La analítica de datos y el aprendizaje digital como herramientas para la toma de decisiones en instituciones de investigación científica y tecnológica
Resumen
Se presentan los resultados obtenidos del diseño e implementación de un sistema de indicadores, el cual analiza la información de una plataforma responsiva que muestra el potencial tecnológico, de investigación y formación de recursos humanos con que cuentan los 493 laboratorios nacionales, universitarios y unidades de apoyo de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
El sistema de indicadores de desempeño utiliza la base de datos de la plataforma para monitorear, analizar y revelar las ventajas conseguidas en el tiempo, para lo que incorpora una herramienta de vanguardia en business intelligence y analytics: Microsoft Power BI®, con el que se logró la visualización avanzada, segmentación, KPI’s, gráficos interactivos con nivel de profundidad y agregación, estadísticas clave y optimización.
El sistema es responsivo para cinco categorías: capacidades, equipamiento, personal, comunicación y pronósticos, así como 45 KPI’s simples y una sección de pronósticos (machine learning), para aprovechar la información generada los últimos siete años.
Referencias bibliográficas
Ahedo, J. V. (2018). Diseño de un sistema de indicadores mediante balanced scorecard para la evaluación de un sistema de gestión de calidad de seguridad industrial y salud ocupacional [Tesis de maestría]. UNAM. http://132.248.9.195/ptd2018/noviembre/0782843/0782843.pdf
Business & Growth. (2023). Sistema de visualización para analítica de datos LabUNAM. Informe de circulación restringida. Coordinación de la Investigación Científica, UNAM.
Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social - Coneval. (2014). Metodología para la aprobación de indicadores de los programas sociales. https://www.coneval.org.mx
González, O. (2017). Diseño de un sistema de indicadores estratégicos para la medición de los procesos de la Comisión Nacional de Hidrocarburos [Tesis de licenciatura en Ingeniería Química]. UNAM.
Rosa, M. J., Williams, J., Claeys, J., Kane, D., Bruckmann, S., Costa, D. y Rafael, J. A. (2022). Learning analytics and data ethics in performance data management: a benchlearning exercise involving six European universities. Quality in higher education, 28(1), 65-81. https://doi.org/10.1080/13538322.2021.1951455
Roy, P. P., Agarwal, A., Tianrui, L., Krishna Reddy, P. y Uday Kiran, R. (Eds.). (2022). Big data analytics: 10th International Conference, BDA 2022, Hyderabad, India, December 19-22, 2022, Proceedings (1st ed.). Springer.
Sámano, J. (2015). Elaboración de un sistema de indicadores basado en el análisis y diagnóstico actualizado de la información del Sistema de Enlace de los Laboratorios del Subsistema de la Investigación Científica. Coordinación de Gestión de Calidad Productiva, CIC. Informe de circulación restringida, UNAM.
Sámano, J. y Castillo, R. (2017). Validación de indicadores de un sistema de monitoreo para plataformas de crowdfunding del ecosistema de financiamiento colectivo en México. La cooperación y nuevos enfoques estratégicos ante la complejidad del entorno empresarial globalizado (pp. 1184-1201). Academia de Ciencias Administrativas A. C. y Universidad del Valle de Atemajac.
Sedkaoui, S. (2018). Data analytics and big data. Wiley.
Singh, G., Kumar, A., Singh, J. y Kaur, J. (2023). Data visualization for developing effective performance dashboard with Power BI. 2023 International Conference on Innovative Data Communication Technologies and Application (ICIDCA), Uttarakhand, India (pp. 968-973). https://doi.org/10.1109/ICIDCA56705.2023.10100169.
Sorour, A. y Atkins, A. (2024). Big data challenge for monitoring quality in higher education institutions using business intelligence dashboards. Journal of electronic, science and technology, 22(1). https://doi.org/10.1016/j.jnlest.2024.100233
Treviño Reyes, R., Rivera Rodríguez, F. y Garza Alonso, J. (2020). La analítica de datos como ventaja competitiva en las organizaciones. VinculaTégica Efan, 6(2), 1063-1074.
Zall, J. y Rist, R. C. (2005). Diez pasos hacia un sistema de seguimiento y evaluación basado en resultados. Banco Mundial.