Análisis de datos en la educación superior: Todo lo que necesitas para convertir la información en acciones

La educación superior se enfrenta a una necesidad de agilidad sin precedentes, y la toma de decisiones basadas en datos estará en su núcleo. Según una encuesta realizada por la Asociación Nacional de Administradores de Personal Estudiantil, el 80% de las instituciones está de acuerdo en que deben continuar invirtiendo en análisis de datos para el éxito estudiantil para mantenerse competitivas, pero un asombroso 67% fracasa en usar eficazmente los datos recopilados por sus Sistemas de Información Estudiantil (SIS). Los datos no usados son potencial perdido. El papel del análisis de datos en la educación superior es maximizar el valor de los recursos y mantenerse por delante de las necesidades de la comunidad. La capacidad de crear planes de análisis de datos estratégicos, ejecutarlos eficientemente y analizar sus resultados posicionará competitivamente a las instituciones y mejorará de forma proactiva los resultados de los estudiantes.

Si los sistemas modernos son los vehículos para el éxito, los datos son el combustible. Las aplicaciones en la nube y el SaaS ayudan a unificar personas, procesos y tecnología con una base consistente e intencionada sobre la que las instituciones pueden crecer continuamente. Dondequiera que tu visión de futuro te lleve, el software basado en SaaS y en la nube te transportará sin complicaciones.

Punto de partida para análisis de datos

Los programas de análisis de datos son complejos y necesitan usar los datos de todos los sistemas de TI internos, además de la información de diversas fuentes externas. Todos esos datos pueden ser difíciles de aplicar en conocimientos coherentes con impacto directo en la eficiencia departamental y el éxito estudiantil. A menudo, nos enfocamos en la punta del iceberg con el diseño de reportes, pero olvidamos el panorama completo de configurar datos, informes y análisis de datos a mayor escala.

Las soluciones de datos holísticas son más que herramientas de moda disponibles en el mercado. Son estrategias institucionales que pueden transformar procesos en todos los niveles. Debido a esto, es vital configurar la infraestructura apropiada, modelos de datos de apoyo, interfaces de programación de aplicaciones (API), consideraciones de seguridad y privacidad, y herramientas complementarias.

Desglose de gastos relacionados con los datos

Con un estimado del 74% de las escuelas de educación superior que enfrentaron retos financieros en 2021, la mayoría de las universidades están buscando hacer más con menos. En medio de la incertidumbre de la pandemia actual, optimizar la tecnología y los recursos existentes es crucial para alcanzar las metas institucionales y mejorar los resultados de los estudiantes bajo cualquier circunstancia.

Para tener éxito, la educación superior necesita invertir en una estrategia de datos, una táctica que permita a las instituciones comprender las necesidades comerciales, definir casos de uso y generar la arquitectura que respalde una visión a largo plazo.

McKinsey & Company describe cuatro áreas clave a tener en cuenta a la hora de presupuestar los gastos relacionados con el tratamiento de los datos:

• Fuente de los datos: Costo asociado a la obtención de datos de instituciones y proveedores externos
• Arquitectura de datos: Costo asociado a la infraestructura de datos (adquisición de software y hardware) y a la ingeniería de datos (generación y mantenimiento de un enfoque de infraestructura)
• Gobernanza de datos: Costo de la supervisión de la calidad de los datos, la corrección y el mantenimiento de artefactos de gobernanza de datos
• Consumo de datos: Costo asociado al análisis de datos y la generación de informes (incluido el acceso a los datos y la depuración de los gastos)

Si bien el precio de los programas de análisis de datos puede parecer elevado, una inversión en la modernización de TI se paga sola en última instancia al crear una base sólida tanto para el éxito presente como para el futuro. Además, cuando estas iniciativas funcionan en armonía, pueden reducir los costos operativos de otras áreas y sus componentes individuales. Las soluciones basadas en la nube, por ejemplo, pueden proporcionar las herramientas e infraestructura para procesar vastas cantidades de datos de alta calidad sin aumentar el número de empleados ni el hardware en las instalaciones, lo que hace que el análisis de datos a escala sea factible para instituciones de todos los tamaños.

La importancia de la gobernanza de datos

Los datos son sensibles, especialmente en la educación superior, y los estudiantes confían en las instituciones para que usen su información personal de forma responsable. Es fundamental fomentar una cultura de toma de decisiones basada en datos, así como una responsabilidad compartida de la gobernanza para garantizar un acceso adecuado.

Sencillamente, la gobernanza de datos abarca todos los sistemas utilizados para gestionar datos, incluidos los procesos para asignar la propiedad de la información, garantizar el acceso a las personas adecuadas, revisar continuamente la calidad y hacer cumplir su seguridad. Si bien estos procesos describen cómo la institución gobierna sus datos, la meta final es usar esos datos para gobernar mejor la institución, aprovechando los conocimientos para impulsar la eficiencia y el crecimiento.

