Análisis de datos en la educación superior: Convertir la información en acción

La educación superior se enfrenta a una necesidad sin precedentes de agilidad, y la toma de decisiones basada en datos estará en su núcleo. Según una encuesta realizada por la Asociación Nacional de Administradores de Personal Estudiantil, el 80% de las instituciones están de acuerdo en que deben continuar invirtiendo en análisis de éxito estudiantil para mantenerse competitivos, pero un asombroso 67% no utiliza de manera efectiva los datos recopilados por sus Sistemas de Información Estudiantil (SIS). Los datos no utilizados pierden potencial. El papel de la analítica en la educación superior es maximizar el valor de los recursos y adelantarse a las necesidades de la comunidad. La capacidad de crear planes estratégicos, ejecutarlos de manera eficiente y analizar sus resultados diferenciará a las instituciones y mejorará proactivamente 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 SaaS ayudan a unificar personas, procesos y tecnología con una base consistente e intencional sobre la cual las instituciones pueden crecer continuamente. Dondequiera que esté su visión futura, el software basado en la nube y SaaS lo llevará sin problemas.

Introducción a la analítica de datos

Los programas de análisis son complejos y deben tener en cuenta los datos de todos los sistemas informáticos internos, además de la información procedente de diversas fuentes externas. Todos estos datos pueden ser difíciles de convertir en información coherente que repercuta directamente en la eficacia de los departamentos y el éxito de los estudiantes. A menudo, empezamos por intentar resolver la punta del iceberg creando un análisis o un informe, pero nos olvidamos del panorama general que supone la creación de datos, informes y análisis a escala.

Las soluciones integrales de datos son más que herramientas estándar. Son estrategias institucionales que pueden transformar los procesos a todos los niveles. Por ello, es vital establecer la infraestructura adecuada, modelos de datos de apoyo, interfaces de programación de aplicaciones (API), consideraciones de seguridad y privacidad, y herramientas.

Desglose del gasto relacionado con datos

Con un estimado del 74% de las escuelas de educación superior enfrentando desafíos financieros desde 2021, la mayoría de los colegios y universidades buscan hacer más con menos. En medio de la incertidumbre, la optimización de la tecnología y los recursos existentes es crucial para lograr los objetivos institucionales y mejorar los resultados de los estudiantes bajo cualquier circunstancia.

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

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

• Obtención de datos: costo asociado a la obtención de datos de clientes y proveedores externos.
• Arquitectura de datos: costo asociado a la infraestructura de datos (adquisición de software y hardware) y a la ingeniería de datos (creación y mantenimiento de la infraestructura).
• Gobernanza de datos: costo de la supervisión de la calidad de los datos, corrección y mantenimiento de los 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 su limpieza).

Aunque el precio de los programas analíticos puede parecer elevado, una inversión en modernización de TI se amortiza en última instancia al crear una base sólida para el éxito presente y futuro. Además, cuando estas iniciativas funcionan en armonía, pueden reducir los costes operativos de cada componente individual. Las soluciones basadas en la nube, por ejemplo, pueden proporcionar las herramientas y la infraestructura para procesar grandes cantidades de datos de alta calidad sin aumentar la plantilla ni el hardware local, lo que hace que el análisis a escala sea viable para instituciones de todos los tamaños.

La importancia de la gobernanza de datos

Los datos son delicados, sobre todo en la educación superior, donde los estudiantes confían en que las instituciones utilicen su información personal de forma responsable. Es fundamental fomentar una cultura de toma de decisiones basada en los datos, así como una responsabilidad compartida en materia de gobernanza para garantizar un acceso adecuado.

En pocas palabras, la gobernanza de los datos abarca todos los sistemas utilizados para gestionarlos, incluidos los procesos para asignar la propiedad de la información, garantizar el acceso de las personas adecuadas, examinar continuamente su calidad y velar por su seguridad. Aunque estos procesos describen cómo las instituciones "gobiernan" sus datos, el objetivo final es utilizar esos datos para gobernar mejor la institución, aprovechando la información para impulsar la eficiencia y el crecimiento.

