Pourquoi chaque université a besoin d'un entrepôt de données ?

Le rôle de l'intelligence d'affaires dans l'enseignement supérieur s'est amplifié ces derniers temps. Les universités modernes s'efforcent de tirer parti analyse de l'éducation pour gérer efficacement les ressources, conduire des améliorations dans les processus opérationnels et améliorer le processus d'enseignement et d'apprentissage.

La disponibilité de grands volumes de données offre aux universités une excellente occasion d'obtenir des informations essentielles pour la prise de décision. Bien que l'utilisation de toutes ces données pour la prise de décision semble attrayante, la consolidation des données provenant de sources disparates et leur stockage dans un référentiel centralisé est une tâche difficile. C'est là qu'un entrepôt de données entre en jeu.

Exploitez les données avec un entrepôt de données universitaire

Une université entrepôt de données est un référentiel central pour la collecte et la consolidation de données provenant de sources disparates dans l'ensemble de l'institution à des fins de veille stratégique et d'analyse. Il sert de source unique de vérité qui fournit aux décideurs une vue holistique de données brutes autrement hétérogènes.

Sources de données utilisées par une université

Les universités traitent quotidiennement des tonnes de données. La plupart de ces données sont en silo car elles sont collectées au niveau départemental ou fonctionnel. Par exemple, un service des admissions collecterait et stockerait les données différemment du service des affaires étudiantes.

• Un bureau des admissions recueille des données actuelles et historiques sur le nombre de candidats, le nombre d'étudiants acceptés ou rejetés, leurs antécédents scolaires et sociaux, etc.
• Un département des affaires étudiantes conserve des données sur les activités des étudiants, leur parcours social et académique, les sociétés étudiantes et les événements universitaires.
• Les départements de matières individuelles conservent des données sur les modules de cours, le programme, les performances des étudiants, les professeurs et leurs performances, les efforts de recherche, les événements départementaux, etc.
• Un environnement d'apprentissage virtuel et un système de gestion de l'apprentissage collectent des données sur l'interaction, le comportement et les performances scolaires des étudiants.
• Le département des affaires des anciens stocke les données des anciens, y compris leurs parcours professionnels, leurs contributions et leurs interactions avec l'université.
• Un service comptable tient à jour les dossiers financiers de l'établissement, y compris les données sur les bourses accordées aux étudiants.

Il existe plusieurs autres centres de données dans une université, notamment le bureau des inscriptions, le département de la recherche et des subventions, les ressources humaines pour les employés, les bibliothèques, le bureau du logement, etc., qui contribuent également à l'afflux de données.

De plus, les données cloisonnées sont stockées dans une variété de sources différentes telles que les systèmes ERP et financiers, les logiciels d'apprentissage virtuel, les bases de données cloud, les fichiers JSON, les feuilles Excel, etc. Cela rend encore plus difficile pour les analystes d'avoir une vue à 360 degrés de les données pour les décideurs.

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Architecture d'entrepôt de données universitaire

L'informatique décisionnelle dans l'enseignement supérieur est essentielle au succès, mais les universités doivent avoir une vue unifiée des données pour en tirer des informations précieuses. L'architecture de l'entrepôt de données universitaire facilite cela en permettant aux analystes de collecter des données brutes à partir de différentes sources, de préparer ces données pour l'analyse, de les stocker dans une couche de stockage et de les utiliser dans des outils de BI et de visualisation pour l'analyse.

Voici les quatre couches principales d'un entrepôt de données universitaire :

1. Couche de source de données

Cette couche fait référence aux sources de données internes et externes. Les sources de données les plus courantes comprennent les systèmes ERP, les systèmes de gestion de l'apprentissage et les bases de données internes.

2. Couche intermédiaire

Cette couche sert de zone de stockage temporaire pour les données extraites de plusieurs sources de données pour le traitement des données lors de l'extraction, de la transformation et du chargement. (ETL) processus.

