PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ

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1 PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ FACULTAD DE CIENCIAS E INGENIERÍA ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA GERENCIAL BASADO EN UNA SUITE INTEGRADA DE DATAMARTS PARA LAS ÁREAS DE FINANZAS, CONTABILIDAD, RECURSOS HUMANOS Y COMERCIAL Tesis para optar por el Título de Ingeniero Informático, que presenta el bachiller: Sergio Mauricio Mendoza Paitán ASESOR: Ing. Raúl Valencia Ibarra Lima, noviembre de 2011

2 Dedicatoria El presente proyecto se lo dedico a mi esposa e hijo quienes son la mayor motivación que tengo para triunfar y lograr todas mis metas. A mis padres y hermanos por su gran apoyo y confianza que me brindan.

3 Resumen El presente proyecto de tesis consiste en analizar, diseñar, y construir un sistema de información, en un entorno amigable e intuitivo, que permita realizar el análisis a nivel gerencial de las áreas de Finanzas, Contabilidad, Recursos Humanos y Comercial dentro de una empresa que brinda servicios o comercializa productos y que tenga implantado un ERP para la llevar la operación de los procesos de negocio. La solución consistirá en una gama de reportes de análisis gerenciales que permitan visualizar Indicadores de Gestión para las cuatro áreas mencionadas y ser herramientas de apoyo para la toma de decisiones de la alta dirección de la organización. Para el proyecto de tesis para efectos prácticos se tomará como fuente de datos transaccionales la base de datos del ERP O7/Solution.

4 Tabla de Contenido Introducción Capítulo 1: Generalidades Definición del Problema Marco Conceptual del Problema Sistemas OLTP (On-Line Transaction Processing) Sistemas OLAP (On-Line Analytical Processing) Sistemas OLTP vs. Sistemas OLAP Data Warehouse Datamart Modelamiento Estrella ETL Plan de Proyecto Métodos y Procedimientos Estructura de Desglose de Trabajo (EDT) Planificación de Tareas usando Diagrama de Gantt Estado del Arte Ranking de Tendencias de Soluciones Business Intelligence Importancia de soluciones Business Intelligence en el mundo Soluciones Business Intelligence Actuales Descripción y sustentación de la solución Objetivos Específicos Resultados Esperados Sustentación de la Solución Capítulo 2: Análisis Definición de la metodología de la solución Identificación de Requerimientos Requerimientos Estratégicos Requerimientos Funcionales Requerimientos No Funcionales Análisis de la Solución Modelo de Casos de Uso Catálogo de Actores Casos de Uso por Paquete Especificación de Casos de Uso Paquete Recursos Humanos Paquete Finanzas Paquete Contabilidad Paquete Comercial Diagrama de Clases Paquete Recursos Humanos Paquete Finanzas Paquete Comercial Análisis de Viabilidad Identificación de los Usuarios Participantes Costos de Desarrollo Requerimientos de Hardware y Software Preselección de Alternativas de Solución Beneficios Evaluación Final Capítulo 3: Diseño Arquitectura de la Solución Metas y Restricciones de Arquitectura Descripción de Casos de Uso Vista Lógica Capa del Web Server Capa Interfaz de Usuario Capa de Acceso a Base de Datos Capa de Datos... 76

5 Diagrama de Base de Datos Flujo del Proceso de Negocio Vista de Despliegue Cliente Servidor de Aplicaciones (OAS) Servidor de Base de Datos Tamaño y Performance Calidad Arquitectura Tecnológica Diseño de Interfaz Gráfica Lineamientos Generales Detalle de los estándares de interfaz gráfica de la herramienta de análisis Detalle de los estándares de interfaz gráfica de los reportes de análisis Capítulo 4: Construcción Tecnologías Utilizadas Frameworks Patrones de Programación Nombre de Tablas Nombre de Campos Tipos de Datos Procedimientos Almacenados Funciones Paquetes Pruebas Estrategia de Pruebas Tipos de Prueba Pruebas Integrales Pruebas de Desempeño y Estrés Pruebas de Regresión Catálogo de Pruebas Caso de Uso: Extracción de la Información Caso de Uso: Transformación de la Información Caso de Uso: Carga de la Información Caso de Uso: Performance Óptimo del Datawarehouse Caso de Uso: Tiempo de Respuesta de los Datamarts Reporte de Ejecución de Pruebas Capítulo 5: Observaciones, conclusiones y recomendaciones Observaciones Conclusiones Recomendaciones y trabajos futuros Bibliografía

