जैसे-जैसे शिक्षा संस्थान अपनी डिजिटल परिवर्तन यात्रा जारी रखते हैं, संस्थागत डेटा एनालिटिक्स का महत्व स्पष्ट होता जा रहा है। लगातार विकसित हो रहे उद्योग के साथ बने रहने के लिए, संस्थानों को अपने उपलब्ध डेटा संसाधनों का उपयोग करने और प्रदर्शन को बढ़ावा देने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की आवश्यकता है। यह परिचालन दक्षता, उत्पादक छात्र सेवाओं और सूचित रणनीतिक निर्णयों के लिए महत्वपूर्ण है।
जैसा कि EDUCAUSE टॉप 10 आईटी इश्यूज 2023 में प्रस्तुत किया गया है, डेटा और एनालिटिक्स HEI के लिए "अपरिहार्य" हैं।
"उच्च शिक्षा संस्थानों के लिए, एनालिटिक्स की शक्ति का उपयोग करना - संस्थागत कार्यों और निर्णयों को सूचित करने और सक्रिय रूप से मार्गदर्शन करने के लिए डेटा का उपयोग करना - अब एक वैकल्पिक 'अतिरिक्त' नहीं है।
EDUCAUSEक्यों यह उच्च शिक्षा के लिए मायने रखता है, समीक्षा
संस्थागत विश्लेषिकी के लिए एक आधुनिक ढांचा
पिछले महीने एडुकॉज़ के 'व्हाई आईटी मैटर्स टू हायर एजुकेशन रिव्यू' में, न्यूयॉर्क में इथाका कॉलेज की एक टीम ने संस्थागत डेटा एनालिटिक्स के लिए एक आधुनिक ढांचे का खुलासा किया। इस ढांचे में 8 मार्गदर्शक सिद्धांत और 8 प्रमुख दक्षताएं शामिल हैं जो एचईआई में कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि के लिए डेटा का उपयोग करने के लिए आवश्यक हैं।
आइए देखें कि वे हमें क्या बताते हैं।
8 मार्गदर्शक सिद्धांत
1. डेटा समय पर होना चाहिए
इसका क्या मतलब है: पहला सिद्धांत वास्तविक समय, सटीक डेटा के महत्व पर प्रकाश डालता है। डेटा अंतर्दृष्टि का प्रभावी उपयोग करने के लिए, संस्थानों को डेटा पर कार्य करने की आवश्यकता है जो अद्यतित और प्रासंगिक है।
2. डेटा सुसंगत होना चाहिए
इसका क्या मतलब है: संस्थानों को डेटा के संबंध में उपयोग की जाने वाली परिभाषाओं, मापों और KPI को मानकीकृत करना चाहिए। इसके अलावा, इन्हें आमतौर पर समझा जाना चाहिए। यह डेटा निरक्षरता को कम करने और हितधारकों के बीच डेटा प्रभाव में सुधार करने में मदद करेगा।
3. डेटा पर भरोसा किया जाना चाहिए
इसका क्या मतलब है: डेटा वैधता और सटीकता को लगातार और लगातार सुनिश्चित करने के लिए सही कदमों के साथ, हितधारकों को प्रदान की गई अंतर्दृष्टि पर भरोसा करना चाहिए।
4. डेटा प्रासंगिक होना चाहिए
इसका क्या मतलब है: माप और मैट्रिक्स को मानकीकृत करने के साथ-साथ डेटा एनालिटिक्स रणनीति बनाने से HEI को सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में सही अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में मदद मिलेगी।
5. डेटा इंटरैक्टिव होना चाहिए
इसका क्या मतलब है: डेटा को इस तरह से प्रस्तुत किया जाना चाहिए जो सुलभ हो और उपयोगकर्ताओं को अधिक विस्तार से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि का पता लगाने की अनुमति दे। उपयोगकर्ता के अनुकूल, डायनेमिक डेटा डैशबोर्ड और ड्रिल-डाउन रिपोर्टिंग क्षमताएं महत्वपूर्ण हैं।
6. डेटा कनेक्ट किया जाना चाहिए
