INTRODUCCIÓN
Los procesos de una organización, indistintamente del rubro al que pertenecen, cada día son más complejos y gestionarlos a veces se hace difícil. Las razones pueden ser múltiples: para brindar nuevos servicios, crear nuevos productos, satisfacer necesidades de clientes, ser competitivos en el mercado, etc. En tanto las tecnologías de información ahora juegan un rol importante en toda la pirámide de la organización, desde la base operativa con
sistemas
de
información
transaccionales
hasta
la
dirección
estratégica y gerencial que requieren de sistemas de información para el soporte soporte del proceso proceso de decisiones. decisiones. Inteligencia Inteligencia de negocios negocios es más que una estrategia aceptada aceptada en el campo empresarial. La Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico (OCDA) de la Univer Universid sidad ad Nacion Nacional al Agrar Agraria ia de la Selva Selva de Tingo ingo María, María, el área área de aplicación del presente estudio, es uno de los órganos claves con respon responsab sabilid ilidad ad en la toma toma de decisi decisione oness en materi materia a al factor factor académ académico ico estudiantil, se plantea desarrollar estrategias como: la reducción de alumnos espec especial iales es según según artícu artículos los,, aplica aplicarr nuevos nuevos servic servicios ios para para el estudi estudiant ante e del del Centro Centro
Pre Universitar Universitario, io, pregrado, pregrado, egresados, egresados, emprender emprender
motiva motivació ción n
para para los estudi estudiant antes, es,
así
tambié también n
campañas campañas de
preten pretende de mejora mejorarr
las
relaciones con su entorno, integrar procesos con el mismo y eliminar la duplicidad de actividades para reorganizar los procesos académicos con fin de atender las necesidades conjuntas; por tanto, para el desarrollo de sus funciones y el soporte de las estrategias mencionadas está presente la necesidad de contar con una herramienta de ayuda que agilice el proceso de decisiones.
Como Como solu soluci ción ón se pret preten ende de aplic aplicar ar la estr estrat ateg egia ia de nego negoci cios os,, desarrollando un Datamart Datamart en la OCDA - UNAS, para proporcionar proporcionar información adecuada adecuada,, permitir permitir el análisis análisis datos datos mediante mediante cubos cubos OLAP con el fin de ayudar ayudar en el proceso proceso de toma de decisiones decisiones en relación relación a la situación situación académica del estudiantil. El presente trabajo monográfico consta de 4 capítulos; en el primer capítulo capítulo se describe describe el sistema sistema de referencia referencia y su entorno, entorno, el segundo segundo capítulo capítulo presenta presenta brevemente brevemente lo anteceden antecedentes tes y se definen definen la base teórica de la investigación, en el tercer capítulo se muestra el proceso de desarrollo del Datamart; posteriormente el cuarto capítulo se dedica a la generación de reportes y el análisis de datos obtenidos del Datamart. El cambio hace que todos, formemos parte de una sociedad del conoci conocimie miento nto,, ésta ésta socied sociedad ad aún está está en sus inici inicios, os, en las las primeras primeras etapas de formación pero paso a paso debemos construirla para obtener sus beneficios y mejorar nuestra calidad de vida.
OBJETIVOS
o
OBJETIVO GENERAL Proveer una herramienta de inteligencia de negocios para facilitar el
proceso de toma de decisiones en la Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico de la Universidad Nacional Agraria de la Selva de Tingo María, con el fin de agilizar el proceso de análisis de datos, formulación de estrategias de prevención y planificación de actividades de una forma mas rápida.
o
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Desarrollar un Datamart para la OCDA-UNAS
Realizar el proceso de Datawarehousing (Extracción, Transformación Transformación y Carga de Datos)
Diseñar cubos OLAP de notificación Alumnos, Artículos, Semestres.
