Incorporación de elementos de inteligencia de negocio al análisis de deserción estudiantil de la Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

El documento “INCORPORACIÓN DE ELEMENTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO AL ANÁLISIS DE DESERCIÓN ESTUDIANTIL DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA –UNAB” creado por Luis Fernando Castellanos guarín para base para obtener el título Magister en MAESTRÍA EN GESTIÓN APLICACIÓN Y DESARROLLO DE SOFTWARE,...

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Autores:
Castellanos Guarín, Luis Fernando
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/3356
Palabra clave:
Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
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Software development
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Aplicación de software
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description El documento “INCORPORACIÓN DE ELEMENTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO AL ANÁLISIS DE DESERCIÓN ESTUDIANTIL DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA –UNAB” creado por Luis Fernando Castellanos guarín para base para obtener el título Magister en MAESTRÍA EN GESTIÓN APLICACIÓN Y DESARROLLO DE SOFTWARE, presenta los resultados de la investigación sobre incorporación de elementos de inteligencia de negocios en el análisis de deserción estudiantil para los niveles de pregrado (técnico, tecnológico y profesional) en la Universidad autónoma de Bucaramanga –UNAB. En la investigación se creó en un Datamart en Oracle con dos fuentes de información: La primera son bases de datos estatales de educación superior en Colombia (estadísticas de estudiantes de primer ingreso y deserción por institución académica, además de los estadísticas de los resultados de pruebas saber 11 por colegio) la segunda fuente es la información académica, financiera y psicológica de los estudiantes de la UNAB de primer ingreso en los niveles de pregrado para los semestres 201302, 201401, 201402, 201501, lo que permitió evaluar un modelo matemático creado por la UNAB que calcula por cada estudiante cuatro tipos de riesgo de deserción (académico, financiero, psicológico y general) y a su vez comprar los resultados de cada uno de los riesgos con la deserción que se genera por semestre. Para la ejecución del proyecto se utilizó la SUITE de PENTAHO versión 5.4 community, lo que garantizo la generación de reportes gerenciales, archivos arff que son la base para aplicar algoritmos de minería de datos, cubos ROLAP sobre deserción, riesgos de deserción y riesgos de deserción vs deserción, por último la implementación de dos cuadros de mando web con 7 indicadores de deserción y riesgos de deserción.
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spelling Calderón Benavides, Maritza LilianaCastellanos Guarín, Luis FernandoCalderón Benavides, Maritza Liliana [0000068900]Calderón Benavides, Maritza Liliana [XihGBWoAAAAJ]https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=15043558200Calderón Benavides, Maritza Liliana [Liliana_Calderon-Benavides]Bucaramanga (Santander, Colombia)Bucaramanga (Colombia)2020-06-26T21:33:13Z2020-06-26T21:33:13Z2015http://hdl.handle.net/20.500.12749/3356instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABEl documento “INCORPORACIÓN DE ELEMENTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO AL ANÁLISIS DE DESERCIÓN ESTUDIANTIL DE LA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA –UNAB” creado por Luis Fernando Castellanos guarín para base para obtener el título Magister en MAESTRÍA EN GESTIÓN APLICACIÓN Y DESARROLLO DE SOFTWARE, presenta los resultados de la investigación sobre incorporación de elementos de inteligencia de negocios en el análisis de deserción estudiantil para los niveles de pregrado (técnico, tecnológico y profesional) en la Universidad autónoma de Bucaramanga –UNAB. En la investigación se creó en un Datamart en Oracle con dos fuentes de información: La primera son bases de datos estatales de educación superior en Colombia (estadísticas de estudiantes de primer ingreso y deserción por institución académica, además de los estadísticas de los resultados de pruebas saber 11 por colegio) la segunda fuente es la información académica, financiera y psicológica de los estudiantes de la UNAB de primer ingreso en los niveles de pregrado para los semestres 201302, 201401, 201402, 201501, lo que permitió evaluar un modelo matemático creado por la UNAB que calcula por cada estudiante cuatro tipos de riesgo de deserción (académico, financiero, psicológico y general) y a su vez comprar los resultados de cada uno de los riesgos con la deserción que se genera por semestre. Para la ejecución del proyecto se utilizó la SUITE de PENTAHO versión 5.4 community, lo que garantizo la generación de reportes gerenciales, archivos arff que son la base para aplicar algoritmos de minería de datos, cubos ROLAP sobre deserción, riesgos de deserción y riesgos de deserción vs deserción, por último la implementación de dos cuadros de mando web con 7 indicadores de deserción y riesgos de deserción.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ................................................................ 14 1.1 EVOLUCIÓN DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR (E.S) EN COLOMBIA ........... 15 1.1.1 Indicadores de educación superior en Colombia .......................................... 18 1.2 EDUCACIÓN SUPERIOR EN SANTANDER ................................................... 28 1.3 UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BUCARAMANGA –UNAB ........................... 