Para el levantamiento y análisis de requerimientos se realizaron reuniones de trabajo con el equipo responsable, personal asesor y técnico de evaluación y aseguramiento de la calidad de la educación superior de UNIANDES; con la finalidad de definir la información requerida una vez que se aplicaría el datamart.
a) Identificar preguntas
El gran propósito es acelerar el procesamiento y análisis de la información, de datos manuales, que es generado con tablas dinámicas en excel para la generación de reportes y cálculo de los indicadores con procesos automatizados y reducir la demora en la generación de resultados y mejorar la calidad de información.
Las entrevistas se realizaron a:
La Presidenta de la Comisión General de Evaluación Interna.
El Asesor del Rectorado.
b) Identificar indicadores y perspectivas
En síntesis los criterios recabados en las entrevistas aportaron a la solución del problema identificado y valoraron la factibilidad del desarrollo de un datamart para la toma de decisiones en los procesos de evaluación institucional y se identificaron los indicadores requeridos. Crit erio Indicador Peso Ind. Tipo
Ind. Definición Estándar Variables Cálculo/Fórmula Gráfico Período
A ca d e m ia (Su b cr iter io D e d ic ac ió n ) Estudiantes por Docente TC 2,7 C ua nt it at
ivo Este indicador mide la disponibilidad de los profesores a tiempo completo en relación a los estudiantes.
La institución tiene un máximo de 30 estudiantes por cada profesor con dedicación exclusiva.
ETC: Estudiantes por docente TC
2 períodos académicos ordinarios concluidos antes del inicio del proceso de evaluación.
NPE1: Número Ponderado de
estudiantes 1.
NTC: Número de profesores que estuvieron a tiempo completo durante el período de evaluación.
NPTC: Número total ponderado de
profesores a tiempo completo
NEP: Número de estudiantes
presenciales
NESP: Número de estudiantes
semipresenciales
NED: Número de estudiantes a
distancia
DTCi: Número de días como profesor a tiempo completo del profesor i-ésimo durante el periodo de evaluación R e cu rso s e In fr ae st ru ctu ra (Su b cr iter io T ic ) Conectivida d 1,8 C ua nt it at ivo
Este indicador evalúa la facilidad de acceso y la relación entre el ancho de banda de la conexión a internet disponible en todos los predios de la institución y los usuarios de la misma. La conectividad de la institución garantiza un mínimo de 60 kbps por miembro de la comunidad académica (de acuerdo a la ponderación del indicador). C: Conectividad 2016
K: Suma de anchos de banda contratados por la IES en kbps.
NEP: Número de estudiantes presenciales.
NTEm: Total de empleados.
NTc: Número de profesores cuya última dedicación durante el
ETC=𝑁𝑃𝐸1 𝑁𝑃𝑇𝐶
NPE1 =NEP +0,5*(NESP + NED)
𝑁𝑃𝑇𝐶 = ∑____________𝐷𝑇𝐶𝑖 365 𝑁𝑇𝐶
𝑖=1
Crit
erio Indicador
Peso Ind.
Tipo
Ind. Definición Estándar Variables Cálculo/Fórmula Gráfico Período
R e cu rso s e In fr ae st ru ctu ra ( Su b cr iter io B ib lio tec a) Libros por estudiante 2,5 C ua nt it at ivo
Este indicador mide la relación entre los títulos disponibles en las bibliotecas y el total de estudiantes en todas las modalidades de estudio de la institución: presencial, semipresencial y a distancia. Dicha relación debe ser consistente y garantizar el acceso de los estudiantes al material bibliográfico necesario en los procesos de docencia e investigación. Las bibliotecas deben tener suficiente acervo para atender las demandas académicas.
La institución cuenta con, al menos, 5 títulos en la biblioteca (física o virtual) por estudiante.
TIB: Títulos en la biblioteca
Vigente al momento de la evaluación
NTIB: Número de títulos impresos y digitales disponibles en las bibliotecas
NTE: Número estudiantes en la institución
NEP: Número total de estudiantes presenciales.
NESP: Número total de estudiantes semipresenciales.
NED: Número total de estudiantes que estudian en la modalidad a distancia R e cu rso s e In fr ae st ru ctu ra (Su b cr iter io B ib lio tec a) Espacio estudiantes 2 C ua nt it at ivo
Este indicador mide la relación entre los espacios disponibles en la biblioteca y el total ponderado de estudiantes de la institución. Las bibliotecas deben contar con espacios suficientes para el acceso de sus estudiantes.
La(s) biblioteca(s) de la institución garantizan un máximo de 20
estudiantes por puesto de trabajo.
EE: Espacio estudiantes.
Vigente al momento de la evaluación
NEB: Número de sitios de trabajo para estudiantes en bibliotecas.
NPE2: Número ponderado de estudiantes 2.
NEP: Número total de estudiantes presenciales.
NESP: Número total de estudiantes semipresenciales.
