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1 TITULO DEL PROYECTO INTEGRANTE 1 INTEGRANTE 2 FUNDACION UNIVERSITARIA INPAHU INGENIERIA DE SOFTWARE BOGOTÁ, D.C. 2013

2 TABLA DE CONTENIDO APLICACIÓN INTELIGENCIA DE NEGOCIOS AL XXXXXXXX... 4 JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN... 4 PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN... 5 OBJETIVOS METODOLOGIA DEFINICION DEFINICION DE LOS REQUERIMIENTOS DISEÑO MODELIZACION IMPLEMENTACION REVISION FUENTES PARA LA OBTENCION DE INFORMACION FUENTES PRIMARIAS FUENTES SECUNDARIAS RECURSOS CRONOGRAMA...19 DIAGRAMA DE ACTIVIDADES 19 CONCLUSIONES.20 PROTOTIPO DE DIMENSIONES..21 PROTOTIPO DE INFORMES..22 GLOSARIO...25 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS... 26

3 3 TITULO DE LA INVESTIGACIÓN xxxxxxxx INTRODUCCION Muchas empresas se ven en la necesidad de manejar sus datos de negocio integralmente, y para ello es necesario contar con herramientas tecnológicas, de consultoría y estrategia. Esto permite tener información que más que solo datos generan conocimiento en beneficio de las empresas tanto a nivel competitivo como en el cumplimiento de su plan estratégico, la orientación de las empresas va hacia sistemas que permitan unificar y administrar su información de manera inteligente, contar con la información exacta, en tiempo real, y poder tomar las decisiones y correcciones necesarias antes de que se conviertan en problemas. JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN Aplicar inteligencia de negocios al sistema de manejo de servicio al cliente, certificara que todas las áreas de la compañía manejen información estándar del proceso, lo cual genera mayor coordinación en los subprocesos y confiabilidad en la información que fluye entre ellos. Al implementar una herramienta de BI disminuye la dependencia del área de tecnología para la generación de informes complejos lo cual se vería reflejado en costos (menos horas ingeniero) y la disponibilidad de la información en cualquier hora del día. Se podrá acceder a la información desde cualquier sede de la compañía ya que el cubo estará publicado en la intranet, facilitando la consulta a los gerentes de las diferentes sucursales.

4 4 Una herramienta de análisis ofrece un mejor panorama del comportamiento del proceso atreves del tiempo ya que agrupa grandes volúmenes de información para convertirlos en informes de tendencias y comportamientos de procesos, lo cual facilita la toma de decisiones y la implementación de correctivos. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA El sistema de información, gestión de servicio y calidad (SIGSC) es una herramienta utilizada de manera transversal en los diferentes procesos de la compañía para manejar las solicitudes de información, sugerencias, tramites y quejas sobre los servicios prestados en la EPS es utilizada de manera especial por el área de servicio al cliente, ya que con base a la información resultante de estas gestiones realizadas mediante la herramienta se toman decisiones en cuanto a las diferentes estrategias de mejora en la prestación de servicios y atención al usuario, además permite establecer el rendimiento de las personas que se encuentran en los puntos de atención y la capacidad de respuesta de las áreas por sucursales o a nivel país. Se analizan las quejas presentadas por la atención de un médico o una IPS específica para generar retro alimentación y procesos de mejora. La información resultante de las gestiones realizadas también es usada en diferentes áreas de la compañía, como el área jurídica ya que allí se registran todos los pasos por los que pasa un proceso de tutela. Este proceso de análisis y de manejo de información se realiza en su mayoría utilizando archivos en Excel, donde se estructuraban los informes gerenciales por medio de tablas dinámicas y gráficos dinámicos, para posteriormente replicarlo vía mail a los jefes de las áreas que necesitan esta información para sus procesos. Uno de los inconvenientes presentados del manejo en archivos de Excel es que cuando se requiere revisar tendencias o

