UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE PRESENTACIÓN DEL SISTEMA

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1 UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE PRESENTACIÓN DEL SISTEMA OFICINA DE COOPERACIÓN UNIVERSITARIA, S.A.

2 ÍNDICE DE CONTENIDOS 1. LA INFORMACIÓN Y EL CONOCIMIENTO ESTRUCTURADO EN LAS UNIVERSIDADES UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE, EL SISTEMA DE ANÁLISIS UNIVERSITARIO DESDE UNA DOBLE PERSPECTIVA COMO PRODUCTO FINAL INFORMACIÓN UNIVERSITARIA INFORMACIÓN DE CONTEXTO COMO HERRAMIENTA LAS CARACTERÍSTICAS DEL SISTEMA LOS DESTINATARIOS DENTRO DE LA UNIVERSIDAD OTROS ÁMBITOS LA ARQUITECTURA TECNOLÓGICA LA ELECCIÓN ORACLE 9i DATABASE ORACLE WAREHOUSE BUILDER DISCOVER 4i LA ESCALABILIDAD LA SEGURIDAD Y LA DIVERSIDAD DE USUARIOS EL MODO DE ACCESO A LA INFORMACIÓN: UNA DECISIÓN DE LA UNIVERSIDAD LA CONSTRUCCIÓN LÓGICA DE UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE LAS POSIBILIDADES DE MANEJO LOS RESULTADOS LA IMPLANTACIÓN FASE FASE FASE LOS ENTREGABLES DEL SISTEMA EL MANTENIMIENTO Y LA EVOLUCIÓN LA COMERCIALIZACIÓN CONCLUSIONES Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 2 / 23

3 1. LA INFORMACIÓN Y EL CONOCIMIENTO ESTRUCTURADO EN LAS UNIVERSIDADES Las universidades españolas arrancan el siglo XXI en una posición razonable en cuanto a la automatización de sus procesos. De hecho, casi todas ellas han optado o están optando por soluciones integradas y sostenidas por agentes externos, aunque cercanos en el conocimiento del sector y en la concepción global de la Universidad. Ahora las demandas de la información van más allá. Se trata de proveer a los actores universitarios, desde el Rector hasta el ciudadano, de datos para el análisis. Pero disponer de los datos básicos no equivale a tener todos los que necesitamos, ni mucho menos que estos sean aptos para el análisis que demandamos. Hay una serie de cuestiones previas que tendremos que resolver. Deberemos adoptar algunas convenciones para que, en términos globales, el trabajo sea eficaz. Si la Universidad quiere, además de conocer y analizar, tomar decisiones acordes con su responsabilidad, deberá partir de la idea de que forma parte de un sistema nacional, de un sistema europeo y, finalmente, de un sistema mundial. Esto lleva inevitablemente a análisis comparativos que eviten la autarquía y la autocomplacencia. En esta línea, OCU está colaborando activamente en el grupo de trabajo SCANET, tratando de buscar estándares que faciliten el intercambio de información y la homologación de criterios a nivel internacional. La comparación en sí misma ya implica un acuerdo previo respecto a los criterios de tratamiento de los datos. Por ejemplo, qué es un alumno? : alguien matriculado en un número determinado de créditos? En su caso, en qué número de créditos?; en una sola o en varias titulaciones?. En este sentido, parece conveniente, con independencia de la herramienta y de otros condicionantes, que acudamos a los criterios comúnmente admitidos en el entorno: Consejo de Coordinación Universitaria, Unión Europea y UNESCO. Un problema que ahora tenemos y que debemos resolver es que los sistemas transaccionales de gestión ofrecen los datos supeditados a las rígidas reglas de negocio necesarias para la integridad del propio sistema. La información que se maneja en un datawarehouse, para que sea eficiente, tiene que liberarse de esas reglas y por lo tanto debe posicionarse como un elemento exento de los controles citados. Además, necesitaremos datos de otras fuentes que no son la propia Universidad: de las procedencias ya apuntadas y de otras, como el Instituto Nacional de Estadística, el Instituto Nacional de Empleo y seguramente otras en el futuro. Por ejemplo, para saber cómo evoluciona nuestra curva de matrícula respecto a la curva demográfica de la cohorte de jóvenes con edades comprendidas entre 18 y 24 años en nuestra Comunidad Autónoma o en el Estado necesitamos datos demográficos que no están soportados en los sistemas de gestión universitaria. Aún así, como antes sugeríamos, no es suficiente con disponer de los datos. Hay que organizarlos adecuadamente para que respondan fielmente a las preguntas que nos hacemos. Y, si las preguntas posibles son innumerables, las formas de hacerlas lo son aún más. Ello obliga a una reflexión previa acerca de qué datos necesitamos, cómo los organizamos y cómo los presentamos para que todas las preguntas encuentren la respuesta correcta de la forma que precisa el que interroga. Debemos, entonces, proveernos de herramientas especiales de tratamiento de la información. Son las que se denominan datawarehouse, diseñadas específicamente para los fines que estamos describiendo. Tienen habitualmente tres componentes: el gestor de base de datos; las herramientas propias dedicadas a la extracción, la transformación y la carga de la información desde los sistemas fuentes y la herramienta de presentación al usuario final. Los dos problemas principales que tienen dichas herramientas son, en primer lugar, que no se trata de paquetes de funcionamiento inmediato, sino que deben ser adecuados, personalizados y preparados para el entorno concreto en el que han de trabajar; en segundo término, sus elevadísimos costes, debidos, fundamentalmente, a la novedad, a la escasa competencia y al valor añadido de los sistemas de datawarehouse. Además, el término dato es muy simple y no agota, ni remotamente, el campo de un sistema de información agregada. Tras el dato está la comparación, la simulación, la proyección hacia el futuro, la relación con otros datos, las ratios, los indicadores, las estadísticas, etc. Cada uno servirá a un propósito, a un destinatario, a un momento determinados Finalmente, la información y el conocimiento van dirigidos a destinatarios muy distintos: desde los órganos de gobierno de la propia Universidad hasta los ciudadanos, pasando por todos los colectivos universitarios, con sus distintos perfiles y cometidos dentro de la Universidad. La finalidad con la que se hagan las preguntas y la consideración de la persona que las formule exigirán formas diferentes de presentación que habrá que diseñar Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 3 / 23

