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Divergierende Qualitätslevels
• Automatische Artikelanlage
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Beispiel Personennamen
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Wie ist der Na...
Beispiel Personennamen
KNV-Personenstammdaten
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Beispiel Personennamen
• Priorisierung bei der Verarbeitung
Nimm <b040 Nachname>, <b039 Vorname>
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Beispiel Reihen
Reihen als Titelbestandteil – im Untertitel – im Text
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Beispiel Schlagwörter
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Datenbankabfragen zur
Qualitätssicherung
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Grenzen?
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Wie differenziert können die Daten abgelegt werden?
Wie benutzungsfreundlich ist ...
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Katalogdaten zwischen Anspruch und Wirklichkeit
Ein Werkstattbericht

Die Katalogdaten des Barsortiments KNV gelten in der Medienbranche als hochwertig. Was steckt dahinter?

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Metadaten und mehr

  1. 1. Metadaten und mehr Katalogdaten zwischen Anspruch und Wirklichkeit Ein Werkstattbericht Die Katalogdaten des Barsortiments KNV gelten in der Medienbranche als hochwertig. Was steckt dahinter? 19.05.2015 Angelika Rausch
  2. 2. KNV Unternehmensgruppe Leipzig Darmstadt Metzingen Köln Stuttgart Erfurt 19.05.2015 Angelika Rausch
  3. 3. KNV Unternehmensgruppe Leipzig Darmstadt Metzingen Köln Stuttgart Erfurt KNV Mediengroßhandel  2.030 Mitarbeiter (gesamt)  Kunden: z.B. Hugendubel, Thalia, Mayersche, Amazon KNV Mediengroßhandel 19.05.2015 Angelika Rausch
  4. 4. KNV Unternehmensgruppe Leipzig Darmstadt Metzingen Köln Stuttgart KNO VA Verlagsauslieferung  490 Mitarbeiter  Kunden: z.B. Bonnier, Suhrkamp, Springer Erfurt LKG Verlagsauslieferung  150 Mitarbeiter  Kunden: z.B. Ravensburger, moses., sheepworld 19.05.2015 Angelika Rausch
  5. 5. KNV Unternehmensgruppe Leipzig Darmstadt Metzingen Köln Stuttgart Erfurt KNO Logistik Logistikdienstleister  80 Mitarbeiter  Kunden: z.B. McTrek, Foto Walser, Faller  300.000 – 400.000 ausgehende Pakete/Jahr 19.05.2015 Angelika Rausch
  6. 6. KNV Unternehmensgruppe Leipzig Darmstadt Metzingen Köln Stuttgart BuchPartner Buchlieferant für den Lebensmitteleinzelhandel  175 Mitarbeiter + > 600 Rackjobber  Kunden: z.B. Kaufland, Edeka, Rewe-Gruppe Erfurt 19.05.2015 Angelika Rausch
  7. 7. KNV Unternehmensgruppe Erfurt 19.05.2015 Angelika Rausch Ab 2016 komplett: KNV Logistik Erfurt
  8. 8. 19.05.2015 Angelika Rausch Leistungsspektrum Großhandel KNV 500.000 Lagertitel > 2,1 Mio. sofort/ kurzfristig lieferbar Dt. Bücher: 345.000 Engl. Bücher: 75.000 DVD: 35.000 CD, Spiele, Sonst.: 45.000 E-Books: 798.000 Besorgungen: 422.000 PoD: 434.000 500.000 Lagertitel > 2,1 Mio. Kurzfristig verfügbar GB Datenbanken: 4,7 Mio. Frz./Ital./Span. Datenbanken: 2,5 Mio. US Datenbanken: 924.000 > 10,2 Mio. bestellbar Stand: Oktober 2014
  9. 9. 19.05.2015 Angelika Rausch Mengengerüst und Produktpalette 597.896 neue Artikel in 2014 19 % Lager, 30 % PoD/Besorgung, 51 % E-Book • buchkatalog.de / ECS • pcbis.de/fitbis.de • euro-BIS flow • „Produktdaten“ V15/16 (individuell), ONIX • Tägliche Updates + monatlicher Gesamtbestand • www.weltbild.de
  10. 10. 19.05.2015 Angelika Rausch Titelmeldung elektronisch und auf Papier • XML (ONIX-Format oder individuelles XML) • Excel-Tabelle • Worddokument oder PDF, Mailtext oder auf Papier Im Jahresdurchschnitt: Mehr als 96 % strukturiert elektronisch, überwiegend XML, kleinerer Anteil Excel Stand 12/2014 <a001>11953</a001> <a002>04</a002> <productidentifier> <b221>15</b221> <b244>9783779904472</b244> </productidentifier> <productidentifier> <b221>03</b221> <b244>9783779904472</b244> </productidentifier> <productidentifier> <b221>01</b221> <b233>Publishers Order No</b233> <b244>440447</b244> </productidentifier> <b012>BC</b012> <b028>Komik im Kinderbuch</b028> <title> <b202>01</b202> <b203>Komik im Kinderbuch</b203> <b029>Erscheinungsformen des Komischen in der Kinder- und Jugendliteratur</b029> </title> http://www.editeur.org/8/ONIX/