5 5 se quiere hacer análisis de información con un periodo superior o igual a un año, se debe trabajar con varios archivos a la vez, ya que este proceso maneja en promedio un millón y medio de registros. Otro aspecto analizado del proceso es que el área de servicio al cliente maneja informes diferentes a los que manejan en otras áreas y cuando confrontan la información en muchas ocasiones no les coinciden las cifras, al comparar las fuentes se daban cuenta que las diferencias se presentaban debido a que no aplican las mismas reglas de negocio o condicionales en la extracción de la información. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA En qué medida el desarrollo de un Datawarehouse como herramienta de gestión contribuirá a la toma de decisiones y a mejorar en una forma eficiente el manejo de la información del proceso de servicio al cliente de Salud Total? La compañía contaba con informes generados en archivos de Excel que se analizan diariamente y se envían a los directivos para la toma de decisiones, para los informes periódicos (Semanales, mensuales) se debe estar almacenando la información diaria procesar y posteriormente generar los informes; ahora de acuerdo a cambios de herramientas ofimáticas los archivos se manejan en open office herramienta que tiene como limitante la capacidad de registros que puede tener un archivo, por lo que la consolidación de archivos para analizar varios periodos de tiempo se hace más compleja. Por ser una EPS esta supervisada y regulada por varios entes que solicitan información sobre diferentes procesos de la compañía entre ellos el manejo de tutelas, quejas y reclamos que se hacen a la EPS, para poder entregar de manera oportuna esta información a los entes es necesario generar una solicitud al área de tecnología ya que por el volumen de información no se pueden obtener de los informes diarios.

6 6 DELIMITACIÓN Las organizaciones dedicadas a la salud, cuentan con procesos de creciente informatización. La mayor parte de las aplicaciones aún se vinculan con procesos netamente administrativo financiero, pero el grado de informatización de datos estrictamente médicos es cada vez mayor. Las bases de datos transaccionales propias de la organización médica en estudio no escapa a los problemas que afectan a las organizaciones de los otros sectores, y los analistas se enfrentan a los mismos problemas de manejo de grandes volúmenes de información. Por lo anterior este proyecto se enfocara en el sector salud, más exactamente en la EPS SALUD TOTAL SA. Este proyecto comprende el desarrollo de la primera etapa del cubo del proceso de servicio al cliente, el cual consta de la parte radicación y solución de cada contacto a nivel global. El cubo en esta primera etapa tendrá información de la radicación del contacto e información básica como son sucursal de radicación, cantidad de contactos radicados, estado del contacto, se podrá clasificar por categoría área y causa de radicación así como por grupo radicador dicha información se podrá acceder por medio de la intranet en el sitio destinado para la publicación de estas herramientas en Salud Total. ANTECEDENTES El CSIC analiza sus gastos presupuestarios con Pentaho BI Comentado [DF1]: QUES ES Se ha confirmado que, al disponer de toda la información histórica de gastos consolidada, desde 2002, el usuario tiene mayor capacidad de detectar tendencias de gasto mediante los cuadros de mando, de generarse informes ad-hoc para complementar los mismos, y una exploración mucho más dinámica de toda la información, tanto histórica como actual, mediante un solo visor multidimensional. Con todo ello, se está pudiendo ajustar los presupuestos de gasto del ejercicio en curso, y planificar de una forma más eficiente los de ejercicios futuros.

7 7 Data Mart S.A The Business Intelligence Company Chile La empresa se encarga de: Modelamiento de DataWarehouse Creación de Bases de datos Relacionales, especialmente modelados para la gestión de su empresa y sus sistemas. Modelamiento de Cubos OLAP. Aprovechando la existencia de un Datawarehouse Relacional, modelamos cubos OLAP sobre MicrosoftSQL Analysis Services. Automatización de procesos ETL Automatizamos los traspasos de datos entre sus sistemas transaccionales y su Datawarehouse. Chequeamos consistencia, depuramos y limpiamos, transformamos sus datos para crear sus sistemas de control de gestión y de auditoría de sistemas. Managernet Business Intelligence Argentina Visualiza en forma gráfica, a través de indicadores de gestión, cubos OLAP y reportes dinámicos, toda la información que Usted Necesita para el absoluto control de su empresa. Le permite conectarse a diversos orígenes de datos (Sqlserver, Oracle, Access, Excel,texto, mysql, entre otros), esto lo convierte en un tablero de comando, compatible con todos los sistemas informáticos instalados. El sistema es totalmente web, que le otorgan operatividad y ejecución en todo momento y desde cualquier lugar. Análisis, Diseño e Implementación de un DataWarehouse de Soporte de Decisiones para la EPS SALUD TOTAL. Colombia En el presente trabajo de tesis presenta una solución que la EPS SALUD TOTAL puede implementar para satisfacer sus necesidades de gestión, análisis y toma de decisiones.