4 pensando en las funciones del sistema y en la fisonomía del usuario. Este mismo hecho obliga a que la información pueda presentarse en todos los formatos posibles y a través de todas las formas de acceso que existen en la actualidad: intranet e internet básicamente. El número y la diversidad de los potenciales usuarios obligan, en un sistema distribuido, a la construcción de un robusto núcleo de seguridad que garantice que accede quien está autorizado y que aquéllos que lo están ven tan sólo lo que pueden ver. Un datawarehouse es, por su propia naturaleza, un proyecto dinámico. No es posible imaginar un sistema cerrado que nace con un número de funciones determinadas y no evoluciona. Por el contrario, se nutre de la práctica y de la demanda. Por ello, tiene sentido partir de un núcleo funcional común razonable y completo tecnológicamente para crecer en aquello que aporte valores a cada Universidad o al conjunto de ellas. Necesita especialistas para el mantenimiento y la evolución y ello supone dedicación de personas y recursos. Ahora bien, los costes del sistema suelen estar ya asumidos en la Universidad. Lo que haremos, realmente, será reducir costes hundidos (pasados, no explicitados) y agruparlos en una nueva actividad. Aunque es difícil de cuantificar, sí podemos imaginar cuántas horas se dedican en todas las instancias de cualquier Universidad a construir información para finalidades diversas. Información que a menudo no es íntegra ni fiable, porque las fuentes no son originales o porque el tratamiento de la información no responde a criterios preestablecidos ni homologables con otras universidades u organismos. En un contexto más amplio, hay algunos factores que hacen pensar en la necesidad de un sistema de datawarehouse universitario: la creciente competitividad como elemento fundamental en el funcionamiento futuro de las universidades (descenso demográfico, distrito compartido; en definitiva, mayor libertad de elección); la necesaria transparencia en la gestión de los recursos; las exigencias de la LOU en cuanto a medición de la calidad (agencias evaluadoras, tanto en el Estado como en las comunidades autónomas) y los modelos de financiación, basados cada vez en más comunidades autónomas en ratios, indicadores y objetivos mensurables. 2. UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE, EL SISTEMA DE ANÁLISIS UNIVERSITARIO DESDE UNA DOBLE PERSPECTIVA UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE es la respuesta de OCU a las cuestiones antes apuntadas. En otro sentido, es el resultado último de su proyecto de automatización para la Universidad. No podemos olvidar que un datawarehouse está condicionado por el conocimiento acerca de cómo está organizada la organización de la información en los sistemas fuentes. Es un factor de valor añadido, aunque no excluyente, para las universidades y para OCU, conocer ya la mayoría de los sistemas fuentes y sus reglas de negocio. UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE es una herramienta que se nutre de las bases de datos de gestión y de otras externas que permite, con total flexibilidad y en tiempo real, obtener y combinar todo tipo de datos, indicadores, comparativas y simulaciones para la simple información, el conocimiento, el análisis y la toma de decisiones. Es independiente de las y ofrece la información agregada a los diferentes niveles que libremente se definan en el sistema. UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE está concebido desde una doble perspectiva: como producto final y como herramienta COMO PRODUCTO FINAL Abarca un ámbito funcional que, en líneas generales se describe a continuación: INFORMACIÓN UNIVERSITARIA GESTIÓN ACADÉMICA Las áreas de análisis definidas en gestión académica son: Matriculación Preinscripción Admisión Pruebas de acceso Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 4 / 23

5 Becas Egresados Resultados académicos Gestión económica Ordenación y planificación académica Utilización de espacios Veamos un ejemplo: evolución de alumnos matriculados por rama de enseñanza: GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS La información referente a recursos humanos se ha dividido en dos grandes áreas de análisis: PAS y PDI. Un ejemplo de información agregada: Evolución de los efectivos de profesorado Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 5 / 23

6 GESTIÓN ECONÓMICA La gestión económica se orienta hacia el conocimiento de la evolución de los gastos e ingresos y permite todo tipo de agregaciones y análisis comparativos y proyecciones desde cualquier punto de vista y en relación con las agregaciones funcional, orgánica, económica o de carácter propio que tenga definidas cada Universidad. Un par de ejemplos: 1.- Porcentaje del gasto realizado por diferentes centros de coste en los capítulos II y VI: 2.- Porcentajes de crédito asignados a los diferentes capítulos presupuestarios de gastos: Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 6 / 23

