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1 UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA, CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICA INSTITUTO DE INVESTIGACIÒN Y POSGRADO (IIP) METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS ÁGILES PARA EL SERVICIO DE RENTAS INTERNAS DEL ECUADOR LUIS FERNANDO LLANGANATE MORENO TUTOR: SILVIA ELIZABETH GARCÍA GONZÁLEZ Trabajo presentado como requisito parcial para la obtención del grado de: MAGÍSTER EN GESTIÓN INFORMÁTICA EMPRESARIAL Quito Ecuador 2015

2 DEDICATORIA A Dios. Por haberme permitido llegar hasta este punto, para seguir logrando todos mis objetivos en la vida, además por su infinita bondad amorosa que en cada respiro me permite seguir adelante y me acompaña en cada paso, recordando que no hay paso dado sin su bendición. A mi Madre. Por enseñarme como aprender de mis errores cada día y pese a todo por estar conmigo siempre diciéndome que sea fuerte, compartiendo conmigo su fortaleza. A mi familia. Por sus mágicas enseñanzas de vida, por su perseverancia y constancia que los caracterizan y que me han infundado siempre, por el valor mostrado para salir adelante en momentos difíciles y por su amor, por creer en mí antes que en nadie, ellos son mi inspiración. Luis Fernando ii

3 AGRADECIMIENTOS Al finalizar un trabajo tan arduo y lleno de dificultades, como es el desarrollo de una tesis de maestría, es inevitable que me asalte un muy humano egocentrismo que me lleva a concentrar la mayor parte del mérito en el aporte que se ha hecho. Sin embargo, el análisis objetivo me muestra inmediatamente que la magnitud de ese aporte, hubiese sido imposible sin la participación de personas e instituciones que me han facilitado las cosas para que este trabajo llegue a un feliz término. Por ello, es para mí un verdadero placer utilizar este espacio para ser justo y consecuente con ellas, expresándoles mis agradecimientos. Debo agradecer de manera especial y sincera a la profesora Ing. Silvia García MSc por aceptarme para realizar esta tesis bajo su dirección. Su apoyo y confianza en mi trabajo y su capacidad para guiar mis ideas ha sido un aporte invaluable, no solamente en el desarrollo de esta tesis, sino también en mi formación como investigador. Las ideas propias, siempre enmarcadas en su orientación y rigurosidad, han sido la clave del buen trabajo que hemos realizado juntos, el cual no se puede concebir sin su siempre oportuna participación. Un enorme agradecimiento al Servicio de Rentas Internas del Ecuador por haberme facilitado siempre los medios suficientes para llevar a cabo todas las actividades propuestas durante el desarrollo de esta tesis. Luis Fernando iii

4 AUTORIZACIÓN DE LA AUTORÍA INTELECTUAL Yo, LUIS FERNANDO LLANGANATE MORENO en calidad de autor del trabajo de tesis realizada sobre una: METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS ÁGILES PARA EL SERVICIO DE RENTAS INTERNAS DEL ECUADOR, por la presente autorizo a la UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR, hacer uso de todos los contenidos que me pertenecen o de parte de los que contiene esta obra, con fines estrictamente académicos o de investigación. Los derechos que como autor me corresponden, con excepción de la presente autorización, seguirán vigentes a mi favor, de conformidad con lo establecido en los artículos 5, 6, 8, 19 y demás pertinentes de la Ley de Propiedad Intelectual y su Reglamento. Quito, 01 de octubre del LUIS FERNANDO LLANGANATE MORENO CI iv

5 CERTIFICACIÓN DEL TUTOR En calidad de Tutor del proyecto de Investigación METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS ÁGILES PARA EL SERVICIO DE RENTAS INTERNAS DEL ECUADOR, presentado y desarrollado por Ingeniero LUIS FERNANDO LLANGANATE MORENO, previo a la obtención del Título de MAGÍSTER EN GESTION INFORMÁTICA EMPRESARIAL, considero que el proyecto reúne los requisitos necesarios. En la ciudad de Quito, al 1 día del mes de octubre del año Ing. Silvia Elizabeth García González MSc TUTORA v

6 CONTENIDO DEDICATORIA.. ii AGRADECIMIENTOS..... iii AUTORIZACIÓN DE LA AUTORIA INTELECTUAL......iv CERTIFICACIÓN DEL TUTOR..v CAPÍTULO I ANTECEDENTES La necesidad de hacer las soluciones de la Inteligencia de Negocios más Ágiles PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESIS OBJETIVOS GENERAL ESPECÍFICOS JUSTIFICACIÓN...5 CAPÍTULO II LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BI) BI: El paradigma de la Información Estilos de toma de decisiones METODOLOGÍAS ÁGILES Agilidad EL MANIFIESTO ÁGIL PEOPLEWARE, (DEMARCO & LISTER, 2002) La gente DATA WAREHOUSE ÁGIL El Departamento de Tecnología de la Información y el Negocio: Alineación o amistad Información Institucional El usuario institucional El usuario en un equipo de trabajo Reuniones de trabajo Interrupciones CAPÍTULO III PROYECTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y METODOLOGÍAS ÁGILES CICLO DE VIDA DE UN PROYECTO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS REVISIÓN DE LAS PROPUESTAS METODOLÓGICAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS vi

7 3.4 PRINCIPIOS ÁGILES REVISIÓN DE LOS FACTORES CRÍTICOS DE ÉXITO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (CSF) RELACIÓN ENTRE EL ENFOQUE ÁGIL Y LOS FACTORES CRÍTICOS DE ÉXITO EN LOS PROYECTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ANÁLISIS DE LAS RELACIONES PARA EL CASO DEL SERVICIO DE RENTAS INTERNAS DEL ECUADOR CAPÍTULO IV METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS ÁGILES PARA EL SERVICIO DE RENTAS INTERNAS DEL ECUADOR PROCESO Entendimiento Construcción Aplicación ROLES DE LA NUEVA METODOLOGÍA APLICACIÓN PARA UNA PROBLEMÁTICA DE UN PROCESO TRIBUTARIO PARA EL SERVICIO DE RENTAS INTERNAS DEL ECUADOR Primera Iteración: Segunda Iteración: Tercera Iteración: CAPÍTULO V CONSIDERACIONES DE RÉPLICA DE LA NUEVA METODOLOGÍA ARQUITECTURA DE LA METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS AGILES GESTIÓN DE LA METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS AGILES FÁBRICA DE INFORMACIÓN CUATRO DOMINIOS DE LA INTELIGENCIA EN REFERENCIA A LA NUEVA METODOLOGÍA GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN INSTITUCIONAL LEVANTAMIENTO DE LA NECESIDAD DE INFORMACIÓN CAPTURA DE DATOS PROCESAMIENTO DE DATOS ALMACENAMIENTO DE INFORMACIÓN USO DE INFORMACIÓN ACTUALIZACIÓN DE ACTIVOS DE INFORMACIÓN CAPÍTULO VI CONCLUSIONES RECOMENDACIONES ANEXO vii

8 ANEXO ANEXO GLOSARIO BIBLIOGRAFÌA BIOGRAFÌA viii

9 LISTADO DE FIGURAS Figura 1 Pirámide de la Información Figura 2 Clasificación de los proyectos según su complejidad e incertidumbre Figura 3 Perfiles vs Estilos de Toma de Decisiones Figura 4 Puntos de intervención Usuarios Data Warehouse Figura 5 El diamante de Leavitt Figura 6 Modelo tradicional en cascada para soluciones BI Figura 7 Proceso de la nueva metodología de Inteligencia de negocios aplicando principios ágiles Figura 8 Tres Iteraciones iniciales recomendadas en la nueva metodología Figura 9 Arquitectura de capas del DWH Figura 10 Diferencia de Almacenamiento filas vs columnas Figura 11 Acceso a los atributos por columnas Figura 12 Arquitectura Ágil para la Metodología de Inteligencia de Negocios basada en Principios Ágiles Figura 13 Ciclo del Proceso de Información Figura 14 Cuatro Dominios de la Inteligencias conforme la Metodología Figura 15 Gestión de la Información Institucional Figura 16 Modelo de Información ix

10 LISTADO DE TABLAS Tabla 1 Siete puntos de aprovechamiento de Metodologías Ágiles Tabla 2 Detalle de los 4 valores de las metodologías ágiles para BI Tabla 3 Doce principios de las metodologías ágiles Tabla 4 Barreras de desconfianza en proyectos de desarrollo de software Tabla 5 Siete características de una metodología de BI Tabla 6 Catorce enfoques para proyectos BI Tabla 7 Doce principios ágiles Tabla 8 Factores Críticos de Éxito de BI Tabla 9 Los factores primarios Tabla 10 Los factores secundarios Tabla 11 Factores con pesos en función del total y acumulados Tabla 12 Relación CSF y principios ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador Tabla 13 Matriz numérica de la relación CSF y principios ágiles para el SRI Tabla 14 Ponderación de la matriz numérica de la relación CSF y principios ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador Tabla 15 Cinco factores con mayor ponderación de la relación CSF y principios ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador Tabla 16 Pesos a considerar en los tiempos para cada iteración de la Metodología Tabla 17 Distribución de tiempos considerando 3 iteraciones de 40 horas laborables Tabla 18 Actividades de la nueva metodología en función de sus pesos Tabla 19 Cronograma inicial para sistematización de Reportes Ejecutivos para el SRI Tabla 20 Ejemplo de utilización de herramientas en sus fases Tabla 21 Entregables de la nueva metodología Tabla 22 Comparación entre la construcción de Reportes Ejecutivos bajo una metodología tradicional y ágil Tabla 23. CSF y CFF Tabla 24. Factores de éxito del líder de proyecto de BI Tabla 25. Intervenciones Tabla 26. Criterios de usuario Tabla 27. Errores en el proyecto BI Tabla 28. Tips de proyectos BI x

11 Tabla 29. Criterios de proyectos BI Tabla 30. Criterios organizacionales de BI Tabla 31. Criterios de Data Warehouse Tabla 32. Criterios metodológicos Tabla 33. Criterios de planificación xi

12 RESUMEN METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS ÁGILES PARA EL SERVICIO DE RENTAS INTERNAS DEL ECUADOR Los proyectos de construcción de soluciones de Inteligencia de Negocios han cambiado su alcance, hasta hace poco tiempo era aceptable que su duración promedio sea de varios meses e inclusive años, pero hoy en día para la mayoría de las organizaciones, y sobre todo en una economía globalizada y competitiva, es básico, poder disponer de la flexibilidad suficiente para adaptar sus procesos de toma de decisiones en función de los constantes cambios que suceden. Día a día, los requerimientos de Inteligencia de Negocios, se han vuelto más complicados y por ende hacer que su desarrollo se mantenga estable hasta que finalice con éxito una implantación es aún más difícil. Por otro lado para una problemática similar, los principios de las metodologías ágiles cada vez están demostrando ser más efectivas y eficientes para los ambientes de desarrollo de software. El presente trabajo de investigación explora los principios de las metodologías ágiles que han sido aplicadas en el desarrollo de software y basados en una particular adaptación generar una nueva metodología replanteando conceptualmente todos los componentes de la Inteligencia de Negocios desde la perspectiva ágil, en busca de su gobernanza, un concepto moderno e innovador de última data, finalmente la nueva metodología es aplicada para un problema en particular en la administración tributaria del Servicio de Rentas del Ecuador. DESCRIPTORES: INTELIGENCIA DE NEGOCIOS / METODOLOGÍAS ÁGILES / DATA WAREHOUSE / GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN / GOBIERNO DE DATOS / CICLO DE VIDA DE LA INFORMACIÓN. xii

13 ABSTRACT BUSINESS INTELLIGENCE METHODOLOGY BASED ON AGILE PRINCIPLES FOR THE INTERNAL REVENUE SERVICE OF ECUADOR Business Intelligence development projects have an increased importance. Until recently, an average project duration of many months or even years was acceptable but today, given a competitive global economy, most organizations need the flexibility to quickly adapt their decision making processes in order to respond to the constant changes they encounter. Day after day, Business Intelligence requirements become more complex and as a result, stable development and successful implementations are more difficult. On the other hand, the principles of the Agile methodology have proven effective and efficient in software development. This research work explores the Agile methodology applied to software development and leverages it to formulate a new, adapted Business Intelligence methodology based on its innovative principles and governance. Subsequently, this new methodology is applied to a Tax Administration problem in the Revenue Service of Ecuador. KEYWORDS: BUSINESS INTELLIGENCE / AGILE METHODOLOGY / DATA WAREHOUSE / INFORMATION MANAGEMENT/ GOVERNMENT DATA / LIFE CYCLE OF INFORMATION xiii

14 Quito, 1 de octubre del 2015 CERTIFICACIÓN Certifico que el resumen del trabajo de tesis titulado Metodología de Inteligencia de Negocios aplicando Principios Ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador se ha realizado en pleno conocimiento del idioma inglés. Se anexa el título universitario que respalda la suficiencia en dicho idioma. Ing. Carlos Rudyard Vásconez Soria CI xiv

15 xv

16 CAPÍTULO I 1.1 Antecedentes La Inteligencia de Negocios (Business Intelligence o BI) ayuda a las organizaciones en el análisis de sus: operaciones de negocio, posición competitiva y productividad para que sus administradores puedan tomar las mejores decisiones y cada vez de forma más rápida. La funcionalidad más común de las soluciones de Inteligencia de Negocios incluye la presentación de reportes, análisis, dashboards, scorecards, minería de datos, gestión del rendimiento corporativo (CPM) y análisis predictivo entre otros elementos. La Inteligencia de Negocios es el cumulo de habilidades, el conocimiento, tecnologías, aplicaciones, calidad, riesgos, problemas de seguridad y prácticas utilizadas para ayudar a la organización a adquirir una mejor comprensión del comportamiento de su entorno y su contexto de ser el caso. Cuando están bien construidas, las soluciones de Inteligencia de Negocios ayudarán a una organización en el establecimiento de la adecuada estrategia que le lleve un paso por delante de la competencia o para sobrevivir a través de una crisis organizacional. Los directivos de toda organización necesitan información detallada sobre el rendimiento en sus planes estratégicos y el día a día de las operaciones, de manera que puedan tomar decisiones oportunas y bien fundamentadas, pero carecen por lo general del acceso a la información que necesitan y que les puede ayudar a mejorar su conocimiento. La Inteligencia de Negocios no es un tema simple, debido a que se encarga de la recopilación, integración, análisis, interpretación y presentación de la información institucional, es capaz de entregar un gran valor organizacional, pero los enfoques tradicionales de metodologías de desarrollo de Tecnologías de Informacióm no son aplicables a la Inteligencia de Negocios cuyo objetivo es proporcionar información oportuna y significativa que ayude a la gestión eficiente. De todo el tiempo y el dinero gastado en las soluciones de la Inteligencia de Negocios de hoy en día, son relativamente pocas las organizaciones que cuentan 1

17 con un importante valor organizacional de sus inversiones en esta área. Para ofrecer el valor correcto y retornar sus inversiones, debe superarse un obstáculo importante: las metodologías tradicionales de desarrollo para la Inteligencia de Negocios son muy rígidas, lentas y costosas. La presente investigación técnica ofrece una visión de la necesidad de una metodología para la agilidad de la Inteligencia de Negocios y de esta manera las organizaciones pueden finalmente cosechar los frutos del trabajo en esta área. 1.2 La necesidad de hacer las soluciones de la Inteligencia de Negocios más Ágiles Hoy en día las organizaciones líderes en el mercado existen en función de sus datos, para competir mejor en el mercado global, transformándose de ser organizaciones basadas en su intuición a ser organizaciones basadas en hechos para la toma de decisiones, tema del que dependerá incluso su propia supervivencia, para realizar con éxito esta transición la panacea es el acceso oportuno y rápido a la información que permita las mejores decisiones de gestión lo que se ha convertido en una necesidad tan imperiosa tal como en la época medieval lo era la búsqueda del santo grial. Aunque la mayoría de las organizaciones de Tecnologías de Información han empezado a aplicar metodologías ágiles en sus proyectos de desarrollo, aun así los proyectos de la Inteligencia de Negocios están siendo ampliamente implementados usando la tradicional metodología en cascada del desarrollo de software. La razón primordial por la que en los proyectos de Inteligencia de Negocios no se han utilizado aún una metodología ágil, se encuentra probablemente en las diferencias fundamentales que se dan desde el inicio del proyecto en los requerimientos y documentación. Los requerimientos para los proyectos de aplicaciones transaccionales son bien definidos y estáticos por naturaleza, los de Inteligencia de Negocios son impulsados por metas y objetivos estratégicos de negocio y son fluidos, dinámicos y en continua evolución. Además los requerimientos de Inteligencia de Negocios se 2

18 centran en el seguimiento de los procesos comparándolos con metas y objetivos, la planificación evoluciona y cambia en respuesta al cambio operacional de las expectativas, entonces naturalmente la solución de Inteligencia de Negocios también cambiará. Hoy en día, la mayoría de soluciones de la Inteligencia de Negocios consideran metodologías que tienen estrechos vínculos con la metodología de desarrollo de software en cascada. En esta metodología el desarrollo es visto como un proceso secuencial, que fluye hacia abajo (en forma constante como una cascada) a través de las fases de análisis, diseño, construcción, pruebas, implantación y mantenimiento. La planificación es metódica, los requerimientos se esperan por adelantado, son fuertemente estructurados bien documentados (toda una ingeniería de requerimientos) y sus procesos altamente burocráticos. La idea detrás del modelo de cascada puede expresarse en la siguiente frase: "Medir una sola vez, pero bien", pero quienes se oponen al modelo de cascada argumentan que esta idea tiende a desmoronarse cuando el problema que se está midiendo está en constante cambio debido a la exigencia de modificaciones sobre el problema en sí. Sólo el 16% de todos los proyectos de desarrollo de software se entregan a tiempo y dentro del presupuesto, y el sobrecosto promedio es de 189%, Jiménez (2007). Los enfoques tradicionales de entregables de las aplicaciones operacionales no construyen fuertes conexiones entre los usuarios y la información, debido al tiempo que transcurre entre la fase de levantamiento de requerimientos y entrega de la misma, al igual que en las metodologías tradicionales de desarrollo de aplicaciones en cascada, los enfoques tradicionales de Inteligencia de Negocios sufren de estos problemas. Los usuarios finales se sienten desconectados del equipo a cargo y con frecuencia decepcionados por los entregables y su incapacidad para hacer frente a sus necesidades. 3

19 Normalmente las soluciones de Inteligencia de Negocios se centran en una pequeña población de usuarios, pero con requerimientos de información muy complejos y difíciles de manejar, con frecuencia obligando a las organizaciones a depender de informáticos descentralizados que generan informes personalizados utilizando herramientas tales como hojas de cálculo o gestores de bases de datos fáciles de administrar, para superar la gran cantidad de requerimientos de información. La recopilación de la información de esta manera es un proceso puntual e ineficiente. Los usuarios a menudo terminan en la lista de espera semanas o meses para recibir los informes especializados creados a partir de acceder a múltiples bases de datos y aplicaciones, lo cual a la postre resulta poco óptimo y caro. La pérdida de tiempo se incrementa porque los directores no pueden acceder fácil y oportunamente a la información generada y en esta difícil economía más que nunca, el tiempo es dinero. Así como las organizaciones están migrando de desarrollo de software de las metodologías tradicionales a más ágiles, de ese camino se pueden obtener beneficios similares en los temas de Inteligencia de Negocios. El Desarrollo Ágil de software opta por hacer las cosas en pequeños incrementos, con una planificación mínima, en lugar de una planificación a largo plazo, son iteraciones en plazos cortos que por lo general duran de una a cuatro semanas. La conformación del equipo en un proyecto ágil suele ser multifuncional y de autoorganización, no se considera jerarquías corporativas ya existentes o funciones corporativas de los miembros del equipo. Normalmente, los miembros del equipo asumen la responsabilidad de las tareas dadas en una iteración y deciden por sí mismos la forma en que se ejecutará la siguiente iteración. Los métodos ágiles enfatizan la comunicación a través de documentos escritos no tan formales y a su vez reflejan en ellos la principal medida de progreso. Enfatizando la comunicación face to face (personalizada y frente al usuario), por lo general las metodologías ágiles suelen producir menos documentación escrita que otras metodologías. 4

20 1.3 Planteamiento de Hipótesis El uso de las metodologías ágiles del desarrollo convencional de software, presentan diferentes alternativas de toma de decisiones gerenciales, de acuerdo a los criterios relevantes. 1.4 Objetivos General Aplicar los principios de las metodologías ágiles en la construcción de informes ejecutivos tributarios en el Servicio de Rentas Internas en Quito, Ecuador Específicos Describir las fases para la aplicación de los principios de las metodologías ágiles en la Inteligencia de Negocios. Usar herramientas de inteligencia de negocios existentes en el mercado (SAP Business Objects). Aplicar las metodologías ágiles para los informes ejecutivos tributarios en el Servicio de Rentas del Ecuador. Especificar consideraciones para la réplica de la aplicación de las Metodologías ágiles de Inteligencia de Negocios para otras organizaciones. 1.5 Justificación El auge de las denominadas soluciones de la Inteligencia de Negocios ha ahondado la realidad de que la mayoría de estos proyectos han fracasado en conseguir sus objetivos. De hecho, tampoco es de extrañar el alto índice de fracaso, al tratarse de sistemas intensamente orientados a la Información y de una disciplina todavía no madura con diversidad de enfoques metodológicos y todo un ecosistema de terminología técnica. Cuál sería la metodología más apropiada para reducir el fracaso de las implementaciones de los proyectos de Inteligencia de Negocios? Obviamente, aquella que potenciara los factores de éxito de la información, siendo muchos los que se han identificado, sin embargo el principal de ellos, hace referencia a los 5

21 datos que producen los sistemas operacionales de los usuarios transaccionales y el resto hacen referencia a la organización del proyecto, al usuario de negocio y a temas metodológicos. Así pues, por la naturaleza de los temas referentes al concepto de información es que se deberá utilizar una metodología de inteligencia de negocios focalizada en los datos del usuario. Podrían servir los principios de las metodologías ágiles en procura de mejorar el proceso de construcción de soluciones de inteligencia de negocios? El presente trabajo de investigación da respuesta a esta interrogante pero adicionalmente busca una aplicación práctica de la nueva metodología ágil de la Inteligencia de Negocios aplicando los principios ágiles de desarrollo de software para una solución en el ámbito tributario del Servicio de Rentas Internas, en Quito - Ecuador. 6

22 CAPÍTULO II 2.1 La Inteligencia de Negocios (BI) BI: El paradigma de la Información Ken Coller en su libro Agile Analytics a Value-Driven Approach to Business Intelligence and Data Warehousing, (Coller, 2011) hace una analogía entre el enfrentar proyectos de Inteligencia de Negocios y el escalar un monte muy elevado como es el caso del Everest en el cual muchos escaladores mueren en el intento, menciona que de cada 4 escaladores por lo menos uno no lo logra. Una organización sin la utilización de la información se parece mucho a esta situación, en donde de no preparar sus recursos necesarios para la toma de decisiones, pese a la correcta ejecución de los procesos organizacionales está muy lejos de cumplir con sus objetivos estratégicos pues sin información en sus manos, no sabe lo que hace y es muy probable que tampoco sepa a donde va, por tanto finalmente sucumbe. Ciertamente la Inteligencia de Negocios es un término de amplia definición que alberga diferentes acrónimos, herramientas y disciplinas: OLAP, Data Warehouse, Data mart, Minería de Datos, Executive Information Systems, Decisión Support Systems, Redes Neuronales, Sistemas Expertos, Cuadros de Mando, Balanced Scorecards por mencionar algunos. Sin embargo de ello sus beneficios se pueden expresar de tres maneras: La primera de ellas es proveer de información para el control de los procesos de negocio, independientemente de donde se encuentre almacenada esta información. Como se muestra en la Figura 1, referente a la Pirámide de Información propuesta por (Páez Urdaneta, 2009) en donde se toma en cuenta la calidad y cantidad de Información, a menor cantidad de información mayor calidad de la misma es requerida, por tanto una vez resuelto este tema la problemática radica en la disposición de la información para los diferentes niveles organizacionales. El nivel 7

