1. 0
도서관 이해관계자의 보다 나은 의사결정을 위한
비즈니스 인텔리전스 구축 및 활용
구 중 억
jekoo@kbsi.re.kr
2011. 6. 29.
2. 1
시작하며
S. R. Ranganathan(1931)의 ‘도서관학 5법칙’(Five laws of library
science)
- 제 1법칙: 도서는 이용하기 위해 있는 것이다 (예: 도서관 입지, 개관시간, 수서/정리/대출 등)
- 제 2법칙: 모든 이용자에게 그의 도서를 (예: 아동/청소년/여성/노인/장애인/다문화가정 등)
- 제 3법칙: 모든 도서에게 그의 독자를 (예: 폐가제 vs 개가제)
- 제 4법칙: 이용자의 시간을 절약하라 (예: 도서관까지 가는 시간, 도서관에서 사용하는 시간)
- 제 5법칙: 도서관은 성장하는 유기체이다 (예: 장서, 직원, 이용자)
도서관경영은‘의사결정’과‘실천’의 연속과정
도서관경영의 사상과 원칙을 제시
3. 2
‘보다 나은 의사결정’
(better decision-making)
비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)
민주주의의 진전과
지식정보사회의 도래
도서관의 책무성 및 설명책임 요구 증가
이해관계자들의 알 권리(right to know) 및 접근권(right to access) 보장
정보의 홍수 시대,
슈퍼크런칭(Super
crunching) 요구
근거(evidence)를 중심으로 문제해결을 위한 의사결정 및 실천
‘근거중심 문헌정보실무(EBLIP) ’ 적용
경험적 또는 직관적 의사결정의 오류 방지
분석적 의사결정(analytical decision-making) 활용
주) EBLIP: Evidence Based Library and Information Practice
이해관계자
(stakeholder)
도서관과 사서의 문제해결
능력 향상이 요구
시작하며
4. 3
BI의 개념
인텔리전스(Intelligence, 지능, 知能)
“성취하고자 하는 목적을 달성하는데 필요한 행동들을 알려주는 방법으로, 그들 앞에
존재하고 있는 사실들 간의 상호관계를 파악할 수 있는 능력”
- Luhn, Hans Peter (1958) –
비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, 업무지능)
“사실에 근거한 지원 시스템을 사용하여 기업의 의사결정을 개선하기 위한 개념 및 방법”
- Dresner, Howard (1989) –
“컴퓨터 기반 의사결정 지원시스템으로써 사용자들이 신속하고 정확한 의사결정을
내리기 위해 사용하는 데이터의 접근, 수집, 저장, 분석 등의 어플리케이션과 기술의 집합”
- Watson, Hugh J. (2009) -
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
6. 5
수집 데이터 집합 정보
지능 지식
결정 결과실행
출처: Gilad & Herring (1996)
분석가
의사결정자
적
용
분
석
BI의 가치사슬(Value Chain)
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
전달
7. 6
1960년대
MIS
(Management
Information Systems)
1970년대
DSS
(Decision
Support Systems)
1980년대 1990년대
EIS
(Executive
Information Systems)
BI
(Business
Intelligence)
EDPS
(Electronic Data
Processing Systems)
1950년대
KMS
(Knowledge
Management
Systems)
정형
(Structured
Data)
비정형
(Unstructured
Data)
출처: Gartner Group; Oracle
20%
80%
BI의 발전과정
ES
(Expert Systems)
SIS
(Strategic
Information Systems)
TPS
(Transaction
Processing Systems)
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
9. 8
76%는 원하는 정보가 가용하기 전에
의사결정을 내려야 한다.
66%는 데이터가 원하는 시점보다
늦게 가공된다.
63%는 이미 의사결정을 내린 것을
검토하는 자료로 BI 리포트가 사용된다.
74%는 예측분석에 관한 보고서를
작성할 수 없다.