इसका क्या मतलब है: संस्थागत डेटा एनालिटिक्स के लिए एक प्रमुख मुद्दा साइल्ड डेटा है, जो विभिन्न प्रणालियों में निहित है। डेटा को इस तरह से एक साथ लाया जाना चाहिए कि यह उपयोगी, कार्रवाई योग्य और रणनीतिक निर्णयों को सूचित करने में सक्षम हो।
7. डेटा सुलभ होना चाहिए
इसका क्या मतलब है: संबंधित हितधारकों द्वारा प्रासंगिक डेटा आसानी से सुलभ होना चाहिए। इसके अतिरिक्त, यह एक तरह से होना चाहिए जो गोपनीयता नैतिकता के अनुरूप हो। यही कारण है कि इंटरैक्टिव डेटा डैशबोर्ड और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि के लिए विस्तृत रिपोर्ट महत्वपूर्ण हैं। डेटा की शक्ति को उजागर करने के लिए प्रभावी दृश्य प्रतिनिधित्व महत्वपूर्ण हैं। उपयोगकर्ताओं को तब हस्तक्षेप को सक्षम करके और स्पष्ट अगले चरणों के द्वारा डेटा अंतर्दृष्टि पर आसानी से कार्य करने में सक्षम होना चाहिए।
8. डेटा कार्रवाई योग्य होना चाहिए
इसका क्या मतलब है: अंत में, इस बिंदु को EDUCAUSE टुकड़े में सबसे महत्वपूर्ण सिद्धांत के रूप में हाइलाइट किया गया है। उपरोक्त अन्य सिद्धांतों के संयोजन में, डेटा को अवसर पैदा करना चाहिए। इसका मतलब है कि प्रभावी हस्तक्षेप को सक्षम करने और छात्र प्रतिधारण रणनीतियों को सूचित करने के साथ-साथ परिसर की दक्षता में सुधार करने और छात्र यात्रा में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के अवसर।
8 दक्षताएं
EDUCAUSE की समीक्षा में लेख भी 8 प्रमुख दक्षताओं की रूपरेखा तैयार करता है। संस्थानों को डेटा एनालिटिक्स और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए इन्हें प्राप्त करने की आवश्यकता है।
प्रमुख दक्षताएं, EDUCAUSE - 'संस्थागत विश्लेषिकी के लिए एक आधुनिक ढांचा'
कुछ आवश्यक पहलुओं में शामिल हैं:
- डेटा स्टोर करने, विभिन्न प्रणालियों को जोड़ने और डेटा साइलो को हटाने के लिए एक आधुनिक डेटा वातावरण स्थापित करना।
- डेटा एनालिटिक्स के लिए लक्ष्यों और प्राथमिकताओं को मानकीकृत करने के अलावा एक संस्थागत डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क का निर्माण।
- सभी हितधारकों और उपयोगकर्ताओं के बीच डेटा का एक समुदाय और संस्कृति बनाना। इससे डेटा संबंधी बाधाओं को तोड़ना चाहिए और डेटा साक्षरता में सुधार होना चाहिए।
- अपने संस्थागत डेटा एनालिटिक्स प्रोग्राम का समर्थन करने और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए सही तकनीक, सिस्टम और उपकरणों का उपयोग करना।
टेकअवे
इस ढांचे से मुख्य टेकअवे, यह सिद्धांत और दक्षताएं हैं: संस्थानों को अपनी क्षमता और अपने संसाधनों की क्षमता को अधिकतम करने के लिए डेटा एनालिटिक्स की आवश्यकता होती है। यह कहते हुए कि, लेखक संस्थानों को प्रोत्साहित करते हैं कि वे प्रक्रिया से न डरें और इसे वृद्धिशील रूप से देखें।
एक बार जब HEI ने अपना डिजिटल परिवर्तन शुरू कर दिया है, तो आधुनिक क्लाउड-आधारित, डेटा-संचालित सिस्टम उन्हें अपने डेटा लक्ष्यों को लागू करने और प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं। अंततः, चाहे आपका संस्थागत डेटा एनालिटिक्स लक्ष्य छात्र प्रतिधारण, छात्र अनुभव, परिसर दक्षता या न्यायसंगत पहुंच के आसपास घूमता है, एक डेटा-संचालित प्रणाली है जो इसका समर्थन कर सकती है।
