。数据组织层应有两个核心,分别是学科馆员与技术人员。由于不同学科领域,甚至相同学科领域不同研究内容对科研数据的储存、组织、关联、挖掘、管理等都存在不同的要求,学科馆员应该作为数
28、据组织层的核心之一,将技术与需求有机结合,从科研人员、管理部门、教学过程中了解科研领域对数据组织的具体要求,并积极反馈给技术人员,与技术人员进行沟通,技术人员根据现有技术和资金情况合理开展数据组织工作,将科研链条上各参与单位从繁杂的基础数据管理、基础数据组织、计算机技术应用等工作中解脱出来。3.1.2 数据服务层数据服务层是整个科研数据学科服务组织网络的核心部分,学科馆员应该在其中发挥核心作用。应通过学科馆员有效地将科研链条中各参与人员结合起来,其一开展数据储存、基本数据分析、基本数据组织、数据检索等培训;其二面向科研管理人员开展数据管理、数据分析深度服务;其三面向科研人员开展科学数据挖掘服务
29、等,从而使学科服务进一步满足科研一线在科研范式转变中对信息的需求,并将在服务过程中发现的问题反馈给数据组织,完善数据组织结构。3.1.3 数据管理层数据管理层以培养科研单元自身科研数据处理能力为核心,其组织核心将从学科馆员转变为学术秘书等科研管理服务人员。学科馆员通过自身的专业知识辅助、培训相关人员开展工作,同时学术秘书、学生、科研人员、科研管理人员等有效配合,在数据日常维护、管理、信息反馈等方面发挥核心作用,在科研单元中形成一个具有基本数据服务能力的服务团队,形成以学术秘书为核心、学科馆员为支撑的组织形式。通过这样的组织构架,学科馆员、技术人员、科研管理人员在不同层级扮演不同角色,协同发展,
30、从而形成服务于整个科研数据链的学科数据服务组织模式,学科馆员有机嵌入科研过程,服务科研数据整个生命链,基本能够形成一个切实嵌入科研一线,帮助科研工作者解决实际问题,培养使用学科数据服务习惯,建设成一个固化在科研内部、可持续发展并能不断提升能力的学科数据服务组织体系。3. 2 科学数据服务嵌入科研过程方式创新泛在知识环境下,学术研究呈现出个性化、精细化、集成化、便捷性、及时性等特征,促使图书馆为科研团队、人员提供无处不在的服务,节省科研团队、人员时间,提高科研效率31。学科馆员嵌入科研过程,提供科研数据服务,在构建有效的学科服务组织结构基础上,创新科研数据嵌入服务的方式。3.2.1 专题科技数据
31、知识环境构建专题科技数据知识环境构建是服务科研团队的重要方式,数据知识环境构建主要针对某一特定领域,通过网络技术、数据挖掘技术、关联技术以及可视化技术,将广泛存在于信息世界的各类信息(包括专利、新闻、科研数据、文献、经济数据等)有机结合并关联起来,同时通过可视化等方式呈现,比如中国科学院学科馆员正在针对超导量子干涉器件(SQUID)领域建设科技数据知识环境平台,该平台涵盖了该领域的科技数据、产品数据、新闻数据等方面。3.2.2 科学数据咨询服务一些课题组或研究人员对于科学数据知识库和特殊数值型数据库不是十分了解,学科馆员可以及时了解用户的数据需求,帮助用户发现或建议最佳数据知识库,使他们能够及
32、时准确地从科学数据知识库和机构库中获取所需数据9,进而针对用户在数据管理、处理、收集等方面的问题开展咨询工作,促进科研人员有效检索、合理利用相关数据,服务课题组或科研人员科学数据的整个生命周期,进而指导科研工作高效开展。例如,康奈尔大学成立了研究数据管理服务组,其成员为高级研究副教务长、图书馆馆长以及学科专家等。该小组嵌入到科研项目中,为研究者提供专业数据服务,以推进科研进程32。3.2.3 科学数据备份服务协助科研团队开展科学数据的备份也是学科服务开展科研数据服务的方向。科研过程中将会产生大量的科研数据,科研数据不仅是个人的研究成果,也是整个团队的知识成果,因此,如何实现科研团队科学数据的长
33、期、有效储存与共享,是新科学范式下的重要内容,也是团队内部开展学术自律的重要手段。学科馆员可以根据课题组的不同特点,利用图书馆数据管理、数据储存的技术优势,对数据进行格式化,构建课题组的知识仓储,专门针对课题组自身数据进行管理与共享,保证科研数据的质量与可重复性、可操作性。3.2.4 科学数据信息素质培训科学数据信息素质培训是学科馆员嵌入课题组科学数据服务的重要抓手,其目的一方面在于使科研人员充分认识到科学研究范式正在发生根本的改变,关注科研数据的管理与分析,另一方面提高科研人员或课题组的数据管理能力,通过自我数据管理能力的提升,以最小的经济代价满足课题组一般科研数据的管理、分析与储存等相关工
34、作,帮助课题组了解与科研数据管理相关的政策法律,使之合理选择和获取数据产品。3. 3 嵌入课题组的数据学科服务能力建设科研数据环境下嵌入课题组的学科服务能力建设是可持续发展的关键与基础,学科馆员需要构建基本能力、核心能力、特色能力 3 个层次的能力,形成基于科研数据的学科服务能力体系。3.3.1 基本能力在传统学科化服务之中,基本能力主要是指信息知识、沟通能力、协调解决能力、信息资源分析能力等,而在科研数据环境和面向课题组的情况下,学科馆员还需要具备数据检索、数据建设、数据管理等能力。虽然当前学科馆员基本都具有一定学科背景,但其对于数据的理解与应用还滞后于需求,要提高科研数据环境下嵌入课题组的
35、学科服务基本能力,还需要定期或不定期地对学科馆员进行系列性的培训。3.3.2 核心能力科研数据环境下嵌入课题组的学科服务核心能力是服务的核心,它包含产品的研究方法、工具应用与技术、服务技能等方面,在科研数据环境中加强核心能力建设需要通过优化对学科馆员的绩效考核、组织核心研究团队、构建专业化和建制化的培训机制,从绩效激励、科学研究、长期培训等方面进行综合建设,改变传统学科服务在核心能力建设中只重形式、缺乏激励、单一培训的能力建设模式。3.3.3 特色能力特色能力是不同学科馆员针对自身负责的科研机构和学科背景,发展个性化、符合责任科研机构数据分析要求的特色能力。这方面能力主要通过工作培养、自学与学
36、术研究为主,掌握特定的学科情报产品方法,能够根据用户需求进行特定服务产品制作,提升服务深度与层次。与此同时,通过绩效考核、个人表彰与学术成果发表等经济或荣誉等手段,激发学科馆员构建特色能力的积极性,并通过学术会议、学科馆员交流、项目资助等方式提升学科馆员学术水平,改变以往构建学科馆员特色能力以领导要求为手段的比较生硬的能力构建方式。4 科研数据环境下嵌入式学科服务发展思考与建议4. 1 完善学科数据服务管理制度制度建设是服务发展和创新的前提与基础。制度建设需要从服务规划、服务管理、绩效分配等多个方面入手,建设一个比较完善的制度体系。服务规划需要管理者制定符合科研新范式需求的服务产品、当前信息技
37、术能够满足的服务目标和服务发展路径以及服务策略等,在一定时期内完成既定的服务发展要求。服务管理制度需要从数据服务培训、数据服务分析流程、数据管理等方面着手,形成从数据收集、数据平台建设等数据上游服务到数据分析、数据管理等数据下游服务的标准化服务设计,减少主观因素影响,保证服务产品质量与水平。数据服务是一项专业性更强的情报服务工作,在开展绩效管理的过程中,将学科馆员服务效果与服务效益有机结合起来,能够激发个体的创新意识,发挥学科馆员在数据服务过程中的创造性和积极性,形成良好的内部竞争环境。总体而言,在科研数据环境下,学科服务需要注重服务产品的专业性、准确性和有效性,克服传统学科服务中学科馆员服务
38、随意性强、产品质量参差不齐、个人能动性较低的不足。4. 2 构建专业数据馆员体系有效开展科研数据服务要求学科馆员不仅具有相关的学科背景,还要掌握相应计算机知识、情报学知识、营销管理知识以及管理学知识等,因此科研数据服务的提供者必须具有较强的学习能力,一定程度上成为一个“全才”,同时在嵌入式服务过程中,学科馆员还需要拥有较好的沟通能力,能灵活处理工作中各种关系。因此,需要不断强化学科馆员的专业素养和沟通能力,加强数据管理与分析相关知识的学习,将专业数据知识与学科知识有机结合。此外,还需要就营销、课程讲解等方面开展必要的培训,同时加强硬件的投入,比如支持数据管理的储存设备、分析工具等,进而形成“智商”+“情商”兼备的数据馆员。其次,建立数据馆员协同发展机制,在团队内部形成优势互补、各展所长的合作模式,将团队划分为应用单元与基础单元,应用单元的数据馆员主要承担服务推广与咨询,基础