6 Índice de Figuras Figura Elementos Básicos de un Data Warehouse[KIM02] Figura Flujo Principal de un Sistema OLTP Figura Elementos Básicos de un Data Warehouse Figura Modelo Estrella Datamart Comercial Figura Proceso ETL Figura Grupo de Procesos de Gestión Figura Estructura de Desglose de Trabajo Figura Diagrama de Gantt Resumido Figura Top 10 de Prioridades de Negocio y Tecnología en el Figura Cuadrante de Gartner para Proveedores de Tecnología BI Figura Fases e iteraciones de la Metodología RUP Figura Fases de la Metodología basada en KPI s Figura Catálogo de Actores Figura Diagrama de Casos de Uso Paquete RRHH Figura Diagrama de Casos de Uso Paquete Finanzas Figura Diagrama de Casos de Uso Paquete Contabilidad Figura Diagrama de Casos de Uso Paquete Comercial Figura Diagrama de Clases Recursos Humanos Figura Diagrama de Clases Finanzas Figura Diagrama de Clases Contabilidad Figura Diagrama de Clases Comercial Figura Paquetes de Diseño Significativos Figura Diagrama de Base de Datos del Datamart Comercial Figura Diagrama de Base de Datos del Datamart de RRHH Figura Diagrama de Base de Datos del Datamart de Contabilidad Figura Diagrama de Base de Datos del Datamart de Finanzas Figura Flujo del Proceso de Negocio Figura Diagrama de Despliegue Figura Arquitectura Tecnológica Figura Componentes del Oracle Discoverer Plus Figura Componentes de los Reportes de Análisis de los Datamarts Figura Sentidos de Navegación en una Jerarquía... 86

7 Índice de Tablas Tabla Sistemas OLTP vs. Sistemas OLAP Tabla Diferencias entre Data Warehouse y Datamart Tabla Ejemplo de Tabla de Variables Tabla Requerimientos Estratégicos Tabla Requerimientos Funcionales del Área de Finanzas Tabla Requerimientos Funcionales del Área de Contabilidad Tabla Requerimientos Funcionales del Área de Recursos Humanos Tabla Requerimientos Funcionales del Área Comercial Tabla Requerimientos No Funcionales Tabla Caso de Uso Emitir Reporte de Costo Empresa del Trabajador Tabla Caso de Uso Emitir Reporte de Indicador Financiero ROI Tabla Caso de Uso Emitir Reporte de Análisis de Saldos de Asientos Tabla Caso de Uso Emitir Reporte de Ventas Anuales Tabla Identificación de Entidades y Usuarios Clave Tabla Costos estimados asociados al desarrollo del Sistema Tabla Requerimientos de Hardware Tabla Requerimientos de Software Tabla Requerimientos de Software Tabla Descripción de Casos de Uso Tabla Tecnologías de Información Utilizadas Tabla Nomenclatura de Tablas Tabla Nomenclatura de Campos Tabla Tipos de Datos Tabla Estándares para Procedimientos Almacenados Tabla Estándares para Funciones Tabla Estándares para Paquetes Tabla Catálogo de Pruebas - Extracción de la Información Tabla Catálogo de Pruebas - Transformación de la Información Tabla Catálogo de Pruebas - Performance del Datawarehouse Tabla Catálogo de Pruebas - Tiempo de Respuesta de los Datamarts Tabla Reporte de Ejecución de Pruebas

