Automatización del procesamiento de aprendices y visualización analítica en Looker Studio
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Rodriguez Rodriguez, Heimer Jahir
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Universidad Santo Tomás
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La administración de datos académicos del Campus Virtual presentaba demoras y errores por la consolidación manual y la falta de un panel analítico integrado. Objetivo: optimizar este proceso para disponer de información oportuna y confiable para la gestión académica. Contenido: se desarrollaron dos aplicaciones complementarias: (1) Procesador de Aprendices (HTML5/JavaScript con SheetJS y FileSaver.js), que compara cortes “antes” y “ahora”, normaliza columnas y genera un Libro Maestro único; (2) Dashboard Analítico en Looker Studio, alimentado por Google Sheets y eventos de GA4, con visualizaciones de matrícula, permanencia y participación en pregrado, posgrado y educación continua. Metodología: ETL en el navegador, reglas de validación y claves únicas; integración con Google Workspace; pruebas piloto y operativas en múltiples cohortes y facultades. Resultados: reducción del tiempo de consolidación de ~3 horas a ~15 minutos por cohorte; eliminación de duplicidades y disminución de errores de transcripción; generación de alertas tempranas sobre inconsistencias de datos (p. ej., sin matrícula o sin pago) y mayor trazabilidad. Discusión: la arquitectura de lado del cliente y la analítica en la nube favorecen escalabilidad, seguridad y bajo costo, aunque requieren ajustar mapeos cuando cambian el HTML de Moodle o los permisos de usuario, e incorporar capacitación periódica. Conclusiones: la solución mejora la calidad, oportunidad y gobernanza de los datos institucionales, habilita decisiones basadas en evidencia y sienta las bases para próximas mejoras (automatización de ingestión, plantillas más resilientes y fortalecimiento del catálogo de métricas).
Abstract
The Campus Virtual’s academic data management suffered delays and errors due to manual consolidation and the lack of an integrated analytics panel. Objective: optimize data processing to provide timely, reliable information for academic management. Content: two complementary applications were developed: (1) the “Procesador de Aprendices” web app (HTML5/JavaScript with SheetJS and FileSaver.js), which compares “before” and “now” report snapshots, normalizes columns, and generates a single-source Master Workbook; and (2) an Analytics Dashboard in Looker Studio, powered by Google Sheets and Google Analytics 4 (GA4), offering dynamic visualizations of enrollment, retention, and platform engagement across undergraduate, graduate, and continuing education. Methodology: in-browser ETL (extract–transform–load), validation rules with unique keys, Google Workspace integration, and pilot/operational testing across multiple cohorts and schools. Results: consolidation time decreased from ~3 hours to ~15 minutes per cohort; duplicate records and transcription errors were eliminated; early alerts on data inconsistencies (e.g., no enrollment or no payment) improved traceability. Discussion: a client-side architecture combined with cloud analytics provides scalability, security, and low cost, but requires periodic remapping when Moodle’s HTML or user permissions change, as well as ongoing user training. Conclusions: the solution enhances data quality, timeliness, and governance, enables evidence-based decision-making, and lays the groundwork for next steps such as automated ingestion, more resilient templates, and a strengthened metric catalog.
Idioma
spa
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Citación
Rodríguez Rodríguez, H. J. (2025) Automatización del procesamiento de aprendices y visualización analítica en Looker Studio [trabajo de pregrado] Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, Colombia
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