随着移动客户端在全球的迅速普及，其更新换代的速度更是令人吃惊。
（4） 用户隐私权的保护受到了极大挑战。大数据的4V特征，或者说特点有四个层面：业界将其归纳为4个V――Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。
当用户发出一个查询请求时，最多的运算是服务器之间的信息交换，最后将结果返回给用户。最后是价值密度低，从大量的低质量、低价值的数据中获取知识，犹如从大海中捞针，获取数据成本很高，但有待挖掘价值大。大数据背景下，图书馆可以充分发挥其资源、人力、技术等方面的优势，加强对学校重点学科专业领域的各类型的数据资源，如论文、会议论文、学位论文、研究动态、学科前沿，甚至互联网上相关学科领域专家学者的博客、论坛等数据进行收集，利用大数据分析技术，通过对所收集到的数据进行加工整理，数据建模，可以提高数据的价值密度，提升图书馆知识服务的学科化、专业化水平，发挥图书馆员在信息收集、整理、加工中的优势，从而更好地为学科专业和科研服务。
当前，大数据技术主要包括可视化分析、数据挖掘算法、数据质量管理、语义引擎等，技术是解决大数据问题的关键，并将影响到大数据的研究读者尤其是高校图书馆的读者需求和使用行为越来越青睐于移动信息服务，左右了文献资源建设的结构，根据《2013年高校图书馆发展概况》数据显示，2013年505所高校图书馆电子资源的采购费用约为9.49亿元，平均值为187.9万元，较2012年提高了7.8%，电子资源采购费用逐年增长，而馆均纸质资源购置费则略有下降[1]。
1 当前文献资源建设工作中的困境在图书馆诸多业务工作中，文献资源建设是第一步，是所有后续工作的基点。
为此，从馆藏结构到范围和深度、服务手段，图书馆都应以本地经济的阶段性发展惟依据，作出一系列的调整，也就是说，文献资源建设方向应该根据本地经济转型发展重新定位。大数据时代，大量的数据都存储在分布广泛、不同地域、各种类型的服务器中。
新一代的网络架构要适应WEB2.0时代的水平服务应用。（3）提供深度的参考咨询服务大数据时代，咨询馆员可以将符合大数据特征的咨询课题融入到大数据系统，系统将根据咨询的内容主题，利用大数据分析技术，可视化技术，瞬时以图形方式展示查询结果，从而缩短了咨询馆员获取信息资源的时间，扩大了资源的获取面，从而最大程度地满足读者的需求，提高参考咨询的效率。
图书馆的大数据主要有：（1）图书馆的数字化资源图书馆经过多年的建设，拥有大量的数据库资源、电子书资源、纸质图书期刊数字化形成的数字资源，此外，还有各类音频、视频资源、这一类数字资源总量巨大，且增长速度快，是图书馆大数据的一大组成部分（1）开展读者研究工作大数据背景下，图书馆要为用户提供更好的服务，用户的要求会更多，对服务的期望也将更高。