Generar reportes: cuadros y gráficos estadísticos para el análisis de datos obtenidos del Datamart
JUSTIFICACIÓN Ésta Ésta inve invest stig igac ació ión n es impor importa tant nte e porq porque ue está está basa basada da en las las necesi necesidad dades es y requer requerimie imiento ntoss de eficie eficienci ncia a operac operacion ional al de la Oficin Oficina a de Coordinación y Desarrollo Académico de la UNAS de Tingo María. La misma que forma parte del desarrollo de una estrategia competitiva, de esta casa superior. En el Presente informe se detalló Aspectos Generales del Sistema como la descripción del sistema en estudio, su estructura, funciones y servicios que ofrece; consecuentemente se elaboró el Proceso de Plan Estratégico, definiendo para ello la visión, misión, Análisis FODA, Objetivos y Acciones Estratégicas a tomar, según los objetivos planteados.
I. DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA DE REFERENCIA 1.1 Antecedentes
Históricos
La Universidad Nacional Agraria de la Selva (UNAS), fue creada el 17 de febrero de 1964, mediante la Ley Nº 14912, ocupando los terrenos de la ex Estación Experimental Agrícola de Tingo María, transferido a la naciente Universidad por el Ministerio de Agricultura. Su organización estuvo a cargo de las Universidades Nacionales Mayor de San Marcos y Agraria La Molina. La UNAS, se basa en la Ley Universitaria Nº 23733, cuenta con 06 facultades y 10 carreras profesionales. La comunidad universitaria de la UNAS está conformada por 4 estamentos entre ellos por docentes, administrativos, alumnos y egresados. Una de las las ofic ficina inas de may mayor impo import rtan anci cia a que perte ertene nece ce a la part parte e admi admini nist stra ratitiva va de la UNAS UNAS es la Ofic Oficin ina a de Coor Coordi dina naci ción ón y Desa Desarr rrol ollo lo Acad Académ émic ico o que que desd desde e ahor ahora a llam llamar arem emos os OC OCDA DA,, la cual cual es una una ofic oficin ina a depe depend ndie ient nte e del del Vice Vicerre rrect ctor orad ado o Acad Académ émic ico, o, enca encarg rgad ada a de coor coordi dina narr las las actividades académicas a nivel de pregrado y postgrado. La OCDA, esta adscrita a la Universidad Nacional Agraria de la Selv Selva, a,
depend pende e
acad cadémic émica amen mente
del
Vicer icerre recctora torado do
Acad cadémic émico o
y
admini administr strativ ativam ament ente e del Vicer Vicerrec rector torado ado Admin Administ istrat rativo ivo,, según según const consta a en el Esta Estatu tuto to de nues nuestr tra a Univ Univer ersi sida dad. d. La OC OCDA DA vela vela por por la plan planifific icac ació ión n y cumplimiento de los programas y actividades que contribuyen a la formación integral de toda la comunidad universitaria y de la formación académica de los estudiantes, a través de eventos que buscan el fortalecimiento en virtudes y valores para el bien de la persona humana y su trascendencia en la sociedad.
1.2 Sistema Sistema de referenc referencia ia La delimitación del ámbito de estudio o sistema se reduce a la Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico (OCDA) de la Universidad Nacional Agraria Agraria de la Selva (UNAS). El rol organizacion organizacional al de la OCDA es ofrecer ofrecer servicios servicios de calidad, calidad, en los campos de la coordinación académica y gestión de la información y del conocimiento. La Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico (OCDA), es una una ofic oficin ina a de admin adminis istr trac ació ión n acad académ émic ica a que que asum asume e por por dele delega gaci ción ón del del Vicerrector Académico Académico las competencias de dirección, promoción, información y coord coordina inació ción n de los procesos procesos y activi actividad dades es académi académicas cas y de gestión gestión del conocimiento de la Universidad. Uni versidad.
1.3 Ubicación Ubicación
Geográfica
Está ubicada en la ciudad de Tingo María, capital del distrito de Rupa Rupa de la Provincia de Leoncio Prado en Huánuco: geográficamente se localiza a 9º 17'08” de latitud sur y 75º 59’52” de longitud Oeste, a 660 metros sobre el nivel del mar y una temperatura promedio anual de 24º C.
