基于商业智能和分析的学术决策工具。Bluefields印度和加勒比大学案例

Deyvon Kestner Ordoñez Cuthbert, Dexon-Mckensy Sambola
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摘要

近年来,高等教育组织和机构通过各种计算机系统生成了大量的数据。这标志着一个时代的过渡;现在,我们正处于大数据时代,人们的注意力集中在如何处理生成的数据上;正因为如此,商业智能和分析,包括一套技术和策略,允许分析数据和提供信息,以支持决策。近年来,Bluefields印度和加勒比大学(BICU)表示有兴趣获得和实施工具,使其最小化管理、分析、提取和可视化学术数据的时间。这个项目的目标是开发一个基于商业智能和分析的工具,以提高BICU大学的决策效率。开发的重点是Bill Inmon的方法论;通过这种方式,确保数据按照机构工作人员所知道的主题和实体进行组织,以确保数据的良好解释,数据仓库的设计是自上而下的。获得满意的结果;然而,也有一些方面可以改进,其中包括纳入预测模型,以预测大学前的学术背景、出身、种族或性别是否会影响学习者的学业表现。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Herramienta basada en Inteligencia de Negocios y Analíticas para la toma de decisiones académicas. Caso de Bluefields Indian & Caribbean University
En los últimos años las organizaciones y las Instituciones de Educación Superior han generado grandes cantidades de datos a través de distintos sistemas informáticos. Esto ha marcado la transición de una era; ahora, estamos en la era del Big Data donde los esfuerzos se centran en qué hacer con los datos generados; debido a esto, la Inteligencia de Negocio y Analíticas, que engloban un conjunto de tecnologías y estrategias que permiten analizar datos y proporcionar información para apoyar en la toma de decisiones. La Bluefields Indian & Caribbean University (BICU), ha expresado en los últimos años interés en adquirir e implementar herramientas que le permitan minimizar el tiempo de gestión, análisis, extracción y visualización de sus datos académicos. El objetivo de este proyecto es el desarrollo de una herramienta basada en Inteligencia de Negocios y Analítica para aumentar la eficiencia de la toma de decisiones de la universidad BICU. El desarrollo se centró en la metodología de Bill Inmon; de este modo, se garantiza que los datos estén organizados por temas y entidad conocidos por los trabajadores de la institución para asegurar una buena interpretación de los datos, el diseño de la Data Warehouse, se realizó de forma descendente. Se obtuvo resultados satisfactorios; sin embargo, hay aspectos que pueden ser mejorados, entre las consideradas está, incorporar modelos de predicción para predecir si, el historial académico previa a la universidad, localización de procedencia, etnia o sexo influye en el desempeño académico de los aprendientes.
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