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Christine Carmichael, responsable des solutions pour l'enseignement supérieur
Big Data sur le campus :
comment l'IT permet
l'utilisation des analyses dans
l'enseignement supérieur
2
Le changement a déjà commencé.
Lisez ce rapport pour en savoir plus
sur les données et les tendances
actuelles de l'enseignement
supérieur dans le monde.
« Dans l'enseignement
supérieur, le nombre
d'étudiants ne cesse de
croître. Cette augmentation
représente plus de 3 %
chaque année. En 2012,
pour la première fois, près
d'un adulte sur trois était
titulaire d'un diplôme
d'études supérieures. »
— OCDE (2014), Regards sur l'éducation
2014 : Les indicateurs de l'OCDE
Les besoins administratifs et les systèmes métiers du secteur de
l'enseignement supérieur sont en pleine mutation et le Big Data joue
désormais un rôle déterminant. Alors que les responsables universitaires
et les enseignants doivent faire en sorte d'améliorer les taux d'obtention
des diplômes, faire progresser la recherche, attirer les donateurs
et mécènes, et favoriser la responsabilité fiscale par une meilleure
transparence, les services IT sont de plus en plus sollicités et évoluent
dans un environnement technologique toujours plus complexe.
Par ailleurs, le nombre d'inscriptions d'étudiants ne cesse d'augmenter.
L'UNESCO fait état d'une hausse de l'ordre de 3 % par an du nombre
d'étudiants dans l'enseignement supérieur depuis le début des années
2000. En 2012, un adulte sur trois était titulaire d'un diplôme d'études
supérieures. En raison des progrès technologiques et de l'augmentation
du nombre d'étudiants, il devient particulièrement urgent pour les universités
du monde entier d'améliorer leur fonctionnement et leurs résultats.
Dans cette optique, les enseignants doivent, au même titre que les
responsables, avoir accès directement aux informations exploitables
tirées des données pour engager une amélioration mesurable des
performances. Qui plus est, les universités ont besoin du leadership de l'IT
pour mettre en place une infrastructure de données crédible et sécurisée.
Qu'il s'agisse des dossiers des étudiants, des enquêtes sur l'hébergement
universitaire, ou encore de la répartition budgétaire et même de la
rentabilité, les universités ont accès à une mine d'informations qu'il
convient désormais d'exploiter.
3
Sommaire
Ancienne méthode................................................................................................................................................4
Nouvelle méthode.................................................................................................................................................5
1. Favoriser l'autonomie :..........................................................................................................................7
2. Rapidité à tous les stades du processus :...................................................................................9
3. Configurations flexibles et sécurisées ......................................................................................11
4. La découverte visuelle pour favoriser la compréhension..............................................13
En résumé................................................................................................................................................................15
4
« Avant, il était impossible
de faire tenir toutes nos
données dans une seule
visualisation ou feuille de
calcul. Désormais, quelques
clics nous suffisent pour
trouver une réponse à
une question relative aux
inscriptions d'étudiants
des 17 dernières années.
Une telle facilité suscite
un intérêt croissant auprès
du personnel universitaire
qui peut désormais trouver
des réponses à toutes
ses questions pointues.
Chacun peut trouver
seul les informations
dont il a besoin. »
— Jon Boeckenstedt, vice-président
adjoint, planification et politiques
d'inscription, université DePaul
Ancienne méthode
Dans l'enseignement, les établissements accèdent traditionnellement aux données
en utilisant des rapports statiques créés par des applications et des outils d'aide
à la décision gérés et utilisés exclusivement par les services informatiques. Cette
ancienne méthode, principalement conçue et mise en place dans les années 90, est
généralement complexe et chronophage, sans parler du fait qu'elle manque de flexibilité.
Avec des volumes de données qui ne cessent d'augmenter, des sources de données
disparates et des ressources qui viennent généralement à manquer, il est difficile,
voire impossible, d'avoir des informations exploitables directement au niveau des
utilisateurs. Alors que de nombreux établissements sont encore en train d'essayer de
mettre en place leur premier entrepôt de données tout-en-un, la quantité et la variété
des données les rendent d'ores et déjà obsolètes. De telles situations peuvent paraître
effrayantes, voire hors de contrôle. Il n'y a pas de raison.
