Blogs

Home / Blogs / Por que toda universidade precisa de um data warehouse?

Tabela de conteúdo
O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados

Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.

Por que toda universidade precisa de um data warehouse?

18 de abril de 2024

O papel da inteligência de negócios no ensino superior tem se ampliado nos últimos tempos. As universidades modernas se esforçam para alavancar análise de educação para gerenciar recursos com eficiência, impulsionar melhorias nos processos operacionais e aprimorar o processo de ensino e aprendizagem.

A disponibilidade de grandes volumes de dados oferece às universidades uma excelente oportunidade de obter insights críticos para a tomada de decisões. Embora a utilização de todos esses dados para a tomada de decisões pareça atraente, consolidar dados de fontes diferentes e armazená-los em um repositório centralizado é uma tarefa desafiadora. É aqui que entra o data warehouse.

Aproveite os dados com um data warehouse universitário

Uma universidade data warehouse é um repositório central para reunir e consolidar dados de diferentes fontes em toda a instituição para inteligência de negócios e análises. Ele serve como uma única fonte de verdade que fornece uma visão holística de dados brutos e heterogêneos para os tomadores de decisão.

Fontes de dados usadas por uma universidade

As universidades lidam com resmas de dados todos os dias. A maioria desses dados é siled porque é coletado em um nível departamental ou funcional. Por exemplo, um departamento de admissões coletaria e armazenaria dados de maneira diferente em comparação com o departamento de assuntos estudantis.

  • Um escritório de admissões coleta dados atuais e históricos sobre o número de candidatos, o número de alunos aceitos ou rejeitados, suas origens acadêmicas e sociais, etc.
  • Um departamento de assuntos estudantis mantém dados sobre as atividades dos alunos, sua jornada social e acadêmica, sociedades estudantis e eventos universitários.
  • Departamentos de disciplinas individuais mantêm dados sobre módulos do curso, currículo, desempenho dos alunos, professores e seu desempenho, esforços de pesquisa, eventos departamentais, etc.
  • Um ambiente virtual de aprendizado e um sistema de gerenciamento de aprendizado coletam dados sobre a interação, o comportamento e o desempenho acadêmico dos alunos.
  • O departamento de assuntos de ex-alunos armazena dados de ex-alunos, incluindo suas jornadas profissionais, contribuições e interações com a universidade.
  • Um departamento de contabilidade mantém os registros financeiros da instituição, incluindo dados sobre as bolsas concedidas aos alunos.

Existem vários outros data centers em uma universidade, incluindo o escritório de matrículas, departamento de pesquisa e bolsas, RH para funcionários, bibliotecas, escritório de habitação, etc., que também contribuem para o influxo de dados.

Além disso, os dados em silos são armazenados em uma variedade de fontes diferentes, como ERP e sistemas financeiros, software de aprendizado virtual, bancos de dados em nuvem, arquivos JSON, planilhas do Excel etc. os dados para os tomadores de decisão.

 

Arquitetura de Data Warehouse da Universidade

Arquitetura de Data Warehouse da Universidade

A inteligência de negócios no ensino superior é crucial para o sucesso, mas as universidades devem ter uma visão unificada dos dados para obter insights valiosos. A arquitetura de data warehouse da universidade facilita isso, permitindo que os analistas coletem dados brutos de diferentes fontes, preparem esses dados para análise, armazenem-nos em uma camada de armazenamento e consumam-nos em ferramentas de BI e visualização para análise.

Aqui estão as quatro camadas principais de um data warehouse universitário:

  1. Camada de fonte de dados

Essa camada se refere às fontes de dados internas e externas. As fontes de dados mais comuns incluem sistemas ERP, sistemas de gerenciamento de aprendizado e bancos de dados internos.

  1. Camada de preparo

Essa camada serve como uma área de armazenamento temporário para dados extraídos de várias fontes de dados para processamento de dados durante a extração, transformação e carregamento Processo (ETL).

