Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Почему каждому университету нужно хранилище данных?
Роль бизнес-аналитики в высшем образовании в последнее время усилилась. Современные университеты стремятся использовать аналитика образования для эффективного управления ресурсами, улучшения операционных процессов и улучшения процесса преподавания и обучения.
Доступность больших объемов данных предоставляет университетам прекрасную возможность получить важную информацию для принятия решений. Хотя использование всех этих данных для принятия решений кажется привлекательным, консолидация данных из разрозненных источников и хранение их в централизованном хранилище является сложной задачей. Здесь в игру вступает хранилище данных.
Используйте данные с помощью университетского хранилища данных
Университет информационное хранилище Это центральное хранилище для сбора и консолидации данных из разрозненных источников в учреждении для целей бизнес-аналитики. Он служит единым источником истины, который обеспечивает целостное представление о разнородных, необработанных данных для лиц, принимающих решения.
Источники данных, используемые университетом
Университеты каждый день имеют дело с огромным количеством данных. Большая часть этих данных разобщенный потому что они собираются на ведомственном или функциональном уровне. Например, приемная комиссия будет собирать и хранить данные иначе, чем отдел по делам студентов.
- Приемная комиссия собирает текущие и исторические данные о количестве абитуриентов, количестве принятых или отклоненных студентов, их академическом и социальном происхождении и т. д.
- Отдел по делам студентов хранит данные о деятельности студентов, их социальной и академической деятельности, студенческих обществах и университетских мероприятиях.
- Отдельные предметные кафедры хранят данные о модулях курса, учебной программе, успеваемости студентов, профессорах и их успеваемости, исследовательской деятельности, кафедральных мероприятиях и т. д.
- Виртуальная среда обучения и система управления обучением собирают данные о взаимодействии, поведении и успеваемости учащихся.
- Отдел по работе с выпускниками хранит данные о выпускниках, включая их профессиональный путь, вклад и взаимодействие с университетом.
- Бухгалтерия ведет финансовый учет учреждения, включая данные о стипендиях, предоставленных студентам.
В вузе есть еще несколько дата-центров, включая приемную комиссию, отдел исследований и грантов, отдел кадров для сотрудников, библиотеки, ЖЭК и т. д., которые также способствуют притоку данных.
Более того, разрозненные данные хранятся в различных источниках, таких как ERP и финансовые системы, программное обеспечение для виртуального обучения, облачные базы данных, файлы JSON, таблицы Excel и т. д. Это еще больше усложняет аналитикам получение 360-градусного обзора ситуации. данные для лиц, принимающих решения.
Архитектура университетского хранилища данных
Бизнес-аналитика в высшем образовании имеет решающее значение для успеха, но университеты должны иметь единое представление данных, чтобы получать ценную информацию. Архитектура университетского хранилища данных облегчает это, позволяя аналитикам собирать необработанные данные из разных источников, готовить эти данные для анализа, хранить их на уровне хранения и использовать их в инструментах бизнес-аналитики и визуализации для аналитики.
Вот четыре основных уровня университетского хранилища данных:
- Уровень источника данных
Этот уровень относится к внутренним и внешним источникам данных. Наиболее распространенные источники данных включают ERP-системы, системы управления обучением и внутренние базы данных.
- Промежуточный слой
Этот уровень служит областью временного хранения данных, извлеченных из нескольких источников данных, для обработки данных во время извлечения, преобразования и загрузки. (ETL) процесс.
- Уровень хранения
Этот уровень состоит из унифицированного хранилища для централизованного хранения данных — локально или в облаке. Уровень хранения также может существовать в виде витрины данных; это подмножества хранилищ данных для разных отделов, например отделов по работе со студентами или разных школ университета.
- Уровень аналитики
Этот уровень можно использовать для получения практической информации на основе университетских данных. Инструменты BI запрашивают соответствующие данные с уровня хранения и обмениваются информацией с помощью отчетов, тенденций, визуализаций, графиков и диаграмм.
Эти слои работают согласованно, предоставляя лицам, принимающим решения, обзор данных на 360 градусов. В результате университеты могут собирать значимую информацию для улучшения предоставления услуг, студенческого путешествия, методологий преподавания, финансирования и многого другого.
Аналитика, основанная на данных, в университетах
Развертывание надежной архитектуры хранилища данных открывает перед университетами безграничные возможности для улучшения своих услуг и операций. Вот несколько способов использования бизнес-аналитики в высших учебных заведениях для получения действенной аналитики.
Улучшение студенческого путешествия:
Университеты собирают огромные объемы данных о студентах на протяжении всего их академического и социального пути. Комплексный анализ этих данных по отношению к другим данным об ученике может помочь получить ценную информацию об его путешествии. Давайте посмотрим на некоторые этапы студенческого пути, на которые можно повлиять с помощью хранилищ данных.
- Поступающим
Поступление – первый шаг на студенческом пути. Университеты могут анализировать данные заявок, например, количество запросов на заявки по сравнению с фактическими подачами. Эти идеи могут быть полезны для устранения узких мест в процессе поступления, которые мешают студентам заполнить свои заявления.
Университеты также могут просматривать данные о выпускниках, чтобы проанализировать, как решения студентов о выборе школы и курса влияют на их карьеру. Впоследствии правильное консультирование может быть предложено учащимся на основе их раннего выбора.
