UNIVERSIDAD ANDINA NÉSTOR CÁCERES VELÁSQUEZ ESCUELA DE POSTGRADO MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS MENCIÓN: INGENIERÍA DE SOFTWARE
“CONSTRUCCÍON “CONSTRU CCÍON DE UN DAT DATAMART ORIENTADO A LAS VENTAS PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA AMEVET CIA. LTDA.” LTDA.” TESIS PRESENTADA POR: ALAIN DAVID FLORES CALCINA PARA OPTAR EL GRADO ACADÉMICO DE MAGISTER EN INGENIERÍA DE SISTEMAS MENCIÓN: INGENIERÍA DE SOFTWARE JULIACA – PERÚ 2016
CAPÍTULO I
EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
1.1. Tema Tema “Construc “Construcción ción de un Datamart Datamart orientado orientado a las ventas ventas para la toma de decisiones decisiones en la empr empres esaa
CORP CORPOR ORAC ACIO ION N DECS DECSUR UR SOCI SOCIED EDAD AD DE RESP RESPON ONSA SABI BILI LIDA DAD D
LII!ADA"#
1.2. Planteament! "el P#!$lema Con el pasar del tiempo la tecnolo$%a &a evolucionado a pasos acelerados' permitiendo el desarrollo de soluciones inte$rales en in(orm)tica' *ases de datos + comunicaciones' es necesaria + o*li$atoria su innovación con la (inalidad de mantener la competitividad' productividad e ima$en ima$en corporativa" En En la actualidad' todas todas las empresas empresas diariamente ,eneran $randes cantidades de datos imposi*les de anali-ar' la ma+or parte de estos datos $enerados no aportan in(ormación para la toma de decisiones empresariales' pues' para poder usarlos es necesario .ue se trans(ormen en in(ormación /til para los usuarios" La in(ormación de las empresas .ue se almacenan en un servidor' tratada de me0or manera + optimi-ada con la inteli$encia de ne$ocios 1Business Intelli$ence1 &a permitido la toma de decisiones adecuadas + acertadas dentro del )rea de los ne$ocios comerciales a nivel mundial" A nivel mundial casi todas las empresas de la actualidad disponen de *ases de datos .ue almacenan datos so*re sus actividades 2clientes' proveedores' empleados34 mediantes di(erentes pro$ramas in(orm)ticos 2de (acturación' proveedur%a' conta*ilidad' etc"4" Por lo tanto' podemos decir .ue las empresas disponen por lo $eneral' de multitud de datos &istóricos' (ia*les + voluminosos de todas las actividades reali-adas" Es ló$ico pensar .ue dic&os datos pueden ser re(inados' a$rupados' tratados + anali-ados para intentar e5traer in(ormación .ue permita a+udar en la toma de decisiones de las empresas"
CAPÍTULO I
EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
1.1. Tema Tema “Construc “Construcción ción de un Datamart Datamart orientado orientado a las ventas ventas para la toma de decisiones decisiones en la empr empres esaa
CORP CORPOR ORAC ACIO ION N DECS DECSUR UR SOCI SOCIED EDAD AD DE RESP RESPON ONSA SABI BILI LIDA DAD D
LII!ADA"#
1.2. Planteament! "el P#!$lema Con el pasar del tiempo la tecnolo$%a &a evolucionado a pasos acelerados' permitiendo el desarrollo de soluciones inte$rales en in(orm)tica' *ases de datos + comunicaciones' es necesaria + o*li$atoria su innovación con la (inalidad de mantener la competitividad' productividad e ima$en ima$en corporativa" En En la actualidad' todas todas las empresas empresas diariamente ,eneran $randes cantidades de datos imposi*les de anali-ar' la ma+or parte de estos datos $enerados no aportan in(ormación para la toma de decisiones empresariales' pues' para poder usarlos es necesario .ue se trans(ormen en in(ormación /til para los usuarios" La in(ormación de las empresas .ue se almacenan en un servidor' tratada de me0or manera + optimi-ada con la inteli$encia de ne$ocios 1Business Intelli$ence1 &a permitido la toma de decisiones adecuadas + acertadas dentro del )rea de los ne$ocios comerciales a nivel mundial" A nivel mundial casi todas las empresas de la actualidad disponen de *ases de datos .ue almacenan datos so*re sus actividades 2clientes' proveedores' empleados34 mediantes di(erentes pro$ramas in(orm)ticos 2de (acturación' proveedur%a' conta*ilidad' etc"4" Por lo tanto' podemos decir .ue las empresas disponen por lo $eneral' de multitud de datos &istóricos' (ia*les + voluminosos de todas las actividades reali-adas" Es ló$ico pensar .ue dic&os datos pueden ser re(inados' a$rupados' tratados + anali-ados para intentar e5traer in(ormación .ue permita a+udar en la toma de decisiones de las empresas"
En la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"' cuenta actualmente con un sistema de in(ormación .ue $estiona $estiona + almacena la in(ormación in(ormación de las ventas .ue .ue se re$istran en la misma" El sistem sistemaa utiliutili-aa como como reposi repositor torio io de in(orm in(ormaci ación ón una *ase *ase de datos datos cu+ cu+oo dise6o dise6o relaci relaciona onall est) est) orientad orientadoo
al almace almacenam namien iento to no a la consult consultaa + e5p e5plot lotaci ación ón de la
in(ormación almacenada' almacenada' con el paso del tiempo tiempo los usuarios necesitan necesitan cada ve- ma+or ma+or cantidad de reportes 7 com*inar in(ormación 8 + poder anali-ar la in(ormación de las ventas desde una perspectiva &istórica + actual' as% como tam*i9n t am*i9n la posi*ilidad de predecir eventos (uturos' como se suceder)n las ventas en el pró5imo mes' semestre' etc" Por este motivo es necesaria la implementación del Datamart para a+udar a la toma de decisiones so*re las ventas ventas .ue se reali-a' esto' esto' a+udar) a+udar) al crecimiento crecimiento de la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"
P#!$lema Gene#al :De .u9 manera manera la constru construcción cción Datama Datamart rt a+udara a+udara a la me0ora me0ora de la toma de decisio decisiones nes en la empresa CORPORACION DECSUR S""R"L;
P#!$lema% E%&e'('!% :Cómo la construcción de datamar a+udara a la me0ora a la toma de decisiones en la empresa CORPORACION DECSUR S""R"L; :Cómo el Datamart .ue a+udara en la toma de decisiones en la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L";
1.). Delmta'*n 1.).1. De C!nten"!%
+#ea, Administrativas In(orm)ticas
L-nea "e Ine%t/a'*n, Aplicaciones in(orm)ticas
S0$l-nea "e Ine%t/a'*n, Inteli$encia de ne$ocios 1.).2. E%&a'al
Se reali-ar) reali-ar) en la provincia provincia de San Rom)n
1.. 30%t('a'*n La reali-ación reali-ación del presente presente pro+ecto pro+ecto se 0usti(ica para para me0orar la toma de decisiones decisiones por parte de la empresa' empresa' adem)s' los tiempos de espera espera de reportes de de in(ormación disminuir)n" disminuir)n" La venta0a de utili-ar un Datamart como &erramienta para el soporte de decisiones son muc&as por e0emplo= .ue el Departamento de >e >entas pueda consultar la in(ormación sin depender de personal t9cnico 2pro$ramadores o analistas de sistemas4 .ue $enere los reportes o consultas' lo cual cual disminu+e el tiempo de espera" espera" Adem)s Adem)s el departamento departamento de ventas podr) mane0ar la in(ormación' e5aminarla desde di(erentes puntos de vista' de manera .ue puedan entenderla e interpretarla de acuerdo a su criterio" La investi$ación es de $ran utilidad +a .ue los *ene(iciarios *ene(iciarios del pro+ecto a reali-arse son la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"' la misma .ue podr) $enerar reportes' com*inar la in(ormación de las las ventas desde una perspectiva perspectiva &istórica + actual actual + adem)s puedan predecir predecir eventos (uturos as% as% lle$ar)n a tomar tomar las me0ores decisiones" decisiones" La presente investi$ación investi$ación causa alto impacto' impacto' por.ue da una pro(unda pro(unda trans(ormación en en los procedimientos de mane0o de datos e in(ormación en el Departamento de ventas de la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"" A su ve- puede servir para otras empresas .ue lleven las mismas re$las de ne$ocio" Es (acti*le la reali-ación de este pro+ecto' puesto .ue se cuenta con la predisposición + conocimiento del investi$ador' el apo+o del tutor responsa*le' la cola*oración del $erente' + personal t9cnico del departamento de ventas de la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"' adem)s de las &erramientas necesarias para para el dise6o + construcción construcción del del Datamart de >entas"
1.4. O$5et!% 1.4.1. Gene#al Construir un Datamart para la toma de decisiones del departamento de ventas de la empresa
CORPORACION
DECSUR
SOCIEDAD
DE
RESPONSABILIDAD
LII!ADA"
1.4.2. E%&e'-('!% •
Dise6ar el Datamart .ue a+ude en la toma de decisiones en la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"
•
Implementar el Datamart en la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"
CAPITULO II
MARCO TEÓRICO
2.1.
