Art. 01 – Vol. 24 – Nr. 3 – 2014

SISTEM SUPORT PENTRU DECIZII DE BIBLIOTECĂ

Cornel Lepădatu
cornel_lepadatu@biblacad.ro

Academia Română Bucureşti, Biblioteca Academiei Române

Rezumat: Sistemele suport pentru decizii oferă cunoştinţe şi capacitatea de prelucrare a cunoștinţelor esenţiale în sesizarea situaţiilor decizionale şi în elaborarea deciziilor, îmbunătăţind procesele decizionale şi rezultatele luării deciziilor şi relaxând limitele cognitive, temporale, spaţiale şi economice ale factorilor de decizie. Sprijinul bibliotecilor şi bibliotecarilor în luarea deciziilor a variat în timp de la unul pasiv, colecţiile tradiţionale de cărţi şi reviste, către unele extrem de active, asistenţi decizionali. Bibliotecile digitale au oferit perspective noi pentru sistemele suport pentru decizii ale companiilor. Tehnicile data mining au devenit cruciale pentru gestionarea, organizarea informaţiilor şi diseminarea acestora către utilizatorii potriviţi, la momentul potrivit. Bibliomining a oferit posibilitatea ca prin intermediul unui singur depozit de date să se prelucreze cunoștinţe privind interconexiunile dintre reţele sociale diferite, comunitatea de autori şi comunitatea formată din bibliotecă şi utilizatorii săi. Sistemul suport pentru decizii al bibliotecii tinde să devină, în mod natural, un actor foarte important în alimentarea cu cunoştinţe a sistemelor suport pentru decizii ale companiilor. Articolul prezintă unele rezultate obţinute în urma abordării formalizate a construirii unui sistem suport pentru decizii de bibliotecă.

Cuvinte cheie: bibliometrie, biblioteconomie, descriere bibliografică, depozitare date, explorare date şi descoperire de cunoștinţe, sistem suport pentru decizii.

Introducere

Timp de secole, factorii de decizie au folosit conţinutul cărţilor, periodicelor, scrisorilor şi altor documente ca depozite textuale de cunoştinţe. Cunoştinţele încorporate într-un fragment  de text pot fi descriptive, procedurale sau de raţionament. Indiferent de tipul acestora, factorii de decizie caută şi selectează piese de text pentru a dobândi mai multe cunoştinţe, pentru a verifica impresii sau pentru a stimula idei. Bibliotecile digitale au oferit perspective noi pentru sistemele suport pentru decizii [1, 5, 9, 11, 14, 15, 19, 20, 22, 23].

Provocările cu care se confruntă un sistem suport pentru decizii de bibliotecă sunt: elaborarea politicilor de achiziţie şi de diseminare orientate către cerere, optimizarea fluxurilor şi alocării resurselor, îmbunătăţirea conservării colecţiilor, îmbunătăţirea satisfacţiei utilizatorilor, comunicare mai bună cu partenerii, diversificarea şi creşterea veniturilor culturale şi comerciale.

Obiectivele sistemului sunt: furnizarea de indicatori, de stare şi de performanţă care să permită evaluarea în timp a conformităţii cu obiectivele bibliotecii, furnizarea unor instrumente de analiză a tendinţelor, de sesizare a situaţiilor decizionale şi de sugerare a unor acţiuni corespunzătoare în vederea luării deciziilor, integrarea datelor şi simplificarea accesului prin schimb transparent şi diseminare accelerată a informaţiilor, asigurarea unor funcţionalităţi de alimentator de cunoştinţe pentru sistemele suport pentru decizii ale unor companii.

Serviciile oferite de sistem constau în: furnizarea de indicatori de stare şi de performanţă şi de rapoarte predefinite; interogări avansate şi interogări personalizate la cerere; analize avansate implicând navigare multidimensională; funcţii puternice de analiză, simulări şi statistici avansate.

Vizualizează articolul complet

Concluzii

Concepţia şi implementarea sistemului suport pentru decizii al unei biblioteci, ca de altfel ale oricărui sistem informatic, sunt influenţate  de către o serie de factori, între care pot fi menţionaţi: obiectivele urmărite; personalul implicat; recomandările, normele şi standardele utilizate; restricţiile impuse de către instituţie; evoluţia mediului; bugetul disponibil pentru realizare; termenele de finalizare.

