도서관 데이터, 통계 보고를 넘어 예산과 서비스를 바꾸는 근거로

도서관에는 자료 이용량과 방문 기록, 공간 예약, 상담 내용, 이용자 의견 등 다양한 정보가 쌓인다. 이러한 정보를 운영 개선에 활용하려면 무엇을 판단할 것인지 정하고, 수치가 나타난 배경을 살펴야 한다. 텍사스도서관협회(Texas Library Association)가 2026년 10월 29일 소개한 사례는 전자자료 구독 검토와 출판 지원 서비스 개선을 통해 그 과정을 보여준다.

전자자료와 출판 지원에서 확인한 데이터의 활용 가능성

• 도서관 실무자가 자료 분석과 시각화를 운영에 적용한 경험을 공유했다.

해당 기사에 따르면 텍사스도서관협회의 팟캐스트 ‘도서관이 바꾸는 텍사스(Libraries Transform Texas)’에는 텍사스대학교 샌안토니오 보건과학센터 도서관(UT San Antonio Health Science Center Library)의 전자자료 담당자 데이나 휘트마이어(Dana Whitmire)가 출연했다. 진행은 사우스웨스트연구소(Southwest Research Institute)의 도서관장 미켈리아 메이슨(Michelia Mason)이 맡았다. 대화에서는 구독 자료의 비용과 이용량을 검토하는 방법, 분석 결과를 의사결정자에게 전달하는 방법, 이용자가 직접 확인할 수 있는 정보 화면의 개발 경험을 다뤘다. 출처: 텍사스도서관협회 기사

• 자료 구입의 타당성과 서비스 접근성을 서로 다른 과제로 다뤘다.

기사에서 소개한 두 사례는 데이터 활용의 목적을 구체적으로 보여준다. 전자자료 구독 검토에서는 비용에 비해 이용이 충분한지 판단했고, 출판 지원 대시보드에서는 이용자가 지원 대상 학술지를 스스로 찾을 수 있도록 정보를 정리했다. 대시보드(dashboard)는 여러 정보를 한 화면에서 조회하고 비교할 수 있도록 구성한 정보 화면이다. 첫 번째 사례가 예산 배분을 조정하는 일이라면, 두 번째 사례는 이미 제공하는 서비스의 이용 경로를 개선하는 일이다. 출처: 원문 사례 설명

구독 관행과 담당자 중심의 안내 방식에서 드러난 문제

• 오랫동안 유지한 전자자료 구독이 현재의 이용 수요와 맞지 않았다.

해당 기사에 따르면 휘트마이어의 도서관이 구독하던 한 전자자료 묶음은 보건의학 분야에서 필수적인 자료로 여겨져 왔다. 시간이 지나면서 구독료는 오르고 주요 학술지는 빠졌으며, 실제 이용이 집중되는 학술지는 묶음 안의 3~4종에 그쳤다. 오랜 구독 이력과 자료의 명성 때문에 계약을 변경하기는 쉽지 않았다. 이에 휘트마이어는 1년의 이용량으로 판단하지 않고, 5년간의 이용 기록과 가격 변화를 함께 검토했다. 출처: 원문 ‘When Data Challenges Long-Held Assumptions’

• 출판비 지원 정보가 스프레드시트와 특정 직원의 지식에 의존했다.

논문 출판 지원에서도 정보 전달 방식이 과제였다. 해당 기사에 따르면 도서관은 읽기·출판 계약(read-and-publish agreement)에 따른 출판비 할인 정보를 스프레드시트로 관리했다. 이용자는 자신이 투고하려는 학술지가 지원 대상인지 확인하기 위해 담당 직원에게 문의해야 하는 경우가 많았다. 지원 제도가 마련되어 있어도 대상 학술지와 조건을 쉽게 확인하기 어려운 구조였다. 출처: 원문 ‘Dashboards That Improve Services, Not Just Reporting’

장기 추세를 검토하고 필요한 정보를 직접 찾도록 바꾸다

• 5년간의 비용과 이용 추세를 근거로 구독 구성을 조정했다.

해당 기사에 따르면 도서관은 분석 결과를 바탕으로 전자자료 묶음 구독을 해지하고, 이용자가 자주 찾는 일부 학술지의 구독을 유지했다. 기사는 이 조정으로 비용을 절감했다고 설명하지만, 정확한 절감액과 전체 구독비 대비 비율은 공개하지 않았다. 확인할 수 있는 개선은 장기간 축적한 자료를 통해 계약 유지의 타당성을 검토하고, 실제 이용 수요에 맞춰 구독 구성을 바꿨다는 점이다. 출처: 원문 전자자료 구독 조정 사례

• 출판 지원 대시보드로 대상 학술지와 할인 정보를 공개했다.