8 Introducción Actualmente las empresas son conscientes que uno de sus más importantes activos es la información, y al ser actualizada y consistente podrá ser utilizada para la toma de decisiones. Las empresas poseen una gran cantidad de información histórica que comúnmente es almacenada por los sistemas transaccionales, y ahora ven la necesidad de aprovecharla mediante alguna solución que le permita mostrar ciertos indicadores de gestión o KPI s (Key Performance Indicator) y poder basar sus decisiones en indicadores reales para generar una ventaja competitiva dentro del mercado. Por definición KPI (Key Performance Indicator) consiste en un indicador clave de rendimiento que permite medir el desempeño de una empresa [MIC01]. En este proyecto de fin de carrera se pretende proporcionar una solución de Inteligencia de Negocio que permita generar indicadores de gestión o KPI s para las cuatro principales áreas dentro de una organización que brinda servicios o comercialice productos, que son Recursos Humanos, Contabilidad, Finanzas y Comercial tomando como referencia de origen de datos transaccional el ERP O7/Solution. Por definición ERP (Enterprise Resource Planning) es un paquete de solución que integran todos los procesos y funciones del negocio con el objetivo de presentar una visión holística del negocio mediante una arquitectura TI [HEL01]. Esta solución podrá ser adquirida por cualquier empresa que brinde servicios o comercialice productos y que cuente con un ERP, y podrá generar indicadores estándares como por ejemplo rotación de personal, ranking de ventas, flujo de caja, análisis de presupuestos, entre otros. 20

9 1. Capítulo 1: Generalidades 1.1. Definición del Problema En la actualidad, los mercados se han vuelto muy exigentes y competitivos donde cada año más países desarrollan y explotan al máximo sus recursos para entrar a competir en el mundo globalizado, donde la información se ha convertido en un factor determinante para el progreso de muchas empresas. Por definición información significa una comunicación o adquisición de conocimientos que permite ampliar o precisar los que se poseen sobre una materia determinada [RAE01], sin embargo depende de cómo las empresas puedan aprovechar este conocimiento de valor que han ido recopilando y almacenando en su periodo de vida de manera que signifique una ventaja competitiva. Por otro lado, no solo basta con poder explotar al máximo la información y generar un valor agregado dentro de la empresa, sino también con tener los recursos humanos necesarios con capacidad y conocimientos en las áreas de Gestión y Planeamiento Estratégico de manera que se puedan tomar decisiones correctas y fundamentadas. Muchas empresas manejan sus áreas de Planeamiento Estratégico, Análisis Táctico y Decisiones Operacionales de forma 21

10 desintegrada, lo que dificulta la toma de decisiones del corte estratégico. Por consiguiente, muchas áreas como son Recursos Humanos, Contabilidad y Finanzas y Comercial no realizan una adecuada explotación de sus datos históricos de manera integrada que les permita obtener información estratégica, útil para la toma de decisiones. Para esto, surge la necesidad de realizar el análisis del negocio en base a métricas o indicadores que son generados mediante los datos históricos que se mantienen a través de los sistemas transaccionales Marco Conceptual del Problema Actualmente las empresas manejan el registro de información del flujo del negocio empleando sistemas de información de tipo OLTP. Entiéndase como OLTP a Bases de datos normalizadas para mantener consistencia y evitar redundancia y diseñadas para un ambiente de transacciones (inserción, actualización y borrado) de alto volumen [RIV01]. Todos estos datos que se encuentran registrados en la base de datos del sistema pueden ser utilizados para poder generar información estratégica para la toma de decisiones. Muchas organizaciones están empezando a utilizar el término de Inteligencia de Negocios como solución de aprovechamiento de los datos históricos que se tienen en los sistemas OLTP. Inteligencia de Negocios es un término que hace referencia a sistemas de soporte de decisiones (Decision Support Systems), de información ejecutiva y gerencial [KIM01]. Combina conceptos de compartimiento y almacenamiento de datos y conocimientos en gestión con herramientas de análisis para la presentación de información compleja y competitiva hacia los usuarios encargados de la toma de decisiones y planeamiento estratégico dentro de una empresa [SOL01]. Una solución de Inteligencia de Negocios permite, teniendo un depósito de datos o Data Warehouse, junto a herramientas o aplicaciones de explotación de datos como por ejemplo SAP Business Objects, Microstrategi Business Intelligence, Crystal View, etc., poder explotar la información que se tiene en los sistemas OLTP para servir de apoyo en la toma de decisiones. Entiéndase por Data Warehouse Una copia de los datos transaccionales, estructurados específicamente para la pregunta y el análisis [KIM02]. 22