  1. Camada de armazenamento

Essa camada consiste em armazenamento unificado para armazenamento de dados em um local centralizado – no local ou na nuvem. Uma camada de armazenamento também pode existir na forma de datamarts; esses são subconjuntos de data warehouse para diferentes departamentos, como escritórios para assuntos estudantis ou diferentes escolas em uma universidade.

  1. Camada de análise

Essa camada que pode ser usada para gerar insights acionáveis ​​a partir dos dados de uma universidade. As ferramentas de BI consultam dados relevantes da camada de armazenamento e compartilham insights por meio de relatórios, tendências, visualizações, gráficos e tabelas.

Essas camadas funcionam em uníssono para fornecer aos tomadores de decisão uma visão de 360 ​​graus dos dados. Como resultado, as universidades podem reunir insights significativos para melhorar a prestação de serviços, a jornada do aluno, as metodologias de ensino, o financiamento e muito mais.

Análise orientada a dados em universidades

A implantação de uma arquitetura de data warehouse robusta abre infinitas oportunidades para as universidades melhorarem seus serviços e operações. Aqui estão algumas maneiras de como a inteligência de negócios em instituições de ensino superior pode ser aproveitada para obter análises acionáveis.

Melhorando a jornada do aluno:

Jornada do Aluno

As universidades coletam grandes volumes de dados dos alunos ao longo de sua jornada acadêmica e social. Analisar esses dados de forma holística em relação a outros pontos de dados do aluno pode ajudar a gerar informações valiosas sobre sua jornada. Vejamos alguns dos estágios da jornada do aluno que podem ser influenciados pelo armazenamento de dados.

  • Admissões

A admissão é o primeiro passo na jornada do estudante. As universidades podem analisar os dados do aplicativo, por exemplo, o número de solicitações de inscrição versus os envios reais. Esses insights podem ser úteis para resolver os gargalos no processo de admissão que impedem os alunos de concluir suas inscrições.

As universidades também podem revisar os dados dos ex-alunos para analisar como as decisões dos alunos sobre a escolha da escola e do curso influenciam suas carreiras. Posteriormente, o aconselhamento correto pode ser oferecido aos alunos com base em suas escolhas iniciais.

  • Orientação

A orientação é onde os alunos são expostos a diferentes facetas da vida universitária real. A participação em eventos de orientação, atividades sociais e programas de orientação podem moldar a experiência do aluno ao longo de sua jornada. As universidades podem usar análise preditiva para ver como a socialização precoce afeta o comportamento do aluno mais tarde.

Tais análises podem ajudar as instituições a introduzir as políticas e eventos corretos para trazer à tona o comportamento pretendido nos alunos. Dados díspares sobre a participação em eventos de orientação e o comportamento do aluno pós-orientação podem ser consultados em conjunto e analisados ​​também por meio de um data warehouse.

  • Aprendendo a

Uma universidade pode analisar como diferentes metodologias de ensino podem afetar os resultados da aprendizagem em diferentes cursos. Ele também pode ver como os fatores internos de uma turma – por exemplo, tamanho do grupo, modo de aprendizagem, tipo de avaliação, etc. – influenciam o aprendizado do aluno.

Os instrutores também podem revisar insights em um nível mais granular para adaptar suas metodologias de ensino para alunos individuais. Ao analisar o desempenho dos alunos durante um semestre anterior, eles podem adaptar o conteúdo e o ritmo do curso para atender às necessidades dos alunos. O corpo docente também pode oferecer um aprendizado mais personalizado aos alunos com dificuldades de aprendizado.

  • Alumni

Os dados dos ex-alunos podem ser aproveitados para obter insights sobre os resultados pós-estudo. Com um data warehouse unificado, os dados dos ex-alunos podem ser usados ​​em conjunto com os dados sobre o desempenho e o comportamento dos alunos para ver quais fatores afetam mais os resultados pós-estudo. Subsequentemente, as universidades podem melhorar os resultados pós-estudo abordando questões relacionadas ao desempenho ou ao comportamento.

