Big Data na universidade: como líderes de TI viabilizam a análise no ensino superior

Não é segredo que educadores e administradores de universidades precisam ter acesso direto a informações em grandes volumes de dados para obter resultados mensuráveis.

Há uma onda de mudança nas instituições de ensino superior. Ferramentas mais rápidas e mais inteligentes estão substituindo modelos de business intelligence antigos e lentos para melhorar o gerenciamento do desempenho de todos os departamentos universitários.

Entretanto, mesmo com novas tecnologias de dados, às vezes as universidades têm problemas com suas estratégias de análise. Novas abordagens exigem novas metodologias. E o mais importante: as universidades precisam de uma equipe de TI para ajudá-las a criar uma infraestrutura de dados segura e confiável.

Leia este whitepaper para descobrir métodos comprovados de desenvolvimento e implantação ágeis que permitirão à sua instituição se adaptar rapidamente aos novos requisitos tecnológicos e criar uma cultura de colaboração e tomada de decisão embasada em dados.

Neste whitepaper, você aprenderá novas formas de obter informações úteis de grandes volumes de dados:

• Permitindo que administradores e educadores tenham acesso a painéis de autoatendimento
• Aumentando a velocidade de implementações e implantações de análise
• Definindo configurações flexíveis e seguras
• Oferecendo informações acionáveis por meio da visualização de dados

Também separamos as páginas iniciais do whitepaper para você ler. Baixe o PDF à direita para ler o restante do documento.

A mudança não está por vir. Ela já chegou.

O Big Data vem ganhando uma importância cada vez maior nas universidades. Todos os envolvidos no ensino superior sabem muito bem o quanto isso tem mudado rapidamente as necessidades administrativas e os sistemas comerciais do setor. Enquanto reitores e educadores de universidades trabalham para melhorar os índices da graduação, produzir avanços no setor de pesquisa, atrair doadores e incentivar a responsabilidade fiscal com maior transparência, os gerentes de TI continuam sobrecarregados, sem conseguir atender à demanda por soluções em um ambiente de tecnologia cada vez mais complexo.

Além disso, o número de alunos inscritos nas instituições de ensino superior está aumentando no mundo inteiro. Segundo a UNESCO, o ensino superior vem apresentando um crescimento anual de até 3% desde 2000. De 2012 em diante, um em três adultos conclui um curso de graduação a cada ano. Ou seja, os avanços tecnológicos somados ao aumento do número de alunos tornam urgentes o aperfeiçoamento das empresas e a produção de resultados melhores nas universidades de todo o mundo.

Para que haja alguma chance real de avanço, é preciso que administradores e educadores tenham acesso direto às informações fornecidas pelos dados para que eles possam obter resultados de desempenho mensuráveis. E o mais importante: as universidades precisam de uma equipe de TI para ajudá-las a criar uma infraestrutura de dados segura e confiável.

Registros de alunos, pesquisas sobre o alojamento do campus, alocação de orçamento e até mesmo a lucratividade da instituição contêm informações essenciais ainda inexploradas em seus dados, e a maioria delas está apenas esperando para ser descoberta.

Os funcionários de organizações do setor de educação normalmente tinham acesso às informações fornecidas pelos dados em relatórios estáticos gerados por aplicativos empresariais e ferramentas de business intelligence, todos gerenciados e usados apenas pelo departamento de TI. Esse método antigo, desenvolvido e integrado principalmente na década de 1990, é no geral complexo, rígido e demorado.

Com volumes de dados cada vez maiores, fontes de dados diferentes e escassez de recursos adicionais, permitir que os usuários gerem relatórios com informações acionáveis é visto como uma tarefa difícil ou até mesmo impossível. A quantidade e a variedade dos dados fazem o conceito de data warehouses de balcão único parecer obsoleto, mesmo que muitas instituições ainda estejam tentando criar seu primeiro data warehouse. Esse cenário pode parecer ameaçador e até mesmo fora de controle, mas não precisa ser assim.

Por muitos anos, universidades, grandes e pequenas, dependeram de departamentos de TI limitados para obter as respostas para as perguntas feitas aos dados, criando um ciclo interminável de longos períodos de espera e resultados rígidos. Os departamentos de TI, por sua vez, enfrentavam o outro lado do desafio. Eles gastavam horas e horas gerando relatórios e atendendo a solicitações que, na maioria das vezes, não forneciam todas as informações necessárias.

Como grande parte dos professores e administradores não tem tempo nem as habilidades necessárias para ver e entender seus dados, eles simplesmente não usam os sistemas de análise oferecidos pelas organizações em que trabalham. Por isso, muitos profissionais da área de conhecimento usam planilhas como ferramentas de análise de autoatendimento, mas elas podem ser lentas, imprecisas e impossíveis de administrar e dimensionar.

Uma nova geração de tecnólogos quer mudar o cenário atual, fazendo-o evoluir para que profissionais de todas as áreas explorem seus dados. Isso resulta em decisões mais rápidas e embasadas, além de liberar a equipe de TI para que ela se concentre em tarefas importantes, como manter uma infraestrutura de dados segura e confiável.

Muitos campi já adotaram um modelo de autoatendimento, que libera as equipes de TI das solicitações de relatórios e permite que os profissionais de todas as áreas explorarem os dados por conta própria. Em vez de gerar relatórios, essas equipes de TI agora viabilizam o acesso aos dados, sempre em total conformidade com os requisitos de segurança. Entretanto, mesmo com novas tecnologias de dados, às vezes as universidades têm problemas com suas estratégias de análise. Novas abordagens exigem novas metodologias.

Métodos de desenvolvimento e implantação comprovadamente ágeis se adaptam rapidamente às necessidades administrativas em constante mudança. Isso permite que a equipe de TI e os funcionários de todos os departamentos da universidade trabalhem juntos como parceiros. Precisamos de um processo mais simples que permita às pessoas exercitarem sua curiosidade natural.

Os quatro atributos da nova maneira de abordar as análises do setor de ensino superior são:

1. Possibilitar a autossuficiência
2. Velocidade em todos os estágios
3. Configurações flexíveis e seguras
4. Compreensão visual

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