Abychom vám mohli poskytnout lepší služby, používáme na webu cookies. Více informací najdete v našich zásadách ochrany soukromí.

Datová analytika v knihovnách – záznam panelové diskuze

Datum publikace: 03-06-2021 Kategorie: Knihovny

Čelní představitelé třech zahraničních knihoven s námi sdíleli své zkušenosti se sběrem a interpretací analytických dat v knihovnách. Jaká je podle nich budoucnost „čísel“? A proč se vlastně vyplatí data knihovnám analyzovat?

Schopnost reagovat rychle a adekvátním způsobem na měnící se požadavky uživatelů je pro celou řada knihoven zásadní. Nedostatek analytických dat jim ale brání aktivity svých uživatelů dostatečně monitorovat. Díky rozdílným zdrojovým datům, manuálnímu způsobu zpracování, offline ukládání apod. knihovníci neznají souvislosti a nemají možnost jednoduché interpretace výsledků.

O svých zkušenostech s datovou analytikou spolu diskutovali Michael Levine-Clark, děkan Univerzity v Denveru, Thomas A. Peters, děkan knihovnických služeb v Missouri State University Libraries, a Andrew White, ředitel knihovny na Rensselaer Polytechnic Institute (RPI).

Buďte zvídaví

Hned na začátku diskuze Thomas A. Peters zmínil, že za daty je potřeba hledat informace. Chtějte znát podstatu a vědět, co přesně čísla znamenají. Pomůže vám to s transformací z organizace „řízené daty“ na organizaci, která staví na „informacích“. Na první pohled je to krok zpátky od populárních „big data“, ale knihovny tak získají směr – možnost vyprávět příběh, a to na základě dat a konkrétních zjištění, která z důkladné datové analýzy vyplývají.

Nespokojte se s málem

Sběr dat z různých zdrojů může být pro knihovníky časově náročný. Na samotnou interpretaci pak nezbývá mnoho času. Nabízí se analytiku dat v knihovně zautomatizovat a vizualizovat. Snadno tak vysledujete trendy (např. nadměrné výdaje za kolekce) a data správně interpretujete. Navíc tento přístup otevírá knihovnám nové zajímavé souvislosti.

Zákazník na prvním místě

Knihovny dělají vše pro to, aby studentům pomohli se vzděláváním a dosažení studijních úspěchů. Díky správné interpretaci dat se o chování uživatelů dozví více než byste možná čekali. Jste lépe připraveni reagovat na požadavky uživatelů. Michael Levine-Clark z Denver Libraries uvádí konkrétní příklad. Při interpretaci dat zjistil, že studenti s připojením mimo síť univerzity mají obecně lepší průměr.

Zabezpečení dat

Výběr typu dat pro načtení do analytické platformy je důležitým krokem. Panelisté se shodli, že osobní údaje z důvodu zabezpečení nesmí sdílet s třetí stranou. Například v Rensselaer Polytechnic Institute se z tohoto důvodu rozhodli IP adresy do analytické platformy EBSCO Panorama neintegrovat.

Podívejte se na záznam webináře, kde se o datové analytice v knihovnách a zkušenostech panelistů dozvíte více.

Přehrát záznam diskuze

Share this: