e-library.

     As part of the previous stages of development of the Open Archive, a transition was made to the new automated system of the State Public Library for Science and Technology of Russia. Its distinguishing feature is the provision of open access to all resources of the library based on a single access point. With this approach, the creation of a new system for collecting statistical information, which will allow analyzing the operation of the entire system in multivariate service schemes and technologies for delivering an information product to a user, is of particular importance. As a result of the work carried out as part of the state assignment, a new system was developed for collecting and analyzing statistical information accumulated in the library. It is a set of applied programs that allow the collection of statistical indicators. Each metric is determined by the following parameters: date; name of the statistical indicator; value. In addition to the daily collection of statistical indicators, special reports are created in which data are grouped in accordance with the reporting period. Monthly, quarterly, semi-annual reports are provided, as well as for 9 months and a year. Aggregation function is indicated for each parameter when generating a report for constructing a report. Examples of such functions: “Sum”, “Average”, “Last”, “Maximum”, etc. As a result of the analysis of the main indicators, it was determined that for the automated collection of parameters the following can be used: the number of domestic books issued in the Book Fund subdivision – is calculated automatically based on information on book issuance from the library automation system; the number of issued domestic books in the entire library is calculated as the sum of the parameters “the number of issued domestic books in the Book Fund”, the number of issued domestic books in the “Reader Services Department”and several other similar units. Each parameter can have its own automated collection algorithm. Such algorithms run after a full day, i.e. “Today” is collecting data for “yesterday”. Each collection algorithm takes as a parameter the date on which data is collected (due to this, in case of failures that do not allow collecting information on any parameter, if the cause of the failure is eliminated, the algorithm will automatically restart and the necessary data will be collected).

     Для обеспечения информационно-библиотечной поддержки и сопровождения отрасли образования и науки, выполнения основной функции ГПНТБ России – повышение качества библиотечно-информационного обслуживания всех категорий пользователей – необходимо формировать и анализировать использование фондов, баз и банков данных, включая электронные каталоги, специализированные тематические БД и БД научных периодических изданий, электронные носители информации, Электронную библиотеку ГПНТБ России [1]. 
     Для решения перечисленных задач необходимо постоянно разрабатывать и совершенствовать технологии и современное программное обеспечение системы Открытого архива ГПНТБ России. Для выявления тенденций в  использовании комплекса электронных информационных ресурсов нужно также постоянно проводить мониторинг и  анализировать потребности и обслуживание пользователей, что является нетривиальной задачей [2].
     В рамках предыдущих этапов развития Открытого архива ГПНТБ России был осуществлён переход на новую автоматизированную систему ГПНТБ России. Её отличительная черта – обеспечение открытого доступа ко всем ресурсам библиотеки на основе единой точки доступа. Если раньше пользователь был вынужден работать с разными интерфейсами составных частей информационной системы библиотеки (электронного каталога, электронного архива, электронной библиотеки), то после перехода на новую версию АС ГПНТБ России стал возможен доступ с помощью «единого окна», что, безусловно, более эргономично и удобно [3].
     Особое внимание при проектировании и обосновании принципов построения Открытого архива и в целом новой версии АС ГПНТБ России было уделено реализации принципа единых подходов и технологий обслуживания пользователей вне зависимости от того, локальные они или удалённые, в какое отделение ГПНТБ России он пришли, какой документ запрашивают – печатный, электронный или мультимедийный.
     При таком подходе особую важность приобретает создание новой системы сбора статистической информации, которая позволит проводить анализ работы всей системы в многовариантных схемах обслуживания и технологий доставки информационного продукта пользователю.
     В результате работ, проведённых в рамках государственного задания,   была построена новая система сбора и анализа статистической информации, накапливаемой в АС ГПНТБ России. Она представляет собой комплекс прикладных программ, позволяющих вести сбор статистических показателей ГПНТБ России, каждый из которых определяется следующими параметрами: дата, наименование показателя, значение.
     Пример наименования параметра: «Общее количество посещений в стационарных условиях зала литературы по экологии». Каждый параметр может быть введён вручную, также его значение может быть собрано на конкретную дату автоматизированным способом.
     Все параметры группируются по листам ввода: например, «Зал литературы по экологии». Необходимо это для того, чтобы сотрудники, занимающиеся учётом статистических показателей, видели только те из них, которые относятся к их зоне ответственности, и не могли менять другие.
     Помимо ежедневного сбора статистических показателей создаются специальные отчёты, в которых группируются данные в соответствии с периодом отчёта. Предусмотрены ежемесячные, квартальные, полугодичные отчёты, а также за 9 месяцев и за год. Для получения итоговых цифр при построении отчёта для каждого параметра указана функция агрегации. Примеры таких функций: «Сумма», «Среднее», «Последнее», «Максимальное» и т.д.
     Ежемесячные отчёты строятся на основе соответствующих ежедневных отчётов; квартальные – интегрируют данные соответствующих месячных отчётов. Аналогично полугодовые и отчёты за 9 месяцев формируются из соответствующих квартальных, отчёт за год – из полугодичных. В результате оптимизируется и минимизируется время, необходимое для построения  отчётов.
     Основные задачи при вводе такой системы в эксплуатацию – это формализация каждого из статистических показателей, определение для каждого из них возможностей для их автоматизированного сбора и написание соответствующих алгоритмов сбора.
     
Даже для параметров, собираемых вручную, формализация их сбора позволяет более чётко описать, что понимается под тем или иным параметром, и закрепить это в виде подсказки в поле ввода данных.

Пример формы ввода параметра вручную
     В результате проведённого анализа основных показателей было определено, что для автоматизированного сбора параметров могут быть использованы:
     количество выданных отечественных книг в подразделении «Книжный фонд» – рассчитывается автоматически на основе информации о книговыдаче из системы автоматизации библиотеки;
     количество выданных отечественных книг во всей библиотеке – рассчитывается как сумма параметров «количество выданных отечественных книг в подразделении “Книжный фонд”», «количество выданных отечественных книг в подразделении “Отдел обслуживания читателей”» и ещё нескольких подобных по подразделениям ГПНТБ России.
     Для каждого параметра может быть установлен собственный алгоритм автоматизированного сбора. Такие алгоритмы запускаются по прошествии полных суток, т.е. «сегодня» собираются данные за «вчера». Каждый алгоритм сбора принимает в качестве параметра дату, на которую происходит сбор данных (благодаря этому при устранении причины сбоя,  не позволившего собрать информацию по какому-либо параметру, алгоритм перезапустится автоматически и необходимые данные будут собраны).
     
     В результате внедрения АС ГПНТБ России появились новые возможности: получить новый срез данных, необходимых как  для дальнейшей оптимизации работы информационных систем, так и для облуживания пользователей в целом; потоки пользователей, оптимальные пути выдачи заказов, популярность тех или иных тематик, отдельных изданий. 
     
Таким образом, созданы мощный универсальный инструмент и технология анализа действующих в ГПНТБ России технологий и информационных систем, а также прогнозирования их развития с учётом реальных данных о поведении пользователей.