Pendant des années, les universités de toutes tailles se sont appuyées sur des
services informatiques limités pour trouver des réponses à leurs questions, créant
ainsi un cycle sans fin de longs délais d'attente et de résultats manquant de flexibilité.
Les services informatiques, quant à eux, se retrouvent dans une situation tout aussi
inextricable. Ils consacrent des dizaines d'heures à créer des rapports et à répondre
aux demandes, sans pour autant que la réponse donnée corresponde vraiment aux
attentes des demandeurs.
Par ailleurs, la plupart des enseignants et des responsables ne disposant pas
du temps ni des compétences nécessaires pour voir et comprendre les données,
ils décident tout simplement de ne pas utiliser les systèmes d'analyse mis à leur
disposition. Par conséquent, de nombreux travailleurs du savoir s'appuient aujourd'hui
sur les feuilles de calcul en guise d'outil d'analyse en libre-service, dont l'exploitation
peut être lente, source d'erreurs et difficile à maîtriser et à faire évoluer.
Découvrez comment l'université
DePaul démocratise ses données
pour obtenir des informations
exploitables de meilleure qualité.
5
Nouvelle méthode
Une nouvelle génération de technologues cherche à inverser cette tendance en
permettant aux utilisateurs d'explorer eux-mêmes leurs données. Cela aboutit non
seulement à des décisions plus éclairées et plus rapides, mais permet également
à l’IT de se focaliser sur sa tâche première, à savoir garantir la sécurité et la
fiabilité de l'infrastructure de données.
De nombreux établissements ont déjà adopté un modèle en libre-service afin de
décharger l'IT et de généraliser l'exploration des données par les utilisateurs. Au
lieu de se borner à générer des rapports, ces équipes informatiques mettent les
données à la disposition des utilisateurs dans le respect des exigences de sécurité.
Pourtant, malgré les nouvelles technologies en matière de données, les stratégies
analytiques des établissements universitaires ne sont pas toutes couronnées de
succès. Qui dit nouvelle approche, dit méthodologie adaptée.
Les méthodes éprouvées de développement et de déploiement agiles permettent une
adaptation rapide aux exigences qui changent. Elles permettent à l'IT et au personnel
universitaire de travailler en partenariat. Nous recherchons des processus simplifiés
qui favorisent la curiosité naturelle.
Les quatre caractéristiques de la nouvelle approche de l'enseignement supérieur
en matière d'analyses sont les suivantes :
1. Favoriser l'autonomie
2. Rapidité à tous les stades du processus
3. Configurations flexibles et sécurisées
4. La visualisation pour favoriser la compréhension
5
first is going to win.
6
5
Désormais, quelques clics nous suffisent pour
peed: Gettrouver
results une réponse à une question relative
0 to 100 times
faster
Tableau
is fast analytics. In a competitive market
aux inscriptions
des 17 dernières
années.
e surgical service teams at Seattle
Jon Boeckenstedt, vice-président adjoint, service
: Some kind of Header Here
d'organisation et des politiques d'inscription,
université DePaul
place, the person who makes sense of the data
first is going to win.
7
« Le département chargé
de la planification et du
budget a créé les tableaux
de bord. Le service
informatique était chargé
de leur mise en œuvre et
de la mise en place d'une
solution technique pour les
données. C'était différent
de ce que nous étions
habitués à faire auparavant,
car nous souhaitions que
les utilisateurs métiers
puissent interagir euxmêmes avec les données
et utiliser les tableaux de
bord. Et non pas que l'IT
s'en charge. Après tout, ils
sont les mieux placés pour
identifier leurs besoins. »
— Bart Pietrzak, architecte chargé
des outils d'aide à la décision à
l'université de l'État de Washington
1. Favoriser l'autonomie
Étant donné que les meilleures mises en œuvre analytiques sont des tableaux de
bord créés par les utilisateurs et exécutés dans une infrastructure gérée par le service
informatique, il est indispensable d'optimiser les processus en vue d'un libre-service.