출처: Fortune (2007)
< Fortune, 500대 기업 대상
BI 설문조사 결과>
출처: LG CNS (2011)
< Gartner, 10대 전략기술>
2009 2010 2011
Business
Intelligence
Advanced
Analytics
Next Generation Analytics,
Social Analytics
구분 내용
예측
분석
데이터 패턴 분석에 그치지 않고 ‘향후 발생
가능한 상황의 예측’을 통해 선제적 의사결정을 지원
콘텐츠
분석
텍스트로 대표되는 비정형 데이터를 분석해 업무에
활용(비정형 데이터의 양은 이메일, 블로그 등 소셜
미디어에 이르기까지 폭발적 증가 추세)
실시간
분석
분석의 ‘정교성’ 보다 ‘적시성’이 요구되는 경우
빠른 분석과 신속한 대응을 지원
BI의 문제점 및 발전방향
< 고급분석 기술의 최신 동향>
출처: Gartner
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
10. 9
데이터 마이닝(Data Mining)
데이터로부터 지식을 발견하는 것
사전적 정의
(문헌정보학용어사전)“대량의 데이터로부터 변수 사이의 관계나 관련된 의미있는 정보를
알고리즘을 이용하여 자동적으로 찾아주는 기법”
- 한국도서관협회 (2010) –
조작적 정의
(컴퓨터과학)“대량의 데이터로부터 의미있는 패턴(pattern) 규칙(rule)을 발견해 내기 위해
자동적이거나 반자동적인 수단에 의해 행해지는 탐색(exploration), 분석(analysis)”
- Marseden & Laumann (1984) -
(문헌정보학)“대량의 데이터로부터 쉽게 드러나지 않은 유용한 정보를 추출하는 과정 ”
- 김성희, 이소연 (2000) -
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
11. 10
데이터 마이닝(Data Mining)
Scott Nicholson
- ‘Bibliomining’라는 용어를 처음 사용하면서 “도서관 서비스의 분석을 목적으로 하는
데이터 마이닝, 데이터 웨어하우징(data warehousing) 및 계량서지학(bibliometrics)의
조합”이라고 정의
Ian Ayres
- 슈퍼크런칭(Super Crunching): “현실세계의 결정에 영향을 미치는
통계학적 분석”
- 슈퍼크런처(Super Cruncher): ‘데이터를 수집하고 분석하여 유용하고
결정적인 정보들을 추출해내는 사람들’
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
12. 11
Bibliomining
Bibliographic metadata
Online catalog, bibliographic
database, and Web search
logs
Acquisitions & purchasing data
Access history of works through
circulation, download, print, or
Interlibrary Loan
Reference transactions
User information from
library and external
sources
Multiple compatible integrated tables; Common fields for joins: User identification (either at an
individual or demographic level), Bibliographic identification(either at an ISBN/ISSN or topical
level), Library staff identifier
Simple statistics and graphs
Clustering, nearest neighbor
Techniques
Genetic algorithms
Predictive modeling
Standard relational database
queries
Artificial neural networks
Decision trees
Optimization routines
OLAP, multi-dim.