Ante'e"ente% Ine%t/at!%
Una ve- revisado los arc&ivos de tesis .ue se encuentran en la *i*lioteca de la ?acultad de In$enier%a en Sistemas' Electrónica e Industrial de la Universidad !9cnica de Ca0amarca' se encuentra .ue si e5isten temas relacionados al tema propuesto" En la ?acultad de In$enier%a en Sistemas' Electrónica e Industrial de la Universidad !9cnica de Ca0amarca' e5iste una tesis denominada “Desarrollo de una solución de Inteli$encia de Ne$ocios en el mane0o de estad%sticas de control en la venta de repuestos de la empresa !alleres Am*ama-da S"A" de la ciudad de Ca0amarca"# reali-ada por el In$" Neris Adal*erto ?alcón Rodr%$ue-" Su principal conclusión es .ue la empresa !alleres Am*ama-da S"A"' tiene pro*lemas en el an)lisis e interpretación de las ventas a nivel $erencial' de*ido a .ue la in(ormación se lleva manualmente + el volumen de los datos no a+uda a tener resultados reales + oportunos' tanto para el crecimiento de las ventas' como para un me0or mane0o de stoc@ en *ode$a + satis(acción de los clientes" Para un servicio de calidad se re.uiere de un estudio de Inteli$encia de Ne$ocios' con esto se o*tendr)n clientes satis(ec&os + o(recer me0ores servicios + productos reduciendo el tiempo de atención + me0orando sus despac&os" En la ?acultad de In$enier%a en Sistemas' Electrónica e Industrial de la Universidad !9cnica de Ca0amarca' e5iste una tesis denominada “Estudio comparativo de &erramientas BI para su aplicación en las Estad%sticas del Censo Nacional Económico del Instituto Nacional de Estad%sticas + Censos"# reali-ada por el In$"
2.1. Ma#'! Te*#'!
2.1.1. De(n'*n "e t!ma "e "e'%!ne% “La toma de decisiones es el proceso de identi(icación de un pro*lema u oportunidad + la selección de una alternativa de acción entre varias e5istentes' es una actividad dili$ente clave en todo tipo de or$ani-ación"# F Se puede decir .ue el proceso de toma de decisiones es la inte$ración de todos los mecanismos .ue intervienen en el tratamiento de los datos &asta su conversión en conocimiento' por parte de los administrativos' + por /ltimo' la e0ecución de las medidas"
2.2.1.1 P#!'e%! "e t!ma "e "e'%!ne%. “De*ido a la inesta*ilidad de los am*ientes + el ries$o de actuar sin contar con los elementos necesarios' los directivos de las or$ani-aciones necesitan manipular $randes vol/menes de datos' convertirlos en in(ormación + $enerar el conocimiento necesario para cumplir con los o*0etivos propuestos#" F Adem)s en *ase a F' este proceso de*e a*arcar las cuatro (unciones administrativas (undamentales= planeamiento' or$ani-ación' conducción + control"
La Planea'*n, Selección de misiones + o*0etivos as% como de las acciones para cumplirlas" Esto implica “!oma de decisión#" :Cu)les son los o*0etivos de la or$ani-ación' a lar$o pla-o; :Gu9 estrate$ias son me0ores para lo$rar este o*0etivo; :Cu)les de*en ser los o*0etivos a corto pla-o; :Cu)n altas de*en ser las metas individuales;
O#/an6a'*n, Esta*lecimiento de la estructura .ue desempe6an los individuos dentro de la or$ani-ación" :Cu)nta centrali-ación de*e e5istir en la or$ani-ación; :Cómo de*en dise6arse los puestos; :Gui9n est) me0or cali(icado para ocupar un puesto vacante; :Cu)ndo de*e una or$ani-ación instrumentar una estructura di(erente;
D#e''*n, Esta (unción re.uiere .ue los administradores in(lu+an en los individuos para el cumplimiento de las metas or$ani-acionales + $rupales"
:Cómo mane0o a un $rupo de tra*a0adores .ue parecen tener una motivación *a0a; :Cu)l es el estilo de lidera-$o m)s e(ica- para una situación dada; :Cómo a(ectar) un cam*io espec%(ico a la productividad del tra*a0ador; :Cu)ndo es adecuado estimular el con(licto;
C!nt#!l, Es la medición + corrección del desempe6o individual + or$ani-acional de manera tal .ue se puedan lo$rar los planes" :Gu9 actividades en la or$ani-ación necesitan ser controladas; :Cómo de*en controlarse estas actividades; :Cu)ndo es si$ni(icativa una desviación en el desempe6o; :Cu)ndo la or$ani-ación est) desempe6)ndose de manera e(ectiva; Como se muestra en la ?i$ura " el proceso de la toma de decisiones a*arca H (unciones importantes .ue se de*e tomar en cuenta a la &ora de tomar decisiones en la empresa"
7/0#a 2.1, Los sistemas de in(ormación en las or$ani-aciones 70ente, &ttp=JJJ"scielo"or$"vescielo"p&p;pidKSMMscriptKsciartte5t
2.2.1.2 E%t#0't0#a 5e#8#90'a “,eneralmente el rol .ue ocupa el personal de las empresas se a$rupa en al$uno de los tres niveles 0er)r.uicos de autoridad + responsa*ilidad' particularmente en la toma de decisiones' empleo de recursos' e0ecución del tra*a0o + supervisión de resultados" Estos niveles 0er)r.uicos se conocen como=# QF Se$/n QF' la estructura 0er)r.uica de la toma de decisiones tiene tres niveles espec%(icos detallados a continuación"
8
E%t#at:/'!= Es el m)5imo ór$ano de autoridad + lidera-$o' inte$rado por el conse0o administrativo' presidente + directores donde descansa la conducción de la empresa"
8
T8't'!, Es el nivel intermedio de autoridad' compuesto por los responsa*les de aplicar los lineamientos dispuestos por los superiores + de diri$ir al personal encar$ado de las tareas"
8
O&e#at!, ?ormulado por el personal + supervisores especiali-ados en el desempe6o de actividades espec%(icas del proceso de producción de *ienes o de prestación de servicios representantes del $iro comercial de la empresa" !radicionalmente los niveles anteriores se ilustran como una pir)mide dividida en tres partes' para destacar el orden ascendente de autoridad' el impacto de las decisiones + competencia de las (unciones .ue cada ran$o reali-a" Como se muestra en la ?i$ura " se puede o*servar los niveles o 0erar.u%as de la toma de decisiones"
P#8m"e 3e#8#90'a "e la T!ma "e De'%!ne%.
7/0#a 2.2, Proceso Administrativo 70ente, &ttp=JJJ"$estiopolis"comrecursosdocs$er*uconce"&tml
En conclusión se puede decir .ue cada uno de los niveles o 0erar.u%as representa la (orma en .ue est) or$ani-ada la empresa empe-ando por el $erente .uien diri$e la misma"
2.2.1.) Eta&a% "e la T!ma "e De'%*n
Se$/n HF' e5isten etapas de la toma de decisiones .ue son importantes tomar en cuenta a la &ora de identi(icar el pro*lema .ue presentan las empresas" Las etapas de la toma de decisiones son=
Identi(icación + dia$nóstico del pro*lema
,eneración de soluciones alternativas
Selección de la me0or alternativa
Evaluación de alternativas
Evaluación de la decisión
Implantación de la decisión 2.2.) S%tema% "e S!&!#te a la De'%*n ;DSS< Un Sistema de Soporte a la Decisión 2DSS4 es una &erramienta de Business Intelli$ence en(ocada al an)lisis de los datos de una or$ani-ación" En principio' puede parecer .ue el an)lisis de datos es un proceso sencillo' + ()cil de conse$uir mediante una aplicación &ec&a a medida o un ERP so(isticado" Sin em*ar$o' no es as%= estas aplicaciones suelen disponer de una serie de in(ormes prede(inidos en los .ue presentan la in(ormación de manera est)tica' pero no permiten pro(undi-ar en los datos' nave$ar entre ellos' mane0arlos desde distintas perspectivas""" etc" F Se$/n F' los sistemas de soporte a la decisión tienen caracter%sticas .ue se detallan a continuación=
= In(!#me% "n8m'!%> (le?$le% e nte#a't!% "8 De manera .ue el usuario no ten$a .ue ce6irse a los listados prede(inidos .ue se con(i$uraron en el momento de la implantación' + .ue no siempre responden a sus dudas reales" = N! #e90e#e '!n!'ment!% t:'n'!% "8 Un usuario no t9cnico puede crear nuevos $r)(icos e in(ormes + nave$ar entre ellos' &aciendo dra$drop o drill t&rou$&" Por tanto' para e5aminar la in(ormación disponi*le o crear nuevas m9tricas no es imprescindi*le *uscar au5ilio en el departamento de in(orm)tica" = Ra&"e6 en el tem&! "e #e%&0e%ta. a .ue la *ase de datos su*+acente suele ser un dataJare&ouse corporativo o un Datamart' con modelos de datos en estrella o copo de
nieve" Este tipo de *ases de datos est)n optimi-adas para el an)lisis de $randes vol/menes de in(ormación"
