Maestría en Inteligencia de Negocios Virtual · 2025
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
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.
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Contenido
- Introducciónp. 15
- Objetivosp. 18
- 2.1. Objetivo generalp. 18
- 2.2. Objetivos específicosp. 18
- Justificaciónp. 19
- Marco Teóricop. 21
- 4.1. Inteligencia de negociosp. 21
- 4.2. Arquitectura de inteligencia de negociosp. 21
- Capa de fuente de datosp. 24
- Capa extracción, transformación y carga (ETL)p. 24
- Capa de análisisp. 25
- Capa de distribuciónp. 26
- 4.3. Estrategia “Evaluar para avanzar” 3° a 11° (EPA)p. 27
- 4.4. Condiciones institucionalesp. 30
- estrategias de evaluación y seguimientop. 32
- Estudios en el ámbito internacionalp. 33
- Estudios en el ámbito nacionalp. 34
- Antecedentes de estudios analíticos de la EPAp. 36
- 4.6. Métodos de analítica de datosp. 37
- Hipótesisp. 39
- Fuente de datos y Variablesp. 40
- 6.1. Fuente de datosp. 40
- 6.2. Variablesp. 42
- Diseño metodológicop. 44
- 7.1. Enfoque de la investigaciónp. 45
- 7.3. Población y muestrap. 46
- 7.4. Instrumentosp. 46
- 7.5. Herramientas tecnológicas para la construcción de la arquitectura de BIp. 47
- 7.6. Técnicas para el análisis de la informaciónp. 49
- Indicadores Claves de Desempeño (KPI)p. 50
- Modelo de regresiónp. 60
- Diseño de la arquitectura BIp. 61
- 8.1. Capa de fuente de datosp. 24
- 8.2. Capa ETL (Extracción, transformación y carga)p. 61
- Extracciónp. 61
- Transformaciónp. 61
- Cargap. 61
- 8.3. Capa de Análisisp. 25
- Análisis exploratorio de datos (EDA) mediante indicadores clavesp. 66
- Análisis del modelo relacionalp. 66
- 8.4. Capa de Distribuciónp. 26
- Indicadores de desempeño académicop. 68
- Indicadores de recursos humanosp. 69
- Indicadores de equidadp. 70
- Indicadores socioeconómicosp. 71
- Modelo predictivo de resultadosp. 72
- Trabajo de Campop. 73
- 9.1. Procesamiento de los datosp. 73
- 9.2. Análisis de indicadoresp. 74
- Indicadores de rendimientop. 74
- indicadores de recursos humanosp. 69
- indicador de equidadp. 84
- Indicador socioeconómicop. 87
- resultados de desempeño de la estrategia EPAp. 89
- 9.3. Modelo predictivop. 102
- Propuesta de solución al problema planteadop. 105
- en el sector educativo en Colombiap. 107
- Conclusiones, recomendaciones y trabajos futurosp. 110
- 11.1. Conclusionesp. 110
- 11.2. Recomendacionesp. 111
- 11.3. Trabajos futurosp. 112
- Referenciasp. 114
- Figura 1. Arquitectura de inteligencia de negociosp. 23
- auxiliaresp. 29
- Figura 3. Diseño metodológicop. 44
- Figura 4. Cuadrantes de relaciónp. 57
- Figura 5. Modelo Físico de datosp. 63
- Figura 6. Arquitectura BI aplicada en esta monografíap. 74
- Figura 7. Desempeño académico promedio por rangop. 75
- (derecha)p. 75
- Figura 9. Desempeño académico promedio según jornada, año 2021p. 76
- Figura 10. Brecha de género en los resultados de la prueba EPA por gradop. 77
- Figura 11. Desempeño promedio de los distintos instrumentos (años conjuntos)p. 78
- Figura 12. Distribución docente por género año 2021 (superior) y 2022 (inferior)p. 79
- Figura 13. Proporción docente según contratop. 80
- Figura 14. Proporción docente según rango etariop. 81
- Figura 15. Proporción de docentes por área y desempeño, año 2021p. 82
- Figura 16. Proporción de docentes por área y desempeño, año 2022p. 83
- Figura 17. Distribución de estudiantes en condición especialp. 85
- Figura 18. Distribución de instituciones según estudiantes en condición especialp. 85
- Figura 19. Desempeño académico promedio según tipo de condición especialp. 87
- Figura 20. Proporción de estudiantes según estratop. 88
- Figura 21. Desempeño académico promedio según estratop. 89
- Figura 22. Indicador ICAE (Años conjuntos 2021 y 2022)p. 90
- Figura 23. Indicadores IDAD y IEDR (Años conjuntos 2021 y 2022)p. 91
- Figura 24. Indicadores IDRRA y IRPDD (Años conjuntos 2021 y 2022)p. 92
- Figura 25. Indicadores IRNDP y I RNDS (Años conjuntos 2021 y 2022)p. 93
- Figura 26. Indicador IDED (Años conjuntos 2021 y 2022)p. 94
- Figura 27. Indicadores ICAE e IDED, para el año 2021p. 95
- Figura 28. Indicadores IEDR e IDAD, para el año 2021p. 96
- Figura 29. Indicadores ICAE e IDED, para el año 2022p. 97
- Figura 30. Indicadores IEDR e IDAD, para el año 2022p. 98
- Palotal en los años 2021-2022 (izquierda-derecha)p. 99
- Palotal en los años 2021-2022 (izquierda-derecha)p. 101
- Figura 33. Matriz de correlación añop. 102
- Figura 35. Predicción desempeño promedio del municipio de Monteríap. 105
- Tabla 1. Variables de la estrategia EPAp. 42
- Tabla 2. Variables de las condiciones institucionalesp. 42
- Tabla 3. Tecnologías para la construcción de una arquitectura BIp. 47
- Tabla 4. Indicadores de desempeño académicop. 51
- Tabla 5. Indicadores de recursos humanosp. 53
- Tabla 6. Indicadores de equidad educativap. 54
- Tabla 7. Indicadores socioeconómicosp. 55
- institucionalesp. 15
- Tabla 9. Descripción modelo conceptual, Hechos y Dimensionesp. 62
- Tabla 10. Métricas de rendimiento modelo de predicciónp. 103