El automatizado, Sin código Pila de datos
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¿Por qué todas las universidades necesitan un almacén de datos?
El papel de la inteligencia empresarial en la educación superior se ha ampliado en los últimos tiempos. Las universidades modernas se esfuerzan por aprovechar análisis de la educación para administrar eficientemente los recursos, impulsar mejoras en los procesos operativos y mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje.
La disponibilidad de grandes volúmenes de datos brinda a las universidades una excelente oportunidad para obtener información crítica para la toma de decisiones. Si bien utilizar todos estos datos para la toma de decisiones parece atractivo, consolidar datos de fuentes dispares y almacenarlos en un repositorio centralizado es una tarea desafiante. Aquí es donde entra en juego un almacén de datos.
Aproveche los datos con un almacén de datos universitario
Una universidad almacenamiento de datos es un repositorio central para recopilar y consolidar datos de fuentes dispares en toda la institución para inteligencia comercial y análisis. Sirve como una fuente única de verdad que proporciona una visión holística de datos sin procesar heterogéneos a los tomadores de decisiones.
Fuentes de datos utilizadas por una universidad
Las universidades manejan montones de datos todos los días. La mayor parte de estos datos son aislada porque se recoge a nivel departamental o funcional. Por ejemplo, un departamento de admisiones recopilaría y almacenaría datos de manera diferente en comparación con el departamento de asuntos estudiantiles.
- Una oficina de admisiones recopila datos actuales e históricos sobre el número de solicitantes, el número de estudiantes aceptados o rechazados, sus antecedentes académicos y sociales, etc.
- Un departamento de asuntos estudiantiles mantiene datos sobre las actividades de los estudiantes, su trayectoria social y académica, sociedades estudiantiles y eventos universitarios.
- Los departamentos de materias individuales mantienen datos sobre los módulos del curso, el plan de estudios, el desempeño de los estudiantes, los profesores y su desempeño, los esfuerzos de investigación, los eventos del departamento, etc.
- Un entorno de aprendizaje virtual y un sistema de gestión del aprendizaje recopilan datos sobre la interacción, el comportamiento y el rendimiento académico de los estudiantes.
- El departamento de asuntos de ex alumnos almacena datos de ex alumnos, incluidos sus viajes profesionales, contribuciones e interacciones con la universidad.
- Un departamento de contabilidad mantiene los registros financieros de la institución, incluidos los datos sobre las becas otorgadas a los estudiantes.
Hay varios centros de datos más en una universidad, incluida la oficina de inscripción, el departamento de investigación y subvenciones, recursos humanos para empleados, bibliotecas, oficina de vivienda, etc., que también contribuyen a la afluencia de datos.
Además, los datos en silos se almacenan en una variedad de fuentes diferentes, como ERP y sistemas financieros, software de aprendizaje virtual, bases de datos en la nube, archivos JSON, hojas de Excel, etc. Esto dificulta aún más que los analistas dibujen una vista de 360 grados de los datos para los tomadores de decisiones.
Arquitectura de almacenamiento de datos universitarios
La inteligencia empresarial en la educación superior es crucial para el éxito, pero las universidades deben tener una visión unificada de los datos para obtener información valiosa. La arquitectura del almacén de datos de la universidad facilita esto al permitir que los analistas recopilen datos sin procesar de diferentes fuentes, preparen estos datos para el análisis, los almacenen en una capa de almacenamiento y los consuman en BI y herramientas de visualización para análisis.
Estas son las cuatro capas principales de un almacén de datos universitario:
- Capa de fuente de datos
Esta capa se refiere a las fuentes de datos internas y externas. Las fuentes de datos más comunes incluyen sistemas ERP, sistemas de gestión de aprendizaje y bases de datos internas.
- Capa de ensayo
Esta capa sirve como un área de almacenamiento temporal para los datos extraídos de múltiples fuentes de datos para el procesamiento de datos durante la extracción, transformación y carga. Proceso (ETL).
