- Sdílet - [](https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://about.ebsco.com/cs-cz/markdownify/node/74231) - []() - []() - []() # Knihovny: Trendy v datové analytice v roce 2021 Prozradíme vám výsledky aktuálního průzkumu, který zkoumal data a jejich využití v knihovnách. ![ trends in library analytics scatter chart blog image ](/sites/default/files/acquiadam-assets/2021-trends-in-library-analytics-scatter-chart-blog-image-780.png) 3. ledna 2022 Datová analytika v knihovnách ušla za posledních pár let velký kus cesty, zejména pak v souvislosti s novou legislativou o ochraně osobních údajů, s přechodem na cloudová úložiště a nárůstem distančního vzdělávání v době pandemie. Na konci roku 2021 jsme ve spolupráci s časopisem [Library Journal](https://www.libraryjournal.com/) zorganizovali průzkum s cílem zmapovat nejčastější výzvy související se sběrem a analýzou dat. Do průzkumu se zapojilo bezmála 200 akademických knihoven z USA a Kanady. Co jsme zjistili? ### Největší překážkou je nedostatek lidí, chybějící odborné znalosti a čas [Rozpočty řady severoamerických knihoven](https://www.libraryjournal.com/story/LJs-State-of-Academic-Libraries-Survey-Reveals-Challenges-Priorities) jsou v důsledku pandemie omezeny. Tomu pochopitelně odpovídají výsledky průzkumu. Více než polovina knihoven uvedla, že se při analýze dat potýkají s nedostatkem času (61 %), odborných znalostí (54 %) a zaměstnanců (52 %). ![ trends in library analytics comparison blog image ](/sites/default/files/acquiadam-assets/2021-trends-in-library-analytics-comparison-blog-image-780.png) ### **Oddělená “špinavá” data > sběr dat** Sběr dat je časově náročný. U větších institucí s více než 10 tisíci uživateli je důležitým tématem i čištění dat. Knihovny mohou sice propojovat svá data s dalšími oblastmi akademického života, ale jejich schopnost data škálovat napříč systémy a pracovními postupy je někdy omezená. Některé knihovny se při ukládání, shromažďování a čištění dat stále spoléhají na manuální postupy. Cloudové technologie, zejména pak technologie postavené na infrastruktuře datových skladů, mohou analýzu dat zefektivnit. Data lake/datové jezero umožňuje ukládat nestrukturovaná data z různých systémů. Představte si vodní hladinu, ve které se mísí data a “plují” bez jakéhokoli řádu. Tato data pak proudí do datového skladu, kde jsou uspořádána a zpřístupněna. Vzhledem k tomu, že datové jezero a datový sklad jsou postaveny na cloudových službách, jako jsou Amazon Web Service (AWS) a Snowflake, odpadá nutnost administrace. Hosting, extrakce, uspořádání, ověření chyb a duplicit je možné automatizovat. ### **Nedostatečná nabídka odpovídajících nástrojů** Ačkoli panuje všeobecné přesvědčení, že nástroje pro správu dat jsou na trhu dostupné, 58 % respondentů se domnívá, že v jejich knihovně není dostatek nástrojů (v případě administrátorů tento názor zastává 73 % respondentů). Důvod? Většina nástrojů pracuje pouze s “tradičními” knihovními daty. Knihovníci potřebují mít jasný přehled o tom, jak si knihovna stojí z hlediska fondu, služeb a provozu. Existuje jen několik nástrojů, které mohou poskytnout pokročilejší metriky s širším kontextem – včetně údajů jako jsou návštěvnost, využívání Wi-Fi, využívání servisních prostor v budově a využívání specializovaných služeb (centrum psaní, doučování, počítačové učebny atd.). Mnozí pracovníci podpory navíc upozorňují na to, že potřebné nástroje jsou sice k dispozici, ale vyžadují hlubší studium a odborné znalosti. “Správný” analytický nástroj pro knihovny musí pokrývat širokou škálu dat, ale zároveň musí být samoobslužnou platformou, kde knihovníci rychle zjistí potřebné informace, v datech se dobře orientují, a to bez bez nutnosti školení nebo analytických znalostí. ### **Nedostatek informací o studentech, kteří využívají služby knihovny** Více než 90 % respondentů souhlasilo (z toho 60 % “rozhodně”) s tím, že datová analytika by zlepšila povědomí o tom, jak studenti služby knihovny využívají. ### **Riziko související s používáním nevhodné analytiky** Podle průzkumu [ALA 2020](https://www.ala.org/tools/covid/libraries-respond-covid-19-survey) se více než polovina akademických knihoven potýkala s omezeným rozpočtem, počtem zaměstnanců a financováním rozvoje kolekcí. Ke stejnému závěru došel i náš průzkum. Většina respondentů uvedla, že rizika související s používáním nesprávné datové analytiky jsou velká. Konkrétně: - Osm z deseti respondentů se domnívá, že knihovna nebude v budoucnu zřizovatelem dostatečně doceněna. - Téměř stejný počet respondentů (78 %) se obává, že korelace mezi zapojením knihoven a výsledky uživatelů nebudou zřejmé. - Pokud se hodnocení ukáže jako neúčinné, 62 % respondentů se domnívá, že by to mohlo vést k omezení tradičních knihovnických služeb. ![ trends in library analytics pie chart blog image ](/sites/default/files/acquiadam-assets/2021-trends-in-library-analytics-pie-chart-blog-image-780.png) S odpovídajícími platformami, daty a pracovními postupy se může datová analytika stát pro knihovny a akademické instituce účinným měřítkem úspěchu. Další informace, které vám poradí, jak může datová analytika fungovat ve vaší knihovně, získáte v bezplatné analytické příručce v angličtině. [ Získejte příručku analytickými službami ](https://more.ebsco.com/library-analytics-strategy.html?utm_medium=blog&utm_source=acad_p_wwe&utm_campaign=acad_panorama_2021-analytics-trends_20211209) Kategorie : [Knihovny ](/cs-cz/blogs/ebscopost/category/knihovny) Tagy : [Technologie](/cs-cz/blogs/ebscopost/tag/technologie) - Sdílet - [](https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://about.ebsco.com/cs-cz/markdownify/node/74231) - []() - []() - []()