Utilizar ferramentas de análise não deixa seu trabalho mais fácil, deixa ele melhor

A crença popular diz que utilizar ferramentas de analytics deixa o trabalho mais fácil, mas não é bem assim.

Ferramentas de análise, também conhecidas apenas como analytics, têm valor porque elas automatizam tarefas que levam muito tempo para serem executadas, que tem chance de erro humano e que não gostamos muito de executar.

Nós somos capazes de nos aprofundarmos em linhas de dados de atividades, agregarmos esses dados em conceitos e visualizar as informações organizadas e padronizadas. Não há nada em analytics que não consigamos fazer manualmente. É apenas fazer contas. É apenas matemática.

O problema em fazer esse trabalho de analytics por conta própria é que ele não necessita muito esforço cognitivo. Sim, leva tempo mas esse processamento de informação que não exige uma grande capacidade cognitiva está abaixo do que poderíamos estar fazendo ao invés do trabalho manual da análise de dados. Se pode ser automatizado usando tecnologia, então não é uma habilidade que não é única dos humanos.

O que é maravilhoso sobre analytics é que eles nos liberta das atividades mundanas e nos dá oportunidade de nos engajarmos em tarefas e problemas maiores. Ao nos libertarmos das tarefas de simplesmente descrever o que são os dados, ferramentas de analytics nos permite focar nas questões mais importantes, o que elas significam e o que deveríamos fazer a respeito delas.

Analytics, uma analogia

Sem a tecnologia certa o processamento de informações básicas pode levar muito tempo e demandar muito esforço. Remover pedregulhos de um campo também. O processamento de informações e mover pedras de um campo são tarefas importantes, mas apenas pelo que elas permitem quando executadas: tomar decisões e cultivar plantações, respectivamente.

Na agricultura, mover pedras dos campos é uma tarefa crítica para a atividade, mas não é uma que exige esforço cognitivo. Pode ser executada facilmente por uma máquina. Por outro lado, cultivar uma plantação é algo que requer habilidades e sabedoria que exige tempo para se aperfeiçoar.

O mesmo vale para faculdades e universidades. Nenhuma instituição quer “fazer analytics”. Elas querem é tomar decisões baseadas em dados e evidências. Sem uma ferramenta que permita automatizar a coleta dos dados a instituição pode gastar muito tempo e esforço em atividades manuais de gerar os relatórios.

Ou as instituições podem não querer ter todo esse esforço manual e cognitivo das tarefas e apostar na intuição para tomar as suas decisões, muito parecido com um agricultor querer cultivar um campo com o solo cheio de pedras para evitar o trabalho manual e cansativo de retirá-las manualmente.

O verdadeiro valor do analytics vem quando as instituições percebem que as informações ricas que estão coletando automaticamente permitem decisões estratégicas em tarefas de auto-impacto.

As instituições de ensino são complexas o que significa que fazer as perguntas certas frente aos dados coletados não é algo fácil. Pensar nas implicações do que os dados significam para a estratégia institucional é ainda mais difícil e atuar efetivamente em cima dos dados, também é um desafio.

Apesar de tudo, os resultados trazem grandes recompensas para essas instituições.

Exemplos de sucesso

O foco no lado analítico e intelectual, não do manual das tarefas com baixo esforço cognitivo, da análise de dados com analytics é o que foi visto em todas as palestras sobre o tema no BbWorld 2018, que aconteceu em julho na cidade de Orlando, Flórida:

  • A Indian River State College, por exemplo, diminui a lacuna entre o desempenho dos estudantes online e presenciais com uma abordagem data-driven para o design instrucional.
  • A Concordia University Wisconsin aumentou sua retenção de alunos em 10% devido a uma estratégia guiada por dados de aconselhamento intensivo dos estudantes.
  • A Charles Darwin University está alinhando seus relatórios a diferentes momentos do ciclo de vida das atividades de ensino e aprendizagem, enquanto a Concordia Universtiy Nebraska e Drake University estão usando o Blackboard Intelligence para entender os custos instrucionais e coletar informações para as tomadas de decisões acadêmicas.

O trabalho que a atividade de analytics torna possível é incrivelmente valioso, mas também é desafiador. É reconhecendo esse fato que a Blackboard adotou uma nova maneira de abordar seu desenvolvimento do produto de análise de dados.

