Actualmente, los datos son un insumo clave para el crecimiento continuo de las organizaciones a partir de la toma de decisiones, logrado a través de la aplicación de procesos de descubrimiento de conocimiento, realizando sobre los datos un preprocesamiento, transformación y análisis. El campo académico no es ajeno a este tipo de aplicaciones, y es tendencia para el aprovechamiento de los datos generados diariamente de sus estudiantes, áreas administrativas y académicas para realizar procesos de mejora continua. Las metodologías actuales proponen 2 directrices: Learning Analytics (LA) enfocado principalmente a procesos descriptivos y Educational Data Mining (EDM) para procesos predictivos, direccionando actividades ajustadas a este entorno para obtener resultados satisfactorios. Es por esto, que el presente artículo presenta la aplicación de estas 2 corrientes en una institución de educación superior, enfocado a datos sensibles de los estudiantes, que servirán de apoyo para altas directivas en la institución de educación superior.Nowadays, data is a key element for the continuous improvement of an organization's decision-taking, achieved through the application of awareness and knowledge processes by undergoing a pre-processing, transformation and analysis over the data. The academic field is aware of this kind of application andis a trend for the exploitation of data generated by the students, its management and academics dependencies on a daily basis in order to continuously improve the processes. Current methodologies propose two different guidelines: Learning Analytics (LA), primarily focused on descriptive processes, and Educational Data Mining (EDM) for predictive processes, directing activities adjusted to this environment for obtaining satisfactory results. It is for this reason that this article presentsan application of these two guidelines in a higher education institution, focusing them on sensitive data of the students that will support the high direction decision-taking in these institutions.Atualmente, os dados são um insumo-chave para o crescimento contínuo das organizações a partir da tomada de decisões, atingido por meio da aplicação de processos de descobrimento de conhecimento, em que se realizam pré-processamento, transformação e análise dos dados. O campo acadêmico não é alheioa esse tipo de aplicações e é tendência para o aproveitamento dos dados gerados diariamente de seus estudantes, áreas administrativas e acadêmicas em prol de melhorar os processos de forma contínua. As metodologias atuais propõem duas diretrizes: Learning Analytics focada principalmente em processos descritivos e Educational Data Mining para processos preditivos, que direcionam atividades ajustadas a esse contexto para obter resultados satisfatórios. Por isso, este artigo apresenta a aplicação dessas duas correntes em uma instituição de ensino superior, focando-as em dados sensíveis dos estudantes, que servirão de apoio para altas direções na instituição de ensino superior.