Resumen

El artículo describe el desarrollo de un Data Mart (DM) para la obtención de indicadores de productividad académica, llevado a cabo en una Universidad Chilena. Para esto, se utiliza una metodología adaptada que integra diversos enfoques y técnicas, y que está basada en las metodologías propuestas por Kimball y Hefesto. En este Proceso Data Warehousing (PDW), se destacan elementos incorporados en la metodología utilizada, que a juicio del equipo de desarrollo, favorecieron el éxito y efectividad del desarrollo del DM. Como resultado de este PDW, se obtiene una plataforma de inteligencia de negocios cuya base la compone un Modelo Multidimensional (MM) con dos DM; el primero contiene indicadores de productividad docente, y el segundo indicadores de productividad científica, los cuales satisfacen las especificaciones de requerimientos definidos en concordancia con los usuarios finales.

INTRODUCCIÓN

Actualmente, la mayoría de las organizaciones utilizan la información para apoyar la toma de sus decisiones estratégicas. Esto, en un contexto de alta competitividad y globalización de mercados. Adicionalmente, el aumento de datos en estas organizaciones ha generado dos grandes problemas; el primero, identificar los datos relevantes para dar seguimiento a la estrategia y lograr que cumplan los planes con las metas establecidas; el segundo problema, administrar una gran cantidad de información seleccionando la relevante para la toma de decisiones, utilizarla en el momento adecuado y verificar que apoye en el cumplimiento de la estrategia.

Las universidades chilenas, no están ajenas a esto y se encuentran hoy dentro de un ámbito de exigencia, donde la acreditación institucional se inserta como un proceso de mejora continua, y donde deben rendir cuentas de toda su actividad académica. Es por esto, que las universidades requieren no solamente sistemas de información para dar soporte tecnológico a sus procesos operacionales, sino que requieren de soluciones tecnológicas que les proporcionen indicadores que les permitan medir el desempeño de sus procesos de gestión académica y administrativa. Tecnologías y herramientas que son parte de lo que se conoce actualmente como Inteligencia de Negocios (IN o BI; acrónimo del inglés Business Intelligence).

Estas tecnologías de IN, hoy en día, son muy demandadas por las organizaciones, que una vez satisfechas las prestaciones técnicas de sus sistemas informáticos para apoyar sus procesos operacionales, requieren de nuevas prestaciones que les permitan mantenerse competitivas en un entorno cambiante y globalizado, siendo los DW una de las tecnologías IN con más desarrollo de proyectos en el país 3.

• Materias:Metadatos Indicadores Gestión de negocios Gestión de la producción Educación superior Administración de la producción
• Subjects:Metadata Indicators Business management Education higher Production management
• Palabras claves:Inteligencia de negocios; Almacén de datos; Data mart; Data warehousing; Etl; Olap
• Keywords:Business intelligence; Data warehouse; Data mart; Data warehousing; Etl; Olap