Visualization
Time series forecasting
Rule induction
Market basket analysis
Input Data
Sources
Data
Warehouse
Analysis
and
Visualization
출처: http://www.bibliomining.com/nicholson/odmcom.html
Nicholson & Stanton(2003)
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
13. 12
대시보드(Dashboard)
(대시보드) 일종의 ‘현황판’으로 데이터, 정보 또는 지식을 차트, 표, 그래프 등을
사용하여 시각화해 줌으로써 의사결정을 지원
한 화면에서 다양한 정보를 중앙 집중적으로 관리하고 찾을 수 있도록 하는
사용자 인터페이스 기능을 제공
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
14. 13
정보시각화(Information Visualization)
사전적 정의
- (문헌정보학용어사전) “추상적인 데이터에 대한 이해를 증진시키기 위해 활용되는 컴퓨터 지원 시각적
표현”
- 한국도서관협회 (2010) –
조작적 정의
- (디자인학) “사용자에게 더 효율적으로 정보를 전달하기 위하여 그래픽 요소를 활용하여 데이터가
정보로서 의미가 생성되도록 형상화하는 것”
- 오병근, 강성종 (2008) –
- (컴퓨터과학) “정보를 사람이 보기 쉬운 시각적인 형태로 보여주고 이를 토대로 정보에 대한 통찰력을
가지며 정보와의 상호작용을 통해 의사결정에 도움을 주게 되는 것”
- Keim, Daniel A. (2002) –
* 그래픽 요소: 색, 기호, 그래프, 타이포그래피, 그림, 사진, 다이어그램, 3D 등
정보의 전달과 커뮤니케이션
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
15. 14
< 정보시각화의 주요 장점 및 유의점 >
장점 유의점
정보처리 능력 확장
많은 데이터를 동시에 차별화
지각적 추론 기능
감성적 표현 가능
넓은 계층에 접근
정보의 정황 전달
정보의 입체화
해석 지적 능력 요구
정보의 왜곡 위험성
과도한 시각화의 효율 저하
문화적 요인 개입
출처: 오병근, 김성종 (2008)
< 정보시각화의 프로세스 >
What Who Why How
어떤 형태의 정보(What)를
누구(Who)에게
어떤 목적(Why)으로
어떻게 표현(How)할
것인가?
정보시각화(Information Visualization)
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
16. 15
학문분야 선행연구 연구결과
언론정보학
Peterson (1983)
막대그래프, 지도, 표가 독자의 기억력(retention)과 회상(recall)을 증진시킨다는
결과를 얻음
Griffin & Stevenson
(1996)
텍스트와 그래픽이 동시에 제공되면 독자들의 이해력이 높아지는 것을 확인
Mendelson &
Thorson (2004)
인쇄신문에서 수용자들은 신문을 읽을 때 사진이나 그래픽이 제공되는
기사에 더 주목하는 경향이 있음을 확인
조수선 (2004)
인터넷 신문의 기사 구성과 제공방식에서 기사와 함께 사진이나 동영상이
제공되었을 때 기사의 신뢰도, 선호도, 기사의 질에 대한 평가가 가장 높게 나타남
컴퓨터과학
Gillan, Lewis &
Rudisil (1989)
통계 정보그래픽의 표현유형과 인지적 복잡도차원에서 정보의 복잡도를 중심으로
반응시간, 정확도를 측정하여 정보획득의 차이를 검증
Risden et. al. (2000)
시각항해 방법 중 ‘Focus + Context’ 기법이 이용자(특히 경험있는 이용자)에게
가장 적합한 기술로 평가. 2차원 보다는 3차원 공간에서 보여지는 표현에 더욱 만족
경영정보학
Jarvenpaa &
Dickson (1998)
비즈니스 그래픽의 표현양식과 과업의 완료에 요구되는 정신활동 수준에 따라
통계 정보그래픽을 통한 정보의 획득과 그에 따른 의사결정의 정확도에 차이를 검증
문헌정보학 이지연 (2005) 정보추출결과의 시각화 표현방법에 관한 이용성 평가
< 정보시각화의 효과 >
정보시각화(Information Visualization)