7 INFORMACIÓN DE CONTEXTO CONSEJO DE COORDINACIÓN UNIVERSITARIA Matriculación Egresados INE Datos demográficos Datos económicos Datos laborales UNESCO Estudiantes Inversiones en educación OTROS El futuro de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE como producto se orienta a la personalización y ampliación de las áreas sucintamente descritas y a la construcción, con apoyo en su faceta de herramienta, de nuevas áreas dentro de las agregaciones funcionales ya definidas o totalmente nuevas, como sería el caso de la información bibliotecaria COMO HERRAMIENTA UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE es también una herramienta dinámica que se irá modelando al ritmo de la demanda y por lo tanto de las nuevas necesidades. Para el desarrollo posterior de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE, OCU ofrece varias alternativas, que se deben matizar en cada caso concreto: Mantenimiento expandido del producto, que incluye, además de las prestaciones básicas de los mantenimientos al uso, la administración completa del sistema y la evolución funcional que desee la Universidad. Formación de los técnicos de la Universidad en la herramienta para que ellos mismos trabajen en la evolución funcional que se requiera. Servicios puntuales, técnicos y de consultoría, para la realización de nuevos desarrollos. Como herramienta servirá no sólo para cubrir las nuevas necesidades surgidas en las áreas desarrolladas inicialmente por OCU, sino también para el diseño de nuevas áreas en cualquier otro sistema de información que tenga o pueda tener en el futuro la Universidad. 3. LAS CARACTERÍSTICAS DEL SISTEMA Acceso web a toda la información. Independencia de las plataformas tecnológicas en las que estén construidos los sistemas de gestión de la Universidad. Interfaz de usuario ágil, sencillo, económico y estándar. Rapidez y calidad en los procesos y resultados. Claridad en la interpretación de la información. Documentación completa del catálogo de datos y de los procedimientos de obtención. Visualización de la información de forma integrada, independientemente de la fuente de procedencia. Posibilidad de personalizar el sistema, a la medida de cada Universidad. Potente sistema de seguridad que garantiza el acceso controlado a la información. Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 7 / 23

8 Posibilidad de exportación de los datos a Excel para su tratamiento personalizado. Capacidad de simulaciones sobre los datos obtenidos. Funciones comparativas entre diferentes datos, tanto universitarios como de contexto. La capacidad gráfica del sistema está asegurada tanto por las propias herramientas de su tecnología básica como por las herramientas ofimáticas, en las que se apoya. 4. LOS DESTINATARIOS Los destinatarios de Orientativamente: DENTRO DE LA UNIVERSIDAD UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE, son, en principio, ilimitados. Los máximos responsables: Rector, vicerrectores, Secretario General, Gerente, etc. Los órganos de gobierno: Consejo de Gobierno, Consejo Social, Claustro Universitario, decanatos y direcciones de escuelas, etc. Los responsables del PAS que se decida: vicegerentes, jefes de área, jefes de servicio, etc. Todos los colectivos universitarios: profesores, estudiantes y P.A.S. Cada uno de ellos con las atribuciones y permisos que se definan OTROS ÁMBITOS UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE está definido tecnológicamente para ser un producto escalable, como luego se explicará con detalle. Ello permite que puedan beneficiarse de sus prestaciones otras instituciones a las que la Universidad tiene el deber de informar, según la LOU: Las comunidades autónomas, agregando la información de las universidades de su ámbito geográfico y organizativo. El Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, a través del Consejo de Coordinación Universitaria, agregando los datos por universidades y/o por comunidades autónomas. Por último, la Universidad puede publicar datos para el conocimiento general: Para el sector empresarial. Para la ciudadanía en general. Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 8 / 23

9 5. LA ARQUITECTURA TECNOLÓGICA 5.1. LA ELECCIÓN En la decisión acerca de la tecnología han primado, y hay que decirlo aunque parezca una tautología, los criterios tecnológicos, sobre los que nos extenderemos enseguida. Ahora bien, siendo estos los más importantes, no han sido los únicos. Se consideraron, entre otros, los dos siguientes: La situación actual de la tecnología en el sector universitario y, en relación directa con ello, la integrabilidad de la solución final. En efecto, por un lado, es abrumadora la mayoría de sistemas sobre bases de datos Oracle en las universidades españolas; por otro, todas las piezas de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE pertenezcan a la gama de Oracle: ambos factores facilitan la evolución tecnológica futura, reducen incertidumbres de acompasamiento de las diferentes piezas, y hacen, en definitiva, que las transacciones sean más sencillas entre origen (sistemas fuentes) y destino (datawarehouse). En definitiva, con Oracle se reduce la complejidad, ya que integra directamente en Oracle 9i todos los componentes clave de datawarehouse y business intelligence. La vertiente económica de la decisión. Como apuntábamos al principio, los sistemas de datawarehouse son novedosos, aportan mucho valor añadido y el mercado de productos es relativamente escaso. Todo ello hace que los precios se disparen en costes para el comprador, que ha de afrontar, además de las inversiones en la compra del sistema y del hardware correspondiente, la de las licencias del software básico. En el caso de Oracle, las cosas son bien distintas: OCU y Oracle negociaron en el año 2001 una licencia campus a un precio magnífico para las universidades, gracias a la sensibilidad demostrada por Oracle respecto al sector universitario. OCU comercializa la licencia campus y la mejor prueba de las bondades del acuerdo es que prácticamente todas las universidades o han firmado ya o están interesadas en hacerlo. Así las cosas, no hay costes adicionales para las universidades que ya tengan o vayan a tener licencia campus, puesto que todas las piezas tecnológicas de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se encuentran incluidas en la misma. Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 9 / 23

