dc.contributor.author | Samano Castillo, José Sabino | |
dc.contributor.author | Hernández Juárez, Luis | |
dc.date.accessioned | 2024-12-06T18:51:37Z | |
dc.date.available | 2024-12-06T18:51:37Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.13048/2135 | |
dc.description.abstract | 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. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Asociación Latino-Iberoamericana de Gestión Tecnológica y de la Innovación (ALTEC) | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Business analytics | es_ES |
dc.subject | Business intelligence | es_ES |
dc.subject | Indicadores (KPI’s) | es_ES |
dc.title | La analítica de datos y el aprendizaje digital como herramientas para la toma de decisiones en instituciones de investigación científica y tecnológica | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.relation.conferencedate | Setiembre 20-22, 2023 | |
dc.relation.conferencename | XX Congreso Latino-Iberoamericano de Gestión Tecnológica | |
dc.relation.conferenceplace | Párana, Entre Ríos, Argentina | |
dc.contributor.corporatename | Asociación Latino-Iberoamericana de Gestión Tecnológica y de la Innovación (ALTEC) | |