L’analyse des données au sein des bibliothèques a beaucoup évolué, en particulier ces dernières années. Désormais, les bibliothèques cherchent à garder une longueur d’avance et à mieux appréhender leurs données pour identifier et suivre les tendances. Plusieurs facteurs peuvent expliquer ce phénomène : les nouvelles dispositions en matière de protection des données, le passage au stockage de données dans le cloud, l’essor de l’apprentissage à distance ou encore l’accès numérique, qui - en raison du COVID - est devenu une priorité.
Fin 2021, EBSCO a lancé - en partenariat avec le Library Journal - une enquête pour mieux comprendre la place et le rôle occupés par l’analyse au sein des bibliothèques ainsi que les défis qui entravent la mise en œuvre d’une bonne stratégie d’analyse. Près de 200 bibliothèques universitaires ont été interrogées, essentiellement aux États-Unis et au Canada. Découvrons leurs réponses et les tendances qui s’en dégagent.
Le manque de Temps, de Personnel et d’Expertise : principaux obstacles à la collecte et à l’analyse des données
En ce qui concerne la collecte et l’analyse des données, plus de la moitié des bibliothèques a indiqué que le manque de temps, de personnel et d’expertise constituent des obstacles majeurs. Le manque de temps a été cité à 61%, le manque d’expertise à 54% et le manque de personnel à 52%. Ce scenario était pour le moins prévisible, de nombreuses bibliothèques scientifiques nord-américaines ayant subi - en raison du COVID-19 - des réductions de budgets ou ayant vu leurs budgets reconduits à l’identique.
Les silos de données, un autre enjeu à surmonter
La collecte des données reste l’une des tâches les plus chronophage et les plus fastidieuses, pour les universités et grandes écolesd’au moins 10 000 étudiants. C’est, toutefois, au moment de procéder au nettoyage des données que les choses se compliquent. En effet, pour cette cohorte, les silos de données représentent un obstacle bien plus important que la collecte de données. Et si les bibliothèques peuvent, assurément, relier leurs données à d’autres domaines de la vie académique (tels que l’analyse de l’apprentissage et de l’utilisation des installations), leur capacité à intégrer et à faire évoluer ces données dans leurs systèmes et dans leurs processus de travail peut être problématique. Dans ce contexte, certaines bibliothèques s’appuient encore sur des processus manuels pour stocker, collecter et nettoyer les données.
C’est à ce niveau qu’intervient la technologie du cloud computing - et en particulier celle qui s’appuie sur une infrastructure de lac de données et d’entrepôt de données * -. Elle est utilisée pour améliorer l’analyse. Le lac de données permet de stocker des données hétérogènes provenant de systèmes et sources différent(e)s. On peut imaginer cela comme une étendue d’eau dans laquelle les données hébergées “flottent” mélangées et sans véritable ordre. Ces données se déversent ensuite dans l’entrepôt de données, où elles sont mises en ordre et rendues accessibles. Le lac de données et l’entrepôt de données étant basés sur des services cloud - tels qu’Amazon Web Service (AWS) ou Snowflake -, le recours à certaines tâches administratives n’est plus nécessaire. Des étapes telles que l’hébergement, l’extraction, l’organisation, le contrôle des erreurs et des duplications peuvent être automatisées.
Encore trop peu d’outils adaptés sont disponibles
De nombreux outils de gestion des données sont disponibles sur le marché. Pour autant, 58% des personnes interrogées estiment qu’il n’y en a pas assez dans leur bibliothèque et un pourcentage nettement plus élevé d’administrateurs (73%) partage cet avis.
La raison ? La plupart des outils ne fonctionnent qu’avec les données “traditionnelles” de la bibliothèque. Or, les bibliothécaires ont besoin d’une vue d’ensemble claire des collections, des services et des processus de la bibliothèque. Malheureusement, il existe peu d’outils capables de prendre en charge des indicateurs plus poussés et un contexte plus large que ceux fournis par les données traditionnelles. Cependant, aujourd’hui, des données supplémentaires doivent pouvoir être collectées telles que le nombre de visiteurs, l’utilisation du Wi-Fi, la fréquentation des points de service au sein des bâtiments et l’utilisation des services communs (tutorat, salle informatique, etc.).
Parmi les personnes interrogées pour cette étude, un grand nombre constate que ces outils existent, qu’ils sont disponibles. Mais ils déplorent qu’une formation approfondie et des connaissances spécifiques soient nécessaires pour les utiliser. Ces conclusions indiquent que, pour les bibliothèques, un “bon” outil d’analyse de données doit, non seulement, couvrir un large éventail de données, mais aussi être une plateforme en libre-service qui permette aux bibliothécaires d’accéder rapidement aux données, de les visualiser facilement et de mettre en œuvre des analyses sans avoir besoin de formations poussées ou de “connaissances spécifiques”.
Les indicateurs de réussite des élèves sont difficiles à obtenir
Plus de 90% des personnes interrogées dans le cadre de cette enquête estiment que l’analytique de données (Analytics ou Data Analytics) permettra de mieux comprendre comment les usagers interagissent avec la bibliothèque. 60% de ces répondants sont même « tout à fait » d’accord avec cette affirmation.
La clé du succès de ce type de solutions réside, notamment, dans le fait qu’elles permettent de comprendre le rôle de la bibliothèque et son influence sur la réussite universitaire. Le programme Évaluation de l’ACRL - “Assessment in Action” - a identifié cinq domaines clés dans lesquels il existe une corrélation positive entre la fréquentation voire l’influence de la bibliothèque et la réussite des étudiants : l’enseignement des sciences de l’information et de la documentation lors de la formation initiale des étudiants, la fréquentation générale de la bibliothèque, les programmes de coopération impliquant la bibliothèque, l’enseignement des compétences informationnelles et les conseils de recherche en bibliothèque.
Un risque considérable : Ne pas utiliser des outils d’analyse appropriés
Selon une enquête ALA réalisée en 2020, plus de la moitié des bibliothèques de recherche et d’enseignement supérieur ont subi des réductions de budgets à divers niveaux (projets d’embauche, financement de la formation professionnelle ou du développement des collections, par exemple). A cet égard, de nombreuses bibliothèques ont indiqué, dans cette enquête, que les risques liés au manque d’analyses appropriées sont considérables :
- Huit répondants sur dix pensent que la bibliothèque ne sera pas valorisée ou correctement prise en compte par l’administration.
- Presque autant (78%) craignent que les liens entre l’engagement et les résultats ne soient pas clairs pour les utilisateurs.
- Si l’évaluation s’avère inefficace, 62 % affirment qu’il pourrait en résulter une réduction des services de bibliothèque traditionnels.
En utilisant les bons outils, les bonnes plateformes, les bonnes données et les bons processus de travail, l’analyse de bibliothèques moderne - et notamment le data analytics - peut être une solution fiable pour mesurer le succès de la bibliothèque et de l’institution académique.
Pour en savoir plus sur la mise en place d’une stratégie d’analyse adaptée aux besoins de votre bibliothèque, consultez le guide gratuit d’EBSCO sur le sujet.