Dữ liệu lớn big data với thư viện thông minh

GH N ,D HQ DỮ LIỆU LỚN - BIG DATA VỚI THƯ VIỆN THƠNG MINH Hồng Văn Dưỡng* Th uv ien Tóm tắt: Khái lược Dữ liệu lớn (Big Data), phân tích đặc trưng liệu lớn; khái niệm thư viện thông minh Các phân tích, gợi ý, đề xuất ứng dụng liệu lớn hoạt động thư viện như: Chia sẻ/liên thông nguồn lực thông tin; cung cấp cho người dùng tin sản phẩm, dịch vụ thông tin nhanh chóng, tiện lợi, thân thiện, thơng minh; truyền thơng, quảng bá, marketing thông tin-thư viện quản lý thư viện thơng minh Từ khóa: Dữ liệu lớn; Big Data; Thư viện thông minh tin Đặt vấn đề Th o ng “Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) nảy nở từ cách mạng lần thứ ba, kết hợp cơng nghệ lại với nhau, làm mờ ranh giới vật lý, kỹ thuật số sinh học” Klaus Schwab, người sáng lập Chủ tịch điều hành Diễn đàn Kinh tế Thế giới định nghĩa [4] Tr un gt am Điểm khác biệt CMCN 4.0 so với cách mạng công nghiệp trước đây, CMCN 4.0 khơng gắn với đời công nghệ cụ thể mà kết hội tụ nhiều công nghệ khác nhau, trọng tâm cơng nghệ nano, công nghệ sinh học công nghệ thông tin - truyền thơng Nó diễn ba lĩnh vực gồm Cơng nghệ sinh học, Kỹ thuật số Vật lý Nền tảng Kỹ thuật số CMCN 4.0 là: Trí tuệ nhân tạo (AI), Vạn vật kết nối (IoT) liệu lớn (Big Data) * Thạc sĩ, Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội thư viện thông minh 4.0 công nghệ - liệu - người 104 GH N Dữ liệu lớn, phân tích liệu lớn (Big Data Analyst) yếu tố cốt lõi để sử dụng phát triển Vạn vật kết nối (IoT) Trí tuệ nhân tạo (AI) Th uv ien ,D HQ Chúng ta tiếp cận công nghệ nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng giọng nói; hay “trị chuyện” với “trợ lý ảo” Siri Apple, Cortana Microsoft, Google Assistant,… thơng qua câu nói tưởng chừng bình thường, trợ lý “học” nắm bắt tâm trạng, ý muốn người dùng để đưa đề nghị, hành động hợp lý Khi hoạt động, AI cần nhiều thông tin để nhận biết xác, đầy đủ điều kiện thực tế môi trường xung quanh, yêu cầu công việc,… thông qua trình “máy học”, AI đưa định hành động chuẩn xác Những liệu phải đến từ nhiều cảm biến, hệ thống phụ trợ Các thông tin cần phải lưu trữ phân tích xử lý, lượng thơng tin, liệu nhiều AI hoạt động xác chí có khả tư duy, suy luận dự báo thời tiết, động đất, núi lửa [3] Th o ng tin Trong cách mạng ngang tầm với Internet chí lớn hơn, Dữ liệu lớn tác động mạnh mẽ, làm thay đổi nhiều liñ h vực kinh doanh, y tế, trị, giáo dục… đặc biệt hoạt động liñ h vực thơng tin - thư viện Nó tạo hội phát triển đặt thách thức, từ tính bảo mật thông tin cá nhân rủi ro thứ chí chưa làm, dựa khả Dữ liệu lớn dự đốn hành vi tương lai gt am Khái niệm Dữ liệu lớn Tr un Theo Wikipedia Dữ liệu lớn “là thuật ngữ cho việc xử lý tập hợp liệu lớn phức tạp mà ứng dụng xử lý liệu truyền thống không xử lý được” Tác giả (McGuire, 2012) mô tả đơn giản “dữ liệu lớn” kho chứa liệu lớn (Large pools of data) [2] Trong đó, Viện Nghiên cứu toàn cầu McKinsey (McKinsey Global Institute-MGI) đưa định nghĩa “đó liệu có độ lớn vượt khả công cụ phần mềm sở liệu tiêu biểu nắm bắt, lưu trữ, quản trị phân tích” Nhưng có lẽ định nghĩa chấp nhận rộng rãi nhà phân tích Doug Laney hãng META 105 LIỆu LỚN - BIg dATA VỚI THƯ VIỆN THôNg MINH ,D HQ GH N Group (giờ công ty nghiên cứu Gartne, 2013), theo liệu lớn “ tài sản thơng tin có dung lượng lớn, vận tốc cao và/hoặc đa dạng cao địi hỏi hình thức xử lý thơng tin có hiệu chi phí để nâng cao việc đưa định tối ưu hóa quy trình” [2] Dữ liệu lớn chuyển vơ số - từ giá vé máy bay đến văn hàng triệu sách - thành dạng tìm kiếm, khai thác sử dụng sức mạnh tính toán ngày tăng để khám phá điều chưa nhìn thấy trước [13] tin Th uv ien Nhìn chung, hiểu Dữ liệu lớn tập liệu lớn khơng thể phân tích cơng cụ phần mềm thông thường Hơn nữa, liệu lớn yêu cầu phải có lực xử lý đáng kể (như siêu máy tính); bao gồm nhiều loại liệu văn bản, hình ảnh, video; qua nhiều tảng liệu mạng xã hội, tệp nhật ký web, cảm biến, liệu vị trí từ điện thoại thơng minh, tài liệu số hóa Dữ liệu lớn ngày tăng, địi hỏi tăng cường khả tính tốn cơng cụ phân tích ng Đặc trưng Dữ liệu lớn Th o Theo khái niệm Dữ liệu lớn - Big Data (2014) Gartner mô hình “5Vs”, năm đặc trưng quan trọng là: Tr un gt am + Số lượng lưu trữ (Volume): tập hợp liệu có dung lượng lưu trữ vượt mức đảm đương ứng dụng công cụ truyền thống Kích cỡ Big Data ngày tăng lên, tính đến năm 2012 nằm khoảng vài chục terabyte nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) lớn lên đến exabyte zettabyte cho tập hợp liệu Theo báo cáo năm 2015 Deloitte (tổ chức chuyên tư vấn doanh nghiệp, kiểm toán dịch vụ tài lớn giới) ước tính phút có 300 video tải lên YouTube; Google xử lý trung bình 2,4 triệu yêu cầu tìm kiếm; ngày giới gửi nhận 294 tỉ email, tỉ chia sẻ nội dung Facebook, 200 triệu ‘tweets’ (chia sẻ nội dung ngắn) Twitter Và chắn thời điểm tại, số liệu tăng lên [8] thư viện thông minh 4.0 công nghệ - liệu - người 106 ,D HQ GH N + Tốc độ xử lý (Velocity): Dung lượng gia tăng liệu nhanh tốc độ xử lý tiến tới thời gian thực (real-time) Các ứng dụng phổ biến lĩnh vực Tài chính, Ngân hàng, Giao thơng, Hàng khơng, Qn sự, Y tế - Sức khỏe, Giáo dục ngày hôm phần lớn liệu lớn xử lý real-time Công nghệ xử lý liệu lớn ngày tiên tiến cho phép xử lý tức trước chúng lưu trữ vào sở liệu un gt am Th o ng tin Th uv ien + Đa dạng chủng loại (Variety): Hình thức lưu trữ chủng loại liệu ngày đa dạng Trước hay nói đến liệu có cấu trúc ngày 80% liệu giới sinh phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, video, voice ) [11] Cơng nghệ Dữ liệu lớn cho phép liên kết phân tích đa dạng chủng loại liệu với Hin ̀ h 1: Mô hin ̀ h 5Vs đặc trưng Dữ liệu lớn [10] Tr + Độ xác (Veracity): Một tính chất phức tạp Big Data độ xác liệu Với xu hướng truyền thông xã hội (Social Media) mạng xã hội (Social Network) ngày gia tăng mạnh mẽ tính tương tác chia sẻ người dùng 107 LIỆu LỚN - BIg dATA VỚI THƯ VIỆN THôNg MINH GH N Mobile làm cho tranh xác định độ tin cậy