비즈니스 인텔리전스(BI)의 이해
18. 17
North Carolina State University Libraries
< Data Views >
출처: http://www.lib.ncsu.edu/dli/projects/dataviews/DataViews_Architecture.pdf
Query/
Data Proc
DB/
Sirsi
.log
.xls
.doc
Manual
Selection
Data
Views DB
Query
Database
Assemble
HTML
Widget
Eboard
Publication
Web
Dashboard
Publication
비즈니스 인텔리전스(BI)의 사례
19. 18
University of Puget Sound: Collins Memorial Library
< Library Statistics Dashboard >
출처: http://libstats.pugetsound.edu/
비즈니스 인텔리전스(BI)의 사례
24. 23
출처: http://www.mat.ucsb.edu/~g.legrady/glWeb/Projects/spl/SPLwithArch4.ppt
Seatle Public Library
< Data Visualization Project (2005-14) >
Seatle Library Visualization Server Visualization Software
Incoming
XML
Data
Incoming
XML
Data
Hourly
Data
Monthly
Data
Yearly
Data
Convert to
ASCII
Checked In
Checked Out
Metadata
Data
Compaction
and
Statistics
Visualization Files
Check for Data
Download Data
Load to Memory
Additional
Processing
Indivisual
Visualizations
Display
Data
Server
Storage
비즈니스 인텔리전스(BI)의 사례
26. 25
도서관 서비스의 측정 및 평가지표(PIs)
Orr의 평가 모델
자원
(투입/Input)
역량
(과정/Process)
활용
(산출/Output)
영향이나 효과
(최종성과/Outcome)
출처: Orr (1973)
예산, 직원,
시설 및 장비,
정보기술
활동 서비스
운영기구 도서관 서비스 고객
중기
(Intermediate)
장기
(Ultimate)
시간,
비용, 품질
단기
(Immediate)
태도, 신념,
행동의 변화
사회적
영향
출처: Hernon & Altman (1998)
도서관 중심적 질문 도서관과 고객 결합형 질문 고객 중심적 질문
얼마나 많은 양인가?
얼마나 많은 수인가?
얼마나 경제적인가?
얼마나 신속한가?
얼마나 가치 있는가?
얼마나 신뢰할 수 있는가?
얼마나 정확한가?
얼마나 잘 하고 있는가?
얼마나 정중한가?
얼마나 잘 대응하고 있는가?
얼마나 만족하고 있는가?
Hernon & Altman의 ‘How ...?’ 질문 구성 요소
비즈니스 인텔리전스(BI)의 활용
27. 26
도서관 서비스의 측정 및 평가지표(PIs)
출처: Durrance & Fisher (2005)
성과사례 인용문(일부 발췌)
아이들이 방과후 갈만한 안전한 장소가 있다.
이제 방과 후에 18명의 아이들이 방문하고 있는데, 이전에는
이 아이들이 방과 후에 거리에서 서성이고 있었다.
이민자들의 문화 활동에 대한 연결
나는 한국 음악과 춤 공연을 보기 위해 내 딸과 같이 왔다. 내
딸이 모국의 문화를 감사하게 여기길 바라며, 그녀가 이를 보고
배울 수 있다는 것은 대단히 훌륭한 기회였다.
“How Libraries and Librarians Help (HLLH)” 성과(Outcome) 평가 모델
- 산출(Output)
- 성과(Outcome)
건당 대출 비용
장서 회전율
전일 대출 수
인당 대출 수
시간당 대출 수
방문 건당 대출 수
(Bad) Hennen American Public Library
매월 4,000명의 아이들이 도서관숙제센터를 이용
‘American Place’에 매월 450명의 이민자와
난민들이 방문
매월 1,000명이 도서관 문화교육프로그램에 참석
(Good) Hartford Public Library
비즈니스 인텔리전스(BI)의 활용
29. 28
