Building a system to monitor the university's key performance indicators

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This paper presents the development of a monitoring system for the key performance indicators of a university, using Yugra State University as a case study.

Subject of research: the process of managerial decision-making and the monitoring of Key Performance Indicators (KPIs) within a higher education institution.

Purpose of research: to design and implement a comprehensive management dashboard system that facilitates a transition to data-driven management, thereby enhancing the university's operational efficiency.

Research methods: to achieve the goal, the following methods were used: analysis of stakeholder requirements (senior management, department heads), and the design of data architecture and visualizations.

Objects of research: the key processes of the university: educational and research activities, the admissions campaign, personnel, and auxiliary processes.

Research findings: a scalable system of interactive dashboards was developed, which ensures: consolidation of data from heterogeneous information systems (1C, LMS) into a unified analytical space; visualization of KPIs in near real-time, with detailed breakdowns to the level of a specific department, educational program, or employee; automation of key reporting forms generation; support for strategic and operational decision-making through the identification of trends and anomalies, and the development of predictive models. The implementation of the system reduces the time spent on data collection and report preparation, minimizes errors, and improves the university's overall management efficiency by providing timely analytical insights.

About the authors

Olga V. Samarina

Yugra State University

Author for correspondence.
Email: samarina_ov@mail.ru
SPIN-code: 5108-1703

Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor, Associate Professor at the Engineering School of Digital Technologies

Russian Federation, Khanty-Mansiysk

Valery A. Samarin

Yugra State University

Email: V_Samarin@ugrasu.ru
SPIN-code: 1051-9436

Candidate of Engineering Science, Associate Professor, Associate Professor at the Engineering School of Digital Technologies

Russian Federation, Khanty-Mansiysk

References

  1. Азаров, А. А. Цифровая трансформация российских университетов: возможности и вызовы / А. А. Азаров, М. А. Давыдова, В. А. Лукушин // Социально-гуманитарные знания. – 2022. – № 1. – С. 63–74.
  2. Иванов, М. Н. Архитектура данных и управление на основе данных в высшем учебном заведении / М. Н. Иванов, П. В. Кротков, С. А. Присада // Цифровые технологии в образовании, науке, обществе : материалы XVII Всероссийской научно-практической конференции (Петрозаводск, 22–24 ноября 2023 г.) / Петрозаводский государственный университет. – Петрозаводск, 2023. – С. 42–45.
  3. Ларионов, В. Г. Цифровая трансформация высшего образования: технологии и цифровые компетенции / В. Г. Ларионов, Е. Н. Шереметьева, Л. А. Горшкова // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. – 2021. – № 2. – С. 61–69.
  4. Неборский, Е. В. Цифровая экосистема как средство цифровой трансформации университета / Е. В. Неборский // Мир науки. Педагогика и психология. – 2021. – Т. 9, № 4. – С. 1–11.
  5. Параскевов, А. В. Цифровой анализ и прогнозирование больших данных образовательного процесса на базе платформы Loginom / А. В. Параскевов, А. М. Кумратова // Бизнес. Образование. Право. – 2025. – № 1 (70). – С. 58–65.
  6. Пашков, М. В. Проблемы и риски цифровизации высшего образования / М. В. Пашков, В. М. Пашкова // Высшее образование в России. – 2022. – Т. 31, № 3. – С. 40–57.
  7. Самарина, О. В. Разработка цифрового помощника для управления структурным подразделением университета / О. В. Самарина, В. А. Самарин, Т. А. Костылева // Педагогическая информатика. – 2025. – № 2. – С. 54–63.
  8. Самарина, О. В. Разработка цифрового инструмента для проведения процедуры самообследования образовательной программы в вузе / О. В. Самарина, В. А. Самарин // Вестник Югорского государственного университета. – 2025. – Т. 21, № 2. – С. 79–88.
  9. Тарарыкин, С. В. Информационная поддержка принятия управленческих решений в вузе / С. В. Тарарыкин, И. Д. Ратманова, Л. Н. Булатов // Университетское управление: практика и анализ. – 2019. – Т. 23, № 4. – С. 69–79.
  10. Широколобова, А. Г. Основные тенденции цифровой трансформации профессионального образования в России / А. Г. Широколобова // Информатизация образования и методика электронного обучения: цифровые технологии в образовании : материалы VII Международной научной конференции (Красноярск, 19–22 сент. 2023 г.). – Красноярск, 2023. – С. 1416–1420.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Yugra State University

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».