10 Con Oracle se reduce la complejidad y el coste, integrando directamente en Oracle 9i todos los componentes clave de datawarehouse y business intelligence, se pueden obtener un sistema en producción minimizando los costes y el riesgo de implantación. No todos los vendedores proporcionan una gama tan completa de servicios integrados Comentaremos ahora breve y esquemáticamente las razones estrictamente tecnológicas que aconsejaron la elección, diferenciando cada una de las tres piezas básicas de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE: Oracle 9i Database, Oracle Warehouse Builder y Oracle Discoverer 4i ORACLE 9i DATABASE Ha establecido el récord mundial para el procesamiento de transacciones en un solo servidor. Dispone de la mejor relación de escalabilidad por procesador Es la base de datos más utilizada en sistemas en producción de datawarehouse. Las características de autoadministración y autoafinación reducen espectacularmente el tiempo de los administradores: los wizards y los consejos ayudan a estos a lograr el óptimo rendimiento. El módulo Resource Management mejora el rendimiento de las transacciones al posibilitar la modificación dinámica de los recursos del sistema, como la CPU y la memoria. El módulo Recovery Management facilita una configuración de backup por única vez, administración automática de backups y de archived logs a través de la ventana de recuperación especificada por el usuario, backups y restores que se pueden poner nuevamente en marcha y la especificación del horario de recuperación. Oracle9i Database incluye parámetros de inicialización dinámicos, elimina la necesidad de administrar directamente los archivos de la base de datos al introducir el concepto de Oracle Managed Files, y administra, de manera automática, los requisitos de espacio. Ofrece una infraestructura completa e integrada de análisis y de datawarehousing. Las soluciones de business intelligence de Oracle9i son sencillas, económicas y rápidas para el uso. Las herramientas de Extracción, Transformación y Carga (ETL) de Oracle9i Database facilitan la integración de datos de distintas fuentes. Las características de datawarehousing le permiten almacenar y acceder a volúmenes masivos de datos con un alto rendimiento. Oracle9i Database proporciona una funcionalidad ETL construida expresamente para mejorar el rendimiento y la escalabilidad del datawarehouse. Hay que destacar que la mayoría de las herramientas ETL no disponen del paralelismo ni de las funciones de optimización que caracterizan a Oracle9i Database. Es la mejor opción para un sistema de alta disponibilidad. Oracle9i ofrece un altísimo rendimiento, una escalabilidad prácticamente ilimitada para los datos universitarios y alta disponibilidad y seguridad para los usuarios y los datos. Oracle9i es hoy, y previsiblemente en el futuro, la conjunción de multitud de herramientas de business intelligence y de aplicaciones de Oracle y de sus partners, cuya experiencia irá en beneficio del conjunto ORACLE WAREHOUSE BUILDER Oracle Warehouse Builder, es una herramienta que permite diseñar, desarrollar y mantener con facilidad un datawarehouse. Agiliza el tiempo de diseño proporcionando modelos visuales, wizards y una librería de transformaciones predefinidas. La generación de código está libre de errores. Oracle9i Warehouse Builder comprime el ciclo de implementación validando los objetos, mappings y transformaciones antes de generar el código. La rapidez y precisión en la carga de datos se manifiesta en la forma en que los paquetes generados por Oracle9i Warehouse Builder utilizan el motor de transformación de Oracle9i optimizando la carga de los Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 10 / 23

11 datos. La extracción de ficheros planos se puede realizar de una manera convencional o mediante el direct path loader. Existe un manejo centralizado de los metadatos. Oracle9i Warehouse Builder recoge y distribuye los metadatos del datawarehouse a través del estándar CWM (Common Warehouse Metadata ). Warehouse Builder está basado en este estándar y es capaz de intercambiar datos con otros productos que soporten este mismo estándar, como por ejemplo Erwin, Power Designer, etc. Oracle Warehouse Builder permite diseñar, además de los procesos ETL, el modelo de datos del datawarehouse y las áreas de almacenamiento intermedias. Uno de los principales componentes en una solución datawarehouse son los sistemas fuente. Warehouse Builder provee de una manera rápida y cómoda el acceso a los metadatos de los sistemas fuente y utiliza esta información a la hora de representar estas tablas en el proceso de extracción. Los sistemas fuente soportados son: Oracle Ficheros Planos ODBC SAP R/3 DB2, Sybase, Informix, SQL Server, Ingres. Mainframe (con Oracle Pure Extract) El tipo de código generado por los procesos ETL son: SQL DDL para la creación del modelo de datos. PL/SQL para las fuentes de datos relacionales. SQL*Loader para la carga de ficheros plano. ABAP para la extracción de fuentes SAP R/3. Tcl registration scripts para la ejecución desde Oracle Enterprise Manager. La planificación de los trabajos en un entorno Oracle se hace mediante la herramienta Oracle Enterprise Manager (OEM). Warehouse Builder intercambia metadatos con OEM para facilitar el traspaso de los trabajos. Para visualizar los eventuales errores producidos en la carga de datos, Warehouse Builder provee de la herramienta Runtime Audit Viewer, que permite al administrador del sistema descubrirlos y tomar las acciones correctivas correspondientes DISCOVER 4i La interfaz intuitiva de Discoverer guía al usuario a través del proceso completo para construir y publicar sencillos o sofisticados informes y gráficos. El usuario escoge entre múltiples gráficos y configuraciones de tabla y crea una representación de los resultados de su consulta. Entonces puede profundizar en los datos o en los gráficos para ver y analizar los datos con la intención de identificar tendencias y anomalías en el negocio conocer y analizar los de su interés. Permite el acceso del usuario sin necesidad de que un administrador prepare o preconfigure los datos por adelantado. Los informes se pueden compartir y publicar en una gran variedad de formatos, incluyendo HTML, ASCII, Excel y sistemas de MAPI compatibles para distribuir a un gran número de usuarios. La exportación a Excel incluye la creación de cabeceras y el formateo de los datos, así como las sumas totales. Conservando el formato de Discoverer, mejora el rendimiento del usuario. Además los resultados de una matriz son exportados como tablas pivote facilitando el manejo de los resultados para distribuirlos a un grupo de personas. Los usuarios pueden, sobre las consultas que realicen, elegir funciones analíticas establecidas por el administrador o definir las propias. Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 11 / 23

