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DESARROLLO DE BUSINESS INTELLIGENCE, APLICANDO LA METODOLOGÍA DE RALPH KIMBALL, PARA MEJORAR EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES DE LAS VENTAS EN LA EMPRESA COMPUDISKETT S.R.L.

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Kevin Vice

on 21 July 2015

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Transcript of DESARROLLO DE BUSINESS INTELLIGENCE, APLICANDO LA METODOLOGÍA DE RALPH KIMBALL, PARA MEJORAR EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES DE LAS VENTAS EN LA EMPRESA COMPUDISKETT S.R.L.

Definición del Problema.
Proceso Actual (AS - IS).
Datos Actuales de los Indicadores
Proceso con BI (TO - BE)
Objetivos.
Definición del Problema
Objetivo General
Desarrollar Business Intelligence, utilizando la Metodología de Ralph Kimball, para mejorar el proceso de Toma de Decisiones de las Ventas en la empresa COMPUDISKETT S.R.L.
DESARROLLO DE BUSINESS INTELLIGENCE, APLICANDO LA METODOLOGÍA DE RALPH KIMBALL, PARA MEJORAR EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES DE LAS VENTAS EN LA EMPRESA COMPUDISKETT S.R.L.
Facultad de Ciencias de Gestión
Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas

Autores:
Jesús Holguín Vicente
Kevin Tasayco Irrazábal
Asesor:
Dr. Javier Gamboa Cruzado

PLANTEAMIENTO METODOLÓGICO
La empresa posee 3 pilares fundamentales: rentabilidad, volumen generado y cobertura.
El sistema actual para obtener información no es muy exacto y eficiente.
Existen problemas de tiempo en la generación de reportes.
Estos problemas crean gastos tanto en recursos humanos y como en tiempo.

Objetivos Específicos
Proceso Actual (AS - IS)
Proceso con BI (TO - BE)
GRACIAS POR SU ATENCIÓN
DATOS ACTUALES DE LOS INDICADORES
Planificar y organizar el proyecto.
Definir requerimientos del negocio.
Diseñar arquitectura técnica.
Realizar modelo dimensional del Área de Ventas.
Desarrollar diseño físico.
Ejecutar proceso ETL.
Especificar y desarrollar aplicaciones de BI.
Implementar aplicaciones de BI para usuarios finales.
Realizar mantenimiento y crecimiento del proyecto.
Gestionar el proyecto.
BASE DE DATOS TRANSACCIONAL DE LAS VENTAS
DESARROLLO DE BUSINESS INTELLIGENCE
1. Planificación del Proyecto.
2. Definición de Requerimientos del Negocio.
3. Diseño de la Arquitectura Técnica.
4. Selección e Instalación del Producto.
5. Modelo Dimensional.
6. Diseño Físico.
7. Diseño y Desarrollo de Presentación de Datos.
8. Especificación de Aplicación para Usuarios Finales.
9. Desarrollo de Aplicación para Usuarios Finales.
2. Definición de Requerimientos del Negocio
Stakeholders Internos y Externos.
Cadena de Valor.
Selección de Entrevistados.
Resumen de Requerimientos.
CADENA DE VALOR
SELECCIÓN DE ENTREVISTADOS
5. Modelo
Dimensional
7. Diseño y Desarrollo de Presentación de Datos
Identificación de Fuentes y Destinos.
Selección de Herramienta ETL.
Carga de las Dimensiones y Tabla de Hechos.
Ejecución del Flujo de Control.
Gerente General.
Gerente de Ventas.
RESUMEN DE REQUERIMIENTOS
Ventas en un Periodo de Tiempo, Cliente, Vendedor, Documento, Producto.
Ventas por Cantidad
Ventas Brutas
Total de IGV respecto a las Ventas.
Ventas por Descuento.
Ventas Netas.
Definición de Medidas
Fuente de Datos
Base de Datos Transaccional de las Ventas.
Definición de las Dimensiones.
Desarrollo del Modelo Dimensional.
DEFINICIÓN DE LAS DIMENSIONES
DESARROLLO DEL MODELO DIMENSIONAL
IDENTIFICACIÓN DE FUENTES Y DESTINOS
SELECCIÓN DE HERRAMIENTA ETL
CARGA DE DIMENSIONES Y TABLA DE HECHOS
EJECUCIÓN DEL FLUJO DE CONTROL
STAKEHOLDERS INTERNOS Y EXTERNOS
9. Desarrollo de Aplicación para Usuarios Finales
Selección de Herramienta para Procesamiento Analítico.
Creación del Cubo.
Jerarquías en Dimensiones.
Selección de la Herramienta para Reportes
Creación de Reportes.
SELECCIÓN DE HERRAMIENTA PARA PROCESAMIENTO ANALÍTICO
CREACIÓN
DEL CUBO
ESTUDIO DE FACTIBILIDAD
Factibilidad Técnica
Factibilidad Operativa
Factibilidad Económica
CONCLUSIONES
a) Una planificación y organización adecuada del proyecto es la mejor herramienta para minimizar obstáculos de tiempo y costos durante su desarrollo. Para los investigadores ha sido fundamental tomarla en cuenta como punto de partida en el inicio del proyecto.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
TESIS:
[1] MANOTTUPA, R. Desarrollo de un Sistema de Información para Soporte de Decisiones en el Proceso de Planificación de Compras en una MYPE Comercial de Productos para Bisutería. Tesis pre-grado publicada, Pontificia Universidad Católica del Perú, Lima, Perú, 2013.