11 Para poder implementar soluciones de Inteligencia de Negocios es necesario tener un Data Warehouse que almacene todos los datos históricos propios de la operatividad de la empresa de la cual se podrá extraer información relevante para el cálculo de indicadores de gestión. Los componentes principales de un Data Warehouse se muestran en la figura Operational Source Systems Data Staging Area Services: Clean, combine and standardize. Conform dimensions. Data Store: Flat Files and relational tables. Processing: Sorting sequential processing. and Data Mart # 1; DIMENSIONAL Atomic and summary data. Based on a single business process Data Mart #2: (Similarly designed) DW Bus: Conformed facts & dimensions Data Access Tools Ad Hoc Query Tools Report Writers Analytic Applications Modeling: Forecasting Scoring Data Mining Extract Load Access Figura Elementos Básicos de un Data Warehouse[KIM02] El Operational Source Systems consiste de todos los repositorios en los cuales se han almacenado datos históricos sobre los procesos del negocio. Estos repositorios pueden ser instancias de distintos motores de Base de Datos en los cuales se almacenan los datos producto de las transacciones que se procesan mediante los sistemas OLTP de la empresa, archivos planos, hojas de Excel, etc. [KIM02] El segundo componente es el Data Staging Area que funciona como repositorio de datos y contiene todos los procesos denominados ETL. ETL significa la ejecución de 3 pasos principales en la construcción de un Data Warehouse que son la Extracción (Extraction), Transformación (Transformation) y Carga (Loading) de datos [KIM02]. El primer paso que es la Extracción consiste en obtener todos los datos desde los Operational Source Systems para posteriormente almacenarlos en el 23

12 Data Staging Area. Una vez que los datos han sido obtenidos, son depurados al pasar por un proceso de transformación que abarca la verificación de consistencia, validación de elementos faltantes, duplicación de datos, estandarización de datos, etc. para luego poder ser cargados [KIM02] Sistemas OLTP (On-Line Transaction Processing) Los Sistemas de tipo OLTP lo conforman todos los sistemas de información que ejecutan datos operacionales del día a día y maximizan la capacidad de procesamiento de transacciones. Estos sistemas realizan principalmente 3 tipos de acciones sobre una Base de Datos, las cuales son INSERT, DELETE y UPDATE que se manejan a nivel de transacciones [KIM02]. Entre algunos ejemplos de sistemas OLTP de tienen los siguientes: SAP Business One de la compañía SAP SAP R3 de la compañía SAP E-Business Suite de la compañía Oracle JD Edwards Enterprise One de la compañía Oracle PeopleSoft ERP de la compañía Oracle ERP O7/Solution Estos tipos de sistema consisten principalmente de transacciones de tipo DML (Data Manipulation Language, sentencias de tipo insert, update o delete para el manejo de datos) dentro de la Base de Datos. El flujo principal dentro de un sistema OLTP se muestra en la figura Sentencias DML Insert into, Delete from, Update Figura Flujo Principal de un Sistema OLTP 24

13 Sistemas OLAP (On-Line Analytical Processing) Los Sistemas de tipo OLAP tiene como principal objetivo realizar un análisis del negocio mediante la identificación de indicadores de gestión que puedan servir de apoyo en la toma de decisiones de una empresa. Este se basa principalmente en realizar consultas de Base de Datos Multidimensional que permita el análisis de variables numéricas [KIM02]. Estos tipos de sistemas analíticos buscan facilitar la creatividad, centrándose en la estrategia a largo plazo y la ventaja competitiva dentro del negocio de una empresa Sistemas OLTP vs. Sistemas OLAP Data Warehouse La tabla muestra las diferencias entre los sistemas OLTP y OLAP. Sistemas OLTP Sistemas OLAP Datos Valores actuales Datos históricos y/o calculados Organización Por aplicación Por áreas de la empresa Acceso Muy frecuente Baja frecuencia (lectura/escritura) Actualizaciones Actualizaciones de No se actualiza. Se campos manipula Tiempo de Medido por el tiempo de la Medido por el tiempo de la Respuesta transacción (del orden de consulta (del orden de segundos) minutos) Tamaño de la BD 100 MB GB 100 GB TB Usuarios Miles Cientos Unidad de Trabajo Transacciones Consultas complejas Tabla Sistemas OLTP vs. Sistemas OLAP Existe un gran número de definiciones de lo que es Data Warehouse, sin embargo la que fue propuesta por Hill Inmon, fundador de Pine Cone System, es la más reconocida y famosa. Según Inmon Data Warehouse es Una colección de datos integrada, consistente, no volátil, orientada al usuario y que varía en el tiempo, diseñada para el soporte y manejo de las necesidades de un DSS (Sistema de Soporte de Decisiones). Los elementos o componentes básicos de un Data Warehouse son los siguientes y se muestran en la figura 1.2.3: 25