Les analyses en libre-service offrent non seulement des avantages considérables pour
les responsables, le personnel enseignant et les étudiants, mais elles garantissent
également une source unique d'informations pour l'ensemble de l'établissement. Le
déploiement d'un tel modèle n'est pas incompatible avec la confidentialité des données.
L'université de l'État de Washington dispose d'une énorme quantité de données.
Exploitant plus de 5 milliards de dossiers, 36 bases de données et 7 cubes SSAS,
cet établissement génère plus de 300 rapports pour appuyer la prise de décisions au
quotidien. Pour l'université, les outils de création de rapports basiques et obsolètes se
sont révélés insuffisants pour véritablement exploiter tout le potentiel des données.
Bart Pietrzak, architecte chargé des outils d'aide à la décision au sein de l'établissement,
a immédiatement identifié la nécessité de mettre en place la découverte de données en
libre-service. Il reconnaît également le rôle crucial de l’IT en la matière.
Il explique : « Notre tâche principale consiste à collecter les données de tous les
systèmes, à les intégrer pour simplifier leur exploitation, puis à les mettre à disposition
grâce aux plates-formes d'aide à la décision que nous avons déjà. »
L'université cherche à favoriser l'autonomie et la collaboration de ses employés.
Il poursuit : « La collaboration revêt une importance bien particulière pour nous, dans
la mesure où nous disposons de trois campus et de sept centres médicaux. Nous
travaillons également avec différents partenaires et souhaitons partager les données
dans l'ensemble de notre structure. Nous voulons continuer à favoriser la culture
des données mise en place par la direction. Notre but est d'aider les analystes, pas
les développeurs. Nous souhaitons faire en sorte que chaque utilisateur puisse
accéder aux données pour interagir avec elles. »
La structure de l'université repose principalement sur des solutions Microsoft. Elle
utilise un serveur SQL pour stocker et gérer les données, T-SQL et des services
d'intégration pour les processus ETL, des services de création de rapports et
des services d'analyse pour les cubes. Bien évidemment, Excel et Access sont
largement utilisés.
Bart Pietrzak explique : « Nous ne souhaitions pas remplacer tous nos outils. Nous
voulions les faire évoluer et proposer ce qui nous manquait, à savoir un outil de
visualisation simple à utiliser et permettant de réaliser des analyses ad hoc. »
8
À l'automne 2012, l'université a lancé le programme « UW Profiles » pour permettre
aux responsables de voir et comprendre les données relatives aux étudiants afin de
prendre de meilleures décisions. Ce programme se compose de 23 tableaux de bord
qui permettent de visualiser des données relatives aux inscriptions par trimestre, aux
diplômes délivrés chaque année, aux taux de rétention et aux taux de réussite.
L'université de l'État de Washington
possède l'un des plus vastes
systèmes d'analyse en libreservice au monde. Regardez
cette présentation pour découvrir
comment les responsables
informatiques ont travaillé avec
chaque département pour déployer
des analyses en libre-service de
qualité professionnelle. Voyez
comment le déploiement s'est
opéré, de la mise en pratique
d'une idée sous forme de projet
pilote jusqu'à la formation des
utilisateurs et aux changements
institutionnels ainsi engendrés.
UW Profiles est un portail accessible par authentification unique. Les utilisateurs choisissent parmi des
ensembles spécifiques de tableaux de bord pour trouver des réponses à leurs questions. Ce portail
leur permet de sélectionner des tableaux de bord favoris et de découvrir des présentations détaillées
de chaque visualisation. Ils peuvent également interagir avec le tableau de bord, explorer les données
plus en détail à l'aide de filtres, laisser des commentaires et même se prononcer sur des nouveautés.
L'idée est venue du département chargé de la planification et du budget, mais sa
mise en pratique a nécessité un partenariat avec l’IT.