[2] GUILLÉN, F. Desarrollo de un Datamart para Mejorar la Toma de Decisiones en el Área de Tesorería de la Municipalidad Provincial de Cajamarca. Tesis pre-grado publicada, Universidad Privada del Norte, Cajamarca, Perú, 2012.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
LIBROS:
[3] PEÑA, A. Inteligencia de Negocios: Una Propuesta para su Desarrollo en las Organizaciones [en línea]. México: Instituto Politécnico Nacional. [Consultado 15 de septiembre 2014]. ISBN: 970-94797-1-7. Disponible en: http://www.wolnm.org/apa/articulos/Inteligencia_Negocios.pdf

[4] RAMOS, S. Microsoft Business Intelligence: Vea el Cubo Medio Lleno [en línea]. España: Editado por SolidQ™ Press. [Consultado 15 septiembre 2014]. ISBN: 978-84-936417-8-8. Disponible en: http://solidq.com/wp-content/uploads/2014/04/Microsoft-Business-Intelligence-vea-el-cubo-medio-lleno.pdf


REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ARTÍCULOS CIENTÍFICOS:
[5] CALZADA, L., ABREU, J. El Impacto de las Herramientas de Inteligencia de Negocios en la Toma de Decisiones de los ejecutivos [en línea]. Nuevo León (México): Universidad Autónoma de Nuevo León, Setiembre 2009. [Consultado 16 de septiembre 2014]. ISSN 1870-557X. Disponible en: http://www.spentamexico.org/v4-n2/4(2)%2016-52.pdf

[6] YALAN, J., PALOMINO, L. Implementación de un Datamart como una solución de Inteligencia de Negocios para el área de logística de T-Impulso. Revista de Investigación de Sistemas e Informática [en línea]. Lima (Perú): Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2013, vol. 10, no. 1. [Consultado 16 de septiembre 2014]. ISSN 1816-3823. Disponible en: http://ateneo.unmsm.edu.pe/ateneo/handle/123456789/2970

