1

2

¿Qué es el SIU?

El SIU es un Consorcio integrado por 39 Universidades Nacionales Públicas que desarrolla soluciones informáticas y brinda servicios para el Sistema Universitario Nacional

3

Tecnología al servicio de

Ciudadano

Mejora la gestión, Procesos y Calidad de datos

Pilares

Tecnología al servicio del

Ciudadano

Mejora la gestión, Procesos y Calidad de datos

Desarrollo de Software

Producción de información

Comunidades de practicaRed Social

Consorcio SIU

SoftwareLibre

Compromiso y vocación de servicio

por parte del equipo de

trabajo4

Bibliotecas

Sistemas para la toma de decisiones

SIU-Wichi Consultas Web

Data Warehouse

Sistemas para la toma de decisiones Web

Data Warehouse

Personal Presupuesto

Alumnos Oferta

académicaInfraestructura

Noticias Proyectos

Títulos legalizadosBecas

CV de Docentes

InfraestructuraEdilicia

InfouniversidadesVoluntariado

Incentivos

Convalidaciones

Legalizaciones

PPUA-Proyectos

PPUA-Cine Nacional

Transferencias

Encuesta Alemania

Seg, de Becas

Bicentenario

CPRESConvenios

SIU-Wichi Datos SIU-Ona

Seg. DeExpedientes

EstadísticoDe

Alumnos

Becas

Encuesta aGraduados

Alumnos yGraduados

Presupuest.Contable

Financiero

Contrat.Y

Patrimonio

Personal ysueldos

RHUN

Importador Presupuesto

Sistema Universitario Nacional

5

Mas de 830 implementaciones de sistemas en Argentina (en Universidades, SPU, Ministerios y otros organismos)

En 2008, más de 7.000 millones de pesos se gestionaron a través de nuestros sistemas, SIU-Comechingones / SIU-Pilagá, con más de 700.000 liquidaciones, 350.000 registros de ingresos y mas de 2 millones de asientos de partida doble

Gestión y liquidación sueldos de más de 150.000 cargos mensuales - sistema de RRHH SIU-Pampa / Mapuche

Se consolidan unos 200 millones de registros con datos del personal provenientes del uso de SIU Mapuche /SIU Pampa en la SPU, usados para toma de decisiones.

Indicadores

Base Unificada Bibliográfica con más de 2.000.000 de registros producto de distintos colaboradores.

6

Más de 800.000 alumnos usan el sistema académico SIU-Guaraní (61% del total de alumnos de UUNN).

Primer software del Estado liberado. (SIU Toba) Boletín Oficial 31.188 del 3 de Julio del 2007.

Se incorporó el uso de celulares para brindar servicio a alumnos y profesores desde el 2006.

Mas de 10.000 personas participan activamente (presencial y virtual) en la Comunidad SIU.

Se redujeron tiempos de procesos en forma significativa : cierre de ejercicio (3 a 5 meses a 1 a 2 semana),

inscripción a una materia (de horas a pocos minutos), etc.)

Indicadores

7

Comunidad SIU

8

Comunidad SIU (web)

www.siu.edu.ar

http://repositorio.siu.edu.ar/

http://comunidad.siu.edu.ar/

9

Comité Piloto de Desarrollo en

10

Introducción al Data Warehousing

11

Análisis basado en objetivos, metas y reglas por área/sector. Análisis de tendencias.

Análisis de la información extraída de las bases de datos de los sistemas de gestión. Generalmente análisis diario, semanal o mensual.

Sistemas diseñados para soportar operaciones diarias de la gestión.

Sistemas de gestión

Ger

enci

a m

edia

Data Marts

Ger

enci

a

Tablerode

Control

SIU-Guaraní SIU-Pilagá SIU-Pampa

Alumnos Presupuesto RRHH

Feed-Back

Flujo de información en la organización

Niv

el O

pera

cion

al

CuboCubo CuboCubo CuboCubo

12

Arquitectura modelo de un sistema para la toma de decisiones (DSS) basado en un DW

13

¿Qué es un Data Warehouse?

Un DW es una colección de datos diseñada para dar apoyo a los procesos de toma de decisiones.

Contiene datos provenientes de los sistemas transaccionales específicamente estructurados para consultas y análisis.

La tecnología presenta el concepto de Data Warehousing como una manera de manejar grandes volúmenes de información de manera integrada.

14

Los objetivos de un DW son distintos a los de las bases de datos de los sistemas operacionales. También difieren los usuarios y sus necesidades, el acceso y manipulación de datos, y los datos que contienen (estructura, integración, historicidad)

Sistema Operacional (OLTP) DW o Sistema de Análisis (OLAP)

¿Por qué utilizar un ambiente diferente para analizar información?

