ANALISIS PARA APLICACIÓN DE UNA SOLUCION BI

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1 FACULTAD DE INGENIERÍA CARRERA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS EPE ANALISIS PARA APLICACIÓN DE UNA SOLUCION BI SISTEMA DE SOPORTE GERENCIAL DESARROLLADO POR LOS ESTUDIANTES: U RICARDO FUERTES U ROBERTO JACOBINI U ROGER BALDEON U JULIO ALLAN Monterrico, Julio de

2 RESUMEN El presente documento presenta el análisis para la implementación de una solución de Inteligencia de Negocios. En particular, se trata del análisis de una situación o problemática real en la que se aplicará una solución de Inteligencia de Negocios. El contenido del trabajo comprende identificar y especificar las fuentes de información sobre las cuales nos basaremos para modelar los procesos BI. Asimismo, definimos la antigüedad de la data a capturar explicando el motivo de dicha definición. Luego, se define los periodos de actualización de la información y se realiza el análisis dimensional describiendo cada una de las tablas dimensionales con sus respectivos atributos. A consecuencia de ello se determina el modelo lógico. El siguiente punto se explica la cantidad de datos a generar y el tamaño de la base de datos. Finalmente, se indica y detalla cuales son los reportes y/o consultas que se generan con la información extraída y modelada, presentando además las conclusiones y la bibliografía utilizada. 2

3 ÍNDICE RESUMEN... 2 INTRODUCCIÓN DETERMINACIÓN DE LAS FUENTES DE INFORMACIÓN DEFINICIÓN DE LA ANTIGÜEDAD DE LA DATA A CAPTURAR DEFINICIÓN DE PERIODOS DE ACTUALIZACIÓN ANÁLISIS DIMENSIONAL Tablas Dimensionales Descripción de tablas dimensionales y atributos Descripción de tablas fact y atributos ESTIMACIÓN DE LA CANTIDAD DE DATOS A GENERAR DETERMINACIÓN DE REPORTES A GENERAR CONCLUSIONES BIBLIOGRAFÍA

4 INTRODUCCIÓN Las empresas hoy se enfrentan a crecientes demandas de inteligencia empresarial (BI) en todos los niveles de la empresa. Es claro que necesitan una estrategia que apoye a toda la empresa, departamentos, grupos de trabajo con las iniciativas de BI. Dicha estrategia debe responder ágilmente en todos los requerimientos de BI a cada grupo de trabajo y cada área de negocio. En este nuevo mundo, la información reina " afirma Geoffrey A. Moore, Director de Chasm Group [1]. Vivimos en una época en que la información es la clave para obtener una ventaja competitiva en el mundo de los negocios. Para mantenerse competitiva una empresa, los gerentes requieren de un acceso rápido y fácil a información útil y valiosa de la empresa. Las herramientas de Inteligencia de Negocios proporcionan una serie de vistas de datos que permiten analizar grandes volúmenes de datos y extraer información para la toma de decisiones en diversos niveles de una organización. La intención del presente documento es modelar una solución de inteligencia de negocios que permita a la empresa GMD desarrollar su capacidad de análisis de la información sobre una base solida, oportuna y confiable de los datos que generan el día a día del negocio.. 4

5 1. DETERMINACIÓN DE LAS FUENTES DE INFORMACIÓN La fuente para obtener la información, en todos los casos, es la base de datos que de la aplicación Unicenter Service Desk versión 12 de CA, reside en una base de datos SQL 2000 (los recursos actuales de hardware del servidor son: 4 Procesadores Xeon 2.0GHz, 5GB de memoria y 320GB en RAID5 de espacio en disco). El Servidesk funciona desde hace 8 años, hace 2 meses se actualizo a la versión 12. En este período la se ha personalizado varias tablas por requerimiento del negocio. Las tablas requeridas para la definición del DataMart son las siguientes: Tabla de Prioridades: Lista las prioridades. La prioridad refleja la fracción de tiempo en el cual el ticket deberá ser resuelto. Tabla de Impacto: Impacto es la medida de importancia de un evento para el usuario. 5

6 Tabla de Interface: Definiciones de interface usadas para crear solicitudes y órdenes de cambio. Tabla de Severidad: Lista de definiciones de severidad usada por la aplicación. Tabla Rootcause: Tabla de referencia para denotar el tipo de causa raíz usado cuando se resuelve o cierra una solicitud, orden de cambio o problema. Tabla Service_Desc: Esta tabla contiene los tipos de servicio de las solicitudes de llamadas. 6

