Datawarehouse UNIVERSIDADES ANDALUZAS Y CICE DE LA JUNTA DE ANDALUCÍA. Especificaciones Funcionales Selectividad

Transcripción

1 Datawarehouse UNIVERSIDADES ANDALUZAS Y CICE DE LA JUNTA DE ANDALUCÍA Especificaciones Funcionales

2 Pág. 2 de 2 ÍNDICE INTRODUCCIÓN... 3 CONTENIDO... 4 ALCANCE MODELO... 5 MODELO ANALÍTICO... 6 TARJETA DE SELECTIVIDAD... 6 CALIFICACIONES POR MATERIA... Error! Marcador no definido. ASUNCIONES... 7 ESPACIO TEMPORAL... 7 INDICADORES... 8

3 Pág. 3 de 3 INTRODUCCIÓN El presente documento ha sido elaborado por FUJITSU/ID-EST, y a permitido cubrir dos objetivos: 1. Sintetizar el alcance de la solución propuesta, en el área de., más allá de nuestra licitación formal, en base a los requerimientos del pliego más determinados aspectos, que se pueden considerar como valor añadido, que en base nuestra experiencia, en implantaciones previas en otras Universidades, han dando lugar a un producto/modelo base que en cierta medida podría ser aprovechado por las Universidades andaluzas más la CICE en el presente proyecto. 2. Poner de manifiesto algunos aspectos funcionales que, de acuerdo a nuestra experiencia en la implantación de entornos DataWarehouse para Universidades, consideramos de interés para aclarar o discutir antes de proceder a realizar la implantación de la solución propuesta, en el ámbito de, en cada una de las Universidades y la CICE, puesto que pueden ser origen de divergencias en los criterios a aplicar por cada organización. Por lo tanto, a nivel del alcance y de modelo de análisis, tras el análisis y reuniones de seguimiento mantenidas con los responsables del entorno de, se han realizado todas aquellas apreciaciones o interpelaciones que se han considerado necesarias a efectos de obtener un resultado final que refleje de una forma fiel las problemáticas o casuísticas a resolver en el área funcional objeto del presente documento.

4 Pág. 4 de 4 CONTENIDO El presente documento se estructura en cuatro secciones bien diferenciadas: Alcance: Modelo: Asunciones: Indicadores: Detalla la visión global de la capacidad analítica que se obtiene, desde el punto de vista del gestor de la información, de manera que se define el alcance de nuestra propuesta del Datamart de, teniendo en consideración el total cumplimiento de los requerimientos expuestos en el pliego, y aquellas puntualizaciones necesarias en los aspectos que requieran algún tipo de matización. Trata desde un punto más particularizado cada uno de los bloques de información, que componen el Datamart de, así como aquellas asunciones que nos sirven de base en la implantación del modelo analítico. Es decir se plantean los requisitos y un modelo propuesto en el que se detallan aquellas incorporaciones, que son interesantes abordar desde el ámbito de mejoras, y aspectos que contribuyan a la aportación de consideraciones que supongan una ampliación del valor añadido aportado por el mismo. Detalla explícitamente cada una de las determinaciones y reglas a aplicar en cada una de las facetas que componen el modelo analítico de, que se han obtenido y consensuado tras las diferentes reuniones mantenidas con los responsables de área involucrados en la definición del sistema de análisis correspondiente. Desglose pormenorizado de aquellos indicadores que nos sirven como base analítica o escenario de mínimos, de acuerdo a los requerimientos del pliego, así como el detalle nivel de profundidad asumido en cada uno de ellos. El planteamiento realizado en cada una de estas secciones se ha realizado siempre desde un punto de vista constructivo, aportando aquellas sugerencias y decisiones que se han considerado necesarias e interesantes, desde el punto de vista de las Universidades de Andalucía y la CICE, siempre tomando como base las decisiones adoptadas, de una manera empírica, por el conjunto de Universidades españolas con las que hemos o estamos colaborando.

