Big data en la universidad: cómo los líderes de TI facilitan el análisis en la educación superior

Se sabe que tanto los educadores como los administradores necesitan acceso directo a la información, a fin de obtener resultados mensurables.

Se está produciendo un cambio absoluto en diferentes espacios de la educación superior. Herramientas más rápidas e inteligentes están reemplazando modelos de inteligencia de negocios antiguos y lentos para optimizar el rendimiento de todos los departamentos universitarios.

Pero incluso con las nuevas tecnologías de datos, las universidades a veces experimentan carencias en sus estrategias de análisis. Los nuevos enfoques exigen una nueva metodología. Lo que es más importante, las universidades necesitan que los líderes del sector de TI contribuyan a crear una infraestructura de datos creíble y segura.

Lea este informe y descubra métodos de desarrollo e implementación probados y ágiles que harán posible la adaptación rápida de su institución a los numerosos y cambiantes requisitos tecnológicos, y la generación de una cultura de colaboración impulsada por los datos.

En este informe, conocerá nuevas maneras de revelar información de big data con los siguientes métodos:

• Capacitar a los administradores y educadores con dashboards de autoservicio
• Aumentar la velocidad de las implementaciones de análisis
• Crear configuraciones flexibles y seguras
• Revelar información útil a través de la visualización de datos

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El cambio no está en camino. Ya llegó.

En una época en que el fenómeno de big data cobra gran importancia en las universidades, cualquier persona del sector de la educación superior conoce lo rápido que están cambiando las necesidades administrativas y los sistemas de negocios. Mientras que los líderes y educadores universitarios intentan mejorar los índices de graduación, lograr avances en materia de investigación, atraer donantes y cultivar la responsabilidad fiscal con una mayor transparencia, los administradores de TI se encuentran constantemente sobrecargados con más exigencias que soluciones; todo ello, dentro de un entorno tecnológico cada vez más complejo.

Además, en todo el mundo se vive un aumento en los índices de inscripción a cursos de educación superior. La UNESCO informó un aumento anual del 3 % en la demanda de educación superior desde el año 2000 en todo el mundo. A partir de 2012, uno de cada tres adultos obtuvo su título en una institución de educación superior. En pocas palabras: la suma de más tecnología y más estudiantes provoca una evidente sensación de urgencia por lograr mejoras organizativas y resultados académicos más positivos en universidades de todas partes.

Para tener una verdadera oportunidad de alcanzar mejoras, tanto los educadores como los administradores necesitan acceso directo a la información, a fin de obtener resultados de rendimiento mensurables. Lo que es más importante, las universidades necesitan que los líderes del sector de TI contribuyan a crear una infraestructura de datos creíble y segura.

Los datos de expedientes académicos, las encuestas de alojamiento en el campus, la asignación presupuestaria e incluso la rentabilidad contienen información no explorada e imprescindible, y la mayor parte de ella está a la espera de ser descubierta.

Tradicionalmente, los empleados del sector educativo accedían a la información mediante informes estáticos de aplicaciones empresariales y herramientas de inteligencia de negocios, cuyo uso y cuya administración estaban en manos del departamento de TI. Esta metodología antigua, principalmente diseñada y creada en los noventa, generalmente consume mucho tiempo y es compleja e inflexible.

Con volúmenes de datos en aumento, fuentes de datos dispares y una falta de recursos adicionales generalizada, obtener información útil en el nivel del usuario parece una tarea difícil o incluso imposible. La cantidad y la variedad de datos hace que el concepto de los almacenes de datos únicos parezca obsoleto, aun cuando muchas instituciones todavía se esfuerzan por crear su primer almacén. Estas circunstancias pueden parecer peligrosas y hasta incontrolables. Pero no es necesario que lo sean.

Durante años, universidades de toda envergadura confiaron en departamentos de TI limitados para obtener respuestas a preguntas sobre datos, lo que creó un ciclo infinito de largas esperas y resultados inflexibles. El sector de TI se enfrenta al desafío inverso. Debe dedicar horas y horas a producir informes en serie y responder solicitudes que suelen omitir información necesaria para el solicitante.

Además, debido a que la mayoría de los profesores y administradores carecen de tiempo y capacidad para comprender los datos, simplemente no usan los sistemas de análisis proporcionados por sus organizaciones. En consecuencia, muchos trabajadores del conocimiento usan hojas de cálculo como herramienta principal de análisis de autoservicio, que pueden ser lentas, erróneas e imposibles de administrar y escalar.

Una nueva generación de tecnólogos tiene la esperanza de evolucionar más allá del statu quo al permitir que las personas exploren sus datos. Esto no solo produce decisiones más rápidas y más informadas, sino que también permite que los líderes del sector de TI vuelvan a concentrarse en su tarea central de preservar la seguridad y confiabilidad de la infraestructura de datos.

En muchas universidades ya se adoptó un modelo de autoservicio, que libera a los equipos de las solicitudes de informes y permite a los profesionales explorar los datos por cuenta propia. En lugar de generar informes, estos equipos de TI están posibilitando el acceso a los datos con total consideración de los requisitos de seguridad. Pero incluso con las nuevas tecnologías de datos, las universidades a veces experimentan carencias en sus estrategias de análisis. Los nuevos enfoques exigen una nueva metodología.

Los métodos de desarrollo e implementación ágiles y probados se adaptan rápidamente a los requisitos cambiantes. Esto permite que el equipo de TI y los empleados universitarios de todos los departamentos trabajen juntos como socios. Buscamos un proceso más ligero que permita a las personas expresar su curiosidad de manera natural.

Los cuatro atributos del nuevo método para abordar los análisis en la educación superior son los siguientes:

1. Autosuficiencia
2. Velocidad en todas las etapas
3. Configuraciones flexibles y seguras
4. Comprensión visual

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