- Capa de almacenamiento
Esta capa consta de almacenamiento unificado para almacenar datos en una ubicación centralizada, ya sea en las instalaciones o en la nube. Una capa de almacenamiento también puede existir en forma de data marts; estos son subconjuntos de almacenamiento de datos para diferentes departamentos, como oficinas de asuntos estudiantiles o diferentes escuelas en una universidad.
- Capa de análisis
Esta capa que se puede utilizar para generar información procesable a partir de los datos de una universidad. Las herramientas de BI consultan datos relevantes de la capa de almacenamiento y comparten información a través de informes, tendencias, visualizaciones, gráficos y diagramas.
Estas capas funcionan al unísono para proporcionar a los responsables de la toma de decisiones una vista de 360 grados de los datos. Como resultado, las universidades pueden recopilar información significativa para mejorar la prestación de servicios, el recorrido de los estudiantes, las metodologías de enseñanza, la financiación y más.
Análisis basado en datos en universidades
La implementación de una arquitectura robusta de almacenamiento de datos abre infinitas oportunidades para que las universidades mejoren sus servicios y operaciones. Aquí hay algunas formas en que la inteligencia comercial en las instituciones de educación superior se puede aprovechar para obtener análisis procesables.
Mejorar el viaje del estudiante:
Las universidades recopilan volúmenes masivos de datos de los estudiantes a lo largo de su trayectoria académica y social. Analizar estos datos de manera holística en relación con otros puntos de datos sobre el estudiante puede ayudar a generar información valiosa sobre su viaje. Veamos algunas de las etapas del viaje del estudiante en las que se puede influir a través del almacenamiento de datos.
- ADMISIÓN
La admisión es el primer paso en el viaje del estudiante. Las universidades pueden analizar los datos de la solicitud, por ejemplo, la cantidad de solicitudes de solicitud frente a las presentaciones reales. Estos conocimientos pueden ser útiles para abordar los cuellos de botella en el proceso de admisión que impiden que los estudiantes completen sus solicitudes.
Las universidades también pueden revisar los datos de los ex alumnos para analizar cómo las decisiones de los estudiantes sobre la selección de escuelas y cursos influyen en sus carreras. Posteriormente, se puede ofrecer el asesoramiento adecuado a los estudiantes en función de sus primeras elecciones.
- Orientación
La orientación es donde los estudiantes están expuestos a diferentes facetas de la vida universitaria real. La participación en eventos de orientación, actividades sociales y programas de tutoría puede dar forma a la experiencia del estudiante a lo largo de su viaje. Las universidades pueden usar análisis predictivo para ver cómo la socialización temprana afecta el comportamiento de los estudiantes más adelante.
Dichos análisis pueden ayudar a las instituciones a introducir las políticas y eventos correctos para resaltar el comportamiento previsto en los estudiantes. Los datos dispares sobre la participación en eventos de orientación y el comportamiento de los estudiantes después de la orientación también se pueden consultar y analizar a través de un almacén de datos.
- Aprendiendo
Una universidad puede analizar cómo las diferentes metodologías de enseñanza pueden afectar los resultados del aprendizaje en diferentes cursos. También puede ver cómo los factores internos en una clase, por ejemplo, el tamaño del grupo, el modo de aprendizaje, el tipo de evaluación, etc., influyen en el aprendizaje de los estudiantes.
Los instructores también pueden revisar las ideas en un nivel más granular para adaptar sus metodologías de enseñanza para estudiantes individuales. Al revisar el desempeño de los estudiantes durante un semestre anterior, pueden adaptar el contenido y el ritmo del curso para satisfacer las necesidades de los estudiantes. El personal docente también puede proporcionar un aprendizaje más personalizado a los estudiantes con dificultades de aprendizaje.