La International Data Corporation (IDC) encontró que sólo el 18% del tiempo de los profesionales de datos se dedica a analizar la información y entregar resultados comerciales valiosos. En su lugar, dedican el 34% de su tiempo a la preparación de datos y el 29% de su tiempo a la protección de datos. Esto no sólo es ineficiente, es riesgoso. Cuando las personas no pueden encontrar fácilmente los datos que están buscando, son propensas a volver a crearlos, o rastrearlos desde fuentes no aprobadas, propagando en última instancia múltiples versiones de “la verdad” y generando dependencias.

No todas las fuentes de datos se crean iguales. Saber de dónde provienen tus datos genera confianza en tu toma de decisiones y ayuda a racionalizar los flujos de trabajo. A medida que mapeas tus fuentes, asegúrate de que las partes interesadas adecuadas tengan acceso a la información en la que puedan confiar.

Además de elegir fuentes de datos confiables, es igualmente importante documentar qué tipo de datos se está recopilando. Los metadatos robustos ayudarán a mantener el cumplimiento de las normativas con las leyes de clasificación de datos existentes y venideras, al tiempo que protegen la información sensible. De esta forma, la gobernanza de datos funciona en combinación con la ciberseguridad para mantener la información segura y a las instituciones con funcionamiento óptimo.

Es importante proteger la información y, al mismo tiempo, permitir que se mueva libremente por la organización. El objetivo no es almacenar datos, sino asegurar que sean gestionados, gobernados, definidos y estén disponibles para las masas. Una estrategia de gobernanza de datos democratizada evita los riesgos inherentes al movimiento de datos de una máquina local a otra al proporcionar una plataforma fiable con controles de seguridad, incluido el acceso basado en grupos y funciones.

Obtén más información sobre cómo avanzar en la gobernanza de datos.

7 formas de optimizar tu estrategia de datos en educación superior

Estamos viviendo un diluvio de datos, y sólo va a empeorar. Según la IDC, en 2020 se crearon y replicaron alrededor de 64.2 zettabytes de datos. Para el contexto, un único zettabyte es mil millones de terabytes o un billón de gigabytes. Si bien 2020 fue un año sin precedentes, es indicativo de hacia dónde se dirige el panorama digital. La IDC informa que “el modelo revisado pronostica que la creación y replicación de datos mundiales experimentará una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 23% durante el período 2020–2025.”

A medida que el volumen, la variedad y la velocidad de los datos aumentan exponencialmente, la brecha del análisis—se amplía entre la cantidad de información y nuestra capacidad para analizarla, lo que hace fundamental que las instituciones con visión de futuro comprendan todos los aspectos de los programas de análisis de datos, salvaguarden la información y optimicen continuamente su estrategia de datos.

Cuando se optimiza, una estrategia de datos en educación superior se amplía el presupuesto existente, respalda la actividad de los empleados con valor agregado y mejora la eficiencia de los procesos en todos los niveles de una organización. Los siguientes pasos garantizarán que tu programa de análisis de datos mantenga la agilidad en tu institución.

1. Alinear el liderazgo

Para maximizar el impacto del análisis de datos, la estrategia y el liderazgo deben estar sincronizados. A medida que determines tu hoja de ruta de datos, comienza estableciendo un conjunto de prioridades comerciales con un norte donde se vinculen directamente con tu tecnología actual, no al revés. Para la mayoría de las instituciones, estos indicadores clave de rendimiento (KPI) se centran en la atracción, retención, y resultados de aprendizaje de los estudiantes, pero un robusto programa de análisis de datos puede impulsar el éxito en todas las áreas, incluidos promoción, finanzas, recursos humanos, y adquisiciones.

Una inversión desde arriba en una estrategia sólida de datos es, en última instancia, una inversión en la continuidad comercial, no sólo apoyando las prioridades comerciales, sino también la ciberseguridad en todo el sistema. Las funciones de registro y adquisición de datos facilitan la detección de fraudes y la revisión forense, lo que te permite determinar rápidamente la causa de los asuntos que generen problemas en caso de que se produzcan.

2. Redoblar la apuesta en la gobernanza de datos

A medida que se amplía la brecha de análisis, será imposible gobernar meticulosamente cada dato, haciendo que una estrategia de gobernanza de datos eficaz sea clave para la gestión de la información que sea eficiente, precisa y conforme a las normativas de privacidad. Al hacerlo, también promoverás la comprensión de los datos y su linaje que impulsarán los esfuerzos de análisis de datos y maximizarán el valor de la tecnología en una institución.

