캠퍼스의 빅 데이터: IT 책임자가 고등 교육 분석을 지원하는 방법


개요 | 다음 내용을 설명합니다: 

대학의 교육자와 관리자가 측정 가능한 성과를 끌어 내려면 빅 데이터에 직접 액세스하여 통찰력을 얻을 수 있어야 합니다.

고등 교육 기관 전체에 큰 변화가 일어나고 있습니다. 캠퍼스 내 모든 부서의 성과 관리를 개선하기 위해 기존의 느린 비즈니스 인텔리전스 모델을 더욱 빠르고 스마트한 도구로 대체하고 있습니다.

하지만 새로운 데이터 기술이 제공되고 있음에도 불구하고 대학의 분석 전략은 원하는 성과를 내기에 역부족인 경우도 있습니다. 새로운 접근 방식에는 새로운 방법론이 필요합니다. 무엇보다 중요한 것은 대학이 신뢰할 수 있는 안전한 데이터 인프라를 구축할 수 있는 IT 리더십을 필요로 한다는 것입니다.

이 백서에서 귀하의 교육 기관이 변화하는 많은 기술 요구 사항에 신속하게 대응하고, 공동 작업이 가능한 데이터 기반의 문화를 만들 수 있도록 지원하는 대응력이 입증된 개발 및 배포 방법에 대해 알아보십시오.

이 백서에서는 다음을 통해 빅 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있는 새로운 방법에 대해 설명합니다.

  • 셀프 서비스 대시보드로 관리자 및 교육자의 분석 능력 강화
  • 분석 구현 및 배포 속도 향상
  • 유연하고 안전한 구성
  • 데이터 시각화를 통해 실천 가능한 통찰력 제공

백서의 처음 몇 페이지를 읽으실 수 있도록 발췌했습니다. 나머지 내용을 읽으려면 오른쪽에서 PDF를 다운로드하십시오.


변화는 이미 일어나고 있습니다.

빅 데이터가 캠퍼스에서 중요해지고 있는 이 시대에 고등 교육 관계자는 관리 요구 사항과 비즈니스 시스템이 동시에 얼마나 빠르게 변화하고 있는지 잘 알고 있습니다. 대학의 책임자와 교육자는 졸업률 향상, 연구 진보, 기부자 유치 및 더욱 투명한 재정적 책임감 함양 문제를 놓고 다투는 반면, IT 관리자는 더욱 복잡해지는 기술 환경에서 보유하고 있는 해결 역량을 넘어서는 여러 요구 사항을 해결해야 하는 부담을 지속적으로 안고 있습니다.

더욱이 전 세계적으로 고등 교육 등록률이 증가하고 있습니다. 유네스코(UNESCO)는 2000년부터 전 세계 고등 교육 등록률이 매년 3%씩 증가하고 있다고 보고했습니다. 2012년부터 성인 3명 중 1명이 고등 교육 기관을 졸업했습니다. 간단하게 말하면 기술 발전과 더불어 학생 수가 증가함에 따라 전 세계 대학의 학업 성과 향상 및 조직 개선에 대한 요구가 더 긴급해 지고 있습니다.

실질적인 개선을 위해서는 교육자와 관리자 모두가 데이터에서 직접 통찰력을 얻고 측정 가능한 실적을 유도해야 합니다. 더 중요한 것은 대학이 신뢰할 수 있는 안전한 데이터 인프라를 구축할 수 있는 IT 리더십을 필요로 한다는 것입니다.

학생 레코드, 기숙사 설문 조사, 예산 할당, 수익성 등의 데이터에는 모두 알아야 하지만 아직 발견되지 않은 정보가 많습니다.

기존 방법

교육 조직 내의 사람들은 모두 IT 부서에서만 관리하고 사용하는 엔터프라이즈 애플리케이션 및 비즈니스 인텔리전스 도구의 정적 보고서를 통해 데이터 통찰력에 액세스해 왔습니다. 이러한 기존 방법은 대부분 1990년대에 설계 및 구축되었고 일반적으로 복잡하고 유연성이 떨어지며 시간이 많이 듭니다.

데이터양의 증가, 이질적인 데이터 원본, 추가 리소스 부족 등으로 인해 사용자 수준에서 실천 가능한 통찰력을 보고하는 것은 어렵거나 불가능한 일로 생각되고 있습니다. 데이터의 양과 종류가 방대해짐에 따라 많은 기관이 아직 첫 번째 데이터 웨어하우스를 구축하기 위해 노력하는 단계에 있음에도 불구하고 원스톱 데이터 웨어하우스 개념은 이미 구식이 되어가고 있습니다. 이러한 상황은 위협적이며 제어할 수 없는 것으로 느껴질 수 있지만 사실은 그렇지 않습니다.

수년간 크고 작은 대학은 데이터 관련 질문에 대한 답변을 구하기 위해 한정된 IT 부서에 의존해 왔으며, 기나긴 대기 시간과 유연하지 않은 결과라는 악순환이 계속되었습니다. IT 부서도 나름의 과제에 직면해 있습니다. 보고서를 만들고 요청에 응답하는 데 많은 시간을 들였지만 요청자가 원하는 내용을 충족하지 못하는 경우가 많습니다.

또한 대부분의 교수와 관리자는 데이터를 보고 이해하는 데 할애할 시간과 기술이 부족하므로 조직에서 제공하는 분석 시스템을 사용하지 않습니다. 따라서 오늘날 많은 지식 근로자들이 스프레드시트를 기본 셀프 서비스 분석 도구로 사용하고 있으며 이는 속도가 느리고 오류가 있을 수 있으며 제어하거나 확장할 수가 없습니다.

새로운 방법

새로운 세대의 기술진들은 사용자가 데이터를 탐색할 수 있도록 지원함으로써 현 상태를 바꾸어 나가려 합니다. 이렇게 하면 의사 결정을 더욱 통찰력 있고 빠르게 수행할 수 있을 뿐 아니라 IT 책임자는 데이터 인프라를 안전하고 안정적으로 유지 관리하는 본연의 업무에 집중할 수 있습니다.

이미 많은 대학에서 IT 팀이 요청에 응답하는 것이 아니라 사람들이 스스로 데이터를 탐색할 수 있도록 지원하는 셀프 서비스 모델을 채택했습니다. 이러한 IT 팀은 보고서를 생성하는 대신 전반적인 보안 요구 사항을 고려하면서 사람들이 데이터에 액세스할 수 있도록 지원합니다. 하지만 새로운 데이터 기술이 제공되고 있음에도 불구하고 대학의 분석 전략은 원하는 성과를 내기에 역부족인 경우도 있습니다. 새로운 접근 방식에는 새로운 방법론이 필요합니다.

대응력이 입증된 개발 및 배포 방법을 사용하면 변화하는 요구 사항에 민첩하게 대응할 수 있습니다. 또한 이러한 방법을 통해 IT 및 대학의 모든 부서 직원들은 파트너로서 함께 작업을 수행할 수 있습니다. 사람들이 본연의 호기심을 발휘할 수 있게 해주는 가벼운 프로세스가 필요합니다.

고등 교육 분석에 대한 이러한 새로운 접근 방법의 4가지 특성은 다음과 같습니다.

  1. 대응력 확립
  2. 각 단계의 속도
  3. 유연하고 안전한 구성
  4. 시각적 이해

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