23 de agregación y unificación de fuentes heterogéneas de datos será mayor para los procesos de carácter analítico y es precisamente este motivo el que da un nuevo matiz a la definición de Inteligencia de Negocios: el soporte a la toma de decisiones su característica más notable Figura 1 Pirámide de la Información. Fuente: Páez Urdaneta (2009) La Inteligencia de Negocios, no solo se limita a presentar la información sino que otorga al usuario la capacidad de analizar y navegar sobre ella a voluntad según la requiera. En la toma de decisiones este análisis es fundamental, no se toman decisiones con una sola información, las informaciones se mezclan, se relacionan entre sí, se cruzan. De lo dicho se tiene la siguiente reflexión: Quién toma las decisiones con la información que le hemos entregado necesita saber de tecnologías de información para interpretarla? La respuesta es NO, debe saber del negocio. Y aquí nace la tercera característica de la Inteligencia de Negocios; la capa semántica. El negocio habla su propio lenguaje, da igual donde está la información almacenada y como se haya transformado, esta información da al usuario final un lenguaje de negocio que el comprende y con el que se siente cómodo y que no necesita un 8

24 traductor adicional. En este aspecto la Inteligencia de Negocios es clara: la información reduce la incertidumbre (sobre algún aspecto de los procesos del negocio) y por tanto permite tomar mejores decisiones. Complementando lo anterior, revisemos los aspectos económicos con las prácticas de la Inteligencia de Negocios, en el sentido de la necesidad de agilidad de la misma, una propuesta es la clasificación de la cartera de proyectos relacionados con la incertidumbre y complejidad que éstos presentan, (Little, 2005). Bajo esta clasificación la cartera de proyectos se divide en cuatro tipos diferenciados, llamados como perros, potros, vacas y toros. La Figura 2 se muestra el cuadrante utilizado para segmentar la cartera de proyectos aplicables a la Inteligencia de Negocios, Little, (2005) el autor lo denomino Mapas de Houston. Figura 2 Clasificación de los proyectos según su complejidad e incertidumbre. Fuente: Little (2005) Existen diferentes niveles de incertidumbre, caracterizadas por una serie de variables como son: incertidumbre del negocio, incertidumbre técnica, duración del proyecto, dependencias con otros proyectos y en cuanto a la complejidad del proyecto otras variables adicionales tales como: interés por parte del negocio, tamaño del equipo de trabajo, misión crítica, ubicación del equipo, capacidad y carga de trabajo, brechas de conocimiento, clima laboral, dependencias. 9

25 Los estudios realizados por (Little, Cockburm, Boehm & Turner, 2005) concluyen que para cada conjunto de proyectos se propone aplicar una metodología de desarrollo diferente, que varía desde metodologías más ágiles, hasta los tradicionales procesos planificados dependiendo de las diferentes variables. Bajo este concepto únicamente se evalúa el riesgo global de cada proyecto y se aplica un tipo de ciclo de desarrollo más o menos orientado a controlar ese riesgo Estilos de toma de decisiones. En todo momento la mayor parte de directivos participan en algún aspecto en la toma de decisiones ya sea intercambiando información, revisando datos, sugiriendo ideas, evaluando alternativas o ideando directrices, se pensaría que este proceso sería un problema para el planteamiento formal de la agilidad. Sin embargo, el modo en el que un directivo de éxito enfoca el proceso de toma de decisiones varía conforme a la organización en la cual se aplique y sería importante en principio identificar sus estilos. 1. Existen dos principales características sobre el perfil del tomador de decisiones: a. Uso de la información. Cuanta información se necesita consultar antes de tomar una decisión? Toda la existente? Solo una poca hasta hacernos una idea? Exhaustiva y contrastada o por el contrario la suficiente para generar una hipótesis? En el caso de los tomadores de decisiones que necesitan abundante información, consultarla toda y estar seguros que esa es la mejor solución, ese es el perfil "Maximizador". Para el caso de los que necesitan la información justa para poder ponerse manos a lo obra, es el perfil de los "Satisfechos", es decir, deciden cuando tienen la información suficiente para satisfacerse. b. El objetivo como parte importante cuando se toma esa decisión. Solo tienen un objetivo en mente cuando toman una decisión? Un camino único, recto y lineal, con un objetivo claro? La decisión puede satisfacer la 10

26 consecución de varios objetivos? Varios caminos no del todo definidos pero que pueden satisfacer las necesidades? Para quienes eligen el camino recto y un único objetivo, son la clase conocida como "Única opción", si en cambio consideran varios cursos de acción posible entonces la etiqueta es de "Opciones múltiples" 2. Se pueden identificar 4 perfiles de "estilo de toma de decisiones" basados en los dos aspectos anteriores de acuerdo a la figura 3. Figura 3 Perfiles vs Estilos de Toma de Decisiones Fuente: Autor Para las soluciones de la Inteligencia de Negocios se tiene un producto cartesiano en el que se agrupan todas las posibilidades según una estructura dimensional con todos los cálculos. Este enfoque de adquisición se parece mucho al perfil de toma de decisiones Jerárquico, que se vincula con los mandos con carácter más operacionales que bajo mecanismos tradicionales, se vuelven muy difíciles de entregar la información necesaria. Muchas veces en los cargos cercanos a Director General, se tienen quejas de la poca flexibilidad de los sistemas de Inteligencia de Negocios, en concreto de los cuadros de mando, pues bien según el perfil en este nivel es flexible. 11

27 Las soluciones de la Inteligencia de Negocios sirven en los entornos operacionales y tácticos, pero en los niveles de decisión estratégicos los caminos son múltiples y no se necesita tener "toda" la información, sino a propósito información muy resumida cuyo origen debe tener una alta calidad de datos. 2.2 Metodologías Ágiles Agilidad David Peterson, en su artículo What's wrong with the Agile Manifesto?, Little (2005), promueve que aquellos que han descubierto mejores formas de desarrollar software tienen una cierta obligación para con los demás que aún no lo han hecho y deben ayudarlos. Esto no significa que a todo "no-creyente" de las Metodologías Ágiles que se crucen en el camino deben ser evangelizados. Los siguientes 7 puntos deben considerarse básicos para que una organización pueda abordar un proyecto utilizando metodologías ágiles y se refieren a diversos cambios. Tabla 1 Siete puntos de aprovechamiento de Metodologías Ágiles 1. El estilo de gestión de "orden y control" hacia "liderago y colaboración" 2. La cultura organizacional "de centrada procesos" a "orientada a procesos" Se reemplaza el esquema tradicional de ordenes a los subalternos por un coaching del lider mediante la continua motivación. La ágilidad es generada por las personas en torno al proceso y no al contrario 3. La gestión del conocimiento de "explicito" a "tácito" La documentación excesiva al final corta la creatividad de las personas. 4. La comunicación de "formal" a "informal" Los vinculos comunicantes no deben ser rigidos sino flexibles. 5. El rol de usuario final de "importante" a Los usuarios forman parte del equipo de desarrollo en lugar de solo un "fundamental" observador. 6. La estructura de la organización de "jerarquica" a "orgánica" Pasar de una excesiva burocracia a una flexible, reflexiva y cooperativa 7. De "roles estrictos" a" "roles intercambaibles" Capacidad Técnica de Multifuncionalidad de los funcionarios Fuente; Recopilación Autor Para el caso en las que las organizaciones tienen un elevado nivel de rotación de personal es altamente recomendable la aplicación del punto siete en cuanto a intercambiar permanentemente los roles de experticia. 12

28 2.3 El Manifiesto Ágil En el Manifiesto Ágil se definen los cuatro valores por las que se deberían guiar las metodologías ágiles: Los individuos e interacciones sobre procesos y herramientas. El software en lugar de una amplia documentación. Centrado en el usuario antes que la negociación de un contrato. Responder al cambio en lugar de seguir un plan. El Manifiesto Ágil fue firmado por (Kent Beck, Mike Beedle, Arie van Bennekum, Alistair Cockburn, Ward Cunningham, Martin Fowler, James Grenning, Jim Highsmith, Andrew Hunt, Ron Jeffries, Jon Kern, Brian Marick, Robert C. Martin, Steve Mellor, Ken Schwaber, Jeff Sutherland & Dave Thomas, 2005) cientificos considerados como pioneros y padres del concepto. A continuación se analiza a mayor detalle los mencionados valores: Tabla 2 Detalle de los 4 valores de las metodologías ágiles para BI 1. Los individuos e interacciones sobre los procesos y herramientas. 2. Centrado en el software en lugar de una amplia documentación. 3. Centrado en el usuario antes que la rigidez de los reqerimientos funcionales. 4. Respuesta al cambio versus la rigidez del plan La experiencia de la gente hace que los procesos y herramientas sena mejor apovechados. La idea es que la documentación sea mas visual que textual la misma no puede ser mas importante que el desarrollo del software. La persepción del sentido de propiedad del usuario mejora la comunicación entre las partes interesadas. Bienvenida a los cambios los cuales no constituyan excepciones sino por el contrario. Fuente: Cockbourn (2001) Algunos enfoques populares de los que proceden el manifiesto y principios ágiles son: Programación Extrema (XP), SCRUM, DSDM, etc. y que son en la práctica hoy en día casos de éxito. La transición del desarrollo de software tradicional a una metodología ágil no está exenta de retos y muy pocas organizaciones pueden demostrar el éxito de la adopción de este enfoque que es bastante nuevo. (Kendall & Kendall, 2005) postula que el enfoque de desarrollo de software tradicional llamado el desarrollo de software de ciclo de vida en cascada hizo hincapié en la comprensión, la diagramación y el diseño de los sistemas de información. Los enfoques ágiles se centran más en las personas con la afirmación 13

29 de que la gente está en la raíz de todos los errores y defectos. La creatividad humana puede asumir el control cuando los procesos estructurados y formales no tienen en cuenta los problemas del sistema. Kendall & Kendall (2005) indica que las metodologías ágiles sólo tienen éxito cuando todas las partes interesadas colaboran y sólo funcionan bien cuando la cultura organizacional apoya la colaboración y si las estructuras organizacionales son menos jerárquicas, pues enfatizan pequeñas entregas incrementales sin perder la funcionalidad de un sistema. El enfoque de aproximación ágil pretende que las personas mejoren la calidad de los sistemas a través de una mayor comunicación y colaboración. En contraste con las metodologías tradicionales, el enfoque ágil traza las diferencias fundamentales que deben tomarse en cuenta en la adopción de las mismas. El desarrollo tradicional se ha estructurado en fases: requerimientos, diseño, desarrollo, pruebas y producción, que siguen completando cada fase antes de pasar a la siguiente. El planteamiento ágil propone ciclos iterativos que producen pequeños avances en características o componentes del sistema. El desarrollo tradicional incluye líneas de tiempo que se pueden extender hasta años antes de producir software productivo; El esquema ágil se centra en la producción de software que trabaja en lanzamientos en cajas de tiempo más pequeñas (semanas). El desarrollo tradicional incluye grandes equipos de especialistas versus individuos ágiles que hacen hincapié en equipos de programadores versátiles. La colaboración en el desarrollo tradicional sucede de forma intermitente durante las fases donde la agilidad se centra en la colaboración constante entre las partes interesadas. Como consecuencia de estos cuatro valores, el Manifiesto Ágil también enuncia los doce principios que caracterizan un proceso ágil que se muestran en la Tabla 3. Hasta este punto se puede intuir que las formas de hacer las cosas están cambiando, adaptándose más a las personas y a las organizaciones en las que han de funcionar las aplicaciones. Esto es la antesala de una revolución? Posiblemente. Pero se puede aplicar esta metodología a los sistemas orientados a la información o solo es aplicable a los sistemas operacionales? 14

30 Tabla 3 Doce principios de las metodologías ágiles. I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII La prioridad es satisfacer al usuario mediante tempranas y continuas entregas de software que aporten valor. Dar la bienvenida a los cambios incluso al fnal del desarrollo, estos le darán una ventaja competetiva al usuario. Los intervalos de entrega de software deben ser lo mas coryos posibles considerando dias y semanas en lugar de años y meses. El equipo de trabajo esta conformados por la gente del negocio y desarrolladores durante todo el proyecto. El proyecto funciona sobre personas moivadas que tiene todo el apoyo y confianza que necesitan. El dialogo face to face es el método más eficiente y efectivo para comunicar información dentro de un equipode desarrollo. El software que funciona es la mejor medida de progreso. Los procesos ágiles promueven un desarrollo sostenido, el equipo de trabajo deben mantener un ritmo de desarrollo constante. La atención continua a la calidad técnica y el buen diseño mejoran la ágilidad. La simplicidad es esencial, se ha de saber minimizar el trabajo que NO se debe realizar. Las mejores soluciones de software surgen de los equipos autoorganizados. El equipo de trabajo debe autoevaluarese constantemente y ajustar su compartamiento. Fuente: (Jeft Sutherland, 1993) 2.4 Peopleware, (Demarco & Lister, 2002) La gente Cuál es el inicio para empezar a adoptar el término ágil?. Es algo tan sencillo, como la pregunta: para que moverse hacia las metodologías ágiles en una organización, El valor fundamental a considerar es? : La confianza. Al abandonar paulatinamente el control basado en procesos, se empieza a confiar en que las personas desarrollarán su trabajo de la manera adecuada porque saben y quieren hacerlo. Esto tiene numerosas implicaciones, por ejemplo y de repente el departamento de gestión de la calidad no tiene que vigilar el obligado cumplimiento de normas, procesos y burocracia. Los empleados y jefes deben confiar en sus compañeros. Confianza en los conocimientos de los empleados, en su sabiduría y buen hacer. Confianza en la 15

31 palabra de las personas. No se necesita poner exhaustivamente todo por escrito. Confiar en ellos, si dicen algo lo harán. Pasar a un modelo colaborativo exige confiar. Cuando en una organización se han creado los procesos para controlar el trabajo, es difícil volver atrás. Pero no debe ser imposible. Por algo (Joel Spolsky, 2007), dice que hay que contratar a los mejores, pero únicamente a las personas en las que se esté convencido de que son las mejores: El principio es sencillo, se debe buscar gente que, uno sea inteligente y dos quieran hacer su trabajo eso es todo lo que se tiene que buscar, Spolsky (2007) Entonces se puede confiar en ellos. Sin duda no es un paso fácil en muchas organizaciones y menos en instituciones públicas, como en el caso del Servicio de Rentas Internas del Ecuador. Existe personal con nombramiento definitivo que se les controla exageradamente. Pero entonces por qué se les contrato? se confiaba en ellos? O quizás se ha perdido la confianza a lo largo del proyecto. Entonces el problema no es controlarlas, si no volver a confiar en ellos, analizar qué se hizo mal. A veces hay jefes de equipo que controlan al milímetro lo que hacen sus subordinados, cargándose un excesivo trabajo que no les corresponde, y siendo un cuello de botella en el proyecto. Incluso cuando los funcionarios no se fían del trabajo de los demás, o lo desprecian si lo han hecho en otro equipo, se ponen zancadillas al buen desarrollo de los proyectos. Se puede corregir esto con normas y procesos? Pues quizás a veces sí. Pero, si se quiere mover hacia las metodologías ágiles, porque se cree que pueden ser beneficiosas en un buen número de proyectos, centrándose más en las personas que en los procesos, el objetivo debe ser recuperar la confianza y evitar las carreras de desconfianza mostrado en la tabla 4. Tabla 4 Barreras de desconfianza en proyectos de desarrollo de software 16

32 Un jefe de proyectos debe ser paranoico respecto a los procesos (las cosas pueden fallar) pero confiadas con respecto a las personas(mi equipo saldra adelante), por degracia aveces ocurre lo contrario se desconfia de las personas pero se mantienen planificaciones irreales. Quienes saben como hacer las cosas son los miembros del equipo, el jefe de proyecto no debe repasar ni revisar lo que se hace a detalle, sin embargo hay jefes de proyectos que piensan que deberian clonarse a si mismo y reemplazar a su equipo de trabajo. Pese a que en un proyecto el jefe puede estar en un determinado momento desanimado bajo ningun concepto esta animaversión debe ser trasladado a su equipo de trabajo. El jefe de proyecto debe defender a su equipo de trabajo y filtrar los aspectos negativos y no hacer de mera correa de transmisión de la presión ocurrida desde arriba. Fuente: Autor. Podría decirse que la obra más conocida e influyente en materia del recurso humano de los departamentos de tecnología es el clásico libro de DeMarco y Lister (2002), Peopleware: Productive Projects and Teams. Está centrado principalmente en la gestión de proyectos pero también señala algunos tópicos como los conflictos entre la perspectiva del trabajo individual y la ideología corporativa, equipo compenetrado, relaciones de grupo, entropía organizacional, el discurrir del tiempo, vigilancia a los empleados ("teamicide") y la teoría del entorno de trabajo (para la optimización). A continuación algunos puntos relevantes sobre el tema: Los desarrolladores construyen componentes modulares, como por ejemplo rutinas de código; los módulos son construidos normalmente como "cajas negras" es decir al final del día lo que importa es que hagan lo que tiene que hacer, sin importar los detalles de cómo fueron hechos. Los principales problemas del trabajo no son tanto tecnológicos sino más bien sociológicos por naturaleza. Muchos jefes y gerentes coincidirán con la idea de que tienen más preocupaciones en las personas que preocupaciones técnicas. Ellos administran la tecnología como su principal preocupación. Parte de este fenómeno se le atribuye al ascenso o promoción de administradores 17

33 promedio (jefes promedio), ya que fueron educados en "como se hace el trabajo" y no en "como debe ser administrado el trabajo". La razón principal de preocupase en los aspectos técnicos en vez de los humanos, no es porque éstos sean cruciales, simplemente es por son más fáciles de ejecutar. Instalar un nuevo disco duro en una máquina es algo trivial comparado con tratar de entender por qué un funcionario está enojado o por qué alguien no está contento con la organización. Las interacciones humanas son complicadas y nunca fáciles y limpias en sus efectos, pero estas importan más que cualquier otro aspecto del trabajo. Para los trabajadores pensantes (es decir que analizan y no solo ejecutan), tener un error ocasional es una parte natural y saludable de su trabajo. Sin embargo, muchas veces se tiende a asociar un error, al equivalente de un pecado según la Biblia. Esta es una actitud que para poder cambiarla, es necesario padecer de algunos sufrimientos. Promulgar un ambiente en donde no se permiten los errores simplemente ocasiona que las personas actúen defensivamente. Ellos ya no probarían cosas que puedan terminar mal, simplemente dejarían de pensar y solo pasarían a ejecutar. El principal enfoque en la administración de un proyecto debe ser hacia la dinámica del esfuerzo del desarrollo del mismo. El problema es que a menudo se evalúa el valor que aporta una persona a un nuevo proyecto en términos de características de estado estacional: Cuánto código puede escribir? o Cuánta documentación puede producir? Ponemos muy poca atención en que tan bien cada uno de ellos se desenvuelve aportando en los esfuerzos por obtener los resultados como conjunto. Alguien que pueda ayudar a unir un equipo en un proyecto vale dos personas que simplemente se dedican a hacer su trabajo. La productividad busca esencialmente lograr más resultados en una hora de trabajo, sin embargo, a menudo se ha convertido en extraer lo más que se pueda de una hora de trabajo pagada, el error en el que incurren los gerentes para lograr niveles de productividad, es utilizar el mecanismo de 18

34 horas extras de trabajo no pagadas, dividen cualquier trabajo hecho, en una semana de cuarenta horas, no por las ochenta o noventa horas que el trabajador realmente la realizo. Ellos buscan impresionar sobre la importancia de lo que la fecha de entrega significa (aun cuando esta ha sido definida arbitrariamente; el mundo no se va detener solo porque un proyecto es completado un mes después), persuaden a sus trabajadores en aceptar calendarios de trabajo sin sentido y esperanza, los humillan hasta sacrificar cualquier cosa para lograr la fecha de entrega y hacen todo lo posible por hacerlos trabajar más duro y por más tiempo. Aunque sus colaboradores estén expuestos al mensaje "Trabaje más duro y por más tiempo" mientras están en la oficina, ellos están recibiendo un mensaje completamente diferente en casa. El mensaje en casa es, "La vida se te está pasando. Tu ropa sucia se está acumulando en el closet, tus niños no han recibido tus abrazos y tu esposa ya está comenzando a buscar otros rumbos. Solo existe una chispa de tiempo llamada vida, solo una oportunidad. Y tú utilizas tu vida en esa cosa llamada Inteligencia de Negocios..." 2.5 Data Warehouse Ágil Un data warehouse exitoso, lo es por el mayor número de interacciones de la tecnología con el contexto social y corporativo lo que determina el éxito (que se use) o el fracaso (que no se use) de un data warehouse. Esto recuerda al primer párrafo del Manifiesto Ágil? "En este trabajo valoramos al individuo y sus interacciones más que al proceso y las herramientas." Siendo el corazón de las construcciones de la Inteligencia de Negocios, el data warehouse, a continuación se analizan 7 puntos que relacionan la intervención del usuario con el data warehouse, mostrados en la Figura 4. 19

35 Figura 4 Puntos de intervención Usuarios Data Warehouse 7. Power Users. 1 y 2. Apoyo de los usuarios 6. Relación usuarios - TI es fluida 3. Que tan amplia es la información 5. Los usuarios saben como utilizar la información extraída 4. Herramientas de explotación reestrictivas o no reestrictivas Fuente: Autor Los puntos de intervención 1 y 2 (Apoyo de los Usuarios) son de sentido común. Si no se tiene alguien que auspicie el proyecto desde la alta dirección o no se tiene a los usuarios a favor, difícilmente se tendrá éxito con una implementación de data warehouse o de cualquier iniciativa tecnológica. Son puntos de intervención que caen por su propio peso, pero a veces se olvidan. Un usuario boicoteador puede hacer muchísimo daño, mientras que un usuario involucrado en el proyecto desde el inicio difícilmente echará a perder su propio esfuerzo. Sin embargo para el punto de intervención 3 (Qué tan amplia es la Información?) se da una nueva visión sobre si es bueno o no el uso de los data marts multidimensionales o si podemos aplicar un modelo de data warehouse más al estilo antiguo sin estructurar excesivamente el mismo. La pregunta que se tiene que hacer es se tiene un amplio abanico de información a la que acceder?, si la respuesta es sí y se ataca con un modelo multidimensional 20

36 iremos directamente al fracaso. Si por el contrario no se tiene esta necesidad, entonces el modelo multidimensional es muy válido. Referenciando nuevamente al décimo principio de las metodologías ágiles. "X. La simplicidad es esencial. Se ha de saber minimizar el trabajo que NO se debe realizar." El cuarto punto de intervención (Elegir Herramientas Restrictivas o No Restrictivas) se refiere a disyuntiva de los usuarios deben elegir herramientas restrictivas (es decir herramientas que limitan las opciones del usuario final) sin duda ayudará a reducir la complejidad y la ambigüedad semántica, pero limitan sus posibilidades. Usar herramientas no restrictivas (es decir herramientas que dan una amplia gama de opciones al usuario) les permitirá acceder a información menos estructurada, pero son más complejas de usar. Obviamente en la práctica aquellos usuarios que tenían un repositorio simple como data warehouse (sin data marts) y que habían tenido éxito optaren por herramientas no restrictivas, pues preferían invertir en aprender la complejidad de este tipo de herramientas antes que utilizar una más simplificada. Las herramientas que simplifiquen la interacción también harán más sencillos los tipos de análisis que podamos hacer, perdiendo parte de esa capacidad en el camino. Si se limita a decir "no, mejor todas las posibilidades" entonces introducimos complejidad innecesaria, dificultamos el aprendizaje del data warehouse, e incentivamos a los usuarios a que busquen la información por otro lado. No es lo mismo acceder a la información mediante informes realizados en herramientas específicas de Inteligencia de Negocios, diseñadas para el análisis y el reporting (Business Objects, Cognos, MicroStrategy, MIS, etc...), que hacerlo directamente con sentencias SQL. Seguro que con sentencias SQL podemos acceder a cualquier posibilidad que exista en el data warehouse, pero la complejidad de su uso quizá no merezca la pena. Por lo tanto este equilibrio entre lo que se pierde en la capacidad de análisis y lo que se gana en sencillez es vital para el éxito del data warehouse. 21

