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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 먼저 민간의 고객관계관리(CRM)시스템을 정부차원에서 적용한 정책고객관계관리(PCRM)시스템의 개념과 현황, PCRM과 CRM의 비교, 그리고 통일부의 도입사례를 통해 PCRM의 핵심인 고객의 정의와 분류 과정에 대해 살펴본다. 다음, 통일부 소속 전문도서관인 북한자료센터의 사례를 통해 다른 정부기관 전문도서관에서의 활용 방향과 전자정부에서 시도된 다른 연계 시스템들과의 관계에 대해 논구한다. 마지막으로 이를 통해 PCRM이 전문도서관에서 발전적으로 정착하기 위해서 보안해야 할 문제에 대해서 고찰한다.
Abstract
This study examines firstly concept and present condition of Policy Customer Relationship Management(PCRM) system which applying in the governmental dimension Customer Relationship Management(CRM) system of enterprises(profit-making organizations), comparison of PCRM and CRM, and definition of customer and customer classification process as a key of PCRM. Next, investigates applying plan in the other special libraries of governmental institution through the case study of Information Center on North Korea(special library attached to the Ministry of Unification) and relationship with different connection systems attempted in e-government(Enterprise Architecture). Lastly, through this, considers complemental issues for developmental fixation in special libraries.
초록
뉴노멀 시대로 특징지어지는 현대사회가 COVID-19 팬데믹을 겪으면서 도서관에 많은 변화를 요구하였고, 도서관계는 이에 대하여 선제적으로 그리고 다각적으로 대응하였다. 본 연구는 팬데믹과 같은 새로운 환경이 사서들이 인식하는 도서관 운영정책 우선순위를 변화시킬 것이라고 보고, 2020년 팬데믹이 시작되는 시점과 2022년 팬데믹이 정점을 지난 시점에서 도서관 운영정책 중요도를 쌍대비교 분석을 통하여 파악하였고 그 차이를 비교․분석하였다. 1차 조사에서는 도서관경영, 도서관 서비스 관련 운영정책 영역을 중요하게 여겼다면, 2차 조사에서는 인적자원과 정보자원에 관련된 운영정책 영역을 보다 중요하게 인지하고 있었다. 또한, 전체 영역 상위 5위에 인적자원과 관련된 3개의 세부 운영영역과 자료구입 예산, 이용자만족도 기반의 정책이 포함되었다. 따라서 공공도서관은 새로운 패러다임에 빠르게 적응하면서도 지속가능한 도서관 서비스를 제공하기 위해서는 지속적인 인적자원에 대한 투자, 충분하고도 다양한 형태의 정보자원 구축, 그리고 이용자 맞춤 정책 수립 등을 우선적으로 수행해야 할 것이다.
Abstract
Social changes characterized by new normal also demand changes in libraries and libraries are making preemptive efforts. This study compared and analyzed the difference in librarian perceptions between the start of COVID-19 in 2020 and after experiencing the pandemic in 2022 in terms of the relative importance of library policies considered by pairwise comparative analysis. In the 1st survey, the importance of factors related to ‘Library Management’ and ‘Library Services’ was high and in the 2nd survey, the importance of factors related to ‘Human Resources’ and ‘Information Resources’ increased. This study insists that the public libraries invest in human resources and information resources and establish a user-customized policy in order to quickly adapt to the new paradigm and to provide sustainable library services.
초록
2016년 1월 1일부터 공공도서관 빅데이터 플랫폼이 서비스되기 시작하여 도서관 빅데이터가 공공도서관 업무 개선에 활용되고 있다. 본 논문은 도서관 빅데이터 플랫폼 활용사례들을 살펴보고 도서관 빅데이터 플랫폼의 활용효과를 높일 수 있는 개선방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 먼저, 도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 사례들에서 활용한 빅데이터와 활용유형분석 및 도출된 서비스/시행정책을 살펴본다. 다음으로, 현재 공공도서관에서 사용하는 통합도서관리시스템(ILUS)과 도서관 빅데이터 플랫폼 각각의 자료분석 방식을 비교함으로써 도서관 빅데이터 플랫폼의 한계점과 이점을 살펴본다. 사례분석 결과, 프로그램 기획 및 수행, 장서, 수서, 기타의 유형으로 빅데이터를 활용하였고 서비스/시행정책은 이용자 맞춤형 테마서가 및 독서진흥프로그램 진행, 장서활용도 증대, 특화주제에 기반한 수서 및 대출현황 데이터 공개로 요약되었다. 비교분석결과, ILUS는 자관의 자료실현황분석에 특화되어 있으며, 빅데이터 플랫폼은 다양한 속성(연령, 성별, 지역, 대출시기 등)에 따른 선택적 분석이 가능하여 분석시간단축과 유연한 분석이 가능하다. 마지막으로 사례분석과 비교분석에서 밝혀진 특징 및 한계점을 정리하고 개선방안을 제시한다.
Abstract
Since big data platform services for the public library began January 1, 2016, libraries have used big data to improve their work performance. This paper aims to examine the use cases of library big data and attempts to draw improvement plan to improve the effectiveness of library big data. For this purpose, first, we examine big data used while utilizing the library big data platform, the usage pattern of big data and services/policies drawn by big data analysis. Next, the limitations and advantages of the library big data platform are examined by comparing the data analysis of the integrated library management system (ILUS) currently used in public libraries and data analysis through the library big data platform. As a result of case analysis, big data usage patterns were found program planning and execution, collection, collection, and other types, and services/policies were summarized as customizing bookshelf themes for the book curation and reading promotion program, increasing collection utilization, and building a collection based on special topics. and disclosure of loan status data. As a result of the comparative analysis, ILUS is specialized in statistical analysis of library collection unit, and the big data platform enables selective and flexible analysis according to various attributes (age, gender, region, time of loan, etc.) reducing analysis time. Finally, the limitations revealed in case analysis and comparative analysis are summarized and suggestions for improvement are presented.