近年来，继移动互联网、物联网、云计算技术之后，大数据正成为最具有颠覆性的信息科技。互联网技术的发展，尤其是社交网络、电子商务与移动通信的出现，把人类社会带入了一个由以“PB（1024TB）”为单位的结构与非结构数据信息组成的新时代。由于RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据将会成为未来图书馆大数据的几个主要来源^[1]，如何利用大数据技术挖掘隐含在用户行为背后的半结构化、非结构化数据信息，变革图书馆管理，拓展图书馆业务，已成为摆在图书馆面前的首要问题。大数据纷繁复杂，分布在全球多个服务器上，使得存储和处理这些数据既便宜又容易，善用这些大数据，就可以做很多在少量数据基础上无法完成的事情。

云计算的实现为图书馆存取大量的信息数据提供了便利，图书馆可以通过云计算对大数据进行存储、分析、预测，使其决策更为精准。

随着大数据存储成本继续暴跌，而数据分析工具越来越先进，收集和存储数据的数量及规模也将呈爆发式增长，图书馆可以利用读者借阅行为大数据改善现有的服务。大数据可以帮助我们分析读者的阅读兴趣、阅读习惯、检索能力，创新图书馆的服务模式，提高图书馆的服务质量。图书馆可将自己收集到的大量读者的阅读习惯数据提供给有能力挖掘数据价值的人或公司，使数据产生附加价值，为图书馆创造新的效益，为图书馆资源购置费提供新的增长点，为图书馆创新服务模式提供技术支持。这一阅读习惯数据还可以重复利用，不断产生价值。电子书阅读器将读者阅读一页或一节书所需时间，是泛读、精读还是放弃阅读，是画线强调或做标记等阅读行为都一一记录下来，通过数据分析就能了解读者对电子书的好恶和阅读模式。图书馆可将电子书阅读器收集的阅读情况数据，如在阅读时反复被标注或强调过的内容，反馈给出版社，这样出版社就能知道电子书中最受读者欢迎的内容，从而预测读者阅读兴趣、研究方向，预测最受读者欢迎的图书，进而改变出版策略，提高图书销量。如果作者得到图书馆反馈的读者对其电子书的阅读情况数据，也可以清楚地知道自己作品的哪一部分最能吸引读者，最受读者欢迎。这样，作者也可根据读者的喜好提高自己作品的质量。如此，读者阅读数据就被多次利用，创造出了不同的价值。需要指出的是，图书馆在利用读者借阅数据时，要注意读者个人信息的保密，对大数据的挖掘、分析，要以保护读者个人信息为前提，要在充分尊重读者个人隐私权的基础上，利用读者借阅大数据。如澳大利亚公共服务大数据战略中通过项目设计隐私保护、保护数据的完整性、隐私评估、相关法律法规几个方面来保护读者隐私^[8]。

大数据时代，谁能收集读者借阅大数据，并对大数据进行挖掘、分析、利用，谁就能占领文献信息提供者的市场。图书馆如果没有对读者借阅行为等非结构化数据进行收集、存储并加于利用，就会失去其原有的为读者提供文献信息服务的优势，读者就会放弃图书馆而选择能为他们提供个性化服务的数据挖掘公司，而图书馆没有其懒以生存的读者，就失去了其存在的前提，更谈不上发展。