L’analisi dei dati in biblioteca ha fatto passi da gigante, specialmente negli ultimi anni. Con le novità regolamentari sulla privacy, l'archiviazione dei dati su cloud, la didattica a distanza e la crescente richiesta di contenuti digitali causata dal COVID, le biblioteche stanno cercando di analizzare in maniera più consapevole i dati a loro disposizione per rimanere al passo con le nuove tendenze in continuo cambiamento.
Alla fine del 2021, EBSCO ha svolto un sondaggio con Library Journal per comprendere meglio il ruolo dell'analisi in biblioteca e le sfide che si frappongono all'implementazione, al mantenimento e alla scalabilità della giusta strategia di analisi. Abbiamo contattato circa 200 biblioteche accademiche negli Stati Uniti e in Canada e sono emerse alcune risposte e tendenze degne di nota.
Gli ostacoli più grandi: tempo, personale e scarsa competenza
Quando si parla di raccolta e analisi dei dati, molte biblioteche sono d’accordo sul fatto che le principali barriere sono la mancanza di tempo, personale e competenze. Più della metà delle biblioteche ha nominato questi tre ostacoli nella loro istituzione: mancanza di tempo (61%), mancanza di esperienza (54%) e mancanza di personale (52%). Questa tendenza potrebbe non sorprendere visto che molte biblioteche accademiche in Nord America hanno dovuto affrontare una riduzione di budget a causa del COVID-19.
Dati "sporchi" isolati > Raccolta dei dati
Mentre la raccolta dei dati è ancora un compito che richiede tempo, le istituzioni più grandi con un numero di iscritti pari o superiore a 10.000 affrontano maggiori difficoltà nella pulizia dei dati. Per questo gruppo, i dati isolati sono un ostacolo maggiore rispetto alla loro raccolta. Mentre le biblioteche possono collegare i loro dati in altre aree della vita accademica (come l'analisi dell'apprendimento e l'utilizzo delle strutture), la loro capacità di ottimizzare e scalare i dati nei loro sistemi e flussi di lavoro può essere problematica. Alcune biblioteche si affidano ancora a processi manuali per l'archiviazione, la raccolta e la pulizia dei dati.
È qui che la tecnologia cloud e, in particolare, la tecnologia costruita su infrastrutture di data lake e data warehouse, può migliorare l'analisi. Un data lake permette di immagazzinare dati non relazionati da vari sistemi. Pensatelo come un corpo fatto di acqua dove i dati ospitati sono mescolati e "galleggiano" senza un vero ordine. Questi dati confluiscono poi in un data warehouse dove vengono riordinati e resi accessibili. Poiché i data lake e data warehouse sono costruiti su servizi cloud come Amazon Web Service (AWS) e Snowflake, si può fare a meno dei compiti amministrativi: hosting, estrazione, organizzazione, revisione degli errori e dei duplicati possono essere automatizzati.
Non ci sono abbastanza strumenti giusti sul mercato
Gli strumenti di gestione dei dati sono ritenuti ampiamente disponibili sul mercato, mentre il 58% degli intervistati crede che non ci siano abbastanza strumenti disponibili nella loro biblioteca (una percentuale considerevolmente più alta di amministratori - 73% - condivide questa convinzione). La ragione? La maggior parte degli strumenti funziona solo con i dati "tradizionali" della biblioteca. I bibliotecari hanno bisogno di un quadro chiaro del panorama della biblioteca sulle collezioni, i servizi e le operazioni e ci sono pochi strumenti che possono fornire metriche più avanzate inserite in un contesto più ampio. È necessario includere anche altri dati, come il conteggio dei visitatori, l'uso del Wi-Fi, l'uso dei punti di servizio dell'istituzione e dei servizi in comune come i laboratori. Inoltre, molti membri del personale di supporto notano che gli strumenti necessari sono disponibili, ma richiedono un apprendimento approfondito e competenze specifiche. Questo significa che il "giusto" strumento di analisi della biblioteca deve coprire un'ampia gamma di dati, ma anche essere una piattaforma self-service per i bibliotecari per accedere rapidamente, visualizzare e immergersi nelle loro analisi dei dati - con poca necessità di formazione o "esperienza analitica".
Quando si parla di raccolta e analisi dei dati, molte biblioteche sono d’accordo sul fatto che i principali ostacoli sono la mancanza di tempo, personale e competenze.
Quando si parla di raccolta e analisi dei dati, molte biblioteche sono d’accordo sul fatto che i principali ostacoli sono la mancanza di tempo, personale e competenze.
Le metriche relative al successo degli studenti sono difficili da ottenere
Più del 90 per cento degli intervistati è d'accordo (con il 60% "fortemente" d'accordo) che l'analisi dei dati della biblioteca possa mostrare come gli utenti interagiscano con la biblioteca.
Capire l'impegno e l'influenza sul successo accademico è la chiave del successo. Il programma Assessment in Action dell'ACRL ha trovato cinque aree chiave in cui c'è una correlazione positiva tra l'utilizzo e l'influenza della biblioteca e il successo degli studenti, queste includono: istruzione della biblioteca nei corsi iniziali, uso generale della biblioteca, programmi collaborativi che includono la biblioteca, istruzione di alfabetizzazione informativa e consulenze di ricerca della biblioteca. Naturalmente, fornire dati per sostenere questi sforzi è fondamentale.
Il rischio di non usare analisi adeguate è considerevole
Secondo il sondaggio ALA 2020, più della metà delle biblioteche universitarie e di ricerca hanno visto una riduzione del loro budget, comprese le assunzioni previste, il finanziamento dello sviluppo professionale e dello sviluppo delle collezioni. Questo è riemerge anche nel nostro sondaggio. La maggior parte degli intervistati ha dichiarato che i rischi di non utilizzare un'analisi adeguata sono considerevoli:
- Otto su dieci credono che la biblioteca non sarà valutata o considerata dagli amministratori.
- Quasi altrettanti (78%) temono che le correlazioni tra l'impegno e i risultati degli utenti non siano chiare.
- Se la valutazione si dimostra inefficace, il 62 per cento dice che le riduzioni dei servizi bibliotecari tradizionali potrebbero essere il risultato.
