Os dados são fundamentais para a capacidade de uma instituição de ensino superior expor insights e melhorar o desempenho e os resultados dos alunos. Ajudar as instituições a compreender como os dados podem ser usados e como podem impulsionar as instituições em direção a um futuro melhor é uma prioridade para a Amazon Web Services (AWS). Com muitas soluções de dados disponíveis, a AWS pode ajudar as instituições de ensino a mapear uma jornada de dados individualizada, começando de forma simples, desbloqueando os dados existentes e avançando em direção a uma instituição totalmente orientada por dados.
As instituições de ensino superior estão em diferentes fases do seu percurso de dados e podem ter objetivos diferentes, incluindo:
- Eles podem já estar usando dados, mas se beneficiariam de uma solução única, como inteligência de contact center, para melhorar o acesso às informações sobre matrículas de alunos.
- Eles podem ter migrado um sistema central, mas ainda precisam construir um data lake ou aproveitar plataformas analíticas para obter conhecimento dos dados, exigindo mais de uma solução de dados.
- Eles podem ter experiência com sistemas de dados, mas têm como objetivo integrar soluções generativas de dados de inteligência artificial (IA) para prever desafios acadêmicos e oferecer intervenção.
“Os produtos e soluções de dados podem ser complexos e difíceis de navegar para instituições de ensino superior”, disse Valerie Singer, gerente geral da AWS Global Education. “Nosso objetivo é simplificar essas soluções para melhor atender às necessidades de nossos clientes, delineando uma jornada estratégica para cada cliente, mostrando como as soluções de dados podem ser desenvolvidas com base nas implementações de dados atuais e como os dados podem ajudar a atender às necessidades do ensino superior.”
O que envolve uma jornada de dados?
A primeira etapa na criação de uma jornada de dados da AWS é reunir-se com a instituição de ensino superior para definir um objetivo e uma meta de negócios claros, também chamada de etapa de idealização. A(s) reunião(ões) incluirão as partes interessadas administrativas e líderes tecnológicos relevantes da instituição e ajudarão a identificar as prioridades de negócios atuais, compartilhar exemplos e estudos de caso e estabelecer uma linha de base para resultados de dados e métricas para o sucesso.
Após definir os objetivos e metas da instituição, a AWS trabalha com a instituição para avaliar o potencial atual em termos de pessoas, processos e tecnologias dentro da instituição. Se necessário, isto pode incluir a melhoria das competências do pessoal e da administração da instituição em tecnologias de nuvem. Também pode incluir avaliações de aplicações para determinar se as aplicações atuais têm capacidade para assumir cargas de trabalho adicionais.
Depois que os líderes da instituição e a AWS determinam as lacunas entre seus modelos de dados atuais e os objetivos e metas propostos e desejados pela instituição, eles trabalham juntos para construir uma jornada de dados personalizada recomendada, incluindo projetos de marcos e soluções da AWS, que constroem em direção ao resultado de negócios desejado . Dependendo das soluções atuais da instituição e dos objetivos desejados, a jornada pode variar de uma solução de escopo único até múltiplas soluções para atender às suas necessidades.
Como os clientes usam soluções de dados para atender aos objetivos de negócios
A AWS apresentou a jornada de dados durante o Bett UK desta semana em Londres para 40 participantes de instituições globais de ensino superior. A sessão apresentou exemplos de por que os dados são importantes no ensino superior, bem como barreiras que muitas vezes inibem as instituições de alinhar pessoas, processos e tecnologia. Durante a Bett UK, os participantes também tiveram a oportunidade de ouvir e aprender com outras instituições de ensino superior usando dados para melhorar a retenção e aprimorar os mecanismos de relatórios. Leia mais nos parágrafos seguintes sobre como duas instituições de ensino superior implementaram soluções de dados para resolver os seus desafios.
Instituto Federal do Rio de Janeiro (IFRJ): O IFRJ buscou uma solução para organizar informações confiáveis, melhorar a retenção e o sucesso dos alunos e automatizar a coleta e extração de dados para a tomada de decisões. Trabalhando retroativamente a partir desses objetivos com a 4strategies (um parceiro da AWS ) e a FICAR, os tomadores de decisão optaram por construir um data lake pesquisável que conectasse várias fontes de dados. O data lake foi usado para alinhar informações em toda a instituição, gerando relatórios sobre a retenção de alunos e incentivando os educadores a colaborar e identificar os fatores predominantes nas taxas de abandono estudantil.
“Indo além do data lake, e utilizando-o como fonte de informação organizada e modelo conceitual, foi criada uma ferramenta que poderá dar autonomia aos gestores na construção de dashboards, inclusive utilizando IA generativa, que é uma característica muito importante”, disse Fabio Carlos Macedo, diretor de tecnologia do IFRJ. “O data lake organizado permitiu que o FICAR estivesse conectado, fornecendo insights sobre os alunos e questões relacionadas à retenção e ao sucesso – permitindo que os líderes educacionais desenvolvessem um conjunto de ações para melhorar essas taxas.”
University of East London (UEL) : Trabalhando com o objetivo em mente, a UEL tinha como objetivo aumentar o envolvimento e a retenção dos alunos e reduzir os padrões de abandono estudantil, aproveitando melhor os dados. Para atingir esse objetivo, eles precisavam integrar e analisar fluxos de dados – incluindo dados de desempenho e frequência dos alunos. A UEL teve como objetivo simplificar os relatórios de engajamento e detectar padrões de desligamento mais cedo. Isto permitir-lhes-ia realizar intervenções específicas, apoio extra e recursos aos alunos em risco para melhorar a retenção. Ao participar de workshops de dados com a AWS, a UEL conseguiu ampliar ainda mais o escopo do uso de ferramentas de IA e aprendizado de máquina (ML) para aprimorar abordagens para a entrega do ensino.
“Trabalhar com a AWS proporcionou oportunidades para expandir nosso trabalho de ML para outras áreas da universidade porque agora temos as habilidades e o conhecimento para fazer isso”, disse Gary Tindell, chefe de insights da UEL. “Com esse conjunto de dados cada vez mais rico e valioso, gostaríamos de refinar nossos relatórios de envolvimento dos alunos e obter uma maior compreensão de nossos dados, fazendo uso da IA generativa e das ferramentas de business intelligence disponíveis na AWS.”
Artigo originalmente publicado em Blog AWS
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