Bart Pietrzak explique : « Le département chargé de la planification et du budget a
créé les tableaux de bord. Le service informatique était chargé de leur mise en œuvre
et de la mise en place d'une solution technique pour les données. C'était différent
de ce que nous étions habitués à faire auparavant, car nous souhaitions que les
utilisateurs métiers puissent interagir eux-mêmes avec les données et utiliser les
tableaux de bord. Après tout, ils sont les mieux placés pour identifier leurs besoins. »
Le meilleur moyen de favoriser l'adoption est de faciliter la transition. Le portail est
intégré à une solution d'authentification unique. Les utilisateurs n'ont pas besoin de
faire appel au service informatique pour trouver des réponses à leurs questions. Tout
cela est rendu possible par ce que les responsables et les enseignants ne voient pas :
les sources de données configurées et gérées par le service informatique. Il s'agit là
d'un concept clé en la matière : les utilisateurs doivent disposer de données facilement
accessibles afin de tirer le meilleur parti d'une stratégie d'analyse en libre-service.
9
2. Rapidité à tous les stades du processus
Il est indispensable de gagner du temps à chaque étape du processus d'exploitation
des données. Qu'il s'agisse d'installer le logiciel, d'accéder à des ensembles de
données complexes et de les analyser, de publier des tableaux de bord interactifs
et de les partager dans votre établissement, vous devez trouver rapidement des
informations exploitables pour que vos données aient un réel impact.
La rapidité de la mise en œuvre de vos outils d'aide à la décision est la première
étape permettant de mesurer leur valeur. Si vous répondez oui à l'une des
questions suivantes, votre système d'aide à la décision n'opère pas aussi
rapidement qu'il le pourrait :
•
Faut-il plusieurs semaines ou plusieurs mois pour déployer ou modifier votre
solution d'aide à la décision ?
•
Faut-il des semaines pour former les nouveaux utilisateurs avant qu'ils puissent
créer et publier leur premier rapport ou tableau de bord ?
L'installation et le déploiement doivent s'effectuer en quelques heures ou en quelques
jours, et non en plusieurs semaines ou mois. La solution doit être suffisamment
simple et intuitive pour permettre à tout un chacun de l'utiliser, sans nécessiter de
compétences en écriture de code. La formation de ces personnes doit être très rapide.
Install
Access
Analyze
Publish
Share
10 X 100 TIMES FASTER
La vitesse à tous les stades du processus d'exploitation des données. L'analyse rapide est
10 à 100 fois plus rapide qu'avec une solution classique d'aide à la décision à tous les stades
du processus : installation du logiciel et accès aux données, analyse d'informations complexes,
publication de tableaux de bord interactifs et partage dans l'ensemble de la structure.
10
« Il suffit désormais de
quelques secondes pour
découvrir des tendances,
alors qu'il fallait plusieurs
heures auparavant. Nous
parvenons toujours
à trouver des idées
innovantes pour améliorer
nos processus. »
— Bridgett Milner, directrice adjointe
du bureau des inscriptions
La rapidité avec laquelle les enseignants et les responsables peuvent accéder aux
données est également cruciale.
La solution idéale doit permettre aux utilisateurs de combiner facilement et à la volée
de nombreux ensembles de données de provenance diverse. L'infrastructure doit
proposer des capacités de traitement en mémoire pour accélérer les données lentes
et permettre la connexion en direct aux bases de données rapides.
Le bureau du recrutement et des inscriptions de l'université de l'Indiana connaît
bien cette nouvelle méthodologie. Cet établissement allie éducation et technologie,
en traitant d'importants volumes de données sur les étudiants.
Chaque année, les milliers de nouveaux inscrits, les applications, les enquêtes
et les résultats d'examens représentent une très grande quantité de données et
génèrent des questions auxquelles il convient de trouver une réponse rapide.
Bridgett Milner, directrice adjointe du bureau du recrutement et des inscriptions,
explique : « Mon travail consiste à gérer les informations et à proposer des mesures
pour améliorer les processus. Dans l'idéal, nous cherchons à constituer des effectifs
qui auront un maximum de chances d'obtenir un diplôme.