- ориентация
Ориентация – это то, где студенты знакомятся с различными аспектами реальной университетской жизни. Участие в ознакомительных мероприятиях, социальных мероприятиях и программах наставничества может сформировать опыт учащегося на протяжении всего его путешествия. Университеты могут использовать прогнозного анализа чтобы увидеть, как ранняя социализация влияет на поведение учащихся в дальнейшем.
Такой анализ может помочь учебным заведениям внедрить правильную политику и мероприятия, чтобы выявить желаемое поведение учащихся. Разрозненные данные об участии в ознакомительных мероприятиях и поведении студентов после ознакомления можно также запросить вместе и проанализировать с помощью хранилища данных.
- Learning
Университет может проанализировать, как различные методологии преподавания могут повлиять на результаты обучения на разных курсах. Он также может увидеть, как внутренние факторы в классе (например, размер группы, режим обучения, тип оценивания и т. д.) влияют на обучение учащихся.
Преподаватели также могут просматривать информацию на более детальном уровне, чтобы адаптировать свои методики преподавания для отдельных учащихся. Анализируя успеваемость студентов за предыдущий семестр, они могут адаптировать содержание и темп курса в соответствии с потребностями студентов. Преподавательский состав также может обеспечить более персонализированное обучение для учащихся с трудностями в обучении.
- Выпускники
Данные выпускников можно использовать для получения информации о результатах после обучения. Благодаря единому хранилищу данных данные о выпускниках можно использовать в сочетании с данными об успеваемости и поведении студентов, чтобы увидеть, какие факторы больше всего влияют на результаты после обучения. Впоследствии университеты могут улучшить результаты после обучения, решая проблемы, связанные с успеваемостью или поведением.
Определение моделей пожертвований:
Многие университеты полагаются на пожертвования филантропов и независимых организаций, чтобы оставаться финансово здоровыми и продолжать расширять свои программы. Используя данные, хранящиеся в хранилище данных, университеты могут определить крупнейших участников и программы, которые привлекают наибольшее финансирование. Эти идеи позволят им расставить приоритеты среди доноров и бенефициаров в кампаниях по сбору средств.
Например, выпускники часто жертвуют значительные средства на нужды своей альмы. Университет может отслеживать тенденции пожертвований выпускников с течением времени, их потенциальную способность делать пожертвования и географическое местоположение, чтобы определить возможности финансирования. Этот анализ можно сопоставить со статусом выпускников после обучения, чтобы дополнительно оценить потенциальный объем финансирования.
Улучшение управления грантами:
Гранты приносят капитал, необходимый для финансирования исследовательских проектов университета. Централизованное хранилище данных позволяет университетам выявлять профессоров с самым высоким уровнем приема грантов. Впоследствии им следует поручить подготовку и рассмотрение всех предложений по грантам.
Более того, университет может выявить и расставить приоритеты ведущих участников, включая отрасли, организации и государственные учреждения. Наконец, приоритет в процессе выдачи грантов может быть отдан программам и отделам вуза, привлекающим больше грантов.
Анализ использования космического пространства
Университеты могут провести анализ использования пространства, чтобы оптимизировать использование пространства и сократить связанные с этим расходы. Они могут анализировать данные о средней посещаемости, чтобы выявить университетские помещения, включая факультеты, лаборатории, классы, кафетерии и т. д., которые требуют дополнительных площадей, а также те, которые используются недостаточно.
Использование помещений также можно сравнить с прогнозами набора, чтобы спрогнозировать потребности в помещениях для размещения новых студентов. Например, Университет Западной Каролины использовал тенденции набора студентов и анализ учебного пространства, чтобы предложить стратегические рекомендации для своих студентов. космический план.
Это были лишь некоторые из многих способов, как централизованное хранилище данных может помочь университетам использовать бизнес-аналитику в сфере высшего образования. Хранилище образовательных данных лежит в основе всех процессов принятия решений на основе данных, которые могут помочь оптимизировать операции и предоставление услуг.
Создание хранилища данных университета с помощью Astera Построитель хранилища данных
Astera DW Builder — это инструмент автоматизации хранилища данных, который помогает организациям за несколько недель создать гибкую комплексную архитектуру хранилища данных. Он оптимизирует и упрощает сложные задачи разработки хранилищ данных за счет непрерывной автоматизации и возможностей без написания кода. Astera DW Builder может настроить университетское хранилище данных всего за четыре шага:
- Автоматически создавайте и настраивайте модели данных с большим количеством метаданных на основе университетских источников данных и сценариев использования аналитики.
- Развертывайте модели данных локально или в облаке и создавайте функциональное хранилище данных, объединяющее все ваши источники данных.
- Наполните хранилище данных автономными конвейерами данных ETL, которые предоставляют стандартизированные данные для аналитики.
- Подключите хранилище данных к инструментам отчетности и аналитики через модуль OData.
Теперь, когда вы знаете, почему хранилище данных необходимо для реализации бизнес-аналитики в сфере высшего образования, самое время просмотреть персонализированную демонстрацию продукта. Astera DW Builder в действии. Открыть чтобы запланировать демо-версию прямо сейчас или зарегистрироваться на бесплатная пробная версия!