7 Tabla Cr_Status: Lista los estados de las solicitudes de llamadas. Tabla Req_Property: Par de valores de propiedad para una solicitud. Tabla Prod_Category: Categorías de los problemas de las llamadas con respecto al cliente. Tabla Act_Log: Contiene el historial de las actividades relacionadas con la solicitud de la llamada. 7

8 Tabla que contiene todas las solicitudes de llamadas: requerimientos, incidentes y problemas Tabla Call_Req_Type: Almacena códigos usados en Call_Req.type y los detalles de los nombres que serán mostrados. Tabla de Urgencia: Lista de los códigos/descripciones de urgencia utilizados en la aplicación. Tabla Cr_Template: Tabla de Plantillas de Solicitudes. 8

9 Tabla ca_owned_resource: Provee información de las relaciones abstractas acerca de los activos de la organización tal como asignación, propiedad, documento legal, etc. Tabla ca_contact: Tabla de las personas que interactúan con el sistema. 9

10 2. DEFINICIÓN DE LA ANTIGÜEDAD DE LA DATA A CAPTURAR Inicialmente se mantiene una persistencia en los datos por un tiempo indefinido aunque se sugiere que, dado un tiempo de terminado un proyecto se evalúen procedimientos de depurado de la información no relevante para el negocio. 3. DEFINICIÓN DE PERIODOS DE ACTUALIZACIÓN Se ha determinado una periodicidad diaria como unidad de tiempo para revisar los resultados. Esto quiere decir que lo trabajado en un día para un determinado proyecto refleja la información relevante a analizar. Una vez que se cierra el día se debe actualizar la solución BI planteada. 4. ANÁLISIS DIMENSIONAL Fecha Hora Cumplimiento SLA Data Mart **Solicitud de atención X X X X X X X X X Llamadas X X X X Categoría Nivel de servicio Urgencia Tipo Responsable Usuario Teléfono origen Resultado de llamada Data Mart **Solicitud de atención Llamadas Descripción Representa a la solicitud de atención recibida y sus tiempos de atención. Detalle de las llamadas recibidas por la mesa de ayuda. 10

11 4.1. Tablas Dimensionales Dimensiones Descripción Fecha Contiene todos los atributos asociados con la fecha en que se genera el ticket y realiza el servicio. Hora Contiene todos los atributos asociados con la hora en que se genera el ticket y realiza el servicio. Cumplimiento SLA Atributos asociados al cumplimiento del nivel de servicio requerido por el cliente. Categoría Los atributos al tipo de ticket que se genera. Nivel de servicio Los atributos asociados al contrato entre el cliente y GMD por el servicio prestado y puede variar por cliente. Urgencia Los atributos asociados los tipos de urgencia de los tickets. Tipo Los atributos asociados al tipo de ticket generado por el cliente (problema, consulta, etc.). Responsable Los atributos asociados al rol asignado para solucionar un requerimiento del ticket. Usuario Los atributos asociados al solicitante del ticket. Teléfono origen Describe el teléfono desde el cual fue realizada la llamada. Resultado de llamada Resultado o éxito de la llamada. (atendida/abandonada) 11

12 4.2. Descripción de tablas dimensionales y atributos A continuación se detallan las dimensiones que van a nutrir de información a la Fact table Solicitud de atención: Descripciones de Atributos de Dimensión Fecha Nombre Descripción Valores de ejemplo Fecha_id El día específico en que se produce el artículo Dia El día específico en que se 13/06/2009 produce el artículo Dia_semana Los nombres de los días de Lunes, martes, miércoles. semana Feriado El día es un feriado. si, no Tipo_dia Laborable o no laborable FDS, DDS Semana_calendario Número de la semana en el 51 año Mes_id El mes en el año 01 Mes El mes en el año Enero Trimestre El trimestre en el año Agno El año 2009 Descripciones de Atributos de Dimensión Hora Nombre Descripción Valores de ejemplo Hora_id Código de la hora Hora La hora es en formato de Minutos El minuto 45 Parte_dia Parte del día Temprano en la mañana, De madrugada, Al final de la tarde 12

13 Descripciones de Atributos de Dimensión Cumplimiento SLA Nombre Descripción Valores de ejemplo Cump_id Código asignado al cumplimiento Cump_flag Indica si se cumple o no 0, 1 con el SLA. Descirpcion Indica si se cumple o no con el SLA. No, Si Descripciones de Atributos de Dimensión Nivel de servicio Nombre Descripción Valores de ejemplo Servicio_id Código del servicio Servicio_desc Descripción del servicio. Problema de hardware nivel 1 Servicio_codigo Código del nivel de servicio H1 Servicio_tiempo Tiempo comprometido para el servicio. 02 horas Descripciones de Atributos de Dimensión Categoría Nombre Descripción Valores de ejemplo Categoria_id Identificación de la categoría Categoria _grupo Grupo de la categoría 07 Categoria _desc Descripción de la categoría Hardware, Software, Seguridad 13

