La debilidad de los sistemas de información en las universidades

La debilidad de los sistemas de información sigue siendo una realidad en numerosas universidades. Las dificultades para mejorar las plantillas de personal de administración y servicios, diezmadas por la tasa de reposición y con altos índices de temporalidad, no ha ayudado a dar una solución a este problema que requiere, entre otras cosas, la incorporación de perfiles profesionales con competencias específicas.

A pesar de estas circunstancias, las administraciones públicas, entre ellas, las universidades, reconocen la relevancia de los datos como recurso estratégico. El Plan de Transformación Digital de la AGE, señala entre sus objetivos “implantar una gestión corporativa inteligente de la información y de los datos, que permita capitalizar ese activo mejorando la eficacia de la Administración y en beneficio de los ciudadanos, garantizando la protección de su identidad digital”. Para ello propone, entre otros puntos, disponer de sistemas de análisis de datos para la toma de decisiones, entendiendo que la información dentro de toda organización facilita la promoción de los cambios necesarios para las mejoras organizativas; la generación de conocimiento; la planificación eficiente; la evaluación y revisión de los logros y la evolución de las tendencias en el uso de los servicios.

Este tipo de iniciativas puede ayudar a construir universidades más eficientes, inteligentes y sostenibles. Mejorar la explotación analítica de los datos generados en las universidades a través de instrumentos que permitan tanto su integración, combinación y análisis, como la mejora de su calidad, puede contribuir de manera notable a mejorar los procesos de decisión, la planificación estratégica y los servicios. Además, en estos momentos, en los que los que la apertura y la transparencia han pasado a ser un valor en las organizaciones, ordenar los datos y desarrollar procesos para ponerlos a disposición, con la calidad debida, tanto nivel interno como a nivel externo – instancias gubernamentales y sociedad-, constituye un importante ejercicio de transparencia y rendición de cuentas.

En definitiva, en el actual contexto de transformación digital, desarrollar en las universidades una cultura analítica se ha convertido en un aspecto estratégico de primer nivel.

Para poder llevar a cabo un proyecto transformador de tales características, es necesario tener en cuenta una serie de consideraciones:

  • Debe contar con un claro liderazgo por parte del equipo de gobierno y de la gerencia
  • Debe enmarcarse en el ámbito de la gobernanza, puesto que su propósito es mejorar el gobierno y la gestión de la universidad, no es un proyecto meramente tecnológico.
  • Debe contar con un mandato claro por parte de la gerencia para asegurar y alinear la colaboración de las diferentes unidades que se verán implicadas.
  • Debe contar con un sólido apoyo por parte de los servicios tecnológicos.
  • Es altamente recomendable desarrollar un modelo de indicadores clave que dé respuesta a las principales preguntas que los órganos de gobierno y gestión deben plantearse en las distintas dimensiones -académica, investigación, recursos humanos, económica, etc.-. De hecho, plantear las preguntas adecuadas debe ser lo primero, ya que no se trata simplemente de un catálogo de indicadores. En el enlace puede consultarse una buena práctica sobre ello.
  • Es necesario construir un almacén de datos único –datawarehouse-, con toda la información, para llevar a cabo los análisis, e implantar una herramienta de business inteligence que permita visualizar la información a través de cuadros de mando a los distintos perfiles de usuarios.
  • La comunicación y la formación a usuarios es clave a lo largo de todo el ciclo del proyecto. Es necesario conocer de primera mano las necesidades información, así como monitorizar el uso de los cuadros de mando para conseguir que éstos realmente sean útiles para el propósito para el que fueron construidos.
  • Por último, no debe descartarse la posibilidad de contar en el inicio con una asistencia técnica especializada que ayude a configurar la base tecnológica del proyecto (datawarehouse, procesos ETL, etc.) y a establecer una metodología de trabajo adecuada reconduciendo prácticas previas más informales.

En definitiva, explotar los datos generados por la universidad de manera integrada desde una perspectiva de inteligencia de negocio permitirá tomar mejores decisiones, más rápidas y objetivas, al poner en la mano de los responsables de la toma de decisiones información pertinente, segura y actualizada.

La idea, por tanto, es pasar de la “solicitud de información ad hoc” al “autoconsumo”. En dicho supuesto, el responsable de la toma de decisión tendría a su disposición de manera permanente los cuadros de mando actualizados con la información relevante de su área de responsabilidad, lo que permitiría transitar del modelo tradicional de reporting estático al de monitorización.

Por último, desde el punto de vista tecnológico, este tipo de proyectos permite avanzar en elementos clave, no siempre bien resueltos en nuestras universidades, como son el establecimiento de criterios de análisis estandarizados y la mejora de la seguridad y el gobierno de los datos.

En conclusión, nuestras universidades deben “escuchar” los datos para mejorar, y reforzar su capacidad analítica es, por tanto, uno de los principales retos que deben abordar.

Suscríbete al blog por correo electrónico

Suscripción conforme al RGPD 2016/679.

 
Comentarios
  1. Carmen Perez-Esparrells dice: 21/11/2019 a las 10:20

    No puedo estar más de acuerdo con mi colega de la UAM. De hecho, lo que caracteriza y distingue a las mejores universidades del mundo es que fusionan la parte tecnológica (DATAWAREHOUSE, Procesos ETL) con los Key Performance Indicators (KPIs) para la gobernanza de los lideres universitarios. Un gran reto para la mayoría de las Universidades Públicas Españolas y, en concreto, para las madrileñas.


¿Y tú qué opinas? Deja tu comentario