Publicación: Adopción de herramientas de ciencias de datos por parte de las bibliotecas universitarias de Medellín y su área metropolitana
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Resumen en español
Este informe presenta los resultados de la investigación sobre la adopción de herramientas de ciencia de datos en bibliotecas universitarias de Medellín y su área metropolitana. El objetivo general fue analizar cómo estas bibliotecas han integrado herramientas de datos en sus actividades, identificando las tecnologías utilizadas, los principales obstáculos para su implementación y las áreas donde se aplican. La investigación adoptó un diseño metodológico de enfoque mixto, no experimental y transversal, sustentado en la recolección de datos mediante una encuesta aplicada a líderes de bibliotecas universitarias. Se obtuvieron 16 respuestas válidas (N=15), que constituyen el universo efectivo de análisis. El procesamiento y análisis de la información se realizó con Python y R, lo que permitió generar visualizaciones, frecuencias y nubes de palabras para identificar patrones y tendencias. Entre los hallazgos más relevantes, se observó que el 58 % de las bibliotecas reportan el uso de herramientas de análisis estadístico, siendo Excel y Power BI las más comunes. Sin embargo, un 47 % reconoció limitaciones tecnológicas o falta de infraestructura para la implementación de soluciones avanzadas de ciencia de datos. Las áreas con mayor aplicación corresponden a la gestión de colecciones (62 %) y el análisis estadístico para la toma de decisiones (55 %), mientras que los usos más innovadores, como chatbots o análisis predictivo, son aún minoritarios. Además, el 71 % de los encuestados manifestó necesitar más formación en análisis de datos y herramientas asociadas. Los resultados evidencian un panorama de adopción incipiente, pero con alto potencial de crecimiento, donde la capacitación, la colaboración interinstitucional y la automatización se perfilan como estrategias clave para fortalecer la cultura de datos en las bibliotecas universitarias. Esta investigación sienta las bases para el desarrollo de soluciones tecnológicas adaptadas al sector, fomentando la innovación y la modernización de los servicios bibliotecarios en el contexto digital actual.
Resumen en inglés
This report presents the results of the research on the adoption of data science tools in university libraries in Medellín and its metropolitan area. The general objective was to analyze how these libraries have integrated data tools into their activities, identifying the technologies used, the main obstacles to their implementation, and the areas in which these tools are applied. The research adopted a mixed-method, non-experimental, and cross-sectional design, based on data collection through a survey applied to university library leaders. A total of 16 valid responses (N=15) were obtained, constituting the effective universe of analysis. The processing and analysis of the information were carried out using Python and R, which allowed the generation of visualizations, frequency tables, and word clouds to identify patterns and trends. Among the most relevant findings, 58% of libraries reported using statistical analysis tools, with Excel and Power BI being the most common. However, 47% acknowledged technological limitations or lack of infrastructure for implementing advanced data science solutions. The areas with the greatest application correspond to collection management (62%) and statistical analysis for decision-making (55%), while more innovative uses, such as chatbots or predictive analysis, remain limited. Additionally, 71% of respondents stated that they need more training in data analysis and related tools. The results reveal an emerging but highly promising landscape of adoption, where training, inter-institutional collaboration, and automation stand out as key strategies to strengthen the data culture in university libraries. This research lays the groundwork for the development of technological solutions tailored to the sector, fostering innovation and the modernization of library services within the current digital context.
