1.建立數據與文獻壹體化的新型數字圖書館。
從科學到數據密集型科學研究範式轉變的成功，標誌著壹種新的常規科學的形成，這種新的常規科學必然導致科學研究理念和方法的新突破和新發展，並將對專業圖書館產生新的需求。因此，需要建立壹個新的數據和文獻壹體化的數字圖書館，形成壹個數據和信息壹體化的互操作框架，使科學研究的全過程在數字圖書館的電子環境中進行，並向所有人開放，使科學研究的材料、思想、過程和結論得以傳播和享受。培養數據密集型科研環境下的數據管理人才“數據是信息時代的石油”，數據管理人才是數據密集型科研環境下的稀缺人才。來自世界各地的各種海量數據不斷在美國(或美國公司)被收集，這種趨勢短期內沒有改變的跡象。未來，壹個國家的核心競爭力很大程度上將取決於將數據轉化為信息和知識的速度和能力，而這實際上取決於大數據的技術能力。要保持在科研領域的領先地位，國家決策者和科研人員必須密切關註大數據的趨勢。美國國家科學委員會N SB在其報告《長期保存的數字數據收集:支持21世紀的研究和教育》中提出了如何培養和支持壹個被稱為數據科學家的新科學家群體的問題:“數據科學家包括信息科學家、計算機科學家、數據庫和軟件工程師或程序員、學科專家、數據管理者、數據索引專家、圖書館員、檔案員和其他在科學數據資源的成功管理中起關鍵作用的人。目前，美國需要超過65，438+0.4萬至65，438+0.9萬名具有“深度分析”專業知識的研究人員，而對具有數據知識的管理者的需求超過65，438+0.5萬。大數據的應用是壹個技術難度很高的集成應用，比如需要集成人工智能、商業智能、數學算法、自然語言理解、信息技術等跨學科領域的技術成果。數據科學家是未來10年最具吸引力的崗位，數據館員、數據服務館員等數據管理人才在數據密集型的科研環境中會比較稀缺。
2.建立數據驅動的E-Science服務模型。
在E-Science環境下，圖書館能否從傳統的信息服務向知識服務突破，將是其生存和發展的關鍵。因此，我們必須更加重視科學數據，認識到開展科學數據服務，提高組織和挖掘科學數據的能力對科學研究和圖書館競爭力的重要意義。專業圖書館要為研究人員提供最好的信息和技術服務，滿足海量數據長期存儲的需求，並將其融入用戶工作流的數據生命周期。數據驅動的E-Science服務模式將是現代科學圖書館發展的新增長點。