  11. 11. Konvertierung von A, B, C nach D 19.05.2015 Angelika Rausch KNV- XML ONIX XML EXCEL …und weiter in diverse Ausgabeformate redaktionelle Bearbeitung
  12. 12. Massen von Daten bändigen 19.05.2015 Angelika Rausch aktuell Juni 2012
  13. 13. Divergierende Qualitätslevels • Automatische Artikelanlage bei PoD und Besorgung und bei E-Book • Daten redaktionell aufpeppen in der Stageing Area, anschließend automatische Artikelanlage • Redaktionelle Handarbeit am Einzeltitel • Automatische Änderungsübernahme und redaktionelle Übernahme von Änderungsmeldungen • Nachbessern und Qualität sichern durch SQL-Abfragen und Massen-Updates auf Excel-Basis • Feinschliff in der Autopsie … alles geht einzeln, nacheinander oder kombiniert. 19.05.2015 Angelika Rausch
  14. 14. Beispiel Personennamen 19.05.2015 Angelika Rausch Akademische Titel – Zusätze – mehrere Namen in einem Feld Wie ist der Name genau?
  15. 15. Beispiel Personennamen KNV-Personenstammdaten 19.05.2015 Angelika Rausch
  16. 16. Beispiel Personennamen • Priorisierung bei der Verarbeitung Nimm <b040 Nachname>, <b039 Vorname> wenn nicht da, nimm <b037 Nachname, Vorname> wenn nicht da, nimm <b036 Vorname Nachname> • „Verbesserung“ durch Konvertierung <item name="author">Björn K. Langlotz</item> hat kein Komma. Lies von rechts, setze Komma nach dem ersten Wort, dann Blank und den restlichen Text • Vorhandene Daten nutzen Übernimm die gepflegten Namen aus dem Printtitelsatz, wenn beim eBook die PrintISBN angegeben ist. • Priorisierung bei der maschinellen Zuordnung Name neu anlegen, wenn nicht vorhanden Zuordnen, wenn 1:1 einmal vorhanden Wenn mehrfach vorhanden, dann dem Namenseintrag ohne Porträt zuordnen Wenn mehrfach vorhanden, alle mit Porträt, dann neu anlegen • Nachbessern Datenbankabfragen auf bestimmte Namensbestandteile und Sonderzeichen. Redaktionell bearbeiten. 19.05.2015 Angelika Rausch
  17. 17. Beispiel Reihen Reihen als Titelbestandteil – im Untertitel – im Text  vorhandene Daten nutzen bei eBooks mit PrintISBN oder Vorgängertitel  redaktionell Nachbessern nach Datenbankabfragen: Ziffern im Titel, bestimmte Textbestandteile 19.05.2015 Angelika Rausch
  18. 18. Beispiel Schlagwörter 19.05.2015 Angelika Rausch NULL Viel hilft viel, nicht immer ???
  19. 19. Beispiel Hintergrund-Daten Klassifikationsmerkmale, unabdingbar für Rubrizierung Facettierung Filterung positiv und negativ Warengruppen, Sortimentskennzeichen, Sprach- und Länderschlüssel, Titelarten, Suchbäume, thema-Klassifikation Wichtig für Bücher, Hörbücher, Landkarten, Noten, Software, Filme … und für Nicht-Bücher wie Spiele, Puzzles, „Best Products“ oder Musik 19.05.2015 Angelika Rausch
  20. 20. Datenbankabfragen zur Qualitätssicherung 19.05.2015 Angelika Rausch
  21. 21. Grenzen? • Einschränkungen der Zielseite Wie differenziert können die Daten abgelegt werden? Wie benutzungsfreundlich ist dann noch die Oberfläche? • Autopsie Jedes Exemplar in die Hand nehmen? Sich auf die Lieferantendaten verlassen? • Lieferantenmanagement Jeden „Fehler“ rückmelden? Jede nationale Interpretation erfassen? Jede Variante durch Logik abfangen? • Beschränkung der Vielfalt durch Herunterbrechen Best Practices der ONIX-Gruppe, Bsp. http://info.vlb.de/files/best_practices_zeichensatz.pdf 19.05.2015 Angelika Rausch
  22. 22. Prozess Titeldaten • muss laufend hinterfragt, überprüft und weiterentwickelt werden • braucht redaktionelles Know How und IT-Kapazität zur Umsetzung • braucht IT-affine Ansprechpartner bei den Lieferanten Bücherlauf 2014 Jürgen Failing, Springer Angelika Rausch, KNV 19.05.2015 Angelika Rausch
  23. 23. Metadaten verkaufen „Eine Aufwertung der Metadaten wäre jedenfalls für die Aufrechterhaltung einer vielfältigen, lebendigen Buchhandelsstruktur sehr förderlich.“ Börsenblatt 23/2014, Interview mit Ronald Schild (MVB) „Metadaten verkaufen Bücher“ Steigerung des Verkaufs um 98 % durch vollständige Basisdaten, 268 % durch Coverbild, 55 % durch beschreibende Texte. Quelle: Nielsen UK, „The link between Metadata and Sales“, 2012 http://www.nielsenbookdata.co.uk/controller.php?page=1129 19.05.2015 Angelika Rausch
  24. 24. Fragen und Anmerkungen? 19.05.2015 Angelika Rausch Danke für Ihre Aufmerksamkeit!

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