xác liệu ngày khó khăn Bài tốn phân tích loại bỏ liệu thiếu xác nhiễu tính chất quan trọng Dữ liệu lớn ,D HQ + Giá trị thông tin (Value): Giá trị thông tin tính chất, đặc điểm quan trọng Dữ liệu lớn Phải hoạch định, xem xét giá trị thơng tin hữu ích Dữ liệu lớn mang lại nào, định triển khai Dữ liệu lớn uv ien Một số nhà phân tích Dữ liệu cịn bổ sung đặc điểm khác liệu lớn (các chữ V khác) như: Biến đổi (Variability), Hợp lệ (Validity), Lỗ hổng (Vulnerability), Biến động (Volatility), Biểu diễn (Visualization) [10] Th Dữ liệu lớn khác với liệu truyền thống đặc điểm: i) Dữ liệu đa dạng hơn; ii) Lưu trữ liệu lớn hơn; iii) Truy vấn nhanh hơn; iv) Độ chính xác cao tin Ứng dụng Dữ liệu lớn cho thư viện thông minh Th o ng Thư viện thông minh hiểu cách tiếp cận theo “ngữ cảnh” [13]; trước đây, hoạt động thư viện thủ công; với xuất máy tính hệ đầu, phần mềm CDS/ISIS để biên mục tra cứu tài liệu in; thư viện “thông minh” giai đoạn trước un gt am Trong bối cảnh CMCN 4.0, thư viện thông minh phát triển tảng Kỹ thuật số đại như: Kết nối vạn vật; Trí tuệ nhân tạo; Dữ liệu lớn; Điện toán đám mây Thư viện thông minh cung cấp cho người dùng tin sản phẩm dịch vụ thư viện (gồm không gian vật lý khơng gian số) nhanh chóng, tiện lợi, thân thiện, thông minh Được hệ thống công nghệ trí tuệ nhân tạo hỗ trợ tối đa, người dùng tin tương tác với thư viện thông minh giao tiếp với người thực Tr Trong thư viện thông minh nhấn mạnh vai trò trung tâm/chính dịch vụ thông tin người dùng tin, đề cao tính tương tác [13] Mục đích thư viện thông minh sử dụng công nghệ thư viện thông minh 4.0 công nghệ - liệu - người 108 GH N thông tin đại, thông minh để “thỏa mãn” yêu cầu thông tin người dùng tin Th uv ien ,D HQ Dữ liệu lớn phân tích Dữ liệu lớn đóng vai trị cốt lõi, tảng ứng dụng IoT, AI hoạt động đời sống xã hội, kinh tế thư viện thông minh không ngoại lệ Hin ̀ h 2: Robot trả sách chuyên dụng thư viện thông minh ng ̉ Singapore [5] Th o 3.1 ́ng dụng Dữ liệu lớn tích ḥp/liên thông/chia s̉ ngùn lực thông tin (thư viện số d̀ng chung) Dữ liệu Dữ liệu lớn phân loại bao gồm: gt am - Dữ liệu có cấu trúc (structured database): có nghĩa sở liệu định hình theo cấu trúc xác định từ trước Cơ sở liệu có cấu trúc xây dựng dễ dàng quản lý truy cập thông tin Tr un - Dữ liệu phi cấu trúc (unstructured database): sở liệu không xác định cấu trúc thông tin từ trước Các thành phần sở liệu khơng có đặc điểm chung Có thể hình dung sở liệu tập hợp thông tin, liệu bao gồm: thư điện tử, liệu ảnh, video, âm thanh, viết,… Dữ liệu phi cấu trúc có mặt khắp nơi sản sinh từ nguồn khác Để quản lý, liệu phi 109 LIỆu LỚN - BIg dATA VỚI THƯ VIỆN THôNg MINH GH N cấu trúc cần chuyển đổi thành liệu có cấu trúc qua q trình chuẩn hóa ,D HQ - Dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured database): thường liệu có cấu trúc khơng đồng Cấu trúc liệu phụ thuộc vào nội dung liệu tin Th uv ien Dữ liệu thư viện thơng minh liệu có cấu trúc phi cấu trúc chí bán