Publicación: Arquitectura de inteligencia de negocios para integrar resultados de la estrategia “Evaluar para avanzar” y las condiciones institucionales de planteles educativos oficiales del municipio de Montería
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Resumen en español
Esta investigación tiene como objetivo proponer una arquitectura de inteligencia de negocios (BI) que integre los resultados de la estrategia “Evaluar para avanzar” y las condiciones institucionales de los centros educativos oficiales de Montería para los años 2021-2022. Donde se busca revelar patrones que contribuyan al fortalecimiento de la toma de decisiones en políticas educativas. Para llevarlo a cabo se establecieron objetivos como la búsqueda de diferentes referentes teóricos, la caracterización de fuentes de datos y la aplicación de procesos de extracción, transformación y carga (ETL) para la estrategia y condiciones institucionales. También se busca configurar un sistema de almacenamiento de datos y generar visualizaciones que consoliden los resultados. La premisa destaca que el desarrollo de una arquitectura de inteligencia de negocios para la integración de datos se presenta como una estrategia efectiva, capaz de examinar relaciones y patrones, lo cual repercute positivamente en la toma de decisiones en políticas educativas. Además, la investigación ofrece pautas metodológicas para futuros diseños de arquitecturas de BI en el sector educativo colombiano. En el proceso, se emplearon metodologías y técnicas específicas, destacándose la utilización de programación en Python para la manipulación de datos y análisis relacional. Además, se aprovechó Power BI para la visualización de resultados y análisis exploratorio de datos. Estas estrategias proporcionaron una interpretación significativa de las variables analizadas, respaldando de manera concluyente la hipótesis inicial planteada.
Resumen en inglés
This research aims to propose a business intelligence (BI) architecture that integrates the results of the “Evaluar para avanzar” strategy and the institutional conditions of public schools in Montería for the years 2021–2022. The study seeks to identify patterns that contribute to strengthening decision-making in educational policies. To achieve this, objectives were established, including reviewing relevant theoretical frameworks, characterizing data sources, and applying ETL (Extract, Transform, Load) processes for the assessment strategy and institutional conditions. Additionally, the study aims to configure a data storage system and generate visualizations to consolidate findings. The premise emphasizes that developing a business intelligence architecture for data integration serves as an effective strategy to examine relationships and patterns, thereby positively impacting educational policy decisions. Furthermore, the research provides methodological guidelines for future BI architecture designs in the Colombian educational sector. The process employed specific methodologies and techniques, notably Python programming for data manipulation and relational analysis, alongside Power BI for data visualization and exploratory analysis. These strategies enabled a meaningful interpretation of the analyzed variables, conclusively supporting the initial hypothesis.