1.4 Plan
Estratégico Institucional
1.4.1 Misión Brinda Brindarr servic servicios ios con con calid calidad ad y eficie eficienci ncia a que contri contribuya buyan n a la formación integral y humanista de los estudiantes, profesionales y comunidad; fortaleciendo los estándares de acreditación institucional.
1.4.2 Visión Ser líder en la calidad calidad de gestión de los servicios servicios y coordinació coordinación n académica, que contribuya al desarrollo y formación integral del estudiante, fort fortal alec ecie iend ndo o los los está estánd ndar ares es de cali calida dad d en el proc proces eso o de acre acredi dita taci ción ón institucional.
1.5 Objetivos Objetivos Organizaciona Organizacionales les •
Satisface Satisfacerr las necesidades necesidades y expectativa expectativass de sus usuarios usuarios y beneficiarios.
•
Impu Impuls lsar ar la cons constru trucc cció ión n de una una Cult Cultur ura a de la Cali Calida dad d de servicios en la UNAS.
•
Consolidar la Estructura Organizacional de la UNAS.
•
Contribuir al Mejoramiento Profesional y a la Calidad de Vida de su Talento Humano.
Organigrama 1.6 Organigrama
Estructural
Para el cumplimiento de sus roles, competencias y objetivos, la OCDA OC DA ha defi defini nido do como como campo amposs de trab trabaj ajo o la dire direcc cció ión n y sus sus área áreass correspondientes: VICERRECTORADO ACADEMICO
JEFATURA DIRECCION SECRETARIA
AREA DE ADMISION ACADEMICA
AREA DE REGISTRO ACADEMICO, Y ARCHIVO
REGISTRO ACADEMICO
EQUIPO TECNICO DE ADMISON
SOPORTE INFORMATICO Y SISTEMAS
CERTIFICACION ACADEMICA ARCHIVO Y ESTADISTICA IMPRESIONES
Figura. 1. Organigrama Estructural – OCDA - UNAS 1 1
“Manual de Organización y Funciones de la OCDA”. Fuente: Área de Racionalización - Oficina de Planificación. Planificación. Elaboración: Año 2007.
Funciones de la Oficina de 1.7 Funciones •
Coordinación y Desarrollo Académico Académico 2
Elaborar el Plan de Funcionamiento de la Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico.
•
Planificar y proponer normas y programas sobre los servicios académico académicos, s, así como el desarrollo desarrollo académico académico,, mediante el uso de la tecnología educativa.
•
Coor Coordi dina narr las las acti activi vida dade dess acad académ émic icas as,, que que real realiz izan an las las diferentes facultades de la Universidad Nacional Agraria de la Selva.
•
Cumplir y hacer cumplir el Reglamento de Estudios y Acuerdos del Consejo Universitario.
•
Organizar, coordinar e implementar anualmente el proceso de admisión en sus diferentes modalidades de ingreso
•
Elaborar y procesar las Actas de notas para los exámenes de medio curso, final, subsanación, ciclo de nivelación, escuela de Postgrado y curso de especialización Profesional
•
Visar Visar los Certificados Certificados de estudios, estudios, constanci constancia a de estudios estudios y constancias de Orden de mérito.
•
Llev Llevar ar los los regi regist stro ross de matrí matrícu cula la,, acta actass de calif calific icac ació ión n y certificados de estudios.
•
Elaborar y proponer el Calendario Académico Académico
•
Consol Consolida idarr los horari horarios os de clases clases en coordi coordinac nación ión con las Facultades.
•
Realizar la matrícula de estudiantes de pregrado en los dos Semestres Académicos.
•
Gestionar los carnés universitarios ante la ANR
•
Raci Racion onal aliz izar ar el uso uso de aula aulass y coor coordi dina narr con con las las ofic oficin inas as correspondientes su adecuado mantenimiento y limpieza
2
“Manual de Organización y Funciones de la OCDA”. Fuente: Área de Racionalización - Oficina de Planificación. Planificación. Elaboración: Año 2007.
•
Centr entra aliz lizar la info inform rmac ació ión n
rela relacciona ionada da con
el
aspec specto to
académico. •
Llevar el registro y control de graduados, y efectuar estudios de seguimiento de los egresados
•
Mantener el registro permanente permanente de notas, notas, planes de estudios, estudios, currículo y sílabos de cada una de las Facultades y escuela de Post Grado.
