Big Data auf dem Campus: So ermöglichen IT-Führungskräfte Analysen im höheren Bildungswesen

Es ist offensichtlich, dass Lehrkräfte und Verwalter gleichermaßen einen direkten Zugriff auf Big Data-Erkenntnisse benötigen, um messbare Leistungsergebnisse zu erreichen.

In Hochschuleinrichtungen findet eine Gezeitenwende statt. Schnellere, intelligentere Tools ersetzen alte und langsame Business Intelligence-Modelle für verbessertes Leistungsmanagement in den einzelnen Campus-Abteilungen.

Aber auch neue Datentechnologien reichen manchmal nicht aus, um die Analysestrategien von Universitäten zu verwirklichen. Neue Herangehensweisen verlangen nach einer neuen Methodik. Am wichtigsten ist, dass Universitäten IT-Führung benötigen, um eine glaubwürdige, sichere Dateninfrastruktur aufzubauen.

In diesem Whitepaper entdecken Sie bewährte, agile Entwicklungs- und Bereitstellungsmethoden, mit deren Hilfe ihre Einrichtung sich schnell den vielen im Wandel begriffenen Technologieanforderungen anpassen und eine auf Zusammenarbeit ausgerichtete datenorientierte Kultur aufbauen kann.

In diesem Whitepaper erfahren Sie, wie Sie Big Data-Erkenntnisse auf neuen Wegen erreichen können:

• Verwalter und Lehrkräfte mit Self-Service-Dashboards befähigen
• Die Schnelligkeit der Analyse-Implementierungen und Bereitstellungen steigern
• Flexible und sichere Konfigurationen aufbauen
• Umsetzbare Erkenntnisse mit Datenvisualisierungen ermöglichen

Hier können Sie die ersten Seiten des Whitepapers lesen. Auf der rechten Seite können Sie das vollständige Whitepaper als PDF herunterladen.

Der Wandel steht nicht bevor. Er ist bereits da.

In einer Epoche, in der Big Data auf dem Campus immer wichtiger wird, weiß jeder im höheren Bildungswesen Beschäftigte, wie schnell sich Verwaltungsbedarf und Business-Systeme gleichzeitig wandeln. Während Universitätsleiter und Lehrkräfte über die Verbesserung von Abschlussquoten, Förderung der Forschung, Suche nach Geldgebern und die Pflege der steuerlichen Verantwortung durch mehr Transparenz streiten, sind IT-Manager kontinuierlich mit mehr Anfragen belastet, für die sie keine Lösungen haben. Und all dies geschieht in einem immer komplexeren Technologieumfeld.

Des Weiteren ist ein Aufwärtstrend bei den Hochschul-Immatrikulationen zu beobachten. Die Organisation der Vereinten Nationen für Bildung, Wissenschaft und Kultur (UNESCO) berichtet von einem weltweiten Anstieg der Tertiärausbildung um 3 % pro Jahr seit 2000. Seit 2012 hat jeder dritte Erwachsene einen Hochschulabschluss erreicht. Einfach ausgedrückt: Mehr Technologie verbunden mit mehr Studierenden sorgt für einen akuten, dringenden Bedarf an Verbesserung der Organisation und besseren akademischen Ergebnissen in Universitäten weltweit.

Für einen echten Fortschritt benötigen Lehrkräfte und Verwalter einen direkten Zugriff auf Datenerkenntnisse, um messbare Leistungsergebnisse zu erreichen. Wichtiger noch ist, dass Universitäten IT-Führung benötigen, um eine glaubwürdige, sichere Dateninfrastruktur aufzubauen.

Daten über Studierende, Umfragen zur Campus-Unterbringung, Budgetzuweisungen und sogar Wirtschaftlichkeit haben unabdingbare Informationen in den Daten aufgedeckt und der Großteil dieser Informationen schlummert bis zur Entdeckung vor sich hin.

Personen innerhalb der Bildungseinrichtungen haben die Datenerkenntnisse bisher über statische Berichte aus Unternehmensanwendungen und Business Intelligence-Tools erhalten, die alle ausschließlich von der IT-Abteilung verwaltet und verwendet wurden. Diese bisherige Vorgehensweise, die überwiegend in den 1990er Jahren konzipiert und aufgebaut wurde, ist im Allgemeinen komplex, unflexibel und zeitraubend.

Bei ansteigenden Datenvolumen, disparaten Datenquellen und einem allgemeinen Mangel an zusätzlichen Ressourcen gilt die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse auf den Benutzerebenen als schwierig, wenn nicht gar unmöglich. Umfang und Vielseitigkeit der Daten lassen das Konzept der einheitlichen Data Warehouses überholt erscheinen, obwohl zahlreiche Institutionen noch mit dem Aufbau ihres ersten Data Warehouses kämpfen. Diese Umstände können bedrohlich, wenn nicht gar völlig unkontrollierbar, anmuten. Das muss nicht sein.

Seit Jahren haben große und kleine Universitäten sich auf eingeschränkte IT-Abteilungen verlassen, um Datenfragen zu beantworten, sodass ein endloser Kreislauf aus langen Wartezeiten und wenig flexiblen Ergebnissen entstand. Die IT stand vor der umgekehrten Herausforderung: Sie verbrachte Stunden um Stunden damit, Berichte zu erstellen und auf Anfragen zu reagieren, doch erfüllte häufig nicht die Anforderungen des Anfragestellers.

Auch weil es vielen Lehrkräften und Verwaltern an Zeit und Fähigkeiten mangelt, ihre Daten zu betrachten und zu verstehen, verwenden sie die in ihren Organisationen bereitgestellten Analysesysteme gar nicht. Das Ergebnis ist, dass viele Wissensarbeiter sich als primäres Self-Service-Analyse-Tool auf Arbeitsblätter stützen, was langsam, fehleranfällig und bei großem Umfang unmöglich zu verwalten sein kann.

Eine neue Generation von Technologen hofft, diesen Status Quo zu überwinden, indem sie Einzelpersonen die Möglichkeit bieten, ihre Daten zu untersuchen. So erreichen sie nicht nur schnellere, besser fundierte Entscheidungen, sondern ermöglichen es den IT-Leitern, sich wieder auf ihre zentrale Aufgabe zu konzentrieren, nämlich eine sichere und zuverlässige Dateninfrastruktur aufrechtzuhalten.

Zahlreiche Universitäten haben bereits ein Self-Service-Modell eingeführt, in dem die Teams nicht mehr nur auf Anfragen reagieren, sondern die Mitarbeiter in die Lage versetzen, selbst ihre Daten zu untersuchen. Anstatt Berichte zu erstellen, ermöglichen diese IT-Teams den Zugriff auf Daten bei umfassender Berücksichtigung der Sicherheitsanforderungen. Aber auch neue Datentechnologien reichen manchmal nicht aus, um die Analysestrategien von Universitäten zu verwirklichen. Neue Herangehensweisen verlangen nach einer neuen Methodik.

Bewährte agile Entwicklungs- und Bereitstellungsmethoden passen sich schnell den sich ändernden Anforderungen an. So können IT- und Universitätsmitarbeiter in allen Abteilungen als Partner zusammenarbeiten. Es entsteht ein schlanker Prozess, der Mitarbeiter in die Lage versetzt, ihre natürliche Neugier einzusetzen.

Die vier Attribute des neuen Ansatzes für Analysen im höheren Bildungswesen sind:

1. Eigenständigkeit ermöglichen
2. Schnelligkeit auf allen Stufen
3. Flexible und sichere Konfigurationen
4. Visuelles Verstehen

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