- Egresados
Los datos de ex alumnos se pueden aprovechar para obtener información sobre los resultados posteriores al estudio. Con un almacén de datos unificado, los datos de ex alumnos se pueden usar al unísono con los datos sobre el rendimiento y el comportamiento de los estudiantes para ver qué factores afectan más los resultados posteriores al estudio. Posteriormente, las universidades pueden mejorar los resultados posteriores al estudio abordando problemas relacionados con el rendimiento o el comportamiento.
Identificación de patrones de donación:
Muchas universidades dependen de donaciones de filántropos y organizaciones independientes para mantenerse financieramente saludables y continuar expandiendo sus programas. Mediante el uso de los datos almacenados en un almacén de datos, las universidades pueden identificar a los principales contribuyentes y los programas que atraen la mayor financiación. Estos conocimientos les permitirían priorizar a los donantes y beneficiarios en las campañas de recaudación de fondos.
Por ejemplo, los ex alumnos a menudo donan significativamente a los asuntos de su alma. Una universidad puede monitorear las tendencias de donación de los ex alumnos a lo largo del tiempo, su capacidad potencial de donación y ubicaciones geográficas para identificar oportunidades de financiamiento. Este análisis se puede correlacionar con el estado posterior al estudio de los ex alumnos para medir aún más la cantidad potencial de financiación.
Mejora de la gestión de subvenciones:
Las subvenciones aportan el capital necesario para financiar los proyectos de investigación de una universidad. Un almacén de datos centralizado permite a las universidades identificar a los profesores con la mayor tasa de aceptación de becas. Posteriormente, deben encargarse de la tarea de preparar y revisar todas las propuestas de subvención.
Además, la universidad puede identificar y priorizar a los principales contribuyentes, incluidas industrias, organizaciones y entidades públicas. Por último, los programas y departamentos de la institución que atraen más subvenciones pueden tener prioridad en el proceso de solicitud de subvenciones.
Análisis de uso del espacio
Las universidades pueden realizar un análisis del uso del espacio para optimizar el uso del espacio y reducir los gastos asociados. Pueden analizar los datos de afluencia promedio para identificar instalaciones universitarias, incluidos departamentos, laboratorios, aulas, cafeterías, etc., que requieren espacio adicional, así como también aquellas que están infrautilizadas.
El uso del espacio también se puede comparar con las proyecciones de inscripción para pronosticar los requisitos de espacio para acomodar a los nuevos estudiantes. Por ejemplo, la Universidad de Western Carolina usó las tendencias de inscripción y el análisis del espacio educativo para proponer recomendaciones estratégicas para sus plano espacial.
Estas fueron sólo algunas de las muchas maneras en que un depósito de datos centralizado puede ayudar a las universidades a aprovechar la inteligencia empresarial en la educación superior. Un almacén de datos educativos se encuentra en el centro de toda toma de decisiones basada en datos que puede ayudar a optimizar las operaciones y la prestación de servicios.
Configuración de un almacén de datos universitario con Astera Constructor DW
Astera DW Builder es una herramienta de automatización de almacenamiento de datos que ayuda a las organizaciones a crear una arquitectura de almacenamiento de datos ágil e integral en cuestión de semanas. Agiliza y simplifica las tareas complejas de desarrollo de almacenes de datos a través de la automatización continua y capacidades sin código. Astera DW Builder puede configurar un almacén de datos universitario en solo cuatro pasos:
- Cree y configure automáticamente modelos de datos ricos en metadatos basados en fuentes de datos universitarios y casos de uso de análisis.
- Implemente modelos de datos en las instalaciones o en la nube y cree un almacén de datos funcional que consolide todas sus fuentes de datos.
- Rellene el almacén de datos con canalizaciones de datos ETL autodirigidas que proporcionan datos estandarizados para análisis.
- Conecte el almacén de datos con herramientas de informes y análisis a través del módulo OData.
Ahora que sabe por qué es necesario un almacén de datos para impulsar la inteligencia empresarial en la educación superior, ya es hora de que vea una demostración personalizada del producto para ver Astera DW Builder en acción. Haga clic aquí para programar una demostración ahora o registrarse para una prueba gratuita.!
