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UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES
“UNIANDES”
FACULTAD DE SISTEMAS MERCANTILES
PROGRAMA DE MAESTRÍA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN
GERENCIAL
ARTÍCULO CIENTÍFICO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL GRADO
ACADÉMICO DE MAGISTER EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN
GERENCIAL
TEMA:
GENERACIÓN DE INDICADORES EDUCATIVOS ESTUDIANTILES
MEDIANTE DASHBOARD PARA LA DIRECCIÓN ACADÉMICA DE LA
UPEC
AUTORA: ING. CASTRO CHAUCA EVELIN RUBIELA
TUTORES: DR. ROMERO FERNÁNDEZ ARIEL JOSÉ, PHD
ING. SANDOVAL PILLAJO ANA LUCÍA, MG
IBARRA-ECUADOR
2019
APROBACIÓN DE LOS TUTORES DEL TRABAJO DE TITULACIÓN
CERTIFICACIÓN:
Quienes suscriben, legalmente CERTIFICAMOS QUE: El presente Trabajo de
Titulación realizado por la Ing. Evelin Rubiela Castro Chauca estudiante del programa
de Maestría en Sistemas de Información Gerencial, Facultad de Sistemas Mercantiles,
con el tema “GENERACIÓN DE INDICADORES EDUCATIVOS
ESTUDIANTILES MEDIANTE DASHBOARD PARA LA DIRECCIÓN
ACADÉMICA DE LA UPEC”, ha sido prolijamente revisado, y cumple con todos los
requisitos establecidos en la normativa pertinente de la Universidad Regional Autónoma
de Los Andes -UNIANDES-, por lo que aprobamos su presentación.
Ibarra, junio de 2019
_______________________________ _______________________________
Dr. Romero Fernández Ariel, Ph.D Ing. Sandoval Pillajo Ana Lucía, MG
TUTOR TUTORA
DECLARACIÓN DE AUTENTICIDAD
Yo, Ing. Castro Chauca Evelin Rubiela, estudiante del programa de Maestría en
Sistemas de Información Gerencial, Facultad de Sistemas Mercantiles declaro que todos
los resultados obtenidos en el presente trabajo de investigación, previo a la obtención del
Grado Académico de MAGISTER EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN
GERENCIAL, son absolutamente originales, auténticos y personales; a excepción de las
citas, por lo que son de mi exclusiva responsabilidad.
Ibarra, junio de 2019
_______________________________
Ing. Castro Chauca Evelin Rubiela
CI: 0401497037
AUTORA
DERECHOS DE LA AUTORA
Yo, Ing. Castro Chauca Evelin Rubiela, declaro que conozco y acepto la disposición
constante en el literal d) del Art. 85 del Estatuto de la Universidad Regional Autónoma
de Los Andes, que en su parte pertinente textualmente dice: El Patrimonio de la
UNIANDES, está constituido por: La propiedad intelectual sobre las Investigaciones,
trabajos científicos o técnicos, proyectos profesionales y consultaría que se realicen en la
Universidad o por cuenta de ella.
Ibarra, junio de 2019
_______________________________
Ing. Castro Chauca Evelin Rubiela
CI: 0401497037
AUTORA
CERTIFICACIÓN DEL LECTOR DEL TRABAJO DE TITULACIÓN
Yo, Ing. León Yacelga Andrés Roberto, Mg. en calidad de Lector del Artículo
Científico.
CERTIFICO:
Que el presente trabajo de titulación realizado por la estudiante Ing. Castro Chauca
Evelin Rubiela, sobre el tema: “GENERACIÓN DE INDICADORES
EDUCATIVOS ESTUDIANTILES MEDIANTE DASHBOARD PARA LA
DIRECCIÓN ACADÉMICA DE LA UPEC”, ha sido cuidadosamente revisado por el
suscrito, por lo que he podido constatar que cumple con todos los requisitos de fondo y
forma establecidos por la Universidad Regional Autónoma de Los Andes, para esta clase
de trabajos, por lo que autorizo su presentación.
Ibarra, julio de 2019
____________________________
Ing. León Yacelga Andrés Roberto, Mg.
LECTOR
DEDICATORIA
El presente trabajo está dedicado principalmente a Dios por brindarme la salud, la
oportunidad de vivir y seguir cumpliendo mis sueños, por llenarme de abundantes
bendiciones.
A mis Padres Jorge y Blanca, por darme todo su cariño y comprensión, son mi apoyo y
pilar fundamental, mi ejemplo de lucha, trabajo y perseverancia diaria para lograr siempre
mis objetivos.
A mi esposo Cristian y a mi hijo Emilio, quienes son los compañeros de mi vida diaria,
por su apoyo incondicional y paciencia en este proyecto de estudio, son ustedes mi motor
e inspiración del día a día; esta meta, les dedico a los dos por su amor, comprensión y
cariño, por estar siempre conmigo, en todo momento animándome a continuar pese a las
adversidades que se presentaron en el camino.
A mi sobrina Arleth y mis hermanas Elizabeth y Madelein, por su apoyo desinteresado e
inculcarme siempre el deseo de superación tanto personal como profesional, por estar en
los momentos más importantes de mi vida.
A toda mi familia y a mis suegros Luis y Silvana por estar siempre presentes y ayudarme
en todos los momentos de mi vida; por sus consejos y enseñanzas de vida.
AGRADECIMIENTO
Al finalizar este proyecto quiero agradecer a Dios por todas sus bendiciones, por haberme
otorgado una familia maravillosa, unos padres que han sabido darme su ejemplo de
trabajo, honradez y superación tanto personal como profesional; a mi esposo Cristian por
su amor, apoyo y confianza, por estar en todo momento a mi lado; a mi hijo Emilio por
ser la luz de mis días, mi gran motivación, mi impulso para seguir adelante, por tu
paciencia al sacrificar tu tiempo para culminar este proyecto de estudio.
