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1 Universidad Austral de Chile Facultad de Ciencias de la Ingeniería Escuela de Ingeniería Civil en Informática "DESARROLLO DE UN PROTOTIPO PARA LA GESTIÓN DE MODELOS DE SEGMENTACIÓN DE CLIENTES PARA WUNDERMAN CHILE". Tesis para optar al Título de: Ingeniero Civil en Informática. Profesor Patrocinante: Sr. Hugo Cisternas Sepúlveda. Ingeniero Matemático Profesor Co-Patrocinante: Sr. Martín Gonzalo Solar Monsalves. Ingeniero Civil Industrial Magíster en Administración de Empresas. Profesor Informante: Sr. Luis Hernán Vidal Vidal. Ingeniero Civil en Informática. AFIFE LORETO CRUZAT ORELLANA VALDIVIA - CHILE 2008

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5 Agradecimientos A mis padres por todo el apoyo brindado en cada etapa de mi vida, por la confianza, comprensión y el amor entregado, les debo cada uno de los logros que he alcanzado. Y a pesar de estar separados físicamente durante mi vida universitaria, siempre los sentí a mi lado alentándome. También agradezco a mis hermanos por estar siempre cuando los necesitaba y por supuesto a mi abuelita querida que estuvo siempre presente, brindándome el amor necesario para hacer más fácil la estadía lejos de casa. A mis amigos y futuros colegas por estar siempre apoyando en todas las situaciones, tanto o mas importante que los conocimientos adquiridos en la universidad, fue el haber tenido su apoyo y amistad. Agradezco a mi patrocínate Hugo Cisternas, por su generosidad en la entrega de sus conocimientos y gran guía durante el desarrollo de este proyecto. Por último a Dios y mis dos angelitos, gracias por toda la protección. Esta tesis esta dedicada a mis Padres. 2

6 ÍNDICE. ÍNDICE ABSTRACT... 7 RESUMEN... 8 CAPITULO INTRODUCCIÓN OBJETIVO GENERAL Y ESPECIFICOS Objetivo General Objetivos Específicos EMPRESA Y MOTIVACIÓN DEL PROYECTO Wunderman Motivación CAPITULO MODELOS SEGMENTACIÓN Y SUS MERCADOS Mercadotecnia Mercado Investigación de Mercado: Segmentar: Segmentación: Enfoques para la Elección de los Mercados Meta: Razones para Segmentar un Mercado Requisitos para una Segmentación Eficaz Criterios de Segmentación Técnicas de Segmentación MODELOS OLAP Cubo multidimensional Dimensiones Medidas o Métricas Jerarquías de Dimensiones y Niveles Operaciones Multidimensionales Operaciones de Slice & Dice (Selección) Operaciones de Agregación Operaciones de Relacionamiento INTELIGENCIA DE NEGOCIOS O BUSINESS INTELLIGENCE (BI) Herramientas de Inteligencia de negocios Sistema de Gestión de Base de Datos (SGBD) Reglas de Cood, para los Sistemas Relacionales CAPITULO ANÁLISIS HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BI) CUADRO COMPARATIVO DE HERRAMIENTAS ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS Obtención de la información Clasificación de los requerimientos DESARROLLO DEL PROTOTIPO GESTIÓN Definición de Modelo a Utilizar Segmentación Demográfica Segmentación Geográfica Segmentación Psicográfica (Estilo de Vida) Segmentación por Ciclo de Vida Segmentación por Comportamiento Segmentación Valor Desarrollo del Modelo de Segmentación Variables Significativas Segmentación Identificación de Criterios de Análisis Definir Medidas Establecer condiciones de gestión CASO PRÁCTICO Implementación Caso práctico en Empresa de Telefonía Celular Definición de Modelo a Utilizar Desarrollo del Modelo de Segmentación Proceso Estratégico

7 Proceso Técnico Prototipo de Gestión Criterios de Análisis Medidas Modelo Dimensional Implementación del Prototipo Creación del Cubo Análisis del Cubo Principales Reportes Implementación en Microsoft Excel CONCLUSIONES BIBLIOGRAFIA ANEXOS Reportes generados del Análisis del Modelo Cotizaciones Herramientas de Inteligencia de Negocio Cotizaciones Herramientas de Inteligencia de Negocio