37 Tomando en cuenta que los usuarios finales son generalmente bastante ambiguos siempre encontrarán la manera más sencilla y más cómoda para acceder a la información. Desde el punto de vista de las metodologías ágiles, la utilización de una herramienta restrictiva es la más adecuada, ya que la famosa regla del se cumple inexorablemente. Quizás se pueda dejar un 20% de análisis no típicos que al ser semi estructurado se pierde, pero el 80% restante se lo tendrá con solo el 20% de esfuerzo. Merece la pena aplicar otro 80% de esfuerzo por esos análisis? Pues generalmente NO. Se piensa que uno de los principios básicos de las metodologías ágiles es potenciar la puesta en marcha rápida de todo aquello que sea útil desde la perspectiva de negocio, eliminando lo superfluo. Si ya se tiene la información "semi estructurada" en un data mart, esa pérdida ya se la ha cometido con lo que el uso de la herramienta restrictiva apenas si portará simplificación del uso y reducción de la ambigüedad semántica (esto último se consigue al crear el data mart y luego ponerle una capa de abstracción o semántica o de metadatos con la herramienta de explotación del usuario que se escoja). Por el contrario, si no se tiene la información "semi estructurada", es decir, si se tiene un repositorio simple, al introducir una herramienta restrictiva se está poniendo mucho en juego, se está perdiendo esa amplitud de análisis que precisamente habían llevado a elegir un repositorio simple. Se podría pues deducir, que si se tiene un repositorio con información semi estructurada y se elige una herramienta no restrictiva, seguramente llegará el momento en que se debe completar esos "huecos" con información no estructurada, para permitir recuperar esa pérdida de capacidad de análisis. El punto de Intervención 5 (Los usuarios saben cómo utilizar la información extraída) es asegurarse de que los usuarios finales saben cómo aplicar la información extraída del data warehouse a sus tareas diarias, y si no saben cómo les puede ayudar el data warehouse obviamente no lo utilizarán y el caerá en desuso y posteriormente en el olvido. En esta línea no solo es necesario que los usuarios finales entiendan como aplicar la información a sus tareas diarias, sino que comprendan la globalidad del proceso 22

38 del negocio (del cual estas tareas forman parte), el objetivo del mismo y las perturbaciones a las que pueden ser sometidas, tanto internas como externas a la organización. El punto de intervención 6 (la relación usuario Tecnologías de Información es fluida) es asegurarse que la relación entre el departamento de sistemas de información y los usuarios finales es amigable. Si se encuentra con hermetismo por alguno de los dos lados, seguramente la implantación será un fracaso, es mejor retrasarla hasta propiciar un entorno colaborativo. Este punto es plenamente coincidente con las metodologías ágiles en los que los usuarios finales forman parte del equipo del proyecto, participando en las reuniones periódicas, aportando ideas, añadiendo o eliminando funcionalidades, pero como uno más, no como el usuario al que se le pregunta cuando se tienen dudas y que lo que él diga luego servirá de excusa o de salvoconducto. El punto de Intervención 7 (Power User) es asegurarse que entre los usuarios finales va a haber uno que conozca muy bien tanto las capacidades del data warehouse como el uso de las herramientas de explotación, lo que los autores llaman el "Power User". Si se quiere tener éxito en el uso continuo y a largo plazo del data warehouse es necesaria una persona de negocio que explore todas las posibilidades y que ayude e incentive al resto de compañeros. No hay nada como un usuario que consigue maravillas con el data warehouse para que los demás imiten su camino. Si este perfil no existe hay que crearlo, en una metodología ágil ese usuario ya se crea durante el proyecto, ya que forma parte del equipo El Departamento de Tecnología de la Información y el Negocio: Alineación o amistad Del artículo titulado "4 Steps to Create an Effective IT and Business Partnership", (Villar & Kushner, 2009), se propone una innovadora idea que parte del hecho de olvidarse del término alineación de Tecnología de la Información con el negocio, nada de alinearse, lo mejor es ser amigos de los usuarios de negocio, comprenderles y formar un equipo. Muchas veces se ha hablado de la Inteligencia de Negocios como un vehículo catalizador que reducirá el gap Tecnología/Negocio 23

39 pero el planteamiento de propuesto tradicionalmente. Villar y Kushner (2009), es totalmente diferente al Parten de la siguiente premisa: La identificación y definición de los datos críticos de negocio requiere de una fuerte alianza entre el negocio y los departamentos de Sistemas. Hay por tanto que establecer una relación de éxito entre ambas partes. Son 4 los pasos que hay que seguir para conseguirlo: 1. Conocerse mutuamente. 2. Desarrollar una relación. 3. Definir roles y responsabilidades. 4. Establecer comunicación, real, abierta y sincera. Principalmente en los pasos anteriores, como hilo conductor se menciona la gestión y la calidad del dato, pero es perfectamente extrapolable a la gestión de indicadores analíticos. A la hora de establecer comunicación de forma abierta con los usuarios de negocio, considerar los siguientes puntos: Soñando el mismo sueño; todos deben tener los mismos objetivos, remar en la misma dirección. Eliminando las capas de interferencia; muchas veces se ponen "personas intermedias" que trasladan las necesidades de negocio al personal de Sistemas. Esto hay que eliminarlo, se necesita un contacto directo para que ambos mundos se pongan a trabajar como socios e incentivar el contacto entre ellos, hacer sesiones de "un día en la vida del comercial" o "un día en la vida del analista de Inteligencia de Negocios" para que se vea lo difícil que es vender y que ellos vean lo difícil que es transformar datos en información y en indicadores. Este enfoque que se le da a la alineación está muy en línea con las metodologías ágiles y la vuelta a la confianza en las personas para llevar al éxito a las organizaciones Información Institucional Resulta necesario exponer una perspectiva más amplia del usuario de información, empezando por definir más claramente qué se entiende por información, en tanto 24

40 que la palabra se utiliza de muchas maneras diferentes. Por ejemplo, hay una tendencia a sustituir el empleo del término sistema de proceso de datos a favor del término sistema de información, sin que, actualmente, haya cambiado la naturaleza de estos sistemas y encontrándonos con que la mayoría de los denominados sistemas de información siguen siendo, en realidad, sistemas de procesos de datos, principalmente al caer en el simplismo de considerar los datos en información sin entender la diferencia. La distinción estriba en que los datos sólo llegan a convertirse en información cuando su significado se anexa a través de la interpretación (es decir se contextúan los datos). Así, un conjunto de gráficas sobre población sólo llega a ser considerado información, cuando son analizadas en términos de su evolución a lo largo de un período de tiempo o bien en término de aumento o disminución de la presencia de algunos grupos poblacionales, un informe meteorológico es una información útil, pero para el general de un ejército en el campo de batalla, es una información inteligente de carácter crucial que puede afectar al futuro desarrollo de los acontecimientos. Igualmente, en el nivel estratégico de las organizaciones, la información suelen ser considerada menos útil que los sistemas inteligentes y todas las necesidades intelectuales constituyen la entrada de los pensamientos humanos conducentes a determinar qué significa la información para el futuro de la organización. La información es por tanto un producto como un proceso, además es considerada como una cosa o una materia porque, tradicionalmente, la misma la encontramos envuelta en artefactos tales como libros, revistas, periódicos, etcétera. No obstante, en el caso de las informaciones suministradas por la radio y la televisión, medios de comunicación que nos llegan a través de otros dispositivos, el soporte aquí es menos tangible, porque es menos permanente, a menos que sea grabado. Cuando consideramos la información electrónica, la situación anterior de nuevo se repite: observamos datos en una pantalla y podemos borrar inmediatamente, por ejemplo, un mensaje de correo electrónico. La información es transitoria, reutilizarla puede no llegar a ser tan simple como citar una ley científica recogida en un libro. Hay que integrar no sólo la información, sino también los pasos seguidos para 25

41 obtenerla - y muchos sistemas de información resultan poco amistosos a la hora de permitir el acceso a las fuentes de información El usuario institucional Más allá de la interacción del individuo con el equipo informático o con el sistema de información, situamos el mundo organizacional y social del demandante de información. El funcionario de una institución vive dentro de un conjunto de contextos " o mundos" sociales - el contexto de los compañeros de trabajo con quien realiza las tareas encomendadas por la organización; el contexto de sus amistades que pueden coincidir en parte con el de los compañeros de trabajo; el contexto de las personas de referencia a quienes el individuo toma como modelos de comportamiento y de realización de sus actividades, las personas a las que el individuo les gustaría emular, y el contexto formal de la organización en su totalidad, en la que poseen un papel, un conjunto de funciones y una posición dentro del organigrama. El hecho es que el usuario de información es también un miembro de todos esos contextos sociales, y que estos se sustentan a través de la comunicación es algo que debe ser recordado en los procesos de diseño de la información por encima de todo, deben ser sistemas que relacionen y mientras sea posible, aumenten las prestaciones de los actuales sistemas de comunicación. Esta es una de las razones por las que el correo electrónico es ahora reconocido como uno de los medios que incentivan la utilización de la Tecnología, y porque el establecimiento de un ratio entre usuarios y terminales del face to face es esencial para la obtención de unos beneficios completos en la implantación de la Inteligencia de Negocios El usuario en un equipo de trabajo Dentro del equipo de trabajo y de la organización, encontramos un número de situaciones conducentes a propiciar el uso de la información. En primer lugar, los ánimos y objetivos del individuo y del grupo u organización no siempre coinciden. En un nivel fundamental, esto afecta a la motivación del individuo, por ejemplo, si llega a creer que la organización no le proporciona un soporte adecuado para la 26

42 obtención de sus objetivos personales, y esta situación también afecta a su motivación para comunicarse con otros y su predisposición a utilizar la información. La circunstancia más evidente en la que este defecto puede afectar a la realización de su actividad la encontramos cuando hay un conflicto entre individuos, o entre un individuo y la organización. En situaciones de conflicto, una reacción típica es retener la información, en tanto que ésta pueda ser utilizada como moneda de cambio en una negociación conducente a resolver estas situaciones. En la práctica, una amplia serie de conflictos individuales pueden dañar al sistema de información, basta sólo considerar el perjuicio que han producido las "software bombs, que son programas dañinos que afectan en borrados o actualizaciones de datos, en algunas organizaciones, introducidas por empleados despedidos o cesados. No obstante lo anterior, la propia naturaleza de la estructura de las organizaciones y la distribución de diferentes clases de tareas, pueden llegar a inhibir los flujos de información y/o el uso de la información. Por ejemplo, en algunos servicios burocráticos, la efectividad de la información, puede llegar a depender de forma crucial de quienes trabajan en el nivel operacional y puede fallar porque estos trabajadores perciban pequeños beneficios en la introducción de la información en el desarrollo de sus actividades laborales. La razón reside en el hecho de que estos sistemas precisan para su desarrollo de la incorporación de datos por parte de los trabajadores de niveles más básicos, quienes no han apreciado ningún tipo de valor añadido a su propio trabajo en comparación con el esfuerzo que se les requiere para la introducción de los datos. Consecuentemente, han demostrado una dosis pequeña de entusiasmo hacia la información y, en un considerable número, esta actitud ha conllevado la imposibilidad del desarrollo del sistema, paralizando su implantación e incluso propiciando su abandono. Un modelo hacia el usuario, por lo tanto, debe comenzar con un modelo de la organización donde este usuario trabaja, y con una comprensión de las influencias organizacionales e interpersonales que pueden afectar a su comportamiento en la búsqueda de información. 27

43 Podemos comenzar observando el comportamiento de los usuarios en la búsqueda de información considerando la comunicación en las organizaciones bajo una perspectiva global. Podemos tipificarla, mayoritariamente, como comunicación oral, en tanto que la mayor parte tiene lugar en el desarrollo de reuniones o encuentros de trabajo, caracterizado por frecuentes interrupciones. Cuanto más alto llegamos dentro de la organización, mayor preponderancia del mensaje oral encontramos, y con mayor frecuencia aparecen estos encuentros de trabajo. En todos los niveles de gestión, la interrupción es un hecho constante en la vida. A continuación, se muestra detenidamente esta serie de características. En primer lugar, se considerará el hecho predominante de la comunicación oral, afirmación particularmente cierta en el caso de los niveles de gestión y que puede resultar también cierta para otros niveles de algunas organizaciones. Este enunciado puede no ser cierto en los niveles más bajos de las organizaciones, como puede ser el de una cadena de montaje de una factoría, por ejemplo; donde la comunicación oral que tiene lugar entre los trabajadores puede encontrarse escasamente relacionada con el trabajo, incluyendo también otra serie de tópicos - como puede ser el deporte. La evidencia de la presencia predominante de la comunicación oral ha sido recogida por un importante número de investigadores: por ejemplo, (Mintzberg, 1997) indica, durante su investigación, que la interacción oral "contabilizaba aproximadamente el 78% del tiempo de cinco gestores y el 67% de sus actividades", mientras que otros investigadores han llegado a calcular porcentajes incluso más altos que los anteriores Reuniones de trabajo. En tanto que todos los investigadores han destacado el alto nivel de importancia de la comunicación oral, también han encontrado que las reuniones y encuentros de trabajo ocupan una gran parte del tiempo laboral, especialmente en el caso de los gestores y ejecutivos. Mintzberg (1997), cifraba que el tiempo empleado en las reuniones de programación de actividades ocupaban el 59% del tiempo de los cinco ejecutivos de su estudio, y que el personal ejecutivo de una organización, como promedio, emplea al menos 17 horas por semana en el desarrollo de reuniones, tanto programadas con antelación como no. En este caso, hallamos claras diferencias de tiempo empleado entre los trabajadores de los distintos niveles de las 28

44 organizaciones; mientras los altos ejecutivos llegaban a la cifra de 17 horas, los gestores de nivel intermedio empleaban 13 horas y el personal operativo no llegaba apenas a 5 horas Interrupciones. El nivel de interrupciones que tienen lugar a lo largo del desarrollo de la jornada laboral, constituye la otra característica principal del trabajo de gestión en el seno de las organizaciones. Lo que menos desea un gestor de información es un flujo continuado de llamadas telefónicas o de su secretaria, compañeros o directivos, situación que se agrava cuando estas interrupciones provienen de alguien con quien la conversación sea inexcusable y la misma tenga que llevarse a cabo, interrumpiendo el normal desarrollo de la jornada laboral, ya de por sí seguramente densa en reuniones y encuentros de trabajo. Este carácter intermitente del trabajo del gestor ha sido recogido por diversos investigadores: (Stewart, 2012), por ejemplo, que ha desarrollado un estudio sobre la situación de 160 gestores de información, en los que ha encontrado que, como promedio, podían contar sólo con nueve períodos (de al menos una hora de duración) de tiempo de trabajo ininterrumpido en cuatro semanas. (Carlsson, 1994) en su estudio también informa de un fenómeno similar tras analizar el trabajo de un directivo durante treinta y cinco días: en sólo doce ocasiones el trabajo se desarrolló sin ninguna interrupción por períodos de al menos treinta y tres minutos de duración. El mayor número de referencia encontradas nos dirigen al trabajo de (Benbassat & Taylor, 1999) resaltando claramente que el estilo cognitivo (o de aprendizaje) puede variar entre los distintos individuos, y que resulta extremadamente desagradable que un sistema diseñado conforme a un modelo de aprendizaje pueda llenar las expectativas de un usuario cuyo modelo sea diferente. La situación se presenta aquí complicada, por el hecho de que los diseñadores de sistemas, analistas y programadores suelen, normalmente, diseñarlos muy en la línea de sus propios esquemas. No obstante, tal como sugiere la investigación del estilo de gestión se presentan algunas características en el comportamiento que probablemente afectan a la manejabilidad de la información. En primer lugar, no contamos con los sistemas que permiten al usuario interactuar de la forma para él más natural - es decir, de forma oral. 29

45 Resulta interesante apuntar, por ejemplo, que la información de los ejecutivos, originalmente propuestos para su uso en los niveles superiores de una organización se está utilizando actualmente en niveles mucho más bajos de la jerarquía y que, probablemente, estos usuarios sean más expertos en su manejo que la mayoría de los gestores de mandos medios. Una evidencia más allá de esta proposición reside en el hecho de que en muchas organizaciones los sistemas de mensajes de voz son comúnmente más utilizados que los sistemas de correo electrónico, otorgándosele el carácter oral a la comunicación organizacional. En segundo lugar, los sistemas actualmente existentes están diseñados como sistemas de usuario individual: no se encuentran bien diseñados para un uso común en una reunión, no encontrándose el formato normal de una reunión particularmente apropiado para usar esta tecnología. La tecnología adolece de este defecto, en tanto que las grandes pantallas de ordenador resultan incómodos y las alternativas mucho más sofisticadas son bastante caras y pensar en la opción de llenar una sala de reuniones con sistemas personalizados para cada asistente también dispararía el presupuesto - uno podría necesitar, por ejemplo, no sólo el gran monitor sino también monitores individuales para cada participante en el evento, probablemente incluidos en la mesa, con pantallas reproduciendo lo mostrado en la gran pantalla. No obstante, incluso si esto fuera tecnológicamente satisfactorio, la naturaleza de las reuniones cambiaría si de este cambio se derivaran máximos beneficios. Por definición, surgen nuevos temas en el transcurso de una reunión, cuestiones que requieren diferentes análisis de datos o acceso a información ad hoc. Podríamos llegar a aventurar que ciertamente el 100% de los sistemas actuales no son lo suficientemente flexibles para servir de soporte adecuado para una reunión o encuentro de trabajo. Finalmente y quizás más importante, el ritmo de trabajo de un gestor de información se encuentra altamente fragmentado con muchas interrupciones en el transcurso de un día de trabajo. Este hecho coarta la posibilidad de que un usuario individual pueda aprender cómo usar un sistema y, dado el caso probable de que éste cambiara, bien en prestaciones funcionales o en su interfaz de usuario final, cada nueva utilización del sistema por parte del usuario, implica algún nuevo proceso de re-aprendizaje de algunas parcelas del sistema, e incluso, cuando el período 30

46 transcurrido entre cada acceso al sistema sea grande será necesario comenzar de nuevo el proceso de aprendizaje. Este hecho es, quizás, el principal problema subyacente. Los diseñadores de sistemas son usuarios constantes de los mismos y se encuentran con muchos más problemas a la hora de ponerse en la situación de un usuario ocasional quien puede ser no sólo un ignorante tecnológico, sino que también puede ser una persona recelosa a la tecnología. El principal desafío para los diseñadores de sistemas - cómo pergeñar un sistema tal que tanto en su primer uso como en los sucesivos, aunque ocasionales algunos de ellos, orientan al usuario en su manejo, al mismo tiempo que responda satisfactoriamente a las necesidades de los usuarios. En general la problemática resaltada en cuanto al uso de la información por el usuario, y de las investigaciones del comportamiento de los gestores de las organizaciones, sirve para llamar la atención sobre el hecho de que ninguna parte de un sistema de información, puede ser aislada del contexto de los comportamientos de las personas individuales y de las organizaciones. (Leavitt, 2010) aporta el siguiente esquema que muestra la relación existente entre varios aspectos de la organización, concebido para ser colgado en la pared de cada departamento de planificación y diseño de sistemas de información. Figura 5 El diamante de Leavitt Fuente: Leavitt (2010) 31

47 El mensaje en este esquema es simple todo elemento de la vida organizacional afecta a cualquier otro: cambie la tecnología, la tarea y se han de cambiar a la estructura y las personas. Si se cambian a las personas, y estas encuentran nuevas maneras de realizar sus tareas, la tecnología debe ajustarse a este cambio, como todo lo demás. Un modelado orientado al usuario, no obstante, debe ser un modelado organizacional, no un modelado de sistemas, o un modelado individual y limitado, la perspectiva del sistema del usuario de información en la organización no mantendrá una base legítima en el desarrollo futuro de sistemas de información utilizables. La tecnología marcará la línea directriz del desarrollo, pero, igualmente, la forma final de estos desarrollos debe responder al contexto más amplio del usuario de la información. 32

48 CAPÍTULO III 3.1 Proyectos de Inteligencia de Negocios y metodologías ágiles Una gran cantidad de nuevos proyectos de Inteligencia de Negocios aparecen constantemente, pero la experiencia en general en los últimos años no es tan buena. Y se evidencia generalmente en la fase de la ejecución de proyectos de Inteligencia de Negocios, que en su mayoría (85%) no lograron alcanzar sus metas de acuerdo al estudio de (Fayyad, 2005). Inteligencia de Negocios es un área muy joven (Laursen, 2010) ha encontrado doce diferentes enfoques metodológicos para gestionar un proyecto de Inteligencia de Negocios: 1. (Chowdhary & Bhaskaran et al, 2006); 2. Chowdhary et al (2006); 3. (Afolabi & Thiery, 2006); 4. (Stefanoc & List, 2005); 5. (Rowan, 2003); (Bäck, 2002); 6. (Brohman et al, 2000); 7. (Moss, 2001); 8. (March & Hevner, 2005); 9. (Guo et al, 2006); 10. (Dori et al, 2005); 11. (Kaldeich & Oliveira, 2004); 12. (Niu & Zhang, 2008) La mayoría de ellos se han definido en los últimos 15 años. Pero, cuáles son las razones de una alta tasa de fracasos pese a la gran cantidad de alternativas metodológicas? De hecho, se podría decir que la gran diversidad y heterogeneidad de enfoques metodológicos de los proyectos de Inteligencia de Negocios muestran inmadurez. Por tanto, elegir una metodología no es una tarea fácil, y (Thomann & Wells, 1999) establecen que para cada proyecto la Inteligencia de Negocios y cada organización se debe elegir la metodología específica que mejor se adapte a las características del proyecto y la organización con el fin de tener más probabilidades de éxito. 33

49 La confusión acerca de los proyectos de Inteligencia de Negocios se presenta al considerarlos solamente como un producto, cuando es a la vez un proceso y un producto. Como proceso, la Inteligencia de Negocios es un conjunto de métodos y actividades que las organizaciones deben llevar a cabo para desarrollar información y conocimientos útiles (o "inteligencia" y conocimiento ) para sobrevivir y prosperar en una economía global basada en el valor organizacional. Como producto, la Inteligencia de Negocios es el sistema de información que permite a las organizaciones predecir su comportamiento y tomar decisiones sobre su futuro. Las metodologías ágiles están experimentando una gran popularidad y se han adoptado en diferentes áreas. Su uso parece dar buenos resultados ante una alta competitividad mediante el desarrollo rápido y su adaptación a la organización. Las metodologías ágiles se centran en la creación de valor para el usuario de negocios, y pueden ayudar a integrar los sistemas de información en el ámbito de una organización basada en procesos. Por lo tanto, las metodologías ágiles parecen ser una respuesta correcta para acercar a las Tecnologías de Información con el negocio. Las metodologías ágiles no son la "solución final" a todos los problemas de desarrollo de Inteligencia de Negocios, pero se pueden adaptar sin perder el rigor de las metodologías clásicas. La Inteligencia de Negocios es el "cerebro" del sistema de información y sobre todo de su gestión. Por lo tanto, el sistema debe crecer de forma rápida y consistente, ya que la organización evoluciona y cada día se requieren nuevas necesidades, y se debe adaptarse a los cambios en su entorno, y esta adaptación debe hacerse rápidamente. Por lo tanto, parece lógico pensar que los sistemas de Inteligencia de Negocios deben aprovechar las metodologías ágiles para acelerar la evolución de la organización y puedan permitir a las organizaciones evolucionar de manera eficaz y eficiente a ese objetivo. 34

50 3.2 Ciclo de vida de un Proyecto Inteligencia de Negocios (Moss & Atre, 2003) identifica 16 medidas de desarrollo y más de 900 tareas por hacer en el ciclo de vida de un proyecto de Inteligencia de Negocios. Se trata del mayor plan de trabajo metodológico aplicado a los sistemas de soporte de decisiones, y la más referenciada por los profesionales del área. Sin embargo, esta metodología es sólo una hoja de ruta documental de la Inteligencia de Negocios a ser utilizada solamente como una guía. Por otra parte, (Brousseau, 2006) menciona: "El trabajo de un gerente es, sobre todo, para tomar decisiones. En cualquier momento, en cualquier día, la mayoría de los ejecutivos están involucrados en algún aspecto de la toma de decisiones: el intercambio de información, revisión de datos, generación de ideas, evaluación de alternativas, aplicación de directivas y seguimiento". Los directivos más exitosos son cada vez más abiertos e interactivos en sus estilos de liderazgo, y más analíticos en sus estilos de pensamiento, a medida que progresan en sus carreras. En este sentido, para alcanzar este liderazgo y aptitud analítica, requieren de una metodología y un sistema de Inteligencia de Negocios que "les proporcione información para apoyar la toma de decisiones en el momento adecuado, a las personas correctas y que sean comprensibles." Hay que recordar que un proyecto de Inteligencia de Negocios no es su proyecto personal, sino, pertenece a la organización y debe asegurar que proporciona valor y ser dirigida a las personas adecuadas en el momento adecuado. Entonces, qué tipo de metodología se necesita? Esta no es una pregunta fácil, porque el pensar y tomar decisiones no es una tarea fácil. Moss (2003) reconoce 5 características que debe satisfacer una metodología para este tipo de sistemas de decisiones, mostrados en la Tabla 5. En la presente investigación se incluyen dos características más a esta lista (las dos últimas) al considerar las necesidades del proceso de toma de decisiones, 35

