En distintas industrias y hasta en los más complejos sectores productivos, de desarrollo, educación e incluso en la salud, el uso de datos en la toma de decisiones es fundamental. Un ejemplo de ello es lo ocurrido con la pandemia Covid-19. Esto, no solo para encontrar soluciones como las diferentes vacunas que se han aplicado en el mundo, que fueron desarrolladas a partir de investigaciones científicas que involucraron medicamentos utilizados en el pasado para curar otras enfermedades, sino que además sirvió para establecer las medidas sanitarias de restricción de movimiento, observación del avance y otros factores. Aún cuando se trata de un episodio que no se ha superado, de no haber recurrido al uso de los datos, podría haber generado un daño mayor al que ya se ha evidenciado con la crisis.

El uso de la tecnología es clave para ayudar en esa toma de decisiones, pero siempre que tengan una estrategia y las herramientas correctas para su implementación. Empresas y organizaciones que utilizan sistemas Data-Driven de manera óptima, pueden ser más eficientes, ágiles y brindar mejores servicios o desarrollar mejores productos. Una reconocida aerolínea consiguió aumentar en un 30% la eficiencia de sus procesos mediante el análisis, procesamiento y ejecución de acciones basadas en el estudio de datos.

Otros ejemplos de la aplicación del uso de los datos puede ser la planificación de rutas a través del uso de caminos, calles o carreteras de vehículos; por otro lado, analizando Big Data y procesando la información mediante una solución tecnológica adecuada, las compañías aseguradoras pueden mejorar las coberturas, reducir tasas de incidencia de siniestros o crear nuevos seguros para sus usuarios.

¿Y cómo utilizar estrategias Data-Driven en educación?

Las organizaciones y entidades relacionadas a Educación y en particular, la Educación Superior, tienen un potencial enorme para convertirse en instituciones Data-Driven, pero muchas no lo saben o no utilizan las herramientas adecuadas para conseguirlo. Un porcentaje importante de ellas, implementan tecnologías de la industria, pero que no fueron diseñadas específicamente para la Educación, como softwares ERP y otros que claramente no resuelven las múltiples problemáticas a las que se enfrentan universidades y otras instituciones.

educacion data driven

Fuente: Freepik

Esto se puede comprobar en situaciones cotidianas como la estructuración de horarios y agendas de estudiantes y profesores, así como también en la planificación curricular, en donde a pesar de contar con softwares o programas que apoyan el proceso, resulta ser un trámite muy complejo y no exento de errores. Es más. En un escenario como este, surgen dudas como por ejemplo, si la infraestructura física de la universidad es insuficiente para la demanda actual que tiene de espacios y si la evidencia recogida apunta a que es necesario construir nuevos espacios, la institución incurrirá en gastos que probablemente podrían ser cuantiosos.

Ahí es donde el uso de las herramientas tecnológicas adecuadas es clave para tomar una decisión tan relevante como esa, dado el presupuesto que puede comprometer y el cambio de las prioridades que supone un proyecto de mediana o gran magnitud.

La Universidad de Washington -UW- que fue creada en 1861, se encontró en este escenario en 2017. Una creciente demanda de ingreso de alumnos para los próximos años los obligaría a tomar una decisión como esa, pero determinaron que antes de embarcarse en esa tarea, debían estudiar la situación en un contexto mucho más amplio. De esta forma, comenzaron a trabajar junto a uPlanner para analizar los factores que estaban impulsando la idea de construir el nuevo edificio, labor que comenzó con un diagnóstico de la planificación académica establecida en la UW y luego de ello, utilizar la solución tecnológica creada por uPlanner, llamada uPlanning. A través de ella se realizó un análisis de datos objetivos que ayudó a detectar problemáticas y oportunidades de mejora, como dificultades en la asignación de salas, cursos y otros espacios, así como también relacionados a la gestión de horarios, además de un uso más eficiente de la infraestructura que ya poseía la UW.

Con ello, además de otras medidas basadas en el estudio de los factores que implicaban la posible construcción de un nuevo edificio a través de Big Data e Inteligencia Artificial desarrolladas por uPlanner, la Universidad de Washington tomó la decisión de no construir un nuevo edificio e implementar una política eficiente de asignación de cursos y espacios.

Estrategia Data Driven en todas las áreas

Transformarse en una Institución de Educación Superior Data-Driven no es un privilegio para las universidades de más recursos. Al contrario, el uso de soluciones basadas en Big Data e Inteligencia Artificial, puede ser fundamental para aquellas que deben maximizar su patrimonio y enfocarlo en optimizar cada vez más la calidad de la educación de los profesionales del futuro. Más aún, en un continente en el que las instituciones de educación superior utilizan de manera eficiente solo un 50% de los recursos que tienen disponibles.

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En Latinoamérica solamente un 35% de las personas entre los 18 y 24 años ingresa a la Educación Superior y de ese total, al menos un 44% de los estudiantes que aplican a un programa o una carrera en la Educación Superior, lo abandonan antes del término. Un porcentaje que no puede pasar desapercibido.

Pero ¿Se puede saber cuándo un estudiante desertará? No es una tarea fácil si no se estudia la información disponible. En ese sentido, se requiere conocer aspectos como el rendimiento académico del alumno, su asistencia, comportamiento de pagos y también aspectos relevantes de la carrera que estudia. Esto precisamente es lo que hace la solución tecnológica llamada uRetention, que analiza a los estudiantes de una universidad de manera integral esos factores, genera alertas en los casos en que hay riesgo de deserción y si la universidad implementa estrategias de retención, se realiza el seguimiento de los casos.

Estas problemáticas, son solo algunas de las que enfrentan las Instituciones de Educación Superior en Latinoamérica y también en el mundo, pero con un uso estratégico de la tecnología basada en Big Data, Inteligencia Artificial y otras, pueden solucionarse e impulsar la calidad educacional en beneficio de los estudiantes.