Implementación de tableros de control en Power BI para el análisis de tickets de soporte en IP Technologies S.A.S

Abstract

El proyecto se desarrolló con el propósito de analizar y optimizar la gestión de tickets de soporte técnico en IP Technologies, una empresa del sector de las telecomunicaciones cuya operación depende de la capacidad de responder de manera ágil y eficiente a las fallas que presentan sus clientes. La compañía maneja un flujo constante de tickets que reflejan tanto la calidad del servicio como la percepción de los usuarios sobre el soporte recibido. En este sentido, garantizar tiempos de respuesta adecuados no solo asegura la continuidad del servicio, sino que también fortalece la confianza y satisfacción de los clientes, factores determinantes para la sostenibilidad de la empresa en un sector altamente competitivo. En cuanto al tratamiento de los datos, se estableció una primera fase en Excel, donde se realizó la depuración básica de la base de información. Esta etapa incluyó principalmente el retiro de columnas que no aportaban valor al análisis, con el fin de simplificar la estructura y facilitar el trabajo posterior en la herramienta de análisis. Una vez se obtuvo una versión más clara de la base, los datos fueron trasladados a Power BI, donde a través de la sección de Power Query se llevó a cabo una limpieza más profunda: se corrigieron valores no entendibles, se eliminaron espacios en blanco innecesarios y se ajustaron errores que afectaban la consistencia de los registros. Con ello, se garantizó un modelo de datos confiable y listo para la construcción de dashboards. Las visualizaciones creadas en Power BI ofrecieron una lectura clara y dinámica de la operación. Se lograron identificar los tipos de incidencias más frecuentes, los tiempos de resolución clasificados por técnico y municipio, así como la correlación directa entre los tiempos de atención y la satisfacción de los clientes. Los resultados obtenidos fueron reveladores: las fallas de sin señal e intermitencia concentraron el mayor número de tickets, confirmando que se trata de los problemas más recurrentes. Asimismo, se observaron diferencias notorias en los tiempos de resolución, ya que algunos técnicos lograban cerrar casos con rapidez, mientras que otros acumulaban retrasos. Esta variabilidad afectó de manera directa la experiencia de los usuarios. De hecho, se evidenció que en el año 2023 se presentó un nivel elevado de insatisfacción debido a las demoras en la atención; sin embargo, para el año 2025 la situación mostró una mejora significativa, con tiempos de respuesta más cortos y un mayor porcentaje de clientes satisfechos. Los hallazgos permitieron plantear posibles impactos de gran valor para la empresa. Entre ellos se encuentran la capacidad de priorizar fallas recurrentes, optimizar los tiempos de atención en municipios críticos, equilibrar la carga de trabajo entre técnicos y reforzar la importancia de cerrar oportunamente todos los tickets para evitar acumulaciones que generen cuellos de botella. Además, el modelo diseñado en Power BI no solo ofrece un diagnóstico actual de la operación, sino que constituye una herramienta escalable y replicable que puede seguir utilizándose como sistema de monitoreo continuo para la toma de decisiones estratégicas.