También quiero agradecer a la Universidad Regional Autónoma de los Andes, directivos
y docentes por la organización del programa de Maestría en Sistemas de Información
Gerencial; a mis tutores Dr. Ariel Romero, Ph.D e Ing. Ana Sandoval, Mg, por haberme
guiado en la elaboración del proyecto de investigación; gracias a la Institución por
acogerme estos dos años de estudio que fueron una experiencia maravillosa en mi vida.
A la Universidad Politécnica Estatal del Carchi – UPEC, por haberme brindado las
facilidades para desarrollar el presente proyecto, especialmente a la Dirección Académica
de la Institución.
ÍNDICE GENERAL
Pág.
APROBACIÓN DE LOS TUTORES DEL TRABAJO DE TITULACIÓN
DECLARACIÓN DE AUTENTICIDAD
DERECHOS DE LA AUTORA
CERTIFICACIÓN DEL LECTOR DEL TRABAJO DE TITULACIÓN
DEDICATORIA
AGRADECIMIENTO
ÍNDICE GENERAL
ÍNDICE DE TABLAS
ÍNDICE DE FIGURAS
RESUMEN
ABSTRACT
1. TEMA ........................................................................................................................ 1
2. LÍNEA DE INVESTIGACIÓN ................................................................................ 1
3. INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 1
4. MATERIALES Y MÉTODOS. ................................................................................ 3
4.1 Tipo de investigación: ................................................................................................ 3
4.2 Población y muestra: .................................................................................................. 4
4.3 Métodos a emplear: .................................................................................................... 4
5. RESULTADOS. ........................................................................................................ 5
5.1 Planificación del proyecto:……………………........................................................7
5.2 Definición de requerimientos del negocio: ................................................................ 8
5.3 Creación e implementación del DataMart: ................................................................ 9
5.4 Especificación y desarrollo de aplicaciones de Business Intelligence: ................. ..13
6. DISCUSIÓN. ........................................................................................................... 16
7. CONCLUSIONES. ............................................................................................. …18
8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ÍNDICE DE TABLAS
Pág.
Tabla 1. Fases de metodología BI Ralph Kimbal ............................................................. 6
Tabla 2. Requerimientos del Negocio .............................................................................. 9
Tabla 3. Indicadores claves de desempeño ....................................................................... 9
Tabla 4. Dimensiones a utilizar en el Datamart .............................................................. 10
Tabla 5. Tabla de hechos construida en base a las dimensiones .................................... 11
ÍNDICE DE FIGURAS
Pág.
Figura 1. Arquitectura BI .................................................................................................. 5
Figura 2. Ciclo de Vida Metodología de Kimball ............................................................ 7
Figura 3. Esquema Estrella. ............................................................................................ 12
Figura 4. Proceso ETL (Extracción, transformación y carga). ....................................... 13
Figura 5. Proceso ETL a partir de base de datos académico. ......................................... 13
Figura 6. Definición de conexión a Oracle. .................................................................... 14
Figura 7. Definición del modelo para la representación gráfica de indicadores. ........... 14
Figura 8. Tasa de matriculación (Por carrera, materia y nivel) ...................................... 15
Figura 9. Dashboard A y B de tasa de matriculación (Por carrera, materia y nivel) ...... 16
Figura 10. Dashboard de tasa de matriculación por carrera ....................................... ....17
RESUMEN
La Universidad Politécnica Estatal del Carchi (UPEC), cuenta con un sistema integrado
universitario el cual gestiona los procesos de las diferentes áreas administrativas y
académicas; la información que se registra en el sistema crece a diario; y, al personal de
la Dirección Académica, le toma demasiado tiempo realizar reportes que permitan
generar indicadores educativos estudiantiles referentes a tasas de matriculación,
promoción, no promoción, admisión y repetición. Por tal razón el presente trabajo tuvo
como finalidad la aplicación de herramientas de Business Intelligence, mediante la
creación de dashboard (cuadros de mando) que permite realizar procesos de manera
automática y sistematizada para generar reportes de los datos de indicadores educativos
estudiantiles de manera rápida y confiable, contribuyendo a la toma de decisiones de las
autoridades universitarias; para ello la metodología de investigación utilizada fue definida
según el enfoque, el alcance y la finalidad; seguida de la metodología de Ralph Kimball
en sus seis fases como: Planificación, Definición de requerimientos del negocio, modelo
dimensional, diseño físico, diseño de proceso ETL y especificación y desarrollo de
aplicaciones de Inteligencia de Negocios; las herramientas utilizadas para la solución,
fueron la suite de código abierto Pentaho; los resultados permitieron obtener un dashboard
que representó los indicadores a través de una interfaz amigable y de acuerdo a lo
requerido por la Dirección Académica; se concluye que las herramientas usadas se
adaptaron a las necesidades y contribuyeron como un factor clave para ejecutar la
propuesta y mejorar los procesos para la toma de decisiones Institucionales.
Palabras clave: Inteligencia de Negocios, Dashboard, Toma de decisiones, Indicadores
educativos.
ABSTRACT
The Politecnica Estatal del Carchi University (UPEC) has an integrated educational
system that manages the processes of the different administrative and academic areas.
