Big Data y analítica
La importancia de explotar el big data
Las universidades incrementan su big data sin pausa. Las fuentes son diversas: centros de contacto; sistemas de planificación de recursos empresariales (Enterprise Resource Planning, ERP); de gestión de la relación con el cliente (Customer Relationship Management, CRM); de gestión de la relación con el estudiante (Student Relationship Management, SRM); dispositivos de la Internet de las Cosas...
Análisis eficaz de datos en universidades
El big data constituye una potencial fuente de información para mejorar la toma de decisiones y facilitar que las organizaciones sean dirigidas por datos. La tendencia es común en industrias de todas las verticales, incluida la educación universitaria. Sin embargo, un informe de la consultora IDC, arroja que sólo el 24% de los datos generados en...
Desafíos de la transformación data-driven
Los datos tienen el potencial de ser la mayor ventaja competitiva para las empresas. Por ello, la inversión en tecnologías de analíticos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y otras formas de extraer información crecerán exponencialmente en 2023. Todo con el objetivo de convertirse en una organización data-driven. Sin embargo, existen desafíos en común que...
Dashboards: su utilidad para las universidades
Las universidades son cada vez más dirigidas por datos. No sólo deben encontrar las mejores opciones de almacenamiento y procesamiento; también deben presentarlos de la manera que resulte más útil a cada departamento universitario. En muchas ocasiones el problema no es recopilar los datos, sino convertirlos en conocimiento útil para las universidades, que permita tomar decisiones...
Datos sin estructurar: cómo aprovecharlos
Las empresas de hoy en día recopilan más datos que nunca y este cúmulo de información sigue creciendo a un ritmo exponencial. Esta situación les permite tomar mejores decisiones de negocio, pero también da lugar a nuevos desafíos. Hoy en día se generan mayormente datos sin estructurar u obscuros. Suman del 80% al 90%, según las...
Datos de buena calidad en las universidades
Las universidades generan y recopilan datos a partir de muchas fuentes diferentes. Esa multiplicidad puede generar discrepancias en la información y evitar que se obtengan datos de buena calidad. Esto, a su vez, repercute en el funcionamiento de las instituciones y genera problemas, sobre todo si se trata de basar decisiones en datos. Se puede decir...
Alfabetización de datos en universidades
La alfabetización de datos es un componente de la destreza digital. Consiste en la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en contexto. De acuerdo con la definición de Gartner, incluye la capacidad de describir la aplicación de los datos y el valor resultante. Es decir, se trata de la comprensión fundamental de los datos, cómo...
Gobernanza de datos en las universidades
Las universidades generan y gestionan una cantidad siempre creciente de datos, muchos de ellos no estructurados. Para asegurarlos y extraer valor de ellos se requiere de una buena gobernanza de datos. Esto se refiere al conjunto de procesos, roles, políticas, estándares y métricas para el uso eficiente de los datos. Ahora bien, suele...
Datos no estructurados: de potencial riesgo a ventaja
Los datos recopilados en las empresas —incluidas las universidades— se consideran cada vez más una ventaja que un dolor de cabeza. Actualmente, es muy alto el valor de la información que llega a las organizaciones desde fuentes externas. Lo mismo de la proveniente de las personas, los procesos y las tecnologías dentro de una organización. Por...
Universidades dirigidas por datos: sus ventajas
El análisis de datos es hoy uno de los temas más relevantes en la educación superior. Convertirse en universidades dirigidas por datos tiene ventajas importantes para las instituciones. Entre otras cosas, les permite comprender información clave y usarla para mejorar sus estrategias. En México las universidades ya comienzan a ver el análisis de...