•
Seleccionar de estudiantes que ocuparon los Primeros Primeros Puestos en el semestre académico concluido en estricto Orden Mérito y de acuerdo a su Reglamentación.
•
Verificar los Registros de Notas con los asentados en Actas de los posibles egresados para su posterior certificación.
•
Presentar el informe anual de las actividades realizadas.
Servicios que Ofrece 1.8 Servicios •
3
Asesoramiento personalizado del reglamento de estudios a los alumnos, padres de familia y docentes.
•
Brindar Certificado de Estudios
•
Brindar Actas de Notas para los exámenes final, subsanación, ciclo iclo de niv nivelac elació ión n, escu escuel ela a de Pos Postgra tgrad do, y curs curso o de especialización Profesional.
•
Ofrece el Calendario Académico
•
Realiza y brinda Horario de clases
•
Entrega los Carnés Universitarios
•
Realizar el proceso de Matricula
•
Realizar el Proceso de Admisión
•
Brinda el registro permanente de notas, currículo y silabos de los cursos de las facultades y escuelas Postgrado
3
“Manual de Organización y Funciones de la OCDA”. Fuente: Área de Racionalización - Oficina de Planificación. Planificación. Elaboración: Año 2007.
1.9 Asignación Asignación de Cargo Cargoss de la OCDA Tabla 1: Cuadro de Asignación de Cargos UNIDAD ORGÁNI
CARGO
CARGO ESTRUCTURAL
CLASIFICADO
CA
Director
Director
de
Administración
Académica Técnico
Técnico Académico
Administrativo III Técnico OCDA
Técnico Académico
Administrativo III Técnico
Técnico en Impresiones
Administrativo III Secretaria II
Secretaria
Técnico
Técnico
Administrativo II
Académicas
Organización interna de la oficina de 1.10 Organización
en
Operaciones
coordinación y desarrollo
académico. Jefe de Oficina
:
Ingº Jorge Adriazola Del Aguila
Directora
:
Lic.Adm. Educ. Olivia Ruth Pulgar
Secretaria
:
Sra. Mery Julia Malpartida Jaramillo
Área de Admisión
:
Sr. Andrés Oré Aguilar.
T.
Área de Registro Académica
:
Sr. Juan Pujay Campó.
Certifi Certificac cación ión Académ Académica ica
:
Lic.Ad Lic.Adm. m. Zulia Zulia Rodríg Rodríguez uez Ch.
Área de Soporte Informático
:
Bach. Edwin Vega Ventocilla
Sección de Archivos
:
Sr. Fredy Alvino Guevara
Sección de Impresiones
:
Sr. Victor Garrido Atencia
CAPITULO II “PLANEAMIENTO ESTRATÉGICO” 2.1. Definición 2.1.1.
de la Visión y Misión
Visión La visión de futuro de la OCDA, de acuerdo a las expectativas e ideales por parte del personal administrativo que labora en ella, es como sigue:
VISIÓN Ser líder en la atención de los servicios académicos referentes al proceso de admisión a la universidad, el procesamiento de los registros académicos acorde con las exigencias y la modernidad frente al mundo globalizado.
Líder en la atención de los Servicios
A través del Proceso de admisión de la UNAS
Procedimiento de los registros académicos de la
Fig 2. Visión de Desarrollo de la OCDA
2.1.2 Misión La misión que todos y cada uno del personal perteneciente a la OCDA persiguen persiguen día a día para alcanzar la Visión de desarrollo de la OCDA es como sigue:
MISIÓN Brindar Brindar servicios servicios académico académicoss con calidad y eficiencia eficiencia que cont contrib ribuy uyan an a la form formac ació ión n inte integr gral al y huma humani nist sta a de los los estudiant estudiantes, es, profesiona profesionales les y comunidad comunidad;; fortalecien fortaleciendo do los estándares de acreditación institucional
2.1
Análisis FODA 2.2. 2.2.11 Aná náli lisi siss Exter Externo no Oportunidades •
Cooperación de las demás oficinas para disponer de info inform rmac ació ión n nece ecesari saria a para para el desar esarro rollllo o de las actividades.