NED: Número total de estudiantes que estudian en la modalidad a distancia
Tabla 19: Modelo de evaluación institucional respecto a Estudiantes, emitido por el CEAACES a sep2015.Fuente: Elaboración propia.
T𝑰𝑩 =𝑁𝑇𝐼𝐵𝑁𝑇𝐸
NTE = 𝑁𝐸𝑃 + 𝑁𝐸𝑆𝑃 + 𝑁𝐸𝐷
EE= 𝑁𝑃𝐸2𝑁𝐸𝐵
NPE2 = 𝑁𝐸𝑃 + 0,25 ∗
c) Modelo conceptual
En esta etapa, se construirá un modelo conceptual a partir de los indicadores y perspectivas obtenidas en el paso anterior. Modelo Conceptual: descripción de alto nivel de la estructura de la base de datos, en la cual la información es representada a través de objetos, relaciones y atributos.
Perspectiva Relación Indicador
Criterio Subcriterio Indicador Modelo Evaluación Peso alcanzado Valor alcanzado Utilidad obtenida Utilidad por obtener
Figura 17: Modelo conceptual del Datamart de la Variable Estudiantes. Fuente: Elaboración propia.
3.4.3.1.2. Paso 2. Análisis de los OTPL.
Se analizarán las fuentes OLTP para determinar cómo serán calculados los indicadores y para establecer las respectivas correspondencias entre el modelo conceptual creado en el paso anterior y las fuentes de datos. Luego, se definirán qué campos se incluirán en cada perspectiva. Finalmente, se ampliará el modelo conceptual con la información obtenida en este paso.
Con los OLTP que contienen las fuentes de datos se realizará el proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga) para poblar el Datamart, cuyos datos permitirán el análisis y cálculo de los resultados de los indicadores del modelo de evaluación de la variable Estudiantes.
OLTP PROCESO
ETL DATAMART OLAP
ANÁLISIS
PENTAHO USUARIO
Para realizar los procesos OLTP se utilizará la herramienta de Pentaho, Data Integration, también conocida como spoon, con el cual permite generar los cálculos necesarios y los reportes previos.
a) Conformar indicadores
En este paso se explica como se calcularán los indicadores, definiendo los siguientes conceptos para cada uno de ellos:
Hecho/s que lo componen, con su respectiva fórmula de cálculo. Por ejemplo: Hecho1 + Hecho2. Función de sumarización que se utilizará para su agregación. Por ejemplo: SUM, AVG, COUNT, etc.
b) Establecer correspondencia
El objetivo de este paso, es el de examinar los OLTP disponibles que contengan la información requerida, como así también sus características, para poder identificar las correspondencias entre el modelo conceptual y las fuentes de datos.
c) Nivel de granularidad
Una vez que se han establecido las relaciones con los OLTP, se seleccionó los campos que contendrá cada perspectiva, ya que será a través de estos por los que se examinarán y filtrarán los indicadores.
d) Modelo conceptual ampliado
Se amplía el modelo conceptual, colocando bajo cada perspectiva los campos seleccionados y bajo cada indicador su respectiva fórmula de cálculo
3.4.3.1.3. Paso 3. Modelo Lógico del DM.
Se elaboró el modelo lógico de la estructura del Datamart, teniendo como base el modelo conceptual que ya ha sido creado.
(BERNABEU, 2010) conceptualiza “Modelo Lógico: representación de una estructura de datos, que puede procesarse y almacenarse en algún SGBD”.
a) Tipo de modelo lógico de DM
El esquema que se utilizará será en estrella, debido a sus características, ventajas y diferencias con los otros esquemas.
Figura 19: Modelo lógico del Datamart del Modelo de Evaluación - Variable Estudiantes. Fuente: Elaboración propia.
b) Tabla de Dimensiones
Las tablas de dimensiones que forman parte del Datamart son. Dimensión Criterio = DIM_CRITERIO
Dimensión Subcriterio = DIM_SUBCRITERIO Dimensión Indicador = DIM_INDICADOR
c) Tabla de Hechos
En este paso, se definió la tabla de hechos, que es la que contiene los hechos a través de los cuales se construyó los indicadores de estudio. Las tabla de hechos que forma parte del Datamart es:
d) Uniones
Se realizó las uniones correspondientes entre sus tablas de dimensiones y su tabla de hechos.
Figura 20: Tablas de hechos y dimensiones. Fuente: Elaboración propia.
Modelo Físico
Generación del modelo físico
Figura 22: Modelo físico del DM. Fuente: Elaboración propia.
3.4.3.1.4. Paso 4. Integración de Datos.
a) Carga Inicial
En este paso se realizó la Carga Inicial al Datamart, poblando el modelo de datos que se ha construido anteriormente. Para lo cual se aplicó una serie de tareas básicas, tales como limpieza de datos, calidad de datos, procesos ETL, con la herramienta pentaho (Data Integration).
b) Actualización
Una vez, cargado en su totalidad el Datamart, se establece sus políticas y estrategias de actualización de datos.