8 ÍNDICE DE IMÁGENES Figura 1. Tipos de herramientas OLAP Figura 2. Cubo Multidimensional Figura 3. Jerarquía de dimensiones, con sus respectivos niveles Figura 4. Slice Figura 5. Dice Figura 6. Rotación Figura 7. DrillUp Figura 8. DrillDown Figura 9. RollUp Figura 10. Cuadrante Mágico para Plataformas de Inteligencia de Negocios, 1Q Figura 11. Etapas del prototipo de gestión de modelos Figura 12. Tipos de segmentación Figura 13. Modelo lealtad de Wunderman Figura 14. Grafico de segmentación de llamadas por deciles Figura 15. Ejes 3D, cortes de un modelo RFM Figura 16. Etapas de implementación de un modelo de Segmentación Figura 17. Desarrollo de Segmentos Figura 18. Variables de Segmentación Figura 19. Modelo Lealtad Wunderman Figura 20. Corte de eje de valor Figura 21. Corte de eje compromiso Figura 22. Corte de eje de involucramiento Figura 23. Segmentos modelo lealtad Figura 24. Tabla ANOVA generada por la herramienta SPSS Figura 25. Gráfico de relación Margen V/S Edad Figura 26. Construcción de Segmentos Figura 27. Gráfico de Frecuencia y Recencia de Recargas Figura 28. Gráfico Cantidad de Recargas Figura 29. Gráfico Porcentaje de Recargas e Ingresos por Segmento Figura 30. Gráficos de análisis demográficos. Porcentaje de cliente por sexo Figura 31. Gráficos de análisis demográficos. Porcentaje de cliente por sexo Figura 32. Gráficos Demográficos. Porcentaje de clientes por Estado Civil Figura 33. Gráfico Demográfico. Clientes segmento 111 por Sector Figura 34. Gráfico Demográfico. Clientes segmento 121 por Sector Figura 35. Gráfico Demográfico. Clientes segmento 211 por Sector Figura 36. Gráfico Demográfico. Clientes segmento 222 por Sector Figura 37. Gráfico de Tecnologías de celular por Segmento Figura 38. Gráfico de porcentaje de clientes con equipos marca Figura 39. Gráfico de porcentaje de clientes con equipos marca Figura 40. Gráfico uso de servicio de mensajería de texto por Segmento Figura 41. Gráfico uso de servicio de mensajería Multimedia por Segmento Figura 42. La interfaz gráfica de la herramienta Transformer de Cognos Figura 43. Interfase herramienta PowerPlay, Figura 44. Flujo general Cognos PowePlay Figura 45.Gráfico movimiento de cubos por Segmento Figura 46. Gráfico 3D movimiento de cubos por Segmento Figura 47. Gráfico Movimiento de Cubos para clientes Prepago Figura 48. Gráfico Movimiento de Cubos para clientes Contrato Figura 49. Gráfico Movimiento de clientes para segmento Figura 50. Grafico 3D Eje compromiso V/S Involucramiento

9 Figura 51. Gráfico 3D uso de Servicios por Antigüedad de clientes para cada Segmento Figura 52. Involucramiento por Corte. Prepago Figura 53. Cantidad de por Segmento Figura 54. Cantidad de Valor por segmento Figura Figura 56. Tabla Dinámica en Microsoft Excel Figura 57. Gráfico en Microsoft Excel

10 RESUMEN Este proyecto consiste en desarrollar un prototipo que permita gestionar los Modelos de Segmentación realizados en Wurderman Chile. Wunderman es una agencia dedicada al marketing directo, la cual posee un área de Base de Datos que realiza diferentes proyectos entre los cuales destaca el desarrollo de proyectos de modelamiento conceptual, Data Mining, proyectos estadísticos de segmentación y análisis predictivos. En general los proyectos relacionados con el desarrollo de Modelos de segmentación de cartera, se enfocan en desarrollar los grupos de clientes, perfilarlos y analizar sus características, dejando de lado las herramientas de monitoreo y mantención de estos Modelos de Segmentación. El prototipo desarrollado proporciona la base para una herramienta de apoyo a la gestión y manejo de los Modelos de Segmentación, permitiendo medir los efectos de las acciones que se efectúen para movilizar los grupos de un perfil a otro. 7