3. Couche de stockage

Cette couche consiste en un stockage unifié pour stocker les données dans un emplacement centralisé, soit sur site, soit sur le cloud. Une couche de stockage peut également exister sous la forme de datamarts; ce sont des sous-ensembles d'entrepôts de données pour différents départements, tels que des bureaux pour les affaires étudiantes ou différentes écoles d'une université.

4. Couche analytique

Cette couche peut être utilisée pour générer des informations exploitables à partir des données d'une université. Les outils de BI interrogent les données pertinentes de la couche de stockage et partagent des informations via des rapports, des tendances, des visualisations, des graphiques et des diagrammes.

Ces couches fonctionnent à l'unisson pour fournir aux décideurs une vue à 360 degrés des données. En conséquence, les universités peuvent recueillir des informations utiles pour améliorer la prestation de services, le parcours des étudiants, les méthodologies d'enseignement, le financement, etc.

Analyses axées sur les données dans les universités

Le déploiement d'une architecture d'entrepôt de données robuste ouvre des possibilités infinies aux universités pour améliorer leurs services et leurs opérations. Voici quelques façons dont l'intelligence d'affaires dans les établissements d'enseignement supérieur peut être exploitée pour obtenir des analyses exploitables.

Améliorer le parcours étudiant :

Les universités recueillent d'énormes volumes de données sur les étudiants tout au long de leur parcours scolaire et social. L'analyse holistique de ces données par rapport à d'autres points de données sur l'étudiant peut aider à générer des informations précieuses sur son parcours. Examinons certaines des étapes du parcours étudiant qui peuvent être influencées par l'entreposage de données.

• Admissions

L'admission est la première étape du parcours étudiant. Les universités peuvent analyser les données de candidature, par exemple, le nombre de demandes de candidature par rapport aux soumissions réelles. Ces informations peuvent être utiles pour résoudre les goulots d'étranglement dans le processus d'admission qui empêchent les étudiants de remplir leurs demandes.

Les universités peuvent également examiner les données des anciens élèves pour analyser comment les décisions des étudiants concernant le choix de l'école et des cours influencent leur carrière. Par la suite, les bons conseils peuvent être proposés aux étudiants en fonction de leurs premiers choix.

• Orientation

L'orientation est l'endroit où les étudiants sont exposés à différentes facettes de la vie universitaire réelle. La participation à des événements d'orientation, à des activités sociales et à des programmes de mentorat peut façonner l'expérience de l'étudiant tout au long de son parcours. Les universités peuvent utiliser analyses prédictives pour voir comment la socialisation précoce affecte le comportement des élèves plus tard.

De telles analyses peuvent aider les établissements à introduire les bonnes politiques et événements pour faire ressortir le comportement souhaité chez les étudiants. Des données disparates sur la participation aux événements d'orientation et le comportement des étudiants après l'orientation peuvent également être interrogées et analysées via un entrepôt de données.

• Formations

Une université peut analyser comment différentes méthodologies d'enseignement peuvent affecter les résultats d'apprentissage dans différents cours. Il peut également voir comment les facteurs internes d'une classe (par exemple, la taille du groupe, le mode d'apprentissage, le type d'évaluation, etc.) ont une influence sur l'apprentissage des élèves.

Les instructeurs peuvent également examiner les informations à un niveau plus granulaire pour adapter leurs méthodologies d'enseignement aux étudiants individuels. En examinant les performances des étudiants au cours d'un semestre précédent, ils peuvent adapter le contenu et le rythme du cours pour répondre aux besoins des étudiants. Le personnel enseignant peut également offrir un apprentissage plus personnalisé aux élèves ayant des difficultés d'apprentissage.

• Anciens

Les données des anciens élèves peuvent être exploitées pour tirer des enseignements des résultats post-études. Avec un entrepôt de données unifié, les données des anciens élèves peuvent être utilisées à l'unisson avec les données sur les performances et le comportement des étudiants pour voir quels facteurs ont le plus d'impact sur les résultats post-études. Par la suite, les universités peuvent améliorer les résultats post-études en s'attaquant aux problèmes de performance ou de comportement.

