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Warum braucht jede Universität ein Data Warehouse?
Die Rolle von Business Intelligence in der Hochschulbildung hat in letzter Zeit zugenommen. Moderne Universitäten streben nach Hebelwirkung Bildungsanalytik um Ressourcen effizient zu verwalten, Verbesserungen in betrieblichen Prozessen voranzutreiben und den Lehr- und Lernprozess zu verbessern.
Die Verfügbarkeit großer Datenmengen bietet Universitäten eine hervorragende Möglichkeit, wichtige Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung abzuleiten. Während die Nutzung all dieser Daten für die Entscheidungsfindung attraktiv erscheint, ist die Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen und deren Speicherung in einem zentralen Repository eine herausfordernde Aufgabe. Hier kommt ein Data Warehouse ins Spiel.
Nutzen Sie Daten mit einem University Data Warehouse
Eine Universität Data Warehouse ist ein zentrales Repository zum Sammeln und Konsolidieren von Daten aus unterschiedlichen Quellen innerhalb der Institution für Business Intelligence und Analysen. Es dient als einzige Quelle der Wahrheit, die Entscheidungsträgern eine ganzheitliche Sicht auf ansonsten heterogene Rohdaten bietet.
Von einer Universität verwendete Datenquellen
Universitäten haben täglich mit Unmengen an Daten zu kämpfen. Die meisten dieser Daten sind Isoliert weil es auf Abteilungs- oder Funktionsebene erfasst wird. Beispielsweise würde eine Zulassungsabteilung Daten anders erfassen und speichern als die Abteilung für Studienangelegenheiten.
- Eine Zulassungsstelle sammelt aktuelle und historische Daten über die Zahl der Bewerber, die Zahl der angenommenen oder abgelehnten Studierenden, ihren akademischen und sozialen Hintergrund usw.
- Eine Abteilung für Studentenangelegenheiten verwaltet Daten über die Aktivitäten der Studenten, ihren sozialen und akademischen Werdegang, Studentenvereinigungen und Universitätsveranstaltungen.
- Die einzelnen Fachbereiche pflegen Daten zu Kursmodulen, Curriculum, Studierendenleistungen, Professoren und deren Leistungen, Forschungsbemühungen, Fachbereichsveranstaltungen etc.
- Eine virtuelle Lernumgebung und ein Lernmanagementsystem sammeln Daten über die Interaktion, das Verhalten und die akademischen Leistungen der Schüler.
- Die Abteilung für Alumni-Angelegenheiten speichert Alumni-Daten, einschließlich ihrer beruflichen Laufbahn, Beiträge und Interaktionen mit der Universität.
- Eine Buchhaltungsabteilung verwaltet die Finanzunterlagen der Institution, einschließlich der Daten zu den den Studierenden gewährten Stipendien.
An einer Universität gibt es mehrere weitere Rechenzentren, darunter das Immatrikulationsamt, die Abteilung für Forschung und Stipendien, die Personalabteilung für Mitarbeiter, Bibliotheken, das Wohnungsamt usw., die ebenfalls zum Datenfluss beitragen.
Darüber hinaus werden die isolierten Daten in einer Vielzahl verschiedener Quellen wie ERP- und Finanzsystemen, virtueller Lernsoftware, Cloud-Datenbanken, JSON-Dateien, Excel-Tabellen usw. gespeichert. Dies erschwert es Analysten zusätzlich, eine 360-Grad-Ansicht der Daten für Entscheidungsträger zu erstellen.
Data-Warehouse-Architektur der Universität
Business Intelligence ist in der Hochschulbildung von entscheidender Bedeutung für den Erfolg, doch Universitäten müssen über eine einheitliche Sicht auf die Daten verfügen, um wertvolle Erkenntnisse abzuleiten. Die Data-Warehouse-Architektur der Universität erleichtert dies, indem sie es Analysten ermöglicht, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, diese Daten für die Analyse vorzubereiten, sie in einer Speicherschicht zu speichern und sie in BI- und Visualisierungstools für Analysen zu nutzen.
Hier sind die vier Hauptschichten eines Universitäts-Data Warehouse:
- Datenquellenschicht
Diese Schicht bezieht sich auf die internen und externen Datenquellen. Zu den häufigsten Datenquellen gehören ERP-Systeme, Lernmanagementsysteme und interne Datenbanken.
- Staging-Schicht
Diese Schicht dient als temporärer Speicherbereich für aus mehreren Datenquellen extrahierte Daten zur Datenverarbeitung während des Extrahierens, Transformierens und Ladens (ETL) -Prozess.