8 8 Otorga un panorama de lo que está sucediendo en la EPS a nivel del proceso de servicio al cliente y presenta esta información en línea. La creación de un DataWarehouse previa a el desarrollo de los Data Marts, según la arquitectura planteada por Inmon, ayuda a que la EPS tenga toda su información consolidada y ordenada en un solo lugar, lo cual es muy importante en este tipo de organizaciones debido a la sensibilidad e importancia de la información, y brinda coherencia entre todos los Data Marts. OBJETIVOS OBJETIVO GENERAL Desarrollar para Salud Total EPS un Cubo de información que permita a los directivos y al área de servicio al cliente realizar consultas de forma rápida y en el momento oportuno para facilitar la toma de decisiones. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Realizar el levantamiento del estado actual como se realizan los informes. Efectuar el análisis de cómo se puede aplicar inteligencia de negocios en el proceso y que beneficios obtendría la compañía con su implementación. Diseño del Datawarehouse (DW). Desarrollar el DW según los estándares tecnológicos que maneja Salud Total Implementación y estabilización POSIBLES HIPOTESIS La oportunidad y disponibilidad de los informes estarán al alcance de los interesados en un corto tiempo comparado con la operatividad actual para obtenerlos. La combinación de varias fuentes de datos (archivos externos, bases de datos operacionales) mostrara a través de los indicadores o informes la empresa vs el mercado.

9 9 Creemos que la disponibilidad de la información desde las distintas fuentes de datos, con herramientas de Inteligencia de negocios permitirá la exploración de los datos, los ejecutivos de la empresa podrán tomar decisiones bien fundamentadas e informadas. Conocer el tiempo de respuesta de los gestores para la mejora continua en los procesos de la compañía. MARCO TEORICO DE REFERENCIA DE INVESTIGACIÓN Desde épocas remotas la humanidad se ha preocupado por la creación de bienes con el mínimo de recursos. Distintos pueblos y en distintos períodos se practicaban la previsión, planeación y organización de grupos para ejercitar diversas actividades (entre ellas la pesca, agricultura, el comercio, la guerra, etc.). En años más recientes durante la revolución industrial se pusieron en práctica ideas que sirvieron para la creación de la administración, ya que durante ese tiempo se pensó en la manera de producir más con menos recursos. A partir de ese momento precursores e idealistas fueron sentando las bases para la creación de la administración convirtiéndola en una ciencia. La humanidad ha utilizado varias formas para llevar a cabo transacciones de los bienes, tal es el caso de los antiguos pueblos al utilizar monedas de metal con diferentes insignias, descripciones y denominaciones para el intercambio de artículos o servicios (1). Tal es así que nace el término de Business Intelligence que es bastante antiguo, hace miles de años los maya/ incas, fenicios, persas, egipcios y otros pueblos practicaban este principio cuando usaban información obtenida de la naturaleza, que luego usaban a la hora de tomar decisiones para mejoras en la vida de sus pueblos. Un claro ejemplo lo podemos ver en España, después de la conquista de América. El rey español creó la "Casa del Oro", en donde se registraban las transacciones de pago compulsorio de oro, ello permitió tener una visión general de la economía del país hispano. En los años 60's surgen