cấu trúc thành phần liệu Dữ liệu lớn Nguồn lực thơng tin thư viện, ngồi tài liệu in truyền thống cịn có tài liệu/bộ sưu tập số: i) Tài nguyên điện tử, xuất điện tử (E-resources); ii) Tài nguyên số nội sinh (Digital Repository); iii) Học liệu/bài giảng điện tử (e-Learning); iv) Cơ sở liệu sách, tạp chí điện tử miễn phí/trả phí (Database); v) Tài nguyên mở (Open Resources) Các liệu/bộ sưu tập tích hợp liệu ‘Mash-up’ [14] thư viện thư viện nhóm/liên hiệp/ quốc gia; tích hợp liệu thư viện với hệ thống liệu khác gt am Th o ng - Thông qua Dữ liệu lớn, thư viện thông minh tích hợp/liên kết/chia sẻ nhiều liệu thuộc liñ h vực khác nhằm đảm bảo cung cấp thông tin đa dạng, tiện ích, nhanh chóng thơng minh (ví dụ Dữ liệu lớn giúp Thư viện cơng cộng tích hợp sở liệu thông tin thủ tục hành chính, văn hóa, du lịch, kinh tế, ngân hàng địa phương/vùng/miền; thư viện đại học tích hợp sở liệu khóa học, chương trình, môn học, việc làm, hỗ trợ khởi nghiệp ) un - Trong thư viện liên kết/chia sẻ/kết nối nguồn lực thông tin, hình thành Dữ liệu lớn nguồn tin quốc gia/ nhóm/liên hiệp; mức đơn giản mục lục liên hợp quốc tế, quốc gia nhóm/liên hiệp thư viện: Tr + Đối với CSDL/Bộ sưu tập tài nguyên số nội sinh, mức độ đơn giản tạo lập “Mục lục liên hợp Thư viện số chung” thư viện nước/vùng/hệ thống/nhóm tùy theo mức độ chính sách thư viện thông minh 4.0 công nghệ - liệu - người GH N 110 ,D HQ Thư viện số đại học dùng chung sáng kiến VNU - LIC với tham gia 28 thư viện trường đại học nước thống kết nối/chia sẻ (bước đầu) “Mục lục liên hợp Thư viện số dùng chung” Tiếp sau kết nối/chia sẻ liệu toàn văn tích hợp liệu người dùng tin [12] uv ien + Đối nguồn tin nước, quốc tế: Sách, báo, tạp chí khoa học (mua/tài trợ); sở liệu sách, tạp chí khoa học điện tử (miễn phí trả phí) Tạo lập sở liệu điện tử dùng chung Đây điều mà thư viện thơng minh hướng tới tính cập nhật, đầy đủ, tiết kiệm kinh phí khả chia sẻ khai thác sử dụng cao tin Th Liên hiệp chia sẻ nguồn tin Khoa học công nghệ kỹ thuật STE Consortium liên kết 22 trường đại học khối kỹ thuật với chủ tịch Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Liên hiệp bổ sung chia sẻ nguồn tin CSDL điện tử chuyên ngành phục vụ hoạt động học tập nghiên cứu khoa học người dùng tin tạo gắn kết, trao đổi thông tin thư viện khối [9] ng + Dữ liệu lớn hỗ trợ mạnh mẽ cho liên kết/tích hợp nguồn tin truy cập mở, tài nguyên mở cho người dùng tin gt am Th o Thông qua liên kết/chia sẻ/kết nối nguồn lực thông tin nhằm tạo lập Dữ liệu lớn dùng chung Người dùng tin thư viện thơng minh truy cập/tìm kiếm/khai thác đơn giản thuận lợi tới tài nguyên thông tin số thư viện thành viên Liên kết/chia sẻ xóa mờ ranh giới thư viện độc lập Người dùng tin có bình đẳng truy cập khai thác nguồn tài nguyên thông tin Tr un - Ứng dụng Dữ liệu lớn thư viện thơng minh cịn hỗ trợ, kiểm sốt hành vi, chỉ rõ tài liệu “đạo văn” Hiện nay, để thực quyền đạo đức nghiên cứu, thư viện có hệ thống phần mềm chống “đạo văn”; Tuy