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
MONOGRAFÍAS DE INTERNET
JERARQUÍAS EN DIMENSIONES
RECOMENDACIONES
b) Realizar un estudio previo sobre los requerimientos del negocio para el desarrollo de un aplicativo BI, permite una clara definición del alcance del proyecto. Asimismo, la elaboración del modelo de negocio ha permitido involucrar a los investigadores en el problema, con el fin de obtener el conocimiento apto para cumplir con los objetivos específicos mencionados.
c) El modelo dimensional estrella es ideal por su simplicidad y velocidad en el análisis de datos, proporciona la implementación de una base de datos multidimensional, utilizando una base de datos transaccional y da un mejor rendimiento en su conjunto.
d) El modelo físico, obtenido del modelo dimensional estrella, ha permitido conocer las cinco dimensiones y la tabla de hechos con sus respectivos tipos de datos, atributos nulos y no nulos, las llaves primarias y foráneas, haciendo al esquema detallado y especificado.
e) El desarrollo de las actividades en el proceso ETL han sido las más apropiadas, haciendo uso de la herramienta Microsoft SQL Server Integration Services, ha dado a los investigadores, la capacidad de manejar el Sistema Transaccional de las Ventas, con el propósito de que los datos sean disponibles para su análisis.
f) Se utilizó la herramienta Microsoft SQL Server Analysis Services, que permitió la construcción del cubo respectivo para el Data Mart, además del diseño de los reportes a mostrar. Ese producto sirvió como guía para el siguiente punto en el desarrollo de la aplicación para los usuarios finales.
g) Se tomó la decisión de utilizar herramientas de software libre para el aplicativo BI, que dé como resultado una interfaz intuitiva y sencilla para los usuarios finales, generando sus propios reportes y análisis acorde a las necesidades del negocio en comparación al uso de hojas de cálculo.
h) Es importante establecer prioridades sobre los nuevos requerimientos de los usuarios, pues éstos ya están accediendo al aplicativo BI y pueden identificar algún exceso y/o carencia del proyecto. Es por eso que es necesario continuar con las actualizaciones de forma oportuna y la evolución de las metas logradas.
i) Gestionar el proyecto es indispensable durante todo el ciclo de vida de la Metodología de Ralph Kimball, monitoreando todas las actividades llevadas a cabo de forma sistemática.
a) Establecer objetivos a corto plazo, identificar los medios o recursos más convenientes para alcanzar dichos objetivos antes de emprender con los planes o programas de acción y la definición de tiempo y alcance son recomendables para una apropiada planificación y organización del proyecto.
b) Mantener una comunicación conveniente y oportuna con toda personal involucrado en el desarrollo del aplicativo BI, permite familiarizarse con el negocio y conocer cuáles son todas las necesidades que se requiere para una óptima realización del proyecto.
c) Las tablas de dimensión deben tener un único índice sobre las claves primarias, por lo que se recomienda que el índice estuviera compuesto de un único atributo. Para la tabla de hechos se debe permitir siempre un subconjunto de las claves externas de las tablas de dimensión, eligiendo índices concatenados.
d) Para el diseño físico es importante centrarse en la arquitectura de la Base de Datos, en la selección de estructuras de almacenamiento necesarias para soportar el diseño lógico y en los métodos que garanticen un acceso eficiente a los datos.
e) Al igual que definir un modelo de datos, es recomendable disponer dentro del sistema ETL un Metadatos, que permitan ubicar los datos en el sistema. Asimismo, una nomenclatura unificada y definida para los nombres, que dé como resultado una mejor gestión y comprensión de todo el sistema.
f) El uso de herramientas de software libre en el aplicativo BI para pequeñas y medianas empresas es recomendable, ya que estas organizaciones no poseen los recursos necesarios de inversión en software propietarios.
g) Aplicar el principio DRY (Don’t Repeat Yourself o No Te Repitas) que debe ser valorado en cada una de las decisiones dentro del ciclo de vida de la metodología de Ralph Kimball. Esto permite evitar las duplicidades en extracción de información, tratamiento y modelo de datos, arquitectura, patrones, herramientas de explotación y reportes realizados por los mismos usuarios finales.
h) Para mantener un proyecto de BI en buen estado y actualizado, es recomendable dar un seguimiento apropiado en evolución del sistema ETL para la carga en el Data Mart e inspeccionar el aplicativo para usuarios finales en temas de seguridad, informes e indicadores.
i) La gestión del proyecto debe estar asociado con la planificación del proyecto, se recomienda utilizar los puntos más esenciales de un modelo de gestión de proyectos, siguiendo un proceso sistemático, repetitivo, escalable y adaptándolo al tipo de organización al cual se le aplique el proyecto.