12 Proporciona la posibilidad de crear funciones analíticas anidadas y soporta funcionalidades de Oracle 9i tales como creación de ranking, medias móviles, comparativas y tendencias lineales. Ofrece un elevado rendimiento por su empleo de Cubic Caché, paginación de documentos y monitorización de la actividad. Predice los tiempos de respuesta de cada consulta, informa al usuario y controla en todo momento el mejor uso de los recursos. Optimiza el tiempo de respuesta redirigiendo las consultas a tablas previamente sumarizadas. Los libros de trabajo de Discoverer se pueden incluir dentro de páginas web existentes, especificando las URL s. Discoverer ha sido varias veces galardonada por su facilidad de uso, rendimiento y potencia (PC Week s Analyst Choice Award, DM Review award for business intelligence, #1 in AIR Competitive Usability y Java Developer s Journal s Best Java Reporting tool). Discoverer tiene un alto nivel de integración con la base de datos, lo que simplifica la seguridad, la escalabilidad y el acceso a los datos. Así mismo, también está integrado con Oracle9iAS Reports Services LA ESCALABILIDAD Por los criterios expuestos en el punto anterior, la tecnología de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE ha sido diseñada para que sea posible la consolidación y agregación de la información en niveles superiores al de la propia Universidad. Esto nos puede dar como resultado varios modelos de datos o varios UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE. En principio, se han identificado tres niveles: universidades, comunidades autónomas y Consejo de Coordinación Universitaria. Además de ser un sistema de información, UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se puede utilizar como un sistema ágil de reporte de la información entre diferentes instancias que necesitan la agregación de los datos recibidos LA SEGURIDAD Y LA DIVERSIDAD DE USUARIOS Las alternativas para autenticación única (SSO=Single Sign On), se basan en que el usuario retiene un ticket o recibo de haber sido ya autentificado previamente, que envía a las aplicaciones. En UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se usará el Single Sign On (SSO) basado en cookies. El ticket es una cookie, que se envía a otras aplicaciones como prueba de autenticación. Para implantar ese mecanismo en una aplicación en tres capas es necesario modificar la aplicación para utilizar un módulo servidor de logon. En Oracle este módulo es SSO de Oracle 9i AS. Oracle SSO Login Server permite una integración con servicios SSO propios, de manera que puede confiar en servidores de autenticación SSO propietarios. Discoverer Plus y Discoverer soportan múltiples firewalls y SSL (Secure Socked Layer) para garantizar que los sistemas internos son seguros y accesibles sólo por usuarios autenticados. Con el soporte a la encriptación de datos con protocolos como SSL, personas no autorizadas no podrán acceder a la información que se trasmita a través de la red. El protocolo SSL establece conexiones seguras entre clientes y servidores y proporciona: Autenticación: Un cliente puede determinar la identidad de cada servidor y asegurarse de que el servidor no es un impostor. Opcionalmente, un servidor puede también autentificar la identidad de sus aplicaciones clientes. Privacidad: Los datos que pasan entre el cliente y el servidor se encriptan, de tal manera que si un tercero intercepta los mensajes, no pueda descifrarlos. Integridad: El receptor de los datos encriptados sabe si un tercero ha modificado los datos. Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 12 / 23

13 UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE usa la herramienta Discoverer Administration Edition para determinar cómo los usuarios acceden y ven los datos. Para ello, el administrador define las business areas - conjunto de carpetas que contienen información relativa a un área de negocio común- y los permisos de acceso y privilegio de tareas para cada usuario o role sobre las business areas. Los permisos de acceso determinan quién puede ver y usar los datos en las business areas. Los privilegios de tareas determinan las tareas que cada usuario o role puede ejecutar. Estos permisos tienen efecto únicamente al nivel de business area. Los derechos de acceso a las tablas de la base de datos se controlan por el administrador de la base de datos, de tal manera que aunque el administrador asigne permisos en Discoverer Administration Edition el usuario final no podrá acceder a la información si las tablas referenciadas en las business areas no disponen de los permisos de acceso apropiados en el ámbito de base de datos. Es posible que en algunos casos sea necesario un control de acceso más selectivo. Imaginemos, por ejemplo, que un profesor sólo deba ver los datos referentes a su propio Departamento. Se implementa, entonces, el control de acceso de grano fino que consiste, básicamente, en la generación de unas políticas de seguridad que se asocian a tablas y/o vistas, de tal forma que cuando el usuario accede a un objeto a través de una de estas políticas, Oracle, dinámicamente y de manera transparente para el usuario, modifica la sentencia, para implementar conforme a las mismas el control de acceso. UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE está provisto de unas interfaces propias que permiten definir en con la mayor facilidad las políticas de granularidad EL MODO DE ACCESO A LA INFORMACIÓN: UNA DECISIÓN DE LA UNIVERSIDAD Discoverer proporciona tres formas de acceder a la información: Discoverer Desktop Permite a los usuarios crear consultas, gráficos e informes. Permite análisis drill y pivotado. Se ejecuta en arquitectura cliente/servidor por lo que necesita ser instalado en el PC. Permite publicar los resultados en la web. Está orientado a ser utilizado por administradores y usuarios avanzados Discoverer Plus Al igual que Discoverer Desktop, Discoverer Plus permite crear consultas, gráficos, informes y realizar análisis drill y pivotado. Discoverer Plus es un cliente java y por lo tanto se podrá acceder a él desde un navegador web. Los gráficos creados con Discoverer Plus pueden ser visualizados con Discoverer Viewer. Por sus características, es aconsejable que sea utilizado por usuarios de la intranet. Discoverer Viewer Discoverer Viewer permite al usuario ejecutar y ver informes y gráficos creados por los usuarios de Discoverer Plus o Discoverer Desktop. Los informes que se pueden ver con Discoverer Viewer están dotados de interactividad y permiten al usuario realizar análisis drill y pivotado. Al ser html puro, para ser utilizado no requiere más software que un simple navegador web. A ello se añade que la carga es mínima y la rapidez de las consultas esté asegurada. Por su sencillez y porque los informes son realizados y validados por responsables de la Universidad, se aconseja que sea la herramienta disponible para los usuarios de internet LA CONSTRUCCIÓN LÓGICA DE UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE La arquitectura de los datos en UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE, que a continuación se refleja en un gráfico, responde a los siguientes principios: Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 13 / 23