- Speicherschicht
Diese Schicht besteht aus einem einheitlichen Speicher zum Speichern von Daten an einem zentralen Ort – entweder vor Ort oder in der Cloud. Eine Speicherschicht kann auch in Form von vorliegen Datamarts; Hierbei handelt es sich um Data-Warehouse-Teilmengen für verschiedene Abteilungen, beispielsweise Büros für Studentenangelegenheiten oder verschiedene Fakultäten einer Universität.
- Analytics-Ebene
Diese Ebene kann verwendet werden, um aus den Daten einer Universität umsetzbare Erkenntnisse zu generieren. BI-Tools fragen relevante Daten aus der Speicherebene ab und geben Erkenntnisse über Berichte, Trends, Visualisierungen, Grafiken und Diagramme weiter.
Diese Ebenen arbeiten zusammen, um Entscheidungsträgern eine 360-Grad-Ansicht der Daten zu bieten. Dadurch können Universitäten aussagekräftige Erkenntnisse sammeln, um die Leistungserbringung, die Reise der Studierenden, Lehrmethoden, die Finanzierung und mehr zu verbessern.
Datengesteuerte Analytik an Universitäten
Der Einsatz einer robusten Data-Warehouse-Architektur eröffnet Universitäten unzählige Möglichkeiten, ihre Dienste und Abläufe zu verbessern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Business Intelligence in Hochschuleinrichtungen genutzt werden kann, um umsetzbare Analysen abzuleiten.
Verbesserung der Studentenreise:
Universitäten sammeln während ihrer akademischen und sozialen Laufbahn riesige Mengen an Studierendendaten. Die ganzheitliche Analyse dieser Daten in Bezug auf andere Datenpunkte des Schülers kann dabei helfen, wertvolle Erkenntnisse über seine Reise zu gewinnen. Schauen wir uns einige Phasen der Studienreise an, die durch Data Warehousing beeinflusst werden können.
- Anmeldung
Die Zulassung ist der erste Schritt auf dem Weg des Studenten. Hochschulen können die Bewerbungsdaten analysieren, beispielsweise die Anzahl der Bewerbungsanfragen im Vergleich zu den tatsächlichen Einreichungen. Diese Erkenntnisse können hilfreich sein, um die Engpässe im Zulassungsprozess zu beseitigen, die Studierende daran hindern, ihre Bewerbungen abzuschließen.
Universitäten können auch Alumni-Daten überprüfen, um zu analysieren, wie sich die Entscheidungen der Studierenden über die Schul- und Kurswahl auf ihre Karriere auswirken. Anschließend kann den Studierenden auf der Grundlage ihrer frühen Entscheidungen die richtige Beratung angeboten werden.
- Orientierung
Bei der Orientierung werden Studierende mit verschiedenen Facetten des tatsächlichen Universitätslebens vertraut gemacht. Die Teilnahme an Orientierungsveranstaltungen, sozialen Aktivitäten und Mentoring-Programmen kann die Erfahrung des Schülers während seiner gesamten Reise prägen. Universitäten können nutzen Predictive analytics um zu sehen, wie sich die frühe Sozialisierung auf das spätere Verhalten der Schüler auswirkt.
Solche Analysen können Institutionen dabei helfen, die richtigen Richtlinien und Maßnahmen einzuführen, um das beabsichtigte Verhalten bei Studierenden hervorzurufen. Unterschiedliche Daten zur Teilnahme an Orientierungsveranstaltungen und zum Verhalten der Studierenden nach der Orientierung können gemeinsam abgefragt und über ein Data Warehouse analysiert werden.
- Lernen
Eine Universität kann analysieren, wie sich unterschiedliche Lehrmethoden auf die Lernergebnisse verschiedener Kurse auswirken können. Es lässt sich auch erkennen, welchen Einfluss interne Faktoren in einer Klasse – z. B. Gruppengröße, Lernmodus, Bewertungsart usw. – auf das Lernen der Schüler haben.
Lehrkräfte können Erkenntnisse auch auf einer detaillierteren Ebene überprüfen, um ihre Lehrmethoden für einzelne Schüler anzupassen. Durch die Überprüfung der Leistungen der Studierenden in einem vorangegangenen Semester können sie den Inhalt und das Tempo des Kurses an die Bedürfnisse der Studierenden anpassen. Das Lehrpersonal kann Schülern mit Lernschwierigkeiten auch ein individuelleres Lernen ermöglichen.
- Alumni
Alumni-Daten können genutzt werden, um Einblicke in die Ergebnisse nach dem Studium zu gewinnen. Mit einem einheitlichen Data Warehouse können Alumni-Daten im Einklang mit Daten zur Leistung und zum Verhalten der Studierenden verwendet werden, um herauszufinden, welche Faktoren die Ergebnisse nach dem Studium am meisten beeinflussen. Anschließend können Universitäten die Ergebnisse nach dem Studium verbessern, indem sie leistungs- oder verhaltensbezogene Probleme angehen.
