Análisis de Productividad de Equipos Técnicos — Gestión de Incidencias TI
Análisis de Productividad de Equipos Técnicos — Gestión de Incidencias TI
Objetivo:
Este informe analiza el rendimiento de un equipo de soporte técnico (TRACTCHUN) a través de sus tickets de incidencia. El objetivo es doble: identificar patrones de carga de trabajo y medir la calidad del servicio por agente, categoría y tiempo de resolución.
Fuente de datos y habilidades:
Fuente de datos: Dataset de tickets de soporte técnico (2016-2020) con más de 2.500 registros por agente, categoría, satisfacción y tiempo de resolución.
Habilidades demostradas:
Modelado de datos relacional en Power BI
DAX avanzado: rankings dinámicos, medidas de satisfacción ponderada
Diseño UX: modo Light/Dark para accesibilidad visual
Segmentación dinámica multivariable (año, mes, agente, categoría)
Visualización ejecutiva: KPIs, tendencias temporales y distribución
Insights clave y conexión MRO
Lo que demuestran los datos:
Productividad real vs. volumen — El ranking dinámico cruza tickets cerrados, satisfacción del cliente y tiempo de resolución simultáneamente. Un técnico con muchos tickets pero baja satisfacción no lidera el ranking — el sistema penaliza la cantidad sin calidad. Aplicado a MRO: exactamente el mismo modelo que usaría para evaluar el rendimiento de técnicos de línea cruzando tareas cerradas, deassignments y TAT.
Detección de cuellos de botella por categoría — El 40% de los tickets corresponden a incidencias de Sistema. En un entorno MRO esto equivale a identificar qué tipo de tarea genera más AOGs o más deassignments — permitiendo atacar el problema en origen, no en el síntoma.
Evolución temporal con drill-down — La segmentación por año y mes permite ver si el equipo mejora o empeora con el tiempo. En planificación MRO: análisis de tendencia de OTP por flota o por turno.
Informe desarrollado como proyecto de certificación Microsoft PL-300 · Datos: dataset público de práctica (datdata.com) · Herramienta: Microsoft Power BI