= Inte/#a'*n ent#e t!"!% l!% %%tema%@"e&a#tament!% "e la '!m&a-a "8 El proceso de E!L previo a la implantación de un Sistema de Soporte a la Decisión $aranti-a la calidad + la inte$ración de los datos entre las di(erentes unidades de la empresa" E5iste lo .ue se llama= inte$ridad re(erencial a*soluta" = Ca"a 0%0a#! "%&!ne "e n(!#ma'*n a"e'0a"a a %0 &e#(l "8 No se trata de .ue todo el mundo ten$a acceso a toda la in(ormación' sino de .ue ten$a acceso a la in(ormación .ue necesita para .ue su tra*a0o sea lo m)s e(iciente posi*le" = D%&!n$l"a" "e n(!#ma'*n %t*#'a " En estos sistemas est) a la orden del d%a comparar los datos actuales con in(ormación de otros per%odos &istóricos de la compa6%a' con el (in de anali-ar tendencias' (i0ar la evolución de par)metros de ne$ocio""" etc" “OLTP OnLne T#an%a't!nal P#!'e%%n/. 8 Los sistemas OL!P son *ases de datos orientadas al procesamiento de transacciones" Una transacción $enera un proceso atómico 2.ue de*e ser validado con un commit' o invalidado con un roll*ac@4' + .ue puede involucrar operaciones de inserción' modi(icación + *orrado de datos" El proceso transaccional es t%pico de las *ases de datos operacionales" 8
El acceso a los datos est) optimi-ado para tareas (recuentes de lectura + escritura" 2Por e0emplo' la enorme cantidad de transacciones .ue tienen .ue soportar las BD de *ancos o &ipermercados diariamente4"# F
“OLAP OnLne Analt'al P#!'e%%n/. Los sistemas OLAP son *ases de datos orientadas al procesamiento anal%tico" Este an)lisis suele implicar' $eneralmente' la lectura de $randes cantidades de datos para lle$ar a e5traer al$/n tipo de in(ormación /til= tendencias de ventas' patrones de comportamiento de los consumidores' ela*oración de in(ormes comple0os' etc" Este sistema es t%pico de los datamarts" 8
El acceso a los datos suele ser de sólo lectura" La acción m)s com/n es la consulta' con mu+ pocas inserciones' actuali-aciones o eliminaciones"
8
Los datos se estructuran se$/n las )reas de ne$ocio' + los (ormatos de los datos est)n inte$rados de manera uni(orme en toda la or$ani-ación"# F
S%tema% MOLAP “La ar.uitectura OLAP usa unas *ases de datos multidimensionales para proporcionar el an)lisis' su principal premisa es .ue el OLAP est) me0or implantado almacenando los datos multidimensionalmente" Un sistema OLAP usa una *ase de datos propietaria multidimensional' en la .ue la in(ormación se almacena multidimensionalmente' para ser visuali-ada en varias dimensiones de an)lisis" El sistema OLAP utili-a una ar.uitectura de dos niveles= la *ases de datos multidimensionales + el motor anal%tico" La *ase de datos multidimensional es la encar$ada del mane0o' acceso + o*tención del dato" El nivel de aplicación es el responsa*le de la e0ecución de los re.uerimientos OLAP" El nivel de presentación se inte$ra con el de aplicación + proporciona una inter(a- a trav9s del cual los usuarios (inales visuali-an los an)lisis OLAP" Una ar.uitectura clienteservidor permite a varios usuarios acceder a la misma *ase de datos multidimensional"# F La ar.uitectura OLAP re.uiere unos c)lculos intensivos de compilación" Lectura de datos precompilados' + tiene capacidades limitadas de crear a$re$aciones din)micamente o de &allar ratios .ue no se &a+an precalculados + almacenados previamente"
S%tema% ROLAP “La ar.uitectura ROLAP' accede a los datos almacenados en un dataJare&ouse para proporcionar los an)lisis OLAP" La premisa de los sistemas ROLAP es .ue las capacidades OLAP se soportan me0or contra las *ases de datos relacionales" El sistema ROLAP utili-a una ar.uitectura de tres niveles" La *ase de datos relacional mane0a los re.uerimientos de almacenamiento de datos' + el motor ROLAP proporciona la (uncionalidad anal%tica" El nivel de *ase de datos usa *ases de datos relacionales para el mane0o' acceso + o*tención del dato" El nivel de aplicación es el motor .ue e0ecuta las consultas multidimensionales de los usuarios" El motor ROLAP se inte$ra con niveles de presentación' a trav9s de los cu)les los usuarios reali-an los an)lisis OLAP" Despu9s de .ue el modelo de datos para el dataJare&ouse se &a de(inido' los datos se car$an desde el sistema operacional" Se e0ecutan rutinas de *ases de
datos para a$re$ar el dato' si as% es re.uerido por el modelo de datos" Se crean entonces los %ndices para optimi-ar los tiempos de acceso a las consultas" Los usuarios (inales e0ecutan sus an)lisis multidimensionales' a trav9s del motor ROLAP' .ue trans(orma din)micamente sus consultas a consultas SGL" Se e0ecutan estas consultas SGL en las *ases de datos relacionales' + sus resultados se relacionan mediante ta*las cru-adas + con0untos multidimensionales para devolver los resultados a los usuarios"# F
S%tema% OLAP “Un desarrollo un poco m)s reciente &a sido la solución OLAP &%*rida 2OLAP4' la cual com*ina las ar.uitecturas ROLAP + OLAP para *rindar una solución con las me0ores caracter%sticas de am*as= desempe6o superior + $ran escala*ilidad" Un tipo de OLAP mantiene los re$istros de detalle 2los vol/menes m)s $randes4 en la *ase de datos relacional' mientras .ue mantiene las a$re$aciones en un almac9n OLAP separado" Se puede concluir .ue ROLAP son sistemas anal%ticos relacionales .ue usan S,BD para e5traer la in(ormación' por el contrario la tecnolo$%a OLAP son &erramientas de an)lisis# F
2.2.. Dataa#e!0%e “Un DataJare&ouse es una *ase de datos corporativa .ue se caracteri-a por inte$rar + depurar in(ormación de una o m)s (uentes distintas' para lue$o procesarla permitiendo su an)lisis desde in(inidad de perspectivas + con $randes velocidades de respuesta" La creación de un DataJare&ouse representa en la ma+or%a de las ocasiones el primer paso' desde el punto de vista t9cnico' para implantar una solución completa + (ia*le de Inteli$encia de Ne$ocios"# F “Un almac9n de datos 2DataTare&ouse4 es una colección de datos orientada a un determinado )m*ito 2empresa' or$ani-ación' etc"4' inte$rado' no vol)til + varia*le en el tiempo' .ue a+uda a la toma de decisiones en la entidad en la .ue se utili-a" Es una estructura de datos donde la in(ormación contenida est) dise6ada para (avorecer el an)lisis + la divul$ación e(iciente de datos" Los almacenes de datos contienen a menudo $randes cantidades de in(ormación .ue se su*dividen a veces en unidades ló$icas m)s pe.ue6as
dependiendo del su*sistema de la entidad del .ue procedan o para el .ue sea necesario" Dic&as unidades se denominan Datamarts"# F Como se muestra a continuación en la ?i$ura "Q se puede o*servar la estructura conceptual del Data Tare&ouse"
7/0#a 2.), Dise6o Conceptual del Data Tare&ouse 70ente,&ttp=JJJ"elprisma"comapuntesadministraciondeempresastomadedecisionesintrod e(aultH"asp
“La venta0a principal de este tipo de *ases de datos radica en las estructuras en las .ue se almacena la in(ormación 2modelos de ta*las en estrella' en copo de nieve' cu*os relacionales""" etc"4" Este tipo de persistencia de la in(ormación es &omo$9nea + (ia*le' + permite la consulta + el tratamiento 0erar.ui-ado de la misma 2siempre en un entorno di(erente a los sistemas operacionales4"# MF En la ?i$ura "H se muestra la estructura del Data Tare&ouse"
7/0#a 2., Estructura de un Data Tare&ouse 70ente, JJJ"datamart"dataJare&ouse"or$Data art + Data Tare&ouse El Blo$ de Ana Bui$ues"&tm
2.2..1 P#!'e%!% B8%'!% "el Data a#e!0%e ;ETL< “E?t#a''*n, Es el primer paso de o*tener in(ormación &acia el am*iente del Data Tare&ouse" Consiste en e5traer los datos desde los sistemas de ori$en" Cada sistema separado puede usar una or$ani-ación di(erente de los datos o (ormatos distintos" La e5tracción convierte los datos a un (ormato preparado para iniciar el proceso de trans(ormación" Un parte intr%nseca del proceso de e5tracción es la de anali-ar los datos e5tra%dos' se reali-a un c&e.ueo' el cual veri(ica si los datos cumplen la pauta o estructura .ue se espera*a" Si no es as% son rec&a-ados"# F
“T#an%(!#ma'*n, Lue$o de .ue la in(ormación (ue e5tra%da' se pueden reali-ar di(erentes pasos de trans(ormación' como puede ser= limpie-a de la in(ormación' *otar a la *asura lo .ue consideramos innecesario' seleccionar campos espec%(icos .ue consideremos necesarios para el Data Tare&ouse' reali-ar com*inaciones (uentes de datos' etc"# F “Ca#/a, Al (inal del proceso de trans(ormación' los datos est)n en (orma para ser car$ados" Dependiendo de los re.uerimientos de la or$ani-ación' este proceso puede a*arcar una amplia variedad de acciones di(erentes"# F Se$/n F' e5isten dos (ormas *)sicas para desarrollar el proceso de car$a de los datos=
A'0m0la'*n %m&le, Consiste en reali-a un resumen de todas las transacciones comprendida en el periodo de tiempo seleccionado + transportar el resultado como una /nica transacción &acia el Data Tare&ouse para su almacenamiento" R!lln/, Almacena in(ormación resumida a distintos niveles' correspondientes a distintas a$rupaciones de la unidad de tiempo o di(erentes niveles 0er)r.uicos" 2Casos de varios niveles de $ranularidad4" A continuación en la ?i$ura N " se muestra los procesos *)sicos se se reali-an en la creación del DataJare&ouse o Datamart"