14 Descripciones de Atributos de Dimensión Urgencia Nombre Descripción Valores de ejemplo Urgencia_id Identificación de la urgencia 004 Urgencia_codigo Código de la urgencia 1 Urgencia_desc Descripción de la urgencia Inmediata Descripciones de Atributos de Dimensión Tipo Nombre Descripción Valores de ejemplo Tipo_id Identificación de la tipo 003 Tipo _codigo Código de la tipo 2 Tipo _desc Descripción de la tipo Incidente, Problema, Consulta Descripciones de Atributos de Dimensión Responsable Nombre Descripción Valores de ejemplo Responsable_id Identificación 003 asignado al responsable Responsable_codigo Código asignado al 6678 responsable Responsable_nombre Nombre del Ricardo Álvarez responsable Responsable_cargo Cargo del Analista, Supervisor responsable Responsable_area Descripción del área Help Desk, Desarrollo del responsable Responsable_proyecto Nombre del proyecto Banco XY Responsable_especialidad Especialidad del responsable Seguridad, calidad Control de 14

15 Responsable_experiencia Nivel de experiencia del responsable Junior, Senior Descripciones de Atributos de Dimensión Usuario Nombre Descripción Valores de ejemplo Usuario_id Identificación asignado al usuario Usuario _codigo Código asignado al usuario Usuario _nombre Nombre del usuario Roger Chuiman Usuario _cargo Cargo del usuario Operador, Cajero Usuario _area Descripción del área Finanzas, TI del usuario Usuario _proyecto Nombre del proyecto Banco XY Usuario _fecnac Fecha de nacimiento 06/09/1979 del usuario Usuario _edad Edad del usuario 30 15

16 4.3. Descripción de tablas fact y atributos A continuación, se presenta las tablas de hechos a implementar. Fact Table Solicitud de atención 16

17 CAMPO TIPO DESCRIPCION Solicitud_id long Id del Fact Table tipo_id entero Tipo de ticket Fecha_id string Fecha de ocurrencia Hora_id entero Hora de ocurrencia Usuario_id long Usuario que reporta Responsable_id entero Responsable asignado Categoria_id entero Categoría de la solicitud Servicio_id entero Nivel de servicio comprometido Urgencia_id long Urgencia del ticket Cumplimiento_id string Cumplimiento del SLA num_ticket Número Número del ticket ingresado Entero Tiempo utilizado asignado Entero Tiempo en ser asignado en_proceso Entero Tiempo en proceso bajo_investigación Entero Tiempo en investigación pendiente Entero Tiempo pendiente resuelto Entero Tiempo en resolver total Entero Tiempo total 17

18 Dimensión Fecha Año Trimestre Tipo de día Mes Feriado Día de la semana Dia Semana calendario CAMPO TIPO DESCRIPCION Fecha_id string El día específico en que se produce el artículo Dia date El día específico en que se produce el artículo Dia_semana string Los nombres de los días de semana Feriado flag El día es un feriado. Tipo_dia flag Laborable o no laborable Semana_calendario entero Número de la semana en el año Mes_id entero El mes en el año Mes string El mes en el año Trimestre string El trimestre en el año Agno entero El año 18

19 Dimensión Hora CAMPO TIPO DESCRIPCION Hora_id entero Código de la hora Hora date La hora es en formato de 24 Minutos entero El minuto Parte_dia string Parte del día Dimensión Tipo CAMPO TIPO DESCRIPCION Tipo_id entero Identificación de la tipo Tipo_codigo entero Código de la tipo Tipo_desc string Descripción de la tipo 19

20 Dimensión Cumplimiento SLA Cumplimiento SLA CAMPO TIPO DESCRIPCION Cump_id string Código asignado al cumplimiento. Cump_flag flag Indica si se cumple o no con el SLA. Descirpcion string Indica si se cumple o no con el SLA. Dimensión Categoría Grupo Categoría CAMPO TIPO DESCRIPCION Categoria_id entero Identificación de la categoría Categoria_grupo entero Grupo de la categoría Categoria_desc string Descripción de la categoría Dimensión Nivel de servicio 20