Il suffit désormais de quelques secondes pour découvrir des tendances, alors qu'il
fallait plusieurs heures auparavant. Je participe à des réunions hebdomadaires avec
la direction de l'établissement, et le fait de disposer d'un outil permettant d'effectuer
des analyses détaillées est un avantage indéniable pour la prise de décisions. Nous
Découvrez comment les universités
de toutes tailles utilisent les données
plus rapidement pour améliorer
la réussite des étudiants.
parvenons toujours à trouver des idées innovantes pour améliorer nos processus. »
11
« La possibilité
d'accéder partout
à des informations
primordiales et de
manière sécurisée est
un élément déterminant
pour nous. Même s'il est
en déplacement en Asie
par exemple, notre doyen
peut à tout moment
accéder à un récapitulatif
financier ou étudier les
chiffres sur les effectifs des
enseignants, du personnel
ou des étudiants. »
— Ted Curran, directeur financier
de l'université Carnegie-Mellon
3. Configurations flexibles et sécurisées
Commencez petit et visez grand. Que vous ayez besoin de trouver des réponses
en utilisant une seule base de données ou des informations exploitables à partir
de plusieurs sources de données, votre solution doit prendre en charge toutes les
phases de votre croissance, tout en restant flexible et sécurisée.
Pendant la phase initiale, vous commencez à élaborer les processus, les structures
organisationnelles et les infrastructures techniques favorisant l'adoption généralisée
et l'évolutivité, sans sacrifier la qualité des données. La gouvernance des données
ne se limite pas à la sécurité. Elle doit également permettre de garantir leur
précision, leur disponibilité et leur contrôle.
•
Précision : les analyses et visualisations perdent tout intérêt si les utilisateurs
n'ont pas l'assurance de disposer des données les plus récentes, issues de
sources de confiance.
•
Disponibilité : il s'agit là d'un vaste sujet. Même si un analyste peut accéder à
l'ensemble des données disponibles, certains utilisateurs ont accès uniquement
aux vues du premier niveau, mais pas nécessairement aux données de base.
•
Audit : en milieu universitaire tout particulièrement, les données organisationnelles
nécessitent un certain degré de confidentialité. Il est également important,
et souvent obligatoire au regard de la loi, de conserver la liste complète des
personnes ayant accédé à ces données, avec le niveau d'accès.
La Tepper School of Business de l'université Carnegie-Mellon, l'une des écoles de
commerce les plus prestigieuses, met l'accent sur les sciences de gestion, sur la prise
de décision fondée sur des modèles quantitatifs et sur une approche analytique de la
résolution des problèmes.
Ted Curran, directeur financier de l'université Carnegie-Mellon, explique : « J'estime
qu'en tant que leader des opérations financières et commerciales, nous devons
impérativement pouvoir évaluer rapidement et facilement les performances de nos
programmes universitaires, de nos programmes administratifs et de nos centres
de recherche, et identifier toute digression par rapport à nos projets. L'une de mes
fonctions principales est de contrôler les finances de l'établissement et de garantir
que nous sommes à même de subvenir à nos besoins pour rester parmi l'élite des
écoles de commerce. »
12
Le déploiement des analyses en libre-service est le prolongement d'une vision
stratégique du doyen, qui visait une expansion à l'international, une meilleure
visibilité et la collaboration sur l'ensemble du campus. En gardant la confidentialité
des données sur les étudiants au premier rang de ses priorités, l'établissement a
pu rapidement mettre en place un prototype sur deux semaines, en réunissant les
données essentielles issues de sources multiples dans des tableaux de bord que
le doyen lui-même peut utiliser.
Regardez cette vidéo pour découvrir
comment l'université Carnegie-Mellon
utilise une configuration flexible
et sécurisée pour le déploiement
des analyses de données.
Ted Curran poursuit : « La possibilité d'accéder partout à des informations primordiales
et de manière sécurisée est un élément déterminant pour nous. Même s'il est en
déplacement en Asie par exemple, notre doyen peut à tout moment accéder à un
récapitulatif financier ou étudier les chiffres sur les effectifs des enseignants, du
personnel ou des étudiants.
