Chancen und Herausforderungen bei der Einführung von Discovery-Systemen in kleinen Institutsbibliotheken am Beispiel der Bibliothek des Max-Delbrück-Centrums für Molekulare Medizin

Abstract

Mit Beginn des 21. Jahrhunderts begann die Planung, Entwicklung und Verbreitung neuer Suchmaschinentechnologien für Bibliotheken, mit denen die einzelnen Bestände einer Bibliothek unter einer Oberfläche zusammengefasst und durchsucht werden können. Gleichzeitig bieten diese Discovery-Systeme moderne Funktionen zur Bearbeitung und Einschränkung der Trefferliste sowie zur weiterführenden Suche an. Hierdurch lässt sich vor allem in wissenschaftlichen Bibliotheken mit einem breiten Spektrum an unterschiedlichen Beständen die Recherchequalität verbessern. Vor dem Hintergrund aufwändiger technischer Konfiguration bei der Einführung eines Discovery-Systems ist es gerade für kleine Bibliotheken mit wenigen Mitarbeitern entscheidend, einen detaillierten Kriterienkatalog für die Auswahl des Discovery-Systems zu erarbeiten, die auf dem Markt angebotenen Systeme genau zu analysieren sowie mögliche Problemfelder bei der Implementierung und Konfiguration des Systems im Vorfeld zu erörtern. In der vorliegenden Arbeit werden zunächst verschiedene Geschäftsmodelle für den aktiven Betrieb vorgestellt, um daraufhin detailliert auf marktrelevante Discovery-Systeme und deren Funktionen einzugehen. Im Folgenden werden Methoden und Kriterien zur Evaluation von Bibliothekssuchmaschinen besprochen und in einem Katalog zusammengefasst. Der zweite Teil dieser Arbeit beinhaltet Fallstudien über das Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin (MDC) und das Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR). Im Mittelpunkt stehen die verschiedenen Stationen bei der Einführung des gewählten Discovery-Systems. Die Ergebnisse dieser Untersuchung werden in einem Ranking der wichtigsten Evaluationskriterien und generellen Empfehlungen für die Auswahl- und Implementierungsphase zusammengefasst. Dabei wird deutlich, dass eine erfolgreiche Systemeinführung vor allem von der Wahl des Geschäftsmodells, dem Personalmanagement, der technischen Umsetzung und der Einbindung und Pflege der Datenbestände abhängt.At the beginning of the 21st century the planning, development and distribution of new search engine technologies started. By means of these discovery systems, it became possible to integrate the single inventories of a library under one surface. At the same time the systems offer modern functions for the adaptation and restriction of the search result list as well as for further search. Due to these possibilities, especially in scientific libraries with a large spectrum of diverse inventories, discovery systems can help improve the quality of research. Against the background of complex technical configurations when introducing a discovery system, especially for small libraries with few employees, it is essential to develop a detailed criteria check list for the choice of the discovery system, to accurately analyze the systems offered commercially and to previously discuss possible problem areas concerning the implementing and configuration of the system. In the current paper different business models for the active operation are first introduced before addressing relevant discovery systems and their functions in more detail. In the following, methods and criteria for the evaluation of library search engines are discussed and summarized in a catalogue. In the second part of the paper case studies of the Max Delbrück Center for Molecular Medicine (MDC) and the National Institute for Risk Assessment (Bundesinstitut für Risikobewertung, BfR) are presented. The main focus here is put on the different stations towards the introduction of the selected discovery system. The results of that investigation are summarized in a ranking of the most important evaluation criteria and of general recommendations for the selection and implementation phase. It becomes clear that a successful introduction of the system especially depends on the personnel management, the embedding and maintenance of data inventories, the technical realization and the selection of a business model.