32 1.4 PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN .................................................................. 35 1.5 HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN ................................................................... 35 1.6 JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN ...................................................... 35 1.7 OBJETIVOS ..................................................................................................... 37 1.7.1 Objetivo general ............................................................................................ 37 1.7.2 Objetivos específicos .................................................................................... 37 1.8 ANTECEDENTES ............................................................................................ 38 1.8.1 Contexto internacional .................................................................................. 39 1.8.2 Contexto nacional ......................................................................................... 45 1.8.3 Contexto local (Santander) ........................................................................... 46 2. MARCO TEÓRICO ............................................................................................ 48 2.1 NECESIDAD DE INFORMACIÓN PARA LAS EMPRESAS EN LA ERA DIGITAL ................................................................................................................. 48 2.2 INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BI) .......................... 51 2.3 ORIGEN Y EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BI) ........... 52 2.3.1 Tendencias de la inteligencia de negocios ................................................... 52 2.4 ARQUITECTURA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ................................... 56 2.4.1 Pre-data warehouse ...................................................................................... 58 2.4.2 Data Cleansing, Extract, transform and load (ETL) ....................................... 59 2.4.3 Estilos de análisis de datos ........................................................................... 59 2.4.4 Repositorios de datos (data repositories)...................................................... 71 3. PLAN DEL PROYECTO .................................................................................... 77 3.1 METODOLOGÍA IMPLEMENTADA. ................................................................ 77 3.2 PROPUESTA DE DESARROLLO ................................................................... 82 3.3 PLAN DE TRABAJO ........................................................................................ 83 3.3.1 Unidades organizativas afectadas ................................................................ 83 3.3.2 Diagrama Gantt ............................................................................................. 83 4. MODELO MATEMÁTICO PARA DETERMINAR LA DESERCIÓN .................... 85 4.1 RIESGO FINANCIERO .................................................................................... 86 4.2 RIESGO ACADÉMICO .................................................................................... 88 4.3 RIESGO PSICOLÓGICO ................................................................................. 91 4.4 FUNCIONAMIENTO DEL MODELO. ............................................................... 94 5. CONSTRUCCIÓN DEL DATAMART ................................................................. 97 5.1 SELECCIÓN DE FUENTES DE INFORMACIÓN ........................................... 97 5.1.1 Estatales ....................................................................................................... 97 5.1.2 Bases de datos UNAB .............................................................................. 103 5.2 APLICANDO TÉCNICAS ETL ........................................................................ 104 5.2.1 Técnicas ETL para bases de datos en archivos de Excel o CSV ............... 105 5.2.2 Técnicas ETL para bases de datos propias en Oracle (PL/SQL) ................ 113 5.3 DATAMART RESULTANTE. .......................................................................... 115 5.3.1 Tablas de caracterización del modelo matemático diseñado por la UNAB para predecir la posible deserción ....................................................................... 117 5.3.2 Tablas de hechos (copo de nieve) generadas de técnicas ETL a bases de datos académica y financiera de la Universidad .................................................. 121 5.2.3 Tablas de resúmenes estadísticos estatales .............................................. 124 6. SELECCIÓN DE HERRAMIENTA PARA INCORPORAR LOS ELEMENTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. ......................................................................... 126 6.1 ESTUDIO DE ALTERNATIVAS DE BI QUE SE USARA EN EL PROYECTO ............................................................................................................................. 126 6.1.1 Pentaho....................................................................................................... 128 6.1.2 TIBCO-Jaspersoft® Studio ......................................................................... 135 6.1.3 Eclipse BIRT Project – Actuate ................................................................... 139 7. IMPLEMENTACIÓN DEL SERVIDOR ............................................................. 142 7.1 DESCRIPCIÓN FÍSICA DEL SERVIDOR ...................................................... 