nhiên, hệ thống phần mềm chỉ kiểm tra trùng lặp liệu đơn lẻ phạm vi nội Ứng dụng Dữ liệu lớn phát trùng lặp, “đạo văn” toàn liệu tích hợp theo quy mơ, phạm vi liệu tích hợp/liên kết 111 LIỆu LỚN - BIg dATA VỚI THƯ VIỆN THôNg MINH ,D HQ GH N - Thư viện thông minh xây dựng sở liệu người dùng tin không dừng thư viện đơn lẻ; ứng dụng Dữ liệu lớn hỗ trợ xây dựng sở liệu người dùng tin tích hợp liên hiệp/nhóm thư viện chí quốc gia, khu vực quốc tế Tùy theo sách, người dùng tin sử dụng sản phẩm, dịch vụ tất thư viện 3.2 ́ng dụng Dữ liệu lớn cung cấp sản ph̉m, dịch vụ thơng tin nhanh chóng, tiện ḷi, thân thiện, thông minh cho ngừi d̀ng tin Th uv ien Ngày “Hiển diện số” [16] trở nên phổ biến, 80% dân số hiển diện số Internet Giờ hiển diện số người nhìn nhận tương tác số cá nhân họ nhiều tảng ứng dụng trực tuyến Nhiều người có nhiều hiển diện số trang Facebook, tài khoản Twitter, hồ sơ LinkedIn, Blog Tumblr, tài khoản Instagram nhiều un gt am Th o ng tin - Các liệu phi cấu trúc người dùng tin thư điện tử, liệu ảnh, video, âm thanh/giọng nói; comments/post cá nhân/ nhóm người dùng Facebook với thơng tin video chia sẻ từ Youtube, Twitter ghi nhận, cảm biến lưu vết; đồng thời phân tích (Data Analyse) Thư viện thơng minh có liệu cá nhân, thói quen, sở thích, lịch sử truy cập, tìm kiếm, khai thác thông tin, nghiên cứu, học tập người dùng tin Người dùng tin sử dụng dịch vụ thư viện không cần phải xuất trình thẻ Với công nghệ sinh trắc học (Quét mống mắt, nhận diện khn mặt, giọng nói, vân tay ) [16] hồ sơ phân tích liệu đầy đủ người dùng tin, thư viện thông minh tự động nhận diện người dùng tin, đồng thời cung cấp dịch vụ thơng tin nhanh chóng, tiện ích mang tính tương tác cao theo thói quen, sở thích chí gợi ý (chính xác tương tự) loại/ chủ đề tài liệu mà người dùng tin quan tâm Tr - Bằng cách phân tích liệu đến cá nhân người dùng tin, hệ thống Dữ liệu lớn tạo liệu hồ sơ người đọc, sở thích, thời gian học tập cá nhân cho chủ đề khác nhau, liệu riêng tư nhiều liệu khác Khi người dùng tin bắt đầu tìm kiếm, khai thác nghiên thư viện thông minh 4.0 công nghệ - liệu - người 112 ,D HQ GH N cứu chủ đề, hệ thống tìm kiếm sở liệu cho người dùng tin với nội dung tương tự Thông qua lịch sử nghiên cứu, học tập người dùng tin tương tự, hệ thống ước tính thời gian để người dùng tin hoàn thành chủ đề, tài liệu thư viện thơng minh hữu ích cho người dùng, hỗ trợ thư viện khác hữu ích cho người dùng tin ien - Dữ liệu lớn hỗ trợ dịch vụ thư viện thông minh hướng tới người dùng tin tìm kiếm, khai thác thông tin, sử dụng thư viện số thiết bị di động (mọi nơi, lúc) tin Th uv - Dữ liệu lớn mang nhiều hội cho thư viện thông minh giúp thấu hiểu người dùng tin qua kênh tương tác Thư viện thông minh đảm bảo tính liền mạch tương tác với người dùng tin Thơng qua việc phân tích liệu người dùng tin nhiều cấp độ tương tác khác điện thoại, website, hỗ trợ trực tuyến, quầy dịch vụ thơng tin thư viện xác định/đánh giá dịch vụ thơng tin