5 Pág. 5 de 5 ALCANCE MODELO De acuerdo a las necesidades expuestas por el conjunto de las Universidades de Andalucía y la CICE, y en base a nuestra experiencia, no solo en el ámbito de la tecnología aplicada a la Gestión del Conocimiento sino en el campo de la Gestión Universitaria, se ha diseñado un modelo dimensional de análisis de información en el ámbito del área de cuyo alcance y objetivos deben cubrir sobradamente dichas necesidades. Los datos de análisis recogidos en el sistema de información conforman un subconjunto del entorno de que deben proveer de capacidad analítica, en contraposición al sistema de gestión implementado por los sistemas transaccionales propios de cada Universidad. Como parte de una solución DataWarehouse totalmente integrada, el Datamart de aporta información que puede se compartida con otros Datamarts (p.e. en el módulo de POD, la oferta universitaria se puede analizar conjuntamente con datos provenientes de ). Respecto a la capacidad analítica, del modelo de datos a implementar, nuestra propuesta se circunscribe a los siguientes ámbitos funcionales: TARJETA DE SELECTIVIDAD Información entregada en la Tarjeta de del alumno (notas por bloques de materias, nota de expediente, nota media PAU, nota de acceso a la universidad, etc.) MATERIAS DE SELECTIVIDAD Materias en las que se examinan los alumnos Notas por convocatoria

6 Pág. 6 de 6 MODELO ANALÍTICO TARJETA DE SELECTIVIDAD Información entregada en la Tarjeta de del alumno; Para cada alumno que realiza las pruebas PAU se recoge la siguiente información que forma parte de la Tarjeta de : - Opción de selectividad - Convocatoria de selectividad - Centro donde se realizan las pruebas - Nota de expediente del alumno - Nota media del bloque de asignaturas comunes - Nota media del bloque de asignaturas de opción - Nota obtenida en las pruebas PAU - Nota de acceso a la universidad MATERIAS DE SELECTIVIDAD Materias en las que se examinan los alumnos; Los alumnos que realizan las pruebas PAU se examinan de materias comunes (obligatorias) y opcionales (según la opción de selectividad). Notas por convocatoria; Para cada materia y convocatoria se puede obtener la nota obtenida en las PAU. También se puede consultar la nota media por alumno para todas las materias y/o convocatoria.

7 Pág. 7 de 7 ASUNCIONES Siempre teniendo en consideración el completo cumplimiento de las especificaciones enumeradas en el pliego, se ha de tener presente que al tratar el modelo de, no como un Datamart individual sino como un módulo que forma parte de un completo y complejo sistema de información, nos encontramos con aserciones que han sido cuestionadas y planteadas para la completa integración del conjunto de Datamarts que conforman el modelo implantado. Tener en consideración estas definiciones nos ha permitido disponer de un modelo más abierto y dinámico. ESPACIO TEMPORAL El análisis temporal es uno de estos aspectos que en todos los Datamart nos hemos cuestionado, tanto su detalle atómico como la relación de este detalle con los espacios temporales especificados en el resto del proyecto. La correcta definición de esta asociación es la que nos permita cruzar información, con el mismo nivel de agregación, entre diferentes módulos analíticos. El análisis de la información de se realiza por curso académico. En caso de necesitar el cruce de datos entre este módulo y un módulo con temporalidad mensual, el cruce se realiza fijando el mes a septiembre para el curso académico que se esté considerando.

8 Pág. 8 de 8 INDICADORES A continuación se detallan todos los indicadores contemplados por el modelo de. Para cada indicador se dispone de una ficha en la que se detalla: - temporalidad de explotación: Dimensión temporal sobre la que se puede realizar cualquier agregación analítica. - dimensiones/atributos de análisis Atributos sobre los cuales se puede disgregar la información disponible. - descripción técnica Descripción desde un punto de vista técnico del algoritmo utilizado para el cálculo del indicador. - definición funcional Definición desde un punto de vista de usuario final de la metodología corporativa que se ha aplicado para la obtención del indicador.