The information recorded in the system grows daily; and, the staff of the Academic
Direction takes too much time to create reports, which generates educational indicators
relating to enrollment, promotion, non-promotion, admission and repeated rates. For such
reason, the present research has the need for the application Business tools Intelligence
created by a dashboard that allows to simplify processes of automatic and systematized
way to generate reports of every student data in a fast and reliable way, contributing to
the decision making of the university authorities. The methodology used was defined
according to the approach, scope and purpose; followed by Ralph Kimball’s methodology
in its six phases as planning, business requirements definition, dimensional model,
physical design, ETL process design and Business Intelligence applications. The tools
used for the solution were the open source by Pentaho. The results allowed obtaining a
control panel that represented the indicators through a friendly interface, according to
what was required by the Academic Direction. It is concluded that the tools used were
adapted to the needs and contributed as a key factor to complete the application and to
improve the processes for the decision making of the university.
Keywords: Business Intelligence, Dashboard, Decision Making, Educational Indicators.
1
1. TEMA
Generación de indicadores educativos estudiantiles mediante dashboard para la dirección
académica de la UPEC.
2. LÍNEA DE INVESTIGACIÓN
Aplicación de los sistemas informáticos en la toma de decisiones gerenciales.
3. INTRODUCCIÓN
Uno de los baluartes de las Instituciones de Educación Superior es la excelencia y calidad
reconocidas principalmente por la docencia, investigación, gestión y vinculación con la
sociedad que son los pilares fundamentales para que las Instituciones sigan manteniendo
un sitial privilegiado para la sociedad. Por lo tanto se puede deducir que la satisfacción
del estudiante y su permanencia en una Universidad es un resultado deseado por todos; y
que de esta forma las Universidades buscan nuevas estrategias con visión a generar
permanencia estudiantil factor importante de la calidad de la educación superior (Tórres,
2015).
Hoy en día, la gestión de la información y las ventajas competitivas que implica su uso
ha tomado mayor relevancia en el seno de las Instituciones de Educación Superior. Según
(Castillo, González, & Muñoz, 2018) el ser humano ha evolucionado y así mismo las
tecnologías que permiten obtener y gestionar los datos; sin duda estamos viviendo una de
las etapas más emocionantes de la historia de la humanidad desde la llegada de la era de
la información, somos testigos de cómo la tecnología transforma el mundo que nos rodea.
Desde el punto de vista de (Martínez, 2017) la informática ha permitido llevar a cabo
procesos académicos, al brindar herramientas que permiten construir sistemas
informáticos que facilitan realizar procesos de seguimiento y la generación de reportes
que son fundamentales a la hora de tomar de decisiones.
Como mencionan (Rodríguez & Da Silva, 2015) Business Intelligence comprende un
conjunto de tecnologías, técnicas, conceptos y herramientas que ayudan al proceso de
toma de decisiones permitiendo que las Instituciones optimicen recursos y mejoren sus
resultados. Su principal objetivo es ofrecer un acceso a los datos de forma simple para
transformarlos en informaciones y estas en conocimiento.
Los campos de aplicación de BI más comunes son: la educación, el sector empresarial e
2
industrial, la banca, salud, turismo, moda y otros, en donde se pueda analizar las
tendencias e identificar la demanda de los consumidores.
Una de las herramientas de análisis (analytics) en el ámbito de Business Intelligence lo
constituye el diseño y construcción de dashboard (cuadros de mando), que “son conocidos
como Aplicaciones de BI que le permite a una organización visualizar la información
importante para monitorear, analizar y administrar el desempeño de negocio de manera
más efectiva” (Reyes-de los Santos, Maya-Pérez, Rosete-Fonseca, & Pérez-Torres, 2016,
pág. 3).
Según los autores (Reyes-de los Santos, Maya-Pérez, Rosete-Fonseca, & Pérez-Torres,
2016) los dashboard están ganando cada vez mayor popularidad en las organizaciones,
por los beneficios que incluye el análisis de los datos históricos para contribuir con el
proceso de toma de decisiones, además deben ser más vistosos con graficas interesantes
que permitan a las organizaciones optimizar el desempeño y alcanzar sus objetivos
estratégicos.
La aplicación de dashboard se encuentra inmerso en los diferentes procesos del ámbito
académico, es así como se puede presentar el siguiente caso de estudio en donde la
aplicación de herramientas de BI ha sido un soporte importante para la toma de
decisiones. En la Fundación Universitaria Católica del Norte de Colombia pionera en
educación virtual, se incorporó herramientas de inteligencia de negocios en el programa
Sistema Integral de Permanencia Estudiantil, tal como menciona (Tórres, 2015), al indicar que
busca liderar y fortalecer acciones institucionales de satisfacción y permanencia dentro de la
Institución, lo que permitió a la Fundación Universitaria visualizar la información que requerían
a través de herramientas flexibles y fáciles de usar para la creación de paneles (dashboards),
cuadros de mando (scorecards) y KPI que les contribuye a tomar decisiones efectivas e
informadas, que estén alineadas con los objetivos y estrategias de la institución.
La Universidad Politécnica Estatal del Carchi cuenta con un sistema integrado que maneja
miles de datos sobre estudiantes, docentes, investigación, entre otros; sin embargo, emplea
mucho tiempo para extraer información necesaria e importante para que las autoridades
puedan tomar decisiones basadas en los datos. Por lo antes expuesto el presente artículo
busca incorporar una herramienta de business intelligence, mediante la implementación
de dashboards (cuadros de mando) que ayuden a generar indicadores educativos
estudiantiles que según (Torres Merlo, 2017, pág. 4) son datos y estadísticas que los
3
sistemas educativos emplean para definirse, describirse, analizarse, legitimarse y
monitorearse. Según el (Ministerio de Educación, 2012) los indicadores educativos se
refieren a tasas de matriculación, promoción, no promoción, admisión y repetición;
además, son una herramientas para guiar y ayudar a determinar posibles problemáticas
que pueden tener la Universidad en cuanto al ámbito educativo estudiantil con relación a
una meta establecida; así como plantear perspectivas sobre la evolución futura de los
fenómenos educativos específicamente de los estudiantes que son el ente principal de la
Institución, y de esta forma tomar decisiones en la Dirección Académica de la Institución
de manera oportuna y eficiente.