 

Identificando padrões de doação:

Dashboard para padrões de doação de uma instituição de ensino superior

Muitas universidades dependem de doações de filantropos e organizações independentes para se manterem financeiramente saudáveis ​​e continuarem a expandir seus programas. Ao usar os dados armazenados em um data warehouse, as universidades podem identificar os principais colaboradores e os programas que atraem o maior financiamento. Esses insights permitiriam que eles priorizassem doadores e beneficiários em campanhas de arrecadação de fundos.

Por exemplo, os ex-alunos costumam doar significativamente para os assuntos de sua alma. Uma universidade pode monitorar as tendências de doação dos ex-alunos ao longo do tempo, sua capacidade potencial de doação e localizações geográficas para identificar oportunidades de financiamento. Essa análise pode ser correlacionada com o status pós-estudo dos ex-alunos para avaliar melhor o valor potencial de financiamento.

Melhorando a Gestão de Subsídios:

As bolsas trazem o capital necessário para financiar os projetos de pesquisa de uma universidade. Um data warehouse centralizado permite que as universidades identifiquem os professores com a maior taxa de aceitação de bolsas. Posteriormente, eles devem ser encarregados de preparar e revisar todas as propostas de subvenção.

Além disso, a universidade pode identificar e priorizar os principais colaboradores, incluindo indústrias, organizações e entidades públicas. Por fim, os programas e departamentos da instituição que atraem mais bolsas podem ter prioridade no processo de redação de bolsas.

Análise de uso do espaço

As universidades podem realizar uma análise de uso do espaço para otimizar o uso do espaço e reduzir as despesas associadas. Eles podem analisar dados de tráfego médio para identificar instalações da universidade, incluindo departamentos, laboratórios, salas de aula, refeitórios, etc., que exigem espaço adicional, bem como aqueles que são subutilizados.

O uso do espaço também pode ser examinado em relação às projeções de matrícula para prever os requisitos de espaço para acomodar novos alunos. Por exemplo, a University of Western Carolina usou tendências de matrícula e análise de espaço instrucional para propor recomendações estratégicas para seus plano de espaço.

Estas foram apenas algumas das muitas maneiras pelas quais um repositório de dados centralizado pode ajudar as universidades a alavancar a inteligência empresarial no ensino superior. Um data warehouse educacional está no centro de todas as tomadas de decisões baseadas em dados que podem ajudar a otimizar as operações e a prestação de serviços.

Configurando um Data Warehouse da Universidade com Astera Construtor de DW

Astera O DW Builder é uma ferramenta de automação de data warehouse que ajuda as organizações a criar uma arquitetura de data warehouse ágil e completa em semanas. Ele agiliza e simplifica tarefas complexas de desenvolvimento de data warehouse por meio de automação contínua e recursos sem código. Astera O DW Builder pode configurar um data warehouse universitário em apenas quatro etapas:

  • Crie e configure automaticamente modelos de dados ricos em metadados com base em fontes de dados universitárias e casos de uso analíticos.
  • Implante modelos de dados no local ou na nuvem e crie um data warehouse funcional que consolide todas as suas fontes de dados.
  • Preencha o data warehouse com pipelines de dados ETL autogerenciados que fornecem dados padronizados para análise.
  • Conecte o data warehouse com ferramentas de relatórios e análises por meio do módulo OData.

Agora que você sabe por que um data warehouse é necessário para impulsionar a inteligência de negócios no ensino superior, é hora de ver uma demonstração personalizada do produto para ver Astera Construtor DW em ação. Clique aqui para agendar uma demonstração agora ou inscreva-se para uma teste grátis!

 

Você pode gostar
O que é esquema de banco de dados? Um guia abrangente
ANSI X12 vs EDIFACT: Principais diferenças
O que são metadados e por que são importantes?
Considerando Astera Para suas necessidades de gerenciamento de dados?

Estabeleça conectividade sem código com seus aplicativos corporativos, bancos de dados e aplicativos em nuvem para integrar todos os seus dados.

Vamos nos conectar agora!
vamos conectar