51 indispensables en una metodología de la Inteligencia de Negocios pueda ser lo expresado en la Tabla 5. Tabla 5 Siete características de una metodología de BI C1. Orientada al cambio Las metodologias deben orientarse a facilitar y gestionar los cambios de manera dinámica. C2. Cross funcional Debido a que la información le pertenece a toda la organización, el equipo de trabajo de Inteligencia de Negocios debe ser multidisciplinario. Y por tanto multifuncional C3. Multi proyecto La percepción del sentido de propiedad del usuario mejora la comunicación entre las partes interesadas. C4. Tareas Exhaustivas El listado de tareas debe ser exhaustivo no debe omitirse ninguna para evitar retrabajos y baja productividad. C5. El trabajo debe estar centrado en las actividades criticas solo por excepción se Centrarse en la ruta crítica revisará nuevamente la planificación. C6. La gente se concentra Existe un elemento terciaro a las estructuras y procesos que es el "mecanismo relacional" humano la gente puede mejorar esta trilogia. C7. La brecha entre del cumplimiento tecnologico de las necesidades del negocio no Alineación a las se cierran unicamente con la comunicación de las mismas, es importante la necesidades del negocio corresponsabilidad de las soluciones tecnologicas. Fuente: Larissa Moss (2005) 3.3 Revisión de las Propuestas Metodológicas de Inteligencia de Negocios A continuación se revisan las fortalezas y debilidades de 14 metodologías que se han implementado y documentado mundialmente en los proyectos de Inteligencia de Negocios, Tabla 6. Se describe cómo estas metodologías tratan de resolver los problemas específicos más importantes de los proyectos. El esquema básico para resumir cada enfoque de revisión de las metodologías se centra en los siguientes aspectos: Nombre del Enfoque: Nombre del enfoque con el que es conocido? Descripción: Cuáles son los principios fundamentales que cada enfoque metodológico apoya? Fortalezas: Cuáles son los puntos de mayor éxito de cada enfoque? Debilidades: Cuáles son las principales limitaciones de cada enfoque? 36

52 NOMBRE DEL ENFOQUE Análisis Tradicional Énfasis en el usuario Énfasis en los datos Datos de la cadena de valor Énfasis en los procesos Énfasis en eventos Énfasis en eventos - procesos Énfoque Mixto Énfasis en los objetivos Énfasis Tripartito Tabla 6 Catorce enfoques para proyectos BI DESCRIPCIÓN FORTALEZAS DEBILIDADES Tradicionalmente la etapa de Análisis recoge las necesidades del usuario, luego se diseña la solución, se desarrolla y se entrega al usuario. Esta metodología se guia por la construcción de prototipos para tener el conocimiento de como los usuarios "entienden y procesan" la información. Este enfoque se centra en el análisis de datos que se consultan más frecuentemente y como estan relacionados. Es una evolución del enfoque de énfasis en los datos centrado en aquellos que generan un mayor valor institucional. Se centra en el análisis de cómo los procesos del negocio funcionan en la organización. Propone dividir los procesos del negocio en tres puntos de vista: datos, funcionalidad y organización conectados através de eventos. Es una variación del enfoque anterior en donde se considerá la causa - efecto de las acciones del proceso. Se basa en una arquitectura multifuncional en donde los procesos son transversales a la organización y debido a su tamaño requiere del apoyo de los Sistemas de BI. Este enfoque se centra en los objetivos de la organización desde el punto de vista clienteproveedor-usuario. Se basa en tres metodologías al simultaneo: procesos, datos y usuario. Énfasis en el Desarrolla un modelo para simplificar la modelamient complejidad del negocio y luego implementarlo en o una arquitectura orientada a servicios. Énfasis en el conociminto Empresarial Adaptable Ágil Se basa en los modelos de conocimiento y mentales previos a la toma de desiciones. Se centra en los problemas de la empresa para adaptarse a los cambios del mercado. Basado en los Principios Ágiles. Estas metodologías son bien conocidas han sido probadas y demostradas ampliamente. Participación de los usuarios y la adpatación de las necesidades reales del negocio. Siguiendo este enfoque se puede llegar a tener una idea muy clara de la información que requerira el usuario final. Considerar las necesidades del negocio centrados en los datos que aportan valor al mismo. Aprovechar el posible beneficio del control de procesos mediante indicadores de desempeño. Intenta analizar la organización de una manera funcional transversal y también incluye funciones de apoyo al proceso Este enfoque puede considerarse como un paso más para asegurar la integridad y la solución de la complejidad en las metodologias de BI. La identificación en forma exacta de los vacios de información qe se producen en los limites entre las unidades funcionales. La fortaleza de este enfoque es que se basa en los objetivos estratégicos de la empresa y en sus necesidades reales. Se convinan los puntos fuertes de cada una de los enfoques. Reducción de tiempos de construcción y mejora en la calidad del manteniiento, se trata de una simpe evolución del modelo de prototipos. Para los Sistemas de BI es poco exitoso debido a que la toma de desiciones es semiestructurada y muy cambiante. Posiblemente el grupo de usuarios elegidos no cuente con la suficiente experiencia en la definiciíon de las necesidades del negocio. Deja a un lado el proceso de negocio por tanto tampoco puede identificar necesidades futuras del negocio. Las mismas del enfoque con énfasis en los datos Si los procesos están bien definidos ninguna Es demasiado complejo para ser implementado, requiere mucho esfuerzo y modelos de alta madurez de la organización. En la vida real es dificil de implementar en las oranizaciones complejas. La dificultad de poder definir procesos o servicios para gestionar y controlar la información en los puntos comunes de las unidades funcionales. El enfoque puede no ser tan adecuado cuando no considera la parte operacional inclusive su correspondiente obetivo estratégico puede estar errado Reducen su debilidad pero mantienen las limitaciones de cada una. Es muy dependiente de la tenología, por tanto no es fácil simplificar la complejidad del negocio e implementar arquitecturas SOA en situaciones reales. Los modelos mentales aumentan significativamente Es necesario conocer el razonamiento analítico y la probabilidad de tomar buenas desiciones y tener los modelos mentales del tomador de desciones un buen desempeño. que son no estructurados y difusos. Se centra en el cambio que permiten tomar Los procesos de negocio fuera de la cadena de desiciones más precisas sobre el futuro y evolución valor requieren ser apoyados para ejecutar la de la organización. cadena principal. Adaptable a los cambios sin dejar de hacer enfasis en los procesos, usuarios y estrategia. Han sido poco investigadas en el caso de Inteligencia de Negocios. Fuente: Recopilado por Autor. De acuerdo a la tabla anterior, es el enfoque ágil un buen enfoque metodológico para Inteligencia de Negocios? En realidad es tan bueno como parece? Da una idea para encontrar la metodología fundamental y asegurar el éxito de los proyectos 37

53 ? En la presente investigación se demuestra que existe una fuerte relación entre las características del enfoque ágil de la Inteligencia de Negocios y los factores críticos de éxito de los proyectos. Para demostrarlo, primero analizaremos qué implica una adopción de metodología ágil y después de eso, revisaremos los factores críticos de éxito de la Inteligencia de Negocios para tratar de demostrar que están fuertemente correlacionados, se lo hará utilizando como ejemplo el caso del Servicio de Rentas Internas del Ecuador. 3.4 Principios Ágiles El Manifiesto Ágil distingue también doce principios que caracterizan un proceso ágil. Los doce principios no habían sido suficientemente implementados en los enfoques más tradicionales. Los enfoques tradicionales los consideran de alguna manera, pero sin suficiente énfasis. Los enfoques ágiles se centran en mayor profundidad en estos principios, tratando de resolver las principales deficiencias de las metodologías de desarrollo de software. Para el caso concreto de Inteligencia de Negocios, los doce principios se aplican de manera natural, debido a la naturaleza de la toma de decisiones, siempre cambiante y muy difícil de documentar. Cada decisión tomada tiene su propia identidad, últimos estudios en relación a la memoria digital con la memoria humana enfatizan el hecho de que mientras los nano chips electrónicos de memoria son más precisos en su accionar sufren de un gran problema a la hora de compararse con el cerebro humano, necesitan que alguien interprete lo que ellos almacenan. A continuación en la Tabla 7 se describen los doce principios ágiles. Tabla 7 Doce principios ágiles 38

54 P1. P2. P3. P4. P5. P6. La prioridad es satisfacer al usuario mediante tempranas y continuas entregas de software que aporten valor. Dar la bienvenida a los cambios incluso al fnal del desarrollo, estos le darán una ventaja competetiva al usuario. Los intervalos de entrega de software deben ser lo mas coryos posibles considerando dias y semanas en lugar de años y meses. El equipo de trabajo esta conformados por la gente del negocio y desarrolladores durante todo el proyecto. El proyecto funciona sobre personas moivadas que tiene todo el apoyo y confianza que necesitan. El dialogo face to face es el método más eficiente y efectivo para comunicar información dentro de un equipode desarrollo. P7. El software que funciona es la mejor medida de progreso. P8. P9. P10. P11. P12. Los procesos ágiles promueven un desarrollo sostenido, el equipo de trabajo deben mantener un ritmo de desarrollo constante. La atención continua a la calidad técnica y el buen diseño mejoran la ágilidad. La simplicidad es esencial, se ha de saber minimizar el trabajo que NO se debe realizar. Las mejores soluciones de software surgen de los equipos autoorganizados. El equipo de trabajo debe autoevaluarese constantemente y ajustar su compartamiento. Fuente: Jeff Sutherland (1993) 3.5 Revisión de los factores críticos de éxito de la Inteligencia de Negocios (CSF) Como se ha descrito, las metodologías ágiles están tomando posiciones en los proyectos de Inteligencia de Negocios. Pero, son una solución definitiva? Son un enfoque válido para gestionar proyectos de Información? Tiene la agilidad la garantía en el éxito del proyecto de Información? Para responder a estas preguntas, primero tenemos que tener en cuenta los factores críticos de éxito (CSF) de los proyectos de Información. Un estudio realizado por Monash University (2003) llega a la conclusión de que el 85% de los proyectos de Inteligencia de Negocios no han logrado alcanzar ninguno de sus objetivos. Qué determina el éxito o el fracaso de estos proyectos? Para introducir los factores de éxito, se han agrupado en las siguientes seis categorías, conforme a la Tabla 8. 39

55 Tabla 8 Factores Críticos de Éxito de BI Al menos deben cumplir: Visualizar y reportear lo sucedido; facilitar la comprensión de lo sucedido en el CSF1. Herramientas BI pasado; predecir lo que sucederá; las herramientas BI tienen un gran deficit en los dos ultimos puntos. El éxito de las soluciones BI depende en gran medida de la cultura orgnizacional y el nivel de madurez de CSF2. Organizacional la organización, apoyados ademas por una cultura de medición. Especificamente los contenidos documentales (información no estructurada) que se manejan por fuera CSF3. Gestión del Conocimiento de las bases de datos asi como la dificultad de acceder al conocimiento personal, finalmente mientras se logra catalogar la información como esto toma tiempo la misma llega a un tiempo de caducidad. La parte intangible de una solución BI debe ser evaluada, sin embargo de la dificultad de evaluar los CSF4. Intangibles Sistemas de Información estratégicos especialmente en su valor intangible. El perfil de las personas involucradas en su ejecución y desarrollo sobre todo en el liderazgo del CSF5. Gente y Liderazgo proyecto. Mientras se ahonda en más y más documentación académica y propuestas metodológicas es importante CSF6. Conocimiento Académico tener claro que el proceso conceptual es sencillo: transformación de datos en información e información en conocimiento explicito. Fuente: (Gonzales & Mayol, 2011) Estas tablas serán utilizadas en la siguiente sección para determinar las relaciones más importantes entre los factores críticos de éxito y los principios ágiles para el caso del Servicio de Rentas Internas del Ecuador. 3.6 Relación entre el enfoque ágil y los factores críticos de éxito en los proyectos de Inteligencia de Negocios. El propósito de este análisis es tratar de identificar una relación clara entre los factores críticos de éxito de la Inteligencia de Negocios y los principios ágiles, identificados en el manifiesto ágil. En primer lugar se han clasificado y agrupado a todos los CSF, las mejores prácticas y recomendaciones (que se presentan a detalle en el Anexo 1 en 11 tablas de factores críticos de éxito de diferentes autores) se han clasificado en dos grupos básicos, considerando como guía la Tabla 8: los factores primarios (PF): las propuestas por más de cinco autores de entre varias metodologías de Inteligencia de Negocios. Los factores secundarios (SF): las propuestas por entre dos y cinco autores de varias metodologías de Inteligencia de Negocios. Por lo tanto, el análisis será representativo si tenemos en cuenta los factores de forma única tanto primarios en la Tabla 9 y secundarios en la tabla 10, para ampliar el contenido de estas tablas: en cuanto al código corresponde a un secuencial empezando con PF: si es factor primario o SF si es secundario, en la columna FACTORES tenemos la descripción del Factor, la columna REFERENCIAS son las 40

56 encontradas en el Anexo 1 correspondientes a 11 tablas de Factores críticos de éxito y la columna NUMERO DE REFERENCIAS es el número de las mismas. Tabla 9 Los factores primarios CODIGO FACTORES REFERENCIAS PF01 Gestión de Datos SOLOM-CSF-2, W & W-CSF-6; SOLOM-CSF-3; SOLOM-CSF 8-; BRIGG-CSF de 13, S & F-CSF-5, S & F-CSF-7; MOSS-CFF 9-, S & F-CSF-8; KO-CP-6; KO-CP-7; KO-CP-8; YGK-CSF-18; YGK-CSF- 20; YGK-CSF-21 NUMERO DE REFERENCIAS 15 PF02 PF03 PF04 Gestión de Proyectos y Metodología Comprender y manejar las necesidades de los usuarios de la organización Apoyo a la gestión SOLOM-CSF-9;MOSS-CFF-1;MOSS-CFF-4; Quinn-CFF2;MOSS-CFF-5;MOSS-CFF-10;KO-CP- 4;KO-CP5;YGK-CSF-8;YGK-CSF-9;YGK-CSF-17 Quinn-CSF1;F&M-CFF3; Quinn-CFF1; CHENOW-INT-3;CHENOW-INT-4;BRIGG-CSF-2; S&F- CSF-3;WEIR-BP-3;ABDU-LL-4;YGK-CSF-13 BRIGG-CSF-1;W&W-CSF-1;S&F-CSF-2; Quinn-CSF5;CHENOW-INT-1;W&W-CSF-2;ABDU-LL- 5;YGK-CSF-1;YGK-CSF-3 Lograr el éxito a los proyectos desde el F&M-CFF2;BRIGG-CSF-4;BRIGG-CSF-5; BRIGG-CSF-7;S&F-CSF-1; WEIR-BP-5; BRIGG-CSF- PF05 inicio 8;YGK-CSF-10 8 Selección cuidadosa de las PF06 Solom-CSF-5;Solom-CSF-7;Brigg-CSF-9;S&F-CSF-10;ADBU-LL-7;KO-CP-9;YGK-CSF-16 7 herramientas PF07 Usuarios involucrados en el proyecto F&M-CFF8;MOSS-CFF-3 ; BRIGG-CSF-10; W&W-CSF-4;WEIR-BP-4; YGK-CSF Fuente: Recopilado por Autor. Tabla 10 Los factores secundarios CODIGO FACTORES REFERENCIAS NUMERO DE REFERENCIAS SF01 Equipo de trabajo adecuado W & W-CSF-3;MOSS-CFF-2;W&W-CSF-5;YGK-CSF-2;YGK-CSF-14 5 SF02 La cultura organizacional Quinn-CSF4; Quinn-CFF4; Brigg-CSF-12;W&W-CSF-7;YGK-CSF-20 5 SF03 Diseño del modelo de Data Warehouse Brigg-CSF-6; S & F-6-CSF;Solom-CSF-4;ABDU-LL-1;KO-CP-2 5 SF04 Apoyo a la gestión Brigg-CSF-17;S&F-CSF-9;KO-CP-3;YGK-CSF-11 4 SF05 Conocimiento previo de los miembros del equipo Brigg-CSF-17;S&F-CSF-9;KO-CP-3;YGK-CSF-11 SF06 Apoyo de usuario al proyecto CHENOW-INT-2; Solom-CSF-10; Brigg-CSF-18 3 SF07 Estrategia/Gobernanza de BI YGK-CSF-7;W&W-CSF-8 2 SF08 Cargas incrementales WEIR-BP-1; Solom-CSF-6 2 SF09 Definición de Informes ABDU-LL-2;ABDU-LL Fuente: Recopilado por Autor. Analizando el numero de referencias en relación a las buenas practicas y factores criticos de éxito del Anexo 1, encontramos conforme a la Tabla 11 que el número total de referencias en los factores primarios y secundarios es 97, en la columna denominada PESO EN RELACIÓN AL TOTAL se calcula el valor individual de cada factor en relación al total de 97 referencias, por ejemplo en el codigo PF01 Gestión de Datos divide 15 para el numero total 41

57 de referencias 97 de ahí obtenemos 0,1546 que representa en porcentaje un 15%, finalmente la columna PESO ACUMULADO se tiene la sumatoria ascendente de estos pesos. CODIGO Tabla 11 Factores con pesos en función del total y acumulados FACTORES NUMERO DE REFERENCIAS PESO EN RELACION AL TOTAL PESO ACUMULADO PF01 Gestión de Datos 15 15% 15% PF02 Gestión de Proyectos y Metodología 11 11% 27% PF03 Comprender y manejar las necesidades de los usuarios de la organización 10 10% 37% PF04 Apoyo a la gestión 9 9% 46% PF05 Lograr el éxito a los proyectos desde el inicio 8 8% 55% PF06 Selección cuidadosa de las herramientas 7 7% 62% PF07 Usuarios involucrados en el proyecto 6 6% 68% SF01 Equipo de trabajo adecuado 5 5% 73% SF02 La cultura organizacional 5 5% 78% SF03 Diseño del modelo de Data Warehouse 5 5% 84% SF04 Apoyo a la gestión 4 4% 88% SF05 Conocimiento previo de los miembros del equipo 3 3% 91% SF06 Apoyo de usuario al proyecto 3 3% 94% SF07 Estrategia/Gobernanza de BI 2 2% 96% SF08 Cargas incrementales 2 2% 98% SF09 Definición de Informes 2 2% 100% % Fuente: Autor Finalmente conforme a la Tabla 11 si consideramos únicamente los Factores Principales para conformar una nueva Metodología se estaría considerando cerca de un 68 % de las referencias de mejores prácticas metodológicas de diferentes autores, el restante 32% corresponden a los Factores Secundarios con menores pesos que sin embargo deben considerarse para la construcción de la nueva Metodología. 42

58 3.7 Análisis de las relaciones para el caso del Servicio de Rentas Internas del Ecuador En la Tabla 12, se muestra que en cada componente con un signo más (+) si existe una relación positiva o un signo menos (-) en el caso de una relación negativa, considerando positiva si es un aporte de mejora a la metodología y en lo negativo al generar un riesgo, entre las CSF (filas) y un principio de los 12 principios de agilidad, en el caso de no tener ningún signo se considera no influyente o que la relación no es clara. Tabla 12 Relación CSF y principios ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador CODIGO P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 PF PF PF PF PF PF PF SF SF SF SF SF SF SF SF SF Fuente: Autor Para la Tabla 12 que define la naturaleza de la relación(es decir, su signo) entre la CSF y los principios ágiles se ha utilizado la experiencia en más de 500 entregables de solicitudes de información, proyectos la Inteligencia de Negocios entre otros, para el Servicio de Rentas Internas en Ecuador durante los últimos 14 años, considerando las definiciones de los principios ágiles del manifiesto ágil. Para identificar los factores críticos de éxito que guiaran la nueva metodología, se consideran los 5 (cinco) factores de éxito con mayor ponderación, para proceder a la 43

59 ponderación nos basamos en la Tabla 13, se han reemplazado los signos menos por el valor numérico de -1 y los signos positivos por el valor numérico de 1, de tal manera de poder realizar operaciones matemáticas con los valores. Tabla 13 Matriz numérica de la relación CSF y principios ágiles para el SRI CODIGO PESO EN RELACION AL P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 TOTAL PF01 15% PF02 11% PF03 10% PF04 9% PF05 8% PF06 7% PF07 6% SF01 5% SF02 5% SF03 5% SF04 4% SF05 3% SF06 3% SF07 2% SF08 2% SF09 2% Fuente: Autor En la Tabla 14 se indica los resultados de la ponderación en donde se multiplica el valor de la matriz de la posición en fila y columna correspondiente por la fila de la columna PESO EN RELACIÓN AL TOTAL, por ejemplo para la fila PF01 y columna P1 tenemos el valor numérico 1 positivo que se lo multiplica por 0,15 (peso no porcentual del 15%) que se encuentra en la fila PF01 en la columna PESO EN RELACIÓN AL TOTAL. 44

60 Tabla 14 Ponderación de la matriz numérica de la relación CSF y principios ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador CODIGO FACTORES P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 SUMA PF01 Gestión de Datos 0, ,15 (0,15) (0,15) - - (0,15) 0,15 0,15-0,15 PF02 Gestión de Proyectos y Metodología (0,11) 0,15 0, (0,15) (0,15) 0,15 0,15 0,15 0,15 (0,15) 0,35 Comprender y manejar las necesidades de PF03 los usuarios de la organización (0,10) 0,15 0,15 (0,15) 0, ,15 0,15 0,15 (0,15) - 0,52 PF04 Apoyo a la gestión 0,09 (0,15) 0,15 - (0,15) (0,15) 0,15-0,15 0,09 PF05 Lograr el éxito a los proyectos desde el inicio - 0,15 (0,15) (0,15) - 0,15-0,15 - (0,15) PF06 Selección cuidadosa de las herramientas - - 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) - - 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) - PF07 Usuarios involucrados en el proyecto - 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) - 0,15 0,15 (0,15) (0,15) (0,15) - (0,15) SF01 Equipo de trabajo adecuado 0,05 (0,15) 0,15 (0,15) - 0,15 (0,15) - - 0,15 (0,15) 0,15 0,05 SF02 La cultura organizacional - - 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) (0,15) - 0,15 0,15 0,15-0,31 SF03 Diseño del modelo de Data Warehouse 0,05 - (0,15) - - 0,15 (0,15) 0, ,15 0,15 0,36 SF04 Apoyo a la gestión - 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) - 0,15 - (0,15) 0,15 (0,15) 0,15 0,15 Conocimiento previo de los miembros del SF05 equipo 0,03 (0,15) 0,15-0,15 (0,15) 0,15 (0,15) - 0,15 0,15 0,15 0,49 SF06 Apoyo de usuario al proyecto 0,03 - (0,15) 0,15 (0,15) (0,15) - (0,15) 0,15 (0,15) (0,15) 0,15 (0,43) SF07 Estrategia/Gobernanza de BI - 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) 0,15 0,15 (0,15) 0,15 0,15 (0,15) (0,15) 0,15 SF08 Cargas incrementales - - 0,15 (0,15) - 0,15 (0,15) 0,15 (0,15) (0,15) - - (0,15) SF09 Definición de Informes 0,02 (0,15) - 0,15 (0,15) - 0,15 (0,15) - - 0,15 (0,15) (0,13) Fuente: Autor Una vez ponderados los valores se toman los 5 (cinco) primeros factores críticos de éxito con mayor puntaje y que serán la base de la definición de la nueva metodología ágil, en la Tabla 15 se muestran los resultados finales. Tabla 15 Cinco factores con mayor ponderación de la relación CSF y principios ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador 45

61 CODIGO FACTORES SUMA PF03 Comprender y manejar las necesidades de los usuarios de la organización 0,52 SF05 Conocimiento previo de los miembros del equipo 0,49 SF03 Diseño del modelo de Data Warehouse 0,36 PF02 Gestión de Proyectos y Metodología 0,35 SF02 La cultura organizacional 0,31 PF01 Gestión de Datos 0,15 SF04 Apoyo a la gestión 0,15 SF07 Estrategia/Gobernanza de BI 0,15 PF04 Apoyo a la gestión 0,09 SF01 Equipo de trabajo adecuado 0,05 PF05 Lograr el éxito a los proyectos desde el inicio - PF06 Selección cuidadosa de las herramientas - SF09 Definición de Informes (0,13) PF07 Usuarios involucrados en el proyecto (0,15) SF08 Cargas incrementales (0,15) SF06 Apoyo de usuario al proyecto (0,43) Fuente: Autor A continuación se detallan los 5 (cinco) factores críticos de éxito con mayor puntaje y que deberán ser la guía de la nueva metodología ágil. PF03 Comprender y manejar las necesidades de los usuarios de la organización. En cuanto, al entendimiento y manejo de las necesidades de los usuarios finales, por parte del Área de la Inteligencia de Negocios ha existido el trabajo permanente, en el cual la apertura a los cambios así como las entregas de información y de soluciones decisionales se han cumplido en plazos relativamente cortos y siguiendo cronogramas de trabajo (P2, P3). A diferencia del ambiente laboral en la Dirección de Tecnología, el clima laboral para el año 2012 del área de la Inteligencia de Negocios tuvo un porcentaje de 81% de satisfacción por parte del equipo de trabajo (P5), un promedio bastante aceptable, que se evidencio en lo fructífero del trabajo del área con los requerimientos de los usuarios. 46