Spendenmuster erkennen:
Viele Universitäten sind auf Spenden von Philanthropen und unabhängigen Organisationen angewiesen, um finanziell gesund zu bleiben und ihre Programme weiter auszubauen. Durch die Verwendung der in einem Data Warehouse gespeicherten Daten können Universitäten die besten Beitragszahler und die Programme identifizieren, die die höchsten Fördermittel erhalten. Diese Erkenntnisse würden es ihnen ermöglichen, Spender und Begünstigte bei Spendenkampagnen zu priorisieren.
Beispielsweise spenden Alumni oft erheblich für die Belange ihrer Alma. Eine Universität kann die Spendentrends der Alumnus im Laufe der Zeit, ihre potenzielle Spendenkapazität und geografische Standorte überwachen, um Finanzierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Diese Analyse kann mit dem Post-Studium-Status der Alumni korreliert werden, um die potenzielle Höhe der Finanzierung besser abzuschätzen.
Verbesserung des Fördermittelmanagements:
Durch Zuschüsse wird das Kapital bereitgestellt, das zur Finanzierung von Forschungsprojekten einer Universität benötigt wird. Ein zentralisiertes Data Warehouse ermöglicht es Universitäten, Professoren mit der höchsten Annahmequote für Stipendien zu identifizieren. Anschließend sollte ihnen die Aufgabe übertragen werden, alle Förderanträge vorzubereiten und zu prüfen.
Darüber hinaus kann die Universität führende Mitwirkende identifizieren und priorisieren, darunter Branchen, Organisationen und öffentliche Einrichtungen. Schließlich können Programme und Abteilungen der Institution, die mehr Stipendien erhalten, bei der Vergabe von Stipendien Vorrang erhalten.
Raumnutzungsanalyse
Universitäten können eine Raumnutzungsanalyse durchführen, um die Raumnutzung zu optimieren und die damit verbundenen Kosten zu senken. Sie können durchschnittliche Passantendaten analysieren, um Universitätsgelände, einschließlich Abteilungen, Labore, Klassenzimmer, Cafeterien usw., zu identifizieren, die zusätzlichen Platz benötigen, sowie solche, die nicht ausreichend genutzt werden.
Die Raumnutzung kann auch anhand der Einschreibungsprognosen untersucht werden, um den Platzbedarf für die Unterbringung neuer Studierender vorherzusagen. Beispielsweise nutzte die University of Western Carolina Einschreibungstrends und eine Analyse des Lehrraums, um strategische Empfehlungen für sie vorzuschlagen Raumplan.
Dies waren nur einige der vielen Möglichkeiten, wie a zentralisierter Datenspeicher kann Universitäten dabei helfen, Business Intelligence in der Hochschulbildung zu nutzen. Ein Bildungs-Data-Warehouse steht im Mittelpunkt aller datengesteuerten Entscheidungen, die zur Optimierung von Abläufen und Servicebereitstellung beitragen können.
Einrichten eines University Data Warehouse mit Astera DW-Builder
Astera DW Builder ist ein Data-Warehouse-Automatisierungstool, das Unternehmen dabei hilft, innerhalb weniger Wochen eine agile, durchgängige Data-Warehouse-Architektur aufzubauen. Es rationalisiert und vereinfacht komplexe Data-Warehouse-Entwicklungsaufgaben durch kontinuierliche Automatisierung und No-Code-Funktionen. Astera Mit dem DW Builder können Sie in nur vier Schritten ein Universitäts-Data Warehouse einrichten:
- Erstellen und konfigurieren Sie automatisch metadatenreiche Datenmodelle basierend auf universitären Datenquellen und Analyse-Anwendungsfällen.
- Stellen Sie Datenmodelle vor Ort oder in der Cloud bereit und erstellen Sie ein funktionierendes Data Warehouse, das alle Ihre Datenquellen konsolidiert.
- Füllen Sie das Data Warehouse mit selbstgesteuerten ETL-Datenpipelines, die standardisierte Daten für Analysen bereitstellen.
- Verbinden Sie das Data Warehouse über das OData-Modul mit Berichts- und Analysetools.
Da Sie nun wissen, warum ein Data Warehouse für die Förderung von Business Intelligence in der Hochschulbildung notwendig ist, ist es höchste Zeit, sich eine personalisierte Demo des Produkts anzusehen Astera DW Builder in Aktion. Hier geht es weiter. um jetzt eine Demo zu vereinbaren oder sich für eine anzumelden die kostenlose Testversion.!