La International Data Corporation (IDC) descubrió que sólo el 18% del tiempo de los profesionales de datos se dedica a analizar la información y obtener resultados empresariales valiosos. En cambio, dedican el 34% de su tiempo a preparar los datos y el 29% a protegerlos. Esto no sólo es ineficaz, sino arriesgado. Cuando las personas no pueden encontrar fácilmente los datos que buscan, tienden a recrearlos o a rastrearlos desde una fuente no verificada, lo que propaga múltiples versiones de "la verdad" e introduce responsabilidades.

No todas las fuentes de datos son iguales. Saber de dónde proceden los datos genera confianza en la toma de decisiones y ayuda a agilizar los flujos de trabajo. A la hora de determinar las fuentes, asegúrese de que las partes interesadas tienen acceso a información en la que pueden confiar.

Además de elegir fuentes de datos fiables, es igualmente importante documentar qué tipo de datos se recopilan. Unos metadatos sólidos ayudarán a mantener el cumplimiento normativo de las leyes de clasificación de datos actuales y futuras, al tiempo que refuerzan la protección de la información sensible. De este modo, la gobernanza de datos trabaja en tándem con la ciberseguridad para mantener la información a salvo y las instituciones funcionando de forma óptima.

Es importante proteger la información al tiempo que se permite que circule libremente por la organización. La intención no es acaparar datos, sino garantizar que se gestionan, gobiernan, definen y ponen a disposición de las masas. Una estrategia de gobernanza de datos democratizada evita los riesgos inherentes al traslado de datos de un equipo local a otro al proporcionar una plataforma fiable con controles de seguridad, incluido el acceso basado en grupos y funciones.

7 formas de optimizar su estrategia de datos de educación superior

Estamos viviendo un diluvio de datos, y solo va a empeorar. Según el IDC, en 2020 se crearán y replicarán unos 64,2 zettabytes de datos. Para contextualizar, un zettabyte equivale a mil millones de terabytes o un billón de gigabytes. Aunque 2020 fue un año sin precedentes, es indicativo de hacia dónde se dirige el panorama digital. Según IDC, "el modelo revisado prevé que la creación y replicación de datos a nivel mundial experimentará una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 23% durante el periodo de previsión 2020-2025".

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

Una vez optimizada, una estrategia de datos para la educación superior amplía el presupuesto existente, respalda la actividad de los empleados con valor añadido y mejora la eficiencia de los procesos en todos los niveles de una organización. Los siguientes pasos garantizarán que su programa de análisis mantenga ágil a su institución.

1. Alinear el liderazgo

Para maximizar el impacto de la analítica, la estrategia y el liderazgo deben estar sincronizados. A la hora de determinar su hoja de ruta de datos, empiece por establecer un conjunto de prioridades institucionales que se convertirán en su puerto de llegada y que estén directamente vinculados a su tecnología actual, y no al revés. Para la mayoría de las instituciones, estos Indicadores Clave de Rendimiento (KPI) se centran en la atracción, la retención y los resultados del aprendizaje de los estudiantes, pero un programa de análisis sólido puede impulsar el éxito en todas las áreas, incluidas la promoción, las finanzas, los recursos humanos y compras.

Una inversión desde arriba en una estrategia de datos sólida es, en última instancia, una inversión en la continuidad del negocio, no sólo apoyando a los profesionales de la empresa, sino también a la ciberseguridad de todo el sistema. Las capacidades de registro y adquisición de datos facilitan la detección de fraudes y la "revisión forense", permitiéndole determinar rápidamente la causa de problemas perturbadores si se producen.

2. Doblar la apuesta por la gobernanza de datos

A medida que se amplíe la brecha de análisis, será imposible controlar meticulosamente cada dato, por lo que una estrategia eficaz de control de datos es clave para una gestión de la información eficiente, precisa y conforme con la normativa sobre privacidad. Al hacerlo, también fomentará una comprensión de los datos y su linaje que impulsará los esfuerzos analíticos y maximizará el valor de la tecnología en una institución.