62 Como se indicó con anterioridad, la explotación por parte del usuario de Herramientas de Reporteo, en donde no existió un proceso de Implementación de la Herramienta, sino más bien una capacitación permanente de la misma, en la cual la única dificultad ha sido que para un determinado momento no existan personas que conozcan el tema de capacitación de Herramientas la Inteligencia de Negocios (P7, P8, P9, P10). El reto de la nueva metodología es establecer un mecanismo más ágil para la comprensión de las necesidades de información considerando el notable incremento de las mismas. SF05 Conocimiento previo de los miembros del equipo A diferencia de los Sistemas Transaccionales, en las etapas de Programación e Implementación específicamente, para los temas de la Inteligencia de Negocios la experiencia del negocio es por demás un tema vital, de hecho es el valor adicional que apuntala la utilización de las metodologías ágiles a ser aplicadas (P1, P2, P3, P4, P6, P8, P11, P12) Pese a los enormes beneficios para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador en la aplicación de las metodologías ágiles, es importante considerar este factor como un riesgo potencial debido a la tasa de rotación del personal informático entendiendo que se pueda compartir los conocimientos compartidos. SF03 Diseño del Modelo de data warehouse Otro importante factor, es si la Institución se expondría a un escenario en donde el Diseño de los Modelos de Información y específicamente el Modelo del data warehouse institucional no se lo haga de una manera experta y sean atendidos por criterios operacionales o de mal diseño, se llegaría a no contar con la información requerida pese a tener almacenados millones de datos. Adicionalmente, la granularidad elegida, que corresponde al nivel de detalle de la dimensionalidad de los datos, es una decisión que parte del conocimiento profundo del negocio y para llegar a ese conocimiento se ha requerido previamente una interrelación con los usuarios finales, después de muchos años de trabajo. 47

63 PF02 Gestión de Proyectos y Metodología El Servicio de Rentas Internas del Ecuador ha liderado los temas tecnológicos del Sector Publico Ecuatoriano, reconocido siempre por su actitud proactiva a los cambiantes temas tributarios y en general de la Política Económica Nacional (P2), tan solo en los últimos 5 años se han implementado cerca de 12 reformas tributarias, comparado los últimos 20 años en los cuales apenas se implementaron 3 reformas. Los mantenimientos imperiosos y no planificados cambios así de las reglas de negocio y por ende del software operacional (P3), debido a que desde la creación de la Entidad Tributaria, se generó tempranamente una capa de Reporting (P7, P8) con herramientas de fácil uso, lo que aseguro a los usuarios de negocio la consulta de datos oportuna pero incluyo las debilidades del uso de una herramienta analítica para temas operacionales. Al contar con un área, dedicada a temas de Inteligencia de Negocios (P9 y P10), se tiene un aporte directo a la asistencia continua y la simplicidad de atención a los usuarios finales, de la misma manera tanto la arquitectura como el diseño se encuentran delegados al área de la Inteligencia de Negocios (P11). En cuanto a los puntos negativos (P1) la tercerización del desarrollo de software sin haber partido de un esquema de arquitectura empresarial consensuado, específicamente en el componente de arquitectura de Procesos, ha generado una percepción de entregas de software fuera de tiempo a nivel de las aplicaciones operacionales del core tributario. Esta percepción inevitablemente afecta a la concepción que el usuario tiene sobre los temas de Inteligencia de Negocios. La motivación del personal de tecnología (P5) y en general la imagen de la Dirección de Tecnología, ha sufrido una decaída en los últimos años, la rotación de personal muy alta y la falta de un sentido de pertenencia institucional, ha ocasionado que los técnicos de turno utilicen al Servicio de Rentas Internas como su escuela de capacitación técnica, complicando de esta manera la formación de equipos de trabajo altamente eficientes (P6). 48

64 SF02 Cultura Organizacional El ambiente y la atmosfera organizacional son determinantes para la productividad y cumplimiento de metas de los funcionarios, ante un elevado nivel de rotación de personal se hace evidente perder la memoria institucional en cuanto a la misión, visión y objetivos institucionales, teniendo el riesgo de con el tiempo, se evidenciará un problema serio de cumplimiento de metas. 49

65 CAPÍTULO IV 4.1 Metodología de Inteligencia de Negocios Aplicando Principios Ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador En el capítulo anterior, se planteó los criterios de éxito a considerar estructuralmente en las Metodologías de Inteligencia de Negocios y en particular para el caso del Servicio de Rentas Internas del Ecuador aplicando los principios ágiles Proceso El modelo de cascada tradicionalmente utilizado para el desarrollo de las soluciones de Inteligencia de Negocio, son pasos sucesivos orientados al no regreso de actividades, encontrando similitudes con el manejo de proyectos, como se puede observar en la Figura 6. Figura 6 Modelo tradicional en cascada para soluciones BI Fuente: Autor Las etapas de Levantamiento de Requerimientos de Usuario, Diseño, Pruebas e Implementación, en el modelo de cascada, son decisivas para los posibles retrasos en el proyecto de desarrollo de software, debido a los diversos problemas en las Pruebas o Implementación, fallas de Diseño que de haberlas, a su vez requieren replantear los requerimientos de usuario llevándonos a un círculo vicioso que al final puede provocar meses de retrasos e incumplimientos. 50

66 Simultáneamente las etapas de Análisis y Codificación, se deben rehacer ya sea parcial o completamente, en función de los cambios que correspondan, pero la práctica indica que para el caso de los Proyectos de Inteligencia de Negocios, por la naturaleza cambiante de los requerimientos debido a su enfoque en los datos y no en el proceso transaccional sea acentúa la diferencia con los métodos tradicionales. La nueva metodología resume una categorización de los métodos ágiles, analizados en el capítulo anterior y propone un proceso ajustado a la realidad de la Inteligencia de Negocios para el caso del Servicio de Rentas Internas del Ecuador, esto se resume en la Figura 7. Figura 7 Proceso de la nueva metodología de Inteligencia de negocios aplicando principios ágiles Figura: Autor. La nueva metodología consta de tres principios básicos o pilares: Entendimiento, Construcción y Aplicación y a su vez de tres divisiones en sub fases en donde cada ciclo es iterativo e incremental, en cada división. La primera división se refiere al Entendimiento del Negocio, de Datos y al planteamiento de objetivos en cuanto a la necesidad de solución Inteligencia de Negocios, el segmento de la división denominada Preparación de Datos, es a su vez el segmento conductor de la siguiente sub fase esto es la Construcción y se conecta a la próxima división en donde consta el Modelado de Información y de los flujos ETLs, La construcción de ETLs y el Despliegue de la información, se realiza de una manera muy temprana y ágil, este último es el segmento conductor de la siguiente fase: la de Aplicación en donde se tienen dos sub fases que son el Uso y la 51

67 Evaluación del Uso. La nueva metodología sugiere 3 iteraciones cuyo porcentaje de avance es muy similar, para la primera iteración: 33%; segunda iteración: 31% y la tercera iteración: 37%, esto asegura un desarrollo incremental sostenido. En el caso de existir un siguiente grupo de iteraciones se recomienda disminuir en un 10% los porcentajes de las iteraciones (alcanzando un 90% del tiempo inicial), de la misma manera de existir un aumento del número de recursos asignados, se explicara en las siguientes secciones el manejo de roles y recursos. En la Figura 8 se dibujan las tres iteraciones iniciales, en función de llegar a un alcance completa se entiende que la brecha se completara después de la tercera iteración: Figura 8 Tres Iteraciones iniciales recomendadas en la nueva metodología. Fuente: Autor En la Tabla 16 tenemos los pesos asociados para las actividades e iteraciones indicando el porcentaje, peso y factor a aplicar, conforme los factores de éxito para el caso del Servicio de Rentas. En principio, se asigna para la primera iteración la siguiente distribución de cada fase: para Entendimiento: 60%, Construcción: 30% y para Aplicación: 10%. Para la primera iteración y su fase de entendimiento, asumiendo el entendimiento del negocio como la principal fase un peso mayor esto es 4, seguido de la preparación de la data de peso 3, para conectar con la siguiente fase esto es 52

68 construcción y un peso mayor al modelado con 3, seguido de la construcción de ETLs finalmente el despliegue inicial para la Fase de Construcción y la fase de Aplicación con un peso de 1. Para la segunda iteración se da mayor énfasis a la fase de Construcción con un 60%, por tanto la fase entendimiento tendrá un 30% y de aplicación 10%, dentro de la fase de Entendimiento se da mayor peso a la preparación de la data con peso de 4 y de entendimiento de datos con un peso de 3. Para la fase de construcción los ETLs tienen el mayor peso esto es 3 y finalmente para la fase de aplicación el uso tiene mayor peso al tener muy avanzada la construcción. La tercera iteración prioriza la fase de aplicación con un 60%, la de construcción sigue siendo importante con un 30% y el entendimiento queda en un 10%, en la etapa de entendimiento queda la preparación de los datos como más prioritaria con 4, en la etapa de construcción el peso asignado al despliegue es 3 y en el caso de la aplicación el uso y evaluación mantienen los mismos pesos, debido a la importancia de la satisfacción del usuario final. Tabla 16 Pesos a considerar en los tiempos para cada iteración de la Metodología. Fuente: Autor El cálculo de los factores viene dado por la proporción de cada peso en función de su etapa por ejemplo la primera iteración el peso 4 y de la fase el peso total 10, por tanto el equivalente al 4 es 0,4 para la fase, considerando el porcentaje de la fase es decir el 60% entonces el peso del factor será 0,24, lo mismo se aplica a todos los factores. 53

69 Considerando como ejemplo tres semanas de 40 horas laborables a las tres iteraciones y suponiendo un requerimiento con la mencionada duración en la tabla se muestra en la Tabla 17 una distribución de tiempo en horas: Tabla 17 Distribución de tiempos considerando 3 iteraciones de 40 horas laborables Entendimiento Construcción Aplicación Fuente: Autor En la Figura 18 se esquematiza, en tres etapas para cada línea las diferentes fases y sub fases como se puede notar la metodología privilegia en tiempos tres actividades: Entendimiento del negocio, construcción de ETLs y uso de la solución, las demás actividades apoyan a estas tres actividades. Iteración 1era 2da 3era Entendimiento del Negocio Entendimiento de Objetivos Entendimiento de Datos Prepración de los Datos Modelado ETLs Despliegue Uso Evauación Tabla 18 Actividades de la nueva metodología en función de sus pesos Distribución de actividades de la Metodologia para un ciclo completo de 40 hotas de cada iteracion Entendimiento del Negocio Entendimiento de Objetivos Entendimiento de Datos Prepración de los Datos Modelado ETLs Despliegue Uso Evauación Fuente: Autor. A continuación se explica a detalle las actividades de cada fase / sub fase. 54

70 Entendimiento Esta fase podría considerarse como la base de la descripción de los objetivos del proceso de información en el sentido de las necesidades del negocio, datos y requerimientos, fundamentalmente en esta etapa podemos hacer una cuantificación inicial del número óptimo de iteraciones y la unidad de tiempo a gestionar (semanas / horas), los cálculos están basados en un 60% de más de 500 pedidos de información de Inteligencia de Negocios para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador solicitados al área correspondiente, y que históricamente han tenido una duración de tres semanas en promedio. La nueva metodología, a diferencia de las metodologías tradicionales incluye todos los procesos que conducen a la comprensión del negocio y de los datos, en función de ese conocimiento se procede a la preparación y procesamiento de los mismos. Las metodologías tradicionales en el análisis no incluyen ningún tipo de procesamiento sino que se espera a la construcción para proceder a cualquier tipo de procesamiento de la data. Debido a la velocidad que requiere un enfoque ágil, la nueva metodología contempla sesiones de entrevistas face to face, en donde se documentan los requerimientos utilizando actas de reunión o ayudas memoria, muy aplicables en instituciones del sector público o privado. Se sugieren dos reuniones de trabajo del equipo, a primera hora del primer día de la semana y una segunda reunión el último día laborable de la semana a última hora. La primera reunión tiene como objetivo la planificación de actividades, la segunda se refiere al monitoreo de las actividades semanales. En la reunión de Monitoreo los integrantes del Equipo presentan la guía de avance de actividades que deberá ser llenado a diario, comparando este tipo de reuniones con la Metodología SCRUM, para este caso no se realiza la reunión diaria de chequeo de diez minutos habitual en SCRUM. 55

71 A diferencia, la nueva metodología mira las tres primeras sub fases como un todo, la lógica detrás de esta sugerencia, es que no es fácil definir los objetivos de la solución de Inteligencia de Negocios sin profundizar en los datos y conocimientos de negocio. Por tanto se propone que el proceso de preparación de datos también se pueda ver como integrado con estos tres procesos en la fase de entendimiento. La descripción de cada una de estas sub fases es la siguiente: Entendimiento del negocio Este es el punto de partida de la nueva metodología. La principal de esta sub fase es la comprensión de los objetivos de la solución de Inteligencia de Negocios y los diferentes requisitos del problema. Las diferentes tareas se llevan a cabo durante esta sub fase, incluyendo: la determinación de las necesidades de información del negocio, la evaluación de la situación actual y como se construirá la solución de Inteligencia de Negocios, al mismo tiempo la definición de las reglas de negocio básicas. Entendimiento de los Datos Esta es otra actividad vital en cualquier aplicación de Inteligencia de Negocios. En esta sub fase se busca guiar a los usuarios a familiarizarse con los datos, con la finalidad de considerar la mayoría de problemas que pueden aparecer en las siguientes fases. Se llevan a cabo diferentes tareas que incluyen: recopilación inicial de datos, exploración, descripción y la verificación de la calidad de los mismos. Establecimiento de Objetivos Este paso utiliza los resultados de los dos pasos anteriores para formular los objetivos de la aplicación de la Inteligencia de Negocios e hipótesis que deberá cumplirse. Revelan el hecho de que las habilidades técnicas y los 56

72 conocimientos del negocio pueden descubrir nuevas ideas y soluciones que no se han analizado anteriormente. Preparación de datos Los datos casi siempre suelen presentarse incorrectos, incompletos e inconsistentes; las técnicas de preparación de datos contribuyen a la calidad de los mismos, y por lo tanto, ayudan a mejorar la exactitud y eficiencia de las actividades de explotación de los datos. De esta manera una adecuada preparación de los datos constituye un paso sumamente importante en el proceso de descubrimiento de conocimiento, ya que de las correctas decisiones va a depender en gran medida la calidad de los datos que originaron las mismas Construcción Esta fase se ocupa de temas relativos a la construcción de los componentes de usuario final por tanto no deberá ser eminentemente técnica, es necesaria una eficiente comunicación con una diversidad de personas con experiencia técnica y del negocio, es importante la negociación y cómo se manejan los problemas e interdependencias entre los usuarios. En la nueva metodología se aprovecha la experticia de las personas del equipo de trabajo con experiencia. Modelado En esta sub fase se realiza la selección del método de modelado o algoritmo más adecuado para la solución del problema de la Inteligencia de Negocios a resolver. Diferentes algoritmos de modelado de datos se pueden utilizar para implementar las tareas de análisis utilizando una o más combinaciones de modelos multidimensionales, minería de datos, árboles de decisión, redes neuronales, etc. 57

73 En cuanto a las soluciones de data warehouse el modelamiento incluye las opciones de diseño de modelos de información multidimensional: copo de nieve, estrella, constelación, así como el diseño del transporte de datos tanto de infraestructura técnica y no técnica de los ETLs, Starting, Stagings areas, ODSs, data marts y data warehouse en general. ETLs Esta actividad es la más costosa en recursos con relación a las demás tareas, el ETL (Extract/Transform/Load), consiste en la transformación de datos en información, mientras que la preparación de datos se utiliza comúnmente en las fases de descubrimiento de datos explicados anteriormente. La lista de actividades y tareas incluye: selección de datos, limpieza, construcción, integración y formateo entre otras. Despliegue Es la primera puesta a disposición al usuario final de los datos, después de los procesos de transformación conforme a los diseños de modelos realizados en los pasos anteriores mediante un proceso incremental, considerando que en inicio no se requieren todos los datos, sino más bien mediante diferentes procesos de conciliación o cuadre que se lleguen a definir se podrá completar la información requerida Aplicación La nueva metodología se centra en revisiones desde diferentes perspectivas para mejorar la calidad de los componentes que incluyen: cliente, técnicas, prácticas y estado de proyecto. Los comentarios de los usuarios y la visibilidad de la solución en función del cumplimiento de requerimientos es el resultado de esta fase. El mecanismo usado para lograrlo es la conformación de un grupo de enfoque en el que el usuario trabaja arduamente revisando su propia aplicación. Las revisiones técnicas son también claves e importantes para ofrecer productos de calidad. 58

74 Las sesiones post mortem y las revisiones del estado de la solución de Inteligencia de Negocios son necesarias para evaluar el progreso de cada fase y el estado de todo el proceso, pero la comunicación juega un importante papel en la nueva metodología. Uso Esta es una sub fase vital, que asegura que todos los pasos anteriores fueron apropiados para el logro de los objetivos de la solución de Inteligencia de Negocios. Los resultados correctos del modelado o los métodos se almacenan en el repositorio de conocimiento, incluso si no son relevantes para los proyectos de Inteligencia de Negocios, ya que pueden ser re utilizados en cualquier iniciativa futura. Evaluación Este es el punto final de cada iteración de la nueva metodología. La información descubierta por esta sub fase, deberá organizarse y presentarse de manera que el usuario pueda utilizarla. Los proyectos de la Inteligencia de Negocios pueden tener diferentes maneras de presentar la información tales como: informes analíticos, cuadros de mando, alertas, etc. Las actividades de revisión del estado de la solución de la Inteligencia de Negocios se llevan a cabo después de la implementación de cada iteración con el fin de evaluar los resultados actuales y para prepararse para las próximas actividades de la iteración Roles de la nueva metodología Los proyectos de la Inteligencia de Negocios requieren personal calificado y capacitado. La mayoría de los modelos de procesos de la Inteligencia de Negocios ignoran la implicación del talento humano en sus ciclos de vida, es necesario hacer hincapié en la importancia de involucrar al personal en los modelos de procesos de Inteligencia de Negocios, incluyendo: jefe de proyecto, analista de negocios, ingeniero de datos, minero de datos, experto del ámbito del negocio, ingeniero del conocimiento y gerente estratégico. 59

75 El modelo de procesos de la nueva metodología, debe contar con la participación de la gente considerada como crucial para las aplicaciones de Inteligencia de Negocios, su participación es diferente de los recursos de gestión de proyectos que requieren diferentes tipos de roles como: gerente de proyecto, desarrollador, testers, etc. En cambio, los roles de profesionales en la nueva metodología son los siguientes: El analista de negocios es el responsable de la comprensión de los diferentes aspectos de la actividad analizada. Además debe tener habilidades de Tecnologías de Información y del negocio, suficiente experiencia en aplicaciones de Inteligencia de Negocios. Su función básica es la concepción de los objetivos de la solución de Inteligencia de Negocios en colaboración con el analista de datos, experto en el ámbito del negocio, y el gerente estratégico o sponsor. El papel del analista de negocios tiene un papel crucial en la fase de entendimiento de la nueva metodología. El analista de datos es el experto en el data warehouse o data mart. Es el encargado de analizar las fuentes de datos y tiene suficiente experiencia para diseñar y construir los componentes de Inteligencia de Negocios. Es también responsable de la gobernabilidad, arquitectura, integración y calidad de datos. Aunque algunos investigadores separan los roles del analista y el ingeniero de datos, su trabajo en diferentes empresas es el análisis de datos que requieren las mismas capacidades y experiencias humanas. El analista de datos tiene un papel crucial en la preparación de los datos en la fase de entendimiento de la nueva metodología. El experto en el ámbito del negocio tiene un papel importante en el apoyo al trabajo de todos los recursos de Inteligencia de Negocios, utilizando su conocimiento para asegurar que el proyecto de la Inteligencia de Negocios establezca objetivos y resultados correctos y beneficiosos; también es responsable de la externalización del conocimiento y su socialización. El minero de datos o diseñador la Inteligencia de Negocios utiliza los datos proporcionados por el analista e ingeniero de datos para la generación de los 60

76 algoritmos de minería de datos o el modelo de Inteligencia de Negocios. Debe ser un experto en la materia y con buenas experiencias en estadísticas, bases de datos y los métodos de minería de datos y algoritmos. El ingeniero de información, tiene la función de asegurar que la información se obtenga, transfiera y almacene de forma estructural en un repositorio de conocimiento. Tiene un papel crucial de los beneficios de la construcción de una aplicación de la Inteligencia de Negocios institucional mediante la mejora del conocimiento de la organización. El gestor estratégico o sponsor asegura la función de la Inteligencia de Negocios en la construcción y el logro de la estrategia institucional. De acuerdo a la misión de la organización y los objetivos a largo plazo. Este papel estratégico tiene que ser realizado por el administrador estratégico con el apoyo de todos los demás recursos de Inteligencia de Negocios, principalmente del analista de negocios, experto en el ámbito de negocios y el ingeniero del conocimiento. El modelo de procesos de la nueva metodología se concentra en técnicas humanas basadas en la comunicación de la información con el usuario en el lugar de estar enfocados en grupos de usuarios y reuniones diarias cortas. El enfoque principal del modelo es maximizar la información transferida y que se repartan entre las diversas partes interesadas de la solución de Inteligencia de Negocios Aplicación para una problemática de un proceso tributario para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador. En la Consultoría de Business Intelligence para la Reestructuración del Data Warehouse Institucional del Servicio de Rentas Internas, LCC-SRINAC , se determinó que el área de la Inteligencia de Negocios tenía un nivel de madurez Adolescente, y recomendaba diversas medidas para llegar a un nivel Adulto, entre las que se pueden mencionar las siguientes: Separar el la Inteligencia de Negocios operacional del analítico. 61

77 Utilizar las herramientas correctas para los tipos de usuarios que correspondan. Definir entregables claros y concretos. Metodología de desarrollo de soluciones la Inteligencia de Negocios orientada al usuario (precisamente se propone una). Considerando estas recomendaciones, la presente investigación refiere la solución de una problemática concreta en la cual se pueden analizar los beneficios de los principios ágiles, por tanto en esta sección se describe la implementación de la nueva metodología, en el Anexo 2 se detallan todos los entregables y pasos que se siguieron, para el caso de los Reportes Ejecutivos generados por el Área de Sistemas de Información del Servicio de Rentas Internas, en general se empezó ajustándonos a un cronograma inicial de 40 horas para la primera iteración como se muestra en la Tabla 19. Tabla 19 Cronograma inicial para sistematización de Reportes Ejecutivos para el SRI Fuente: Autor Primera Iteración: Entendimiento del Negocio (10 horas): Se realizó con el usuario una sola sesión de 10 horas con la explicación de la problemática, que puede resumirse en: La información solicitada integra al menos 7 fuentes de datos diferentes. La necesidad incluye la masividad del reporte. 62

78 La importancia de los tiempos de respuesta. Flexibilidad en los reportes finales que agreguen información que explique ciertas partes del reporte. Se adjuntó suficientes ejemplos y explicación de las dificultades de obtención de los reportes para la Dirección General. Existe mucha presión por los tiempos de respuesta, dado que un reporte para una sola consulta puede obtenerse en cerca de 45 minutos. Al final de esta sesión se graficó en la herramienta el diagrama del proceso de información para los Reportes Ejecutivos, en la siguiente sesión únicamente se discutirá y se confirmara el diagrama. Establecimiento de Objetivos (2 horas) Conforme al cronograma y en conjunto con el usuario se estableció los alcances de la solución, así como los entregables, además se definió que únicamente es necesario un solo ciclo de tres iteraciones que serán cubiertos en tres semanas de 40 horas laborables. Las actividades principales fueron las siguientes: Construcción de una herramienta de reporteo ejecutivo que integre la información del contribuyente desde diferentes fuentes de información. Considerar tiempos óptimos de ejecución de la herramienta, se parte de la línea de 45 minutos promedio de ejecución. Adicionalmente se definió las herramientas y entregables con las que se van a trabajar y la forma como se van a presentar al usuario. De las tantas y tantas herramientas que se pueden utilizar para los temas referentes a las construcciones de Inteligencia de Negocios, se definió la utilización de las que se indican en la Tabla 20, prestando mayor interés no las marcas sino a la utilización del concepto de la herramienta, para el caso del Servicio de Rentas Internas del Ecuador la plataforma oficial de la Inteligencia de Negocios al momento de esta investigación es SAP. 63

