الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
لماذا تحتاج كل جامعة إلى مستودع بيانات؟
تضخم دور ذكاء الأعمال في التعليم العالي في الآونة الأخيرة. الجامعات الحديثة تسعى جاهدة للاستفادة منها تحليلات التعليم لإدارة الموارد بكفاءة ، ودفع التحسينات في العمليات التشغيلية ، وتعزيز عملية التدريس والتعلم.
يوفر توفر كميات كبيرة من البيانات للجامعات فرصة ممتازة لاشتقاق رؤى نقدية لاتخاذ القرار. بينما يبدو استخدام كل هذه البيانات لاتخاذ القرار أمرًا جذابًا ، فإن دمج البيانات من مصادر متباينة وتخزينها في مستودع مركزي يعد مهمة صعبة. هذا هو المكان الذي يلعب فيه مستودع البيانات.
الاستفادة من البيانات في مستودع بيانات الجامعة
جامعة مستودع البيانات هو مستودع مركزي لجمع ودمج البيانات من مصادر مختلفة عبر المؤسسة لذكاء الأعمال والتحليلات. إنه بمثابة مصدر وحيد للحقيقة يوفر نظرة شاملة للبيانات الخام غير المتجانسة إلى صانعي القرار.
مصادر البيانات المستخدمة من قبل الجامعة
تتعامل الجامعات مع ركام من البيانات كل يوم. معظم هذه البيانات منعزل لأنه يتم جمعها على مستوى الإدارات أو الوظائف. على سبيل المثال ، يقوم قسم القبول بجمع البيانات وتخزينها بشكل مختلف مقارنة بقسم شؤون الطلاب.
- يقوم مكتب القبول بجمع البيانات الحالية والتاريخية عن عدد المتقدمين ، وعدد الطلاب المقبولين أو المرفوضين ، وخلفياتهم الأكاديمية والاجتماعية ، وما إلى ذلك.
- يحتفظ قسم شؤون الطلاب ببيانات عن أنشطة الطلاب ورحلتهم الاجتماعية والأكاديمية والجمعيات الطلابية والأحداث الجامعية.
- تحتفظ أقسام المواد الفردية ببيانات حول وحدات الدورة ، والمناهج الدراسية ، وأداء الطلاب ، والأساتذة وأدائهم ، والمساعي البحثية ، وأحداث الأقسام ، إلخ.
- تجمع بيئة التعلم الافتراضية ونظام إدارة التعلم بيانات عن تفاعل الطلاب وسلوكهم وأدائهم الأكاديمي.
- يخزن قسم شؤون الخريجين بيانات الخريجين ، بما في ذلك رحلاتهم المهنية ومساهماتهم وتفاعلاتهم مع الجامعة.
- يحتفظ قسم الحسابات بالسجلات المالية للمؤسسة ، بما في ذلك بيانات المنح الدراسية المقدمة للطلاب.
هناك العديد من مراكز البيانات في إحدى الجامعات ، بما في ذلك مكتب التسجيل ، وقسم البحث والمنح ، والموارد البشرية للموظفين ، والمكتبات ، ومكتب الإسكان ، وما إلى ذلك ، والتي تساهم أيضًا في تدفق البيانات.
علاوة على ذلك ، يتم تخزين البيانات المنعزلة في مجموعة متنوعة من المصادر المختلفة مثل ERP والأنظمة المالية وبرامج التعلم الافتراضية وقواعد البيانات السحابية وملفات JSON وأوراق Excel وما إلى ذلك. وهذا يجعل من الصعب على المحللين رسم عرض 360 درجة لـ البيانات لصانعي القرار.
هندسة مستودع بيانات الجامعة
يعد ذكاء الأعمال في التعليم العالي أمرًا ضروريًا للنجاح ، ولكن يجب أن يكون للجامعات رؤية موحدة للبيانات لاستخلاص رؤى قيمة. تسهل بنية مستودع بيانات الجامعة ذلك من خلال السماح للمحللين بجمع البيانات الأولية من مصادر مختلفة ، وإعداد هذه البيانات للتحليل ، وتخزينها في طبقة تخزين ، واستهلاكها في أدوات BI والتصور للتحليلات.
فيما يلي الطبقات الأربع الرئيسية لمستودع بيانات الجامعة:
- طبقة مصدر البيانات
تشير هذه الطبقة إلى مصادر البيانات الداخلية والخارجية. تشمل مصادر البيانات الأكثر شيوعًا أنظمة تخطيط موارد المؤسسات وأنظمة إدارة التعلم وقواعد البيانات الداخلية.
- طبقة التدريج
تعمل هذه الطبقة كمنطقة تخزين مؤقتة للبيانات المستخرجة من مصادر بيانات متعددة لمعالجة البيانات أثناء الاستخراج والتحويل والتحميل عملية (ETL).
