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
Sistemas de información universitaria: el caso de la UZ
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)
Sistemas de información universitaria: el caso de la UZ
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
Sistemas de información universitaria: el caso de la UZ
• 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
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• 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
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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)
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• 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
Sistemas de información universitaria: el caso de la UZ
¿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)
Sistemas de información universitaria: el caso de la UZ
¿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”
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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
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DATUZ: ÚNICA FUENTE (informes evaluación)
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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
Sistemas de información universitaria: el caso de la UZ
Sistemas de información universitaria: el caso de la UZ
• 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
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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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