Domeniile de activitate ale bibliotecii, posibile de îmbunătăţit, sunt: dezvoltarea colecţiilor; accesibilitatea colecţiilor; accesul la publicaţii; utilizarea bibliotecii; digitalizarea colecţiilor; serviciile bibliografice, asistenţa şi îndrumarea; potenţialul de dezvoltare; conservarea colecţiilor; managementul. Pentru ca serviciile oferite de sistem să poată satisface cerinţele fiecărei categorii de utilizatori principalele categorii de servicii sunt: căutările simple, care furnizează rapoarte predefinite şi valori ale indicatorilor operaţionali şi/sau de performanţă; interogările avansate şi/sau personalizate; analizele avansate, care implică navigare multidimensională şi funcţii puternice de analiză; simulările şi statisticile avansate.

Arhitectura sistemului suport pentru decizii al unei biblioteci este o combinaţie dintre o tehnologie de management a rezolvatoarelor flexibile şi o tehnologie de management a bazelor de date menită să asigure integrarea depozitării datelor cu rezolvatoarele analitice şi data mining. Pentru stabilirea cerinţelor informaţionale se impune aplicarea cu discernământ a prevederilor normative specifice domeniului bibliotecilor elaborate, recomandate şi  utilizate atât pe plan intern cât şi pe plan internaţional privind: descrierile bibliografice; indicatorii operaţionali; indicatorii de performanţă şi indicatorii bibliometrici. Practic trebuie definit un sistem personalizat, unic, unitar, coerent şi evolutiv de indicatori. În realizarea sistemului suport pentru decizii al bibliotecii este foarte important ca proiectanţii să urmeze o metodologie de proiectare integrată, consolidată şi robustă dat fiind că dezvoltarea acestuia este un proces foarte scump chiar în condiţiile actuale când există instrumente software care oferă soluţii prefabricate acoperind practic toate etapele din ciclul de viaţă al sistemului.

Pentru bibliotecă avantajele majore ale sistemului suport pentru decizii sunt: asigură informaţii de calitate şi noi instrumente de management; rezolvă faze tehnice critice privind furnizarea, modelarea şi stocarea datelor; satisface cerinţe tehnice actuale şi viitoare; satisface cerinţele utilizatorilor; este adaptabil; susţine trecerea la o cultură orientată către performanţă şi impune personalului dezvoltarea în consecinţă a abilităţilor; promite mari îmbunătăţiri în modul de înţelegere a ceea ce se face în prezent şi a ceea ce se preconizează pentru viitor. Pentru companii avantajele sistemului suport pentru decizii al bibliotecii constau în asigurarea unor puternice funcţionalităţi de alimentator de cunoştinţe pentru sistemele suport pentru decizii ale acestora prin diseminarea informaţiilor/cunoştinţelor către utilizatorii potriviţi la momentul potrivit.

