sistemas de información universitaria: el caso de la

IX Jornadasde Reflexión y Debate de las Unidadesde Calidad de las Universidades Españolas

2 18Zaragozac

Sistemas de información universitaria: el caso de la Universidad de Zaragoza

Fernando López PlanaUNIDAD DE CALIDAD Y RACIONALIZACIÓN

UNIVERSIDAD DE [email protected]

DATUZ: aplicación SeGeDa

Sistemas de información universitaria: el caso de la UZ

BD AcadémicaSIGMA

BD AcadémicaADMISIÓN

BD RRHHPEOPLE

BD InvestigaciónCIENTIA

BD InvestigaciónSIDERAL

BD EconómicaUNIVERSITAS XXI

BD DocenciaPOD

Necesidades de información INTERNAS: Toma de decisiones de alto nivel Apoyo a la Gestión administrativa y

de titulaciones Desarrollo de proyectos

Necesidades de información EXTERNAS: Rendición de cuentas / Transparencia

Acreditación de titulaciones Estadísticas oficiales

Rankings Open Data


ESQUEMA DE DATOS: ORÍGENES Y SALIDAS

• Existe un Data Warehouse previo, estancado• Crecientes demandas de información y necesidad de apoyar en datos la toma de decisiones

• Evolución hacia la rendición de cuentas y transparencia

• Se decide poner en marcha el proyecto DATUZPremisa: el ALCANCE INICIAL debe incluir como mínimo lo mismo que tenemos en el Data Warehouse previoGarantizar la calidad de los datos mediante la VALIDACIÓN

DIAGNÓSTICO DE LA SITUACIÓN (2012)


ANTECEDENTES: NO PARTIMOS DE “CERO”

• Plan Estratégico UZ 2002: “definir un sistema de información que ayude a la toma de decisiones”

• Se adquiere una herramienta web, desarrollada por un proveedor ‐>DATA WAREHOUSE (2006), también en otras universidades

• Objetivo: ayudar a la toma de decisiones y responder a las demandas de datos e indicadores

• Se ponen en explotación indicadores del ámbito académico y de RRHH


• No hay control sobre la explotación de nuestras bases de datos: necesidad de contratar nuevos desarrollos

• Poca capacidad de respuesta ante nuevas necesidades• Coste de licencias y desarrollos• Interfaz poco atractiva• Proporciona informes cerrados, el usuario no tiene un papel activo

• Gestión de usuarios: pocos y con visualizaciones “locales” (sólo los datos del propio centro)

• No hay liderazgo ni iniciativas para seguir desplegando el proyecto

DATA WAREHOUSE 2006‐12: ESTANCAMIENTO


• Permite reaprovechar el trabajo previo: documentación y validación

• Ya hay experiencias previas de éxito (ULL)• Ahorro de costes (software libre: pentaho)• Control sobre nuestras bases de datos• Mayor flexibilidad para nuevos requerimientos y reducción de los tiempos de respuesta

• Permite combinar variables de diferentes ámbitos• Mejor interfaz (aplicación intuitiva y fácil de usar)• Ofrece cuadros de mandos (visión de cada estudio y comparativa con los demás)

• ”Universalidad”: acceso a todo el PAS y PDISistemas de información universitaria: el caso de la UZ

¿POR QUÉ DATUZ?

• Iniciativa del Consejo de Dirección: Director de proyecto: VR TIC Promotores: miembros del Consejo de

Dirección, según el ámbito• Unidades DIRECTAMENTE implicadas por parte de la UZ: SICUZ‐área de aplicaciones (coordinación técnica) Unidad de Calidad y Racionalización (coordinación

funcional)• Unidades relacionadas con el ámbito a desarrollar (encargadas

de la gestión y “propietarias” de los datos)• Socios de la UZ para la puesta en marcha y desarrollo:

SIGMA, StrateBI• Otras unidades: coordinadores de aplicaciones informáticas,

técnicos del SICUZ


ESTRUCTURA DEL PROYECTO DATUZ

• Visión de 360 grados (determinar cuáles son las necesidades de información)

• Desarrollo contrarreloj de ámbitos académico y RRHH. Factores a tener en cuenta: tener una fecha límite (ventaja) disponer de un soporte técnico comprometido

• Desarrollo ámbito por ámbito (los promotores han de ser miembros del Consejo de Dirección). Hasta ahora: Investigación Movilidad Docencia

• Presentaciones y sesiones de divulgaciónSistemas de información universitaria: el caso de la UZ

ARRANQUE DEL PROYECTO DATUZ

DATUZ: CLAVES PARA EL ÉXITO• El objetivo es que se use (parece obvio, pero si no se usa, fracasaremos)

• Proporcionar confianza‐> es necesario que el dato tenga calidad

• Se consigue mediante la VALIDACIÓN• La validación deben hacerla las universidades (no los proveedores)

• Validación en dos líneas: unidades de datos (Unidades de Calidad) y unidades de gestión (“propietarias” de los datos)