10 10 las tarjetas perforadas, los transistores y el lenguaje estructurado COBOL. Este nuevo despliegue tecnológico, permitió al usuario facilitar el control de los sistemas y de la información (2). Línea de tiempo de BI Comentado [DF2]: QUE ES En 1969: Se Crea el concepto de base de datos (Cod). En 1970: Se Desarrolla las primeras bases de datos y las primeras aplicaciones empresariales (SAP, JDEdwards, Siebel, Peoplesoft). Estas aplicaciones permitieron realizar Data Entry en los sistemas, aumentando la información disponible, pero no fueron capaces de ofrecer un acceso rápido y fácil a dicha información, aparece los dispositivos de acceso directo (Dasd). En 1980: Creación del concepto data Warehouse (RalphKimball, Bill Inmon), y aparición de los primeros sistemas de reporting. A pesar de todo, seguía siendo complicado y funcionalmente pobre. Existían relativamente potentes sistemas de bases de datos pero no había aplicaciones que facilitasen su explotación. En 1989: Introducción del término Business Intelligence (Howard Dresner). En 1990: Business Intelligence 1.0. Proliferación de múltiples aplicaciones BI. Estos proveedores resultaban caros, pero facilitaron el acceso a la información, y en cierto modo agravaron el problema que pretendían resolver ( Había aún más versiones dela verdad!). Las empresas empezaron a interesarse en las soluciones de BI de una forma más decisiva, esto a finales de 1996, cuando el concepto se difundió como un proceso de evolución del Executive InformationSystems (EIS) - un sistema creado a finales de la década del 70 en el MIT (Massachusets Institute oftecnology- EUA)1. En 2000: Business Intelligence 2.0. Consolidación de las aplicaciones BI en unas pocas plataformas Business Intelligence (Oracle, SAP, IBM, Microsoft). A parte de la información estructurada, se empieza a considerar otro tipo de información y documentos no estructurados.

11 11 El componente de inteligencia de negocios que ayuda a resolver los problemas actuales de las empresas son los DataWarehouse así como la construcción de los Data Marts. Con la ausencia de BI, existe de hecho un hueco: Cuando los usuarios toman decisiones y analizan riesgos y oportunidades basados en información anecdótica, incompleta o desactualizada, lo cual no es mejor que adivinar. No solo advierte de los problemas, sino también de las oportunidades. Según 1 Peña (2006), el término Inteligencia de Negocios procura caracterizar una amplia variedad de tecnologías, plataformas de software, especificaciones de aplicaciones y procesos. El objetivo primario de la a Inteligencia de Negocios es contribuir a tomar decisiones que mejoren el desempeño de la empresa y promover su ventaja competitiva en el mercado. En resumen, la Inteligencia de Negocios faculta a la organización a tomar mejores decisiones más rápidas. Este concepto se requiere analizar desde tres perspectivas: Hacer mejores decisiones más rápido, convertir datos en información, y usar una aplicación relacional para la administración. Comentado [DF3]: REFERENCIA SEGÚN ESTÁNDAR Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en común las siguientes características: - Accesibilidad a la información - Apoyo en la toma de decisiones - Orientación al usuario final. Líderes y Gurús del BI-Datawarehouse Son aquellas personas que han hecho historia en el campo de BI ya que han aportado gran cantidad de ideas para luego aplicarlo a las empresas. Por lo que vamos a mencionar a algunos de ellos: Ralph Kimball: Dimensional Data Warehouse Guru.Ralph Kimball Associatesautor de "The Data WarehouseToolkit". Mejora su libro y define

12 12 múltiples bases de datos llamados datamarts que son organizados por procesos de negocio, pero usan medios de datos estandarizados para la empresa. Bill Inmon: Es reconocido por muchos como el Padre del Data Warehouse. Se trata definitivamente de un influyente hombre en el mundo de la informática, a lo largo de la historia. Nigel Pendse. Lead author the OLAP report. Experto en OLAP. Es el principal analista de OLAP Survey Report,que proporcionan información en el mundo de BI, especialmente si se selecciona una herramienta en laque se basa un sistema de BI y para obtener un análisis profesional e independiente de los mejores productos disponibles en el mercado. Douglas Hackney. Presidente de Enterprise Group Itd. Experto en data marts. METODOLOGÍA Teniendo en cuenta que la construcción e implementación de un Datawarehouse es un proceso evolutivo, Salud Total adopto una metodología específica para este tipo de procesos llamada Rapid Warehousing Methodology 1, esta metodología es interactiva y está basada en el desarrollo incremental del proyecto el cual se divide en cinco fases fundamentales las cuales son: Definición de los objetivos: definir en conjunto con el usuario principal los objetivos tanto el general como el especifico, con el fin de que estos cumplan con las expectativas del usuario y que a la vez sean alcanzables por el área de tecnología quienes son los encargados del desarrollo. Definición de los requerimientos de información: al igual que en el ítem anterior estos requerimientos deben ser levantados junto con el usuario, donde se deben analizar sus

