# data[].attributes.body
https://github.com/taclab/bibliovizz

# data[].attributes.body
"Le scénario c'est la contextualisation d'un besoin"
Nicolas Alarcon

# data[].attributes.body
Elastic Search et Kibana : https://www.elastic.co/fr/

# data[].attributes.body
"Bon, les filles, les notices ...."
Anonyme

# data[].attributes.body
Le github créé pour l'occasion rassemble la documentation utilisateur et la description des données utilisées

Visualisations
https://github.com/taclab/bibliovizz/blob/master/docs/doc-viz.csv
La documentation (guidelines) est destinée aux établissements souhaitant se lancer dans Kibana et doit leur permettre de reproduire ce qui a été fait.

Description des données
https://github.com/taclab/bibliovizz/blob/master/docs/doc-data.csv
Chaque champ utilisé a été documenté: typologie, niveau d'imbrication, champ multivalué, notes, correspondances UNIMARC ...)

# data[].attributes.body
https://github.com/taclab/bibliovizz

# data[].attributes.body
La préparation des données est essentielle pour obtenir des visualisations pertinentes.

Ce sont les "manques" qui ont conduit l'équipe à s'interroger sur la possibilité d'exploiter via Elastic Search et Kibana la totalité d'un catalogue (nécessaire pour calculer des taux de rotation par exemple).

Dans cette perspective, les données seraient à exporter en JSON. Ce format permettrait d'imbriquer différents niveaux dans les fichiers et pourrait ainsi rendre la complexité des liens entre les éléments qui composent les données d'un SIGB.

Programme prévu pour J2:

documenter l'existant pour permettre à d'autres bibliothèques de reproduire les visualisations

travailler sur un format de données et un mapping qui permettent de mieux exploiter les liens entre les données

# data[].attributes.body
Ce dashboard doit permettre à un acquéreur d'avoir une vue d'ensemble de sa collection.

Top prêts par collection (avec nombre d'exemplaires pour chaque titre)

Partition de la collection par niveau et discipline

Documents empruntés de plus de 10 ans

Age de la collection par segment

Nombre de prêts de documents récents

exemplaires uniques empruntés plus de 10 fois

Type de prêts par niveau et UFR

# data[].attributes.body
Ce dashboard est composé de listes de recommandations (top 10 des ouvrages/revues/DVD empruntés par des étudiants d'un même cursus).

Pour que ces visualisations soient pertinentes, il faut un filtre contextuel qui récupère le code étape de l'utilisateur courant pour l'injecter (authentification ?)

Titres les plus empruntés [sous forme de liste]

Auteurs les plus empruntés [sous forme de liste]

Statistiques par auteurs et titres [sous forme de liste]

# data[].attributes.body
Animation: Mehdi Bourgeois du projet Prévu

Julien Sicot et Patricia Jamet du SCD de Rennes 2

Myriam Ville du SCD des Antilles

Gabrielle Minot du SCD de Paris Est Marne la Vallée

François Pichenot de la Médiathèque de Roubaix

Romain Boisselet de la bibliothèque de l’université catholique de Lille

Franck Moustapha et Maud Soverini du SCD d’Evry Val d’Essonne

# data[].attributes.body
exemplaire_id

exemplaire_site

exemplaire_localisation

exemplaire_cote

exemplaire_cb

exemplaire_datecreation

exemplaire_typepret

exemplaire_statut

biblio_publiccible

# data[].attributes.body
lecteur_categorie lecteur_statut

lecteur_type

lecteur_etape

lecteur_discipline

lecteur_cycleuniv

lecteur_affectation

lecteur_diplome

lecteur_campus

lecteur_etablissement

# data[].attributes.body
biblio_id

biblio_ppn

biblio_titre

biblio_auteur (200$f)

biblio_700auteur (700$ab)

biblio_700ppn (700$3)

biblio_datepubli

biblio_editeur

biblio_collection

biblio_volume

biblio_number

biblio_ISBN

biblio_ISSN

biblio_typedoc

# data[].attributes.body
transaction_type

transaction_site

transaction_date

# data[].attributes.body
Extraction des données de circulation du SIGB Koha de Rennes 2: les prêts de 2012 à 2017 (1 prêt par ligne) soit 1267022 lignes de .csv injectées dans Elastic Search et Kibana.
Chaque ligne contenait les données ci-dessous

# data[].attributes.body
La première étape du travail a consisté en l’élaboration de scénarios de visualisation en fonction des utilisateurs finaux : étudiants, direction de la bibliothèque, gestionnaires de collections.

La question à se poser : quel scénario pour quel type d’objet ?

Après le brainstorming les propositions sont classées en fonction de leur degré de complexité et de leur faisabilité dans le temps imparti.

2 dashboards se dessinent: un tableau de bord orienté usager et un orienté acquéreur

# data[].attributes.body
Au fil des discussions, une architecture plus complète prend forme autour d'une automatisation des tâches de transformation des données en fichier JSON et d'importation dans ElasticSearch.
Des dashbaords pré-établis permettraient à terme de comparer les données de différents établissements (à conditions que les champs de départ soient les mêmes).