21 CAMPO TIPO DESCRIPCION Servicio_id entero Código del servicio Servicio_desc string Descripción del servicio. Servicio_codigo entero Código del nivel de servicio Servicio_tiempo entero Tiempo comprometido para el servicio. Dimensión Urgencia CAMPO TIPO DESCRIPCION Urgencia_id entero Identificación de la urgencia Urgencia_codigo entero Código de la urgencia Urgencia_desc string Descripción de la urgencia Dimensión Responsable CAMPO TIPO DESCRIPCION Responsable_id entero Identificación asignado al responsable Responsable_codigo entero Código asignado al responsable Responsable_nombre string Nombre del responsable 21

22 Responsable_cargo string Cargo del responsable Responsable_area string Descripción del área del responsable Responsable_proyecto string Nombre del proyecto Responsable_especialidad string Especialidad del responsable Responsable_experiencia string Nivel de experiencia del responsable Dimensión Usuario CAMPO TIPO DESCRIPCION Usuario_id long Identificación asignado al usuario Usuario_codigo entero Código asignado al usuario Usuario_nombre string Nombre del usuario Usuario_cargo string Cargo del usuario Usuario_area string Descripción del área del usuario Usuario_proyecto string Nombre del proyecto Usuario_fecnac date Fecha de nacimiento del usuario Usuario_edad entero Edad del usuario 22

23 5. ESTIMACIÓN DE LA CANTIDAD DE DATOS A GENERAR Longitud de la tabla de hechos: 108 = 108*25,000*12*8 = 260MB aprox. Dimensiones Tamaño Fecha (long = 46) 46 * 366 * 8 = 134,688 Hora (long = 42) 42 * 60 * 24 = 60,480 Tipo (long = 15) 15 * 5 = 75 Cumplimiento SLA (= 12) 12 * 2 = 24 Categoría (= 20) 20 * 30 = 600 Nivel de servicio (= 12) 12 * 20 * 10 = 2,400 Urgencia (= 15) 15 * 6 = 90 Responsable (= 125) 125 * 200 = 25,000 Usuario (= 115) 115 * = 1,725,000 Total tamaño de dimensiones 1,948,357 Total almacenamiento BD= 2*(1,9 MB+ 260MB) = 524MB aprox. 6. DETERMINACIÓN DE REPORTES A GENERAR 1. Porcentaje de cumplimiento del nivel de servicio Permite determinar el porcentaje de cumplimiento de los niveles de servicio de los contratos firmados por los clientes con GMD. Puede ser general, por proyecto, etc. 23

24 2. Aporte al nivel de servicio Permite analizar el desempeño de los trabajadores de las diferentes aéreas y proyectos en relación a los incidentes y su nivel de cumplimiento. 3. Demoras según nivel de urgencia Permite analizar las demoras registradas para los incidentes dependiendo de los niveles de urgencia del mismo. 4. Urgencia por tipo de incidente y nivel de servicio Permite analizar las urgencias reportadas por los usuarios para los incidentes en relación a los niveles de servicio correspondiente al servicio en una determinada ventana de tiempo. 5. Incidentes por categoría Permite analizar los incidentes según las categorías de las mismas. 6. Incidentes por áreas y usuarios Permite analizar los incidentes por proyectos y áreas usuarias. Determinando la cantidad de ocurrencias para cada caso. 7. Tiempo de atención según nivel de experiencia del responsable y tipo de incidente Permite analizar el tiempo total dedicado a la atención de un incidente por el nivel de calificación y experiencia del responsable designado. 24

25 CONCLUSIONES 1. La implementación de un proceso de inteligencia de negocio en un servicio de Mesa de Ayuda, permite que la información fluya de una forma natural y controlada. Desde las transacciones del día a día de la organización, hasta su conversión en información y conocimiento, permitirán a los gerentes y jefes de proyectos tomar mejores y efectivas decisiones. 2. La creación de un Data Mart en la organización es una tarea ardua pero esencial cuando se desea hacer análisis de información, dado que permite centralizar toda la información relevante para la toma de decisiones, y se constituye en la fuente única de información para toda la organización. 3. La identificación de las necesidades de la información, así como, los usuarios que requieren esta información, garantiza un buen modelado del Data Mart, es decir, la determinación de las tablas dimensiones, Facts y los atributos relevantes que deben tener. 4. Estimar el tamaño de la base de datos dimensional ayuda también a tener una visión del rendimiento que pueda tener con los usuarios finales y de las verdaderas necesidades de hardware. 25

26 BIBLIOGRAFÍA [1] Pech, Iván; Estañol, Abelardo; Tirado, Leticia. "Data Warehouse para Administración de Espacios de Bases de Datos". Soluciones Avanzadas Nº. 41. Enero 1997 Pagina de Service Desk CA Página de una tesis de una carga de un Data Warehouse 26