Este Trabajo Final de Grado tiene como objetivo extraer, monitorizar y optimizar procesos de un entorno universitario, como es la Universidad Politécnica de Madrid. Para ello, se han planteado dos escenarios ficticios existentes en todas las universidades: la interacción del alumno con la plataforma Moodle y el proceso de Matriculación. En primer lugar, se analizará cómo funciona la minería de procesos y como se aplica la metodología existente para poder extraer y reflejar un proceso en una plataforma para tal efecto. En segundo lugar, se explica con detalle cómo se han transformado y normalizado los datos para conseguir una base sólida con la información necesaria para poder representar los procesos escogidos. Tras la normalización de los datos, la implementación de análisis del proceso se muestra en cuadros de mando donde se plasmarán las principales métricas, así como la segmentación de la información mediante diversos gráficos. Finalmente, tras tener la implementación terminada, se analizarán los resultados obtenidos y el impacto, concluyendo con las oportunidades de mejora y los próximos pasos a realizar con base en este trabajo.
ABSTRACT
This Final Degree Project aims to extract, monitor, and optimize processes within a university environment, specifically at the Universidad Politécnica de Madrid. To achieve this, two fictional scenarios common to all universities have been proposed: student interaction with the Moodle platform and the enrollment process. First, the project will analyze how process mining works and how the existing methodology can be applied to extract and represent a process on a specialized platform. Second, it will explain in detail how the data has been transformed and normalized to establish a solid base with the necessary information for representing the chosen processes. After data normalization, the implementation of process analysis will be shown in dashboards that display the main metrics and segment the information using various charts. Finally, after completing the implementation, the obtained results and impact will be analyzed, concluding with the identified improvement opportunities and next steps to be taken based on this work.
Este Trabajo Final de Grado tiene como objetivo extraer, monitorizar y optimizar procesos de un entorno universitario, como es la Universidad Politécnica de Madrid. Para ello, se han planteado dos escenarios ficticios existentes en todas las universidades: la interacción del alumno con la plataforma Moodle y el proceso de Matriculación. En primer lugar, se analizará cómo funciona la minería de procesos y como se aplica la metodología existente para poder extraer y reflejar un proceso en una plataforma para tal efecto. En segundo lugar, se explica con detalle cómo se han transformado y normalizado los datos para conseguir una base sólida con la información necesaria para poder representar los procesos escogidos. Tras la normalización de los datos, la implementación de análisis del proceso se muestra en cuadros de mando donde se plasmarán las principales métricas, así como la segmentación de la información mediante diversos gráficos. Finalmente, tras tener la implementación terminada, se analizarán los resultados obtenidos y el impacto, concluyendo con las oportunidades de mejora y los próximos pasos a realizar con base en este trabajo.
ABSTRACT
This Final Degree Project aims to extract, monitor, and optimize processes within a university environment, specifically at the Universidad Politécnica de Madrid. To achieve this, two fictional scenarios common to all universities have been proposed: student interaction with the Moodle platform and the enrollment process. First, the project will analyze how process mining works and how the existing methodology can be applied to extract and represent a process on a specialized platform. Second, it will explain in detail how the data has been transformed and normalized to establish a solid base with the necessary information for representing the chosen processes. After data normalization, the implementation of process analysis will be shown in dashboards that display the main metrics and segment the information using various charts. Finally, after completing the implementation, the obtained results and impact will be analyzed, concluding with the identified improvement opportunities and next steps to be taken based on this work. Read More
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