cung cấp có làm hài lòng/thỏa mãn người dùng tin họ chia sẻ, nhận xét dịch vụ thơng tin [15] Th o ng - Dữ liệu lớn với hệ thống hỗ trợ giúp người dùng tin tiếp cận, sử dụng ứng dụng trích dẫn; gợi ý đọc báo xu hướng nghiên cứu dựa mức độ sử dụng di chuyển nguồn thông tin nghiên cứu cấp độ tồn cầu mơi trường điện toán đám mây (Hot article) gt am - Thơng qua Dữ liệu lớn, thư viện phát triển số lượng người dùng tin trực tuyến, tham gia vào việc cung cấp khóa e-learning khơng bị giới hạn thời gian địa điểm sinh sống/học tập/nghiên cứu Tr un Người dùng tin có nhu cầu ngày tăng tốc độ, đầy đủ sẵn có tức thì khả phát hiện, truy cập thông tin điểm tới dịch vụ thông tin tích hợp (không chỉ phạm vi/ giới hạn thư viện), khả cá nhân hóa dịch vụ, quy trình chuyển giao thơng tin/tài liệu tới hình người dùng Dữ liệu lớn công nghệ hỗ trợ giúp thư viện thông minh đáp ứng u cầu nhanh chóng, thơng minh 113 LIỆu LỚN - BIg dATA VỚI THƯ VIỆN THôNg MINH GH N 3.3 ́ng dụng Dữ liệu lớn truyền thông, quảng bá, marketing thông tin - thư viện ien ,D HQ - Ứng dụng Dữ liệu lớn quảng bá/truyền thông theo ngữ cảnh, thời gian thực: Với liệu chi tiết người dùng tin, thư viện thơng minh giới thiệu sản phẩm dịch vụ tùy thuộc vào ngữ cảnh liên quan đến nội dung mà người dùng tin quan tâm họ đọc viết Tương tự, tính logic sản phẩm, dịch vụ thơng tin tổng hợp thơng qua kênh tương tác khác để hiểu người dùng tin tốt Thông tin phản hồi địa điểm trình sử dụng dịch vụ thơng tin thu thập phân tích theo thời gian thực Th uv - Dữ liệu lớn với công nghệ trả lời tự động (chatbot), phân tích tâm lý (sentimel analysis), tìm kiếm theo khái niệm (concept search) [2] giúp truyền thông, quảng bá, marketing hoạt động, sản phẩm, dịch vụ thông tin thư viện cách chính xác, nhanh chóng, thuận tiện tin 3.4 ́ng dụng Dữ liệu lớn quản lý thư viện thông minh Th o ng Ứng dụng Dữ liệu lớn góp phần hỗ trợ đắc lực quản lý thư viện bao gồm quản lý, tối ưu hóa nguồn lực thơng tin, quản trị sở liệu người dùng tin, thống kê, kiểm tra, đánh giá chất lượng/mức độ đáp ứng sản phẩm, dịch vụ thông tin; khảo sát, ý kiến phản hồi thông tin người dùng tin hoạt động thư viện thông minh, dự báo, hoạch định sách, cụ thể: gt am - Ứng dụng Dữ liệu lớn giúp đổi mới/thay đổi mơ hình tổ chức, quản trị thư viện bao gồm quản lý không gian thư viện vật lý với trang thiết bị đại, tự động, trợ lý ảo, robotic không gian thư viện số theo xu hướng liên kết/tích hợp liệu thư viện với nhau; thư viện với hệ thống thông tin hỗ trợ khác Tr un - Ứng dụng Dữ liệu lớn dựa vào liệu người dùng tin để đánh giá, phản ánh tài liệu liệu xu hướng, chủ đề nghiên cứu, thói quen, sở thích, chí khoảng thời gian, từ hỗ trợ thư viện thơng minh có phân tích việc bổ sung nguồn tin, cải tiến/thay đổi/điều chỉnh dịch vụ thông tin theo hướng đáp ứng/thỏa mãn tối đa nhu cầu người dùng tin thư viện thông minh 4.0 công nghệ - liệu - người 114 uv ien ,D HQ GH N - Thông tin người dùng tin số thẻ, địa email, mật cho