79 Tabla 20 Ejemplo de utilización de herramientas en sus fases Fuente: Autor En cuanto a los entregables se definieron los que se muestran a continuación en la Tabla 21. Fase de la metodología Paso de la metodología Entendimiento del negocio Craft.CASE Entendimiento de datos Entendimiento Objetivos Construcción Aplicación Preparación de datos Modelado ETLs Despliegue Uso Evaluación Craft.CASE Microsoft Office Crystal Report Power Designer Herramientas Data Services - SAP Universos - SAP Widget, cuadro de mando, etc - SAP Microsoft Office Tabla 21 Entregables de la nueva metodología Fase de la metodología Entendimiento Construcción Paso de la metodología Entregables Entendimiento del negocio Diagrama del proceso de información Entendimiento de datos Matriz fuente - destino Objetivos Requerimiento de información Preparación de datos Reportes operacionales Modelado Modelo ETLs Flujo de ETLs Aplicación Despliegue Uso Evaluación Universo sap Widget, cuadro de mando, etc Informe post implementación Fuente: Autor. Entendimiento de Datos (5 horas) En esta actividad se realizó una revisión de los Informes Ejecutivos generados manualmente, con una serie de consultas a la base de datos y que sirvieron para generar los mencionados reportes, al momento es una verificación de los datos ejecutados en algún momento, por tanto el entendimiento puede llegar a complicarse de tal manera de confundirlo con tareas de cruces de información o cuadre de datos, se debe evitar perder tiempo innecesario en realizar estas tareas operativas. 64

80 Preparación de los datos (7 horas) En esta actividad se aprovecha el haber obtenido ciertas rutinas y querys de las actividades anteriores, mismas que se ejecutan en las herramientas de reporteo y se presentan al usuario, de esta manera aseguramos dos cosas: La seguridad del entendimiento del negocio con datos concretos sobre todo en el formato requerido (fechas, validaciones básicas, cálculos, etc.) Revisamos la complejidad de la transformación de los datos en información, podría ser que como resultado de esta primera etapa se pueda definir un ciclo adicional debido a problemas en la data que en inicio no fueron detectados. Modelado (6 horas) Se realizó el modelado de la solución técnica inicialmente con la diagramación del proceso de transformación del dato en información y particularmente los ETLs necesarios, a diferencia de los modelos entidad relación los modelos de información no se basan en reglas de normalización, y se parte de la definición de las dimensiones, hechos u otros objetos de base de datos necesarios. ETLs (4 horas) Se inicia con la construcción de los ETLs, en este caso no se requiere un modelo dimensional sino más bien un modelo de información por tanto empezamos con el diseño de las vistas que correspondan a 9 dimensiones preliminares y una vista central de medidas, se tomara como base el número de ruc como el elemento que integra las diferentes fuentes de datos. Todo este modelamiento es preliminar, dejando para la siguiente iteración la construcción de la tabla de hechos. Despliegue (2 horas) Mediante esta actividad se publica la capa semántica de la solución de BI, iniciando la creación de un Universo SAP cuyo contenido son las dimensiones preliminares, aún no se tendrá la totalidad de las tablas de la base de datos, sin embargo para esta primera iteración se gestionan temas como la configuración 65

81 de la Herramienta a nivel de conexiones y la creación de los usuarios que accederán al Universo. Para empezar a desplegar las siete fuentes de datos se inicia con la creación de cada vista sin aún toda la funcionalidad asociada, se procede a utilizar un número de RUC de algún caso representativo, especialmente que se haya concluido que compromete los tiempos de respuesta. Uso (1 hora) Para el uso inicial, se plantea la configuración de las herramientas, para el acceso al universo creado en la actividad anterior, dependiendo la complejidad de la solución aquí se puede llegar a tener todo un proceso adicional de diseño y construcción sobre las herramientas finales. Para el caso de los Reportes Ejecutivos la complejidad se la resolvió en la actividad de ETLs y despliegue, por el requerimiento de que se busque una considerable mejora en los tiempos de respuesta, la definición fue que los temas de desempeño deben ser resueltos a nivel de base de datos e infraestructura. Evaluación (3 horas) La evaluación de esta primera iteración, consiste en una revisión completa de todas las actividades anteriores, que permitan planificar las dos siguientes iteraciones, en el caso de los Reportes Ejecutivos se detectó dos problemas a resolver en la siguiente iteración: Del promedio de una consulta individual para el caso de un RUC representativo, el tiempo de respuesta es de 45 minutos, el 60% de este tiempo es consumido por las consultas denominadas Ranking de Compras y Ventas. El problema se extiende a la fase de Despliegue porque un cálculo denominado ranking, solicita los 20 primeros clientes o proveedores en cuanto a ventas y compras, pero el número 20 es un parámetro que puede variar mañana pueden solicitarse los 30 o 40 primeros o últimos dependiendo. 66

82 Segunda Iteración: Entendimiento del Negocio (1 hora): En la segunda iteración se revisó y depuro el modelo de información por tanto se incluye como parte de la documentación de la solución mismo terminado. De existir algún ajuste o redefinición se trataría en la actividad de evaluación de esta misma iteración. Establecimiento de Objetivos (2 horas) En cuanto al establecimiento de objetivos, nos concentramos en la solución de la solicitud del ranking de compras y ventas, el objetivo será la reducción de los tiempos de respuesta de 45 minutos a 3 minutos promedio, para lo cual se deberá definir de aquí en adelante la mejor técnica a nivel informático en cuanto a base de datos. Entendimiento de Datos (4 horas) En la segunda iteración conforme al hallazgo del punto anterior se concluye lo siguiente: En lugar de tomar el total de la base de datos para después realizar la sumatoria y proceder a obtener el Ranking, partimos de una tabla ordenada de mayor a menor valor de ventas y compras, matemáticamente obtenemos la media aritmética y extraemos solamente los valores mayores a la media. Finalmente se suma rizó la tabla reducida y se procesó para obtener los n primeros valores del ranking. Preparación de los datos (5 horas) Se realiza un chequeo mediante reportes de diferentes rucs de tal manera de armar casos que nos servirán para demostrar si la solución sugerida es óptima, en cuanto a los tiempos de respuesta, encontramos un promedio, al ensayar la solución con cincuenta RUCs, de 7,4 minutos, siendo aún superior al valor que pretendemos llegar, en la siguiente iteración revisaremos nuevamente el tema. 67

83 Modelado (8 horas) Se procede a concluir con el modelo de información resultante, adicionalmente se modelan las tablas en donde se realizara la acumulación temporal de los resultados parciales, para que posteriormente sean procesados en forma de suma y en formato de ranking de valores de compras y ventas (proveedores y clientes). ETLs (12 horas) La actividad más compleja y ardua de toda la nueva metodología, se construyeron todas las rutinas necesarias para la ejecución de la carga de las diferentes fuentes de datos y adicionalmente las tablas temporales para la pre sumarización de valores de compras y ventas para el caso de proveedores y clientes. Despliegue (4 horas) Se verificaron casos adicionales de rucs a través de la herramienta de reporteo, revisando la mejora de los tiempos de respuesta y la exactitud en la información que retornan los reportes transaccionales. Uso (3 horas) Se realizó un uso aún más intensivo probando los datos, con aproximadamente 100 rucs, ejecutando los primeros reportes operacionales desde la Herramienta de usuario final. Evaluación (1 hora) Para esta segunda iteración se revisó todo el proceso, incluida la iteración anterior, nos centramos nuevamente en la revisión de los tiempos de respuesta del Ranking de los proveedores clientes, por ser en esta consulta con tiempos de respuesta no adecuados antes de presentar la nueva solución Tercera Iteración: Entendimiento del Negocio (0 horas): Al llegar a esta iteración se tiene un completo entendimiento del negocio. 68

84 Establecimiento de Objetivos (1 hora) En esta iteración, se depura el documento final de establecimiento de objetivos. Entendimiento de Datos (1 hora) En la tercera iteración se documenta las acciones tomadas en la etapa de entendimiento de datos de la iteración anterior conforme a la solución técnica implementada. Preparación de los datos (2 horas) Una vez implementadas las soluciones de la iteración anterior se probaron nuevamente los reportes operacionales, se registró un tiempo promedio de 3 minutos que se ajusta a los objetivos planteados para la solución. Modelado (2 horas) Se concluye con el modelo de información, como resultado de las redefiniciones y afinaciones en especial a la optimización de los tiempos de respuesta de los reportes operacionales en cuanto al ranking de proveedores y clientes. ETLs (4 horas) Finalmente se implementó en el flujo logs de auditoria y de desempeño de cada una de las fuentes de datos y se realizaron las últimas pruebas de desempeño. Despliegue (6 horas) Se realizaron pruebas aleatorias de diferentes rucs y de la consulta con muchos más datos, se afinó la consulta a nivel de reportes operacionales del ranking y de las seis consultas adicionales. Uso (12 horas) Se publicó al usuario final, las consultas definitivas, ajustando formatos, tipos de letra, integración de datos a nivel de la publicación del Universo final y el despliegue de parámetros. 69

85 Evaluación (12 horas) El usuario realizo una evaluación final recorriendo todas las opciones, probando ergonomía y facilidad de uso, en este caso la solución cubre a satisfacción las necesidades del usuario. Tabla 22 Comparación entre la construcción de Reportes Ejecutivos bajo una metodología tradicional y ágil Etapa Semanas Levantamiento de Requerimientos 2 Funcionales Análisis 9 1era Iteración 2da Iteración 3ra Iteración Diseño 4 Entendimiento 60% 30% 10% Codificación 9 Construcción 30% 60% 30% Pruebas 3 Aplicación 10% 10% 60% Implementación 3 30 semanas 3 semanas 58% de un año 6% de un año Tiempo de Respuesta Reporte Critico: 45 minutos Tiempo de Respuesa Reporte Crítico: 3 minutos Fuente: Autor. 70

86 CAPÍTULO V 5.1 Consideraciones de Réplica de la nueva Metodología La implementación de una arquitectura, para la réplica de la nueva metodología en otras organizaciones, no debe dejar de considerar las innovaciones en el ámbito de la Inteligencia de Negocios que se han dado en los últimos años, que enfrentan a una disyuntiva tecnológica, se debe o no emprender con construcciones físicas del data warehouse, cuando estas pueden ser de cierta manera virtualizados. En cuanto a la gestión de la nueva metodología, es necesario analizarla no solo desde el punto de vista de BI, sino desde otros dominios como son: Inteligencia Analítica, inteligencia continúa e inteligencia de contenidos y fundamentalmente desde el ciclo de vida de la gestión de la información Arquitectura de la Metodología de Inteligencia de Negocios aplicando Principios Agiles. La metodología expuesta en el capítulo anterior, concentra sus resultados efectivos en tres actividades de cada uno de los ciclos, entre ellos, el cuello de botella es la construcción de soluciones de Inteligencia de Negocios, para lo cual en este trabajo de investigación se propone una arquitectura que apoye y facilite significativamente esta actividad. El referirla como una arquitectura de la Inteligencia de Negocios ágil, seria considerarla sobre todo en cuanto al almacenamiento de datos con nuevos componentes tecnológicos, entre ellos una plataforma de base de datos en memoria y de disposición de columnas que son conceptualmente un habilitador de la tecnología para la agilidad de Inteligencia de Negocios. La baja de costos de las memorias de todo tipo, en la industria computacional ha fomentado que las nuevas tecnologías de almacenamiento de información cambien sustancialmente, en procura de mejorar los tiempos de respuesta de las aplicaciones no solo analíticas y sobre todo las transaccionales, para dar respuestas efectivas a los cambios en los requerimientos internos y externos de los administradores de las organizaciones. 71

87 Una vez definida una metodología basada en principios ágiles, es necesario adecuar el comportamiento rígido de las soluciones de Inteligencia de Negocios, en términos de requerimientos cambiantes y de los grandes volúmenes de datos. En el nacimiento del concepto de la Inteligencia de Negocios y data warehouse, se hizo mucho énfasis en las tecnologías del tipo MOLAP cuyo principio era tener una disposición de base de datos de alto rendimiento, en donde la información se encontraba totalmente calculada. Casi desde su creación esta implementación tuvo dos problemas claros en relación a la agilidad: el refrescar los cálculos y la publicación de los resultados no contaban con herramientas amigables para el usuario final. Por tanto, el concepto de MOLAP no tuvo el éxito esperado al no ser más ágil. Recientemente se han propuesto prometedoras soluciones en memoria que no solo agilizan los reportes operacionales sino en general el acceso a los datos. El uso de bases de datos en memoria, como base tecnológica reduce el tiempo de respuesta de las consultas que implican grandes cantidades de datos de manera significativa. Se plantea las siguientes preguntas: Cuáles son los cambios en las arquitecturas actuales de la Inteligencia de Negocios con tecnología de última generación? Cuáles son los efectos sobre los proyectos y entornos de la Inteligencia de Negocios actuales? En primer lugar, se analizaran brevemente las arquitecturas de la Inteligencia de Negocios que se implementan en la actualidad y por lo que se deriva la necesidad de la agilidad, posteriormente se hará una breve descripción de las tecnologías en memoria y columnares y finalmente se presenta una Arquitectura de apoyo para la Metodología de Inteligencia de Negocios basada en principios ágiles. El potencial de las soluciones de la Inteligencia de Negocios para contribuir al éxito organizacional se considera enorme y por lo tanto, muchas organizaciones han puesto en marcha iniciativas de la Inteligencia de Negocios con la intención de implementar o mejorar las mismas. Recientemente, una encuesta mundial de 1500 CIOs identificó a la Inteligencia de Negocios como la prioridad número uno de la tecnología. 72

88 Para cumplir los objetivos anteriormente mencionados de Inteligencia de Negocios, la arquitectura subyacente consiste en un data warehouse con capas separadas como se muestra en la Figura 9. Figura 9 Arquitectura de capas del DWH Fuente: Autor Los datos se cargan desde las fuentes (sistemas operativos como ERP, archivos planos, información externa, etc.) en el almacén de datos operacionales. Los datos contenidos en esta etapa no se transforman, es decir, son datos en bruto. La limpieza de datos, la armonización y la consolidación es el objetivo de la capa de data warehouse. Para constituirse la única fuente de la verdad y ser independiente de las aplicaciones. Para las grandes organizaciones el volumen de datos contenida en un data warehouse puede llegar a ser de hasta varios terabytes (TB) o incluso más, dependiendo de la granularidad de datos requerida. Durante el proceso de transformación de datos en información, estos registros son incluso almacenados varias veces (en parte o totalmente) en la arquitectura de capas. A medida que los requisitos funcionales de la organización pueden ser divergentes, es decir, los departamentos financieros por lo general tienen diferentes requisitos que sus colegas tributarios, la lógica de los negocios se transforma y se enriquece de los datos "generales" publicados en el data warehouse. Estos pasos tienen lugar 73

89 en la capa de transformación, especialmente para las decisiones estratégicas en función de granularidad de datos, por ejemplo, los datos de recaudo por cada contribuyente que figuran en las capas inferiores. Por lo tanto, para satisfacer el rendimiento y los tiempos de respuesta en la ejecución de los requerimientos de análisis y transaccionales, en donde normalmente se hacen incontrolables durante las cargas para la capa de presentación de informes. Las soluciones de Inteligencia de Negocios, son cada vez más utilizados para apoyar las tareas operativas, por ejemplo, mediante el la Inteligencia de Negocios operacional, Un ODS permite el análisis de datos y debe ser posible que los datos operativos de una alta granularidad sean cargados y consultados. Las organizaciones actuales se enfrentan a un mundo de "agilidad" que ha traspasado la tradicional gestión empresarial. En la literatura de investigación, el término agilidad es ambivalente y casi nulo "El desarrollo conceptual de la agilidad" es interpretado como "la disposición continua de un método que rápidamente o inherentemente crear, cambiar, de manera proactiva o reactiva aceptar el cambio, y aprender del cambio al tiempo que contribuye a dar valor para el interesado percibiendo: economía, calidad y simplicidad, a través de sus componentes y las relaciones con su entorno. También puede contribuir a la rápida adaptación de Inteligencia de Negocios. Sin embargo, las tecnologías de base de datos en memoria y columnar, puede considerarse como un primer enfoque tecnológico para permitir la arquitectura la Inteligencia de Negocios ágil. Data Warehouse: ya sea que se organizan de manera central, local o distribuida - almacenan datos físicamente para optimizar el rendimiento o para extraer, transformar y enriquecer los datos que permitan tomar decisiones Virtual Data Warehouse: no almacenan ningún dato físicamente pero son expuestos tal cual el concepto anterior. Por otra parte, con el fin de obtener información confiable y consistente, el dato operacional necesita ser limpio, consolidado, transformado y enriquecido. Estas tareas pueden ser muy complejas y requerirán muchas capacidades de recursos especializados, este 74

90 tipo de tecnología cuenta con los avances informáticos y la reducción de precio de la memoria en los últimos años. Los sistemas de bases de datos convencionales, como las bases de datos relacionales (RDBMS) suelen utilizar discos duros físicos para almacenar datos. Si los datos se acceden por una aplicación es cargado en la memoria principal para su procesamiento. Aunque los datos se pueden almacenar en el caché en la memoria principal en un RDBMS, la ubicación de almacenamiento primaria sigue siendo un disco duro magnético. En lugar de ello, un sistema de base de datos en memoria mantiene sus datos de forma permanente en la memoria principal del hardware subyacente. La memoria principal se puede acceder directamente por la CPU (s) y el acceso es órdenes de magnitud más rápido. Sin embargo, la memoria principal es volátil. Debido a la reducción de precios de la memoria principal y el uso de técnicas de compresión dedicados, ahora es posible incluso mantener todos los datos de las organizaciones en memorias de gran tamaño. En contraste, la forma de almacenamiento orientado a columnas son disposiciones más adecuados para la realidad de almacenamiento. Además los rendimientos de un sistema para combinar las funcionalidades de OLTP y OLAP simultáneamente. Se han introducido enfoques híbridos que combinan almacenamiento de fila y orientados a columnas. La diferencia del almacenamiento de fila y orientado a columnas es se muestra en el ejemplo representado en la Figura 10. La base de datos contiene tres duplas (filas r) con tres atributos cada uno (columnas c). Figura 10 Diferencia de Almacenamiento filas vs columnas 75

91 Fuente: Autor La mayoría de las consultas sólo utilizan una cantidad muy pequeña (aproximadamente 10%) de los atributos (columnas) de una tabla de base de datos. En un diseño orientado a columnas sólo se accede a las duplas correspondientes en una consulta y no el conjunto completo de filas como en los modelos relacionales. Además, para la mayoría de operaciones analíticas sólo un pequeño conjunto de filas es relevante cuando una cierta condición para un atributo se cumple. Los atributos que se acceden de una base de datos orientada a columnas se muestran en la Figura 11. Figura 11 Acceso a los atributos por columnas Fuente: Autor El almacenamiento orientado a columnas también permite técnicas de compresión más adecuadas y gana enormes impactos en el rendimiento - hasta un factor de 1000 a 1 a una disposición de filas de los datos en la praxis. Considerando lo investigado hasta el momento se propone una Arquitectura Ágil que permite habilitar la Metodología de Inteligencia de Negocios aplicando Principios Ágiles, expresada en la siguiente Figura 12: 76

92 Figura 12 Arquitectura Ágil para la Metodología de Inteligencia de Negocios basada en Principios Ágiles Fuente: Autor La arquitectura considera dos perspectivas fundamentales que son el manejo de datos históricos (vigencia de datos) y su distribución propiamente, tanto de datos como de información según una clasificación de USO. En el lado derecho de la gráfica tenemos los sistemas y repositorios fuente, la Arquitectura considera un primer elemento que es el almacenamiento denominado STARTING que tiene las siguientes características: Agrupa la data de los diferentes sistemas transaccionales que se encuentran en la organización, en las diferentes plataformas computacionales. 77

93 No toda la data de los diferentes repositorios es almacenada tal cual sino se realizan dos operaciones: al número de filas y columna relevantes. Se considera la siguiente clasificación de los datos en función de su vigencia: o Activos: Datos entre 1 a 3 años. o Pasivos: Datos entre 4 y 7 años. o Histórica: Datos mayores a 8 años. Para el caso inicial de implementación del STARTING se consideran datos activos y pasivos de tal manera que este primer paso de almacenamiento se distribuye directamente la información al almacenamiento de históricos. En cuanto a la plataforma de base de datos se recomienda para este inicio de arquitectura ágil, una plataforma relacional manteniendo una copia de las estructuras. El siguiente componente se refiere al ODS, ya mencionado anteriormente consideramos las siguientes características: El ODS es un almacenamiento hibrido entre un ambiente operacional y analítico. Está enfocado mayormente en los datos activos, su fuente es el almacenamiento STARTING. La interacción entre el STARTING - ODS es unidireccional, no se admite que los sistemas transaccionales accedan a información analítica, se entiende que los programadores encontrarían enormes beneficios de utilizar datos procesados pero ellos tienen una latencia diferente. Se recomienda altamente la utilización de tecnologías enfocadas a memoria y columnares con el beneficio de que es la que se necesita en consultas que involucran exigencias de tiempos de respuesta cortos. 78

94 Completando el ciclo tenemos el almacenamiento DW o DWH que tiene las siguientes características: El almacenamiento DWH se refiere a los Modelos Estrella, Copo de Nieve o Constelación. Tiene dos posibles fuentes de datos: STARTING y ODS. Las interacciones entre ODS - DWH y STARTING DWH son unidireccionales y son asi porque la información DWH tiene medidas y dimensiones que constituyen Modelos Estadísticos. El DWH es inminentemente histórico por la definición dada por Bill Inmon, considerado padre del Data Warehouse, por tanto no sería correcto reservar almacenamiento histórico para los modelos dimensionales, sin embargo por temas de economía de escalas también los consideramos. No se recomienda expresamente tecnologías en memoria y/o columnares las plataformas de base de datos relacionales pueden ser muy útiles, pero si deben ser alternativas a las desdeñadas MOLAP del principio de las soluciones de Inteligencia de Negocios. Adicionalmente tenemos el almacenamiento de Frontera que tiene las siguientes características: Comprende la información externa a la organización que debe preservar inclusive los mismos nombres de objetos y por su puesto sus datos. Este almacenamiento comunica datos a los tres almacenamientos anteriores. En cuanto al STARTING debería ser el inicio de la data operacional en el ciclo. 79

95 Sin embargo se puede aplicar directamente el almacenamiento ODS, que es el caso de los datos necesarios para cruces de información. La plataforma de base de datos recomendada es relacional para tener concordancia con la mayoría de organizaciones inclusive recomendamos base de datos open source. Finalmente el almacenamiento de tipo HISTORICO tiene las siguientes características: En el convergen todos los datos considerados como históricos, mayores a 8 años. Deberán establecerse políticas claras en cuanto a los dispositivos de almacenamientos por ejemplo en cintas que resultan aún más baratos que los discos. La problemática a definir es la obtención de ser el caso de datos cuando se utiliza este tipo de almacenamiento para que formen parte de la información pasiva Gestión de la Metodología de Inteligencia de Negocios aplicando Principios Agiles. En el artículo denominado BI Delivary Framework 2020, cuyo autor Wayne Eckerson, propone que existen cuatro tipos principales de inteligencias diseñados para convertir los datos en información y la información en conocimiento y en experticia: la inteligencia de negocios (BI), inteligencia analítica, inteligencia continua e inteligencia de contenidos. Mientras la inteligencia de negocios ofrece a sus usuarios casuales informes y cuadros de mando repletas de métricas que representan metas y objetivos del negocio, la inteligencia analítica utiliza herramientas ad hoc para consultas, para evaluar nuevos planes o propuestas. La Inteligencia continua permite a las 80

