Statistische Abfragen mit Alma für die Fachreferatsarbeit
DOI:
https://doi.org/10.5282/o-bib/2018H4S44-57Schlagwörter:
statistische Abfrage, Cloudbasiertes Bibliotheksmanagementsystem, Alma, Fachreferent, Business IntelligenceAbstract
Nach der Einführung des cloudbasierten Bibliotheksmanagementsystems Alma an der Universitätsbibliothek der Technischen Universität Berlin mussten die statistische Abfragen im System neu implementiert werden. Dieser Beitrag fokussiert auf die Umsetzung der Wünsche der Fachreferentinnen und Fachreferenten, deren Bedarfe an Ausleih- und Bestandsabfragen durch Experteninterviews evaluiert wurden. Eine Priorisierung der gewünschten Ergebnisse führte zur Auswahl von sechs unterschiedlichen Arten von Abfragen, die anschließend implementiert wurden. Bei der Umsetzung wurden die Möglichkeiten der Business-Intelligence-Umgebung Alma Analytics genutzt. Mit einigen Einschränkungen konnten alle sechs Abfragearten realisiert werden. Die analysierten Daten beschränken sich dabei auf interne Daten aus dem Bibliotheksmanagementsystem Alma.
Literaturhinweise
- Abbott, Christine: Performance Measurement in Library and Information Services, London 1994 (The Aslib Know How Series).
- Bogner, Alexander; Littig, Beate; Menz, Wolfgang (Hg.): Experteninterviews. Theorien, Methoden, Anwendungsfelder, 3. Aufl., Wiesbaden 2009.
- Booth, H. Austin; Hendrix, Dean: Libraries and Institutional Data Analytics. Challenges and Opportunities, in: The Journal of Academic Librarianship 41 (5), 2015, S. 695–699. Online: https://doi.org/10.1016/j.acalib.2015.08.001.
- Brooks-Kieffer, Jamene: Yielding to Persuasion. Library Data’s Hazardous Surfaces, in: Orcutt, Darby (Hg.): Library Data. Empowering Practice and Persuasion, Santa Barbara 2010, S. 3–16.
- Ceynowa, Klaus; Coners, André (Hg.): Balanced Scorecard für wissenschaftliche Bibliotheken, Frankfurt a.M. 2002.
- Dartsch, Maria; Dulski, Sebastian; Engels, Frauke u. a.: Einführung des cloudbasierten Bibliothekssystems Alma in Berlin – ein Erfahrungsbericht, in: ABI Technik 38 (2), 2018, S. 128–141. Online: https://doi.org/10.1515/abitech-2018-2002.
- Ex Libris: Alma Analytics, 2018, http://www.exlibrisgroup.com/products/alma-library-services-platform/alma-analytics/, Stand: 19.02.2018.
- Golas, Ulrike: Ausleih- und Bestandsabfragen für die Fachreferatsarbeit an der Universitätsbibliothek der Technischen Universität Berlin, 2018 (Berliner Handreichungen zur Bibliotheks- und Informationswissenschaft 432). Online: https://doi.org/10.18452/19456.
- Horscht, Wolfgang: Untersuchungsmethoden der Bibliotheksstatistik. Eine Einführung in statistische Verfahren und ihre Anwendungsmöglichkeiten für die Bibliothekspraxis, Berlin; Leipzig 1975 (Beiträge zu Theorie und Praxis der Bibliotheksarbeit 18).
- Jilovsky, Cathie: Library Statistics: Reflecting Yesterday, Today and Tomorrow, 2005, https://caval.edu.au/assets/files/Research_and_Advocacy/Library_Statistics-reflecting_yesterday_today_and_tomorrow-Northumbria_2005.pdf.
- Jisc: Activity Data: Delivering Benefits from the Data Deluge, 2012. Online: http://repository.jisc.ac.uk/5010/4/activity-data-report-new.pdf, Stand: 03.02.2018.
- Liebold, Renate; Trinczek, Rainer: Experteninterview, in: Kühl, Stefan (Hg.): Handbuch Methoden der Organisationsforschung. Quantitative und qualitative Methoden, Wiesbaden 2009, S. 32–56.
- Poll, Roswitha; Boekhorst, Peter te: Measuring Quality. Performance Measurement in Libraries, München 20072 (IFLA Publications 127). Online: https://doi.org/10.1515/9783598440281.
- Rathemacher, Andrée J.: E-Journal Usage Statistics in Collection Management Decisions. A Literature Review, in: Orcutt, Darby (Hg.): Library Data. Empowering Practice and Persuasion, Santa Barbara 2010, S. 71–89.
- Schröter, Marcus: Fachreferat 2011 – Innenansichten eines komplexen Arbeitsfeldes, in: Bibliothek Forschung und Praxis 36 (1), 2012, S. 32–50.
- Spielberg, Eike Torben; Lützenkirchen, Frank: The FachRef-Assistant: Personalised, Subject Specific, and Transparent Stock Management, in: Code4Lib 37, 2017. Online: http://journal.code4lib.org/articles/12660.
- Sykes, Elaine: Transforming data into insight, in: UKSG Insights 30 (2), 2017, S. 71–77. Online: http://doi.org/10.1629/uksg.363.
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