Datastyring i de videregående uddannelser: Bedste praksis til at overvinde datasiloer

Ved at nedbryde siloer gennem integration kan uddannelsesinstitutioner omdanne endeløse data om studerende, undervisere og alumner til handlingsrettet indsats og forvandle komplekse IT-landskaber til strømlinede, skalerbare systemer.

I dagens videregående uddannelseslandskab administrerer institutioner et alt mere komplekst netværk af studenterdata. Uden en samlet tilgang findes disse data ofte i siloer – spredt over optagelses-, indskrivnings- og administrative systemer – hvilket gør det vanskeligt at opnå et klart, institutionsomspændende overblik.

For colleges and universities, a modern, agile approach to digital connectivity starts with eliminating these silos and improving data quality. Because when data is accurate and accessible, organizations are able to make better-informed decisions that support student success. For colleges and universities (for colleges and universities -> For colleges and universities is not Danish; translating fully below): For colleges and universities, a modern, agile approach to digital connectivity starts with eliminating these silos and improving data quality. Because when data is accurate and accessible, organizations are able to make better-informed decisions that support student success. Translation: For colleges and universities -> For colleges og universiteter (Wait, let me translate the whole text properly). For colleges and universities, a modern, agile approach to digital connectivity starts with eliminating these silos and improving data quality. Because when data is accurate and accessible, organizations are able to make better-informed decisions that support student success. -> For colleges og universiteter starter en moderne, agil tilgang til digital forbindelse med at fjerne disse siloer og forbedre datakvaliteten. For når data er nøjagtige og tilgængelige, er organisationer i stand til at træffe bedre informerede beslutninger, der understøtter de studerendes succes.

I denne blog-session vil vi se nærmere på bedste praksis inden for datahåndtering i videregående uddannelser og på, hvordan en dataintegrationsplatform som Jitterbit Harmony forenkler forbindelser og nedbryder siloer.

Betydningen af datakvalitet i de videregående uddannelser

De videregående uddannelser tænkes i øjeblikket om med inddragelse og personalisering som centrale elementer for læring og studerendes succes. For at forblive konkurrencedygtige og overholde reglerne skal uddannelsesinstitutionerne administrere data effektivt på tværs af disse tre søjler:

• Kommunikation: Kommuniker løbende med de studerende med de rigtige informationer og i de rigtige kanaler.
• On-site og e-læring: Tilbød nye undervisningsmetoder og e-læringsmuligheder.
• Forlovelse Leverer en gnizningsfri og engagerende studerendeoplevelse for at sikre fastholdelse og succes samt for at opbygge et langsigtet forhold som alumner.

For at opnå dette kræves data, der både forvaltes effektivt og er dybt integreret, fra optagelse til alumni-relationer. Dette muliggør et 360-graders overblik over den studerendes rejse og letter handlingsorienterede dataindsigter.

Fordele ved dataintegration for de videregående uddannelser

Hvideregående uddannelser drives af data, men uden integration forbliver disse data fanget i siloer. Sammenkobling af systemer åbner op for et samlet overblik over de studerendes forløb, hvilket muliggør mere informerede beslutninger, forbedret engagement og øget driftseffektivitet.

Automatisering af manuelle processer

Data om studerende, fakultet og pensum over flere år findes ofte i forskellige uddannelsesdatabaser, systemer til studerende og filer. Dataene skal eksporteres manuelt og uploades til andre databaser for at kunne træffe beslutninger, besvare forespørgsler og levere rapportering.

Tidsforsinkelsen ved udførelsen af ​​manuelle processer betyder, at der ikke kan rapporteres, der ikke kan træffes beslutninger, og studerende ikke modtager rettidig information, før de manuelle uploads er fuldført. Automatisering af disse processer sparer tid, kræver færre ressourcer og reducerer fejl.

Støtte til hele studenterlivscyklussen

Dagens institutioner håndterer alle stadier af studerendes forløb ved hjælp af forskellige systemer og leverandører. For at engagere de studerende effektivt skal disse systemer integreres. På Taylor University, f.eks. styrer Salesforce-platformen kommunikationen i forbindelse med optagelse, mens Banner varetager ansøgninger og andre administrative opgaver. Ved hjælp af Jitterbit synkroniserer Taylor disse platforme dagligt, hvilket sikrer, at vejlederne altid har et opdateret overblik over den enkelte studerendes fremskridt.

Hurtigere tilslutning af nye systemer

Selvom skræddersyede, punkt-til-punkt-integrationer kan implementeres efter behov, kan specialskrevet kode være skrøbelig og mindre fleksibel – hvilket gør det sværere for institutioner at skalere deres teknologistak.

En low-code dataintegrationsplatform som Jitterbit Harmony tilføjer skalerbarheid og fremskynder integrationen ved at tilbyde genbrugelige komponenter såsom projekter, skabeloner og opskrifter.

