학생 성공 예측

미국 중서부 대학은 1학년 학생을 위한 몇 가지 주요 활동이 학생의 첫 학기 및 학위 취득 모두에서 성공을 매우 예측한다는 것을 발견했습니다. 이 대학은 이러한 활동이 완료되는 것을 감시하는 시스템을 구현하고 싶었고, 주요 기한이 가까워지거나 지났을 때 학생들이 이러한 단계를 완료하도록 장려하고 싶었습니다.

SaaS 학습 관리 시스템(LMS) 데이터는이 솔루션의 주요 입력 요소였지만, 해당 데이터는 대학 IT 팀의 데이터 웨어하우징 도구를 사용하여 액세스하고 처리하기가 어려운 것으로 판명되었습니다. 또한 학생에 대한 메시지는 학교의 클라우드 기반 고객 관계 관리(CRM) 시스템을 통해 전송되어야 했습니다. 기능적 솔루션을 구축하고 학생에 대한 프롬프트의 효과를 평가하기 위해 대학은 CRM을 통해 메시지를 시작하고 이로부터 데이터를 수집해야 했습니다.

이 대학은 솔루션을 개발하여 단일 클라우드 환경에 배포했습니다. 솔루션은 클라우드 네이티브 관리형 서비스, 프로비저닝된 클라우드 서버, 온프레미스 시스템 및 클라우드 기반 SaaS 애플리케이션과의 통합을 혼합한 것입니다. 다음 다이어그램에서 볼 수 있듯이 솔루션은 학생 정보 시스템(SIS), LMS 및 CRM의 데이터를 데이터 레이크로 수집합니다. 이 데이터를 사용하여 주요 활동이 누락될 위험이 있는 학생을 식별하고, CRM을 통해 메시지를 시작하고, 대학 경영진에게 대시보드를 제공합니다.

이 아키텍처는 다음 권장 사항을 따릅니다.

• 기본 전략 클라우드 공급자를 선택합니다. 대학의 전략적 클라우드 제공업체에는 배포된 전체 솔루션이 있습니다. 이를 통해 IT 및 비즈니스 직원은 통합된 단일 클라우드 기능 세트에서 기술을 개발하는 데 집중할 수 있습니다.

• SaaS 애플리케이션과 기본 클라우드 서비스를 구분합니다. 이 대학은 SaaS 애플리케이션과 코어 클라우드 분석 서비스를 구분하고 SaaS 애플리케이션과의 통합을 사용하여 데이터를 수집하고 적절한 통신을 시작합니다.

• 각 클라우드 서비스 공급자에 대한 보안 및 거버넌스 요구 사항을 설정합니다. 이 대학은 학생 데이터를 적절하게 처리하기 위해 전송 중 및 유휴 시 암호화를 포함한 가드레일 및 제어를 시행하여 아키텍처의 모든 구성 요소를 안전하게 보호합니다.

• 가능하고 실용적인 경우 클라우드 네이티브 관리형 솔루션을 채택합니다. 클라우드 네이티브 관리형 서비스는 데이터 수집, 스토리지, 데이터베이스 및 추출, 변환 및 로드(ETL) 기능에 사용되므로 end-to-end 데이터 처리 워크플로를 개발하는 데 걸리는 시간이 줄어듭니다.