Quer saber mais sobre as opções de analytics disponíveis para você?

Nós da Blackboard Brasil e Grupo A Educação podemos lhe ajudar a implementar a análise de dados na sua instituição.

Para conversarmos você pode preencher o nosso formulário de contato ou abrir uma conversa em nosso chat.

Original: https://blog.blackboard.com/analytics-dont-make-your-job-easier-they-make-it-better/

Utilizar ferramentas de análise não deixa seu trabalho mais fácil, deixa ele melhor

A crença popular diz que utilizar ferramentas de analytics deixa o trabalho mais fácil, mas não é bem assim.

Ferramentas de análise, também conhecidas apenas como analytics, têm valor porque elas automatizam tarefas que levam muito tempo para serem executadas, que tem chance de erro humano e que não gostamos muito de executar.

Nós somos capazes de nos aprofundarmos em linhas de dados de atividades, agregarmos esses dados em conceitos e visualizar as informações organizadas e padronizadas. Não há nada em analytics que não consigamos fazer manualmente. É apenas fazer contas. É apenas matemática.

O problema em fazer esse trabalho de analytics por conta própria é que ele não necessita muito esforço cognitivo. Sim, leva tempo mas esse processamento de informação que não exige uma grande capacidade cognitiva está abaixo do que poderíamos estar fazendo ao invés do trabalho manual da análise de dados. Se pode ser automatizado usando tecnologia, então não é uma habilidade que não é única dos humanos.

O que é maravilhoso sobre analytics é que eles nos liberta das atividades mundanas e nos dá oportunidade de nos engajarmos em tarefas e problemas maiores. Ao nos libertarmos das tarefas de simplesmente descrever o que são os dados, ferramentas de analytics nos permite focar nas questões mais importantes, o que elas significam e o que deveríamos fazer a respeito delas.

Analytics, uma analogia

Sem a tecnologia certa o processamento de informações básicas pode levar muito tempo e demandar muito esforço. Remover pedregulhos de um campo também. O processamento de informações e mover pedras de um campo são tarefas importantes, mas apenas pelo que elas permitem quando executadas: tomar decisões e cultivar plantações, respectivamente.

Na agricultura, mover pedras dos campos é uma tarefa crítica para a atividade, mas não é uma que exige esforço cognitivo. Pode ser executada facilmente por uma máquina. Por outro lado, cultivar uma plantação é algo que requer habilidades e sabedoria que exige tempo para se aperfeiçoar.

O mesmo vale para faculdades e universidades. Nenhuma instituição quer “fazer analytics”. Elas querem é tomar decisões baseadas em dados e evidências. Sem uma ferramenta que permita automatizar a coleta dos dados a instituição pode gastar muito tempo e esforço em atividades manuais de gerar os relatórios.

Ou as instituições podem não querer ter todo esse esforço manual e cognitivo das tarefas e apostar na intuição para tomar as suas decisões, muito parecido com um agricultor querer cultivar um campo com o solo cheio de pedras para evitar o trabalho manual e cansativo de retirá-las manualmente.

O verdadeiro valor do analytics vem quando as instituições percebem que as informações ricas que estão coletando automaticamente permitem decisões estratégicas em tarefas de auto-impacto.

As instituições de ensino são complexas o que significa que fazer as perguntas certas frente aos dados coletados não é algo fácil. Pensar nas implicações do que os dados significam para a estratégia institucional é ainda mais difícil e atuar efetivamente em cima dos dados, também é um desafio.

Apesar de tudo, os resultados trazem grandes recompensas para essas instituições.

Exemplos de sucesso

O foco no lado analítico e intelectual, não do manual das tarefas com baixo esforço cognitivo, da análise de dados com analytics é o que foi visto em todas as palestras sobre o tema no BbWorld 2018, que aconteceu em julho na cidade de Orlando, Flórida:

  • A Indian River State College, por exemplo, diminui a lacuna entre o desempenho dos estudantes online e presenciais com uma abordagem data-driven para o design instrucional.
  • A Concordia University Wisconsin aumentou sua retenção de alunos em 10% devido a uma estratégia guiada por dados de aconselhamento intensivo dos estudantes.
  • A Charles Darwin University está alinhando seus relatórios a diferentes momentos do ciclo de vida das atividades de ensino e aprendizagem, enquanto a Concordia Universtiy Nebraska e Drake University estão usando o Blackboard Intelligence para entender os custos instrucionais e coletar informações para as tomadas de decisões acadêmicas.