8 bedste praksisser for datastyring i de videregående uddannelser

Håndtering af data på tværs af en moderne campus kræver en strategisk tilgang. Disse "best practices" hjælper colleges og universiteter med at frigøre mere værdi fra studenterdata:

1. Prioriter datastyring

Datastyring er det sæt af principper og praksisser, der sikrer tilgængelighed af data af høj kvalitet. Det er vigtigt at have et nøjagtigt 360-graders overblik over studerende og organisationen. Behandl data som et strategisk aktiv: Start med ledelsens opbakning og udvid jeres styringsramme over tid for at understøtte databeskyttelse, sikkerhed og konsistens.

2. Involvér de rette interessenter tidligt

Effektiv datahåndtering kræver input fra de personer, der forstår dataene bedst, og hvordan de bruges. Inddrag teams på tværs af institutionen – såsom optagelse, indskrivning, studentersucces, studiestøtte og IT – for i fællesskab at definere, standardisere og administrere centrale dataelementer.

3. Bestem systemer til registrering

Forstå og afgør, hvilke systemer der er systems of record. At vide, hvilke systemer der fungerer som sandhedskilden for hvert dataelement, forhindrer dataduplikering og hjælper med at forenkle den overordnede dataarkitektur.

4. Opret fælles datadefinitioner

Opret fælles definitioner af data. Etablering af denne felles forståelse forhindrer flere definitioner af de samme data.

Uden klart definerede data kan et simpelt spørgsmål som “Hvor mange studerende har vi?” have flere svar afhængigt af definitionen af “studerende”, der anvendes. For eksempel kan en rapport tælle alle, der er tilmeldt på den officielle optællingsdato, mens en anden kun kan inkludere studerende med en aktiv indskrivningsstatus, hvor studerende, der siden har meldt sig ud eller er på orlov, er udelukket.

5. Standardiser værktøjer på tværs af systemer

Begræns antallet af platforme for at reducere kompleksiteten, og fokuser på værktøjer, der understøtter skalerbarhed, compliance og sikkerhed.

6. Kortlæg data tidligt og tydeligt

Bestem tidligt, hvilke data der kommer ind, og hvor dataene skal hen. Hvis der er to systemer med lignende data, skal du organisere dataene, bestemme hvilke data der skal hen hvor, og gemme de andre data et andet sted. Opret tydelige indikatorer på felter med almindelige navne. Derudover skal du, når du indlæser dataene, sekvensere dem, så datatjekpunkterne altid er de mest opdaterede.

7. Nedbryd komplekse integrationer

Prøv ikke at gøre alt på én gang — brug en dataintegrationsplatform som Jitterbit til at opdele opgaverne i flere trin. Hvis der f.eks. skal flyttes data fra Banner til Salesforce, skal du oprette følgende trin:

1. Kør forespørgsler i Banner
2. Dump data i en midlertidig tabel i Banner
3. Foretag ændringer, så det passer til Salesforce
4. Overfør data til Salesforce ved hjælp af Jitterbit-mapping

Forenkl datakortlægning med Jitterbits AI-assistenter

8. Opret sikkerhedskopier til gendannelse og revision

Hvis et kursus slettes eller opdateres, muliggør sikkerhedskopier og sammenligningsværktøjer en hurtig afstemning mellem systemer.

Hvis en studerende f.eks. afmelder sig et fag inden for de første 10 dage af et semester, skal faget slettes fra listen over aktive kurser i Salesforce for at sikre, at den stemmer overens med Banner. Hvis en skole bruger Jitterbit til at kopiere Salesforce til ekstra tabeller med studerendes oplysninger som backup, kan SQL bruges til at sammenligne poster mellem Banner og Salesforce for at finde de sletninger, der skal foretages. Også her kan Jitterbit lette sletningerne i Salesforce.

Saml data om videregående uddannelse med Jitterbit Harmony

Fra forbedring af studerendes gennemførte studier til optimering af ressourceallokering, Jitterbit hjælper videregående uddannelsesinstitutioner låse op for dybere indsindsigt og reducere den administrative byrde fra deres data.

Jitterbit Harmony, vores low-code platform beriget med kunstig intelligens, gør det nemt at:

• Forbind studieadministrative systemer, onlineportaler, CRM-systemer og finansielle støtteplatforme
• Integrer online læringsplatforme med dataanalytiske værktøjer for at fremme forbedrede studerendes præstationer
• Integrér ældre værktøjer med moderne skyplatforme ved hjælp af low-code-arbejdsgange
• Sørg for datasikkerhed, maskering og overholdelse af lovgivningsmæssige krav
• Få adgang til elevdata i realtid for personlig engagement og prædiktiv analyse

Med en centraliseret, skalerbar platform kan højere læreanstalter omdanne isolerede systemer til et samlet dataøkosystem. Uanset om I moderniserer ældre infrastruktur eller udvider strategier for studenterinddragelse, samler Jitterbit Harmony det hele på en sikker, effektiv og intelligent måde.