riêng tư thực tế dễ dàng tiếp cận vì khơng có kho lưu trữ liệu giới mà không chia sẻ Theo nghiên cứu Cơng ty bảo mật Terbium Labs có tới 20% dân số bị ảnh hưởng việc vi phạm liệu Khi địa email bị xâm nhập người ta tìm thấy thơng tin bị rị rỉ 50 nguồn khác [1] Ứng dụng Dữ liệu lớn với công nghệ Chuỗi khối (Blockchain) thư viện thông minh ghi lại liệu giao dịch người dùng tin gắn với mã số định danh dựa sinh trắc học, nhờ loại bỏ việc phải qua nhiều trung gian lặp lại q trình xác nhận sử dụng để tăng hiệu bảo vệ quyền riêng tư người dùng tin tin Th - Dữ liệu lớn với công nghệ hỗ trợ giúp thư viện thông minh xử lý hoạt động quản lý thống kê, khảo sát, điều tra định kỳ đột xuất, đặc biệt Dữ liệu lớn tự động xử lý, phân tích, đánh giá đưa kết cao dự báo cách nhanh, xác suất cao hoạt động thư viện tương lai; hỗ trợ thông tin liên quan đến chính sách, định tối ưu quản lý Th o ng Dữ liệu lớn cung cấp cho nhà quản lý thư viện, sở để khẳng định hay phủ định nhận định mang tính trực giác Đồng thời giúp nhà quản lý thư viện có dự đốn quan điểm xác thay vào trải nghiệm cá nhân cho việc định hay hoạch định chính sách [5] un gt am - Dữ liệu lớn giúp tạo “bộ khung” (framework) để xây dựng báo cáo phân tích dự đốn, tìm biến chung dự đốn tình trạng tăng, giảm lượt người dùng tin sử dụng thư viện việc kết hợp sở liệu Không vậy, Dữ liệu lớn tạo dịch vụ dựa vào trải nghiệm người dùng tin quản trị rủi ro/không đáp ứng nhu cầu xảy trình tìm kiếm, khai thác thơng tin Tr Kết luận Vai trị Dữ liệu lớn thư viện thơng minh quan trọng để góp phần cung cấp sản phẩm, dịch vụ thông tin đại, tiện ích 115 LIỆu LỚN - BIg dATA VỚI THƯ VIỆN THôNg MINH GH N thông minh cho người dùng tin; thích ứng nhanh với tác động, biến động mạnh mẽ CMCN 4.0 ,D HQ Thư viện cần có kế hoạch chiến lược ứng dụng, triển khai AI, IoT đặc biệt Dữ liệu lớn (Big Data), yếu tố cốt lõi xây dựng thư viện thông minh, thư viện không muốn “bị bỏ lại phía sau” “lỡ chuyến tàu Công nghiệp 4.0” Tài liệu tham khảo ien Tiếng Việt uv Hoàng An (2016), Những lo ngại ứng dụng BigData, truy cập từ http:// www.pcworld.com.vn/articles/cong-nghe/an-ninh-mang/2016/01/1245448/ nhung-lo-ngai-khi-ung-dung-bigdata/, ngày 22/ 9/2018 Th Cục Thông tin Khoa học Công nghệ Quốc gia (2015), Dữ liệu lớn xu hướng đổi sáng tạo dựa liệu, truy cập từ http://www.dostquangtri gov.vn/Upload/Thongtinchuyende/20170808-10082629.pdf, ngày 26/ 8/2018 ng tin Tạ Hoàng Khải (2018), Big Data Analyst: Công nghệ cốt lõi Cách mạng Công nghiệp 4.0, truy cập từ http://vatm.vn/big-data-analyst-cong-nghe-cotloi-cua-cach-mang-cong-nghiep-40-n5106.htm, ngày 21/ 8/2018 Th o Klaus Schwab (2016), Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư, NXB Hà Nội, Hà Nội, Tr 55 gt am Nguyễn Thúc Hoàng Linh (2018), “Thư viện thông minh - Kho tri thức tương lai”, truy cập từ http://www.pcworld.com.vn/articles/cong-nghe/ song-va-cong-nghe/2018/05/1256652-3/thu-vien-thong-minh-kho-tri-thuccua-tuong-lai/, ngày 06/ 9/2018 