7/0#a 2.4, Proceso de E5tracción' !rans(ormación o Ela*oración + Car$a 70ente, &ttp=JJJ"datamart"dataJare&ouse"or$Data art + Data Tare&ouse El Blo$ de Ana Bui$ues"&tm
2.2.4. Datama#t “Un Datamart es una *ase de datos departamental' especiali-ada en el almacenamiento de los datos de un )rea de ne$ocio espec%(ica" Se caracteri-a por disponer la estructura óptima de datos para anali-ar la in(ormación al detalle desde todas las perspectivas .ue a(ecten a los procesos de dic&o departamento" Un Datamart puede ser alimentado desde los datos de un dataJare&ouse' o inte$rar por s% mismo un compendio de distintas (uentes de in(ormación" Por tanto' para crear el Datamart de un )rea (uncional de la empresa es preciso encontrar la estructura óptima para el an)lisis de su in(ormación' estructura .ue puede estar montada so*re una *ase de datos OL!P' como el propio dataJare&ouse' o so*re una *ase de datos OLAP" La desi$nación de una u otra depender) de los datos' los re.uisitos + las caracter%sticas espec%(icas de cada departamento"# VF Como se muestra en la ?i$ura " el Datamart tiene una estructura óptima para el an)lisis de la in(ormación"
7/0#a 2.F, Datamart 70ente, &ttp=JJJ"datamart"dataJare&ouse"or$Data art + Data Tare&ouse El Blo$ de Ana Bui$ues"&tm
2.2.4.1 C!m&!nente% "el Datama#t
70ente% "e Dat!%
“Son las .ue alimentan de in(ormación al Dataart' est)n dise6adas para re$istrar $randes cantidades de transacciones" Entre ella tenemos la *ase de datos OL!P 2Una *ase de datos para soportar procesos transaccionales4"# VF
Se$/n VF' la (uente de datos tiene las si$uientes caracter%sticas=
Son po*ladas por usuarios (inales"
Se optimi-an en (unción a procesos transaccionales"
Se actuali-an constantemente"
Contienen muc&a in(ormación de detalle"
P#!'e%!% "e e?t#a''*n> t#an%(!#ma'*n 'a#/a "e "at!% ;ETL<
“Los datos se encuentran almacenados en *ase de datos destinados al re$istro de transacciones" Es necesario e5traer + trans(ormar los datos antes de car$ar los resultados en el Dataart" Los mismos elementos de datos' si son usados por aplicaciones di(erentes o administrados por di(erentes so(tJare DBS' pueden de(inirse al usar nom*res de elementos inconsistentes' .ue tienen (ormatos inconsistentes +o ser codi(icados de manera di(erente" !odas estas inconsistencias de*en resolverse antes .ue los elementos de datos sean almacenados en el Dataart"# VF
2.2.4.2 Datama#t OLAP
“Se *asan en los populares cu*os OLAP' .ue se constru+en a$re$ando' se$/n los re.uisitos de cada )rea o departamento' las dimensiones + los indicadores necesarios de cada cu*o relacional" El modo de creación' e5plotación + mantenimiento de los cu*os OLAP es mu+ &etero$9neo' en (unción de la &erramienta (inal .ue se utilice"# MF
2.2.4.2 Datama#t OLTP “Pueden *asarse en un simple e5tracto del dataJare&ouse' no o*stante' lo com/n es introducir me0oras en su rendimiento 2las a$re$aciones + los (iltrados suelen ser las operaciones m)s usuales4 aprovec&ando las caracter%sticas particulares de cada )rea de la empresa" Las estructuras m)s comunes en este sentido son las ta*las report' .ue vienen a ser (act8ta*les reducidas 2.ue a$re$an las dimensiones oportunas4"# MF Se$/n MF' los Datamarts .ue est)n dotados con estas estructuras óptimas de an)lisis presentan las si$uientes venta0as=
•
Poco volumen de datos
•
a+or rapide- de consulta
•
>alidación directa de la in(ormación
•
?acilidad para la &istori-ación de los datos
2.2.4.) Bene('!% "e 0n Datama#t “Pueden ()cilmente e5tenderse a la toma de decisiones estrat9$icas' .ue pueden *rindar *ene(icios $randes + tan$i*les" Permite entender + administrar simult)neamente macro + micro perspectivas del )rea de comercio e5terior' lo .ue puede a&orrar inconta*les &oras de tra*a0o + a+udar a evitar errores .ue pueden ser el resultado de suposiciones .ue se &icieron con *ase en datos incompletos o incorrectos"# VF
2.2.F. Met!"!l!/-a "e Ral& m$all “La metodolo$%a de Wim*all se en(oca principalmente en el dise6o de la *ase de datos .ue almacenar) la in(ormación para la toma de decisiones" El dise6o se *asa en la creación de ta*las de &ec&os 2?AC!S4 .ue son ta*las .ue contienen la in(ormación num9rica de los indicadores a anali-ar' es decir la parte cuantitativa de la in(ormación"# F
2.2.F.1 C'l! "e "a "e la Met!"!l!/-a "e Ral& m$all “Para anali-ar el ciclo de vida de la metodolo$%a de Ralp& Wim*all se toman en cuenta muc&os aspectos importantes .ue de*en ser espec%(icos a la &ora de la construcción del Datamart"# F Se$/n F' el ciclo de vida de la metodolo$%a de Ralp& Wim*all se detalla a continuación"
2.2.F.1.1.
Plan('a'*n "el P#!e't!"
Busca identi(icar
la de(inición + el alcance del pro+ecto de Data Tare&ouse' las
0usti(icaciones del ne$ocio + evaluaciones de (acti*ilidad" Se (ocali-a so*re recursos' per(iles' tareas' duraciones + secuencialidad" Es independiente al ne$ocio + sus re.uerimientos" Esta etapa identi(ica el escenario del pro+ecto para sa*er dónde sur$e la necesidad del Data Tare&ouse" Al$unos (actores asociados con esta etapa son= o
o
Identi(icación de los tres Sponsors 2usuarios4"
Convincentes motivaciones del ne$ocio"
o
Cooperación entre )reas + ne$ocios de sistemas" o
Cultura anal%tica de la or$ani-ación +'
o
An)lisis de (acti*ilidad"
"""""
De(n'*n "e l!% #e90e#ment!% "el ne/!'!.
“Los dise6adores de los data Jare&ouse de*en entender los (actores claves .ue $u%an al ne$ocio para determinar e(ectivamente los re.uerimientos + traducirlos en consideraciones de dise6o apropiadas' pues son la *ase para las tres etapas paralelas su*si$uientes (ocali-adas en la tecnolo$%a' los datos + las aplicaciones"# F
2.2.F.1.).
M!"ela"! "men%!nal.
“B)sicamente se comien-a con una matri- donde se determina la dimensionalidad de cada indicador + lue$o se especi(ican los di(erentes $rados de detalle 2atri*utos4' dentro de cada concepto del ne$ocio 2dimensión4' as% como la $ranularidad de cada indicador 2varia*le o m9trica4 + las 0erar.u%as .ue dan (orma al modelo dimensional del ne$ocio 2BD4 o mapa dimensional"
El modelado dimensional se *asa en ECOS 2?acts4 + es una alternativa al modelado relacional"# F Sus principales venta0as son= 8 En(ocado en el ne$ocio + sus actividades 8 Permite */s.uedas a $ran velocidad Cada odelo Dimensional est) compuesta por una ta*la con una llave com*inada' llamada ta*la de &ec&os' + con un con0unto de ta*las m)s pe.ue6as llamadas ta*las de dimensiones" Se$/n F' los elementos de estas ta*las se detallan a continuación=
e'!%, es una colección de pie-as de datos + datos de conte5to" Cada &ec&o representa una parte del ne$ocio' una transacción o un evento" Dmen%!ne%, es una colección de miem*ros' unidades o individuos del mismo tipo" Me""a%, son atri*utos num9ricos de un &ec&o .ue representan el comportamiento del ne$ocio relativo a una dimensión" Cada punto de entrada a la ta*la de &ec&os est) conectado a una dimensión' lo .ue permite determinar el conte5to de los &ec&os" Adem)s se$/n F' ca*e recalcar .ue para la construcción del Datamart se e(ect/an cuatro pasos importantes .ue se de*e tomar en cuenta" Pa%!% en el "%e! '!n'e&t0al "el
alma':n "e "at!% " Decidir cu)les ser)n los procesos de ne$ocios a modelar' *as)ndose en el conocimiento de 9stos + de los datos disponi*les" " Decidir el ,rano de la dimensión de &ec&o de cada proceso de ne$ocio" El $rano decidir) las dimensiones del Dtm" Cada dimensión de*e tener el $rano m)s pe.ue6o .ue se pueda puesto .ue las pre$untas .ue se realicen necesitan cortar la *ase en caminos precisos 2aun.ue las pre$untas no lo pidan e5pl%citamente4" Q" Decidir las dimensiones a trav9s del $rano" Las dimensiones presentes en la ma+or%a de los DDT son= tiempo' mercado' producto' cliente" Un $rano *ien ele$ido determina la dimensionalidad primaria de la de &ec&o" Es posi*le usualmente a$re$ar dimensiones adicionales al $rano *)sico de la de &ec&o' donde estas dimensiones adicionales toman un solo valor para cada com*inación de las dimensiones primarias" Si se reconoce .ue una dimensión adicional deseada viola el $rano
por causar re$istros adicionales a los $enerados' entonces el $rano de*e ser revisado para acomodar esta dimensión adicional" H" Ele$ir las mediciones del ne$ocio para la de &ec&o" Se de*en esta*lecer los %tems .ue .uedar)n determinados por la clave compuesta de la de &ec&o"
