前言
在2026年中国高校图书馆数据治理与应用创新研讨会上，维普智图产品总监魏铭发表了题为“激活数据要素价值：构建高校图书馆新型数据治理体系”的主旨报告，他深入探讨了图书馆为何需要启动深度数据治理，以及维普智图在数据治理的经验与数据驱动服务的应用场景。
观点
为什么图书馆要进行数据治理？
在AI浪潮下，高校图书馆正面临数据体系化不足、多源异构数据难以融合的挑战，导致数据使用成本高、服务效果不理想。数据治理的核心，是通过数据收集、规范与质量控制，将杂乱数据深度融合，并转化为服务的核心要素。
魏铭指出，图书馆在新时期的职责之一是强化数据治理能力，制定标准、收集数据、挖掘知识并供应给用户。其本质是数据的“熵减”——将混乱的原始资料浓缩为能直接驱动服务的知识要素。
方案
DALIB 3.0数据治理体系
“数据治理落地的关键是：标准、方法、馆员。”
要让数据释放价值，图书馆必须夯实自身的数据基座。维普智图DALIB 3.0提供了全方位的数据治理方案：扎“知识级”
扎根“知识级”深度
治理深入到条目级、知识内容，关联学者、机构、重要评价指标等，满足深层次的研究分析需求。
“全域”治理广度
整合文献数据、行为日志、业务数据，实现对“资源、人、事”的统一治理。
信息化成熟模型
采用分层治理体系，分阶段治理数据，确保数据准确率提升至98%以上。
可信指标分析
包含500+指标的标准体系，面向管理决策建立100+数据模型，图书馆可实现从“凭经验判断”向“看数据说话”的转型。
数据馆员能力建设
新型数据体系的成功落地，关键在于组织与人的协同。数据标准、质量、分析、服务都需要明确责任人，“数据馆员”将成为图书馆的新兴核心岗位。
成效
深度赋能应用场景
“数据治理效果的好坏，不在于‘有没有数据’，而在于‘能不能服务’。”
魏铭在报告中重点解析了高质量数据如何重塑图书馆的核心业务场景：
1
支持管理决策
数据空间 | 面向图书馆各部门以及读者提供数据看板，追踪核心指标、分析数据规律、掌握服务趋势。 |
馆藏绩效评价 | 统计核心资源保障率、成果收录与参考保障率等关键指标，为资源采购提供决策依据。 |
阅读报告 | 生成读者的阅读报告与兴趣画像，让读者直观了解图书馆服务效果。 |
数据驾驶舱 | 打造数字化孪生图书馆，通过数据可视化大屏让读者、领导、馆员即时掌握全馆运行状态。 |
数据空间
2
升级知识服务
AI问答与检索 | 利用可信任的学术文献知识语料支撑RAG（增强检索生成），让用户以问答形式快速获取核心结论与研究方法，精准定位馆藏资源，极大提升知识获取效率，也让馆藏资源可以服务大模型，焕发新生机。 |
3
科研情报支撑
基于领域文献知识语料，图书馆可通过主动情报供给深度嵌入科研全流程，提供热点追踪、同行进展分析、合作机会识别以及成果影响力评估。
4
个人知识管理
基于用户行为数据语料，图书馆可精准识别读者的知识需求，助力个性化学习。
个人知识库 | 提供借阅、收藏、笔记及历史问答的一站式管理，追踪学习轨迹，辅助日常研究学习。 |
5
数据语料服务
“AI+数据”正加速重构高校的教学、科研与管理流程。提供面向大模型的高质量数据语料服务，将成为图书馆支撑学校核心目标的重要能力。
为此，DALIB将在今年推出数据语料服务套件，助力图书馆搭建数据门户，为全校师生精准供应数据与知识。
迈向“十五五”数据智慧新生态
图书馆数字化转型成功的标志，是实现从“数据资源”到“数据要素”的质变。正如魏铭所强调的：“数据治理是图书馆服务框架重构的起点，也是通往全校‘知识中枢’的必经之路。”
在已经到来的“十五五”阶段，图书馆将通过高质量的数据基座与语料服务，深度融入教学与科研的核心场景。
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以上内容根据魏铭在2026年中国高校图书馆数据治理与应用创新研讨会上的报告整理，经本人审阅后发布。
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