Data analytics and digital learning as tools for decision- making in scientific and technological research institutions
DOI:
https://doi.org/10.18800/360gestion.202409.002Keywords:
Business analytics, Business intelligence, Indicadores (KPI’s)Abstract
The results obtained from the design and implementation of an indicator system are presented in this document. This system analyzes the information from a responsive platform that displays the technological, research, and human resources training potential of the 493 national laboratories, university laboratories, and support units of the National Autonomous University of Mexico (UNAM).
The performance indicator system uses the platform's database to monitor, analyze, and reveal the advantages achieved over time. It incorporates a cutting-edge business intelligence and analytics tool: Microsoft PowerBI®, which allows for advanced visualization, segmentation, KPIs, interactive graphs with depth and aggregation levels, key statistics, and optimization.
The system is responsive for five categories: capabilities, equipment, personnel, communication, and forecasts. It includes 45 simple KPIs and a section for forecasts (machine learning) to leverage the information generated in the last seven years.
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References
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.