출처: http://www.chelmsfordlibrary.org/library_info/calculator.html; http://www.regent.edu/lib/libcalc/home.cfm
Books
borrowed
eBooks
Downloaded
eJournal Article
downloaded
Childrens
Program
Attended
Meeting/
study room
use per
hour
Wi-Fi
Access
Hours of
Computer
Use
Chelmsford
Public Library
Adult $17.00
* Amazon.com
average price
$15.00
* Estimated
B&N/
Amazon
average
--
$7.00
* Entertain-
ment/program
admission fee
- estimated
average per
child
$25.00
* Estimated
value
--
$12.00
* FedEx/
Kinkos
price
Regent
University
Library
$74.83
* Average
purchase cost
of a new
(hardback)
book
$9.99
* Starting
cost of an
Amazon
eBook
$25.00
* Electronic
Resource
usage statistics:
average cost
per full-text
document
retrieved
--
$25.00
* Hourly
rate at
FedEx
Office
$1.99
* 2 hours
at
Starbucks
$12.00
* FedEx/
Kinkos
price
< 산출기준 비교(일부 항목)>
도서관 서비스의 측정 및 평가지표(PIs)
Library Use Value Calculator
비즈니스 인텔리전스(BI)의 활용
30. 29
재무
고객 내부 프로세스
학습과 성장
비전 및 전략
출처: Kaplan & Norton (1992)
< 영리 기업: BSC의 네 가지 관점 > < 비영리 도서관/정보센터: BSC의 적용 사례 >
도서관/정보센터 네 가지 관점
숙명여자대학교
도서관 (2007)
프로파일 관점, 프로세스 관점,
재정자원 관점, 인적자원 관점
한국과학기술
정보연구원 (2007)
정보자원 관점, 정보서비스 관점,
경제적 관점, 이용자 관점
독일, University of
Münster Library (1999)
이용자 관점, 프로세스 관점,
재무 관점, 잠재성 관점
미국, University of
Virginia Library (2001)
이용자 관점, 내부 프로세스 관점,
재무 관점, 학습과성장 관점
비즈니스 인텔리전스(BI)의 활용
BSC의 핵심성과지표(KPIs)
31. 30
이용자 관점
어떻게 이용자 기대를
충족시킬 것인가?
비전 및 전략
재무 관점
어떻게 효율적으로 자원을
확보하고, 이용할 수 있는가?
학습과 성장 관점
어떻게 서비스의 장래성을
보장할 것인가?
내부 프로세스 관점
이용자 요구와 기대에 부합
되도록 어떻게 내부
프로세스를 조직해야 하는가?
< University of Virginia Library: BSC 모형 >
출처: http://www2.lib.virginia.edu/bsc/
비즈니스 인텔리전스(BI)의 활용
BSC의 핵심성과지표(KPIs)
32. 31
관점 전략적 목표 핵심성과지표(KPI)
이용자 관점
이용자에게 뛰어난 서비스 제공 서비스의 전반적인 만족도, 객서비스 만족도
이용자의 정보요구를 충족하는데 필요한
스킬을 교육
도서관 이용교육에 대한 만족도
이용자의 요구와 대학의 사명을 지원하는
고품질 장서를 구축, 유지, 보전
새로운 단행본의 대출율, 특수장서의 이용율
도서관 장서의 적시 접근과 편리성을 제공
탐색문의에 대한 응답시간, 도서구입,
상호대차 응답시간과 재요청율
내부 프로세스 관점
적시에 고품질의 정보자원을 수집, 생성
조직, 보존과 전달
정규 수서처리 시간, 서가 재배열 시간
재무 관점
개인 기증, 외부 지원, 조직 지원의 증가를
통해 재무 기반을 강화
대학 전체지출 대비 도서관 지출 비율, 개발 수입금
비용 가치 비중이 높은 자원과 서비스를
제공
전자저널 이용의 단위당 비용, 온라인DB 이용의 단위당
비용, 상호대차 처리 단위당 비용
학습/성장 관점 생산성과 유능한 직원을 모집,개발, 유지
