Propuesta de optimización de la analítica descriptiva y diagnóstica en los procesos de ServiceNow HRSD de ServiZurich mediante Business Intelligence

Resumen

El presente Trabajo de Fin de Máster de Business Intelligence y Big Data propone una solución de BI para optimizar la analítica descriptiva y diagnóstica en los procesos de HR Service Delivery (HRSD) de ServiZurich, centro tecnológico del Grupo Zurich Insurance con sede en Barcelona. ServiZurich actúa como centro de servicios compartido a nivel global, siendo ServiceNow la plataforma central que gestiona los casos de Recursos Humanos de las distintas unidades de negocio del Grupo. Se parte del diagnóstico de una limitación estructural del reporting nativo de ServiceNow, que categoriza las solicitudes de los empleados de forma genérica y elimina el contenido semántico de las descripciones originales, impidiendo identificar patrones de demanda y una toma de decisiones proactiva por parte de los equipos de recursos humanos. Esta limitación genera un ruido informativo que dificulta la mejora del portal de autoservicio y deriva en una saturación de los agentes con casos repetitivos, afectando negativamente a la eficiencia operativa y a la experiencia y satisfacción del empleado. Para abordar este problema, el trabajo adopta la metodología de investigación-acción, estructurada en tres etapas. La primera etapa se basa en la identificación del problema y el análisis del gap analítico. Una segunda etapa de diseño de la solución y modelado de datos, y por último una tercera etapa donde se define el alcance, recursos necesarios y se define un plan de implementación. Este enfoque permite una colaboración continua con los distintos stakeholders globales de RRHH y garantiza que la solución responda a las necesidades reales del negocio. La solución propuesta integra el uso de Microsoft Power BI como capa analítica sobre los datos de ServiceNow HRSD mediante un pipeline ETL automatizado, un modelo de datos en esquema estrella y técnicas de análisis semántico de texto. El plan de implementación se articula en once actividades distribuidas a lo largo de nueve meses y un presupuesto total estimado de 93.850€, aprovechando en gran medida la infraestructura tecnológica ya disponible en la organización. Esta solución contempla tres perfiles diferenciados de dashboard: un perfil a nivel operativo, uno a nivel diagnóstico y otro a nivel estratégico. El conjunto permite que los agentes de RRHH, managers y líderes puedan acceder a información granular y accionable, con capacidad de filtrado cruzado por HRBU (Unidad de Negocio de RRHH), canal de entrada, categoría y período temporal. Se estima que la implementación de esta solución reducirá casos repetitivos entre un 15 y un 20% en los primeros seis meses desde la implementación generando un impacto directo en la satisfacción del empleado y eficiencia de los servicios de recursos humanos a nivel global.

Palabras clave

Metadatos

Código institucional

PROD-2026-6064

Idioma

Español

Grupo(s)

Sinergia digit@l (COL0151911)

Línea de investigación

Analítica de Datos e Inteligencia de Negocios

Programa

Mercadeo Digital

Área OCDE

Ciencias Sociales

URI Minerva

https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/6765