96 organizaciones competir en velocidad de respuesta, proporcionando un mecanismo para consumir volúmenes cada vez más grandes de datos. También resuelve el abismo entre los datos y procesos, proporcionando el uso extensivo de métricas de informes y cuadros de mando. La inteligencia de contenido proporciona a los usuarios una interfaz intuitiva para explorar los datos de todo tipo, incluyendo los datos numéricos y documentos, sin tener que diseñar e implementar un data warehouse desde el inicio Fábrica de Información La función fundamental de la inteligencia de negocios es la denominada fábrica de la información, que transforma datos en información y la información en conocimiento y finalmente Inteligencia (véase la Figura 13). Figura 13 Ciclo del Proceso de Información Fuente: Autor Estratégicamente, la fábrica de información describe cómo las organizaciones utilizan la información para tomar decisiones más inteligentes. Tácticamente, se trata de la presentación de informes y análisis. Por último, la mayoría de los profesionales de la Inteligencia de Negocios todavía tienen que encontrar la manera de entregar los informes y análisis a razón del 80% de los datos corporativos que no se encuentra en las bases de datos relacionales, es decir, documentos, páginas web, mensajes de correo electrónico, datos de redes sociales y datos de navegación. 81

97 El término inteligencia de negocios ha sido suplantado por otros términos, tales como la gestión del rendimiento y, más recientemente, la analítica. Sin embargo, se sigue utilizando la inteligencia empresarial para describir todo el dominio y las personas que trabajan en ella. También se refiere a las herramientas de usuario final que entregan informes y análisis funcional Cuatro dominios de la Inteligencia en referencia a la nueva Metodología. Extendiendo el concepto de Inteligencia de Negocios a través de la Metodología basada en los principios ágiles definida en la presente investigación, se amplía la definición de Inteligencia en tres categorías adicionales, como se muestra en la Figura 14, la Inteligencia de Contenido relativa al Despliegue y finalmente el uso y evaluación cuya base fundamental es el entendimiento de los datos, en cuanto a la Inteligencia Analítica partiendo del Establecimiento de Objetivos, se va configurando el Modelado pero esta vez en las herramientas de semántica, adicionalmente aseguramos parte de la publicación de herramientas llegando nuevamente al uso y evaluación, definiendo una Metadata. En cuanto a la Inteligencia Continua, se refiere técnicamente a la transformación de los datos en información, en este caso se apuntala la preparación de datos iterativamente, hasta llegar a la construcción de los ETLs de forma progresiva, En principio se puede pensar en la preparación de los datos como un proceso único y secuencial, sin embargo se estima que el esfuerzo inicial será aproximadamente un 60% y el resto se irá incorporando progresivamente. La inteligencia de negocios, bajo la perspectiva de la nueva metodología procura el entendimiento del negocio, para lo cual se fundamenta en los criterios de éxito de las soluciones de Inteligencia de Negocios, por otro lado se define el modelamiento de los ETLs a nivel de definir el proceso de transformación de los Datos en Información, terminamos con el uso y evaluación. 82

98 Figura 14 Cuatro Dominios de la Inteligencias conforme la Metodología Fuente: Autor Gestión de la Información Institucional. El proceso de transformación de los datos en información lleva consigo un ciclo de vida que debe ser considerado, como fundamento de este proceso, partiendo de la necesidad de información y llegando a la organización de activos de información tal como se representa en la siguiente Figura

99 Figura 15 Gestión de la Información Institucional Fuente: Autor El proceso contempla las siguientes actividades: Levantamiento de la necesidad de información Captura de datos Procesamiento de datos Almacenamiento (Preservación Destrucción) de datos e información Uso de Información. Actualización de activos de información Adicionalmente, los datos de origen externo considerados en el almacenamiento denominado Frontera, se prevé su gestión una vez concluidas las etapas de negociación técnica y no técnica. El criterio de esta negociación es poder contar con la mayoría de la información necesaria con la menor entrega posible de los datos internos. La gestión de información documental o física deberá ser considerada bajo los procesos de gestión de archivos físicos. La Metodología de Inteligencia de Negocios considerando Principios Agiles es totalmente adaptable al ciclo de vida de la información. En cualquier organización que desee aplicar la Metodología es 84

100 necesario el único registro de la necesidad de información para su gestión durante todo el ciclo de vida. Adicionalmente se recomienda el uso de una misma plataforma de explotación de información, así como un solo lugar y tiempo de vida de la información que define un almacenamiento ordenado y sistémico. Es importante ejecutar un modelo de información que sea reconocida a nivel organizacional que resuma seis perspectivas de la misma: Qué, quién, cómo, dónde, cuándo y para qué Figura 16. Una única forma de publicación de la información institucional hacia el contribuyente, usuario interno, externo dentro y fuera de la organización. La estandarización de la captura de información a nivel de archivos digitales externos a la organización, necesarios para los procesos Institucionales. Una única forma tecnológica de transformación de los datos en información por medio de ETLs (Extract, Transform, Load), facilitando el análisis de trazabilidad e impacto. Considerando la metadata como un elemento ontológico importante en perspectiva de su uso y gestión. Figura 16 Modelo de Información Fuente: Autor La negociación de información externa a la organización se recomienda sea encomendada a un área/unidad especializada que tenga expertos en este tipo de disciplina misma que debe responder a un beneficio institucional. 85

101 El proceso de Gestión de la Información Institucional es aplicable en los siguientes casos: La Información interna cuyo uso requiera interacción con las bases de datos institucionales para sustentar algún proceso organizacional y/o requiera algún tipo de captura, procesamiento y/o almacenamiento y uso. Información externa a la organización cuya captura requiera transporte de datos, sea de medios digitales y/o canales electrónicos y que se deben convertir en un activo de información institucional. Para efectos de responder ágilmente a las necesidades de información institucionales, se sugiere el ingreso de la necesidad en la Matriz de Gestión de la Información plasmado en el Anexo 3 con todos los datos necesarios para su gestión, adicionalmente contempla los elementos necesarios para realizar una priorización de la necesidad de información asignándoles determinados pesos a ciertos criterios de la Matriz. Del punto anterior se desprende que la priorización de la necesidad de información y/o cambios, no son un esfuerzo temporal sino un esfuerzo permanente cuyos componentes tienen un ciclo de vida que depende del valor organizacional de la información. Se debe considerar como activo de información Institucional (arquitectura de información) solo aquellos casos en donde la necesidad de información levantada y que ha sido gestionada, tiene como un componente final el uso en los términos al menos de los que inicialmente fueron solicitados. El catálogo de activos de Información debe ser administrado de manera diaria por alguna unidad funcional de la organización. En general se considera que la información es almacenada en las estructuras relacionales de la base de datos (arquitectura de datos) ya contienen los criterios suficientes de calidad de datos, sin embargo el perfilamiento (etapa de calidad de datos) debería ser un requerimiento de inicio. 86

102 Levantamiento de la necesidad de información Cualquier solicitud de información se la debe realizar utilizando las políticas institucionales para el efecto y debe incluir la necesidad y su justificación. El área gestora de la Información, debe responder, al solicitante en un plazo determinado de tiempo, sin embargo en todo momento, asesora sobre cualquier duda relacionada a la matriz de gestión de la información. El análisis de la complejidad y factibilidad de obtención de la información considera los siguientes criterios: Volumen de la información solicitada Complejidad de los cálculos a realizar Calidad de datos de las fuentes de información Existencia de los datos solicitados Urgencia del pedido por temas mandatorios Datos entregados por medios magnéticos. Origen de la Información (interna / externa) Forma de Captura (digital / enlace) Gestión de Adquisiciones Complejidad Factibilidad Impacto (Software y Hardware requerido) Este análisis necesariamente debe ser realizado por todos los involucrados antes de que sea realizada alguna tarea en procura de la consecución de los datos. Esta reunión de análisis se debe realizar con una frecuencia de al menos una vez por semana dependiendo el número de levantamientos de necesidades de información que se soliciten y además en la reunión se define la priorización de atención misma que es incluida en la Matriz de Gestión de la Información. 87

103 Cuando el origen de la necesidad de información es externa, en este análisis se debe incluir el técnico de la Entidad Externa correspondiente Captura de datos La captura de datos / información debe regirse al estándar definido.este estándar se encuentra establecido en la matriz de gestión de la información Procesamiento de datos Todo procesamiento de datos que resulte en información deberá construirse bajo el concepto de etls, considerando que se debe implementar una carga inicial y posteriores cargas incrementales, de esta manera se asegura trazabilidad y facilita el análisis de impacto. El procesamiento de la información sobre grandes volúmenes de datos (más de 2 gigas de datos y/o información) no debe ser realizado fuera de la plataforma tecnología institucional en el caso de volúmenes menores se considera uso de información realizado por el usuario. Para el procesamiento de la información se deben considerar los siguientes ambientes: Desarrollo: Este ambiente es utilizado cuando se diseña el modelo de la información (matriz fuente destino), es decir cuando se modela el destino de la información y el flujo de etl. Además se utiliza para ejecutar pruebas de unidad y funcionalidad. Pre-producción: Este ambiente se utiliza para realizar pruebas de integración y regresión, estas pruebas son lo más cercanas al ambiente de producción. Producción: Este ambiente se utiliza para instalar los componentes de etl en el ambiente definitivo. 88

104 Almacenamiento de Información El almacenamiento de datos e información digital en la base de datos Institucional contempla dos criterios a ser considerados, cuyo objetivo es proveer el ordenamiento y optimización de los recursos informáticos institucionales Vigencia de los datos: Los datos desde la perspectiva de su vigencia considera tres tipos, siendo esta una definición inicial que dependerá de la normativa vigente: Datos Activos: Datos a almacenar cuya vigencia considera de cero a cuatro años en general y tributariamente los últimos cuatro años fiscales. Datos Pasivos: Datos a almacenar cuya vigencia considera de cinco a siete años en general y tributariamente de cinco a siete años fiscales. Datos Históricos: Datos cuyo almacenamiento considera más de siete años y tributariamente más de siete años fiscales. Lugares de almacenamiento: Se ha definido la existencia de cuatro lugares principales de almacenamiento en la base de datos: Starting: Datos transaccionales replicados de diferentes fuentes en un único sitio y que luego es consumida para uso institucional, para su conformación se deberán utilizar procesos etls que adicionalmente contemplen las definiciones sobre la vigencia de datos. Ejemplo: datos del RUC, Facturación, Anexos, etc. Frontera: Los datos proporcionados o entregados a instituciones externas y que por su naturaleza en cuanto a seguridad y disponibilidad deben ubicarse en un lugar restringido con la finalidad de proteger la información institucional. Ejemplo: datos del Registro Civil, IESS, RUC, Declaraciones, etc. 89

105 ODS: Información de uso táctico, que pueden provenir del almacenamiento tipo Starting o Frontera que han sido previamente tratados sin llegar a constituir modelos dimensionales pero que requieren un elevado nivel de procesamiento y tiempos cortos de respuesta. Ejemplo: capa de información de formularios. DWH: Información de uso estratégico que resume grandes volúmenes de información mediante modelos dimensionales que son: o o o Modelos Estrella. Modelos Copo de Nieve. Modelos Constelación. Ejemplo: Modelo Estrella de Recaudación Uso de Información La información institucional debe ser usada mediante las Herramientas Institucionales de Explotación de Información vigentes. El uso de Herramientas que no formen parte de la plataforma tecnológica institucional deberá ser restringido y controlado. Para la publicación de la Información se debe considerar los siguientes tipos: Estratégica: Información estadística análisis inductivo y deductivo Información de Control de Gestión Táctica: Información Analítica Minería de Datos Operativa 90

106 Actualización de Activos de Información Se consideran Activos de Información aquellos resultados del ciclo de vida de la información, de los cuales se ha verificado su uso institucional, o en la que se ha realizado una gestión de información completa. Para la baja o creación de nuevos activos de información se debe analizar permanentemente el motivo, con la finalidad de que se conozcan los activos de información creados y los que se proceden a dar de baja. 91

107 CAPÍTULO VI 6.1 Conclusiones Se han llegado a las siguientes conclusiones en el presente trabajo de investigación: Las metodologías ágiles reducen el tiempo de construcción de los sistemas de Inteligencia de Negocios. La utilización de herramientas de inteligencia de negocios, existentes en el mercado organizan las actividades de construcción. La aplicación de las metodologías ágiles usadas en la inteligencia de negocios requieren de un ODS (Operational Data Store) que permita un alto desempeño de software y hardware. Las metodologías agiles pueden ser usadas en cualquier organización afín del Servicio de Rentas Internas. 6.2 Recomendaciones Las siguientes recomendaciones deben ser consideradas para la aplicabilidad de las metodologías ágiles en la construcción de soluciones de Inteligencia de Negocios: Implementar una arquitectura de información. Definir el proceso de gestión de la información el cual se organice el ciclo de vida de los datos a información. Definir claramente políticas y estándares, con el correspondiente liderazgo para su difusión interna. Usar herramientas de inteligencia de negocios, existentes en el mercado ya que organizan las actividades de construcción. 92

108 Aplicar las metodologías agiles en la pre factibilidad, desarrollo de los Sistemas Operacionales, así como en la construcción de las soluciones de Inteligencia de Negocios. 93

109 ANEXO 1 Once tablas de factores críticos de éxito de diferentes autores Las tablas que se anexan a continuación fueron utilizadas para resumir los factores críticos de éxito, corresponden a la propuesta, sobre el tema, realizado por diferentes autores expertos en Inteligencia de Negocios: Tabla 23. CSF y CFF Quinn-CSF1 Regla 1 Comprensión de los usuarios Quinn-CSF2 Regla 2 Uso del paradigma de los clicks Quinn-CSF3 Regla 3 Distinguir entre los usuarios productores y consumidores de información de información. Quinn-CSF4 Regla 4 Establecer una cultura de medición Quinn-CSF5 Regla 5 La construcción BI es una decisión estratégica de la compañía Quinn-CSF1 Razón 1 Las habilidades y deseos de los usuarios están subestimados Quinn-CSF2 Razón 2 El énfasis en la fase equivocada del ciclo Quinn-CSF3 Razón 3 La información no es auto-explicable, no hay ningún caso de la semántica Quinn-CSF4 Razón 4 No se ha establecido una cultura de la medición Quinn-CSF5 Razón 5 Los proyectos de BI se han aplicado de manera desigual en la parte táctica Fuente: (Quinn, 2003) Tabla 24. Factores de éxito del líder de proyecto de BI F & M-CSF1 F & M-CSF2 F & M-CSF3 F & M-CSF4 F & M-CSF5 F & M-CSF6 F & M-CSF7 F & M-CSF8 F & M-CSF9 F & M-CSF10 F & M-CSF11 F & M-CSF12 Actuar sobre los valores de la empresa Enfocar las metas del proyecto con las necesidades más urgentes de la organización Identificar las necesidades del negocio y proporcionar soporte al usuario de la herramienta más amigable posible Hacer planes de éxito adaptadas a cómo la organización evalúa el éxito Ser como un hijo de tres años: Preguntaremos la razón de todo Considerar el proyecto como la mayor innovación de la organización Apuntar al diálogo, diálogo y diálogo! Integrar e involucrar a los ejecutivos y gerentes del negocio como colíderes de "su propio" proyecto Para ser proactivos, prever la resistencia al cambio y convertirse en un campeón en la causa BI Aprender de los demás Evaluar y considerar el riesgo y el costo de no utilizar herramientas de BI Tener mente abierta y una visión global de la evolución de BI en la organización Fuente: (Faulkner & MacGillivray, 2001) 94

110 Tabla 25. Intervenciones CHENOW-INT-1 Existe apoyo de la dirección al proyecto? CHENOW-INT-2 Los usuarios apoya en proyecto? CHENOW-INT-3 Los usuarios acceden a una amplia gama de datos? CHENOW-INT-4 Los usuarios necesitan herramientas restrictivas? CHENOW-INT-5 Los usuarios entienden la relación entre el data warehouse y los procesos de negocio? CHENOW-INT-6 Los usuarios perciben el apoyo del departamento de TI en sus tareas diarias? CHENOW-INT-7 Hay uno o varios usuarios poderosos? Fuente: (Chenoweth, 2006) Tabla 26. Criterios de usuario Solom-CSF-1 Solom-CSF-2 Definir los acuerdos de nivel de servicio y requisitos de información con los usuarios Identificar los sistemas fuentes Solom-CSF-3 Planificar la calidad de datos Solom-CSF-4 Elegir el modelo adecuado de diseño Solom-CSF-5 Elegir la herramienta ETL apropiada Solom-CSF-6 Realizar cargas incrementales siempre que sea posible Solom-CSF-7 Elegir correctamente el DBMS y la plataforma de BI Solom-CSF-8 Hacer un proceso para conciliar los datos Solom-CSF-9 Revisar la calidad de los ETLs permanentemente Solom-CSF-10 Considerar la posibilidad de apoyo a los usuarios Fuente: (Salomón, 2005) Tabla 27. Errores en el proyecto BI MOSS-CFF-1 Falta de metodología MOSS-CFF-2 Equipo de trabajo inadecuado MOSS-CFF-3 Insuficiente participación de los usuarios de negocio MOSS-CFF-4 Etapas inadecuadas MOSS-CFF-5 Falta de planificación del proyecto MOSS-CFF-6 Falta de garantía de calidad y pruebas de preproducción MOSS-CFF-7 Pruebas inadecuadas MOSS-CFF-8 Consideración del volumen de los datos de depuración erróneos MOSS-CFF-9 No hacer caso a los metadatos MOSS-CFF-10 Ser un esclavo de las herramientas de gestión de proyectos 95

111 Fuente: Moss (2005) Tabla 28. Tips de proyectos BI Brigg-CSF-1 Brigg-CSF-2 Brigg-CSF-3 Brigg-CSF-4 Brigg-CSF-5 Brigg-CSF-6 Brigg-CSF-7 Brigg-CSF-8 Brigg-CSF-9 Brigg-CSF-10 Brigg-CSF-11 Brigg-CSF-12 Brigg-CSF-13 Brigg-CSF-14 Brigg-CSF-15 Brigg-CSF-16 Brigg-CSF-17 Brigg-CSF-18 Patrocinio del Proyecto Gestionar las expectativas del usuario Uso de prototipos Encontrar un triunfo rápido Elegir un problema medible de la organización Modelado y diseño de Data Warehouse Seleccionar un caso de negocio adecuado Conectarse a la estrategia de negocio Seleccionar las herramientas con cuidado Involucrar al Usuario Final Administrar el Cambio Organizacional Tener en cuenta la cultura organizacional Enfocarse en la gestión de datos Considerar la posibilidad de escalabilidad y flexibilidad Transmisión de conocimientos en los proyectos tercer izados Utilizar normas para reducir la complejidad Considerar la experiencia anterior de los miembros del equipo Considerar la posibilidad de Apoyo para el usuario final Fuente: (Briggs, 2004) Tabla 29. Criterios de proyectos BI W & W-CSF-1 Apoyo a la Gestión del Proyecto W & W-CSF-2 Existencia de un líder de Proyecto W & W-CSF-3 Utilizar los recursos adecuados W & W-CSF-4 Participación de los usuarios W & W-CSF-5 Habilidades de Equipo W & W-CSF-6 Fuentes de datos W & W-CSF-7 Información y análisis como parte de la cultura organizacional W & W-CSF-8 Empresas y alineación estrategias de BI W & W-CSF-9 Gobierno de BI eficaz Fuente: (Wixon & Watson, 2001) 96

112 Tabla 30. Criterios organizacionales de BI S & F-CSF-1 Iniciativa vinculada a una necesidad de negocio S & F-CSF-2 Patrocinio a la Gestión del Proyecto S & F-CSF-3 Gestión de las expectativas del usuario S & F-CSF-4 Proyecto Cross-Funcional S & F-CSF-5 Calidad de Datos S & F-CSF-6 Flexibilidad del Modelo S & F-CSF-7 Gestión de datos S & F-CSF-8 Procesos automáticos de extracción de datos S & F-CSF-9 Conocimiento S & F-CSF-10 Herramientas Fuente:. (Sammon & Finnegan, 2000) Tabla 31. Criterios de Data Warehouse WEIR-BP-1 WEIR-BP-2 WEIR-BP-3 WEIR-BP-4 WEIR-BP-5 WEIR-BP-6 Hacer cargas incrementales La construcción del sistema debe ser adaptable Gestionar las expectativas del usuario Los proyectos deben ser gestionados conjuntamente por los usuarios y los técnicos Conexión directa con el negocio No buscar la perfección Fuente: (Weir, 2003) Tabla 32. Criterios metodológicos Abdu-LL-1 Abdu-LL-2 Centralización de los datos en un Data Warehouse corporativo y su agregación en varios Data Marts especializados permiten acceso rápido y fiable a la información solicitada La definición de normas de información para toda la empresa hace uso del intercambio de información clara y consistente entre departamentos. Abdu-LL-3 Abdu-LL-4 Abdu-LL-5 Algunos modelos de informes predefinidos se deben implementar con el fin de proporcionar a los responsables la funcionalidad de agregar o restar elementos necesarios y generar informes ad hoc Debería existir una red de personas responsables de alinear las especificaciones de informes estándar con las necesidades locales para facilitar la ejecución de proyectos de BI Debería de haber un fuerte compromiso de la junta directiva de la empresa para resolver cualquier conflicto y los cambios ocurridos durante el desarrollo del proyecto Abdu-LL-6 Integración del "Six - Sigma" como técnica en la infraestructura de TI de la empresa esto se traducirá en un sistema de BI robusto Abdu-LL-7 La infraestructura de TI tiene que ser levantada en una única plataforma que es proporcionada por compañías bien reconocidas Fuente: (Abdullaev & Ko, 2007) 97

113 Tabla 33. Criterios de planificación KO-CP-1 No atender requerimientos internos, pero estar atento al avance tecnologico y las necesidades del cliente KO-CP-2 Representación empresarial dedicada a cada departamento KO-CP-3 Disponibilidad de los miembros del equipo de expertos KO-CP-4 Metodología única de desarrollo de BI KO-CP-5 Planificación minuciosa KO-CP-6 Estandarización de datos KO-CP-7 Fecha de Control de calidad KO-CP-8 Existencia de metadatos KO-CP-9 La implantación requerida de herramientas Fuente: Ko & Addullaev (2008) 98

114 ANEXO 2 Pasos que se siguieron, para el caso de los Reportes Ejecutivos generados por el Área de Sistemas de Información del Servicio de Rentas Internas Para la construcción del diagrama del proceso de información, en las sesiones face to face se basaron en este entendimiento del negocio: 99

115 100

116 101

117 El plan original en la oficina de proyectos fue el siguiente (contemplaba 30 semanas) con la metodología se redujo a 3 semanas: Servicio de Rentas Internas Dirección Nacional de Planificación y Coordinación Propuesta de Proyecto Nombre de la Propuesta Sistema de Reportes de Información Dirección Auspiciante: Dirección Nacional de Gestión Tributaria 1. Antecedentes La Administración Tributaria ha venido preparando diferentes reportes gerenciales, solicitados por Organismos de Control, Presidencia de la República, Directores Nacionales y Director General del Servicio de Rentas Internas. La solicitud de éstos reportes tienen la funcionalidad de ayudar a una rápida toma de decisiones para las personas que lo solicitan, por ende la generación de los mismos deben brindar mayor facilidad en su ejecución. La Administración Tributaria no posee un sistema o programa que permita generar un reporte de gestión de información tanto operativa como gerencial de una forma automatizada, oportuna y completa, y que incluya al mismo tiempo el análisis e investigación necesarios para la toma de decisiones. Actualmente la elaboración de informes se centraliza en una unidad generando dependencia y "cuellos de botella" que no permiten la entrega oportuna. 2. Descripción del Proyecto Se requiere una solución informática que sea totalmente parametrizable y flexible, que brinde información oportuna y satisfactoria. La utilización de esta herramienta debe estar orientada a funcionarios de nivel jerárquico superior, para que les permita obtener un análisis tributario inmediato de uno o más contribuyentes. Esta herramienta deberá desplegar información relevante de las bases de datos internas como externas que posee la Administración Tributaria. 3. Requerimientos 1 2 Se requiere una herramienta que permita gestionar información operacional y gerencial Se requiere una herramienta parametrizable que permita generar información oportuna de manera rápida y sencilla, presentado la información de una manera resumida 3 Se requiere una herramienta que permita la eliminación o incorporación de nuevas bases de información para su posterior visualización 4 Se requiere de una herramienta que contenga pistas de auditoría a detalle para brindar transparencia en la utilización Se requiere de una herramienta que muestre la información de una manera que facilite la comprensión a través de medios gráficos y textuales 5 4. Áreas Involucradas con el Proceso Las áreas involucradas en el desarrollo de este aplicativo son "Sistemas de Información" e "Investigación del Fraude y Lavado de Activos" pertenecientes al Departamento de Inteligencia Tributaria de la Dirección Nacional de Gestión Tributaria. El área de Business Intelligence del Departamento de Desarrollo e Implementación de la Dirección Nacional de Desarrollo Tecnológico. Es importante mencionar que al ser una herramienta con información de todas las bases que posee la administración, involucra indirectamente a todas la áreas propietarias de la información, responsables de mantenerlas actualizadas y confiables. 5. Impacto Esperado 5.1. Objetivos Estratégicos 1 Implementar herramientas tecnológicas analíticas para la toma de decisiones ajustadas a las necesidades de cada nivel de la organización Objetivos Específicos 1 Contar con una herramienta informática que permita la generación de reportes de gestión de información de forma oportuna, completa y automática 2 3 Formalizar la estructura y contenido de los reportes de gestión de información Mejorar el tiempo de respuesta en la entrega de los reportes de gestión de información solicitados 5.3. Descripción de Impactos Indicadores claves de medición 1 Atención pedidos director y organismos Meta de Impacto Esperada Atención oportuna a directores y entrega a tiempo a organismos N Fase Duración en semanas Entregables Justificación de Propuesta del Proyecto Kick Off del Proyecto Planificación y Análisis de Datos Diseño del Proceso Construcción del Proceso Implantación de la Solución Capacitación Cierre del Proyecto Reunión Post Implementación 3 Informe de Justificación 1 Acta Reunión 7 Plantilla de Reportes y Matriz Fuente-Destino 4 Diseño de Cubos 6 Informe de Actividades y Pruebas Unitarias Pruebas de Integración y de Regresión, Certificación y 4 Paso a Producción 3 Sistema en Producción y Actas de Capacitación 1 Memorando de Cierre 1 Memorando de Reunión