- طبقة التخزين
تتكون هذه الطبقة من تخزين موحد لتخزين البيانات في موقع مركزي - سواء في مكان العمل أو على السحابة. يمكن أن توجد طبقة تخزين أيضًا في شكل سوق البيانات؛ هذه مجموعات فرعية من مستودع البيانات لأقسام مختلفة ، مثل مكاتب شؤون الطلاب أو مدارس مختلفة في الجامعة.
- طبقة التحليلات
هذه الطبقة التي يمكن استخدامها لإنشاء رؤى قابلة للتنفيذ من بيانات الجامعة. تستعلم أدوات BI عن البيانات ذات الصلة من طبقة التخزين وتشارك الرؤى من خلال التقارير والاتجاهات والتصورات والرسوم البيانية والمخططات.
تعمل هذه الطبقات في انسجام تام لتزويد صانعي القرار برؤية 360 درجة للبيانات. نتيجة لذلك ، يمكن للجامعات جمع رؤى ذات مغزى لتحسين تقديم الخدمات ورحلة الطالب ومنهجيات التدريس والتمويل والمزيد.
التحليلات المبنية على البيانات في الجامعات
يفتح نشر بنية مستودع بيانات قوية فرصًا لا حصر لها للجامعات لتحسين خدماتها وعملياتها. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن بها الاستفادة من ذكاء الأعمال في مؤسسات التعليم العالي لاشتقاق تحليلات قابلة للتنفيذ.
تحسين رحلة الطالب:
تجمع الجامعات كميات هائلة من بيانات الطلاب طوال رحلتهم الأكاديمية والاجتماعية. يمكن أن يساعد تحليل هذه البيانات بشكل شامل فيما يتعلق بنقاط البيانات الأخرى على الطالب في تكوين رؤى قيمة حول رحلتهم. لنلقِ نظرة على بعض مراحل رحلة الطالب التي يمكن أن تتأثر بتخزين البيانات.
- القبول والتسجيل
القبول هو الخطوة الأولى في رحلة الطالب. يمكن للجامعات تحليل بيانات التطبيق ، على سبيل المثال ، عدد طلبات التقديم مقابل الطلبات الفعلية. يمكن أن تكون هذه الأفكار مفيدة في معالجة الاختناقات في عملية القبول التي تمنع الطلاب من إكمال طلباتهم.
يمكن للجامعات أيضًا مراجعة بيانات الخريجين لتحليل كيفية تأثير قرارات الطلاب بشأن المدرسة واختيار الدورة على حياتهم المهنية. بعد ذلك ، يمكن تقديم المشورة الصحيحة للطلاب بناءً على اختياراتهم المبكرة.
- تحديد المستوى
التوجه هو حيث يتعرض الطلاب لجوانب مختلفة من الحياة الجامعية الفعلية. يمكن أن تشكل المشاركة في الأحداث التوجيهية والأنشطة الاجتماعية وبرامج التوجيه تجربة الطالب طوال رحلتهم. يمكن للجامعات استخدامها تحليلات تنبؤية لمعرفة كيف تؤثر التنشئة الاجتماعية المبكرة على سلوك الطلاب لاحقًا.
يمكن أن تساعد هذه التحليلات المؤسسات على تقديم السياسات والأحداث الصحيحة لإبراز السلوك المقصود لدى الطلاب. يمكن الاستعلام عن البيانات المتباينة حول المشاركة في أحداث التوجيه وسلوك الطالب بعد التوجيه معًا وتحليلها من خلال مستودع البيانات أيضًا.
- تعلم
يمكن للجامعة تحليل كيف يمكن أن تؤثر مناهج التدريس المختلفة على نتائج التعلم عبر الدورات المختلفة. يمكنه أيضًا معرفة كيف تؤثر العوامل الداخلية في الفصل - على سبيل المثال ، حجم المجموعة ، ووضع التعلم ، ونوع التقييم ، وما إلى ذلك - على تعلم الطلاب.
يمكن للمدرسين أيضًا مراجعة الرؤى على مستوى أكثر دقة لتكييف منهجيات التدريس الخاصة بهم مع الطلاب الفرديين. من خلال مراجعة أداء الطلاب خلال فصل دراسي سابق ، يمكنهم تكييف محتوى الدورة التدريبية ووتيرتها لتلبية احتياجات الطلاب. يمكن لأعضاء هيئة التدريس أيضًا توفير تعليم أكثر تخصيصًا للطلاب الذين يعانون من صعوبات في التعلم.
- رابطة الخريجين
يمكن الاستفادة من بيانات الخريجين لرسم نظرة ثاقبة لنتائج ما بعد الدراسة. من خلال مستودع البيانات الموحد ، يمكن استخدام بيانات الخريجين في انسجام مع البيانات الخاصة بأداء الطلاب وسلوكهم لمعرفة العوامل التي تؤثر على نتائج ما بعد الدراسة أكثر من غيرها. وبالتالي ، يمكن للجامعات تحسين نتائج ما بعد الدراسة من خلال معالجة المشكلات المتعلقة بالأداء أو السلوك.
