Educación
Escenario tipo: construcción de una plataforma de datos que unifica información de matriculaciones, rendimiento académico y señales de abandono para mejorar la toma de decisiones en centros educativos.
Los centros educativos y universidades acumulan datos valiosos en sistemas de gestión académica, plataformas de matriculación y encuestas, pero rara vez los unifican para tomar decisiones estratégicas. En este escenario tipo, el centro necesitaba visibilidad sobre el rendimiento real por titulación, detectar señales tempranas de abandono y fundamentar las decisiones de oferta y recursos con datos fiables.
Los datos de matriculación, expedientes académicos y encuestas de satisfacción estaban repartidos en sistemas desconectados. El equipo directivo no disponía de una visión consolidada del rendimiento por titulación ni podía identificar a tiempo a los estudiantes con riesgo de abandono. Las decisiones sobre oferta académica y recursos se tomaban con datos parciales y desfasados.
Construimos una plataforma de datos que unifica las fuentes clave del centro educativo: sistema de gestión académica, matriculaciones, encuestas y datos socioeconómicos anonimizados. Sobre esa base, desarrollamos un modelo analítico con indicadores de rendimiento por titulación, cohorte y perfil de estudiante, incluyendo un scoring de riesgo de abandono. El equipo directivo y los coordinadores de titulación acceden a un dashboard en Power BI con la información actualizada y accionable.
Identificamos las fuentes disponibles (sistema de gestión académica, plataforma de matriculación, encuestas, datos socioeconómicos) y diseñamos un modelo de datos unificado que respete la privacidad y la normativa aplicable.
Construimos un pipeline que extrae datos de las fuentes, los transforma con dbt y los carga en un data warehouse en PostgreSQL. Automatizamos la actualización periódica para que los datos estén siempre al día.
Definimos y calculamos indicadores clave: tasa de aprobados por titulación y cohorte, evolución de matriculaciones, rendimiento medio por perfil de estudiante y comparativa entre sedes o programas.
Desarrollamos con Python un modelo de scoring que identifica a los estudiantes con mayor probabilidad de abandonar en los próximos meses, basado en señales académicas, de asistencia y de participación. El scoring se actualiza periódicamente y se integra en el dashboard.
Construimos un dashboard en Power BI con vistas para dirección, coordinadores de titulación y servicio de orientación. Incluimos formación para que el equipo sea autónomo en el uso diario y en la interpretación de los indicadores.
Baseline: Sin sistema de alertas ni scoring de abandono
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Mejora estimada en proyectos similares de plataformas de datos educativas
Baseline: Elaboración manual con datos de múltiples sistemas desconectados
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Mejora estimada en proyectos similares de plataformas de datos educativas
Baseline: Datos parciales y desfasados repartidos en múltiples sistemas
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Mejora estimada en proyectos similares de plataformas de datos educativas
Baseline: Decisiones basadas en percepción y datos parciales
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Mejora estimada en proyectos similares de plataformas de datos educativas
En la mayoría de los casos, sí. Si vuestro sistema permite exportar datos o tiene API, podemos construir el conector. En la fase de inventario evaluamos la viabilidad técnica de cada integración.
El modelo de datos se diseña desde el inicio con privacidad por defecto. Los datos sensibles se anonimizan o seudominizan según corresponda, y el acceso al dashboard se controla por roles. Recomendamos validar el diseño con vuestro DPO o responsable de protección de datos.
No. El scoring es una herramienta de apoyo que señala a los estudiantes con mayor riesgo estadístico. El equipo de orientación y los coordinadores deciden las acciones a tomar. El objetivo es detectar señales tempranas que de otro modo pasarían desapercibidas.
Sí. La arquitectura con dbt y PostgreSQL está preparada para incorporar nuevas fuentes (plataformas LMS, encuestas, datos de empleabilidad) sin rediseñar el pipeline. Las ampliaciones se documentan para que el equipo técnico pueda gestionarlas.
Cuéntanos tu situación en 20 minutos y valoramos si tiene solución, qué forma tendría y qué retorno podría esperarse. Sin compromiso.