PICA: Katalogdaten im großen Umfang in Excel importieren

Liebe Community,

immer wieder stehe ich vor der Aufgabe, dass ich große Mengen an Katalogdatensätzen in eine CSV/- Exceltabelle importieren muss. Ich kenne folgende Wege, die aber allesamt unbefriedigend sind:

  1. Exceltabelle direkt in der WinIBW erstellen: Langsam. Instabile Lösung, wenn mehr als 3000 Datensätze abgefragt werden.

  2. Via DOW direkt einzelne Kategorien in der WinIBW herunterladen. Das Verfahren ist zumindest auch für große Mengen an Datensätzen geeignet. Allerdings ist die Abfrage nicht sehr flexibel, so ist zB die Reihenfolge der Kategorien vorgegeben, und einzelne Unterfelder können nicht separat abgefragt werden. Man bekommt also sehr schnell sehr viel überflüssige Daten.

  3. YAZ-Bibliothek: Scheidet als zu installierende Anwendung meist aus.

Gibt es andere Möglichkeiten, die eventuell auch nutzerfreundlicher sind?

Viele Grüße, Andreas Schlüter

Hey Andreas

Da gibt es doch bestimmt Neuigkeiten, über die du berichten kannst. Man erzählt sich, du hast da mal so ne richtig gute Lösung gefunden? :sunglasses: Lass doch mal hören!

Liebe Grüße

Steffen

Hallo Steffen,

Du meinst sicherlich den phanstatischen SRU-Helper? Falls Du ihn noch nicht kennst: https://sru.goobi.io/

Ich nutze ihn zur Abfrage größerer Mengen von Katalogdaten. Der herkömmliche Weg über die WinIBW war, wie oben schon beschrieben, zu instabil. Mit dem SRU-Helper kann ich z.B. Abrufcodes benutzen, und mir eine Vielzahl von MARC-Metadatenfeldern als EXCEL- oder CSV-Datei ausgeben lassen. Für 30.000 Katalogdatensätze brauche ich gerade mal knappe 30 Minuten von der Katalogabfrage bis zur fertigen Excel-Tabelle. Das ganze ist ein Webservice ohne Login und ohne eine Software installieren zu müssen. Es klappt so gut, dass ich das Tool sogar unseren Benutzen empfehle.

Probier es doch mal aus! Momentan sind der lokale OPAC der HAAB Weimar und der GBV-Gesamtkatalog verfügbar. Aber die Einbindung weiterer Einrichtungen ist doch wahrscheinlich kein Problem?

Liebe Grüße, Andreas

1 „Gefällt mir“