Être capable de réagir facilement à l’évolution des besoins des utilisateurs est depuis toujours l’une des « règles d’or » des bibliothèques, au niveau opérationnel. Toutefois, encore trop souvent, cet objectif n’est pas complètement atteint. En l’absence d’outils d’analyse de données modernes et novateurs, des informations factuelles importantes concernant l’engagement des utilisateurs peuvent échapper aux bibliothèques. De plus, la disparité des sources de données, le manque d’informations complètes, le recours au traitement manuel et au stockage hors ligne, peuvent rendre fastidieuses voir difficiles la collecte et l’analyse des données de bibliothèque.

A l’occasion d’un webinaire organisé par EBSCO, Michael Levine-Clark, Doyen des bibliothèques de l’Université de Denver, Thomas A. Peters, Doyen des services de bibliothèque des bibliothèques de l’Université d’État du Missouri et Andrew White, Directeur de la bibliothèque de l’Institut Polytechnique de Rensselaer, ont récemment partagé leurs expériences sur le sujet. Ce webinaire portait sur la question de l’analyse des données de bibliothèque et notamment sur le Data Analytics.

A cet égard, notons que le Data Analytics (DA) consiste à examiner des données brutes (souvent en grand volume) afin d’en faire ressortir des informations compréhensibles par l’humain et difficilement observables par analyse directe.

So What ?”

En introduction de ce webinaire, Thomas A. Peters pose la question « So What ? » (« Et alors ? » en français). Cette question, apparemment simple et sans prétention, est en réalité fondamentale dans le contexte qui nous intéresse. Elle permet de déplacer le point de vue de la bibliothèque d’une perspective basée sur une organisation « guidée par les données » à une perspective nouvelle, reposant sur une organisation « informée par les données ». Ce changement de point de vue, qui peut paraître subtil, permet - en réalité - à la bibliothèque de réorienter ses efforts. Il lui donne l’opportunité d’utiliser les données et les connaissances acquises grâce à l’analyse des données (ou, dans notre cas, le Data Analytics) pour justifier de ses choix en matière de développement de collections.

Est-on bien certain d’avoir accès à toutes les informations clés ?

Lorsqu’un bibliothécaire a besoin de données, il doit identifier les meilleures sources puis collecter les informations. Cette collecte de données est, cependant, souvent chronophage et ce, au détriment de l’interprétation même des données. Si l’analyse des données de bibliothèques est automatisée et présentée de manière graphique (comme c’est le cas avec le Data Analytics), les données peuvent être plus facilement interprétées, les tendances sont plus faciles à identifier et la prise de décision est également facilitée. Il apparaît, en outre, que plus l’on dispose de temps pour se concentrer sur l’analyse des données, plus l’on a de chances de mettre en lumière de nouvelles questions mais aussi de nouvelles réponses. Pour que l’analyse de données soit véritablement efficace, il faut que toutes les informations importantes puissent être considérées.

Savoir mettre en évidence le rôle de la bibliothèque dans la réussite des étudiants

Soutenir la réussite des étudiants est un enjeu clé pour toute bibliothèque universitaire. Mieux comprendre les domaines dans lesquels ils ne performent pas est un enjeu particulièrement important pour démontrer le rôle que joue la bibliothèque sur la réussite des étudiants. Tout comme l’est la capacité de la bibliothèque à se concentrer sur les tendances les plus marquées. Ainsi, en analysant les données des bibliothèques dont il est le Doyen, Michael Levine-Clark a pu constater que les étudiants qui ont le plus de sessions EzProxy ont tendance à avoir une meilleure moyenne générale.

Veiller à la protection des données

Tous les panélistes présents à ce webinaire s’entendent pour dire que les informations personnelles doivent rester au sein de l’institution. Le choix du type de données chargées dans la plateforme d’analyse de la bibliothèque est une étape importante en matière de protection des données. A cet égard, le responsable de la sécurité de l’Institut Polytechnique de Rensselaer en est arrivé à la conclusion que les adresses IP étaient des informations personnelles identifiables. Il a donc choisi de ne pas intégrer ces données dans, Panorama, la toute nouvelle plateforme de Data Analytics développée par EBSCO.

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