Đắc Luân (2018), Dữ liệu lớn: Biết chưa biết, truy cập từ http://www brandsvietnam.com/14503-Du-lieu-lon-Biet-va-chua-biet-Phan-1, ngày 26/8/2018 un Mayer Viktor (2018), Dữ liệu lớn Cuộc cách mạng làm thay đổi cách sống, làm việc tư duy, NXB Trẻ, TP Hồ Chí Minh Tr Phạm Văn Thịnh (2018), Ứng dụng liệu lớn Chính phủ điện tử, truy cập từ http://aita.gov.vn/ung-dung-du-lieu-lon-trong-chinh-phu-dien-tu, ngày 23/9/2018 thư viện thông minh 4.0 công nghệ - liệu - người 116 ,D HQ GH N Vũ Thơm (2018), Thư viện Tạ Quang Bửu (Trường Đại học Bách khoa), http://www.vla.org.vn/index.php?option=com_content&view=article&id=201:th-vin-t-quang-bu-trng-i-hc-bach-khoa-ha-ni-t-chc-hi-tho-chias-tai-nguyen-thong-tin-va-dch-v-h-tr-ao-to-nghien-cu-cho-cac-trng-i-hc&catid=51:tin-tc&Itemid=54, ngày 25/9/2018 10 Nguyễn Thanh Thủy (2018), Trí tuệ nhân tạo thời đại số: Bối cảnh giới liên hệ với Việt Nam, truy cập http://tapchicongthuong.vn/tritue-nhan-tao-trong-thoi-dai-so-boi-canh-the-gioi-va-lien-he-voi-viet-nam20180821033434407p0c488.htm, ngày 26/8/2018 uv ien 11 Lưu Viñ h Toàn (2016), Khai thác liệu phi cấu trúc, truy cập từ http:// tiasang.com.vn/-khoa-hoc-cong-nghe/Khai-thac-du-lieu-phi-cau-truc-12346, ngày 21/9/2018 Th 12 Trung tâm Thông tin -Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội (2017), Cẩm nang Thông tin - Thư viện năm 2017, Nxb Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội Tiếng Anh ng tin 13 Baryshev, R.A., Babina O.I (2016), “Smart library concept in Siberian Federal University”, International Journal Of Applied And Fundamental Research, (1), truy cập từ http://www.science-sd.com/pdf/2016/1/17.pdf, ngày 24/ 9/2018 Th o 14 Boris Zetterlund (2018), Big Data and libraries: getting the most from your library data, truy cập từ https://www.axiell.co.uk/getting-the-mostfrom-your-library-data/, ngày 23/ 9/2018 gt am 15 Harper Lindsey M (2017), Big Data’s Impact on Privacy for Librarians and Iformation Professionals, truy cập từ https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ full/10.1002/bul2.2017.1720430406, ngày 23/ 9/2018 Tr un 16 Research Planning and Review Committee (2018) 2018 top trends in academic libraries: A review of the trends and issues affecting academic libraries in higher education, truy cập từ https://crln.acrl.org/index.php/ crlnews/article/view/17001/18750, ngày 23/ 9/2018  ... giúp thư viện thông minh đáp ứng yêu cầu nhanh chóng, thơng minh 113 LIỆu LỚN - BIg dATA VỚI THƯ VIỆN THôNg MINH GH N 3.3 ́ng dụng Dữ liệu lớn truyền thông, quảng bá, marketing thông tin - thư viện. .. phạm vi liệu tích hợp/liên kết 111 LIỆu LỚN - BIg dATA VỚI THƯ VIỆN THôNg MINH ,D HQ GH N - Thư viện thông minh xây dựng sở liệu người dùng tin không dừng thư viện đơn lẻ; ứng dụng Dữ liệu lớn hỗ... luận Vai trị Dữ liệu lớn thư viện thông minh quan trọng để góp phần cung cấp sản phẩm, dịch vụ thông tin đại, tiện ích 115 LIỆu LỚN - BIg dATA VỚI THƯ VIỆN THôNg MINH GH N thông minh cho người