11 ABSTRACT This project will focus on the design of a prototype that will allow for the admistration of the Segmentation Model developed in Wurderman Chile. Wunderman is an advertising agency dedicated to direct marketing, which include a Data Base area that design and develop different projects. There are those which emphasize the development of conceptual modeling projects, Data Mining, statistical segmentation and predictive analyses projects. In general, these related projects, in conjunction with the development of Portfolio Segmentation Models, focus on the development of client groupings, profiling them and analyzing their characteristics, including tools to monitor and maintain these Segmentation Models. The following Prototype will provide with a tool to support the management of the Segmentation Models, allowing us to measure the effects of those actions which are required to affect the movement of groups from one profile to another. 8

12 CAPITULO INTRODUCCIÓN. En la actualidad las empresas se ven en la necesidad de profundizar en el conocimiento de su mercado con el objeto de adaptar su oferta y su estrategia de marketing a los requerimientos de éste. Teniendo claro que el mercado no es un todo homogéneo, muy por el contrario está formado por muchas personas y organizaciones, las que poseen características y comportamientos diferentes, se hace imprescindible encontrar una solución que permita definir acciones específicas en base a las necesidades de sus clientes. Es bajo este contexto que surgen los Modelos de Segmentación. Existen variadas metodologías y modelos de segmentación para separar, segregar o distinguir a unos clientes de otros, pero una vez realizado el modelo no se aplican herramientas que permitan su posterior análisis, es decir medir como se va comportando el modelo construido a lo largo del tiempo. Por todo lo anteriormente mencionado es que entregar un diseño que permita gestionar estos modelos se presenta como una alternativa bastante útil e innovadora tanto para Wunderman, como para cualquier empresa que utilice como estrategia de negocio la Segmentación de su cartera de clientes. Como parte de ésta tesis, además de entregar el diseño, se desarrollo un prototipo para probar los conceptos diseñados. 9

13 1.2. OBJETIVO GENERAL Y ESPECIFICOS Objetivo General. Desarrollar un Prototipo para la Gestión de Modelos de Segmentación de Clientes para Wunderman Chile Objetivos Específicos. Investigar modelos de segmentación y sus mercados. Efectuar un análisis de requerimientos, basado en las necesidades de información actuales. Identificar y analizar herramientas que resuelvan este tipo de problemáticas. Identificar variables o indicadores claves que permitan entender el comportamiento de los grupos identificados en el modelo de segmentación. Diseñar un prototipo que incorpore las funcionalidades identificadas anteriormente. Validar el prototipo, mediante aplicación a un caso práctico. 10

14 1.3. EMPRESA Y MOTIVACIÓN DEL PROYECTO Wunderman. Agencia fundada hace más de 40 años, por Lester Wunderman, es una de las que posee mayor experiencia y desarrollo en Marketing Relacional del mundo. Catalogada como la mayor agencia de marketing y comunicaciones enfocadas en el consumidor, su misión es administrar el comportamiento de los consumidores para ayudar a sus clientes a incrementar el tamaño de su negocio, a través de una diversidad de canales (touchpoints), generación de información (data) que les permite crear mensajes relevantes, capaces de estimular comportamientos medibles. Wunderman concibe, construye e implementa la infraestructura alrededor de la comunicación que desarrolla a través de la investigación, el análisis de datos y las herramientas de administración y manejo de campañas. Para alcanzar las metas, así sea desde el lineamiento de objetivos, hasta el mantenimiento de programas continuos de optimización de resultados, utiliza herramientas sofisticadas, metodología de sistematización de resultados, diseñada pensando en la experiencia del consumidor. [URL 1] Wunderman Chile es compuesta por varias áreas entre las cuales destacan: Marketing Directo: Integrada por un grupo de creativos, los cuales se encargan de idear conceptos innovadores y desarrollar las campañas para los diferentes clientes de la agencia. Interactive: Compuesta por diseñadores los que se encargan del diseño de sitios Web y otras aplicaciones en Internet. Database: Área en la cual se nace y se desarrolla éste proyecto de tesis. Además esta encargada del desarrollo de variados proyectos, prestando servicios de Data Base como son : 1. Servicios de Consultoría CRM. Tecnología. Investigación preliminar. Plan de DBM. Entrenamiento. 11

