sistemas de información universitaria: el caso de la
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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]
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DATUZ: aplicación SeGeDa
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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
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ESQUEMA DE DATOS: ORÍGENES Y SALIDAS
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• 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)
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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
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• 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?
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• 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
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• 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
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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
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¿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)
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¿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
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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
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• 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)
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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
Sistemas de información universitaria: el caso de la UZ
PROYECTO ROBUSTO: ha crecido la capacidad para responder ante nuevas necesidades
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IX Jornadasde Reflexión y Debate de las Unidadesde Calidad de las Universidades Españolas
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Muchas gracias por su atención
Fernando López PlanaUNIDAD DE CALIDAD Y RACIONALIZACIÓN
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