BIBLIOGRAFIE

  1. BA, S.; HINKKANEN, A.; WHINSTON, A. B.: Digital Library as a Foundation for Decision Support Systems. In Proceedings of the First Annual Conference on the Theory and Practice of Digital Libraries, College Station, TX, Ed. J. Schnase, J. Leggett, R. Furuta, and T. Metcalfe, 1994, pp. 170 – 177.
  2. BNF – Bibliothèque nationale de France: Fonctionnalités requises des notices bibliographiques: rapport final. Trad. de: „Functional requirements for bibliographic records : Final Report” – 2e édition française, Paris, BNF, 2012, 100 p.
  3. BURSTEIN, F.; HOLSAPPLE, C. W. (Eds): Handbook on Decision Support Systems 1 : Basic Themes. Internat. Handbooks on Information Systems, Springer-Verlag, 2008, 854 p.
  4. DEVA SARMA, P. K.; ROY, R.: A Data Warehouse for Mining Usage Pattern in Library Transaction Data. In Assam University Journal of Science & Technology : Physical Sciences and Technology, Vol. 6, No. 2, 2010, 125 – 129.
  5. DUMITRESCU, G.; FILIP, F.-G.; IONiţĂ, A.; LEPĂDATU, C.: Open Source Eminescu’s Manuscripts: A Digitization Experiment. In Studies in Informatics and Control, vol. 19 , no. 1, 2010, pp 79 – 84.
  6. DURIEUX, V.; GEVENOIS, P. A.: Bibliometric indicators: quality measurements of scientific publication. In RADIOLOGY, 255 (2), 2010, pp. 342 – 351.
  7. FILIP, F.-G.: Sisteme suport pentru decizii. Ed. a 2-a, Bucureşti: Editura Tehnică, 2007, 364p.
  8. GOLFARELLI, M.; RIZZI, S.: Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies. McGraw-Hill, 2009, 445 p.
  9. HOMAYOUNVALA, E.; JALALIMANESH, A.: Promoting research collaboration based on data mining techniques in library information systems. In International Journal of Information Technology and Business Management, Vol.8, No. 1, 2012, pp. 73 – 82.
  10. INS – Institutul Naţional de Statistică (2012) Cult1 – Activitatea  În Chestionare statistice, Statistica culturii. (http://www.insse.ro/cms/files/chestionare/cult/CULT1%202012.pdf )
  11. IONiţĂ, A.; LEPĂDATU, C.; DUMITRESCU, G.: Digital Cultural Landscape Content. În: HERNIK, Jozef (edit.) Cultural Landscape – Across Disciplines, Oficyna Wydawnicza BRANTA, Kracow, 2009, 255 – 277.
  12. ISO (2009). TR28118 Information and documentation – Performance indicators for national libraries. (http://www.iso.org/iso/home/store/catalogue_ics/ )
  13. KRIEGEL, H.-P.; KRÖGER, P.; SANDER, J.; ZIMEK, A.: Density-based clustering. In WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 1(3), 2011, pp. 231–240.
  14. LEPĂDATU, C.: Acquisition Policy of a Library and Data Mining Techniques. În: Studies in Informatics and Control, vol. 16, nr. 4, 2007, pp. 413 – 420.
  15. LEPĂDATU, C.: Sistem suport pentru decizii în cultura cunoaşterii. In: Revista română de biblioteconomie şi ştiinţele informării, Anul 4, nr. 2, 2008, pp. 41 – 45.
  16. LEPĂDATU, C.: Soluţii informatice pentru descoperirea cunoştinţelor din date / mineritul datelor. Referat doctoral nr. 1, Institutul de Cercetări pentru Inteligenţă Artificială „Mihai Drăgănescu” al Academiei Române, 2011 (http://www.racai.ro/media/Referatnr1SI-MDDCCornelLepadatu_sec.pdf )
  17. LEPĂDATU, C.: Explorarea datelor şi descoperirea cunoştinţelor – probleme, obiective şi strategii. In Revista Română de Informatică şi Automatică, vol.22, nr. 4, 2012, pp. 5 – 14.
  18. LEPĂDATU, C.: Metode exploratorii multidimensionale. In Revista Română de Informatică şi Automatică, vol. 23, nr. 1, 2013, pp. 14 – 30.
  19. LEPĂDATU, C.: Sistem pentru asistarea deciziilor bazat pe descoperirea cunoştinţelor din date. Referate doctorale nr. 2/3, Institutul de Cercetări pentru Inteligenţă Artificială „Mihai Drăgănescu” al Academiei Române, aprilie 2012 / februarie 2014. (http://www.racai.ro/media/Referat2-CornelLepadatu.pdf) (http://www.racai.ro/media/CLepadatu-Referat3.pdf ).
  20. LEPĂDATU, C.: Sisteme suport pentru decizii şi bibliomining. În Revista Română de Informatică şi Automatică, vol. 24, nr. 2, 2014, pp. 17–30.
  21. MISHRA, R.-N.; MISHRA, A.: Relevance of Data Mining in Digital Library. În International Journal of Future Computer and Communication, Vol. 2, No. 1, 2013, pp. 10 – 14.
  22. MOORE, M.; LOPER, K. A.: An Introduction to Clinical Decision Support Systems. În Electron Resour Med Libr., University of Miami, 2011, 31p.
  23. NICHOLSON, S.: The Basis for Bibliomining: Frameworks for Bringing Together Usage-Based Data Mining and Bibliometrics through Data Warehousing in Digital Library Services. In Information Processing and Management 42(3), 2006, pp. 785–804.
  24. PENDLEBURY, D.A.: Using Bibliometrics in Evaluating Research,
  25. (http://wokinfo.com/media/mtrp/UsingBibliometricsinEval_WP.pdf )
  26. SREENIVASARAO, V.; PALLAMREDDY, V.-S.: Advanced Data Warehousing Techniques for Analysis, Interpretation and Decision Support of Scientific Data. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, D.C. Wyld et al. (Eds.): ACITY 2011, CCIS 198, 2011, pp.162–174.
  27. TRIA (DI), F.; LEFONS, E.; TANGORRA, F.: Hybrid methodology for data warehouse conceptual design by UML schemas. In Information and Software Technology, 54, 2012, pp. 360–379.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

| Designed by ICI București
© Copyright 2008-2023, All Rights Reserved