D%e! (-%'! “El dise6o (%sico se (ocali-a so*re la selección de estructuras necesarias para soportar el dise6o ló$ico" Los elementos principales de este proceso son la de(inición de convenciones est)ndares de nom*res + seteos espec%(icos del am*iente de la *ase de datos" La inde5ación + las estrate$ias de particionamiento son tam*i9n determinadas etapas"# F D%e! "e%a##!ll! "e &#e%enta'*n "e "at!%. “Las principales su*8etapas de esta -ona del ciclo de vida son= la e5tracción' la trans(ormación + la car$a 2E!L process4" Se de(inen como procesos de e5tracción a a.uellos re.ueridos para o*tener los datos .ue permitir)n e(ectuar la car$a del modelo (%sico acordado" Los procesos de trans(ormación sirven para convertir o recodi(icar los datos (uente para car$ar el modelo (%sico" Los procesos de car$a de datos sirven para po*lar el Data Tare&ouse"# F
D%e! "e la A#90te't0#a T:'n'a “Los am*ientes de data Jare&ousin$ re.uieren la inte$ración de numerosas tec nolo$%as" Se de*e tener en cuenta tres (actores= los re.uerimientos del ne$ocio' los actuales am*ientes t9cnicos + las directrices t9cnicas estrat9$icas (uturas plani(icadas para de esta (orma poder esta*lecer el dise6o de la ar.uitectura t9cnica del am*iente de data Jare&ousin$" Al i$ual .ue en una construcción' los planos sirven para comunicar los deseos entre los clientes + el ar.uitecto' como as% tam*i9n para medir es(uer-os + materiales necesarios para la o*ra 2comunicación' plani(icación' (le5i*ilidad + mantenimiento' documentación' productividad + reuso4"# F
Sele''*n "e P#!"0't!% e In%tala'*n “Utili-ando el dise6o de ar.uitectura t9cnica como marco' es necesario evaluar + seleccionar componentes espec%(icos de la ar.uitectura como ser la plata(orma de
&ardJare' el motor de *ase de datos' la &erramienta de E!L o el desarrollo pertinente' &erramientas de acceso' etc" Una ve- evaluados + seleccionados los componentes determinados se procede con la instalación + prue*a de los mismos en un am*iente inte$rado de data Jare&ousin$"# F
E%&e'('a'*n "e A&l'a'!ne% &a#a U%0a#!% 7nale% “Los di(erentes roles o per(iles de usuarios determinan la inter(ace o ventana al Jare&ouse" erramientas de dise6o de reportes + consultas avan-adas para analistas' ta*leros de control para $erentes' acceso mediante interintra net para usuarios internose5ternos remotos' env%o de in(ormación por dispositivos no est)ndares para usuarios internose5ternos' etc"# F
De%a##!ll! "e A&l'a'!ne% &a#a U%0a#!% 7nale% “Si$uiendo a la especi(icación de las aplicaciones para usuarios (inales' el desarrollo de las aplicaciones de los usuarios (inales involucra con(i$uraciones del metadata + construcción de reportes espec%(icos"# F
Im&lementa'*n “La implementación representa la conver$encia de la tecnolo$%a' los datos + las aplicaciones de usuarios (inales accesi*le desde el escritorio del usuario del ne$ocio" a+ varios (actores e5tras .ue ase$uran el correcto (uncionamiento de todas estas pie-as' entre ellos se encuentran la capacitación' el soporte t9cnico' la comunicación" !odas estas tareas de*en ser tenidas en cuenta antes de .ue cual.uier usuario pueda tener acceso al data Jare&ouse"# F
El ciclo de vida de Ralp& Wim*all si$ue una serie de paso cada uno de ellos se reali-a de acuerdo a las especi(icaciones de cada una de las empresas las cuales necesitan tomar decisiones adecuadas para la toma de decisiones e(ectiva dentro de una )rea espec%(ica para anali-ar desde di(erentes puntos de vista' desde perspectivas di(erentes se$/n las re$las de ne$ocios .ue se de(inen en cada una de las mismas"
Como se muestra en la ?i$ura " el ciclo de vida de Ralp& Wim*all se desarrolla por etapas o pasos"
C'l! "e V"a Met!"!l!/-a m$all
7/0#a 2.H, Ciclo de vida del Datamart 70ente, Ralp& Wim*all
2.2.H. Te'n!l!/-a lJ VeK “Acceda a la in(ormación relevante' procedente de m/ltiples sistemas empresariales' con una car$a incremental de actuali-aciones" Com*ine datos en una misma u*icación' en memoria' para tener acceso a un alto nivel de detalle a todo tipo de indicadores= de alto nivel o detalles espec%(icos de las transacciones" !ra*a0e en una anal%tica din)mica e interactiva a trav9s de los dispositivos móviles m)s &a*ituales"# F
2.2.H.1.
lJeK De%Jt!&
“Gli@>ieJ Des@top es una aplicación para TindoJs' un punto /nico de interacción para la e5tracción + trans(ormación de datos' el dise6o de anal%ticas + la ela*oración de cuadros de mando e in(ormes" Empleando la inter(a- intuitiva de Gli@>ieJ Des@top' los desarrolladores crean scripts mu+ similares a SGL + ampliados mediante asistentes' .ue potencian la recopilación + trans(ormación de datos' procedentes de m/ltiples (uentes' en un modelo asociativo"# F
Gli@>ieJ permite la creación r)pida de apps' las cuales pueden ir desde simples descripciones $r)(icas de datos en un solo $r)(ico' &asta vistas multi8usuario' con m/ltiples pesta6as' con se$uridad inte$rada + diversas vistas de m/ltiples (acetas de una misma empresa" El an)lisis con Gli@>ieJ puede personali-arse + or$ani-arse con(orme a las necesidades del usuario' e inclu+e unas aplicaciones anal%ticas pro(undas + so(isticadas' con unos cuadros de mando intuitivos + unos in(ormes detallados + actuali-ados en todo momento"
2.).
P#!&0e%ta "e %!l0'*n Se &a reali-ado el estudio de los procesos de ventas' se determina .ue la construcción de un Datamart (acilitar) me0orar el proceso de toma de decisiones en las ventas de la Empresa CORPORACION DECSUR S"R"L""
CAPÍTULO III
MARCO METODOLÓGICO
).1.
M!"al"a" "e la ne%t/a'*n
El presente pro+ecto es de investi$ación + desarrollo para el e(ecto se reali-ó una investi$ación de campo + *i*lio$r)(ica 7 documental" Q""" M!"al"a" B$l!/#8('a ! "!'0menta"a "8 Se &a considerado esta modalidad +a .ue se encontró in(ormación de li*ros t9cnicos' revistas' internet' videos para la construcción del marco teórico del pro+ecto a reali-arse en la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L" Q""" M!"al"a" "e Cam&! "8La investi$ación utili-ó una inda$ación de Campo para descri*ir de .u9 modo o por.u9 causas se produce el pro*lema + as% poder determinar si es (acti*le o no solucionarse' se estudió la situación en la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"' donde se encuentra el pro*lema a resolverse + m)s a/n tener el contacto directo con cada uno de los investi$ados + poder sacar as% una conclusión directa + con(ia*le"
).2.
P!$la'*n m0e%t#a !a*la Q"= Po*lación + uestra
P!$la'*n Secretarias del departamento de ventas ,erente de la empresa
7#e'0en'a H
X X X X
Ela$!#a"! &!#, Investi$ador
).).
Re'!le''*n "e la n(!#ma'*n
Para la recolección de la in(ormación se aplicó una entrevista estructurada + una (ic&a de o*servación para &acer un estudio de la toma de decisiones de la empresa' dentro de este tra*a0o de investi$ación se aplicó la o*servación directa' por.ue se pone en contacto con los involucrados' para anali-ar los procesos de las ventas .ue reali-an en la misma" En la (ic&a de o*servación 2Ane5o 4 se recolecto la in(ormación necesaria' se anali-ó el sistema transaccional del departamento de ventas' o*servando .ue los datos .ue muestra no cumple con los re.uerimientos del personal .ue mane0a el sistema' por e0emplo los reportes .ue se visuali-a son est)ticos de acuerdo a una determinada (ec&a' en conclusión es necesario la construcción del Datamart por.ue se puede anali-ar en par)metros de tiempo + vendedor' cliente' empresa"
En la entrevista estructurada con pre$untas cerradas 2Ane5o4 reali-ada a la contadora del Departamento de >entas' se conclu+e .ue el sistema actual no es mu+ e(iciente por.ue los datos de los procesos de venta .ue o*tienen son incompletos + parciales' + la toma de decisiones .ue reali-a el $erente no es adecuada o precisa por la p9rdida de tiempo al momento de anali-ar los datos re.ueridos' por lo tanto es necesario la construcción de un Datamart .ue a+ude a la de decisiones" !am*i9n se &i-o una entrevista 2Ane5oQ4 al $erente de la empresa' para sa*er si la in(ormación .ue anali-a es precisa + completa' se conclu+ó .ue el $erente no esta*a de acuerdo con la in(ormación .ue se muestra de las ventas .ue se $eneran a diario' adem)s pod%a anali-ar las ventas en par)metros de tiempo es decir .ue es di(%cil anali-ar los ventas anteriores' si cumplieron o no las metas para el crecimiento de la empresa' pon lo tanto es necesario un sistema de inteli$encia de ne$ocios .ue a+ude a la toma de decisiones a nivel $erencial" Se recopiló la in(ormación de los Datos del sistema transaccional .ue actualmente utili-a la empresa' para anali-ar la in(ormación con una perspectiva &istórica +
actual de las
ventas .ue reali-a la misma"
)..
