La analítica de datos y el aprendizaje digital como herramientas para la toma de decisiones en instituciones de investigación científica y tecnológica

• Autores: Samano Castillo, José Sabino, Hernández Juárez, Luis
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/201204
• Enlace del recurso: https://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/201204
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Business analytics; Business intelligence; Indicadores (KPI’s); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

Se presentan los resultados obtenidos del diseño e implementación de un Sistema de Indicadores que analiza la información de una plataforma que muestra el potencial tecnológico, de investigación y formación de recursos humanos con que cuenta la Universidad pública más importante del país, a la vez que difunde el trabajo de los laboratorios Nacionales, Universitarios y de las Unidades de Apoyo a la investigación, de los Subsistemas de la Investigación Científica, de Humanidades y de las Facultades afines. Cuenta con información de 493 laboratorios que funcionan como unidades de apoyo a la investigación, ofrecen servicios y cuentan con equipamiento de vanguardia. En el 2022 se diseñó e implementó un Sistema de Indicadores de Desempeño, que utiliza la base de datos de la plataforma para monitorear, analizar y revelar las ventajas que se han tenido en el tiempo, incorporando una herramienta de vanguardia en Business Intelligence y Analytics la cual se alimenta de los datos que se tienen registrados de forma estructurada para la exploración e investigación continua del desempeño de las entidades de análisis e impulsar la planificación futura, la extracción de información, visualización, informes de usuario y consultas con segmentación en tiempo real. El sistema utiliza la plataforma Microsoft Power BI MR (Power BI) para la visualización avanzada con elementos de segmentación, indicadores y estadísticas clave (KPI’s y métricas), gráficos interactivos con nivel de profundidad y agregación (slice and drill up/down), estadísticos clave y optimización. El sistema de consulta es responsivo para cinco categorías: capacidades, equipamiento, personal, comunicación, pronósticos y 45 KPI’s simples. Cuenta con una sección de pronósticos de necesidades (machine learning), para aprovechar la información generada en los últimos 7 años por la plataforma. A través de este sistema se han gestionado 675 solicitudes de servicios tecnológicos y de vinculación, con respuesta a diversos requerimientos de los sectores académico, industrial y social.