15 2. Data Analytics RFM. Medición de resultados Data Mining Modelos predictivos Credit Scoring Modelos económicos LTV Segmentación /perfiles Loyalty Framework (Modelo de Lealtad) 3. Database Determinación de necesidades Aplicación de metodologías Modelamiento de bases de datos y Datamart comerciales Diseño bases de datos y Datamart Integración de sistemas Construcción de Datamart Motivación. El factor principal que motiva a la realización de este proyecto es poder facilitar la gestión y la comprensión del comportamiento a lo largo del tiempo de un Modelo de Segmentación específico. Ofrecer las condiciones necesarias para detectar el momento oportuno cuando los segmentos del modelo dejen de representar las características de la población, es decir cuando los segmentos queden obsoletos. Dentro de los impactos se esperan resultados importantes debido a todos los beneficios que aporta la herramienta, como son: Calidad de decisión. Incrementos en productividad. Etc. 12

16 CAPITULO 2. ANÁLISIS DEL ESTADO DEL ARTE. 2.1 MODELOS SEGMENTACIÓN Y SUS MERCADOS Mercadotecnia Es el proceso de planificar y ejecutar la concepción, fijación de precios, promoción y distribución de ideas, bienes y servicios para crear intercambios que satisfagan los objetivos individuales y de la organización, esta filosofía de negocios que se base en la orientación al consumidor, la orientación hacia metas y la orientación hacia los sistemas. [MacD,+99] Orientación al consumidor: Identificación y enfoque en las personas o empresas que más probablemente adquirirán un producto y la producción de un bien o servicio que cubra sus necesidades de manera más eficaz. Orientación meta: Enfoque en el logro de metas corporativas, límite que se fija sobre la orientación del consumidor. Orientación de sistemas: Creación de sistemas para observar el entorno externo y aportar la mezcla de mercadotecnia (precio, promoción, plaza, producto) al mercado objetivo Mercado En un sentido general, el Mercado es el lugar físico o virtual, donde se encuentran dos fuerzas como son la oferta y la demanda, las que generan diferentes procesos de intercambio. Desde el punto de vista de la mercadotecnia, existen variadas definiciones, según los autores del libro "Mercadotecnia Laura Fisher y Jorge Espejo, Mercado son "los consumidores reales y potenciales de un producto o servicio". Complementando este concepto, ambos autores mencionan que existen tres elementos muy importantes: 1. La presencia de uno o varios individuos con necesidades y deseos por satisfacer. 13

17 2. La presencia de un producto que pueda satisfacer esas necesidades. 3. La presencia de personas que ponen los productos a disposición de los individuos. [FIS,+04] 4. Philip Kotler, autor del libro "Dirección de Mercadotecnia", afirma que el concepto de intercambio conduce al concepto de mercado, el que según su criterio es está formado por todos los clientes potenciales que comparten una necesidad o deseo específico y que podrían estar dispuestos a participar en un intercambio que satisfaga esa necesidad o deseo". [KOT,+96] Investigación de Mercado: Es la planeación, recopilación y análisis de datos necesarios o adecuados para la toma de decisiones en mercadotecnia, es decir la investigación de mercado es la declaración de la información específica que requiere la persona que toma decisiones con el fin de ayudar a resolver el problema de la decisión administrativa. [MAC,+99] Segmentar: Cortar o partir en segmentos, dividir, fraccionar, desmembrar. [RAE] Segmentación: Matemáticamente hablando, una segmentación es inducida por una relación de equivalencia que genera particiones excluyentes sobre el conjunto original. Esta relación de equivalencia puede ser: Reflexiva, Simétrica y Transitiva Por ejemplo: la relación ser del mismo grupo socioeconómico. En este caso A, B, C1, C2, C3, D, E serían las clases de equivalencia correspondientes. 14

