3ra reunión técnica - CINDA Barcelona España Octubre 2014

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1 PUCP Buena práctica: Uso de una base de datos robusta que ayuda en la toma de decisiones (Data Warehouse), como fuente principal del Sistema de apoyo a la gestión (SAG) y de estudios estadísticos requeridos por la PUCP 3ra reunión técnica - CINDA Barcelona España Octubre 2014

2 Año de inicio de la Buena Práctica: : Piloto de Indicadores de calidad, herramientas disponibles gratuitas. 2004: Diseño de primer alcance del Data Warehouse (DWH), obtención de respaldo de autoridades, selección y adquisición de herramientas a usarse en el desarrollo. 2005: Puesta en producción inicial del SAG-PUCP: indicadores de calidad de las carreras de pregrado así como información de graduados y titulados : alumnos, postulantes, ingresantes a una unidad, egresados, docentes, cursos y notas. 2008: Ingresantes a una especialidad; Dashboard de un alumno. 2010: Estadísticas de Colegios; Dashboards para Facultades y Departamentos académicos. 2014: Encuestas de Egresados, Dashboards a nivel Universidad de acceso directo a través del campus virtual, incorporación de informes de tipo Self- BI, incorporación de informes para dispositivos móviles

3 Metodología: Definición de la infraestructura y las herramientas de desarrollo. Definición de requerimientos Diseño dimensional y análisis de fuentes de datos. Diseño físico e implementación de base de datos. Desarrollo e implementación de los procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETLs). Análisis, diseño y desarrollo de aplicaciones para la explotación de la base de datos. Implementación, mantenimiento y crecimiento.

4 Recursos humanos, técnicos y materiales involucrados en la Buena Práctica Personal capacitado en diseño de DWH, técnicas BI y estadística. Personal con conocimiento de la institución (know-how durante proceso de autoevaluación e indicadores de calidad) Software: Manejador de Base de Datos Herramienta para facilitar el poblamiento de la nueva base de datos (Herramienta ETL) Herramienta de Desarrollo de Aplicaciones de Usuario Final Hardware: Servidor para la Base de Datos Servidor de Aplicaciones Servidor para la Herramienta ETL

5 Replicabilidad de la Buena Práctica La metodología es replicable en cualquier otra universidad. Se debe contar con el respaldo de las altas autoridades y con un equipo que domine el know-how de la institución. Contar con una sólida base de datos transaccional que guarde información histórica. Hacer una buena limpieza de los datos y que la información que se muestre sea confiable. No solo por las decisiones que se pueden tomar a partir de ellos sino porque de eso dependerá la confianza que genere y el uso que se le dé.

6 Originalidad Es original porque que cuando se puso en marcha no habíamos visto en ninguna otra universidad el uso de metodologías propias del ámbito empresarial (BI). Hemos hecho diversas presentaciones a nivel nacional e internacional del SAG-PUCP

7 Generación de valor Provee información a todas las autoridades académicas y analistas de la información en la universidad. Colegios: Información de indicadores de calidad de sus egresados en la universidad. Alumnos: Seguimiento de su desempeño ciclo a ciclo. Docentes: Seguimiento de su desempeño ciclo a ciclo. Institucional: Plataforma para poder hacer un seguimiento de los principales indicadores de la institución para efectos de evaluación, acreditación y comparación. Por ejemplo, indicadores de calidad de la docencia (proyecto CINDA).

8 Etapas y productos de un proyecto de BI Etapa Productos Análisis del requerimiento institucional Objetivos en términos de BI Poblaciones a estudiar (Unidades de observación) Relación preliminar de indicadores y dimensiones a estudiar Relación preliminar de informes, aplicaciones o técnicas a usar Exploración de fuentes de datos disponibles Descripción y modelos de datos disponibles (de bases de datos transaccionales, de encuestas, etc.) Informe de diagnóstico de calidad de los datos disponibles ETL Diseño Modelos de datos a generar (DW, DM u otra base con los indicadores y dimensiones en estructura apropiada para procesamiento analítico) Especificaciones para ETC Procesamiento analítico Desarrollo Programas o jobs ETC Puesta en producción Manuales de uso Ejecución Base de datos a ser usada en el procesamiento analítico Diseño Prototipos de informes y aplicaciones o Relación de técnicas a usar Desarrollo Programas o aplicaciones de procesamiento analítico Puesta en producción Manuales de uso Ejecución (a cargo de personal BI especializado o del usuario) Resultados del procesamiento analítico Análisis de resultados Informe con Conclusiones y Recomendaciones (a cargo de personal BI especializado o del usuario) Decisiones (a cargo del usuario)

9 Proyecto BI no estándar Ficha resumen Objetivo institucional Objetivo en términos de BI Población a estudiar Relación preliminar de indicadores y dimensiones a estudiar Descripción de datos disponibles y su calidad Mejorar la calidad de los admitidos Mejorar la capacidad que tienen los procesos de admisión de predecir el rendimiento en la universidad. Admitidos a la PUCP de los últimos n años Indicadores de rendimiento en el colegio (Promedios de notas escolares por área, por año y total, condición de haber tenido buen rendimiento en el colegio) Indicadores de rendimiento en las pruebas de admisión (Puntajes parciales y final) Indicador de rendimiento académico en la universidad (Coeficiente de rendimiento académico estandarizado en la PUCP) Existe información de buena calidad de: Notas en los cursos llevados en el colegio en secundaria Puntajes parciales y final en las pruebas de admisión Notas en los cursos llevados en la PUCP de los admitidos a la PUCP de los últimos n años Modelo de datos a generar El modelo E-R de los datos a generar se encuentra en Relación de técnicas a usar Análisis factorial considerando los indicadores de rendimiento en el Colegio y en las Pruebas de admisión Análisis de correlación bivariados del rendimiento en la Universidad versus cada indicador de rendimiento en el Colegio y en las Pruebas de admisión Análisis de regresión considerando como variable dependiente al rendimiento en la Universidad y como variables independientes a las variables que mostraron buena correlación Conclusiones y decisiones Conclusiones El rendimiento escolar es una dimensión importante y diferente a la de las partes de las pruebas de admisión Existe una muy buena correlación entre el rendimiento en el colegio y el rendimiento académico en la universidad. El rendimiento en el colegio debe tener un peso igual a p% para maximizar la capacidad predictiva de los procesos de admisión masivos. Decisiones Usar un peso igual a p% en las fórmulas de los procesos masivos de admisión Crear modalidades de admisión para los alumnos con buen rendimiento escolar: o Para el 1/3 superior de los mejores colegios (ITS) o Para el 1/5 superior de todos los colegios (PAEE) Hacer otro estudio para seleccionar a los mejores colegios.

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