IFLA和联合国教科文组织共同发表的《学校图书馆宣言》[2]指出了图书馆提供信息服务责任。
个性化服务是图书馆为读者量身定做的服务，大数据时代图书馆将利用大数据技术，捕捉读者动态的操作行为，细化到读者利用图书馆服务过程中的每一次点击，能结合学科分析，自动调用不同类别、不同层次的数据，智能地推送给目的读者，为图书馆实现个性化服务提供了可能。大数据环境下，对于读者的利用图书馆服务过程中的各种行为，例如查询书目、数据库资料或者浏览网页等，可以细化到某一篇文章，甚至某一个词，将读者的个人行为都汇集到数据库中，然后对不同层次人群的兴趣爱好进行详细分析，进行有针对地、准确地推送服务，另外根据读者的行为的热点分析，大数据技术可以告诉我们图书馆读者的兴趣偏好的变化曲线，以便预测读者需求，从而为图书馆的资源采集、资源更新等提拱依据，最终达到预知读者需求、引导读者需求行为的效果，可大大提高图书馆的服务效益。
（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]。这些多是非结构化和半结构化的信息，虽然价值密度不高，但是只要全面收集就能够更好地利用大数据技术，分析读者的偏好，有针对性地为读者提供有用的信息。
大数据技术不仅可以通过数据了解用户的行为、信息需求、知识应用能力，更可以利用数据对用户的科研创新合作过程及合作交互型知识服务过程将要发生什么进行分析和预测，从而应对图书馆未来所面对的生存危机。在图书馆服务提供过程中，还要重要读者隐私权的保护。
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。（6）加强用户隐私保护隐私权是公民的一项重要权利，然而在网络技术发达的时代，泄露隐私却是几乎每时每刻都在发生的事情。