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La inteligencia de negocio como apoyo a la toma de decisiones en el …
La inteligencia de negocio como apoyo a la toma de decisiones en el
ámbito académico
Problemas en el Tratamiento y Uso de Datos
Consecuencias
Solicitudes urgentes, continuas y no coordinadas.
Impacto negativo en la toma de decisiones académicas.
Sobrecarga en responsables de generación de información directiva.
Solución Propuesta
Capacidad para capturar, almacenar, procesar, analizar y presentar eficientemente datos.
Enfoque en obtener información útil para facilitar la toma de decisiones académicas.
Implementación de sistemas de inteligencia de negocio.
Problema
Ambiente complejo e incierto para profesores y directivos
Falta de herramientas adecuadas para manipular y convertir datos en información valiosa.
Crecimiento constante en el volumen de datos en entornos universitarios
Sistemas de información tradicionales no ofrecen síntesis, análisis, consolidación, búsquedas y proyecciones.
Herramientas Necesarias para Manipular los Datos
Módulo de Presentación
Interacción con el usuario mediante reportes, análisis OLAP y dashboards
Administración y Seguridad
Herramientas administrativas para gestionar usuarios, roles y conexiones de datos.
Restricciones de acceso a objetos y recursos.
Análisis Detallado de Indicadores
Empleo de Pentaho BI para un análisis detallado y completo de indicadores
Extracción y Almacenamiento de Datos
Herramientas eficientes para extraer y almacenar datos en un repositorio
Colocación de Datos
Uso de tecnologías BI para poner datos al alcance de los responsables de decisiones.
Ventajas de la Implementación de Sistemas BI
Mayor precisión
utilizan algoritmos y modelos matemáticos avanzados para analizar los datos
reduce la posibilidad de errores humanos y aumenta la precisión de los resultados.
Mayor visibilidad
proporcionan una vista completa y detallada de los datos
identificar patrones y tendencias
que de otra manera podrían pasar desapercibidos.
Mayor eficiencia
automatizan muchos procesos manuales
reduce el tiempo y los recursos necesarios para analizar los datos
Mejora en la colaboración
permiten a los usuarios compartir información y colaborar en tiempo real
mejora la comunicación y la eficiencia en el trabajo en equipo.
Mejora en la toma de decisiones
Permite a los usuarios acceder a información valiosa y relevante en tiempo real
tomar decisiones más informadas y acertadas.
Ejemplos de Uso en la Universidad
Análisis de la Eficacia de Programas Académicos
Evaluación de Indicadores Clave
Tasa de empleo postgraduación.
Satisfacción estudiantil.
Tasa de graduación.
Toma de Decisiones Basada en Datos
Identificación de áreas para mejorar programas académicos.
Mejora de la calidad educativa.
Análisis de Eficiencia de Procesos Administrativos
Enfoque en Procesos Clave
Gestión de nómina
Gestión de recursos humanos
Gestión de matrícula
Decisiones Informedas para Eficiencia
Identificación de áreas de optimización.
Mejora de procesos administrativos.
Análisis de Rendimiento Estudiantil
Identificación de Áreas de Enfoque
Asistencia.
Participación en actividades extracurriculares.
Desempeño académico.
Toma de Decisiones Informadas
Mejora del rendimiento estudiantil.
Identificación de áreas de mejora.
Análisis de Satisfacción de Estudiantes
Evaluación de Aspectos Institucionales
Calidad de instalaciones.
Calidad de servicios de apoyo.
Calidad de enseñanza.
Acciones para Mejorar la Satisfacción
Identificación de áreas de mejora.
Decisiones informadas para mejorar servicios y calidad.
Datos Relevantes del Estudio
importancia de los sistemas de información en el nuevo ambiente educativo
Informacion
Conocimiento
Toma de decisiones
Los sistemas de información tradicionales en las universidades no están diseñados para
síntesis
analisis
consolidación
busquedas
proyecciones
importancia de la recolección de datos
observacion de manejo de datos
entrevistas a profundidad a principales directivos y potenciales usuarios
recopilación documental de información académica
análisis del contenido
configuración de archivos excel para la validación de datos recopilados
La investigación se enfoca
aprovechar la oportunidad que representa la exploración del gran conjunto de datos
referentes al proceso de formación.
Arquitectura del Sistema Propuesto
Fuente de datos
define las fuentes que se utilizarán en la obtención textde los
datos
Extracción, Transformación y Carga (ETL)
se agrupan una serie de procesos que llevan a cabo tareas relacionadas con
extracción
manipulación
control
integración
limpieza de datos
carga y actualización de los DM
Cubos de Datos (OLAP)
constituye el repositorio central donde se almacenan los datos
Presentación (Reportes, Vistas de Análisis y Dashboards)
mostrar los datos almacenados de forma útil y transparente
Administración y Seguridad
herramientas administrativas de la plataforma
restricciones de acceso a los objetos de la plataforma y a los diferentes recursos
Diseño del modelo Multidimensional
Se diseñaron 20 dimensiones de análisis que sirven como un mecanismo de selección de datos
Están organizadas en jerarquías de categorías y niveles que describen los datos de las tablas de hechos
Centralizará los datos de los estudiantes matriculados, evaluados, suspensos y las evaluaciones efectuadas
Se tomó como base los requisitos de información obtenidos
Palabras Clave
Datos académicos
Toma de decisiones
Inteligencia de negocio
Conclusiones
Los sistemas de información utilizados carecen de características que ayuden a la toma de decisiones, fundamentándose la necesidad de construir un sistema basado en la inteligencia de negocio
Con los elementos teóricos y prácticos actuales de la inteligencia de negocio se desarrolló un sistema basado en dicha tecnología que apoya la toma de decisiones
En el sistema propuesto se incluyen herramientas que fueron seleccionadas para soportar tecnológicamente y garantizar el funcionamiento correcto del sistema
Se consiguió una ventajosa herramienta, que hace que las decisiones se toman con más información que en otros momentos y en consecuencia puedan contribuir en el trazado de estrategias con vistas a facilitar el aumento a corto o mediano plazo de mejores indicadores académicos.