14 Fuente de Datos (Source) Área de Almacenamiento de Datos (Data Staging Area) Objetivo (Target) Source Data Staging Area Target Figura Elementos Básicos de un Data Warehouse Una Fuente de Datos es el conjunto de las bases de datos de los sistemas de tipo OLTP, archivos planos, hojas Excel, etc. que guarda datos en un área de almacenamiento o repositorio. El Área de Almacenamiento de Datos es un repositorio de datos normalizados. El Objetivo consiste en un servidor de presentación para el nuevo almacén de datos donde los datos son organizados y almacenados para el acceso directo de los usuarios finales mediante reportes de análisis, consultas u otras aplicaciones Datamart Un Datamart consiste en una colección de datos y un sistema de análisis que extrae la información de varias fuentes de datos transaccionales, de manera que los almacena y analiza para mostrar tendencias e indicadores de gestión del flujo del negocio. Los datos son almacenados utilizando un modelo de datos conocido como Modelo Estrella (Star Schema) con el objetivo de analizarlos de manera agrupada y enfocada a un área de negocio específico. Las principales diferencias entre un Datamart y un Data Warehouse se muestran en la tabla

15 Data Warehouse Datamart Alcance Organizacional Área de la organización Fuente de Datos Múltiples Específica del área para el cual está diseñado, por ejemplo: Finanzas, Marketing, RRHH, etc. Tiempo de Meses a Años Meses Implementación Objetivo Realizar un análisis de toda la organización en conjunto. Realizar un análisis de un área específica dentro de la organización. Tabla Diferencias entre Data Warehouse y Datamart Modelamiento Estrella El Modelamiento Estrella es un modelo de estructura de tablas de Base de Datos que permite, mediante dimensiones y variables con datos de un área en particular dentro de una organización, analizar los indicadores de gestión y tendencias. Este nuevo modelo de datos multidimensionales está conformado por 2 tipos de tablas: Tabla de Variables (Fact Table) y Tabla de Dimensión (Dimension Table). La Tabla de Variables dentro de un modelo dimensional contiene todos los tipos de variables numéricas de medida dentro del negocio como se muestran en la tabla Ventas Diarias Fecha Producto Tienda Cantidad Vendida Monto de Venta Tabla Ejemplo de Tabla de Variables La Tabla de Dimensiones contiene los descriptores y demás atributos de la Tabla de Variables. El objetivo de este tipo de tabla es poder dar una mayor comprensión al usuario final de los datos que se muestran producto de una consulta a la tabla de variables para visualizar reportes de gestión. Estas 27

16 dimensiones permitirán al usuario poder analizar las métricas numéricas de la Tabla de Variables, a través de las diferentes dimensiones que se tengan dentro del Datamart. En la figura se muestra un ejemplo de un Modelo Estrella de un Datamart Comercial. Cliente Variables Ubicación Proveedor Ventas Producto Dimensiones Dimensiones Figura Modelo Estrella Datamart Comercial ETL Los procesos ETL cuyo significado se encuentra en sus iniciales (E = Extract, T = Transform, L = Load) consiste en una serie de procesos los cuales tienen como objetivo extraer los datos relevantes para el Data Warehouse o Datamart desde cualquier fuente de datos, ya sea de un sistema OLTP, de archivos planos, archivos Excel, etc. para posteriormente depurarlos y transformarlos y por último cargarlos de manera masiva al Data Warehouse. En el primer paso que es la extracción, se seleccionará de una gran cantidad de fuente de datos, aquellos que son objetivo de análisis del Datamart o Data Warehouse a construir. El segundo paso que es la transformación consiste en la manipulación de estos datos de manera que cumplan con los objetivos del análisis y por último el tercer paso consiste en la carga de estos datos depurados y transformados al Data Warehouse. 28