Los datos analizados en este punto de vista son aquellos almacenados en el sistema
integrado de la Institución, con la información de los estudiantes de la comunidad
universitaria, con la finalidad de transformarla en conocimiento que permita interpretar
los resultados obtenidos de una manera confiable y práctica.
El objetivo fundamental de este proyecto es “Implementar dashboard para la generación
y seguimiento de indicadores educativos estudiantiles que contribuyan a mejorar los
procesos y a la toma de decisiones de la Dirección Académica de la Universidad
Politécnica Estatal del Carchi”.
En la presente investigación se utiliza la metodología mixta, que de acuerdo a los autores
(Sánchez, Rodrigues, & Costa, 2018), parten de la idea de que el uso de enfoques
cuantitativos y cualitativos, en combinación, proporcionan una mejor comprensión de los
problemas de la investigación que cualquier enfoque por separado, y que los modelos
mixtos constituyen por si solos una metodología.
4. MATERIALES Y MÉTODOS
4.1 Tipo de investigación:
La definición del tipo de investigación se realizó según el enfoque, el alcance y la
finalidad.
De acuerdo al enfoque el tipo de investigación empleado fue el mixto, ya que según
(Cortez, 2018) para obtener los resultados se combina métodos cuantitativos y
cualitativos, que ayudan a dar respuesta al problema de investigación.
Con respecto al alcance se aplicó la investigación descriptiva ya que centra en especificar
4
las características de la población que fue objeto de estudio, describiendo el tema de
investigación en este caso enfocándose en el proceso de generación de indicadores,
mediante la recolección de datos por medio de la encuesta y con preguntas que
permitieron conocer las necesidades y requerimientos de la Dirección Académica de la
UPEC.
Según la finalidad el tipo de investigación utilizada fue la aplicada, debido a que se aplicó
los conocimientos adquiridos para solucionar el problema, en este caso de estudio se
implementó una solución de Business Intelligence, al proceso de toma de decisiones
académicas de la Dirección Académica de la UPEC.
4.2 Población y muestra:
Para los autores (Arias, Villasís, & Miranda, 2016), es importante especificar la
población de estudio porque al finalizar la investigación a partir de una muestra de dicha
población, será posible generalizar o extrapolar los resultados obtenidos del estudio
hacia el resto de la población.
Para el estudio realizado la población fueron el Director y Asistente Administrativo de la
Dirección Académica de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi, quienes
aportaron con la información necesaria acerca del proceso para la generación de reportes
de indicadores estudiantiles; los datos para la obtención de indicadores se obtuvieron
directamente del sistema integrado específicamente de la base de datos del módulo
académico; cabe mencionar que no fue necesario el cálculo de una muestra ya que la
población no superó a 100 usuarios.
4.3 Métodos a emplear:
Se aplicó técnicas como la entrevista al Director y Asistente de la Dirección Académica
de la UPEC, quienes forman parte de los usuarios que toman las decisiones, además de
observación de procesos y reuniones varias; del levantamiento de requerimientos se
recopiló información necesaria acerca de cómo se realizaba el proceso de generación de
reportes de indicadores educativos estudiantiles.
Para la solución de Business Intelligence propuesta se aplicó la Metodología de Ralph
Kimball.
Según (Castillo, Medina, & Fariña, 2018), la metodología de Ralph Kimball plantea la
5
idea de un enfoque dimensional para el diseño de un DataWarehouse, y señala que la
unión de todos los DataMart de una organización constituye el DW corporativo, a lo cual
se le conoce como el enfoque bottom-up.
Esta metodología se basa principalmente en el modelo clásico de desarrollo para un
DataWarehouse, lo que significa que se construye el datamart para dar solución a los
requerimientos de los indicadores clave de rendimiento de la problemática definida
(Medina, Fariña, & Castillo, 2018).
5. RESULTADOS
El software para la implementación de la solución de business intelligence es Pentaho
BI, tal como lo mencionan los autores (Pascal, Servetto, Lobo, & Luna, 2017) es
reconocido como software líder de inteligencia de negocios de código abierto a nivel
nacional e internacional. Pentaho, en su versión Community, garantiza de manera
gratuita acceso abierto a toda la comunidad, transparencia sobre la documentación y el
alcance a la información de manera inmediata.
La investigación se realizó en la Universidad Politécnica Estatal del Carchi, en la unidad
de Dirección Académica, aplicando una solución de Business Intelligence cumpliendo
una arquitectura tal como lo indican (Mazón Olivo, y otros, 2017) al detallar que
comprende de diferentes procesos como: extracción, transformación y carga (ETL) de
datos fuentes a un nuevo almacén de datos denominado bodega de datos (Data
Warehouse), al cual se accede mediante un proceso de integración y a través de cubos
OLAP que sirven a las aplicaciones BI.
Figura 1. Arquitectura BI
Fuente: (Mazón Olivo, y otros, 2017)
Para el desarrollo de la solución de inteligencia de negocios propuesta, se utilizó la
metodología de Ralph Kimball, la cual se ajustó a las necesidades de la Institución objeto
6
de estudio; mediante la selección y ejecución de las siguientes fases plasmadas en la
siguiente figura:
Tabla 1.
Fases de metodología BI Ralph Kimball
N° Fases Descripción
1
Planificación del proyecto Identificar los planes a ejecutar para llegar a
cumplir los objetivos propuestos.