Los enfoques anticuados de la gobernanza no logran el equilibrio necesario para la optimización, ya sea creando un almacén de datos empresarial (EDW) centralizado con soluciones monolíticas o renunciando a un EDW en favor de múltiples sistemas analíticos distribuidos. Un modelo más eficaz para la gobernanza adopta la democratización de los datos, proporcionando una plataforma centralizada como fuente de información limpia y fiable. 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 y análisis práctica

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

Una estrategia eficaz de datos y análisis no puede verse como un enfoque único que se impone a una organización. Debe crearse y perfeccionarse mediante el compromiso con la comunidad, la comprensión de sus necesidades institucionales y la adaptación continua de los análisis para satisfacerlas.

El pensamiento de diseño, la estrategia basada en personas, conecta con las experiencias cotidianas de los usuarios y trata la analítica como una empresa de software trataría un ejercicio de desarrollo de producto. Al apoyar el desarrollo analítico iterativo, puede tomar los requisitos de las partes interesadas y convertirlos en sprints de diseño, satisfaciendo las necesidades individuales en cuestión de semanas, no de meses.

4. Acelerar el trabajo de la plataforma de datos

Para estar preparadas para el futuro, las instituciones necesitan una plataforma de datos disponible de forma continua y tolerante a fallos basada en una infraestructura en la nube, que permita flexibilidad y respalde el éxito de los futuros informes, análisis e inteligencia artificial.

Las soluciones heredadas responden a 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 alejan de estos sistemas desconectados y optan por plataformas basadas en la nube que unifican los datos y permiten una mayor interoperabilidad.

Esto puede ser especialmente beneficioso en la educación superior, donde el ciclo de vida solicitante-alumno-alumno transfiere rápidamente la relación constituyente de un departamento a otro.

5. Impulsar el ecosistema de talento analítico

No olvide capacitar a las personas. La tecnología es importante, pero necesitará conocimientos técnicos para gestionar sus programas con éxito. Si ofrece formación especializada a los empleados, podrá acelerar los proyectos piloto clave, lo que a su vez contribuirá a mantener al personal comprometido y motivado.

Ese tipo de compromiso con la comunidad es esencial, ya que crea una cultura en la que todos pueden ayudar a gestionar la calidad de los datos y utilizar la información para resolver problemas del mundo real, como seleccionar a los solicitantes más adecuados o identificar a los estudiantes actuales que necesitan apoyo académico. Al fomentar el aprecio por la analítica en toda la organización, se impulsa la eficacia de los datos en todos los departamentos.

6. Aproveche los modelos de datos y las herramientas adecuadas

Una forma de acelerar su estrategia de datos es utilizar modelos de datos y herramientas analíticas planificadas para poner en marcha su proceso de adopción a un coste asequible. Con este enfoque, puede saltarse el laborioso proceso de definir sus propios modelos, al tiempo que facilita enormemente los esfuerzos de gobernanza con metadatos y linajes trazables para todos los elementos ya aplicados.

Busque modelos centrados en la educación superior que satisfagan las necesidades comunes con flexibilidad adicional para servir mejor a sus objetivos institucionales.

7. Establecer análisis DataOps

Las operaciones de datos (DataOps) implican el uso de principios ágiles, pruebas, automatización y medición de resultados para garantizar que la información valiosa llegue a las manos adecuadas en el momento oportuno y aporte valor a los responsables de la toma de decisiones con mayor rapidez. De este modo, los científicos y analistas de datos dedican menos tiempo a procesos manuales repetitivos y más a innovar.

El éxito de los programas DataOps es posible gracias a una gobernanza y unos metadatos sólidos. Con esto en su lugar, puede automatizar las pruebas continuas de su canal de análisis para garantizar que todos los datos que fluyen a través de su institución son verificados y fiables.

Acelerar 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 -y en las personas, los procesos y la tecnología que los impulsan, las instituciones se preparan para el futuro, impulsando la innovación y las soluciones basadas en datos año tras año.