17 La figura muestra el flujo de un proceso ETL. Tabla Tabla5 Dimension 1 Dimension Tabla ETL Dimension 2 Venta s Dimension Tabla6 Área de Datos Repositorio (Data Stage Area) Dimension 3 Dimension n Tabla3 Tabla4 Figura Proceso ETL 1.3. Plan de Proyecto Métodos y Procedimientos Para decidir los métodos, procedimiento, herramientas y técnicas a ser utilizadas en el proyecto, se tomará como referencia la metodología RUP y los Procesos de Gestión de Proyectos que se definen en la Guía del PMBOK. Además se trabajará en base a entregables de las áreas de conocimiento descritas a continuación: Gestión de la Integración del Proyecto: El principal entregable de esta área que se elaborará es el Acta de Constitución con el cual se da inicio formal al proyecto y se definen las responsabilidades del líder del proyecto. Gestión de Alcance del Proyecto: Dentro de esta área se elaborará el Alcance Funcional de la solución, el cual describe las funcionalidades que se desarrollarán y lo que no contempla la solución. Gestión de Tiempo del Proyecto: Donde se elaborará el Cronograma del proyecto para su posterior seguimiento y control durante todo el proyecto. Gestión de Costos del Proyecto: Se realizará una estimación del presupuesto para el proyecto en base a los recursos y equipos necesarios. 29

18 Gestión de la Calidad del Proyecto: Se definirán los estándares y normas de calidad con los que deberá contar la solución, de manera que garantice el cumplimiento del alcance en tiempos óptimos. Gestión de los Riesgos del Proyecto: Se realizará un inventario de los principales riesgos identificados y se propondrán acciones que mitiguen el riesgo y se dará seguimiento durante todo el proyecto en caso se identifiquen nuevos riesgos. Los procesos orientados a la gestión de proyectos son los siguientes: Iniciación: Define y autoriza el proyecto o la fase. Planificación: Define y redefine objetivos y planifica los cursos de acción para cumplir los objetivos. Ejecución: Integra a las personas y otros recursos para llevar a cabo el plan de gestión de proyecto. Supervisión y control: Mide y supervisa regularmente el progreso para identificar las variaciones del plan, de manera que se tomen acciones correctivas. Cierre: Formaliza la aceptación del producto, servicio o resultado y conduce al proyecto o a la fase a una conclusión ordenada. La figura muestra el esquema de la interacción del grupo de procesos de gestión. Figura Grupo de Procesos de Gestión Procesos de Iniciación: Los procesos de iniciación comienzan formalmente un nuevo proyecto o fase del proyecto, ya que con ellos se autoriza de manera oficial el proyecto y se provee al director de proyectos con la información 30

19 necesaria para iniciar el proyecto [PMI01]. Dentro de este grupo de procesos se tendrá como entregable el Acta de Constitución de Proyecto. Procesos de Planificación: Los procesos de planificación determina si los objetivos tal y como han sido expuestos en el acta de constitución son alcanzables, así como la manera en que se logrará el proyecto [PMI01]. Dentro de este grupo de procesos se tendrán los siguientes entregables: Enunciado del Alcance del Proyecto EDT Cronograma Presupuesto Plan de Dirección del Proyecto Procesos de Ejecución: El objetivo de los procesos de ejecución es el de completar el trabajo definido en el plan para la dirección del proyecto así como cumplir con los objetivos del proyecto. Dentro de este grupo de procesos se tendrán los siguientes entregables: Solicitudes de Cambio Auditorías de Calidad Actas de Reunión Procesos de Monitoreo y Control: Los objetivos de los procesos de monitoreo y control son de medir el rendimiento del proyecto de acuerdo con el plan para la dirección del proyecto y aprobar las solicitudes de cambios, incluyendo acciones correctivas y preventivas recomendadas, y reparación de defectos. Dentro de este grupo de procesos se tendrán los siguientes entregables: Informes de rendimiento del proyecto Solicitudes de Cambio Auditorías de Riesgo Informes de Control de Calidad 31