14 Mantenibilidad. Reducción del impacto al usuario en caso de producirse algún error en la carga. Agilidad en la extracción y carga de los datos. Minimizar dentro de lo posible, la dependencia de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE respecto a la disponibilidad de los sistemas fuente. Escalabilidad del sistema. Para alcanzar los citados objetivos, la construcción del datawarehouse se realiza en las siguientes cuatro fases: Fase 1.- Fuentes Fase 2.- ODS (Operational Data Store) Fase 3.- DDS (Decisional Data Store) Fase 4.- Visualización La fase 1 consiste en: Identificación de los sistemas fuente en los que se encuentra almacenada la información que queremos explotar en el datawarehouse. En el caso de que la fuente sea una base de datos relacional, analizaremos el modelo de datos y las relaciones entre las tablas para identificar cómo está almacenada la información y la calidad de los datos. Si la fuente de datos es una hoja Excel, un fichero plano o está en papel, analizaremos como procesar esta información para que finalmente esté almacenada en nuestro datawarehouse. UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE incorpora una interfaz java que permite introducir y consultar datos no estructurados en el datawarehouse. Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 14 / 23

15 En la fase 2 se realizarán las siguientes tareas: Extracción y carga Para cumplir con el objetivo de minimizar la dependencia de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE respecto a los sistemas fuente y agilizar la carga de los datos, se ha optado por definir una estrategia de carga incremental. Para ello construimos un área de almacenamiento intermedio llamado ODS, que a su vez está dividido en tres capas: ODS Actual. ODS Histórico. ODS Integrado. En el ODS Actual, almacenaremos las tablas de los sistemas fuente con idéntico modelo al del sistema de origen, aunque sólo contendrán los datos que se hayan modificado desde la última vez que se realizó la carga. En este punto ya no necesitamos que los sistemas fuente estén disponibles para nosotros, pues ya tendremos toda la información necesaria en nuestro sistema y en él realizaremos la integración y transformación de los datos. En el ODS Histórico, se irán insertando o actualizando los datos del ODS Actual, de tal forma que tendremos todos los datos de cargas anteriores más los de esta última carga, consiguiendo con esto replicar la información contenida en el sistema fuente. Desnormalización e Integración En el ODS integrado, almacenaremos los datos, independizando al máximo su modelo del existente en el sistema fuente. En esta fase, se desnormalizan y se integran los datos. En la fase 3, llegamos al estadio más importante en la construcción del datawarehouse, ya que en él se construye el modelo físico al cual accederán los usuarios. Consta de las siguientes tareas: Modelización de los datos en un esquema en estrella. En UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se construye una estrella por cada una de las áreas de análisis. Cada estrella, está integrada por las siguientes tablas: Una tabla central llamada tabla de hechos o fact table. La tabla de hechos contiene las métricas que queremos analizar. Por ejemplo: número de alumnos matriculados, número de créditos matriculados, número de profesores, número de PAS, etc. Varias tablas de dimensiones o tablas Lookup. Las dimensiones contienen los conceptos por los cuales queremos consultar o agregar la información. Por ejemplo, tendremos una dimensión que contenga las titulaciones con sus diferentes jerarquías y atributos, otra que contenga datos referentes a los alumnos como sexo, edad etc. Y siempre tendremos una dimensión de tiempo. Veamos un ejemplo de una tabla de hechos: Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 15 / 23

16 Esta tabla de hechos contiene snapshots del presupuesto de gastos. Las métricas definidas son: el crédito inicial, el crédito total, el crédito disponible, modificaciones de crédito y crédito retenido. Como dimensiones, tiene definidas las diferentes aplicaciones presupuestarias: orgánica, funcional, económica, la dimensión del tiempo y la dimensión de la universidad (útil en el caso de escalabilidad). Ahora, veamos con más detalle una de las dimensiones, por ejemplo la dimensión económica: Agregación Las tablas de hecho se pueden agregar por una o varias dimensiones, de tal forma que si existen datos ya agregados, se accede a estas tablas en vez de acceder a las tablas de detalle. Particionamiento e índices. Para cumplir con el objetivo de mantenibilidad del sistema, las tablas de hecho se particionan (normalmente por la dimensión de tiempo), de tal manera que cuando queramos archivar datos históricos sea fácil tanto su archivado como, si fuese necesario, su posterior recuperación. Un sistema datawarehouse basado en Oracle, utiliza un plan de ejecución específico para modelos en estrella. Para que se pueda cumplir este plan de ejecución, las tablas deben estar analizadas y se deben generar índices bitmap en las tablas de hechos. Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 16 / 23