13 13 necesidades y lograr que el usuario comprenda las ventajas que puede obtener en sus procesos con la implementación de esta herramienta de BI. Diseño y modelización: En esta fase se identifican las fuentes de datos y las transformaciones necesarias para obtener el modelo lógico de datos del Datawarehause, partiendo de la información suministrada por las fuentes. Este modelo está formado por entidades y relaciones que permiten resolver las necesidades de la organización. Implementación: para la implementación de un DWH se deben llevar a cabo los siguientes pasos: Extracción de Datos del Sistema Operacional Carga de Datos Validos en el DWH. Explotación del DWH Revisión: después de la implementación se debe realizar una revisión planteando preguntas que permitan, después de los 6 o nueve meses posteriores a su puesta en marcha, definir cuáles serían los aspectos a mejorar o potenciar en función de la utilización que se haga del nuevo sistema. GRAFICO No.1. Rapid Warehousing Methodology Comentado [DF4]: fuente

14 14 FUENTES PARA LA OBTENCIÓN DE INFORMACIÓN FUENTES PRIMARIAS Las fuentes primarias utilizadas en este proyecto son: Los Usuarios, actores principales en el proceso de servicio al cliente. Desarrolladores de las herramientas empleadas en el proceso FUENTES SECUNDARIAS La única fuente secundaria utilizada en este proyecto es el manual del Sistema de Información y Gestión de Servicio al Cliente (SIGSC) el cual describe cada uno de los pasos y las reglas de negocios que se aplican durante todo el proceso, cuales son las principales entradas y las principales salidas del mismo. RECURSOS Los recursos utilizados para este proyecto son: Recurso Humano: Asesor Metodológico Director de Proyecto Tecnológico Diseñador y Desarrollador Herramientas BI Usuarios Recursos Físicos: Un servidor, que cuente con motor de base de datos SQL 2008 R, completo con Análisis Services, Integration services y una base de datos que sirva como bodega de datos.

15 15 CRONOGRAMA Actividades Duración Comienzo Fin Nombres de los recursos Proyecto /02/ /10/2013 Levantamiento de Información Analisis de Requerimientos Diseño Preliminar Solucion BI Ajustes a los diseños preliminares 7 01/02/ /02/2013 Ingeniero Desarrollador 7 12/02/ /02/2013 Ingeniero Desarrollador 15 21/02/ /03/2013 Ingeniero Desarrollador Usuarios,Ingeniero Desarrollador,Asesor 3 14/03/ /03/2013 Proyecto Tecnologico Desarrollo Base de Datos 60 19/03/ /06/2013 Ingeniero Desarrollador Desarrollo Analisis Services 20 11/06/ /07/2013 Ingeniero Desarrollador Pruebas de Usuario 15 09/07/ /07/2013 Usuarios Estabilización 59 30/07/ /10/2013 Ingeniero Desarrollador

16 DIAGRAMA DE ACTIVIDADES 16

17 17 CONCLUSIONES Definitivamente la aplicación de inteligencia de negocios en un proceso de una compañía amplía considerablemente el panorama del verdadero comportamiento de un proceso durante diferentes instantes de tiempo. El poder condensar la información y sobretodo convertirla en conocimiento, ayuda a la implementación de nuevas estrategias en pro de la búsqueda de los objetivos de la compañía. Ayudar a entender la naturaleza de cubo de información y el manejo del mismo a usuarios que están acostumbrados a manejar informes con grandes detallados, es complejo, pero muy satisfactorio cuando logran apreciar las ventajas que una herramienta como esta les ofrece. La metodología empleada ayudo mucho a la consecución de los objetivos propuestos y al ser cíclica, contribuirá para la continuidad de las demás etapas que contribuirán al crecimiento del cubo de SIGSC.