O trabalho que a atividade de analytics torna possível é incrivelmente valioso, mas também é desafiador. É reconhecendo esse fato que a Blackboard adotou uma nova maneira de abordar seu desenvolvimento do produto de análise de dados.

Quer saber mais sobre as opções de analytics disponíveis para você?

Nós da Blackboard Brasil e Grupo A Educação podemos lhe ajudar a implementar a análise de dados na sua instituição.

Para conversarmos você pode preencher o nosso formulário de contato ou abrir uma conversa em nosso chat.

Original: https://blog.blackboard.com/analytics-dont-make-your-job-easier-they-make-it-better/

11 de setembro de 2018

Analytics: uma ferramenta ou uma solução?

Post escrito por Mark Sharkey, Vice Presidente de Analytics, na Blackboard. Anteriormente, Mark era president da Blue Canary, solução de análise preditiva que foi recentemente adquirida pela Blackboard. Instituições podem utilizar dados de diferentes maneiras; Uma delas pode ser comparada a um sistema de encanamento, onde os dados são conectados e fluem por toda a instituição, abastecendo inúmeros setores de maneira quase invisível para o usuário final mas que você sabe que está funcionando, a exemplo do encanamento, que você não enxerga, mas ao abrir a torneira e ver a água sair, sabe que ele está funcionando. Aproveitando essa analogia, temos também a visão do usuário final, que, separadamente, seria o ponto de vista apenas da torneira, ou seja, o usuário vê apenas o produto final: o dado, ou a água.  O encanamento pode ser considerado uma ferramenta, enquanto a torneira é uma solução: sem encanamento, a torneira não funciona, mas sem a torneira, o encanamento flui sem, de fato, fornecer água. Nos últimos meses, eu passei de uma pequena empresa de software de modelos preditivos para a Blackboard, líder global em tecnologia para educação, onde venho contribuido a definir nossa oferta de produtos e soluções de dados e análise. Nessa transição, a analogia entre ser o encanamento ou ser a torneira tem surgido com frequência e eu considerei pertinente abordá-la neste post. Desde que cheguei na Blackboard, venho dizendo: Analytics é uma ferramenta, não uma solução. É uma ferramenta maravilhosa, complexa e utilitária, mas é apenas uma ferramenta. Você pode ter um excelente encanamento, mas não conseguirá tomar banho se não houver um chuveiro, por exemplo. Mas, novamente, você não pode instalar um chuveiro ou uma torneira sem encanamento decente. As duas coisas (ferramentas e soluções) precisam andar de mãos dadas. A parte mais importante da equação é a instituição de ensino e as suas necessidades. Eu conheci as escolas que só buscavam a ferramenta. Eles estão começando a definir nos casos de uso sobre o que pode ser feito quando o encanamento de dados estiver funcionando, e na verdade eles só precisam de um perito para estabelecer as bases de dados. Da mesma forma, conheci as escolas que não se importam tanto sobre o encanamento. Elas estão focadas no usuário final – o estudante. O conselheiro que irá utilizar os dados de alguma forma para ajudar os alunos. Neste caso, o encanamento é verdadeiramente um coadjuvante dos bastidores da utilidade. Em fevereiro deste ano, Blackboard será anfitriã da Conferência Desempenho Institucional em Austin, no Texas. A conferência está focada no sucesso do aluno, retenção, novos modelos de aprendizagem e, claro, os dados. Os dados serão uma parte significativa da agenda com muitas sessões que tocam tanto a ferramenta / encanamento quanto a  solução / torneira. Vamos apresentar a informação sobre o nosso grande produto de armazenamento de dados, o Analytics, assim como a nossa nova solução de análise de retenção. Mais importante ainda, faculdades e universidades vão apresentar e debater sobre a forma como eles estão usando dados para tratar de questões que podem ser abordadas quando uma base de dados sólida está implementada. Fonte: Blackboard

27 de Janeiro de 2016