- datos actuales y detallados - datos históricos, detallados y agregados a distintos niveles

- el número de transacciones es - el número de consultas eselevado y repetitivo. bajo o medio y no son previsibles.

- orientado al procesamiento de - orientado al análisis de la transacciones diarias información relevante

- usuarios administrativos - usuarios gerenciales15

Modelo Multidimensional

- en un esquema multidimensional se representa una actividad que es objeto de análisis (hecho) y las dimensiones que caracterizan la actividad (dimensiones).

- la información relevante sobre el hecho (actividad) se representa por un conjunto de indicadores (medidas o atributos de hecho).

- la información descriptiva de cada dimensión se representa por un conjunto de atributos (atributos de dimensión).

Las herramientas de explotación de Data Warehouses han adoptado un modelo multidimensional de datos. Se ofrece al usuario una visión multidimensional de los datos que son objeto de análisis

16

Data Mart

se definen para satisfacer las necesidades de un departamento o sección de la organización.

contiene menos información de detalle y más información agregada.

Un Data Mart es un subconjunto de un Data Warehouse sobre alguna temática específica

17

Cubo: es una base de datos que responde a un modelo multidimensional y busca colaborar en el análisis de una determinada temática o problema. Es un Data Mart con estructura de datos multidimensional y propietaria.

El cubo se compone de:

– Medidas: variables a contar. Ejemplo: cantidad de alumnos, ingresantes, legajos, cargos, crédito, recaudación, etc.

– Dimensiones: variables por las que se puede filtrar y realizar cruces. Ejemplos: Unidad Académica, Cohorte, Departamentos, Carreras, Fecha, Localidad de procedencia, Dependencia presupuestaria, Fuente de financiamiento, etc.

Cubo, dimensiones y medidas

18

Data Warehousing en el SIU y las UUNN

19

• Necesidad de herramientas gerenciales por autoridades de UUNN para explotar datos.

• 2002 conformación de comité piloto para evaluar herramientas del mercado.

• 2003– Propuesta Intersoft: SW O3 para probar en UUNN.– Desarrollo de primeros modelos– Se comienza con talleres y cursos en UUNN.

• 2004 - actual

– Desarrollo y mejora de cubos (consolidados).– Jornadas, presentaciones, talleres, cursos.– Creación del área como proyecto del SIU.– Casos pilotos sobre análisis de datos con dos UUNN, usando

también herramientas de data mining (2005)

Reseña del Proyecto SIU-DW

20

Actualidad del Proyecto SIU-DW

- Variedad de cubos disponibles para Universidades (en O3): http://extranet.siu.edu.ar/

– Información Académica /Alumnos (SIU-Guaraní/SIU-Araucano)– Información Presupuestaria (SIU-Pilagá/SIU-Comechingones)– Información de Personal y Liq de Haberes (SIU-Pampa/RHUN)– Encuesta Egresados (SIU-Kolla)– Expedientes (Comdoc)

- Alrededor de 20 Universidades Nacionales trabajando con estas herramientas (UUNN de Córdoba, Cuyo, La Plata, Sur, Litoral, Rosario, entre otras)

- Curso de capacitación a distancia.

- Proyecto de Investigación SIU-UNNOBA

- Formación Comité Piloto de Desarrollo en SW Libre Pentaho

- Plan 2011: Lanzamiento soluciones en Pentaho: implementaciones, capacitaciones, transferencia de conocimiento, colaboración en el desarrollo, etc. 21

¿Por qué comenzamos con el concepto de Data Marts?

• Requiere menos tiempo de construcción y menos conocimiento integral de la institución.

• Es más fácil encontrar datos estandarizados en áreas relacionadas que en toda la institución.

• Resulta más sencillo para los usuarios, lo que ayuda a crear cultura de uso.

• Ayuda a la construcción incremental del DW.

22

Forma de trabajo UUNN – SIU

BD SIU-Guaraní

BD SIU-Pilagá

BD SIU-Pampa

Sistemas de Gestión

UNIVERSIDAD

Necesidad de explotar la información

SIU

Generación de procesos para extracción y transformación de

los datos necesarios (ETL)

Diseño de cubos

DATOS

+

MODELO+

DW (o Data Marts)

Motivación y capacitación en el uso de las

herramientas y cubos

Herramientas de Explotación (O3)

Explotación de la información.

Toma de decisiones

++

Feed-Back

….

23

Arquitectura técnica de las soluciones SIU

24

txt

txt

txt

txt

Idealmente sería un DW

DW

O3 Builder

Modelos de cubos (.mdl)META DATA

O3 Designer

O3 Adm Server

O3 Server

E.T.txt

txt

E.T.BD SIU-Pilagá

…

E.T.

