基于Eclipse IDE 平台，嵌入Android Development Tools（ADT）插件，构建Android应用开发环境
从大量的非结构化数据中，分析并得到两种不相干客户行为之间的内在联系，即大数据时代的数据分析与数据挖掘技术。目前，市场上的图书采集器只能进行馆藏文献查重，无法实现按读者需求采购，结合国外读者主导式采购系统（简称PDA），利用书商提供的电子书单，通过图书馆网络平台，积极引导读者参与图书采购。
而人们对于海量数据的运用将预示着新一波胜利率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据的数据不是数据存储，而是数据获取与数据应用。2.2 数据挖掘技术应用到图书馆自动化系统图书馆可以运用网络数据对读者进行数据挖掘与分析，这种基于网络的数据挖掘，不需要制定问卷，也不需要逐一调查，成本低廉。
目前，图书情报界所熟知的聚类分析、数据挖掘、关联规则、网络分析、可视化分析、数据融合与数据集成等，这只是针对结构化数据和有限数量的关键词进行聚类分析、共现分析等，并不能真正挖掘非结构化数据和半结构化化数据，更不能通过数据预测未来的发展趋势。数据分析与数据挖掘技术会尽可能让馆藏资源与读者需求达到无缝契合，图书馆读者服务工作上升到理想境界。
对读者进行阅读推广，在大数据时代，挖掘读者的借阅数据与习惯，对读者提供个性化的服务。
高校图书馆亦可参考这一做法，根据读者对馆藏资源的点击率，利用图书馆自动化系统，对馆藏资源进行分类与排行，预测读者喜好，在校园局域网平台上，对读者进行文献信息分类，实现信息精准推送。视觉协同也可以实现同步微机接口，即可自由选择在电脑上或是在多台电脑上工作，通过物理的智能搜索令牌，用以增强可用性和视觉印象。
三是形成了图书馆智能化的自由组合，包括用户在注册后团队成员范围的自由组合、信息令牌互连互通知识分享的自由组合、分布组群搜索的自由组合、文献载体选取拖移的自由组合、实体文献与虚拟操作键的自由组合，等等。4 结语融合图书馆发挥了信息技术的引领作用，从图书馆自身的供给侧发力，提升馆员的信息素养，提升图书馆的服务能级，以满足日益增长的用户需求侧的信息服务和知识导航的需求，以规避新环境下图书馆被边缘化的可能危机。
这些智能技术正是实现融合图书馆的融合化、互动化、可视化和泛在化的信息技术基础和技术保障，使图书馆的服务血脉更加畅通。以上案例给我们很好地展示了电子应用如何帮助我们实现多媒体图书馆管理，以及这些应用如何帮助我们在图书馆开展知识探索工作。