P#!'e%ament! an8l%% "e "at!%
Una ve- recolectada la in(ormación necesaria se procedió al an)lisis respectivo de la misma' +a .ue esta es la parte (undamental de la investi$ación
•
Para el procesamiento de la in(ormación o*tenida se reali-an las si$uientes actividades= O#/an6ar los datos .ue se o*tendr)n en la recolección de la in(ormación para ver los posi*les datos duplicados' inco&erencias' etc"
•
3e#a#906a# los datos .ue permitir)n una clasi(icación .ue responda a los procesos de procesamiento + toma de decisiones de la empresa"
•
Anal6a# el proceso de toma de decisiones de la empresa"
•
Dete#mna# los datos e in(ormación utili-ados en la toma de decisiones"
•
E%ta$le'e# los re.uerimientos para construir el sistema de toma de decisiones"
CAPITULO IV
DESARROLLO DE LA PROPUESTA
.1 Dat!% In(!#mat!% TITULO, Construcción de un Datamart orientado a de ventas para la toma de decisiones en la empresa “CORPORACION DECSUR S"R"L"# de la cuidad de Am*ato"
INSTITUCIÓN E3ECUTORA = Departamento de ventas de CORPORACION DECSUR S"R"L"
Es una empresa dedicada a la venta' consumo + distri*ución de productos av%colas' as% como tam*i9n' a la distri*ución de implementos de todo tipo de accesorios para el e.uipamiento de las av%colas de la provincia"
BENE7ICIARIOS, Departamento ,erencial de la Empresa CORPORACION DECSUR S"R"L" UBICACIÓN, San Rom)n
.2. Ante'e"ente% "e la P#!&0e%ta La inteli$encia de ne$ocios en nuestro pa%s es poco e5plotado de*ido al desconocimiento del mane0o de las &erramientas' el *ene(icio' al costo de las &erramientas e implementación' adem)s de ello .ue es poco com/n en el mercado" La tecnolo$%a se &a convertido en un pilar (undamental para las empresas .ue desean ser competitivas' volvi9ndose m)s conscientes de las necesidades de ad.uirir &erramientas .ue (aciliten los controles' procesos + la toma de decisiones"
La presente propuesta se via*ili-a en la construcción de un Almac9n de datos orientado a un departamento de >entas 2Datamart de >entas4' para la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"' *uscando de esta (orma' optimi-ar la in(ormación + me0orar el actual sistema .ue mantiene' para .ue el $erente pueda anali-ar' reali-ar consultas' seleccionar un determinado cliente' producto' vendedor + veri(icar la renta*ilidad de la in(ormación de las ventas + pueda tomar decisiones manera r)pida + e(iciente"
Este tipo de ar.uitectura es aplica*le a todo tipo de empresa o industria .ue tiene vol/menes transaccionales e inventarios importantes' + .ue utili-a sistemas mecani-ados para las operaciones + transacciones de ne$ocio"
La empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"' es una empresa de venta de productos en el )rea av%cola a nivel de la provincia + el pa%s en $eneral para pe.ue6as' medianas + $randes empresas' adem)s sus productos son consumidos por las $ran0as av%colas a su car$o en di(erentes puntos de la provincia' por lo .ue se ve en la necesidad de a$ilitar sus
procesos + servicio de*ido al $ran volumen de in(ormación .ue mane0a + optimi-ar el tiempo de espera de los reportes de las mismas"
El principal pro*lema .ue se &a encontrado es la (alta de una &erramienta de control a nivel $erencial para una *uena toma de decisión en las anteriores + posi*les ventas + poder anali-ar los datos e interpretarlos' para centrarse en las de*ilidades .ue tiene la empresa + solucionarlo de la me0or manera"
Otro pro*lema .ue se de*e destacar es el $ran volumen in(ormación .ue mane0a el departamento de ventas cada a6o' esto &ace .ue la misma .uede almacenada + el $erente no vea la in(ormación real del estado de las ventas" Esta situación se presenta +a .ue los $erentes desean in(ormación en tiempo real .ue a+ude al proceso + me0or evolución de las ventas por lo .ue los m9todos actuales no son adecuados para minimi-ar o eliminar el pro*lema + anali-ar el estado actual de las ventas"
.) 30%t('a'*n La venta0a de utili-ar un Datamart como &erramienta al soporte de toma de decisiones son muc&as por e0emplo= .ue el departamento de >entas pueda consultar la in(ormación sin tener .ue depender de personal t9cnico 2pro$ramadores o analistas de sistemas4 .ue $enere consultas ad &oc 2especi(icas4 es o(recer un servicio en l%nea .ue le permita a los usuarios especi(icar un ran$o de varia*les' como (ec&as de inicio + conclusión a trav9s de un len$ua0e +o &erramienta de pro$ramación' lo cual adem)s conlleva en disminuir el tiempo de espera en la $eneración de consultas + reportes para anali-ar las ventas .ue reali-an + tomar una decisión precisa"
Adem)s el departamento de >entas podr) mane0ar la in(ormación' e5aminarla desde di(erentes puntos de vista' de manera .ue puedan entenderla me0or e interpretarla de acuerdo a su criterio + ver las de*ilidades .ue tiene los vendedores + solucionar de manera e(iciente"
El uso de &erramientas tecnoló$icas se &ace indispensa*le para cual.uier empresa .ue desea mantenerse competitiva en el mercado' adem)s de optimi-ar procesos + toma de decisiones a nivel $erencial' o(reciendo me0ores servicios a los clientes + $aranti-ando la a$ilidad de los procesos para satis(acción de sus usuarios + de la empresa so*re sus ventas a nivel de toda la provincia + pa%s en $eneral" El proponer la construcción de un Datamart para el departamento de ventas en la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"' dar) la oportunidad de *rindar in(ormación clara' oportuna + en tiempo real' a la $erencia' + la in(ormación se pueda anali-ar de (orma permanente anali-ando la in(ormación de las ventas desde di(erentes puntos de vista' permite al $erente reali-ar una selección de datos .ue desee anali-ar de manera e(iciente" Es importante reali-ar esta propuesta +a .ue un Datamart' permitir) reali-ar consultas de manera oportuna para simpli(icar + normali-ar los procedimientos administrativos de ventas' (acilitando el mane0o de la in(ormación' a&orrando tiempo + dinero" Se de*e tomar en cuenta .ue el Datamart de*e ser de ()cil mane0o para la adaptación + manipulación de la $erenciaY el mismo se encar$ar) de mostrar los reportes de las ventas .ue se reali-a' esta &erramienta (acilitar) los procesos + a+udar) a o*tener resultados con(ia*les + oportunos"
Los *ene(icios .ue aportar) la construcción de un Datamart (avorecer) a la $erencia de la empresa o(reciendo in(ormación oportuna para las ventas' evitando de esta manera el amontonamiento de tra*a0o + p9rdida de tiempo' la e5plotación de la in(ormación de la misma es r)pida + oportuna para a+udar a una me0or toma de decisiones' adem)s puede ir taladrando o penetrando la in(ormación de acuerdo a su criterio + veri(icar la renta*ilidad de cada uno de los involucrados en las ventas"
. &*te%% &*te%% Gene#al Construcción de un Datamart orientado a las >entas para la toma de decisiones en la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"' en la ciudad de San Rom)n
&*te%% E%&e'-('!%
•
De(inir los re.uerimientos $enerales del )rea de ventas para la construcción del Datamart"
•
Identi(icar los indicadores claves de las ventas .ue se necesita para la construcción del Datamart"
Va#a$le% Variable Independiente
La construcción del Datamart Va#a$le De&en"ente El uso de Business Intelli$ence 1.
3
Mat#6 "e '!n%%ten'a “Construcción de un Datamart orientado a las ventas para la toma de 2. decisiones en la empresa CORPORACION DECSUR SOCIEDAD DE RESPONSABILIDAD LII!ADA"#
PRO!LEMA
. P#!$lema Gene#al, V" :De .u9 manera la construcción Datamart
"
" Construir un Datamart
toma de decisiones en la
departamento
empresa CORPORACION DECSUR S""R"L; " 11. P#!$lema% E%&e'-('a%, " :Cómo la construcción de me0ora a
la
RESPONSABILIDAD
•
1H. O$5et!% E%&e'-('!%,
Q"
El uso de decisiones en la empresa Q" virtuales' es la aplicac
DE
LII!ADA"
:Cómo el Datamart .ue
a+udara en la toma de decisiones en la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"; H"
Dise6ar el Datamart .ue
De(inir los re.uerimientos
$enerales del )rea de ventas para la construcción del Datamart"
CORPORACION
necesita para la construcción del Datamart"
Implementar Datamart empresa
en
el la
•
•
con0unto de a in(orm)ticas de tipo sin asincrónicas' .ue (a $estión' desarrollo + dist cursos a trav9s de Intern 2V4 2. Dmen%!ne%, ,estión peda$ó$ica de la plata(ormas virtuales" ,estión Administrativa d plata(ormas virtuales" HM" Va#a$le 2, El
&*te%% e%&e'-('a%
a+ude en la toma de decisiones en la • empresa DECSUR S"R"L"
VARIA!
Datamart orientado a las Datamart >entas para la toma de 22. De(n'*n C!n'
ciudad de San Rom)n
de
6
Va#a$le 1, La constru
un
DECSUR
toma
CORPORACION
de
CORPORACION DECSUR S"R"L"' en la
SOCIEDAD
DECSUR S""R"L;
V" Construcción
ventas de la empresa CORPORACION
la
decisiones en la empresa
$IPÓTESIS
&*te%% /ene#al
de
a
a+udara
#
1.
para la toma de decisiones del
a+udara a la me0ora de la
datamar
O!JETIVOS
14. O$5et! Gene#al,
Identi(icar los indicadores claves de las ventas .ue se
"
Business Intelli$enc
. De(n'*n C!n' " El aprendi-a0e '! + multidisciplinario de intercam*io de in(orm los estudiantes' los c motivados tanto para propio aprendi-a0e c acrecentar los lo$ros de en di(erentes disciplina &umano"
• •
CORPORACION DECSUR S"R"L" •
53. 54. OPERACIONALI%ACIÓN
## VARIA!L E
#6 DIMENSIONES
60 VARIA!L E1
DE LAS VARIA!LES DE INVESTIGACIÓN #& INDICADORES
. . 3. . 5. 6. <. >. ?.
L& 0%&'&(")*& +,)'-&% 0"!$$ F")"! #$ D,!2-!,/. 7-!2&#") #$ (")"! L& 0%&'&(")*& +,)'-&% ',$/$ 8$))&*,$/'&! 0&)& $% ,/'$)2&*9," # S"0")'$ #$ *;%',0%$! (")*&'"! L& 0%&'&(")*& +,)'-&% 0"!$$ S$)+,2,"! #$ C8&'. L& 0%&'&(")*& +,)'-&% 0"!$$ C"))$" $%$2')/,2" I/'$)/". L& 0%&'&(")*& +,)'-&% 0"!$$ /"'&! #$ T)&9&" $/ L=/$&. L& 0%&'&(")*& +,)'-&% 0"!$$ !$)+,2,"! #$ 0)$!'&2,/ #$ *-%', L& 0%&'&(")*& +,)'-&% 0"!$$ 0,&))& @7""*&)!B.
6<. . T,$/$ 8$))&*,$/'&! -$ &-#&/ & *$")&) 0)"#-2',+,#&# #$% &%-*/" #$/')" #$% 2-)!"