[7] LLUÍS, J. Business Intelligence: Competir con Información [en línea]. España. [Consultado 16 septiembre 2014]. Disponible en:
http://itemsweb.esade.edu/biblioteca/archivo/Business_Intelligence_competir_con_informacion.pdf

[8] Sinnexus: Business Intelligence + Informática Estratégica. Soluciones de Business Intelligence para su empresa [en línea]. España. [Consultado 16 septiembre 2014]. Disponible en: http://www.sinnexus.com/downloads/SnxFolletoComercial.pdf
[9] SAP Business Object. Business Intelligence: Una guía para Medianas Empresas [en línea]. Estados Unidos. [Consultado 16 septiembre 2014]. Disponible en: http://cluster-ebusiness.com/sites/cluster-ebusiness.com/files/Business_Intelligence_0.pdf

[10] CORPSOLUTIONS. La importancia de Business Intelligence [en línea]. Argentina. [Consultado 16 septiembre 2014]. Disponible en: http://www.corp-solutions.com.ar/briefs/Business_Intelligence.pdf
1. Planificación
del Proyecto
Alcance.
Estudio de Factibilidad.
Presupuesto.
ALCANCE
Geográfico.
Organizacional.
Funcional.
PRESUPUESTO
3. Diseño de la
Arquitectura Técnica
4. Selección e
Instalación del Producto
Base de Datos:
Microsoft SQL Server 2012.
Poblamiento de Datos:
SQL Server Integration Services.
Cubos OLAP:
SQL Server Analysis Services.
Reportes: S
QL Server Reporting Services.
Programas:
Microsoft Visual Studio 2010.
6. Diseño Físico
8. Especificación de Aplicación para Usuarios Finales
Población y Muestra.
Resultados Específicos.
Resultados Genéricos.
Prueba de Hipótesis.
ANÁLISIS DE RESULTADOS
Y CONTRASTACIÓN DE LA HIPÓTESIS
Resultados Específicos
A) Fase: Planeamiento del Proyecto.
B) Fase: Definición de Requerimientos del Negocio.
C) Fase: Diseño de la Arquitectura Técnica.
D) Fase: Selección e Instalación del Producto.
E) Fase: Modelo Dimensional.
F) Fase: Diseño Físico.
G) Fase: Diseño y Desarrollo de Presentación de Datos.
H) Fase: Especificación de Aplicación para Usuarios Finales.
I) Fase: Desarrollo de Aplicación para Usuarios Finales.
J) Fase: Despliegue.
Resultados Genéricos
Resultados Genéricos
SELECCIÓN DE HERRAMIENTA PARA REPORTES
CREACIÓN DE REPORTES
KPI1: Tiempo para Tomar las Decisiones
KPI1: Tiempo para Tomar las Decisiones
Población y Muestra
POBLACIÓN
N = Indeterminado.
MUESTRA
n = 30 Tomas de Decisiones de las Ventas en la empresa COMPUDISKETT S.R.L.
VISUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN DEL CUBO
10. Implementación
La capacitación.
El soporte técnico.
La comunicación.
Las estrategias de feedback.
PLAN DE IMPLEMENTACIÓN

1. Capacitación del sistema a los usuarios finales.
2. Capacitación técnica de la herramienta al Gerente de Sistemas.
3. Verificación final de los datos antes de inicio de la operación.
4. Inicio de operación y puesta en marcha.

11. Mantenimento y Crecimiento
MANTENIMIENTO

Soporte continuo.
Capacitación constante.
Monitoreo de la Base de Datos y consultas.
Monitoreo del cumplimiento de expectativas del BI.
Mantenimiento del Metadato y procesos ETL.
Comunicación constante.

CRECIMIENTO

Mejoras Menores:

Incorporación de datos.
Nuevas agregaciones.
Actualización en los niveles superiores, atributos de alto nivel.
Otras tareas de mejora realizadas en un periodo de tiempo reducido.

Mejoras Mayores:

Creación y/o actualización de tablas o atributos de las tablas.
Identificación e implementación de tecnologías de hardware y/o software.
Otras tareas de mejora realizadas en un periodo de tiempo extenso.
12. GESTIÓN DEL PROYECTO
Administración de todo el ciclo de vida del proyecto.
Tomar las medidas preventivas y correctivas para afrontar los riesgos.
Gestionar los riesgos.
Seguimiento y control en el desarrollo del BI.
Prueba de Hipótesis
Contrastación para el Indicador Tiempo para Tomar las Decisiones: KPI1
Solución:

a) Planteamiento de la Hipótesis:
b) Criterios de Decisión:
c) Cálculo:
d) Decisión Estadística:
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