تحديد أنماط التبرع:
تعتمد العديد من الجامعات على التبرعات من فاعلي الخير والمنظمات المستقلة للبقاء في وضع جيد ماليًا ومواصلة توسيع برامجها. باستخدام البيانات المخزنة في مستودع البيانات ، يمكن للجامعات تحديد المساهمين الأساسيين والبرامج التي تجتذب أعلى تمويل. ستسمح لهم هذه الأفكار بإعطاء الأولوية للمانحين والمستفيدين في حملات جمع الأموال.
على سبيل المثال ، غالبًا ما يتبرع الخريجون بشكل كبير لأمور تخرجهم. يمكن للجامعة مراقبة اتجاهات تبرعات الخريجين بمرور الوقت ، وقدرتهم المحتملة على التبرع ، والمواقع الجغرافية لتحديد فرص التمويل. يمكن ربط هذا التحليل بحالة ما بعد الدراسة للخريجين لزيادة قياس المبلغ المحتمل للتمويل.
تحسين إدارة المنح:
توفر المنح رأس المال اللازم لتمويل المشاريع البحثية للجامعة. يسمح مستودع البيانات المركزي للجامعات بتحديد الأساتذة الحاصلين على أعلى معدل قبول للمنح. بعد ذلك ، يجب تكليفهم بمهمة إعداد ومراجعة جميع مقترحات المنح.
علاوة على ذلك ، يمكن للجامعة تحديد المساهمين الرئيسيين وتحديد أولوياتهم ، بما في ذلك الصناعات والمؤسسات والهيئات العامة. أخيرًا ، يمكن إعطاء البرامج والأقسام في المؤسسة التي تجتذب المزيد من المنح الأولوية في عملية كتابة المنح.
تحليل استخدام الفضاء
يمكن للجامعات إجراء تحليل لاستخدام الفضاء لتحسين استخدام الفضاء وتقليل النفقات المرتبطة به. يمكنهم تحليل بيانات متوسط الإقبال لتحديد مباني الجامعة ، بما في ذلك الأقسام والمختبرات والفصول الدراسية والكافيتريات وما إلى ذلك ، والتي تتطلب مساحة إضافية بالإضافة إلى تلك التي لا يتم استخدامها بشكل كافٍ.
يمكن أيضًا فحص استخدام الفضاء مقابل توقعات التسجيل للتنبؤ بمتطلبات المساحة لاستيعاب الطلاب الجدد. على سبيل المثال ، استخدمت جامعة ويسترن كارولينا اتجاهات التسجيل وتحليل المساحة التعليمية لاقتراح توصيات استراتيجية لها خطة الفضاء.
كانت هذه مجرد بعض الطرق العديدة التي يمكن من خلالها لـ مستودع بيانات مركزي يمكن أن تساعد الجامعات على الاستفادة من ذكاء الأعمال في التعليم العالي. يقع مستودع البيانات التعليمية في قلب جميع عمليات صنع القرار المستندة إلى البيانات والتي يمكن أن تساعد في تحسين العمليات وتقديم الخدمات.
إنشاء مستودع بيانات جامعي باستخدام Astera منشئ DW
Astera DW Builder هي أداة أتمتة لمستودعات البيانات تساعد المؤسسات على بناء بنية مستودعات بيانات مرنة وشاملة في غضون أسابيع. إنه يبسط ويبسط مهام تطوير مستودع البيانات المعقدة من خلال الأتمتة المستمرة وإمكانيات عدم وجود رمز. Astera يمكن لـ DW Builder إنشاء مستودع بيانات جامعي في أربع خطوات فقط:
- إنشاء وتكوين نماذج بيانات غنية بالبيانات الوصفية تلقائيًا استنادًا إلى مصادر بيانات الجامعة وحالة استخدام التحليلات.
- انشر نماذج البيانات في مكان العمل أو على السحابة وأنشئ مستودع بيانات وظيفي يدمج جميع مصادر البيانات الخاصة بك.
- قم بتعبئة مستودع البيانات بخطوط بيانات ETL ذاتية التشغيل التي توفر بيانات موحدة للتحليلات.
- قم بتوصيل مستودع البيانات بأدوات التقارير والتحليلات من خلال وحدة OData.
الآن بعد أن عرفت سبب أهمية مستودع البيانات لقيادة ذكاء الأعمال في التعليم العالي ، فقد حان الوقت لمشاهدة عرض توضيحي شخصي للمنتج لتتمكن من رؤيته Astera DW Builder في العمل. اضغط هنا لجدولة عرض توضيحي الآن أو الاشتراك في ملف تجربة مجانية!