. . 3. . 5.
T,$ /$ M&)2&#")$! @7""*&)!B. T,$/$ C&%$/#&)," #$ P)"1)$!" #$ T)&9&". T,$ /$ "),$/'&2,/ " A-#&. T,$ /$ 7;!-$#& #$/')" #$% C-)!". M$2&/,!*"! #$ !,/2)"/,&2,/ ')&9&" (-$)& #$ %=/$&.
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V" V" VQ"
.4 An8l%% "e 7a't$l"a" .4.1 7a't$l"a" O&e#ata
VH" La secretaria encar$ada de in$resar toda la in(ormación .ue in$resa de las ventas .ue se reali-a en el d%a" V" La parte $erencial .uien demandar) al (inal de una 0ornada de procesamiento de in(ormación del sistema transaccional + esta se encar$ue de alimentar o car$ar los datos al Datamart para anali-arla e interpretarla de acuerdo a su criterio"
.4.2 7a't$l"a" T:'n'a V" La empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"' actualmente dispone de todos los recursos necesarios' desde el punto de vista tecnoló$ico' para e0ecutar la propuesta de solución de inteli$encia de ne$ocios para dar respuesta a los pro*lemas de procesos de ventas' para la toma de decisiones e(ectiva" V" La empresa dispone de un servidor P Q , + el so(tJare con licencia para el desarrollo de la propuesta denominado Gli@>ieJ de Gli@!ec& + el administrador de *ase de datos S+*ase Adaptive Server An+J&ere V" VM" En este pro+ecto e tesis los &ec&os ser)n la dJ&enca*e-ado>entas + dJ&detventas" VV" Detalle "e la% ta$la% "e "men%*n. A continuación vamos a de(inir de manera clara + concisa cada una de las dimensiones .ue se &an identi(icado para el pro+ecto' descri*iendo todos los atri*utos .ue componen las mismas" 8
Dmen%*n "e Tem&!. Dado .ue el tiempo es una dimensión presente en pr)cticamente cual.uier D! merece una atención especial" Al dise6ar la dimensión' &a+ .ue prestar especial cuidado' +a .ue puede &acerse de varias maneras + no todas son i$ualmente e(icientes
34
" Se de(ine como clave primaria un campo de tipo entero' adem)s' un dato entero siempre ocupa menos espacio .ue un dato de tipo (ec&a 2el campo clave se puede repetir en millones de re$istros en la ta*la de &ec&os + eso puede suponer muc&o espacio4' por lo .ue se me0orar) el dise6o de la ta*la de (ec&as si se utili-a un campo 1id(ec&a1 de tipo entero como clave principal" La dimensión de tiempo va a ser relacionada con la (ec&a de las ventas trans(ormada a valor real o do*le adem)s de ello en esta dimensión se de(inir)n los campos como es el a6o' el semestre' trimestre' semana' mes' d%a para .ue al momento de reali-ar los reportes el $erente pueda anali-ar de acuerdo a su criterio e interpretar para tomar una decisión oportuna al momento de visuali-ar las ventas o*tenidas en todos los a6os anali-adas por vendedor' cliente' etc" 8
Dmen%*n "e Em&#e%a. La dimensión de la empresa $uardar) los campos como códi$o de la empresa' nom*re de la empresa' se crea tam*i9n una columna .ue ser) la clave primaria de tipo auto num9rico .ue identi(i.ue a cada tupla .ue se denomina idempresa"
8
Dmen%*n "e Ven"e"!#e% "8 La dimensión >endedores $uardar) los campos como códi$o del vendedor' nom*re del vendedor' se crea tam*i9n una columna como clave primaria de tipo auto num9rico .ue identi(i.ue a cada tupla idvendedor del vendedor" Cada empresa puede tener N vendedores"
8
Dmen%*n "e A#t-'0l!% "8 La dimensión Art%culos $uardar) los campos como códi$o del art%culo' nom*re del art%culo' su clave primaria ser) de tipo auto num9rico .ue identi(i.ue a cada tupla de la misma" Cada empresa puede tener N art%culos' 2codcla' codart contra idarticulo4"
8
Dmen%*n "e Clente% "8 La dimensión Clientes $uardar) los campos como códi$o del cliente' nom*re del cliente' un campo como clave primaria de tipo auto num9rico .ue identi(i.ue a cada tupla" Cada empresa puede tener N clientes' en esta dimensión tam*i9n se puede o*servar la su*ro$ación .ue es la creación de dos claves primarias en una 2codcla' codcli contra idcliente4"
35
" Dmen%*n "e !na "8 La dimensión Zona $uardar) los campos como códi$o de la -ona' nom*re de la -ona' id-ona de tipo auto num9rico .ue identi(i.ue a cada tupla id-ona" Cada empresa puede tener N -onas" " D%e! 7-%'!, Se centra en la selección de las estructuras necesarias para soportar el dise6o ló$ico" Un elemento principal de este proceso es la de(inición de est)ndares del entorno de la *ase de datos" La inde5ación + las estrate$ias de particionamiento se determinan en esta etapa" Q" Relación AGL o asociativa es una (orma .ue Gli@ >ieJ $enera las ta*las asociativas mediante la creación del script para de(inir las di(erentes dimensiones + &ec&os' lo$rando una relación e5itosa para lue$o e5traer los datos + anali-arlos de acuerdo a los re.uerimientos de la empresa" H" En el presente pro+ecto se crea las dimensiones con cada uno de los campos correspondientes a cada dimensión' las ta*las de &ec&os para anali-ar los datos de acuerdo a los reportes .ue se reali-ar)"
'< M!"el! Ent"a" Rela'*n " En esta etapa se reali-a un modelado de las dimensiones + los &ec&os .ue con(orman el Datamart para anali-ar + e5plotar los datos de las ventas .ue reali-an en la empresa" " Como se muestra en el ,r)(ico H"' se crean los &ec&os + dimensiones del Datamar
36
" "< D%e! De%a##!ll! "e la &#e%enta'*n "e "at!% M"!iene como principales actividades la e5tracción' trans(ormación + car$a 2E!L4" Estas actividades son altamente cr%ticas +a .ue tienen .ue ver con la materia prima del Data Tare&ouse o Datamart .ue son los datos del BI" V" E?t#a''*n, Es el primer paso de o*tener in(ormación &acia el am*iente del Datamart para e5plotarlos de la me0or manera" Consiste en e5traer los datos desde los sistemas de ori$en &acia el sistema en .ue se reali-ara el Datamart" "La e5tracción convierte los datos a un (ormato preparado para iniciar el proceso de trans(ormación" Se e5trae la in(ormación del sistema transaccional' la *ase de datos de la empresa est) en S.l An+J&ere + de esta pasa al Datamart .ue es una parte del dataJare&ouse para e5plotarlos de la me0or manera + los datos .ue se visualicen sean reales + concisos" " T#an%(!#ma'*n, Lue$o de .ue la in(ormación (ue e5tra%da de la *ase de datos ori$inal de la empresa mediante el ODBC' se pueden reali-ar di(erentes pasos de trans(ormación' como ser= limpie-a de la in(ormación' *otar a la *asura lo .ue consideramos innecesario o sea los datos de*en ser lo m)s precisos posi*les para .ue al momento de la toma de decisiones se realice de manera e(iciente' seleccionar campos espec%(icos .ue consideremos necesarios para el an)lisis del BI' reali-ar com*inaciones (uentes de datos' etc" Se limpia + depura datos nulos' en *lanco o inconsistencias del sistema transaccional + de esta pasa al dtm" " Ca#/a, Al (inal del proceso de trans(ormación' los datos est)n en (orma para ser car$ados" Dependiendo de los re.uerimientos de la or$ani-ación' este proceso puede a*arcar una amplia variedad de acciones di(erentes" Q" En primer lu$ar se reali-a la cone5ión de la *ase de datos del modelo transaccional de la empresa mediante el ODBC creando un ori$en de datos .ue se enlace con el Datamart + los datos se puedan e5traer de manera r)pida" H"Para la e5tracción trans(ormación + car$a de los datos de la *ase de datos ori$inal de la empresa se reali-a el si$uiente códi$o para la creación de las ta*las de &ec&os + dimensiones + de(inir de manera óptima el modelo del Datamart para .ue 37
los datos .ue se analicen sean en tiempo real + e(icientes a la &ora de tomar una decisión" " A continuación se procede a crear las di(erentes dimensiones + &ec&os .ue po*laran el Datamart de la empresa para lue$o ser e5plotados" "
Tem&! "e Re(#e%'! ;P!l-t'a% "e A't0al6a'*n "e "at!% "el Datama#t<
"La pol%tica de actuali-ación de los datos del Datamart se reali-a de acuerdo a las especi(icaciones de la empresa' por.ue a diario in$resan $ran cantidad de in(ormación de las ventas .ue se reali-a + el $erente necesita anali-ar la in(ormación de acuerdo a las ventas reali-adas' para lue$o tomar las me0ores decisiones' adem)s con este proceso el $erente podr) veri(icar si cumplieron las metas propuestas para incrementar sus $anancias mensuales' semestrales o anuales" M"El tiempo de re(resco del Datamart se reali-a autom)ticamente' se recar$a la in(ormación de las ventas .ue se reali-an cada d%a' el $erente anali-a los reportes creados de los vendedores para ver si cumplieron o no las metas propuestas' la empresa tendr) un alto nivel de competitividad con sus similares" V"Con la ló$ica asociativa se lo$ra .ue el Datamart se re(res.ue autom)ticamente sin tener .ue detener los procesos internos .ue reali-an en El Departamento de ventas es una venta0a mu+ importante por.ue nos a+uda a anali-ar los datos de manera r)pida + e(iciente + as% las decisiones .ue tome el e0ecutivo den un $iro importante + la empresa se va+a potenciali-ando cada d%a en la provincia' + el pa%s entero" " " " Q" H" "