2
Definición de Requerimientos del
Negocio
Necesidad actual del negocio, especificación
de requerimientos, indicadores claves de
desempeño.
3
Modelo Dimensional Elegir el proceso de negocio, establecer el
nivel granularidad (nivel de detalle de los
datos), así como dimensiones, medidas y
tablas de hechos, modelo gráfico de alto nivel,
detallado con revisión y validación.
4
Diseño Físico Elección de la plataforma hardware y software
del DW
5 Diseño del proceso ETL Proceso de Extracción, Transformación y
Carga
6 Especificación y desarrollo
de aplicaciones de BI
Diseño e implementación del dashboard de
soporte de decisiones.
Fuente: Elaboración propia a partir de (Mazón Olivo, y otros, 2017).
Esta metodología cumple con los cuatro principios básicos del ciclo de vida dimensional
del negocio (Business Dimensional Lifecycle), según lo describe (Sevilla Marchena &
Reinoso, 2016):
a. Centrarse en el negocio: Información y resultados analíticos de la organización.
b. Arquitectura adecuada: Almacén de datos o DataWareHouse de calidad.
c. Procesos ETL’s para las cargas incrementales significativas: Alimentar al DHW
de acuerdo a los requerimientos del negocio.
7
d. Ofrecer una solución completa: Elementos necesarios para ofrecer valor a los
usuarios finales de la solución BI en el negocio.
Figura 2. Ciclo de Vida Metodología de Kimball
Fuente: (Herrera & Vargas , 2017)
5.1 Planificación del Proyecto:
La planificación es un paso necesario en el que se detallan las acciones a realizar para
poder llegar a cumplir los objetivos del proyecto, de una buena manera.
La solución propuesta para la Dirección Académica de la Institución, permitirá a los
funcionarios de la misma tener conocimiento acerca del estado actual e histórico de los
indicadores educativos estudiantiles referentes a tasa de matriculación, promoción, no
promoción, admisión y repetición; para ello se realizó el siguiente análisis:
➢ Observar el sistema informático actual, específicamente del módulo académico,
para analizar su funcionalidad y alcance.
➢ Determinar el proceso de recopilación de información, que consiste en obtención
de datos del módulo académico, reuniones varias con los miembros de la
Dirección Académica para el levantamiento de información acerca del proceso de
elaboración de reportes de dichos indicadores y toma de decisiones.
➢ Analizar las necesidades por parte de la Dirección Académica para determinar la
factibilidad de desarrollar la propuesta de aplicación de herramientas de business
intelligence en sus procesos.
➢ Determinar el alcance de la propuesta, en este caso la construcción de un datamart
y diseño de reportes y dashboards para la obtención de indicadores estudiantiles.
8
5.2 Definición de requerimientos del negocio:
Principalmente esta etapa se enfoca en tareas como la necesidad actual del negocio,
especificación de requerimientos, y los indicadores claves de desempeño.
Necesidad actual del negocio:
La Universidad Politécnica Estatal del Carchi – UPEC, es una institución de educación
superior que cuenta con un promedio semestral de 2500 estudiantes matriculados en las
diecisiete carreras que ofrece, los datos de todo el proceso académico son almacenados
en el sistema informático integrado de la institución, específicamente en el módulo
académico.
Uno de los principales objetivos de la Dirección Académica de la UPEC como se señala
en el sitio web de la institución es “contribuir a la formación de profesionales altamente
calificados en las áreas científicas, humanísticas y técnicas mediante procesos de
innovación tecnológica” (UPEC, 2015, pág. 1). Para ello ha venido realizando el
seguimiento y control de los principales indicadores educativos estudiantiles a través de
la generación de informes. Se aplicó una herramienta automatizada que ayudó a procesar
la información de una manera eficiente; así como también mejorar los tiempos de
respuesta y la toma de decisiones de las autoridades universitarias.
Especificación de requerimientos:
De la información recolectada acerca del proceso para la generación de reportes de
indicadores educativos estudiantiles, se identificó los principales problemas:
➢ Información de la base de datos del módulo académico no estructurada,
depuración y clasificación de forma manual.
➢ Procesos para la generación de reportes de indicadores educativos estudiantiles:
clasificación, depuración, validación y generación de reportes de forma manual.
➢ Herramientas para almacenamiento de información para la generación de
reportes, mediante el uso de la herramienta Excel.
➢ No se emplea herramientas que ayuden a generar reportes de manera automática
y eficiente en menor tiempo.
Una vez identificado las principales necesidades en el proceso de generación de
indicadores, se inició con la aplicación de los elementos de inteligencia de negocios,
realizando el levantamiento de los siguientes requerimientos:
9
Tabla 2.
Requerimientos del Negocio
Código Requerimiento
REQ_1 Generar un repositorio de datos (Datamart) de los datos
proporcionados por la base de datos del módulo académico.
REQ_2 Desplegar resultados referentes a indicadores educativos
estudiantiles en base a las necesidades de la Dirección Académica.
REQ_3 Generar dashboards para representar la información referente a tasas
de: matriculación, promoción, no promoción, admisión, repetición
por carrera, materia y nivel; de una manera más intuitiva y
comprensiva.
Fuente: Elaboración propia en base a la información levantada de Dirección Académica
- UPEC.
Indicadores claves de desempeño (KPI):
La Dirección Académica de la UPEC trabaja con indicadores educativos estudiantiles
como tasas de crecimiento de matriculación, promoción, no promoción, admisión,
repetición.
Tabla 3.