Los enfoques anticuados de gobernanza no logran alcanzar un equilibrio necesario para la optimización, ya sea creando un almacén de datos empresarial centralizado (EDW) con soluciones monolíticas o bien, desaprovechando un EDW para varios sistemas de análisis de datos distribuidos. Un modelo más eficaz de gobernanza abarca la democratización de los datos, proporcionando una plataforma centralizada como fuente de información limpia y confiable. Las unidades descentralizadas pueden entonces “conectarse” a este servicio compartido para acceder a la información que necesitan y gestionar los datos de forma adecuada.

3. Elaborar una estrategia de datos procesables y análisis de datos

La educación superior necesita planes procesables, tanto a corto como a largo plazo, para analizar eficazmente grandes volúmenes de datos y utilizar esa información para obtener información estratégica.

Una estrategia eficaz de datos y su análisis no puede considerarse con un enfoque unitalla en una organización. Debe crearse y perfeccionarse mediante la participación de la comunidad, la comprensión de sus necesidades comerciales y la alineación continua del análisis de datos para satisfacerlas.

La estrategia basada en el diseño y en los roles se conecta con las experiencias diarias de los usuarios y trata al análisis de datos como lo haría una empresa de software con respecto al ejercicio de desarrollo de productos. Al apoyar el desarrollo del análisis de datos repetitivo, puedes cubrir los requisitos de los miembros de la comunidad y convertirlos en sprints de diseño, satisfaciendo las necesidades individuales en cuestión de semanas, no meses.

4. Acelerar el trabajo de la plataforma de datos

Para prepararse para el futuro, las instituciones necesitan una plataforma de datos con tolerancia a fallos y disponibilidad continua basada en la infraestructura de la nube, que permita la flexibilidad y apoye el éxito de reportes futuros, análisis de datos e inteligencia artificial.

Las soluciones heredadas abordan necesidades específicas pero crean silos de información que reducen la eficiencia y comprometen la toma de decisiones. Cada vez son más las instituciones que se están alejando de estos sistemas desconectados y se están orientando hacia plataformas basadas en la nube que unifican los datos y soportan una mayor interoperabilidad.

Esto puede ser especialmente beneficioso en la educación superior, donde el ciclo de vida del aspirante-alumno-egresado transfiere rápidamente la relación con la comunidad de un departamento a otro.

5. Alimentar el ecosistema de talentos de análisis de datos

Recuerda impulsar a las personas. La tecnología es importante, pero necesitarás conocimientos técnicos para gestionar tus programas con éxito. Al ofrecer capacitación especializada a los empleados, puedes acelerar los proyectos piloto, lo que a su vez ayuda a mantener al personal comprometido y motivado.

Ese tipo de compromiso comunitario es esencial, creando una cultura en la que todos puedan ayudar a gestionar la calidad de los datos y usar la información para resolver problemas reales, como dirigirse a los aspirantes más aptos o identificar a los estudiantes actuales que necesitan apoyo académico. Al fomentar el reconocimiento al análisis de datos en toda la organización, se impulsa la eficacia de los datos en todos los departamentos.

6. Aprovechar los modelos de datos y las herramientas adecuadas para cada propósito

Una forma de acelerar tu estrategia de datos es utilizar modelos de datos con plantillas y herramientas de análisis de datos para poner en marcha el proceso de adopción a un precio asequible. Con este enfoque, puedes omitir el tardado proceso de definir tus propios modelos, a la vez que ayudas en gran medida a los esfuerzos de gobierno con metadatos y linajes rastreables para todos los elementos ya aplicados.

Busca modelos diseñados para la educación superior que satisfagan las necesidades comunes con flexibilidad adicional para satisfacer mejor tus metas institucionales.

7. Establecer DataOps de análisis de datos

Las operaciones de datos (DataOps) implican el uso de principios ágiles, pruebas, automatización y medición de resultados para garantizar que la información valiosa está en las manos adecuadas en el momento adecuado y aporta valor a los responsables de la toma de decisiones con mayor rapidez. Los analistas y los científicos de datos entonces pasan menos tiempo en procesos manuales y repetitivos y más tiempo innovando.

Los programas de DataOps exitosos son posibles gracias a una sólida gobernanza y metadatos. Estableciendo esto puedes automatizar las pruebas continuas de conductos de análisis de datos para garantizar que todos los datos que fluyen por tu institución se verifiquen y sean fiables.

Acelera el futuro

Acelerados por la reciente transformación digital, los datos se han convertido rápidamente en la herramienta más valiosa de la educación superior para mejorar los resultados de los estudiantes. Al invertir en análisis de datos y en las personas, los procesos y la tecnología que las impulsan, las instituciones se blindan a sí mismas para el futuro, alimentando la innovación y las soluciones basadas en datos año tras año.

Obtén más información acerca de los servicios de análisis de datos y gestión de datos.