38
" CAPÍTULO V " CONCLUSIONES Q RECOMENDACIONES M"
•
4.1. C!n'l0%!ne% Se utili-ó la metodolo$%a Ralp& Wim*all para este tipo de ne$ocios por.ue se aco$e a los re.uerimientos $enerales de(inidos por parte de la empresa + se puede e5traer los datos de las ventas de manera e(ica-' o*teniendo resultados e5itosos al momento del an)lisis de los datos desde perspectivas di(erentes a nivel $erencial"
•
Con los indicadores claves de rendimiento WPI[s de(inidos por la empresa se e5amina la in(ormación de las ventas' la misma puede *asar sus an)lisis de in(ormación en la in(ormación al detalle + actuali-ada .ue presenta la solución Gli@>ieJ" Los WPI[s se *asan en el an)lisis de productos + clientes so*re las ventas .ue se reali-a en la empresa" El tiempo invertido en recolectar la in(ormación + ela*orar costosos in(ormes' se ve reducido a la selección de los datos .ue desee anali-ar" Esta solución adem)s' o(rece an)lisis de WPI[s clave para la or$ani-ación + alerta de posi*les pro*lemas .ue impactan so*re las ventas para tomar decisiones oportunas"
•
Los sistemas de toma de decisión de*en estar orientados a la alta $erencia' considerando .ue ellos no son t9cnicos' por lo .ue re.uieren inter(aces ami$a*les + completas para el an)lisis de los datos" Estos sistemas evitan la dependencia para o*tener in(ormación del e.uipo t9cnico de la empresa' por.ue est)n orientados a la $erencia para .ue puedan visuali-ar los datos reales + precisos de cómo marc&a la empresa + cu)l es la decisión .ue pueden tomar para &acer .ue la empresa sea competitiva en el mercado" V" Q" Q" Q" QQ"
39
QH" Q"
•
4.2. Re'!men"a'!ne% Se recomienda .ue se si$a utili-ando la metodolo$%a de Ralp& Wim*all +a .ue se aco$e a los re.uerimientos de la empresa CORPORACION DECSUR S"R"L"' adem)s revisar + anali-ar el aplicativo implementado so*re un Datamart de tal manera .ue permita apreciar los *ene(icios .ue aporta para anali-ar la in(ormación de las ventas .ue reali-an"
Q"
•
Se recomienda al $erente revisar constantemente los indicadores claves de rendimiento para el an)lisis de las ventas reali-adas en *ase a los vendedores' clientes' art%culos para veri(icar la renta*ilidad de las mismas + poder tomar decisiones oportunas en o*servar los reportes $enerados de cada una de las dimensiones para .ue la in(ormación sea real + oportuna e inmediatas" Q"
•
Se recomienda .ue al momento de &acer al$/n cam*io en el Datamart se tome en cuenta siempre el usuario .ue va a utili-ar el sistema + .ue de*e estar orientado al alto e0ecutivo para el an)lisis respetivo de la in(ormación de las ventas e(ectuadas" QM" QV"
H" H" H" HQ" HH" H" H"
40
H" HM"
B$l!/#a(-a
HV" F B" Emil+' \1!oma de Decisiones8Introduccion de ineria de Datos como soporte a la toma de decisiones empresariales1'] a+o " En l%neaF" Availa*le= &ttp=JJJ"elprisma"comapuntesadministrciondeempresastomadedecisionesin trode(aultH"asp" ^ltimo acceso= M
Empresariales1']
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QF B" ar+' \1e0ora en la !oma de Desiciones Administrativas para la Empresa Di$ital1']
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HF " P" " >alero' \1!oma de Deciciones en la Empresa Proceso + Clasi(icación1'] H"
?e*rero
V" En
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F S" A Coru6a' \Sistema de Soporte a la Decisión']
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41
V" a+o " En l%neaF" Availa*le= &ttp=JJJ"sinne5us"com*usinessintelli$enceolapavan-ado"asp5" acceso= Enero HF"
^ltimo
F T" " B" Inmon' \1Buildin$ !&e Data Tare&ouse1'] de 1Buildin$ !&e Data Tare&ouse1' !ercera Edición ed"' Espa6a'
&ttp="Datamart"DataJare&ouse"or$Data art+DataTare&ouseEl Blo$ de
Ana Bui$ues"&tm" ^ltimo acceso= Enero HF" VF !" C' \!odo en tecnololo$ia"com Datamart'] Septiem*re V" En l%neaF" Availa*le= &ttp=todotecnolo$+"*lo$spot"comVVdatamart"&tml" ^ltimo acceso= (e*rero HF" F L" i$uel' \Ciclo de vida de Ralp& Wim*all'] V ?e*rero H" En l%neaF" Availa*le= &ttp=luisleonin"*lo$spot"comHciclo8de8vida8de8ralp&@im*all"&tml" ^ltimo acceso= A*ril HF" " " Q"
1F. " " " M" V" " " 42
" Q" H" "
Gl!%a#! "e T:#mn!%
" " DTM ;Datama#t<. Es una *ase de datos departamental' especiali-ada en el almacenamiento de los datos de un )rea de ne$ocio espec%(ica" Se caracteri-a por disponer la estructura óptima de datos para anali-ar la in(ormación al detalle desde todas las perspectivas .ue a(ecten a los procesos de dic&o departamento" M" BI 2Business Intelli$ence4 Es la &a*ilidad para trans(ormar los datos en in(ormación' + la in(ormación en conocimiento' de (orma .ue se pueda optimi-ar el proceso de toma de decisiones en los ne$ocios" V" DATO. Los datos son la m%nima unidad sem)ntica' + se corresponden con elementos primarios de in(ormación .ue por s% solos son irrelevantes como apo+o a la toma de decisiones" !am*i9n se pueden ver como un con0unto discreto de valores' .ue no dicen nada so*re el por.u9 de las cosas + no son orientativos para la acción" M" DSS"8 2Sistemas de Soporte a la Decisión4 Es una &erramienta de Business Intelli$ence en(ocada al an)lisis de los datos de una or$ani-ación" M" DATAMART OLAP. Se *asan en los populares cu*os OLAP' .ue se constru+en a$re$ando' se$/n los re.uisitos de cada )rea o departamento' las dimensiones + los indicadores necesarios de cada cu*o relacional" El modo de creación' e5plotación + mantenimiento de los cu*os OLAP es mu+ &etero$9neo' en (unción de la &erramienta (inal .ue se utilice" M" DATAMART OLTP. Pueden *asarse en un simple e5tracto del dataJare&ouse' no o*stante' lo com/n es introducir me0oras en su rendimiento 2las a$re$aciones + los (iltrados suelen ser las operaciones m)s usuales4 aprovec&ando las caracter%sticas particulares de cada )rea de la empresa" Las estructuras m)s comunes en este sentido
43
son las ta*las report' .ue vienen a ser (act8ta*les reducidas 2.ue a$re$an las dimensiones oportunas4' + las vistas materiali-adas' .ue se constru+en con la misma estructura .ue las anteriores' pero con el o*0etivo de e5plotar la re escritura de .ueries 2aun.ue sólo es posi*le en al$unos S,BD avan-ados' como Oracle4" MQ" D.8 2DataJare&ouse4 Un DataJare&ouse es una *ase de datos corporativa .ue se caracteri-a por inte$rar + depurar in(ormación de una o m)s (uentes distintas' para lue$o procesarla permitiendo su an)lisis desde in(inidad de perspectivas + con $randes velocidades de respuesta" La creación de un dataJare&ouse representa en la ma+or%a de las ocasiones el primer paso' desde el punto de vista t9cnico' para implantar una solución completa + (ia*le de Business Intelli$ence" MH" DRILL DON. Capacidad para nave$ar dentro de la in(ormación de los in(ormes de inteli$encia de ne$ocios' via0ando de lo m)s $eneral a lo espec%(ico" M" ETL.8 2E5tract8!rans(orm8Load4 Es el proceso .ue or$ani-a el (lu0o de los datos entre di(erentes sistemas en una or$ani-ación + aporta los m9todos + &erramientas necesarias para mover datos desde m/ltiples (uentes a un almac9n de datos' re(ormatearlos' limpiarlos + car$arlos en otra *ase de datos' datamart o *ode$a de datos" E!L (orma parte de la Inteli$encia Empresarial 2Business Intelli$ence4' tam*i9n llamado “,estión de los Datos# 2Data ana$ement4" M" OLAP. 2+*rid Online Anal+tical Process4 Un desarrollo un poco m)s reciente &a sido la solución OLAP &%*rida 2OLAP4' la cual com*ina las ar.uitecturas ROLAP + OLAP para *rindar una solución con las me0ores caracter%sticas de am*as= desempe6o superior + $ran escala*ilidad" Un tipo de OLAP mantiene los re$istros de detalle 2los vol/menes m)s $randes4 en la *ase de datos relacional' mientras .ue mantiene las a$re$aciones en un almac9n OLAP separado" M" MOLAP.8 2ultidimensional Online Anal+tical Processin$4 La ar.uitectura OLAP usa unas *ases de datos multidimensionales para proporcionar el an)lisis' su principal premisa es .ue el OLAP est) me0or implantado almacenando los datos multidimensionalmente"
44
MM" ROLAP. 2Relational Online Anal+tical Processin$4 La ar.uitectura ROLAP cree .ue las capacidades OLAP est)n per(ectamente implantadas so*re *ases de datos relacionales" Es una alternativa a la tecnolo$%a OLAP .ue se constru+e so*re *ases de datos multidimensional" Am*os tipos de &erramientas' tanto ROLAP como OLAP' est)n dise6adas para reali-ar an)lisis de datos a trav9s del uso de modelos de datos multidimensionales' aun.ue en el caso de ROLAP estos modelos no se implementan so*re un sistema multidimensional' sino so*re un sistema relacional cl)sico" MV" V" V" V" VQ" VH"
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