17 Para que la carga de los datos sea más rápida, los índices bitmap se tienen que borrar antes de la inserción de los datos y volverse a crear una vez que los datos ya han sido cargados. En UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE, se automatizan todas las tareas de creación de particiones, creación y borrado de índices bitmap y analyze de las tablas. La fase 4, de visualización, consiste en: Creación de áreas de análisis. Con el objetivo de que el usuario pueda crearse sus propias consultas, utilizando conceptos de negocio y aislándose del lenguaje informático, en UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se crea una capa semántica por cada una de las áreas funcionales objeto de análisis. Normalmente, cada capa de análisis corresponderá a una estrella del DDS. Personalización de la interfaz web. Como vimos anteriormente, la interfaz de Discoverer Viewer se puede personalizar. En UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se ha realizado una personalización, configurable por las universidades. Creación de informes predefinidos. En UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se han desarrollado una serie de informes predefinidos. Esto permite que la implantación de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE sea inmediata. Además, estos informes pueden servir de base a los usuarios y administradores del sistema para crear sus propios informes y completar así el catálogo general de informes de la Universidad. Simulación y proyección. En UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se han construido unas plantillas Excel, para que al exportar los datos desde Discoverer se puedan realizar simulaciones y proyecciones. Creación de informes ad hoc. Los usuarios más avanzados, podrán crearse sus propios informes y publicarlos en la web, con el objeto de que sean visibles para el resto de usuarios. Toda esta estructura sería inmanejable si no existiesen los metadatos (datos sobre los datos), por lo que la información sobre los datos que fluyen en el sistema es almacenada en una base de datos llamada metadata LAS POSIBILIDADES DE MANEJO Las posibilidades más destacables que ofrece UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE son: La interfaz html es personalizable en cada Universidad. Se debe clasificar a los usuarios en roles con objeto de asignarles a cada uno de ellos un acceso personalizado. El usuario puede profundizar en los datos (drill-down) o abstraerlos a un nivel de agregación mayor (rollup) facilitando el análisis. Se pueden asociar gráficos a las tablas generadas. Se trata de gráficos dinámicos que cambiarán en función de las modificaciones de la tabla. Se pueden exportar a Excel los datos visualizados y trabajar con ellos de forma local, realizar proyecciones, simulaciones y formular estadísticas, basándose en una aplicación Excel especialmente programada para UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE. Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 17 / 23

18 Los administradores del sistema pueden publicar informes predefinidos para su consulta por el resto de los usuarios. Los usuarios pueden crear y guardar sus propios informes o personalizar los predefinidos. Los informes predefinidos podrán programarse para automatizar el refresco de la información. Los informes predefinidos pueden ser publicados en web. 6. LOS RESULTADOS Los sistemas de datawarehouse, UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE entre ellos, se basan en el concepto de manejo de la información desde distintos puntos de vista: en agregaciones espaciales y temporales flexibles y casi ilimitadas y en la posibilidad de profundizar a niveles mínimos y de conceptualizar la información. Ello hace que apenas sea posible definir las diferentes combinaciones de la información que pueden llevarse a cabo. El principio es que toda la información contenida en un área de negocio puede ser analizada desde todos los puntos de vista y a todos los niveles posibles. Imaginemos un ejemplo: pretendemos analizar los recursos humanos que se dedican a la docencia en una Universidad. Pues bien, podríamos definir tres ejes de información: Tiempo Categorías Ubicaciones organizativas Dentro del eje tiempo, podríamos definir varios niveles: Año Semestre Trimestre Mes Dentro del eje categorías, podríamos definir, también, diferentes niveles: Todos los profesores de la Universidad Categorías básicas: CU, TU, CEU, TEU, asociados, ayudantes, eméritos, visitantes Dentro de cada categoría, las dedicaciones: a tiempo completo, a 5 horas, a 4 horas Tipos dentro de los asociados: 1, 2, 3. Dentro del eje de ubicaciones organizativas definiríamos los siguientes niveles: Toda la Universidad Por departamentos Por secciones departamentales Pues bien, UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE nos permitiría conocer de cualquiera de los ejes y de cualquiera de las jerarquías establecidas en cada uno de ellos cualquier información que seleccionáramos previamente. Así, podríamos conocer, incluso gráficamente, cuál ha sido la política de contratación de la Universidad en los tres últimos ejercicios: si fue más favorable a la numerarización o a la contratación en regímenes no funcionariales. También podríamos conocer la evolución de un Departamento determinado frente a otro o, tan sólo por poner un último ejemplo, qué porcentaje de efectivos tenemos a tiempo completo frente a los que están en dedicación a tiempo parcial. Lo anterior significa que son prácticamente innumerables los informes que se pueden obtener de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE. A continuación ofrecemos algunos ejemplos que ilustran lo dicho: Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 18 / 23

19 Ejemplo 1: comparación entre la curva demográfica y los alumnos matriculados Ejemplo 2: evolución de matriculados por modalidad de ingreso Ejemplo 3: proporción PAS/PDI ( funcionalidad de Drill-Down) Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 19 / 23

20 Ejemplo 4: proporción de alumnos extranjeros matriculados en un curso, clasificados por continente Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 20 / 23

21 Ejemplo 5: tasa de abandono en diferentes titulaciones Ejemplo 6: estudiantes procedentes de comunidades autónomas cercanas 7. LA IMPLANTACIÓN A continuación describimos, a grandes rasgos, un proceso de implantación de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE. En su momento, las fases esbozadas se adaptarán a las peculiaridades, condicionamientos y exigencias de cada Universidad. Tómese lo que sigue, por tanto tan sólo como un avance indicativo. OCU consensuará individualmente con cada Universidad un documento de implantación en el que se desarrollará con todo detalle cada una de las fases apuntadas. La implantación del sistema consta de tres fases: 7.1. FASE 1 Instalación y parametrización de la solución elegida para UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE: Oracle 9i Database, Oracle Warehouse Builder, OracleiAS, Discoverer, etc 7.2. FASE 2 Extracción y carga inicial de todos los datos históricos de los sistemas fuente. Posteriormente, una vez validados los datos de la carga inicial, se realizará una segunda carga, esta vez incremental, y se definirán los periodos de refresco posteriores. En esta fase se cargarán y validarán todos los Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 21 / 23