Indicadores claves de desempeño
N°. Indicador Medida Dimensiones
I_1 Tasas de matriculación por carrera, materia
y nivel Porcentaje % Semestral
I_2 Tasas de promoción por carrera, materia y
nivel Porcentaje %
Semestral
I_3 Tasas de no promoción por carrera, materia
y nivel Porcentaje %
Semestral
I_4 Tasas de admisión por carrera, materia y
nivel Porcentaje %
Semestral
I_5 Tasas de repetición por carrera, materia y
nivel Porcentaje %
Semestral
Fuente: Elaboración propia en base a la información levantada de Dirección
Académica - UPEC.
5.3 Creación e implementación del DataMart:
El siguiente paso fue la creación del Datamart que desde la perspectiva de (Morales,
Cuevas, & Martínez, 2016) es una base departamental, que almacena información
10
específicamente de un negocio. También se identifica por disponer una organización
óptima de datos para analizar información desde varios aspectos que afecten los procesos
de dicho departamento.
Para la creación y construcción del DataMart o almacén de datos se utilizó el esquema
estrella que de acuerdo a la siguiente cita (Rodríguez, Salazar , & Jara , 2017) este modelo
está formado por un conjunto de tablas que representan dimensiones y una tabla de
hechos; para luego migrar la información limpia desde la base de datos del sistema
transaccional mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL) y llenar
la estructura del datamart.
Principalmente se enfocó en la construcción del modelo dimensional, diseño físico y
diseño del proceso ETL, de acuerdo a los requerimientos de la Dirección Académica de
la UPEC.
Modelo Dimensional:
El DataMart se construyó en base a las necesidades y requerimientos de la Dirección
Académica y describiendo las dimensiones en base a las tablas utilizadas para la
construcción de este modelo:
A continuación, se detalla las dimensiones que fueron utilizadas:
Tabla 4.
Dimensiones a utilizar en el Datamart
BASE DE DATOS TABLA DESCRIPCIÓN
ACADÉMICO DIM_ACA_CARRERA Almacena toda la información de
las carreras que se ofertan.
ACADÉMICO DIM_ACA_MATERIA Almacena datos de todas las
materias de las diecisiete carreras
existentes.
ACADÉMICO
ACADÉMICO
DIM_ACA_NIVEL
DIM_ESTUDIANTE
Almacena los datos de los niveles
de las distintas carreras
existentes.
Almacena los datos de los
estudiantes matriculados en las
distintas carreras existentes.
Almacena los datos de los
11
ACADÉMICO
DIM_ACA_APROBACIÓN estudiantes aprobados en las
distintas carreras existentes.
ACADÉMICO
ACADÉMICO
DIM_ANULACIÓN
DIM_ACA_PERIODOS
Almacena los datos de anulación
de créditos de estudiantes de las
distintas carreras existentes.
Almacena los datos de los
periodos académicos.
Fuente: Elaboración propia (Tasa de crecimiento de matriculación)
En base a las dimensiones descritas en la tabla 4, se construyó la tabla de hechos como
se ilustra a continuación:
Tabla 5.
Tabla de hechos construida en base a las dimensiones
TABLA DE HECHOS DESCRIPCIÓN
DIM_ACA_ESTUDIANTES Tabla de hechos referida a la tasa de
crecimiento de matriculación por carrera, nivel
y materia.
Fuente: Elaboración propia (Tasa de crecimiento de matriculación)
Modelo Físico:
El modelo para llevar el DM se estableció en el esquema estrella, está formado por el
grupo de tablas que constituyen dimensiones y la tabla de hechos que género los datos
para el indicador de tasa de crecimiento de matriculación por carrera, nivel y materia.
12
Figura 3. Esquema Estrella.
Fuente: Elaboración propia (tablas bdd académico)
Proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL) para alimentar el Datamart
de indicadores educativos estudiantiles:
Una vez realizado el modelo dimensional y físico, se procedió a realizar la integración de
datos para alimentar el datamart con información útil y de calidad que permitió cumplir
con los requerimientos de la Dirección Académica de la Institución.
Para realizar el proceso de integración de datos se utilizó Pentaho Data Integration que,
según (Tutusaus, 2015, pág. 156) brinda una poderosa capacidad de extracción,
transformación y carga de datos usando una solución innovadora; además de proveer un
ambiente intuitivo y gráfico. También cuenta con una librería de más de 100 objetos de
mapeo, es 100% Java, multiplataforma, soporta una amplia cantidad de fuentes de datos,
archivos planos, documentos Excel y muchos más.
13
Fuentes de Datos Extracción (E) Transformación (T) Carga (L)
Figura 4. Proceso ETL (Extracción, transformación y carga).
Fuente: Elaboración propia
Figura 5. Proceso ETL a partir de base de datos académico.
Fuente: Elaboración propia (indicadores educativos estudiantiles)
En la figura 5 se muestra proceso de ETL (Extracción, transformación y carga) para la
obtención de los indicadores educativos de matriculación, promoción, no promoción,
admisión y repetición para cada carrera, nivel y materia.
5.4 Especificación y desarrollo de aplicaciones de Business Intelligence:
Una vez creado el Datamart, y alimentarlo con datos, se realizó el proceso de análisis de
la información e implementación de la aplicación de business intelligence. En este caso
de estudio se construyó un dashboard de soporte que proporciona la información referente
a los indicadores educativos estudiantiles para la toma de decisiones de la Dirección
Académica de la UPEC.
Diseño e implementación del dashboard para la gestión de un sistema de soporte de
decisiones (SSD):
Un Dashboard proporciona un mecanismo unificador que permite una base de gestión
eficaz y eficiente para los proyectos como lo señala (Rodríguez & Da Silva, 2015), al
BDD Académico Selección de
Datos
Depuración, transformación,
cálculos
Inserción de Datos
para el DM
Datos no estructurados
Datos estructurados
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describir que principalmente ayudan a monitorear y analizar indicadores claves de
desempeño (KPI) presentando la información más importante, posibilitando al usuario
evaluaciones y análisis precisas para alcanzar los objetivos de negocio.
