Optimización del Análisis de Datos Operacionales en Roadana mediante la Implementación de un Tablero de Indicadores

Abstract

Este trabajo se desarrolla en Roadana, empresa estadounidense dedicada a la logística de vehículos, con el objetivo de mejorar la forma en que se analiza el rendimiento operativo de sus empleados. Para ello, se propone la implementación de un tablero de control interactivo en Power BI, alimentado con datos históricos extraídos de plataformas como Turvo, Ring Central y Triumph Pay. La metodología utilizada es de tipo cuantitativo, con un enfoque descriptivocorrelacional, que permite identificar patrones y facilitar la toma de decisiones estratégicas. Además, se aplican herramientas de machine learning para complementar el análisis y aumentar la precisión en los indicadores clave definidos. La medición de las variables operativas mensuales por empleado es clave para establecer relaciones entre desempeño y resultados operativos.

This work is being carried out at Roadana, a US-based vehicle logistics company, with the aim of improving the way its employees' operational performance is analyzed. To this end, we propose implementing an interactive dashboard in Power BI, powered by historical data extracted from platforms such as Turvo, Ring Central, and Triumph Pay. The methodology used is quantitative, with a descriptive-correlational approach, which allows for the identification of patterns and facilitates strategic decision-making. Machine learning tools are also applied to complement the analysis and increase the accuracy of the defined key indicators. Measuring monthly operational variables per employee is key to establishing relationships between performance and operational results.