•
Conve onveni nios os
con con
semina inarios
y
inst instit ituc ucio ione ness cursos
de
para ara
dar dar
especialización
charl harla as, a
los
trabajadores.
Amenazas •
Mejor joras en la tecnología en cuanto al robo de información y daños informáticos.
•
Inadecuada disposición laboral.
•
No
se
realiz lizan
actividades
de
mantenimiento
permanente en los servicios. •
Malas políticas académicas gubernamentales.
2.2. 2.2.22 Aná náli lisi siss Inter Interno no Fortalezas •
Red informática y telefónica instalada.
•
Respaldo de la información.
•
Trabajo en equipo dentro del área.
•
Existe vocación de servic rviciio e iniciativa iva en los integrantes de OSA.
•
Contar Contar con un parque parque inform informáti ático co (Pc’s) (Pc’s) necesa necesario rioss para el sistema de información automatizado.
Debilidades
•
Infraestructura física inadecuada.
•
Falta de conciencia por parte de las autoridades de la importancia de OCDA.
•
Mal manejo de la información y de la tecnología.
•
No se cuenta con un sistema de gestión y control de bienes.
•
Incumplimiento de reglamentos.
•
Tiempo de respuesta en la atención a los usuarios en ocasiones lenta.
•
Falta alta de com complem plemen ento to en el cono conoci cimi mien ento to de la computación.
•
No contar con adecuadas políticas de seguridad.
2.3 Definición Definición de Objetiv Objetivos os Estratég Estratégicos icos •
Alca Alcanz nzar ar un alto alto nive nivell de comp compet eten enci cia a en los los estu estudi dian ante tess y egresados.
•
Brindar servicio de calidad a los alumnos.
2.4 Formulació Formulación n de Estrategi Estrategias as
PLANIFICACIÓN OPERATIVA Alcanzar un alto nivel de competencia en los estudiantes y egresados. ESTRATEGIA RESPONSABLE PLAZO INDICADOR Fortalecer los programas Área de 3 años Cantidad de curriculares
de
Registro,
educ educac ació ión n acor acorde de con con
Dirección y los
las
del
Departamento
mercado local y nacional.
académicos de
exigencias
Difu ifundir ndir
Prog Progra rama mass
Proyectos
de
investigación Desarr Desarroll ollo o
Facultades y Jefe de OCDA y
cursos.
1 año
Dirección
Numero Programas
y
de y
Proyectos.
Tecnoló ecnológic gico o
por Facultad. Brindar becas
a
los
mejores mejores estudiant estudiantes es por
Jefe de OCDA y
4 meses
Dirección
Cantidad de de be becas por estudiante.
cada semestre
PLANIFICACIÓN OPERATIVA Brindar servicio de calidad a los alumnos. ESTRATEGIA RESPONSABLE PLAZO Capaci Capacitac tación ión Periód Periódica ica Área de 1 año
Nº
del
capacitaciones por
personal
administrativo. Atención oportuna en las necesidades
del
Dirección de la OCDA OCDA
60 días
INDICADOR
año. Nº
de
de
requerimientos por
estudiante
alumno.
CAPÍTULO III. “MARCO
TEÓRICO”
3.1. Inteligencia
de Negocios, Datawarehouse y Datamart
Para el desarrollo del Datamart es necesario contar con una base teórica en lo referente a que es la inteligencia de negocios y para que se usa un Datamart.
3.1.1 Inteligencia de Negocios Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI), es el conjunto de estrategias y herr herram amie ienta ntas s enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa. Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en común las siguientes características: Accesibilidad a la información: Apoyo en la toma de decisiones: Orientación al usuario final.
3.2.2 Datawarehouse Es un almacén de datos relacionados a las actividades de una
organi organizac zación ión grabad grabadas as en una base de datos diseñada
específicamente con el propósito de hacer informes informes para después analizar estos analizar estos informes y conseguir información conseguir información estratégica. El DataWarehouse (DW) tiene como objetivo agrupar los datos de toda la empresa empresa con el fin de facilitar su análisis, de forma que sean útiles para acceder y analizar analizar información información sobre la propia empresa.
