데이터사서의 핵심 역량 분석 연구
An Examination of Core Competencies for Data Librarians
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초록
최근 수십 년 동안 데이터 집약적인 연구 환경에서, 데이터 중심의 연구의 양이 빠르게 증가하고 있으며 주요 연구 재단의 데이터 관리 정책이 변화되어 왔다. 따라서, 연구자들은 연구데이터를 관리하고 공유하는 데 있어 새로운 도전에 직면하고 있다. 사서는 데이터 관리 지침, 데이터 큐레이션, 데이터 시각화, 데이터 교육 및 훈련 등 다양한 서비스를 제공하기 시작했다. 이에 따라, 사서는 데이터 서비스에서 전문가의 역할을 맡기 시작했다. 하지만, 데이터사서라는 새로운 전문직의 역할과 핵심 역량은 아직 명확하게 확립되지 않았다. 따라서, 데이터사서에 대한 핵심 역량을 식별할 필요가 있다. 본 연구는 데이터사서 구직에 필요한 핵심 역량을 파악하고자 2017년부터 2021년까지 등록된 95개의 온라인 구인 광고를 바탕으로 채용 정보를 분석했다. 데이터사서의 핵심 역량은 기술, 커뮤니케이션 및 대인 관계, 교육/컨설팅, 서비스, 메타데이터, 도서관 경영, 데이터 큐레이션이었다. 기술 역량은 통계 소프트웨어, 컴퓨터 프로그래밍 활용 역량이 중요했다. 본 연구는 데이터사서의 핵심 역량과 구직에 필요한 요구 사항을 파악하는 기초 자료로서 활용될 수 있고, 현장의 요구를 반영한 교과 과정 개발 및 개정에 활용될 수 있다.
Abstract
In recent decades, research became more data-intensive in the fast-paced information environment. Researchers are facing new challenges in managing their research data due to the increasing volume of data-driven research and the policies of major funding agencies. Information professionals have begun to offer various data support services such as training, instruction, data curation, data management planning and data visualization. However, the emerging field of data librarians, including specific roles and competencies, has not been clearly established even though librarians are taking on new roles in data services. Therefore, there is a need to identify a set of competencies for data librarians in this growing field. The purpose of this study is to consider varying core competencies for data librarians. This exploratory study examines 95 online recruiting advertisements regarding data librarians posted between 2017 and 2021. This study finds core competencies for data librarians that include skills in technology, communication and interpersonal relationships, training/consulting, service, library management, metadata knowledge and knowledge of data curation. Specific core technology skills include knowledge of statistical software and computer programming. This study contributes to an understanding of core competencies for data librarians to help future information professionals prepare their competencies as data librarians and the instructors who develop and revise curriculum and course materials.
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