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Gestión basada en la evidencia:más allá de los

datos

Maribel Alvarado y Marcela Rivera

7 y 8 de junio de 2017

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Manifiesto Estadísticas de Bibliotecas (IFLA 2010)

Los datos pueden marcar la diferencia ypueden hacer visibles una gran cantidadde historias de éxito en las que lasbibliotecas han abierto y garantizado elacceso a información relevante para todoslos grupos de la población.

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¿Qué es la Gestión de datos?

Trabajo en equipo Dato como recurso Aportar información

relevante

Toma de decisiones

estratégicas

Gestión

Datos

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Gestión de datos

Integraciones RecursosDatos para la

Gestión Gubernamental

Sistemas de Administración

de Bases de Datos

Inteligencia de Negocios

Gestión de la Información

que genera la empresa

Almacenes de datos

Master Data Management

Verticales

Data Management/Data Warehousing information, news and tips - SearchDataManagement. (n.d.). Retrieved June 5, 2017, from http://searchdatamanagement.techtarget.com/

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Gestión de datos en Bibliotecas UC

Integracio-nes

Banner

TUC

Nuevos títulos

BI

Oracle BI

Google Analytic

s

Recursos

Módulos estadísti-

cos

MDM

Sitio SVOT

Sistemas adm. de bases de

datos

Infomaker

Gestión de la inf. de la empresa

Sistema de BM

Control de acceso

Portales

Verticales

Codex

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¿Para qué necesitamos hacer Gestión de datos?

• Gestión y Planificación Estratégica del Sistema de Bibliotecas: • Impacto de la biblioteca en el desempeño de la universidad y en el éxito

académico de los alumnos.• Planificación estratégica para definir sus objetivos a corto, mediano y largo

plazo.• Toma de decisiones: detección temprana de nuevas necesidades, compra de

recursos, evaluación y reorganización de servicios, elaboración de presupuestos que permitan su continuidad y desarrollo.

• Recursos de información: gestión y desarrollo de colecciones en distintos formatos, nuevas formas de adquisición basadas en el uso.

• Difusión interna y externa.

• Demanda de información estadística: • Unidad de Análisis Institucional: rankings, anuarios, memorias. • Unidades Académicas: acreditaciones.

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Metodología

ReportesBackoffice

Sistema 1

[Estadísticas del sistema]

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Metodología

Backoffice

[ Herramientas de otros proveedores]

Sistema 1 Herramientas de reporte (SQL)

Reportes[Estadísticas del sistema]

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Metodología

Backoffice

Sistema 1

Google analytics

Herramientas de reportes SQL

[ Herramientas de otros proveedores ]


[ Paquetes de reportes]

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Metodología

Backoffice

Sistema 1

[ Herramientas de otros proveedores ]


[ Paquetes de reportes WidgetsSuscripciones]

Google analytics

Herramientas de reportes SQL

Herramientas BI

Reportes


Herramientas

Generación de reportes:

• Herramientas del sistema: Ex Libris, Springshare, Dspace, OCLC Questionpoint, portales, sitios locales

• Google Analytics

• Infomaker

• Oracle BI

Análisis y visualización de los datos:

• Excel

• Rapid Miner

• R

• Sitio web

Otras


Productos

Piezas de diseño para

difusiónMemorias Informes Estudios

Paquetes de reportes

Paneles con reportes

estadísticos Widgets

Informesprogramados

Acredita-ciones

Sitio web de gestión


Infografía


Memorias

Datos que dan cuenta del uso de los recursos de información.


Informes

Informes que permiten conocer cómo usan las salas de estudio nuestros usuarios.


Informes


Informes

Estudios que permiten conocer el tráfico en nuestro sitio web.


Estudio de minería de datos

Estudios que permiten relacionar el uso de los recursos de información electrónicos con el rendimiento académico.


Estudios bibliométricos

Productividad académica.


Consultas SQL a tablas Oracle a través de formularios.

Reportes


Reportes

Paquetes de reportes.


BI de ALMA que permite la “integración” en una vista única de los reportes anteriores.

Reportes


BI ALMA tendencias que podrían generar cambios en catalogación: búsqueda por materias.

Reportes


Widgets

Para tener sus consultas frecuentes a la vista.


Nuestro SVOT (Single View of Truth)

Sitio Web


¿Qué hemos aprendido?

• Dinamismo en la información solicitada.

• Demanda creciente de reportes.

• Múltiples fuentes de datos que requieren conocer las herramientas y tener experiencia en los reportes que generan.

• Es necesario un acceso restringido a los ambientes de backoffice y a las herramientas de otros proveedores.

• Flexibilidad en la gestión.

Es necesario:▪ Conocimiento de la estructura de las bases de datos.

▪ Conocimiento de SQL.

▪ Conocimiento de estadística.

▪ Conocimiento de herramientas para visualización de los datos.

▪ Conocimiento de los datos y del negocio.

▪ Utilizar las mismas definiciones y los mismos métodos para la toma

de datos.


Beneficios

•La visualización de los datos en sitio web democratiza el acceso a la información.

•La facilidad de uso permite el análisis compartido de la información para responder en forma oportuna a solicitudes.

•Permite mostrar resultados para obtener recursos humanos y financieros.

•Tomar decisiones estratégicas con información actualizada de manera de adelantarse a las tendencias.

•Mejorar la gestión al tener información (datos), es decir, realizar una gestión basada en la evidencia.


Conclusiones

• El valor informativo de las datos depende de su completitud, calidad y rapidez en la obtención de ellos.

• Usar los datos para promocionar los servicios de las bibliotecas entre los diferentes tipos de usuarios.

• Se requiere tener datos fidedignos para poder realizar comparaciones relevantes que contribuyan a tomar decisiones.

• Bibliotecólogos debemos conocer la estructura de datos de nuestros sistemas automatizados para poder relacionar datos con servicios.

• Reemplazar paulatinamente la toma de datos manuales.

• Aprender a presentar los datos de manera que ellos se transformen en información estratégica.


Reflexión Final

•Se hace necesario medir en forma constante nuestro rendimiento para lograr la mejora continua (Peter Drucker)

•Las herramientas permiten recolectar los datos, esencial es la interpretación de estos y las decisiones que se puedan tomar con ellos.

•Disponer de datos nos “obliga” a ser flexibles en nuestra gestión

•La presentación final de los datos requiere conocer el negocio, tener las habilidades para interpretarlos en forma correcta y entregar la información relevante para la toma de decisiones.

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