Figura Nº 4 Esquema de un Datawarehouse
3.2.3 Componentes en la creación de un Datamart Fuentes de Datos Son
las
que
alimentan
de
información
al
DW,
están
diseñadas para registrar grandes cantidades de transacciones. Entre ella tenemos la base de datos OLTP (Una base de datos para soportar procesos soportar procesos transaccionales).
Características: • Son pobladas por usuarios por usuarios finales. • Se optimizan en función a procesos transaccionales. • Se actualizan constantemente.
• Contienen mucha información de detalle.
OLTP:
“Una
base
transaccionales
en
de
datos
para
línea (OLTP), puede
soportar procesos no
ser adecuada
para el DW ya que ha sido diseñada para maximizar la maximizar la capacidad transaccional capacidad transaccional y y la la optima actualización de sus datos.” 4
Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL) Los datos registrado en sistemas OLTP , debe ser extraídos ser extraídos y transformados antes de cargar los cargar los resultados en el DW. Uno de los desafíos de cualquier implementación de DW, es el problema de transformar los datos. La transformación de datos también se encarga de las las inc incons onsiste istenc ncia ias s contenido
en el
de datos. Establecidas
reglas de transformaci transformación, ón,
deben
las
crearse
e
incluirse las definiciones en las rutinas de transformación.” 5
DataWarehouse y DataMart Un
DW
contiene
Cualquier
la
información
de
toda
la
empresa.
departamento departamento puede acceder a la información de
cualquier otro departamento mediante un único medio, así como obligar a que los mismos términos tengan el mismo significado para de
todos. un
Un
área
Datamart
(DM)
almacena
la
información
o departamento especifico y un conjunto de DM’s
forman un DW.
Cuadro Nº 2 Diferencia entre BD Operacionales y Datawarehouse Base de Datos Datos O eracionales Orientado a la a licación Actual Detallada Cambia continuamente
DataWarehouse Datos del ne ocio ara Orientado al su eto eto Actual + histórico Detallada + más resumida Estable
Fuente: Manual de construcción de Datawarehouse
Herramientas de Explotación El DW está orientado a la toma de decisiones. Almacena datos de acuerdo a categorías o estructurándolos de forma que favorezcan el análisis de los datos, el análisis preparado
para
específicas
que
ser
explotado
permiten
la
histórico;
mediante
extracción
de
está
herramientas información
significativa y patrones de comp comport ortam amie ient nto o que permanecen ocultos en un enorme repositorio de datos. Las herramientas software que existen son:
• Herramienta de consulta y reporte Las herramientas de consulta al igual que la mayoría de herramientas visuales, permiten apuntar y dar un click a los menús y botones para especificar los elementos de datos, condiciones, criterios de agrupación y otros atributos de una solicitud de información. La herramienta de consulta genera entonces un llamado a una base de datos, extrae los datos pertinentes, efectúa cálculos adicionales, manipula los datos si es necesario y presenta los resultados en un formato claro.
4 Datamart
http://www.navactiva.com/web/es/atic/aseso/desarrollo/asesor1/2005/32086. j j sp 5
http://www.programacion.com/bbdd/tutorial/ l/w warehouse/6/#warehousing _ar q u itectu ectura_operacione
• Herramientas de base de datos multidimensionales / OLAP Las
primeras
Processing),
soluciones
OLAP
estuvieron estuvieron basadas basadas
(On en
Line bases
Analytical de
datos
multidimensionales (MDDBS). Un cubo estructural (dos veces un hipercubo o un arreglo multidimensional) almacenaba los datos para que se puedan manipular intuitivamente manipular intuitivamente y claramente ver las ver las asociaciones a través de dimensiones múltiples, pero este enfoque tiene varias limitaciones: - Las nuevas estructuras de almacenamiento de datos requieren bases de datos propietarias propietarias.. No hay realmente estándares disponibles para acceder a acceder a los datos multidimensionales. - La segunda limitación de un MDDB concierne al desarrollo de una estructura de datos datos..