18 18 GRAFICO No. 2. PROTOTIPO DE DIMENSIONES Comentado [DF5]: fuente

19 19 PROTOTIPO DE INFORMES Se deben elaborar tres reportes basados en las pantallas del tablero de control que funciona actualmente: 1. Reporte de volúmenes de contactos para los últimos 12 meses: Este reporte debe poder ser filtrado por: a. Sucursal b. Medio de recepción c. Producto d. Tipo de contacto Cada uno de los filtros debe desplegar por defecto el valor de todos sus miembros.

20 20 GRAFICO No. 3 Reporte de Histórico de contactos por ciudad Comentado [DF6]: profundizar en la lectura del grafico 2. Reporte de Histórico de contactos por ciudad para los últimos 12 meses: Este reporte debe pode ser filtrado por: a. Tipo de contacto Cada uno de los filtros debe desplegar por defecto el valor de todos sus miembros.

21 21 GLOSARIO Comentado [DF7]: plantilla GLOSARIO Dimensión: corresponde a un conjunto de elementos con características comunes que responden a una pregunta de negocio, tal como el qué, quién, dónde, cuándo, cómo, etc. Por ejemplo, la dimensión cliente (quién), producto (qué), tiempo (cuándo), ubicación (dónde), canal (cómo), entre otras. Jerarquía: una dimensión debe contener al menos una jerarquía. Esta puede contener a su vez uno o más niveles. Por ejemplo, la dimensión cliente puede tener una jerarquía que organiza los clientes por su ubicación geográfica, así que hay un nivel regional, luego se encuentran los países, ciudades y finalmente el nombre del cliente. Por otro lado, es posible que esa misma dimensión también organice los clientes por una clasificación con base en el volumen de compras, así se tienen solo dos niveles: la clasificación y el cliente como tal Nivel: Si una dimensión contiene una jerarquía que se ha organizado tipo árbol, se denominará nivel a cada peldaño de la estructura. Continuando con el ejemplo indicado anteriormente, la dimensión cliente, en la jerarquía por ubicación geográfica tiene el nivel Región, el nivel País, el nivel Ciudad y el nivel Cliente. Categoría: por último, las categorías corresponde a los elementos individuales que van a poblar los clientes. En el ejemplo anterior, en el nivel País, se encuentran las categorías USA, Costa Rica, Colombia, Venezuela, etc. En el nivel ciudad se tiene New York y Miami (como descendientes de USA); San José, Heredia y Cartago (para el caso de Costa Rica); Bogotá y Medellín (Colombia); y finalmente Caracas, Barquisimeto, Valencia y Maracaibo para el caso de Venezuela

22 22 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS BIBLOGRAFIA Comentado [DF8]: standar Comentado [DF9]: va en orden alfabético Microsoft BI, (2009), Breve historia del Business Intelligence Windows InternetExplorer. Comentado [DF10]: si es web va el nombre dela persona que realizo el documento, el título, la fecha de consulta y el sitio Todo Bi, (2005) Business Intelligence, Data Warehouse, CRM Y Mucho Mas: Microsoft Internet Explorer. Chacón J, Magaña L, Montoya J. (2009), Data Warehouse Fernández C, (2008), Nigel Pendse Dataprix Tapia I, (2006). Una metodología para sectorizar pacientes en el consumo demedicamentos aplicando Datamart y Dataming en el Hospital Nacional, WindowsInternet Explorer, Lima Perú Monografias, Exito en la implantación de un sistema Business Intelligence Autor: Alfredo Martínez Orol, OLAP y el diseño de cubos. Fases de implantación de un Data Warehouse. Carmen Gloria Wolff, Modelamiento multidimensional.

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