20 Procesos de Cierre: El objetivo de los procesos de cierre es de cerrar de manera formal el proyecto y las adquisiciones que se hayan realizado. Dentro de este grupo de procesos se tendrán los siguientes entregables: Aprobación formal del proyecto Informes finales de rendimiento Lecciones Aprendidas Acta de Cierre del Proyecto Estructura de Desglose de Trabajo (EDT) A continuación en la figura se presenta el EDT resumido del Proyecto. El EDT completo se encuentra en el Anexo I. Figura Estructura de Desglose de Trabajo 32

21 Planificación de Tareas usando Diagrama de Gantt En la figura se presenta el Diagrama de Gantt resumido del Proyecto. El EDT completo se encuentra en el Anexo II. Figura Diagrama de Gantt Resumido

22 1.4. Estado del Arte Ranking de Tendencias de Soluciones Business Intelligence A continuación se presenta el Top 5 de Tendencias para soluciones Business Intelligence en base a encuestas realizadas por la compañía HP en las conferencias de BI y Data Warehousing realizadas durante el 2009: a. Gobierno de Business Intelligence: El personal de HP encargado de realizar las encuestas identificaron los puntos más importantes para los encuestados que son la calidad de datos, analíticas avanzadas, gobierno de datos y MDM 1 (Master Data Gobernance) y expresaron su interés de inversión dentro de los próximos 12 meses. Se concluyó que para poder contar con buenas soluciones BI es importante contar con datos consistentes, lo cual involucra al concepto de Gobierno de Datos que permite contar con datos confiables y términos estándares para el uso y control de datos. b. Integración de datos a nivel corporativo como oportunidad de inversión: Las empresas líderes han empezado a invertir en proyectos de integración de datos, permitiendo el análisis a nivel funcional para toda la organización y adquiriendo soluciones de gestión de clientes y control de riesgos. La inversión se ve justificada en la integración de gran cantidad de datos en una solución y no tener pequeñas soluciones separadas unificadas por medio de interfaces. c. Expansión del uso de analíticos avanzados: Analíticos son componentes críticos que permiten visualizar los datos en métricas o indicadores de análisis. La tendencia de crear soluciones como Data Warehouse o Datamarts orientadas para la creación de analíticos permitirán a las organizaciones generar ventaja competitiva por las decisiones oportunas que se realicen. d. Disminución de la brecha entre los sistemas transaccionales y el Data Warehouse: Muchas empresas han empezado a crear 1 Master Data Management: Conjunto de procesos y herramientas que define y administra de manera consistente y consolidada los datos dentro de la organización. 34

23 analíticos en base a información directa de producción de los sistemas transaccionales con el objetivo de contar con información actualizada para la toma de decisiones. e. Priorización en DataWarehousing: El EDW (Enterprise Data Warehouse) no puede ser una aplicación standalone que soporte aplicaciones BI, por el contrario debe estar integrado a las múltiples fuentes de datos, contener la información que sea requerida, extraer la información relevante de los procesos de negocio, debe permitir analizarla e incorporarla a aplicaciones que la requiera Importancia de soluciones Business Intelligence en el mundo Actualmente, las soluciones Business Intelligence se encuentran dentro del ranking de las 10 mayores prioridades de tecnología para las empresas a nivel mundial. En la figura se visualiza la encuesta ejecutada por Gartner Institute en el Figura Top 10 de Prioridades de Negocio y Tecnología en el 2011 Por consecuencia de la importancia para las empresas en cuanto a la implementación y adquisición de soluciones Business Intelligence como soluciones estrategias que facilitan el seguimiento y control de los objetivos de negocio mediante la generación de indicadores y métricas que permiten medir la performance de los procesos de negocio y poder tomar decisiones oportunas, ha 35

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