142 7.1.1 Instalación de JAVA .................................................................................... 142 7.1.2 Instalación de Oracle driver ........................................................................ 142 7.1.3 Instalación de Pentaho version 5.3. ............................................................ 143 7.1.4 Instalación de C-Tools (CDE, CDF & CDA) y Saiku Analytics .................... 144 8. COMPONENTES DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ................................... 146 8.1 CUBOS OLAP (ROLAP) ................................................................................ 146 8.1.1 Incorporando un elemento BI de cubo OLAP .............................................. 147 8.1.2 Elementos BI de cubos OLAP que se incorporaron .................................... 150 8.2 TABLEROS DE CONTROL (DASHBOARD) ................................................. 151 8.2.1 Incorporando un elemento BI de cuadro de mando .................................... 152 8.3 REPORTES CORPORATIVOS. .................................................................... 155 8.3.1 Incorporando un elemento BI de reporte corporativo .................................. 155 8.3.2 Elementos BI de reportes corporativos que se incorporaron ...................... 158 8.4 MINERÍA DE DATOS (DATAMINING) ........................................................... 158 8.4.1 Principales características de Weka ........................................................... 159 8.4.2 Incorporando tres elemento BI de minería de datos ................................... 160 9. OBSERVACIONES .......................................................................................... 193 10. CONCLUSIONES .......................................................................................... 195 11. RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS ........................................ 196 BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................... 197MaestríaThe document "INCORPORATION OF BUSINESS INTELLIGENCE ELEMENTS TO THE ANALYSIS OF STUDENT DROPOUT OF THE AUTONOMOUS UNIVERSITY OF BUCARAMANGA - UNAB" created by Luis Fernando Castellanos guarín as a basis for obtaining the Master's degree in APPLICATION MANAGEMENT AND SOFTWARE DEVELOPMENT, presents the results of the research on incorporating elements of business intelligence in the analysis of student dropout for undergraduate levels (technical, technological and professional) at the Autonomous University of Bucaramanga –UNAB. The research was created in a Datamart in Oracle with two sources of information: The first is state databases of higher education in Colombia (statistics of first-time students and dropouts by academic institution, in addition to statistics of test results know 11 per school) the second source is the academic, financial and psychological information of the first-year UNAB students at the undergraduate levels for the semesters 201302, 201401, 201402, 201501, which allowed evaluating a mathematical model created by The UNAB calculates for each student four types of dropout risk (academic, financial, psychological and general) and in turn buy the results of each of the risks with dropout generated per semester. For the execution of the project, the PENTAHO SUITE version 5.4 community was used, which guaranteed the generation of managerial reports, arff files that are the basis for applying data mining algorithms, ROLAP cubes on desertion, desertion risks and desertion risks vs attrition, finally the implementation of two web dashboards with 7 indicators of attrition and attrition risks.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABStudent dropoutSystems engineeringSoftware managementSoftware applicationSoftware developmentNew technologiesInvestigationsTeachingBusiness intelligenceDeserción estudiantilIngeniería de sistemasGestión de softwareAplicación de softwareDesarrollo de softwareNuevas tecnologíasInvestigacionesEnseñanzaInteligencia de negocioUNABIncorporación de elementos de inteligencia de negocio al análisis de deserción estudiantil de la Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABIncorporation of business intelligence elements into the student desertion analysis of the Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABMagíster en Gestión, aplicación y desarrollo de softwareUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaMaestría en Gestión, Aplicación y Desarrollo de Softwareinfo:eu-repo/semantics/masterThesisTesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMCastellanos Guarín, Luis Fernando (2015). Incorporación de elementos de inteligencia de negocio al análisis de deserción estudiantil de la Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNABAmaris, M. E. (2003). La contribución de las reglas de asociación a la minería de datos. Revista Tecnura, 94-109Amaya Torrado, Y. K. (2014). Modelo predictivo de deserción estudiantil utilizando técnicas de minería de datos. RedCLARA.Ardilla Rodríguez, M. (2011). Calidad de la educación superior en Colombia, ¿Problema de compromiso colectivo? revista educación y desarrollo social volumen 5, 44-55Atlassian Confluence Open Source (2015). ¿Qué es Spoon? Recuperado el 15 de junio de 2015, de http://wiki.pentaho.com/pages/viewpage.action?pageI d=14844841Beguerí, G. M. (2011). Minería de datos en la determinación del perfil de un potencial alumno universitario desertor. XIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación.Biblioteca Virtual Luis Ángel Arango (s.f.). 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