La herramienta web utilizada para la creación del dashboard fue Pentaho User Console
de Pentaho Community Edition, para este proceso se creó un origen de datos que en este
caso fue la base de datos conformada por las tablas de dimensión y de hechos con la
información transformada del módulo académico de la Institución.
Figura 6. Definición de conexión a Oracle.
Fuente: Elaboración propia
Una vez realizada la conexión con la base de datos, ingresamos al modelo de datos, que
utilizamos para la representación gráfica de los mismos, los datos que se visualizan en la
figura 7, son utilizados para la obtención de todos los indicadores educativos
estudiantiles.
Figura 7: Definición del modelo para la representación gráfica de indicadores.
Fuente: Elaboración propia
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Como ejemplo elaboramos un reporte extrayendo los datos para la obtención del
indicador “tasa de matriculación” del periodo académico correspondiente a octubre 2018
- febrero 2019, el indicador muestra los datos por carrera, materia y nivel, tal como se
visualiza en la figura 8; la fuente de datos permite extraer información de todas las
carreras, materias y niveles.
Figura 8. Tasa de matriculación (Por carrera, materia y nivel)
Fuente: Elaboración propia - periodo académico octubre 2018 a febrero 2019
El siguiente dashboard construido a partir del reporte visualizado en la figura 8, permite
representar de forma gráfica la información del indicador “tasa de matriculación” por
carrera, materia y nivel, de una manera fácil, comprensiva e intuitiva; de tal forma que
los usuarios de la Dirección Académica que toman las decisiones puedan monitorear, dar
seguimiento y control a dichos indicadores través de esta herramienta inteligente.
Dashboard A
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Dashboard B
Figura 9. Dashboard A y B de tasa de matriculación (Por carrera, materia y nivel)
Fuente: Elaboración propia – periodo académico octubre 2018 a febrero 2019
El datamart construido con la base de datos del módulo académico, permite analizar los
indicadores educativos estudiantiles de periodos académicos de años anteriores, por tal
razón los funcionarios de la Dirección académica pueden analizar la información y
obtener dichos indicadores a través de reportes y dashboard inteligentes.
6. DISCUSIÓN
La incorporación de Inteligencia de negocios en el ámbito de la educación superior, es
un factor importante que coincide con los estudios de otras investigaciones y autores
citados anteriormente. Reyes de los Santos y Maya Pérez indicaron sobre el diseño y
construcción de dashboard conocidos como aplicaciones BI para visualizar y monitorear
el desempeño del negocio.
En este estudio resaltamos la importancia del uso de aplicaciones BI, específicamente en
la implementación de dashboard en el área académica de la UPEC, para la obtención de
indicadores educativos estudiantiles; puntos en común que coincidimos con el autor
Tórres Carlos al aplicar en su investigación el uso de herramientas BI y dashboard para
los KPI´s de permanencia estudiantil en una Universidad de Colombia.
En el presente trabajo se considera los datos de estudiantes de 17 carreras de pregrado de
la UPEC, entre diseño y rediseño curricular, para la obtención de 5 indicadores
educativos estudiantiles; a diferencia de otros estudios donde se considera únicamente
una carrera y un indicador.
Los KPI´s referentes a tasa de matriculación, promoción, no promoción, admisión y
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repetición, se visualizan en gráficos intuitivos y de fácil comprensión; mostrando la
información por periodo académico, carrera, nivel y materia.
El desarrollo del Datamart se consolido a través de la metodología de Ralph Kimball en
base al proceso ETL presentado en la Figura 5, con el cual se realizó el análisis y
obtención de reportes de indicadores de acuerdo a los requerimientos de la Dirección
académica; y así apoyar a la toma de decisiones adecuadas y oportunas.
En el presente estudio se analiza información del último periodo académico
correspondiente a octubre 2018 - febrero 2019, tal como muestra en las figuras 8 y 9;
pero el datamart construido contiene datos que corresponden a anteriores periodos
académicos, de acuerdo a la siguiente figura:
Figura 10. Dashboard de tasa de matriculación por carrera
Fuente: Elaboración propia (periodo abril 2018 – agosto 2018)
De acuerdo a la investigación realizada se mejoró los procesos de toma de decisiones en
el nivel directivo de la Unidad Académica; así como también se contribuyó a dar un buen
seguimiento y control de los quehaceres de la academia en el área estudiantil a través de
la monitorización de estos indicadores.
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7. CONCLUSIONES
En el desarrollo del presente trabajo fue parte fundamental la recolección de datos ya que
no hubiera sido posible el desarrollo de la solución propuesta sin las frecuentes reuniones
y entrevistas realizadas con el personal de Dirección Académica.
En el presente trabajo se identificó que el proceso de limpieza, transformación y carga de
datos activos fue una de las etapas en que mayor tiempo se empleó, ya que esta fue la
base principal para alimentar el Datamart mediante el proceso ETL con datos de calidad
y confiables.
La implementación de la solución de Business Intelligence para la Unidad de Dirección
Académica, permitió generar una fuente única de información para el análisis y
generación de indicadores educativos estudiantiles.
Se incorporó la metodología de Ralph Kimball para la construcción del almacén de datos
Datamart, permitiendo desarrollar la solución en base al desarrollo de sus fases y al ciclo
de vida dimensional del negocio; ajustándose a las necesidades para la ejecución del
proyecto.
Para el desarrollo de la solución de Business intelligence se utilizó herramientas de código
abierto como la suite de pentaho, la misma que incluye aplicaciones de pentaho data
integration para el proceso de ETL y pentaho user console para la elaboración de
dashboards, lo que permitió conocer el manejo de la herramienta y las bondades que
brinda, determinando que es muy útil para la implementación de proyectos orientados a
la toma de decisiones gerenciales.