Área de usuario

O3 Query

Reportes

Análisis (cubos)

Enterprise Portal (Dashboards)

Reglas (Alertas)

Scorecard (Indicadores)

Web (O3 Portal)

Escritorio (O3 Browser)

Área de diseño, construcción y administración

Arquitectura actual del DSS con cubos de O3

Expl

otac

ión

BD SIU-Guaraní

BD SIU-Guaraní

txt

txt

txt

25

cvs

cvs

sql

dbf

BD SIU-Wichi

Expl

otac

ión

Reportes

Tablas y Gráficos

E.T.

E.T.

BD SIU-Pampa

E.T.

BD SIU-Araucano

E.T.

BD SIU-Comechingones

WEB SERVICES

BD SIU-Pilagá

cvs

cvs

cvs

Arquitectura actual del DSS con SIU-Wichi

BD SIU-GuaraníBD SIU-

GuaraníBD SIU-Guaraní

dbf

dbf

sql

sql

cvs

cvs

sql

cvs

cvs

sql

sql

26

Arquitectura propuesta inicialmente del DSS con Pentaho

E.T.

DSA

DW

E.T.BD SIU-Pilagá

…

E.T.

CARGA

Reportes

Análisis (cubos Mondrian)

Dashboards e Indicadores

Data Mining

T.

Área de usuarioÁrea de diseño, construcción y

administración *

* Observación: no se detallan todos los componentes específicos de esta área (para diseño de cubos, dashboards, etc) ni el motor mondrian y otras cuestiones técnicas

BD SIU-Guaraní

BD SIU-Guaraní

Expl

otac

ión

txt

txt

txt

txt

txt

txt

txt

txt

txt

27

WEB SERVICES / SQL

DSA

DW

CARGA

Reportes

Análisis (cubos Mondrian)Dashboards e Indicadores

Data MiningT.

Área de Limpieza y transformación de

datos

E.T.

BD SIU-Guaraní

E.T.BD SIU-Pilagá

… E.T.

O3 Builder

Modelos de cubos (.mdl)META DATA

O3 Designer

O3 Adm Server

O3 Server

O3 Query

Reportes

Análisis (cubos)

Enterprise Portal (Dashboards)

Reglas (Alertas)

Scorecard (Indicadores)

Web (O3 Portal)

Escritorio (O3 Browser)

Arquitectura futura del DSS con Pentaho y O3 (SIU-Wichi quedaría dentro de Pentaho)

Expl

otac

ión

Expl

otac

ión

BD SIU-Guaraní

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Estándares de desarrollo

• Soluciones almacenadas como archivos versionado en svn

• Archivos del “núcleo” de la solución comienzan con “SIU-” y pueden modificarse de versión en versión.

• Estructura del DW: esquemas por sistema (pilaga, guarani, …, wichi, tablas_maestras…) , estandarización de nombres (ej: respetando nombre de txt actuales). Diccionario de datos común.

• Tipo de datos en el DSA y en el DW iguales a los sistemas de gestión (o máximo de ellos).

• Definición de roles comunes (para dar permiso a las soluciones según esos roles)

• Uso de estilos para los reportes.

• … 29

Implementar una solución de DW

30

¿Que se necesita para desarrollar un DW?

• Herramientas de desarrollo que habitualmente están compuestas por tres componentes: – la base de datos,– las herramientas que permiten la extracción de datos,

transformación y carga de los datos que alimentarán el DW – y las herramientas de visualización para el usuario.

• Datos confiables, disponibles y completos, que puedan ser utilizados.

• Mucho conocimiento de las reglas de la institución a analizar, experiencia y tiempo.

• Reflexionar sobre los datos que se necesitan, cómo los debemos organizar y como los tenemos que presentar para contestar las diversas preguntas que puedan surgir de los distintos destinatarios.

• Recursos humanos, especialistas que puedan mantenerlo y hacerlo evolucionar.

• Autoridad que empuje internamente el proyecto DW en la Universidad: designación de un equipo.

• Apoyo técnico del área de sistemas y Hardware necesario.31

Experiencia del SIU: ¿Cuál ha sido el valor de la incorporación de

este tipo de soluciones?

• Mostrar el potencial de estas herramientas y de los datos producidos por los sistemas de gestión

• Impulsar el uso de la información como una herramienta para la toma de decisiones y la planificación.

• Profundizar el trabajo sobre la calidad de los datos en su origen, que es la clave del éxito de un proyecto de DW

• Construir los cimientos de un profundo cambio cultural.

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Más información:www.siu.edu.ar

dw@siu.edu.ar

Muchas Gracias!!!

¿Preguntas?

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