조직구성원관 직업 만족도, 구성원의 보존율,
동등 그룹과의 급여 비교, 직원의 다양성
< University of Virginia Library: BSC 성과지표 사례(일부 발췌) >
출처: http://www2.lib.virginia.edu/bsc/
비즈니스 인텔리전스(BI)의 활용
BSC 핵심성과지표(KPIs)
33. 32
< University of Virginia Library: 2007-09 Balanced Scorecard Metrics(일부 발췌) >
출처: http://www2.lib.virginia.edu/bsc/
BSC 핵심성과지표(KPIs)
비즈니스 인텔리전스(BI)의 활용
34. 33
(측정 동기) ‘도서관 고객들을 더
이해하기 위해서’ 91.3%
(측정 방법) 통계 수집 98.6%,
데이터 마이닝 및 분석 58.9%
(측정 계획) ‘도서관 측정 계획을
갖고있지 않다’ 53.7%
(측정 문화) ‘도서관 성과측정을
위한 직원개발이 충분하다’
16.2%
출처: http://www.libqual.org/documents/admin/WrightWhite.ppt
< 주요 설문결과> < 교육프로그램 수요 >
구분 비중
측정 방법 58.3%
기초 통계 45.8%
조사 설계 45.8%
측정 가치 41.7%
데이터 분석 37.5%
기타 29.2%
데이터 프리젠테이션 29.2%
샘플링 기술 25.0%
보고서 작성 12.5%
< 웹사이트 콘텐츠 현황>
구분 직원 일반인
일반 통계 69% 53%
분석 결과 62% 47%
측정 데이터 55% 28%
프리젠테이션 52% 31%
출판물 34% 43%
온라인 측정 도구 45% 21%
링크 38% 22%
ARL 소속 74개 도서관의 성과측정 실태조사 결과
비즈니스 인텔리전스(BI)의 활용
35. 34
출처: 구중억 (2009)
< 국내 413개 대학도서관 웹사이트 >
메인메뉴 하위메뉴 도서관수
도서관 안내
도서관 소개 33
도서관 현황 17
도서관 통계 9
기타 63
도서관 소개
도서관 현황 8
도서관 통계 1
기타 24
도서관 통계 27
합계 182
출처: 구중억(2011)
< 미국 ARL 소속 114개 대학도서관 웹사이트 >
구분 도서관수
사명, 비전, 목표 58
중기전략계획 12
자료표 27
연차보고서 20
도서관 통계 18
비즈니스 인텔리전스(BI)의 활용
국내외 대학도서관의 웹사이트 실태조사 결과
37. 36
업무지능(Business
Intelligence)
연구 관점(Research)
비즈니스
인텔리전스
(BI)
교육 관점(Teaching) 학습관점(Learning)
도서관경영 의사결정을 위한 데이터 마이닝 통합방안
도서관경영 의사결정을 위한 장애요인
도서관경영 의사결정을 위한 통합도서관시스템의 품질 평가
도서관 통계 다이어그램 분석을 통한 정보시각화 연구
도서관 통계 다이어그램을 통한 수용자의 정보획득 효과
통계학 - 정보통계학
경영학 – 경영정보시스템
디자인학 – 통계다이어그램
컴퓨터과학 – 데이터베이스, 데이터 마이닝
언론정보학 – 수사학, 저널리즘
정보시스템 구축 및 평가
* 구축: 정보화 전략 계획 수립(ISP)
* 평가: Plan-Do-Check-Act(PDCA) 사이클
도서관 서비스의 Metrics 설계, 구현 및 평가
* PIs, KPIs, I-P-O 모델
데이터 마이닝과 정보시각화
시사점
38. 37
Crawford & Gorman(1995)의 ‘도서관학의 새로운
5법칙’(Five new laws of library science)
- 제 1법칙: 도서관은 인류를 위해 서비스하라 (Libraries serve
humanity)
- 제 2법칙: 인간의 지식을 전달하는 모든 형태의 매체를 소중하게
생각하라 (Respect all forms by which knowledge is communicated)
- 제 3법칙: 도서관 서비스를 증대하기 위하여 기술을 현명하게
활용하라 (Use technology intelligently to enhance service)
- 제 4법칙: 누구에게나 자유로운 지식의 접근을 보장하라 (Protect free
access to knowledge)
- 제 5법칙: 과거를 존중하고 미래를 창조하라 (Honor the past and
create the future)
마무리하며