Ce déploiement a apporté un éclairage nouveau sur nos données et nous a permis
d'identifier nos points forts et nos points faibles, et de déterminer les informations
qu'il nous fallait encore collecter. Nous avons ainsi réellement pu nous assurer de la
fiabilité des données stockées dans nos systèmes. »
Ce projet pilote a également mis le concept d'assistance opérationnelle à l'épreuve.
Il a servi de tremplin pour permettre aux autres entités du campus, comme l'école
d'ingénierie ou le département chargé des installations, d'adopter cette nouvelle solution.
Ted Curran conclut : « Nous avons partagé nos travaux afin de garantir une cohérence
des données pour toutes les écoles du campus, aussi bien sur le plan financier que
sur celui des inscriptions ou du service dédié à la carrière. »
13
4. La découverte visuelle pour favoriser la compréhension
Il n'est guère surprenant que cette méthode repose essentiellement sur la visualisation
des données pour favoriser la compréhension.
Vos responsables, chercheurs et enseignants peuvent réfléchir à la manière d'interroger
les données, plutôt qu'à la manière d'utiliser le logiciel. Les visualisations permettent de
révéler le potentiel des données brutes et de transformer ces dernières en informations
exploitables et en décisions concrètes. Une approche analytique visuelle permet aux
Découvrez comment la découverte
visuelle a permis à l'université
du Texas à Austin d'améliorer
l'exploitation de ses installations et
de réduire l'assistance fournie par l'IT.
utilisateurs ne disposant pas de compétences particulières en écriture de code de
repérer instantanément les données atypiques et les tendances sans devoir parcourir
de nombreuses feuilles de calcul. Les tableaux de bord racontent une histoire à partir
des données dans un environnement visuel et interactif.
L'université du Texas à Austin, qui compte plus de 52 000 étudiants et
11 000 enseignants et employés, exploite et gère plus de 2 000 000 m²
de bâtiments et d'installations.
Le département des opérations est très vaste et se compose de plusieurs services,
notamment les ressources humaines, les équipements collectifs, la gestion de projet,
les services de construction et les installations, sans oublier la sécurité. Alors que le
campus ne cesse de s'agrandir, les équipes opérationnelles doivent impérativement
rationaliser leurs processus et les rapports relatifs à la gestion des performances pour
mieux maîtriser les dépenses et le budget à tous les niveaux.
Stephanie Dussault, responsable des solutions d'aide à la décision pour les
ressources technologiques de l'université, explique : « Lorsque nous envisageons
la construction d'un nouveau bâtiment, nous devons réfléchir au financement de
son entretien au fil des années. »
L'université savait qu'il fallait transformer son système de création de rapports afin
de fournir des informations exploitables plus rapidement. C'est là que la visualisation
de données intervient.
L'université s'est rendu compte que les tableaux de bord et la visualisation des
données étaient extrêmement utiles pour repérer les bâtiments nécessitant un
budget important et les aspects les plus problématiques des opérations.
Stephanie Dussault explique que les visualisations ont permis de déceler les
dépenses les plus importantes et de les analyser.
Le modèle d'analyse ainsi mis en place permet aux employés de chaque département
de déterminer les coûts en fonction des exercices et des demandes d'intervention.
Ceux-ci peuvent également explorer en détail les dépenses pour chaque bâtiment,
ajuster chaque budget, modifier les services et améliorer les processus pour rester
dans les limites du budget.
14
« Nous pouvons identifier
les données atypiques
très rapidement. Le fait
de pouvoir interagir
avec les données donne
lieu à de nombreuses
questions, et notre travail
a permis de prendre
des décisions concrètes.
La visualisation des
données a transformé
la manière dont nous
travaillons au quotidien. »
Stephanie Dussault poursuit : « Même si notre budget a baissé de 2 % par an
ces quatre dernières années, nous sommes en mesure d'assumer une superficie
toujours plus importante. Nos installations peuvent difficilement fonctionner tant
que nous ne sommes pas en mesure de déterminer précisément quels sont leurs
coûts d'exploitation. »
Les tableaux de bord incluant une carte détaillée du campus procurent les arguments
nécessaires pour la gestion du budget et des dépenses de chaque bâtiment.