18 En marketing se entiende como segmentación al proceso de subdivisión del mercado en grupos homogéneos entre si y heterogéneos respecto al resto, con el fin de llevar a cabo una estrategia comercial diferenciada para cada uno de ellos, que permita satisfacer mejor sus necesidades. [URL 2] La segmentación genera esquemas que ayudan a comprender a los consumidores, al formar grupos de individuos con los cuales se puede comunicar en forma relevante y en los que puede influir de una forma similar. Cabe destacar que en la práctica comercial habitual, se usan poco las segmentaciones estrictas, sino más bien agrupaciones relativamente homogéneas de consumidores Enfoques para la Elección de los Mercados Meta: Hay dos tipos de enfoque que puede adoptar la empresa. 1. El mercado total: La empresa elige como mercado meta a todos los compradores potenciales. Se supone que todos estos compradores tienen el mismo tipo de necesidad, que puede ser satisfecha con una única estrategia de marketing o marketing mix. Este enfoque permite tener a la empresa una ventaja competitiva basada en la eficiencia, siempre que existan economías de escala en su sector de actividad económica. El enfoque de mercado total tiene sentido cuando éste es homogéneo. 2. El mercado segmentado: Este enfoque se utiliza cuando el mercado es heterogéneo, es decir, cuando el mercado está formado por personas u organizaciones que tienen características y necesidades diferenciadas. Los distintos grupos o segmentos, de ser elegidos como mercados meta, podrán ser atendidos con distintos programas de marketing mix que tendrán en cuenta sus necesidades específicas. Una situación extrema de este enfoque es la clientización del mismo, que consiste en considerar a cada individuo (persona u organización) como un segmento y atenderlos con programas de marketing mix específicos para cada uno de ellos. 15

19 2.1.7 Razones para Segmentar un Mercado. La segmentación supone poner en práctica el enfoque de marketing orientado hacia el cliente, es decir, descubrir las necesidades de los distintos segmentos y atenderlas de forma específica y diferenciada. Las ventajas que se derivan de la segmentación tienen su razón de ser en la especialización del mercado. Las ventajas más relevantes son las siguientes: Permite el descubrimiento de oportunidades comerciales. La asignación de los recursos de marketing se realiza con un mayor nivel de eficacia. Facilita la adaptación de los recursos y capacidades de la empresa al tamaño del mercado. Permite la adaptación del producto a las exigencias de los clientes Requisitos para una Segmentación Eficaz. Para que una segmentación sea exitosa, los segmentos resultantes deben cumplir indispensablemente con los siguientes requisitos: Homogeneidad: Los segmentos resultantes deben estar formados por personas u organizaciones que tengan características homogéneas. Operatividad: Los criterios para segmentar un mercado deben ser de fácil aplicación práctica. Accesibilidad: Los segmentos elegidos deben ser accesibles para concentrar en ellos los esfuerzos de marketing. Dimensión: Los segmentos elegidos deben tener un tamaño que permita su explotación de forma rentable para la empresa. Estabilidad: Las condiciones anteriores deben tener una cierta estabilidad en el tiempo. 16