La incorporación del dashboard en los procesos de Dirección Académica, permitió
procesar y obtener resultados de indicadores educativos estudiantiles referentes a tasa de
crecimiento de matriculación, promoción, no promoción, admisión y repetición de
estudiantes, de una manera rápida y eficiente; de tal forma que reportes que se los
realizaba en una semana, con la aplicación de la herramienta BI les toma a los
funcionarios de la Unidad aproximadamente en 2 horas.
La toma de decisiones de las Autoridades es muy importante para la casona Universitaria
por lo que la incorporación de Inteligencia de Negocios dio inicio a muchos beneficios
principalmente agilizó los tiempos de entrega de reportes en la Dirección Académica
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facilitando el análisis de datos y apoyando a la toma de decisiones; así como cumplir con
los índices que exige el modelo de evaluación institucional y de carreras.
8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Arias, J., Villasís, M., & Miranda, M. (2016). El protocolo de investigación III: la
población de estudio. Revista Alergia México, 7.
Castillo, J., González, A., & Muñoz, L. (2018). Portal de Revistas UTP. Obtenido de
Inteligencia de Negocios como apoyo a Sistemas de Información de Egresados de
Instituciones de Educación Superior:
http://revistas.utp.ac.pa/index.php/memoutp/article/view/1855/2700
Castillo, W., Medina, F., & Fariña, F. (2018). Una Metodología para Procesos Data
WareHousing Basada en la Experiencia. Revista lbérica de Sistemas y
Tecnologías de Información, 12.
Cortez, J. A. (2018). El marco teórico referencial y los enfoques de investigación. Revista
de la Carrera de Ingeniería Agronómica – UMSA, 27.
Herrera, J., & Vargas , F. (2017). Desarrollo de una Solución de Business Intelligence
para mejorar el Proceso de Toma de Decisiones en el Área de Rentas de la
Municipalidad de Lurin. Gestión y Sociedad, 25.
Martínez, D. A. (2017). Metodología para el diseño de Dashboards orientado hacia el
registro de evidencias en el proceso de evaluaciones institucionales. Obtenido de
Universidad Internacional de la Rioja UNIR:
https://reunir.unir.net/bitstream/handle/123456789/6171/MARTINEZ%20ROB
ALINO%2c%20DANIEL%20ANDRES.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Mazón Olivo, B., Rivas Asanza, W., Pinta, M., Mosquera Franco, A., Astudillo Pizarro,
L., Gallegos Maca, H., & Piedra Pineda, B. (2017). Dashboard para el soporte de
decisiones en una empresa del sector minero. Centro de Investigaciones
UTMACH, 2.
Medina, F., Fariña, F., & Castillo, W. (2018). Data Mart para obtención de indicadores
de productividad académica en una universidad. Revista chilena de ingeniería , 8.
Ministerio de Educación. (2012). Ecuador: Indicadores Educativos 2011-2012. Obtenido
de https://educacion.gob.ec: https://educacion.gob.ec/wp-
content/uploads/downloads/2013/10/Indicadores_Educativos_10-
2013_DNAIE.pdf
Morales, A. F., Cuevas, R. E., & Martínez, J. M. (2016). Procesamiento Analítico con
Minería de Datos. Revista Iberoamericana de las Ciencias Computacionales e
Informática , 22.
Pascal, G., Servetto, D., Lobo, U., & Luna, Y. (2017). Aplicación de Business Intelligence
para la toma de decisiones en Instituciones Universitarias. Implementación de
Boletines Estadísticos en la Universidad Nacional de Lomas de Zamora (UNLZ).
Revista Electrónica sobre Tecnología, Educación y Sociedad, 9.
Reyes-de los Santos, I., Maya-Pérez, P. N., Rosete-Fonseca, M., & Pérez-Torres, R.
(2016). Dashboard para el Tutor. Revista de Investigación y Desarrollo, 5.
Rodríguez, A. M., & Da Silva, S. (2015). Academic analytics: aplicando técnicas de
business intelligence sobre datos de performance académica en enseñanza
superior. Inter Faces Científicas, 12. doi:DOI - 10.17564/2359-
4934.2015v1n2p35-46
Rodríguez, M., Salazar , F., & Jara , L. (2017). Análisis e inteligencia de negocios con
evaluación de indicadores claves de desempeño. Revista I+D Tecnológico, 9.
Sánchez, M., Rodrigues, A., & Costa, A. (2018). Desde los métodos cualitativos hacia los
modelos mixtos: tendencia actual de investigación en ciencias sociales. Revista
Ibérica de Sistemas y Tecnologías de la Información, 5.
Sevilla Marchena, N., & Reinoso, A. (2016). Herramientas basadas en business
intelligence (bi) para la toma de decisiones en el ámbito de la Gestión
Universitaria. Revista de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente, 11.
Torres Merlo, O. X. (2017). Indicadores de la Educación en el Ecuador. Revista de
Ciencia, Tecnología e Innovación, 9.
Tórres, C. F. (2015). Aplicación de Inteligencia de Negocios (BI y KPI) en la estrategia
de permanencia estudiantil. redclara.net, 18.
Tutusaus, K. (2015). Metodología para la creación de conocimiento en los entornos
virtuales de enseñanza mediante herramientas de Business (Tesis Doctoral).
Barcelona: Universitat Politécnica de Catalunya.
UPEC, U. (2015). www.upec.edu.ec. Obtenido de
http://www.upec.edu.ec/index.php?option=com_content&view=article&id=132
&Itemid=198