9 Pág. 9 de 9 INDICADOR Temporalidad Dimensión/Atributo Análisis Descripción técnica Definición funcional Núm. Alumnos de Curso Académico Universidad, CCAA, Rama Enseñanza, Tipo CCAA, Convocatoria, Vía acceso COUNT DISTINCT del campo ID_ALUMNO_SEL realizado directamente sobre la tabla DT_SELECTIVIDAD, agrupando a través de campo atributo de análisis. Esta agrupación agrega los alumnos y el número siempre es coherente según el nivel de agregación (el total de alumnos siempre es el mismo). Número de alumnos que han realizado las Pruebas de Acceso a la Universidad (P.A.U.) INDICADOR Temporalidad Dimensión/Atributo Análisis Descripción técnica Definición funcional Nota Media Curso Académico Universidad, CCAA, Rama Enseñanza, Tipo CCAA, Convocatoria, Vía acceso AVG del campo MEDIASEL de la tabla DT_SELECTIVIDAD agrupando (GROUP BY) según los diferentes atributos de análisis Nota Media de INDICADOR Nota Media Prueba 1 Temporalidad Dimensión/Atributo Análisis Descripción técnica Definición funcional Curso Académico Universidad, CCAA, Rama Enseñanza, Tipo CCAA, Convocatoria, Vía acceso AVG del campo MEDIASEL1 de la tabla DT_SELECTIVIDAD agrupando (GROUP BY) según los diferentes atributos de análisis Nota Media para la prueba 1 de

10 Pág. 10 de 10 INDICADOR Nota Media Prueba 2 Temporalidad Dimensión/Atributo Análisis Descripción técnica Definición funcional Curso Académico Universidad, CCAA, Rama Enseñanza, Tipo CCAA, Convocatoria, Vía acceso AVG del campo MEDIASEL2 de la tabla DT_SELECTIVIDAD agrupando (GROUP BY) según los diferentes atributos de análisis Nota Media para la prueba 2 de INDICADOR Temporalidad Dimensión/Atributo Análisis Descripción técnica Definición funcional Nota Expediente Curso Académico Universidad, CCAA, Rama Enseñanza, Tipo CCAA, Convocatoria, Vía acceso AVG del campo NOTAEXP de la tabla DT_SELECTIVIDAD agrupando (GROUP BY) según los diferentes atributos de análisis Nota Media de Expediente

11 Pág. 11 de 11 INDICADOR Temporalidad Dimensión/Atributo Análisis Descripción técnica Definición funcional Nota Universidad Curso Académico Universidad, CCAA, Rama Enseñanza, Tipo CCAA, Convocatoria, Vía acceso AVG del campo MEDIAUNI de la tabla DT_SELECTIVIDAD agrupando (GROUP BY) según los diferentes atributos de análisis Nota Media de

12 Pág. 15 de 12 En la siguiente matriz se observa para cada indicador del Datamart de, las carpetas en las que se incluyen y la declaración de cada uno de los cruces disponibles a nivel de dimensión de análisis y atributo específico. DIMENSIONES Alumnos Tiempo Académico Universidades ATRIBUTOS Centro Convocatoria Materia Tipo Expediente Tipo Materia Centro Convocatoria Opción Tipo Acceso INDICADORES CARPETAS Nº Alumnos Aptos (Tarjeta) X X X X X X X Nº Alumnos (Tarjeta) X X X X X X X Nota Media (Detalle) X X X X X X X X Nota Media Expediente (Tarjeta) X X X X X X X Nota Media Prueba 1 (Tarjeta) X X X X X X X Nota Media Prueba 2 (Tarjeta) X X X X X X X Nota Media (Tarjeta) X X X X X X X Nota Media Universidad (Tarjeta) X X X X X X X