20 2.1.9 Criterios de Segmentación. Un criterio de segmentación o agrupación es alguna característica de los individuos (personas u organizaciones) que componen el mercado y en base a la cual puede éste dividirse en grupos o segmentos razonablemente homogéneos para acciones de marketing.. Los modelos de segmentación utilizan el concepto de grado de relación entre los criterios de segmentación (variables independientes) y el comportamiento que se pretende explicar (variable dependiente). Cuando esa relación es muy fuerte, los segmentos obtenidos son muy homogéneos dentro del segmento y muy heterogéneos entre sí, por lo tanto se afirma entonces que el criterio utilizado tiene un elevado poder discriminante. De esta forma los criterios a utilizar son los que presenten una fuerte relación con la variable dependiente que se pretende explicar, y el número de criterios que deben ser empleados en realizar una segmentación ha de ser tal que tengan una gran homogeneidad interna y con un tamaño adecuado. Los criterios que habitualmente se utilizan pueden agruparse en diferentes categorías: a) Segmentación por criterios Geográficos Este tipo de segmentación se basa en agrupar por variables geográficas, las que más se utilizan son: países, regiones, provincias, municipios, ciudades, etc. En general, las variables geográficas son fácilmente cuantificables y de una gran operatividad. b) Segmentación por criterios Socioeconómico Demográficos Este tipo de segmentación se basa en agrupar por variables demográficas, como son el sexo, edad, estado civil, familia y ciclo familiar, mientras que las variables socioeconómicas son la ocupación, educación, ingresos y clase social. Los perfiles socioeconómicos de los consumidores son los que explican sus comportamientos y preferencias. Para segmentar los mercados de consumidores se suelen utilizar de forma conjunta varios criterios, con lo que se consigue aumentar la calidad de la segmentación. 17

21 c) Segmentación o agrupación por criterios Psicográficos Este tipo de segmentación se basa en agrupar por las variables tales como la personalidad, estilo de vida, actividades, actitudes, opiniones y valores. La segmentación psicográfica permite explicar que personas con un mismo perfil sociodemográfico tengan un comportamiento de compra muy distinto, y viceversa. Estas variables pueden verse limitadas por las siguientes razones: Son variables de difícil cuantificación. No existe, o es muy difícil de probar, una relación clara entre estas variables y las necesidades de los consumidores. Los segmentos resultantes pueden resultar inaccesibles. d) Segmentación por criterios relacionados con el producto Este tipo de segmentación se basa en agrupar por variables tales como tipo de establecimiento, horas de compra, frecuencia de compra, frecuencia de uso, lealtad a la marca, ocasión y ventajas buscadas. La segmentación basada en criterios relacionados con el producto es la más directa. Los criterios son fácilmente cuantificables y los segmentos suelen ser operativos y de fácil acceso. Sin embargo, estos criterios no profundizan en las causas últimas que justifican las diferencias de comportamiento en los consumidores Técnicas de Segmentación. Desde un punto de vista analítico, el problema de segmentación se reduce a encontrar el criterio que permita obtener segmentos que sean muy homogéneos en sí y muy heterogéneos entre sí; es decir, encontrar el criterio de mayor poder discriminante. 18

22 Existen variadas metodologías de segmentación y análisis, las más importantes son: a) Análisis de frecuencias Este procedimiento permite obtener una descripción de la distribución de la variable mediante: Tablas de Frecuencias. Histogramas y Gráficos de Barras. Cálculo de Percentiles, Medidas de Tendencia Central y Medidas de Dispersión. b) Cluster Trata de generar grupos de individuos lo más parecidos entre si y al mismo tiempo lo más diferentes a los otros grupos. Es descriptiva, pero no predice comportamiento. Se usa para determinar contenidos de comunicación sobre grupos homogéneos de clientes. No diferencia entre buenos y malos. c) Aid (Automatic Interactive Detector) Es una técnica multivariable que determina que variables y que clases (o categorías) pueden combinarse y producir la mayor discriminación posible entre las medias de cada grupo, después de elegir la variable dependiente. Solo permite dos variables predictoras por nivel. d) Chaid (Chi-Squared Automatic Interation Detection) Es un método explicativo donde todos los segmentos son excluyentes y exhaustivos. Cada elemento pertenece a un solo segmento y el total de los segmentos equivale al total de la muestra. Presenta todos los grupos o subgrupos en forma jerárquica. El predictor con la Chi cuadrado más significativo será el predictor más importante para la variable dependiente, y así sucesivamente en cada nivel. 19

23 e) Regresión múltiple Se define regresión como un procedimiento mediante el cual se trata de determinar si existe o no relación de dependencia entre dos o más variables. Es decir, conociendo los valores de una variable independiente, se trata de estimar los valores, de una o más variables dependientes. La Regresión Múltiple se presenta cuando dos o más variables independientes influyen sobre una variable dependiente. 20