도서관은 지원 대상 학술지, 주제 분야, 출판비 할인 정보를 조회할 수 있는 대시보드를 개발했다. 해당 기사에 따르면 이 화면을 통해 더 많은 이용자가 서비스에 접근할 수 있었고, 이후에는 지원으로 발생한 비용 절감 정보도 포함했다. 이용자에게 필요한 안내와 도서관의 지원 실적을 같은 정보 체계에서 다루게 된 것이다. 다만 원문에는 도입 전후 이용자 수나 문의 처리시간의 변화가 제시되지 않아, 개선 효과의 규모를 수치로 비교하기는 어렵다. 출처: 원문 출판 지원 대시보드 사례

• 익숙한 도구에서 시작하고, 분석 결과는 상대방의 판단에 맞게 전달했다.

휘트마이어는 엑셀(Excel)의 표와 피벗 테이블(pivot table)을 출발점으로 권했다. 피벗 테이블은 자료를 항목별로 묶어 합계와 비중 등을 비교하는 기능이다. 자신은 파워 비아이(Power BI)도 활용하지만, 원하는 분석과 시각화를 편하게 수행하기까지 약 6개월~1년의 학습이 필요했다고 설명했다. 이 기간은 개인의 경험이며 모든 도서관에 적용되는 교육 기준은 아니다. 출처: 원문 ‘You Don’t Have to Be a Data Scientist’

결과를 전달할 때는 상대방이 판단해야 할 내용을 먼저 보여줬다. 휘트마이어는 의사결정자의 관심을 빠르게 끌어야 한다는 취지로 ‘30초’를 언급했다. 이는 발표시간에 관한 일반 기준이 아니라, 예산 담당자에게는 비용 변화를, 운영 책임자에게는 서비스 수요 변화를 명확하게 설명해야 한다는 실무적 조언이다. 출처: 원문 ‘Make the Data Meaningful to Your Audience’

이용량과 이용자의 변화를 함께 살펴야 한다

• 국가 통계는 운영 현황을 파악하는 출발점이며, 개별 서비스의 효과는 추가로 확인해야 한다.

문화체육관광부와 한국도서관협회가 발표한 ‘2025년 전국 공공도서관 통계조사’에 따르면, 2024년 기준 공공도서관은 1,296개관이며 연간 방문자 수는 224,207,926명으로 전년보다 10.8% 증가했다. 이 자료는 시설 규모와 이용량의 변화를 보여준다. 이를 개별 도서관의 서비스 개선에 활용하려면 방문 목적, 이용 중 겪은 불편, 프로그램 참여 이후의 변화 등을 추가로 살펴볼 필요가 있다. 출처: 문화체육관광부, 2025년 5월 15일 발표

• 이용이 적은 자료도 지원 대상과 교육·연구 목적을 검토한 뒤 판단해야 한다.

휘트마이어는 이용량이 적은 자료라도 소규모 전문 교육과정을 지원한다면 유지할 가치가 있다고 설명했다. 또한 공급업체마다 이용량의 집계 방식이 다르고, 보고서와 관리 화면의 수치가 일치하지 않을 수 있다고 지적했다. 국내 도서관에 적용할 때도 자료별 이용 횟수와 비용을 비교하면서 지원하는 학과나 연구 분야, 대체 자료의 유무, 집계 기준을 함께 기록하는 방식이 적절하다. 이는 원문에서 제시한 맥락 검토 원칙을 국내 업무에 연결한 제안이다. 출처: 원문 ‘Numbers Don’t Tell the Whole Story’

• 활동 실적과 성과를 구분하고, 분석 과정의 개인정보 보호를 운영 절차에 포함해야 한다.

해당 기사에서 휘트마이어는 앞으로 도서관이 방문·다운로드·거래 건수와 함께 연구, 학습, 진료 등에 어떤 도움을 주었는지 설명할 필요가 커질 것으로 전망했다. 국내 도서관에서도 프로그램 참가자 수와 참여 이후의 역량 변화, 출판 지원 건수와 실제 지원 금액을 구분해 제시하는 방식을 검토할 수 있다. 이때 서비스 이용이 성과 변화의 원인이었다고 판단하려면 별도의 조사와 검증이 필요하다. 출처: 원문 ‘Moving from Activity to Impact’

개인정보 처리 방식도 분석 설계와 함께 정해야 한다. 원문에 따르면 휘트마이어의 도서관은 집계 자료를 활용하고, 민감한 정보에 대한 접근을 제한하며, 필요한 경우 개인을 식별할 수 있는 정보를 제거한다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 자료 정리와 패턴 탐색에 대해서도 결과의 검토와 확인이 필요하다고 설명했다. 이러한 절차를 적용하면 분석 결과를 공유하면서 이용자의 개별 이용 기록이 불필요하게 드러나는 상황을 줄일 수 있다. 출처: 원문 개인정보 보호 및 인공지능 활용 설명

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참조: txla.org