El Power BI como herramienta de análisis de datos de una ficha estudiantil
DOI:
https://doi.org/10.59540/tech.viI.35Palabras clave:
ficha del estudiante, confidencial, análisis, información.Resumen
En la actualidad en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH) se encuentra implementado un sistema de ficha del estudiante, dicho sistema sirve como herramienta para la recolección de información personal referente a los estudiantes, esta información es analizada de manera manual y confidencial por el área de psicología educativa de la ESPOCH para los respectivos estudios de las situaciones actuales de la comunidad estudiantil. Con el objetivo de brindar una herramienta de ayuda en la gestión de datos en el área de desarrollo de software de la Dirección de Tecnologías de la Información de la ESPOCH se pone en marcha el proyecto de una herramienta dinámica para el análisis automatizado de datos del sistema de ficha del estudiante, para lo cual se hace uso de PowerBI por ser un gestor de procesamiento de información el mismo que incluye diferentes métricas y parámetros para el estudio de información. En el proyecto desarrollado se presenta un tablero con diferentes filtros que fueron planteados por la psicóloga educativa de la ESPOCH e incluye diferentes componentes gráficos como: tablas de datos, tarjetas con valores numéricos producto de las consultas realizadas, diagramas de barras, diagramas pastel, diagramas de líneas. En este proyecto se hace énfasis a la información obtenida referente a hábitos de consumo en los estudiantes (alcohol, tabaco y drogas), tomando como muestra un total de 14 mil fichas respondidas, determinando que el 41% consume alcohol, el 27% consume tabaco y el 7% consume drogas. Con el proyecto implementado se integra una solución óptima que reduce tiempo en el análisis de datos permitiendo tener una visión actualizada del estudio de la información de los estudiantes de la ESPOCH.
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Y. Cruz Gavilanes and C. Martínez Santander, “Metodología OSSTMM para la detección de errores de seguridad y vulnerabilidad en sistemas operativos de 64 bits a nivel de usuario final,” Dominio de las Ciencias, vol. 3, no. 3, pp. 505–516, 2017, doi: 10.23857/dom.cien.pocaip.2017.3.mono1.ago.505-516.
Á. M. A. Valbuena, “Guía comparativa de frameworks para los lenguajes html 5, css y javascript para el desarrollo de aplicaciones web,” UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA FACULTAD DE INGENIERÍAS, 2014.
Alain Pérez Alonso, “Reglas de Negocio en Bases de Datos Relacionales,” Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas, 2010.
A. A. R. Gómez and D. W. R. Bautista, “Inteligencia de negocios: Estado del arte BUSINESS INTELLIGENCE: STATE OF THE ART,” Scientia Et Technica, vol. 1, no. 44, pp. 321–326, 2010.
M. E. Alva Obeso, “Metodología de Medición y Evaluación de la Usabilidad en Sitios Web Educativos,” 2005.
M. Carles, Desarrollo de aplicaciones web, vol. 112. 2013.
Y. B. Monjas, “Minería de datos,” 2017.
B. Beltrán, “Minería de Datos,” Planetary and Space Science, vol. 30, no. 1, 2018, doi: 10.1016/0032-0633(82)90071-X.
AgileThought, “Análisis de datos simplificado: introducción a Power BI,” p. 2021, 2021.
G-Talent, “Power Bi, Introducción a Power Bi,” 2021, doi: 10.36074/logos-30.04.2021.v1.58.
Ccance, “Introducción a Dax,” 2017.
M. Gómez, “Introducción a Data Analysis Expressions (DAX),” 2017.
I. J. Monferrer Marzá, “Dashboard mediante tecnología Power BI, lenguaje DAX y librería pbiviz,” 2020.
H. J. Watson, “Tutorial: Business intelligence - Past, present, and future,” Communications of the Association for Information Systems, vol. 25, no. 1, pp. 487–510, 2009, doi: 10.17705/1cais.02539.
H. Muñoz-Hernández, R. C. Osorio-Mass, and L. M. Zúñiga-Pérez, “Inteligencia de los negocios. Clave del Éxito en la era de la información,” Clío América, vol. 10, no. 20, p. 194, 2016, doi: 10.21676/23897848.1877.
S. L. Morales, “Metodología para procesos de inteligencia de negocios con mejoras en la extracción y transformación de fuentes de datos, orientado a la toma de decisiones,” Risti, vol. 2, no. 12, pp. 15–52, 2019.
J. B. Vásquez Castrillon and A. Sucerquia Osorio, “La Inteligencia de Negocios: Etapas del proceso,” Revista Universidad Tecnológica de Pereira, vol. 5, no. 2, pp. 1–5, 2011.
A. Peña Ayala, Inteligencia de Negocios : Una Propuesta para su Desarrollo en las organizaciones. 2006.
A. Noreña, Q. Gustavo, and U. Luis, “Visualizaciones analíticas para la toma de decisiones en pequeñas y medianas empresas utilizando Data Mining *,” Cuaderno Activa, pp. 31–39, 2016.
N. S. Chalabe Jimenez, “HACKING WEB (ANÁLISIS DE ATAQUES SQL Inyección, XSS),” Universidad Nacional Abierta y a Distancia - UNAD, vol. 23, no. 3, p. 2019, 2019.
J. I. Gonzáles, “Mejorando el modelo de datos con el lenguaje DAX,” no. I.
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