• Las unidades técnicas (Informática) o, en su caso, los proveedores NO validan, tienen encomendadas otras funciones (desarrollos), pero formamos parte del mismo equipo (compenetración)


• Si los datos generan confianza, tendremos más usuarios• Cuantos más usuarios, más consultas e incidencias• Importancia de la capacidad de respuesta a los usuarios: Formación y sesiones de divulgación Manuales de usuarios y videotutoriales FAQs Atención personalizada

• Usuarios más formados y autónomos • Se refuerza la validación (VALIDACIÓN CONTINUA)• Más usuarios (también son parte de la validación) y nuevos usos

• Interacción con otras aplicaciones y nuevas visualizacionesCÍRCULO VIRTUOSO (retroalimentaciones positivas)

LA VALIDACIÓN ES EL EJE DEL PROYECTO


¿CÓMO VALIDAMOS? (1)• Cuanto más autónoma sea la unidad de datos, mejor• Acceso a bases de datos (sql) y fuentes contrastadas (ficheros SIIU, Data Warehouse previo), aprovechar cualquier fichero para validar, asegurar la integridad de los datos (validación interna entre cubos)

• Es un proceso largo y costoso‐>INVERSIÓN a medio plazo• Es una validación INICIAL: si es satisfactoria, se pone en explotación

• La validación debe ser CONTINUA, por diversas causas: Cambios normativos Cambios en los orígenes de datos Múltiples combinaciones de variables (medidas y dimensiones) Incidencias detectadas por los usuarios (también son parte

activa de la validación)


¿CÓMO VALIDAMOS? (2)• Implicar a las unidades gestoras “propietarias” de los datos: son sus datos, se tienen que interesar se van a beneficiar de la depuración de sus datos al final va a ser una descarga de trabajo para ellos

• Establecer una única fuente de publicación de datos• Gestión orientada a la calidad de los datos: aplicaciones de gestión orientadas a la explotación

de datos (“atajos” no) Las malas prácticas en la introducción de datos

tienen consecuencias sobre su calidad• Necesarios liderazgo y promoción: “cultura de la calidad de los datos”


MÁS USUARIOS Y MÁS USOS‐> MÁS ROBUSTO

• Usuarios de otras visualizaciones: Web de titulaciones Portal de Transparencia (cuadros de mandos y

estadísticas por ámbitos) Ficheros Open Data (Zaguán UZ, opendata.aragon.es,

datos.gob.es, europeandataportal.eu)Sistemas de información universitaria: el caso de la UZ

• Usuarios DATUZ: Genéricos (académico, RRHH, investigación) Específicos: Contabilidad analítica Presupuestos (reparto a centros y departamentos) Censos (Secretaría General) Doctorado RD 99/2011 (Escuela de Doctorado:

informes de evaluación de la calidad) Mapa de Internacionalización

OTRAS VISUALIZACIONES: DATUZ ESTÁ DETRÁS


DATUZ: ÚNICA FUENTE (informes evaluación)


HACIENDO BALANCE (1)• Control de la explotación de la información de nuestras BBDD: poseemos el conocimiento

• Tenemos capacidad de respuesta ante nuevas necesidades y demandas

• Capacidad de los usuarios para elaborar informes de diagnóstico, son autónomos para hacer prospectiva: “Peoplehave the power”

• Oportunidad para definir criterios y depurar bases de datos• Se ha aprovechado el viento favorable de la transparencia para disminuir resistencias

• Se ha implicado a los usuarios como parte activa y referencia permanente (“mimarlos”)

• Ocasión de evitar duplicidades y economizar esfuerzos• Se ha integrado la herramienta en otras aplicaciones y visualizaciones: inteligencia institucional



• Cambios institucionales: renovación de cargos y liderazgo cambiante

• Lo urgente versus lo importante• Riesgo de no concebir el proyecto como algo estratégico o transversal

• Autonomía “no controlada” del usuario• Dificultad en darnos a conocer (difusión mejorable)• Riesgo de no comunicar bien para qué sirve: definir los papeles de los actores

• Grado de implicación de las unidades de gestión: Ya tienen sus herramientas de gestión

¿Les sobrecargamos? ¿Somos una injerencia para ellos?

Riesgo de no establecer una única fuente de datos

HACIENDO BALANCE (2)

SORPRESA, SORPRESA• Para los usuarios: cuando lo conocen y ven que puede resolver fácilmente muchas de sus necesidades

• Para las unidades de gestión: por poner en orden sus datos (es una auditoría en toda la regla)

• Para el equipo del proyecto: cuando se concibió el proyecto, no esperábamos el despliegue en diferentes tipos de usuarios y visualizaciones


PROYECTO ROBUSTO: ha crecido la capacidad para responder ante nuevas necesidades

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Muchas gracias por su atención

Fernando López PlanaUNIDAD DE CALIDAD Y RACIONALIZACIÓN

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