22 informes predefinidos de los que consta UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE y se definirán los perfiles de actuación de los usuarios FASE 3 La tercera y última fase es la de explotación del sistema, en la que se impartirán los cursos de formación a usuarios y técnicos. Se pondrá el sistema en explotación y se dará soporte in situ. 8. LOS ENTREGABLES DEL SISTEMA Con UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se entregarán, como producto: Las Business Areas o dominios de análisis Un conjunto de indicadores. Informes genéricos. Se proporcionará también la herramienta que permite la generación de nuevas consultas, ratios e indicadores. La documentación de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE contendrá: Guía rápida de uso para el usuario. Documentación técnica y funcional del sistema para el administrador. Documento de recomendaciones para el correcto dimensionamiento de las instalaciones y de los entornos de producción. 9. EL MANTENIMIENTO Y LA EVOLUCIÓN OCU garantiza, al igual que en todos sus productos, la evolución continua de su producto, además de la prestación de los servicios asociados que demanden las universidades. En este sentido: La evolución tecnológica se asegura mediante la opción de mantenimiento básico del producto. UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE estará siempre en la tecnología más adecuada para las universidades. La información de contexto: INE, OCDE, UNESCO etc., será actualizada y preparada por OCU para su consulta. Dado el carácter esencialmente dinámico de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE, OCU presta servicios de consultoría y desarrollo para llevar a cabo cualquier personalización que se requiera, tal como extracción de datos sobre nuevos sistemas fuente, creación de nuevos dominios de análisis, modificaciones en la interfaz, creación de informes complejos, etc. También se ofrece servicios de gestión y optimización de las bases de datos para asegurar el rendimiento máximo del sistema. La universidad decidirá y contratará el nivel de mantenimiento que necesita. Será la Universidad la que decida el nivel de mantenimiento que desea, desde el básico hasta el de servicio total. 10. LA COMERCIALIZACIÓN En el desarrollo de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se ha dedicado una especial atención a la cuestión de la escalabilidad (universidades, comunidades autónomas y Consejo de Coordinación Universitaria) atendiendo, como antes sugeríamos, a tres criterios fundamentales: facilitar el trasvase de la información, que dicha información sea homologable y abaratar los costes. Por ello la comercialización de UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE se orientará en una doble vía: Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 22 / 23

23 Hacia las comunidades autónomas para que puedan implantar UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE en todas las universidades de su competencia. De este modo asegurarán que la información es homogénea entre ellas. Hacia las propias universidades una a una o en bloque, preferiblemente agrupadas por comunidades autónomas, con el objeto de minimizar los costes de personalización. Un objetivo principal de OCU es ofrecer tanto a las universidades como a las comunidades autónomas un gran sistema a un precio razonable, más en la línea de los costes que en la de mercado. 11. CONCLUSIONES En un momento de profunda transformación en la Universidad, UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE pretende ser la herramienta con la que la Sociedad y la Universidad puedan conocer de manera científica y objetiva, basada en datos e indicadores, la situación y la posición relativa de unas universidades frente a otras. Para ello, es necesario disponer de un sistema de referencia que permita establecer criterios, estándares y objetivos de comparación que sean comúnmente aceptados. En este contexto, UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE puede contribuir, entre otras cosas, a: Identificar los objetivos de la universidad española del siglo XXI. Implicar a todos en la consecución de dichos objetivos. Abrir la posibilidad de autoevaluaciones o evaluaciones externas. Establecer planes de mejora. Contribuir a mejorar la eficacia, eficiencia y calidad de la Universidad Española. Establecer sistemas nacionales y europeos de información sobre universidades. De forma más concreta, UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE cumple los siguientes objetivos: Proporcionar a los gestores de la Universidad información fidedigna e integrada sobre la situación global de la Institución. Facilitar el diagnóstico del sistema contribuyendo a la toma de decisiones para mejorar el rendimiento institucional. Obtener, automáticamente, los indicadores estándares definidos por las comunidades autónomas (en sus planes de financiación) por el Consejo de Universidades (en el catálogo consensuado), por el Plan nacional de Evaluación de la Calidad, previsto en la LOU y por cualquier otro agente interno o externo en el futuro. En este sentido, UNIVERSITAS XXI DATA WAREHOUSE no sólo proporcionará los indicadores actuales, sino que permitirá la modificación, ampliación o reestructuración de estos. Servir como ayuda para la introducción de sistemas de medición de calidad y rendimiento en las universidades. Realizar un seguimiento dinámico de la evolución de la Universidad, reflejando los cambios producidos en el tiempo. Posibilitar estimaciones, proyecciones y previsiones en la evolución de los datos esenciales de la Universidad. Aproximar la Universidad a la Sociedad gracias a un análisis comparado de la formación académica ofertada y las necesidades reales del mercado. Alcanzar la máxima transparencia en la gestión universitaria. Contribuir a la movilidad estudiantil y del profesorado, mediante el conocimiento comparado de diferentes realidades universitarias. Muchos otros a los que está dispuesto a responder, dada su versatilidad y su proyección de futuro. Presentación UXXI - DW 01/06/2004 Pág.: 23 / 23