118 El requerimiento de información contemplaba lo siguiente: REQUERIMIENTO DE INFORMACIÓN PARA INFORME EJECUTIVO PERSONAS NATURALES Y JURIDICAS COD REQUERIMIENTO DESCRIPCIÓN NIVEL AGRUPACION TIPO CAMPO OBSERVACIÓN 1 INFORME EJECUTIVO Información del Informe Ejecutivo NA NOMBRE DEL REQUERIMIENTO 1.1 INFORMACIÓN GENERAL Contiene campos referentes al RUC NA REFERENTE AL BLOQUE UNO DEL INFORME NUMERO_IDENTIFICACIÓN Campo que representa el NUMERO de IDENTIFICACIÓN de la persona natural NAo jurídicacampo CARACTER Puede existir informe ejecutivos de personas que no posean RUC NOMBRE_PERSONA_NATURAL_JURÍDICA Campo que representa el NOMBRE de la persona natural o jurídica NA CAMPO CARACTER Puede existir informe ejecutivos de personas que no posean RUC TIPO_CONTRIBUYENTE Campo que representa el tipo de contribuyente (en caso de sociedades indica NA si son Companias CAMPO Limitadas, CARACTER Anonimas, Sólo para Consorcios, informes de Sector personas Publico) jurídicas FECHA_NACIMIENTO Campo que representa la fecha de nacimiento de la persona natural NA CAMPO CARACTER Puede existir informe ejecutivos de personas naturales que no posean RUC ESTADO_CIVIL Campo que representa el ESTADO CIVIL de la persona natural NA CAMPO CARACTER Puede existir informe ejecutivos de personas naturales que no posean RUC CONYUGE_REGISTRADO Campo que representa el CONYUGE de la persona natural en caso de tenerlona CAMPO CARACTER Puede existir informe ejecutivos de personas naturales que no posean RUC IDENTIFICACIÓN_REPRESENTANTE_LEGAL Campo que representa la IDENTIFICACIÓN DEL REPRESENTANTE LEGAL NA del contribuyente CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas jurídicas NOMBRE_REPRESENTANTE_LEGAL Campo que representa el NOMBRE DEL REPRESENTANTE LEGAL del contribuyente NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas jurídicas IDENTIFICACIÓN_CONTADOR Campo que representa la IDENTIFICACIÓN DEL CONTADOR del contribuyente NA CAMPO CARACTER Puede existir informes ejecutivos de personas naturales que posean RUC que no tengan contador Puede existir informes ejecutivos de personas NOMBRE_CONTADOR Campo que representa el NOMBRE DEL CONTADOR del contribuyente NA CAMPO CARACTER naturales que posean RUC que no tengan contador FECHA_INICIO_ACTIVIDADES Campo que representa la fecha de inicio de actividades de la persona natural NA o juridica CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC FECHA_INSCRIPCION Campo que representa la fecha de INSCRIPCION de la persona natural o juridica NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC FECHA_CONSTITUCION Campo que representa la FECHA DE CONSTITUCION de la persona juridicana CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas jurídicas FECHA_ACTUALIZACIÓN Campo que representa la FECHA de ACTUALIZACIÓN del contribuyente NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC CLASE_CONTRIBUYENTE Campo que representa la CLASE del contribuyente (Puede ser Otros, RISE y NA Contribuyente CAMPO Especial) CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC ESTADO_RUC Sólo para informes de personas que posean Campo que representa el estado del RUC del contribuyente (puede ser Activo, NAPasivo y Suspensión CAMPO CARACTER Definitiva) RUC FECHA_DE_CANCELACION Sólo para informes de personas que posean Campo que representa la fecha de cancelación del RUC en caso de estar Pasivo NA o en estado CAMPO de Suspensión CARACTERDefinitiva RUC OBLIGADO_LLEVAR_CONTABILIDAD Campo que representa si el contribuyente tiene o no obligacion de llevar CONTABILIDAD NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas NATURALES que posean RUC JURISDICCION_CONTRIBUYENTE Campo que representa la JURISDICCION del contribuyente NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC ACTIVIDAD_ECONÓMICA Campo que representa la principal ACTIVIDAD ECONÓMICA del contribuyentena CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC VERIFICACION_UBICACION Sólo para informes de personas que posean Campo que representa la UBICACIÓN del contribuyente (puede estar como Ubicado, NA No CAMPO Ubicado, CARACTER No verificado) RUC ESTADO_TRIBUTARIO Sólo para informes de personas que posean Campo que representa el ESTADO TRIBUTARIO del contribuyente (si esta al NA dia con sus CAMPO obligaciones CARACTER o tienen obligaciones pendientes) RUC MEDIOS_CONTACTO Campo que representa los MEDIOS DE CONTACTO del contribuyente (telefonos, NA correos CAMPO electrónicos, CARACTER fax) Sólo para informes de personas que posean RUC No._ESTABLECIMIENTOS_REGISTRADOS Campo que representa el numero de establecimientos registrados a nombre del NAcontribuyente CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC DIRECCION_ESTABLECIMIENTO_MATRIZ Campo que representa la DIRECCION del establecimiento matriz registrado NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC 103

119 NOMBRE_COMERCIAL Campo que representa el NOMBRE COMERCIAL o de fantasía del establecimiento NA matriz CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC ESTADO_ESTABLECIMIENTO Campo que representa el ESTADO del establecimiento matriz(abierto, cerrado) NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC ACTIVIDADES_ECONOMICAS Sólo para informes de personas que posean Campo que representa todas las ACTIVIDADES ECONÓMICAS registradas del NAcontribuyente CAMPO en el CARACTER establecimiento matriz RUC 1.2 REFERENTE AL DECLARACIONES REALIZADAS POR EL Contiene campos referentes a todas las declaraciones presentadas por el NAcontribuyente BLOQUE DOS DEL CONTRIBUYENTE INFORME AÑO_FISCAL Campo que representa el AÑO FISCAL de la declaración presentada NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC MES_FISCAL Campo que representa el MES FISCAL de la declaración presentada NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC DESCRIPCION_IMPUESTO Campo que representa el TIPO DE IMPUESTO declarado NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC TOTAL_PAGADO Campo que representa el PAGO realizado por el contribuyente NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC NUMERO_ADHESIVO Campo que representa el NUMERO DE ADHESIVO de las declaraciones NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC FECHA_RECAUDACION Campo que representa la FECHA DE RECAUDACION de las declaraciones NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC DESCRIPCION_PAGO Campo que representa la entidad bancaria donde se presento la declaración NA o si fue realizada CAMPO por CARACTER internet Sólo para informes de personas que posean RUC NUMERO_FORMULARIO Campo que representa el NUMERO DE FORMULARIO de las declaraciones NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC MARCA_SUSTITUTIVA Campo que representa si la declaración es Original o Sustitutiva NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas que posean RUC 1.3 DETALLE DE DECLARACIONES Contiene campos referentes a los valores declarados en principales campos NA de las declaraciones de IMPUESTO A LA RENTA TOTAL_ACTIVO Campo que representa el total de ACTIVOS declarado NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_PASIVO Campo que representa el total de PASIVOS declarado NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_PATRIMONIO_NETO Campo que representa el PATRIMONIO declarado NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_PASIVO_Y_PATRIMONIO Campo que representa la suma total de PASIVO y PATRIMONIO declarado NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_INGRESOS Campo que representa el total de INGRESOS declarado NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_COSTOS_Y_GASTOS Campo que representa el total de COSTOS Y GASTOS declarado NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales obligadas a llevar contabilidad y sociedades UTILIDAD_EJERCICIO Campo que representa la UTILIDAD del ejercicio NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales obligadas a llevar contabilidad y sociedades PERDIDA_EJERCICIO Campo que representa la PERDIDA del ejercicio NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales obligadas a llevar contabilidad y sociedades INGRESOS_ACTIVIDADES_EMPRESARIALES _CON_REGISTRO_DE_INGRESOS_Y_EGRES Sólo para informes de personas naturales NO Campo que representa los ingresos del contribuyente por Actividades empresariales NA con CAMPO registro de CARACTER ingresos y egresos obligadas a llevar contabilidad OS DEDUCCIONES_ACTIVIDADES_EMPRESARIA LES_CON_REGISTRO_DE_INGRESOS_Y_EG RESOS Sólo para informes de personas naturales NO Campo que representa las deducciones del contribuyente por Actividades empresariales NA CAMPO con registro CARACTER de ingresos y egresos obligadas a llevar contabilidad INGRESOS_LIBRE_EJERCICIO_U_OCUPACIO Sólo para informes de personas naturales NO Campo que representa los ingresos del contribuyente por libre ejercicio NA CAMPO CARACTER N_LIBERAL obligadas a llevar contabilidad DEDUCCIONES_LIBRE_EJERCICIO_U_OCUP Sólo para informes de personas naturales NO Campo que representa las deducciones del contribuyente por libre ejercicio NA CAMPO CARACTER ACION_LIBERAL obligadas a llevar contabilidad INGRESOS_SALARIOS_OTROS_INGRESOS_ Sólo para informes de personas naturales NO Campo que representa los ingresos del contribuyente en relación de dependencia NA CAMPO CARACTER RELACION_DEPENDENCIA obligadas a llevar contabilidad DEDUCCIONES_SALARIOS_OTROS_INGRES Sólo para informes de personas naturales NO Campo que representa las deducciones del contribuyente en relación de dependencia NA CAMPO CARACTER OS_RELACION_DEPENDENCIA obligadas a llevar contabilidad SUBTOTAL_DEDUCCIONES_REBAJAS Campo que representa las deducciones por gastos personales y rebejas por tercera NA edad CAMPO o discapacidad CARACTER Sólo para informes de personas naturales NO obligadas a llevar contabilidad Para informes de personas naturales BASE_IMPONIBLE Campo que representa la BASE IMPONIBLE del ejercicio NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades 104

120 TOTAL_IMPUESTO_CAUSADO Campo que representa el total de IMPUESTO CAUSADO NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades INTERES_POR_MORA Campo que representa el INTERES POR MORA generado NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades MULTAS Campo que representa la MULTA generada NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_PAGADO Campo que representa el valor TOTAL PAGADO NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades 1.4 DETALLE ANUAL DE DECLARACIONES Contiene campos referentes a los valores declarados en principales campos NA de las declaraciones de IMPUESTO AL VALOR AGREGADO por año Para informes de personas naturales TOTAL_VENTAS_EXPORTACIONES Campo que representa el total de VENTAS y EXPORTACIONES NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_COMPRAS_IMPORTACIONES Campo que representa el total de COMPRAS e IMPORTACIONES NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales IMPUESTO_A_PAGAR Campo que representa el total de IMPUESTO A PAGAR por el contribuyente NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales INTERES_POR_MORA Campo que representa el INTERES POR MORA generado NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades MULTAS Campo que representa la MULTA generada NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_PAGADO Campo que representa el valor TOTAL PAGADO NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades 1.5 DETALLE ANUAL DE DECLARACIONES Contiene campos referentes a los valores declarados en principales campos NA de las declaraciones de RETENCION EN LA FUENTE por año Para informes de personas naturales TOTAL_RETENCIONES Campo que representa el total de RETENCIONES EN LA FUENTE realizadas NA por el contribuyente CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales IMPUESTO_A_PAGAR Campo que representa el total de IMPUESTO A PAGAR por el contribuyente NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales INTERES_POR_MORA Campo que representa el INTERES POR MORA generado NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades MULTAS Campo que representa la MULTA generada NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_PAGADO Campo que representa el valor TOTAL PAGADO NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades 1.6 DETALLE DE COMPROBANTES DE VENTA Contiene campos referentes a los datos de Comprobantes de Venta NA TIPO_DOCUMENTO Campo que representa el TIPO de comprobante de venta NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales NUMERO_AUTORIZACION Campo que representa el numero de AUTORIZACION otorgado para la elaboración NA de los CAMPO comprobantes CARACTER de venta obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales NUMERO_ESTABLECIMIENTO Campo que representa el numero de ESTABLECIMIENTO al cual se asignó la NAautorización CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales DESCRIPCION_MODALIDAD Campo que representa la MODALIDAD para la impresión de comprobantes de NAventa (Preimpresión, CAMPO CARACTER Autoimpresión) obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales NUMERO_INICIAL_COMPROBANTE Campo que representa el numero INICIAL de comprobante de venta autorizado NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades NUMERO_FINAL_COMPROBANTE Campo que representa el numero FINAL de comprobante de venta autorizadona CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales FECHA_INICIO_AUTORIZACION Campo que representa la fecha de INICIO de autorización para la impresión de NAcomprobantes CAMPO de CARACTER venta. obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades FECHA_FIN_AUTORIZACION Campo que representa la fecha de INICIO de autorización para la impresión de NAcomprobantes CAMPO de CARACTER venta. Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades 1.7 REFERENTE AL DETALLE DE INGRESOS EN RELACION DE Contiene campos referentes a los ingresos obtenidos por el contribuyente NAen Relación BLOQUE de Dependencia TRES DEL DEPENDENCIA INFORME RUC_INFORMANTE Campo que representa el numero de RUC del empleador NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales RAZON_SOCIAL_INFORMANTE Campo que representa la RAZON SOCIAL del empleador NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales AÑO_FISCAL Campo que representa el AÑO FISCAL en el que el empleado trabajó en la empresa NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales 105

121 1.7.4 SUELDOS_SOBRESUELDOS_UTILIDADES Campo que representa el valor total de ingresos en relación de dependencia por NA el contribuyente CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales APORTE_PERSONAL_IESS Campo que representa el valor total de aportes al IESS NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales TOTAL_GASTOS_PERSONALES Campo que representa el valor total de Gastos Personales del contribuyente NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales IMPUESTO_ASUMIDO_EMPLEADOR Campo que representa el valor total de Retenciones realizadas por el empleador NA al contribuyente CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales BASE_IMPONIBLE_TOTAL Campo que representa la BASE IMPONIBLE de los ingresos percibidos por el NA contribuyente CAMPO en relación CARACTER de dependencia Sólo para informes de personas naturales IMPUESTO_RENTA_CAUSADO Campo que representa el total de IMPUESTO A LA RENTA CAUSADO por el NA contribuyente CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales 1.8 DETALLE DE PROVEEDORES REFERENTE AL Contiene campos referentes a los 20 principales proveedores del contribuyente NA por BLOQUE año CUATRO DEL INFORME RUC_PROVEEDOR Campo que representa el numero de RUC de los principales proveedores del NA contribuyente CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar RAZON_SOCIAL_PROVEEDOR Campo que representa la RAZON SOCIAL del proveedor NA CAMPO CARACTER contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales AÑO_FISCAL Campo que representa el AÑO FISCAL en el cual se registran las ventas del proveedor NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales MONTO Campo que representa el MONTO de ventas del proveedor NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades REFERENTE AL 1.9 DETALLE DE CLIENTES Contiene campos referentes a los 20 principales clientes del contribuyente NApor añobloque CINCO DEL INFORME Para informes de personas naturales RUC_PROVEEDOR Campo que representa el numero de RUC de los principales clientes del contribuyente NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades RAZON_SOCIAL_PROVEEDOR Campo que representa la RAZON SOCIAL del cliente NA CAMPO CARACTER AÑO_FISCAL Campo que representa el AÑO FISCAL en el cual se registran las compras del NAcliente CAMPO CARACTER MONTO Campo que representa el MONTO de compras del cliente NA CAMPO CARACTER REFERENTE AL 1.10 DETALLE DE VEHICULOS Contiene campos referentes a los vehiculos registrados a nombre del contribuyente NA BLOQUE SEIS DEL INFORME NUMERO_PLACA Campo que representa el numero de PLACA de los vehiculos registrados a nombre NA del contribuyente CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar TIPO_VEHICULO Campo que representa el TIPO DE VEHICULO registrado NA CAMPO CARACTER contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales MARCA_VEHICULO Campo que representa la MARCA del vehiculo registrado NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales MODELO_VEHICULO Campo que representa el MODELO del vehiculo registrado NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales AÑO_VEHICULO Campo que representa el AÑO del vehiculo registrado NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales AVALUO_VEHICULO Campo que representa el AVALUO del vehiculo registrado NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades REFERENTE AL 1.11 OPERACIONES DE COMERCIO EXTERIOR Contiene campos referentes a las actividades de Comercio Exterior Realizadas NA por BLOQUE el contribuyente SIETE DEL INFORME Para informes de personas naturales NUMERO_REFRENDO Campo que representa el numero de refrendo de la operación de comercio exterior NA realizada CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades FECHA_TRANSMISIÓN Campo que representa la FECHA DE TRASMISION de la operación de comercio NA exterior CAMPO realizadacaracter Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales NOMBRE_AGENTE_DECLARANTE Campo que representa el nombre del Agente afianzado de aduanas de la operación NA de comercio CAMPO exterior CARACTER realizada obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades PROVEEDOR_INTERNACIONAL Campo que representa el nombre del proveedor de la operación de comercio NA exterior realizada CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades NUMERO_FACTURA_COMERCIAL Campo que representa el numero de factura comercial de la operación de comercio NA exterior CAMPO realizada CARACTER PAIS_PROCEDENCIA Campo que representa el nombre del país de la operación de comercio exterior NArealizadaCAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades 106

122 DIRECCION_IMPORTADOR Campo que representa la dirección del importador de la operación de comercio NAexterior realizada CAMPO CARACTER TOTAL_FOB Campo que representa el valor FOB de la operación de comercio exterior realizada NA 1.12 MOVIMIENTO INTERNACIONAL DE DIVISAS Contiene campos referentes al Impuesto a la Salida de Divisas NA CAMPO CARACTER REFERENTE AL BLOQUE OCHO DEL INFORME FECHA_TRANSACCIÓN Campo que representa la fecha de la transacción en la que se pago el ISD NA CAMPO CARACTER RAZÓN_SOCIAL_INFORMANTE Campo que representa la RAZON SOCIAL DEL INFORMANTE de la transacción NA en la que CAMPO se pago CARACTER el ISD MONEDA Campo que representa la MONEDA con la que se pago el ISD NA CAMPO CARACTER VALOR_TRANSFERIDO Campo que representa el VALOR TRANSFERIDO por concepto de ISD NA CAMPO CARACTER IMPUESTO_SALIDA_DIVISAS Campo que representa el valor pagado por ISD NA CAMPO CARACTER DESCRIPCION_MOTIVO Campo que representa la DESCRIPCION de la transacción en la que se pago NA el ISD CAMPO CARACTER PAIS Campo que representa el PAIS de la transacción en la que se pago el ISD NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades 1.13 RENDIMIENTOS FINANCIEROS Contiene campos referentes a los rendimientos Financieros del contribuyente NA REFERENTE AL BLOQUE NUEVE DEL INFORME AÑO_RENDIMIENTO Campo que representa el AÑO del rendimiento generado NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades MES_RENDIMIENTO Campo que representa el MES del rendimiento generado NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales INSTITUCION_FINANCIERA Campo que representa la INSTITUCION FINANCIERA en la que se genero el NA rendimientocampo CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades Para informes de personas naturales RENDIMIENTO_GENERADO Campo que representa el valor del RENDIMIENTO generado NA CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_DEPOSITO Campo que representa el valor total del deposito realizado NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades TOTAL_RETENCION Campo que representa el valor total de la retención realizada NA CAMPO CARACTER Para informes de personas naturales obligadas y NO obligadas a llevar contabilidad y sociedades REFERENTE AL 1.14 DECLARACION PATRIMONIAL Contiene campos referentes la Presentación de Declaración PatrimonialNA BLOQUE DIEZ DEL INFORME FECHA_CARGA Campo que representa la fecha de carga de la declaración patrimonial NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales AÑO_DECLARACION Campo que representa el año al que corresponde la declaración patrimonial NA CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales REFERENTE AL 1.15 RELACION CON TERCEROS Contiene campos referentes la relación del contribuyente con terceros NA BLOQUE ONCE DEL INFORME NUMERO_RUC_SOCIEDAD Campo que representa el NUMERO de IDENTIFICACIÓN de la persona juridica NAcon la que CAMPO tiene relación CARACTER el contribuyente Sólo para como informes accionista, de personas rep. Legal naturales y/o contador RAZON_SOCIAL Campo que representa la RAZON SOCIAL de la persona juridica con la que tiene NA relación CAMPO el contribuyente CARACTER como Sólo accionista, para informes rep. Legal de personas y/o contador. naturales TIPO_RELACION Campo que representa la relación del contribuyente como accionista, rep. Legal NA y/o contador CAMPO de terceros. CARACTER Sólo para informes de personas naturales PORCENTAJE_PARTICIPACIÓN Campo que representa el porcentaje de participación del contribuyente como NA accionista de CAMPO terceros. CARACTER Sólo para informes de personas naturales REFERENTE AL ACCIONISTAS DEL CONTRIBUYENTE Contiene campos referentes a Accionistas NA BLOQUE DOCE DEL INFORME IDENTIFICACIÓN_ACCIONISTA Campo que representa la IDENTIFICACIÓN DEL ACCIONISTA del contribuyente NA CAMPO CARACTER Sólo para informes ejecutivos de personas jurídicas NOMBRE_ACCIONISTA Campo que representa el NOMBRE DEL ACCIONISTA del contribuyente NA CAMPO CARACTER Sólo para informes ejecutivos de personas jurídicas PORCENTAJE_PARTICIPACIÓN Campo que representa el PORCENTAJE DE PARTICIPACIÓN del accionista NA del contribuyente CAMPO CARACTER Sólo para informes ejecutivos de personas jurídicas REFERENTE AL 1.17 ACCIONES DEL CONTRIBUYENTE Contiene campos referentes a la participación accionaria NA BLOQUE UNO DEL INFORME 107

123 RUC_EMPRESA Campo que representa el RUC DE LA EMPRESA donde el contribuyente posee NAaccionesCAMPO CARACTER 1.18 DOCUMENTO_FIRMA Contiene campos referentes al documento firmado electrónicamente NA CODIGO_INTEGRANTE_GRUPO_TRABAJO FECHA_FIRMA DATE FECHA_FIRMA DATE DIA FECHA_FIRMA DATE MES FECHA_FIRMA DATE AÑO Campo que representa el CODIGO del integrante del grupo de trabajo, quien realiza la firma electrónica del documento Campo que representa la fecha en que se firmó electrónicamente el documento Campo que representa la fecha en que se firmó electrónicamente el documento transformado en DIA Campo que representa la fecha en que se firmó electrónicamente el documento transformado en mes Campo que representa la fecha en que se firmó electrónicamente el documento transformado en año NA NA NA NA NA NOMBRE DE LA AGRUPACIÓN DE INFORMACION CAMPO CARACTER CAMPO CARACTER CAMPO CARACTER CAMPO CARACTER CAMPO CARACTER Puede existir informes ejecutivos de personas que no poseean participación accionaria en empresas 108

124 Tiempos de respuesta en Reporte tipo (45 minutos) antes de aplicar la metodología: Tiempos de respuesta en Reporte tipo (3 minutos) después de aplicar la metodología: 109

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