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Identification des modèles de don :

De nombreuses universités comptent sur les dons de philanthropes et d'organisations indépendantes pour rester en bonne santé financière et continuer à développer leurs programmes. En utilisant les données stockées dans un entrepôt de données, les universités peuvent identifier les principaux contributeurs et les programmes qui attirent le financement le plus élevé. Ces informations leur permettraient de hiérarchiser les donateurs et les bénéficiaires dans les campagnes de collecte de fonds.

Par exemple, les anciens font souvent des dons importants pour leurs affaires alma. Une université peut surveiller les tendances des dons des anciens élèves au fil du temps, leur capacité de don potentielle et leurs emplacements géographiques pour identifier les opportunités de financement. Cette analyse peut être corrélée avec le statut post-études des diplômés pour mieux évaluer le montant potentiel du financement.

Améliorer la gestion des subventions :

Les subventions apportent le capital nécessaire au financement des projets de recherche d'une université. Un entrepôt de données centralisé permet aux universités d'identifier les professeurs ayant le taux d'acceptation des subventions le plus élevé. Par la suite, ils devraient être chargés de préparer et d'examiner toutes les propositions de subvention.

De plus, l'université peut identifier et hiérarchiser les principaux contributeurs, y compris les industries, les organisations et les entités publiques. Enfin, les programmes et départements de l'établissement qui attirent plus de subventions peuvent être prioritaires dans le processus de rédaction des subventions.

Analyse de l'utilisation de l'espace

Les universités peuvent effectuer une analyse de l'utilisation de l'espace pour optimiser l'utilisation de l'espace et réduire les dépenses associées. Ils peuvent analyser les données de fréquentation moyenne pour identifier les locaux universitaires, y compris les départements, les laboratoires, les salles de classe, les cafétérias, etc., qui nécessitent de l'espace supplémentaire ainsi que ceux qui sont sous-utilisés.

L'utilisation de l'espace peut également être examinée par rapport aux projections d'inscriptions pour prévoir les besoins en espace pour accueillir les nouveaux étudiants. Par exemple, l'Université de Caroline de l'Ouest a utilisé les tendances des inscriptions et l'analyse de l'espace d'enseignement pour proposer des recommandations stratégiques pour leurs plan d'espace.

Ce ne sont là que quelques-unes des nombreuses façons dont un référentiel de données centralisé peut aider les universités à tirer parti de la business intelligence dans l’enseignement supérieur. Un entrepôt de données éducatives est au centre de toute prise de décision basée sur les données qui peut aider à optimiser les opérations et la prestation de services.

Mise en place d'un entrepôt de données universitaire avec Astera Constructeur DW

Astera DW Builder est un outil d'automatisation d'entrepôt de données qui aide les organisations à créer une architecture d'entrepôt de données agile et de bout en bout en quelques semaines. Il rationalise et simplifie les tâches complexes de développement d'entrepôt de données grâce à une automatisation continue et à des capacités sans code. Astera DW Builder peut configurer un entrepôt de données universitaire en seulement quatre étapes :

• Créez et configurez automatiquement des modèles de données riches en métadonnées en fonction des sources de données universitaires et des cas d'utilisation analytiques.
• Déployez des modèles de données sur site ou sur le cloud et créez un entrepôt de données fonctionnel qui consolide toutes vos sources de données.
• Remplissez l'entrepôt de données avec des pipelines de données ETL autonomes qui fournissent des données standardisées pour l'analyse.
• Connectez l'entrepôt de données aux outils de reporting et d'analyse via le module OData.

Maintenant que vous savez pourquoi un entrepôt de données est nécessaire pour piloter l'informatique décisionnelle dans l'enseignement supérieur, il est grand temps de voir une démo personnalisée du produit pour voir Astera DW Builder en action. Cliquez ici pour planifier une démo maintenant ou vous inscrire à un essai gratuit!

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