Las
compañías
generalmente
almacenan los datos de la empresa en bases de datos relacionales, lo que significa que alguien tiene que extraer, transformar y transformar y cargar estos cargar estos datos en el hipercubo.
• Sistemas de información ejecutivos El concepto de EIS (Executive Information Systems) es simple: los ejecutivos no tienen mucho tiempo, ni la habilidad en muchos casos, para efectuar el efectuar el análisis de grandes volúmenes de datos. El EIS presenta vistas de los datos simplificados, altamente consolidados y mayormente estáticas.
• Herramientas de Data Mining Data Mining es una categoría de herramientas de análisis openend. En lugar de lugar de hacer preguntas, se toma estas herramientas y
se
pregunta
algo
"interesante" "interesante",, una tendencia o una
agrupación peculiar, por ejemplo. El proceso de Data Mining extrae los conocimientos guardados o información predictiva desde el DW sin requerir pedidos o preguntas específicas. Las herramientas Mining usan algunas algunas de
las
técnicas
de
computación asociaciones
más
avanzadas
como
redes
para
generar
neuronales,
modelos
detección
y de
desviación, modelamiento predictivo y programación genética.
Modelo Dimensional El modelado dimensional se basa en HECHOS (Facts), tiene algunos
atrib atribut utos os como como medidas que se le conoce como
METRICAS. La Fact a su vez cuenta con dimensiones (tablas) que la rodean, todo depende de la complejidad del mismo y de lo que se quiera mostrar.
Diseño de Datamarts6 En el proceso de diseño y construcción de los DM’s, existen diversos patrones de desarrollo,
entre
los
cuales
podemos
mencionar tres: el primero conocido como Top Down el cual tiene como base un sistema de DW para toda la empresa y a partir de este se desarrollan los DM’s para las divisiones o departamentos. Un segundo up, up,
el
cual
se
patrón
fundamenta en
denominado
Bottom
-
la construcción de los DM’s
de cada departamento o división de la empresa, a partir de los cuales se construye la DW ; y un tercer modelo, el cual consiste en llevar una construcción paralela entre ambas estructuras.
6 Sánchez K. Generalidades y Patrones de Desarrollo de Datamarts.
Revista Intercedes, 2006
CAPÍTUL O IV. “DESARROLLO DEL DATAMART”
4.1DATAWAREHOUSE En nuestro sistema desarrollado, lo primero que tuvimos en cuenta fue la creaci creación ón de nuestr nuestro o DataW DataWare arehou house se el cual cual lo pusimo pusimoss de nombr nombre e “OSA_MART”, el cual se encuentra en el Administrador Corporativo del SQL SERVER SERVER 2000, creando en ella el diagrama de datos estrella.
4.2 CREACIÓN DE LAS DIMENCIONES Para la creación del modelo estrella se necesitan elegir las dimensiones para eso nos basamos en las siguientes preguntas.
¿Cantidad de Alumnos que encontraron incurso en los siguientes artí artícu culos los:: 75, 75, 76, 76, 77, 77, 78, 78, 84, 84, 85. 85. semestres?
porr facu po facult ltad ades es y resp respec ectiv tivos os
ART. 75º Alumno en observación, que al finalizar el ciclo no alcanzo un promedio de 11 el siguiente semestre e matricula como máximo 15 créditos y pago por cada crédito es de S/. 10.00 (ALUMNOS ESPECIALES).
ART 76º El alumno que no haya cumplido con rendimiento mínimo en el periodo de observación será suspendido de la UNAS, En el semestre siguiente.
ART 77º Separado definitivamente de la UNAS. ART 84º El alumno que no concluya en el periodo de 10 semestres, perderá la gratuidad de enseñanza y los beneficios de Acuerdo al Art. 57º de la Ley 23733.
ART 85º 85º El tiem tiempo po máxi máximo mo de perma permane necí cía a para para su form formac ació ión n profesional será de 16 semestres efectivos. Esta Información nos permitirá conocer el desarrollo académico de cada cada alum alumno no y en que que cond condic ició ión n acad académ émic ica a se encu encuen entra tra,, de acuerdo a los artículos establecidos.