24 2.2 MODELOS OLAP OLAP es el acrónimo en ingles de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing). Es una solución utilizada en el campo de la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence), la cual consiste en consultas a estructuras multidimensionales, que contienen datos resumidos de grandes Bases de Datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos y áreas similares. OLAP se usa para las consultas debido a su velocidad de respuesta. La estructura que almacena los datos de una aplicación de tipo OLAP tiene que proveer consultas eficientes, escalabilidad y acceso multiusuario. Las bases de datos relacionales están optimizadas para obtener un desempeño óptimo en consultas simples y frecuentes, pero no funcionan de manera ideal para las consultas multidimensionales y complejas de estas aplicaciones. Para cubrir estas deficiencias surgieron tres estrategias de almacenamiento: Bases de datos multidimensionales especializadas (MDDBs), que proveen almacenamiento y recupero de datos optimizado para consultas OLAP. DataWarehouses, construidos sobre una tecnología relacional, pero la optimización se dirige al soporte de decisiones en lugar de a las operaciones transaccionales. Una tercera estrategia que consiste en la combinación de las dos anteriores. Las herramientas OLAP que usan almacenamiento multidimensional son llamadas MOLAP, mientras que a las que almacenan los datos en bases relacionales se les llama herramientas ROLAP. Las herramientas que combinan los dos enfoques se conocen como OLAP Hibrido u HOLAP. 21

25 Figura 1. Tipos de herramientas OLAP Cubo multidimensional En una base de datos multidimensional, el modelo de datos esta constituido por lo que se denomina un Cubo multidimensional o simplemente Cubo. En un cubo la información se representa por medio de matrices multidimensionales o cuadros de múltiples entradas, que permiten realizar distintas combinaciones de sus elementos para visualizar los resultados desde distintas perspectivas y variando los niveles de detalle. Esta estructura es independiente del sistema transaccional de la organización, facilita y agiliza la consulta de información histórica ofreciendo la posibilidad de navegar y analizar los datos. En la figura 2, se ve a modo de ejemplo un cubo multidimensional que contiene información de ventas discriminadas por periodos de tiempo, productos y zonas geográficas de las sucursales. 22

26 Figura 2. Cubo Multidimensional. Los ejes del cubo son las dimensiones, y los valores que se presentan en la matriz, son las medidas. Una instancia del modelo está determinada por un conjunto de datos para cada eje del cubo y un conjunto de datos para la matriz Dimensiones Son objetos del negocio con los cuales se puede analizar la tendencia y el comportamiento del mismo. Las definiciones de las dimensiones se basan en políticas de la compañía o del mercado, e indican la manera en que la organización interpreta o clasifica su información para segmentar el análisis en sectores, facilitando la observación de los datos. 23

27 2.2.3 Medidas o Métricas Son características cualitativas o cuantitativas de los objetos que se desean analizar en las empresas. Las medidas cuantitativas están dadas por valores o cifras porcentuales Jerarquías de Dimensiones y Niveles Generalmente las dimensiones se estructuran en jerarquías, y en cada jerarquía existen uno o mas niveles, los llamados Niveles de Agregación o simplemente Niveles. Toda dimensión tiene por lo menos una jerarquía con un único nivel. En la figura 3 se muestra un ejemplo de una dimensión de vendedores, que consta de una única jerarquía, y tres niveles de agregación para agruparlos por ciudades y por regiones. Figura 3. Jerarquía de dimensiones, con sus respectivos niveles. 24

28 2.2.5 Operaciones Multidimensionales Las operaciones multidimensionales se pueden agrupar en tres conjuntos básicos: Operaciones de Slice & Dice (Selección) Existen tres operaciones incluidas en este conjunto: Slice: Seleccionar una tajada de un cubo tomando un determinado valor de dimensión de un cubo mayor, definiendo un subcubo. Figura 4. Slice. Dice: Tomar secciones del cubo en función de un rango de valores de las dimensiones. Figura 5. Dice. Tanto Slice como Dice son formas particulares de Filtrado. 25

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