Daten im Silo Daten im Web Mgliche Geschftsmodelle

Daten im Silo, Daten im Web Mögliche Geschäftsmodelle für die Zeit nach der Bibliotheksautomation Prof. Dr. Stefan Gradmann Humboldt-Universität zu Berlin / School of Library and Information Science Präsident der Deutschen Gesellschaft für Informationswissenschaft und Informationspraxis (DGI) stefan. gradmann@ibi. hu-berlin. de 1

Übersicht Bibliotheksautomation Was ist / war das? Das Ende der lokalen Bibliotheksautomation Anzeichen, Gründe Was kommt danach? Web. Scale vs. Lo. D Geschäftsmodelle? Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 2

Katalog Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 3

Bibliotheksautomation Elektrifizierung von 'Geschäftsgängen' Erwerbung Katalogisierung Ausleihe Diverse Administrationsgeschäftsgänge Lokal und in Verbundsystemen Hochspezialisierte integrierte Systeme für die Verwaltung von Informationscontainern Teuer! Unflexibel weil betriebskritisch Nicht-modular Nicht standardisiert Starkes Vendor Lock In (Migration ist ein Albtraum) Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 4

Ein funktionierender Markt? © Marshall Breeding Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 5

Ein funktionierender Markt? © Marshall Breeding Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 6

Ein funktionierender Markt? http: //www. librarytechnology. org/automationhistory. pl Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web © Marshall Breeding 7

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Anzeichen Marktkonzentration: der Kuchen war immer schon klein – und wird noch kleiner! “Products charting new territory [. . . ] — such as Ex Libris’s Alma and OCLC’s Web-scale Management Services — challenge longstanding integrated library systems such as Sirsi. Dynix’s Symphony and Innovative Interfaces’s Millennium, which have been reinventing themselves by layering web services on top of their already mature functionality. ” (Marshall Breeding) “Empfehlungen zur Zukunft des bibliothekarischen Verbundsystems in Deutschland” (Wissenschaftsrat) Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 9

Gründe Cloud Computing als neues Implementationsparadigma Zunehmende Integration bibliothekarischer Informationsdienste in virtualisierte Nutzungsszenarien Zunehmende Integration bibliothekarischer Metadatendienste in die generische Informationsarchitektur des WWW Distribution und ad hoc Föderation (RDA kann in diesem Sinne als Schritt in die richtige Richtung gesehen werden) Auflösung der Record-Strukturen Zunehmende Auflösung der monolithisch-geschlossenen Dokumentstrukturen Damit gehen den Bibliotheken die bislang konstitutiven Containerformate abhanden! Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 10

'Dokumente' im WWW Abnahme der funktionalen Determiniertheit durch traditionelle Kulturtechniken Auflösung des sequentiell-zirkulären Funktionsparadigmas Beginnende Erosion des monolithischen Dokumentbegriffs im Hypertext Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 11

… und die Erweiterung des 'WWW der Dokumente' um ein Web der Dinge. . . Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 12

. . . zu 'Dokumenten' als Aggregationen von RDF-Tripeln (1) Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 13

'Dokumente' als Aggregationen von RDF-Tripeln (2) <nanopublication id="0"> <assertion> <subject>NG_000007. 3: g. 70628 G>A</subject> <predicate>has variant frequency</predicate> <object>0. 25%</object> </assertion> <condition>Sardinian</condition> <provenance> <dateofcreation>March 24, 2011</dateofcreation> <lastedit>March 24, 2011</lastedit> <evidence. Type>empirical</evidence. Type> <author. ID>Giardine et. al. </author. ID> <curator. ID>unresolved</curator. ID> <registrant. ID>Mons et. al. </registrant. ID> <PMID>6695908</PMID> <PMID>1428944</PMID> <PMID>1610915</PMID> <DOI>http: //dx. doi. org/10. 1038/ng. 785</DOI> <linkout>http: //globin. bx. psu. edu/cgibin/hbvar/query_vars 3? mode=output&display_format=page&i=239</linkout> <linkout>http: //phencode. bx. psu. edu/cgi-bin/phencode? build=hg 18&id=Hb. Var. 239</linkout> </provenance> <nanopublication id="0"> Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 14

Nano-Publikationen und Kontext Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 15

… führen zu 'Publikations'-Aggregationen (ORE) von 'Dokumenten' und 'Dingen'! B A C Wo beginnen resource aggregations? Wo enden sie? Was konstituiert Dokumentgrenzen? ? Und welcher Knoten war zum Zeitpunkt X mit welchem verknüpft? ? ? Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 16

Damit werden Publikations. Aggregationen Teil des Lo. D Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 17

Und 'Katalogisate' werden es auch: wie im Europeana Data Model (EDM) Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 18

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Der eine Weg: Der mit Abstand größte Katalog der Welt © OCLC Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 20

World. Cat + World. Cat Local = Web. Scale World. Cat Katalogisierung und Metadaten Nachweisdienste (≠ Fernleihe) Konsortialfunktion Management digitaler Inhalte Web- und Datendienste World. Cat Local Ein 'Lokalsystem' in der 'Cloud' Management-Informationen Lizenzmanagement Workflowmanagement Beliebig skalierbar Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 21

Der Markt für OCLC Web. Scale Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web Map: © OCLC 22

Der andere Weg: Linked Open Data Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 23

Library Linked Open Data Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 24

Web. Scale und LOD: Gegensätze? Technisch besehen könnten beide Ansätze koexistieren. So besehen handelt es sich also nicht um eine 'harte' Alternative. Aus Firmensicht aber vielleicht doch. . . Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 25

Alte und neue Konzepte für die 'Wolke' Aggregation Katalog Dokument Bestand Information 'Record' Bibliothek Web. Scale Suche Graph Entdeckung Wissen Kontext Link Wie weit kommen wir auf diesem Weg? Navigation Library Linked Open Data Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 26

Wissenschaftsrat „. . . entweder eine konsequente Integration dieser [bibliothekarischen] Daten auf der technischen Basis von OCLCs World. Cat oder aber in Form von in das offene Web integrierten Linked Open Data“ → Mega. Silo vs. Lo. D Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 27

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Elemente eines Geschäftsmodells für das Silo Die geschäftskritische Ressource ist die Datenaggregation! Zugang zu Daten generiert Einnahmen Geschlossene Architektur ist kritisch Starke Kundenbindung erforderlich Linked Data ist nicht praktikabel – oder allenfalls hinter einem Proxy” → Dies kann kein Weg für Ex. Libris sein! Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 29

Elemente eines Geschäftsmodells für Lo. D Zugang zu den Quelldaten muss offen sein und generiert kein Einkommen. Aggregations- und Anreicherungsdienste bringen Einkommen. Sie werden mit kompetenten, spezialisierten Partnern erbracht. Solche Dienste sind wahrscheinlich nicht rein metadatenbasiert realisierbar Wieviele der unter gelisteten Optionen funktionieren mit Lo. D? Interessant ist auch → Will Ex. Libris mit Alma/URM in diese Richtung? Prof. Dr. Stefan Gradmann: Daten im Silo, Daten im Web 30