キャンパスにおけるビッグデータ: IT 担当者が実現する高等教育分析


概要: 

大学の教員や管理者たちが測定可能な成果を上げるためには、自らビッグデータにアクセスすることが必要だというのは、すでに周知の事実です。

高等教育の場に変化の波が押し寄せています。高速でスマートなツールが古くて低速なビジネスインテリジェンスモデルに取って代わり、大学のあらゆる分野で業績管理の改善が求められています。

しかし、新しいデータテクノロジーを使用しても、大学が目指す分析戦略を実現できない場合もあります。新しいアプローチには新しい手法が必要です。最も重要なことは、大学に信頼できるセキュアなデータインフラストラクチャを構築するためには IT リーダーシップが必要だということです。

このホワイトペーパーでは、目まぐるしく変化する技術要件に迅速に対応するアジャイル開発・導入手法により、コラボレーションを促進し、データドリブンな文化を作り出した大学の例を紹介します。

ビッグデータからインサイトを得るための新しい手法とその主な特長は次のとおりです。

  • 管理者や教育者を支援するセルフサービスダッシュボード
  • 分析ツールの実装と導入の迅速化
  • 柔軟でセキュアな構成の構築
  • インサイトを引き出すデータビジュアライゼーション

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変化が起こりそうなのではありません。変化はすでに起こっています。

キャンパスにおいてもビッグデータが重要になりつつある現在、高等教育に携わる誰もが、経営ニーズとビジネスシステムがどれほど急速に変化しているかに気付いています。大学の指導者や教育者が卒業率の向上、研究の推進、募金活動、財政責任の強化と透明性の向上に取り組む中で、IT 管理者に絶えず寄せられる要求には、既存のソリューションでは対応しきれなくなっています。しかもテクノロジー環境は複雑さを増すばかりです。

さらに、高等教育機関への進学率は世界中で右肩上がりです。国際連合教育科学文化機関 (UNESCO) のレポートによれば、高等教育機関で学ぶ学生は 2000 年以降毎年 3% の割合で世界的に増加しています。2012 年からは、成人の 3 人に 1 人が高等教育機関の卒業生となっています。端的に言えば、テクノロジーの拡張に加えて学生数の増加が続く中で、組織的改善と学術成果の向上が世界中の大学で切迫した課題となっています。

前進するためのチャンスを逃さないように、教育者も管理者も自らデータのインサイトにアクセスし、十分な成果を上げられるようにする必要があります。さらに重要なことは、信頼できるセキュアなデータインフラを構築するためには IT リーダーシップが必要だということです。

学生の記録、学生住居調査、予算配分、さらには採算性など、知るべき情報はデータに詰まっています。そのほとんどが手つかずの状態で発見されるのをただ待っています。

従来の方法

教育関係者はこれまで、エンタープライズアプリケーションやビジネスインテリジェンスツールで生成した静的レポートからデータのインサイトを入手していました。また、このようなアプリケーションやツールはすべて IT 部門が単独で管理し、使用していました。主に 1990 年代に開発・構築された、この従来の方法は、複雑で柔軟性がなく、時間がかかります。

データ量の増加、データソースの多様化、全般的なリソース不足などを考えると、ユーザーレベルで実用的なインサイトを報告することは難しく、不可能である場合もあると考えられます。多くの機関が依然として、最初のデータウェアハウスの構築に四苦八苦しているにもかかわらず、データ量が増え、その種類も多様化していることから、一カ所で用の足りるデータウェアハウスは時代遅れとなっています。このような状況は脅威的で、手がつけられないように思えますが、必ずしもそうとは限りません。

長年にわたり、規模の大小を問わず、大学ではデータに関する質問の回答は IT 部門にすべて任せてきました。長い時間待ったにもかかわらず柔軟性に乏しいレポートを得るという堂々巡りに陥っています。IT 部門では、反対の課題に直面しています。レポートの量産とリクエストに対する応答に何十時間もの時間を費やしたあげく、依頼者の知りたい情報を十分に提供できないことも少なくありません。

また、教授や管理者の多くは、データを見て理解するために必要な時間とスキルを持ち合わせていないため、組織で提供されている分析システムをまったく活用できていません。その結果、知識労働者の多くが、今でも動作が遅くて誤りのある、管理が難しいスプレッドシートを主なセルフサービス分析ツールとして利用しています。これでは、間違いが起こりやすく、容易に拡張することもできません。

新たな方法

新世代の技術者は、現状を超える発展を実現させるために、各ユーザーがデータを調べることができる方法に期待しています。それにより、より迅速でインサイトに満ちた意思決定が可能になるだけでなく、IT 担当者がセキュアで信頼性の高いデータインフラの維持という本来のタスクに立ち戻ることが可能になります。

すでに多くのキャンパスでセルフサービスモデルが採用され、IT チームが依頼に応える形ではなく、ユーザーが自分でデータの分析を行えるようになりつつあります。その場合、IT チームは、レポート作成は行わず、セキュリティ要件を十分に考慮したうえで、ユーザーがデータにアクセスできるようにします。しかし、新しいデータテクノロジーを使用しても、大学が目指す分析戦略を実現できない場合もあります。新しいアプローチには新しい手法が必要です。

実績があるアジャイル開発・導入手法ならば、目まぐるしく変化する要件にも素早く対応できます。IT 担当者とあらゆる部門の大学職員がパートナーとして協力し合うことが可能になります。プロセスがより簡単になれば、ユーザーが自然に好奇心を発揮できるようになるでしょう。

高等教育分析の新しい手法には、次の 4 つの特徴があります。

  1. セルフサービス環境の実現
  2. 各段階の高速化
  3. 柔軟でセキュアな構成
  4. 視覚情報による把握

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