— Ted Curran, directeur financier
de l'université Carnegie-Mellon
Ce type de tableau de bord illustre la manière dont les responsables des opérations de l'université
du Texas à Austin utilisent les visualisations de données et les cartes pour mieux voir et comprendre
les dépenses et les budgets consacrés aux différents bâtiments du campus. Ce tableau de bord
interactif permet également d'explorer les données de base et d'effectuer des calculs pour obtenir
des réponses en temps réel.
Stephanie Dussault conclut : « Nous souhaitions analyser le type de maintenance
par bâtiment pour déterminer ceux qui engendraient le plus de dépenses par mètre
carré. Nous avons inclus la possibilité d'analyser dans les détails les coûts de chaque
service. Nous pouvons ainsi étudier les dépenses réelles de chaque bâtiment et
déterminer ceux qui ne respectent pas le budget. »
15
— Cindy Sedlacek, directrice de la
gestion des données à l'université Cornell
En résumé
Les universités et les établissements d'enseignement supérieur connaissent
d'importants changements. Les modèles d'aide à la décision traditionnels sont
lents et gourmands en ressources. La mise en œuvre rapide et intelligente d'un
outil de visualisation de données en libre-service accélère la prise de décisions
à tous les niveaux.
Pour les responsables, chaque information exploitable ainsi décelée peut avoir un
impact sur les prochains résultats financiers. Pour les enseignants, les données
actuelles permettent d'améliorer fortement les taux d'obtention des diplômes.
SAT Performance of Admitted Students
Number of Students by Percentile
600
Number of Students
« Auparavant, nous
analysions nos données
en essayant de nous
représenter mentalement
une vue d'ensemble.
Avec Tableau, plus besoin
de réfléchir longtemps.
Tout est déjà présenté
de manière visuelle. C'est
bien plus efficace que
nos anciens concepts
des tableaux de bord. »
Highlight College:
College of Arts and Sciences
2010
College of Business
College of Communication
400
College of Dentistry
College of Education
College of Engineering
College of Music
200
College of Public Affairs
College of Public Health
College of Visual Arts & Design
95-100
85-90
90-95
75-80
80-85
65-70
70-75
55-60
60-65
45-50
50-55
35-40
40-45
25-30
30-35
15-20
20-25
10-15
0-5
5-10
0
Number of Students by Score and Gender
Découvrez comment l'université
Cornell s'est affranchie des
techniques d'analyse obsolètes pour
obtenir des informations exploitables
10 fois rapidement qu'auparavant,
avec deux fois moins de personnel.
Number of Students
1075
Graduate School
Select Year:
2010
Show History
Select Gender
All
50
Highlight Gender:
Men
0
Women
500
600
700
800
900
1000
1100
SAT Total Score
1200
1300
1400
1500
1600
Ce tableau de bord permet de découvrir les performances des étudiants par année, sexe et école.
Les doyens ou responsables de département peuvent surveiller les performances et déterminer
si les résultats des promotions sont conformes aux critères de l'université.
16
À propos de Tableau
Tableau propose une approche innovante de la découverte de données en libre-service pour les
analyses dans le secteur de l'enseignement supérieur. Grâce à une technologie de glisser-déposer
très simple, vous pourrez rapidement vous connecter aux données, les visualiser, les partager et
les utiliser pour créer des rapports, en toute fluidité sur votre ordinateur aussi bien que depuis votre
tablette. Grâce à une méthodologie de déploiement éprouvée, les solutions Tableau génèrent
des tableaux de bord de données rapides, visuels et en libre-service, qui ne requièrent aucune
compétence en programmation. Pour découvrir l'impact potentiel de Tableau dans votre entreprise,
téléchargez la version d'évaluation gratuite.
Ressources supplémentaires
Essai gratuit
Tableau facilite les analyses dans l'enseignement supérieur
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