Optimize Future Planning and Decision Making With an Analytics Master Plan

À medida que a tecnologia continua avançando rapidamente, as universidades têm um repositório cada vez maior de dados. Mas esses pontos de dados geralmente são espalhados por toda a universidade - do escritório do consultor até a sala de aula ou o laboratório de pesquisa ou para o escritório financeiro - e os líderes do ensino superior são desafiados a reunir dados das maneiras mais significativas. Se usados ​​estrategicamente, esses dados podem apoiar vários líderes em uma universidade e fornecer informações úteis e relevantes.

Como você constrói um caminho dentro da organização para entender essa riqueza de insights potenciais orientados a dados? Um roteiro intencional e priorização podem ajudar a orientar a faculdade ou universidade de hoje em sua jornada para se tornar uma organização mais eficaz de dados. Com as informações corretas da análise, os líderes de uma instituição podem tomar decisões melhores e mais informadas, melhorando uma ampla gama de resultados como sucesso do aluno, prestação de serviços ou eficiência operacional. Começa com a articulação da visão pretendida, continua com uma avaliação dos principais componentes de um plano eficaz e termina com a construção de um roteiro para evoluir a experiência do campus e posicionar a instituição para obter um sucesso ainda maior.

Starting the journey to create an analytics master plan will require a three-part approach. It begins with the articulation of the intended vision, continues with an evaluation of the key components of an effective plan, and ends with building out a road map to evolve the campus experience and position the institution for even greater success.

Uma visão começa com uma análise do estado atual de maturidade do estado de análise de uma instituição. Ao considerar primeiro o futuro estado de uma instituição, considere o que pode ser aprendido com outras instituições. Esse tipo de benchmarking pode ajudar uma instituição a entender melhor as tendências gerais no ensino superior e o que as equipes mais bem -sucedidas estão fazendo de maneira diferente com a análise. Aprender mais sobre as ferramentas, capacidades e fornecedores de todo o setor também pode ajudar a criar o roteiro mais robusto possível desde o início.

Depois que este trabalho fundamental estiver concluído, ouça os líderes para entender melhor suas perspectivas sobre quais informações seriam mais úteis para tomar decisões mais bem informadas. A diligência em relação a esses esforços ajudará a moldar a visão de longo prazo da capacidade de análise que uma instituição aspira a alcançar. Essa visão deve apoiar os esforços de planejamento e mover a instituição para a capacidade de análise desejada.

To help guide the design of the institution's analytics future state, leaders should consider a variety of questions. TDWI, a data analytics organization, created the Analytics Maturity Model assessment, which asks 35 questions to address the five components of the TDWI Analytics de maturidade. Abaixo, consulte uma amostra das perguntas:

Analytics: Qual é a avançada a instituição no uso da análise? Como as análises atuais são utilizadas e como os insights são entregues? Como as análises contribuem para as decisões tomadas em toda a instituição? Que idéias estão disponíveis hoje? Que idéias não são conhecidas, mas desesperadamente necessárias? Que idéias são desejadas, mas exigem esforços substanciais para alcançar?

Organização: A cultura, estratégia e liderança da organização tem o potencial de apoiar um programa de análise de dados? Como as análises são usadas atualmente e como a equipe os vê sendo usados ​​no futuro? Quantos dados existem atualmente e quantos dados são antecipados? Como a instituição gerencia seus dados em apoio à análise? Qual é o processo para determinar a qualidade dos dados e como ele é processado?

Data management: What kind of data is currently collected and used? How much data currently exists, and how much data is anticipated? How does the institution manage its data in support of analytics? What is the process for determining data quality, and how does it get processed?

Infraestrutura: Qual é a arquitetura que pode suportar uma iniciativa de análise? Como ele precisa mudar para evoluir e avançar para a capacidade desejada? Que partes da instituição a infraestrutura suporta? A instituição possui tecnologias para apoiar a iniciativa de análise e eles são integrados às operações?

Tomados em conjunto, essas perguntas podem identificar as necessidades, desejos e prioridades dos líderes em termos de possíveis informações orientadas a dados.

Institutions create massive quantities of data daily. As such, leaders can feel overwhelmed when envisioning an analytics planning effort and how to make headway. Therefore, it is essential to have a firm vision and plan in place to help determine the incremental steps that will be taken to grow analytic capability and achieve the vision over time.

The analytics road map or plan is not unlike the campus master plan an institution would create for capital investment. The plan should capture the perspectives on vision and objectives, outline the environment, provide perspective on the institution's maturity relative to the desired end state, and then lay out the future-state path that will move the institution forward. There also needs to be level setting across the organization that this will be an incremental growth process, with some data domain and analytic insights areas needing to be prioritized before others. This approach will help an institution move down a deliberate path of core insights, integrated insights and enterprise insights — to reach its goal of advanced analytics.

Quando uma instituição começa a aumentar sua capacidade de análise, os líderes podem evoluir a capacidade de ser mais coesos, abordando a cultura, as pessoas e as habilidades e a capacidade geral.

O envolvimento organizacional e a adesão são essenciais ao longo deste processo. Muitas partes interessadas estão interessadas em análises em toda a moderna instituição de ensino superior. Trabalhar com essas partes interessadas para atender às suas necessidades, educá-las e desenvolver adequadamente as várias funções e responsabilidades que existirão em toda a organização no futuro levarão a uma organização mais madura orientada por análises. Qual é o melhor processo para uma variedade de líderes em sistemas, escolas e departamentos para manter os dados limpos, organizados e estruturados? Como a instituição pode gerenciar a descoberta de dados de maneira eficaz - mantendo os controles no local e não restringir o acesso ao insight? Inúmeras peças do roteiro no campo de gerenciamento de dados devem ser apresentadas, começando com dados legados, metadados, qualidade dos dados e direito a gerenciar quem tem acesso a quê.

When a plan and an infrastructure are in place and there is widespread buy-in from leadership, data management is the next challenge to contend with. What is the best process for a variety of leaders across systems, schools and departments to keep data clean, organized and structured? How can the institution manage data discovery effectively — keeping controls in place while not restricting access to insight? Numerous pieces of the road map in the data management realm must be laid out, starting with legacy data, metadata, data quality and data entitlement to manage who has access to what.

Finalmente, o roteiro abordará as etapas necessárias para projetar a infraestrutura, selecionar as ferramentas e estabelecer o ambiente técnico necessário para permitir a capacidade de análise desejada. Um roteiro também não estaria completo sem o caso de negócios e a descrição necessários do investimento financeiro necessário para alcançar o plano e melhorar a capacidade de análise sobre a linha do tempo proposta.