¿Cantidad de Alumnos que se matricularon por semestres? Esta información nos servirá para poder realizar un análisis detallado de la dema demand nda a exis existe tent nte e en cada cada facu faculta ltad, d, de acue acuerd rdo o a esta esta infor nforma macción ión
la
admi admini nisstra tración ción
podrá drá
correspondientes, que pueden ser: •
Designación de presupuesto.
•
Capacitación de profesionales.
toma tomarr
las las
decisi cision ones es
•
Contratación de docentes.
•
Implementación de laboratorios.
•
Mejoramiento de infraestructura.
Las dimensiones encontradas según a las preguntas realizadas son:
DIMENSIONES MaeAlu_Dim MaeFac_Dim Time_Dim
4.3 DTS: DATA DATA TRANSFORMATION SERVICES
CAPITULO V “ANÁLISIS DE LOS DATOS”
CONCLUSI ONES
1. Se logró ogró estr estru uctur ctura ar el mod modelo estr estre ella lla ten tenien iendo en cuen cuenta ta las las dimension iones
como:
MaeFac_dim,
MaeAlu_dim, im,
Time_dim,
relacionándola con nuestra tabla central llamada Hechos. 2. A travé travéss del DTS se pudo pudo migra igrarr los los dato datoss de la Base ase de Datos tos transaccional OSA al DatawareHouse OSA_MART. 3. Mediante Mediante la creación creación de de los cubos, cubos, que se se encuentran encuentran con con el nombre nombre de Origen de Datos llamado DW_OSA, se pudo analizar las consultas como: la cantidad de alumnos que estuvieron incursos en los artículos: 75, 76, entre otros y la cantidad de demanda de alumnos existentes en las las dist distin inta tass facu facultltad ades es como como:: Zoot Zootec ecni nia, a, Agro Agrono nomí mía, a, Recu Recurs rsos os Naturales Renovables, Industrias, FACEA y Sistemas.
RECOMENDACIO NES
1. Se recomien ienda el rediseño del Modelado de la Base de Datos tos Trans ransac acci cion onal al de la OC OCDA DA “Ofi “Ofici cina na de Coor Coordi dina naci ción ón y Desa Desarro rrollo llo Académico”, para eliminar la redundancia de datos e inconsistencia en las tablas, como en el caso de la tabla MaeUso que no se encuentra relacionada con las tablas movimientos del sistema, ya que esta tabla se usa para registrar usuario y sin ninguna relación no se puede llevar el control de los usuarios. 2. Se recomi recomiend enda a a la UNAS, UNAS, la entera entera migració migración n de sus tablas tablas “dbf” “dbf” a un gest gestio iona nado dorr de Base Base de Dato Datoss como como es SQL SQL Serve Serverr 2000 2000,, con con la finalidad de tener una mejor administración de los datos. 3. Se recomienda recomienda la creación creación de un DAT DATAWAREHOUS WAREHOUSE, E, para almacenar almacenar informació información n histórica histórica de los movimientos movimientos de la OCDA, de tal manera manera que podamos realizar las respectivas consultas consultas para una mejor mejor toma de decisiones.
REFERENC IAS
a. Referencias Bibliográficas - Sánchez K. “Generalidades y Patrones de Desarrollo de Datamarts”. Revista
Intercedes, 2006
b. Referencias Electrónicas - Casares Claudio. “Datawarehousing”. Bases de datos. URL: http://www.p http://www. pro rogr gram amac acio io n.c om om/b /bb bdd dd//tutorial utorial//wa warreho hous use/ e/6/ 6/# #war areh ehou ou s ing _ arquite c t ura_operacione, 2006
- Dirección General de Información en Salud. “Bases de Datos en formato de
Cubo Dinámico”. URL: http tp:/ ://d /dgi gis s.sal salud ud.g .gob ob.m .m x/cub cubos os.h .html tml
- INEI. “Manual de
Construcción de
un
DataWarehouse”.
URL:
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