Enfoque Sociotécnico Aplicado a un Sistema de Gestión Business Intelligence

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1 Enfoque Sociotécnico Aplicado a un Sistema de Gestión Business Intelligence Leoncio Jiménez Escuela de Ingeniería Civil en Computación e Informática Universidad Central de Chile Santiago Chile Angélica Urrutia Departamento de Computación e Informática Universidad Católica del Maule Talca Chile Sergio Hernandez Departamento de Computación e Informática Universidad Católica del Maule Talca Chile Resumen - En este artículo se presenta un modelo sociotécnico propuesto por el Instituto Tavistock en 1963 y sus lineamientos con un modelo de Business Intelligence. Este modelo nos permite analizar una arquitectura en cuatro capas utilizada en la implementación de un Sistema de Gestión Business Intelligence (SGBI) en la empresa 2.0. Dicha arquitectura ha sido alienada con el modelo OID de Le Moigne, además de ilustrar una estrategia para mapear del diseño conceptual en el diseño lógico del modelo multidimensional que utiliza dicha arquitectura. Palabras Claves - DW, DMs, SGBI, Modelo Sociotécnico. I. INTRODUCCIÓN En un enfoque sociotécnico [5], la empresa 2.0 se percibe como una empresa extendida horizontalmente, en que en el espacio social existe bajo el alero de la gestión del conocimiento imperfecto [7], la sustentabilidad de sus operaciones y la sustentabilidad en el tiempo de la relación empresa-entorno, por otra parte en el espacio técnico la empresa existe en una relación machine-machine (M2M) en que sus datos operacionales difusos [6] se encuentran integrados en la nube y sus aplicaciones de acceso y manipulación de esos datos son accesibles en todo momento. Dichas estrategias de parternership entre las empresas de clase mundial, permiten bajar los costos de uso servidores, mejorar la calidad de servicio 24X7, y asegurar la confidencialidad, la confiabilidad, fiabilidad e integridad de los datos, en otras palabras, la seguridad de la información en el cloud computing [8]. La empresa 2.0 es un todo integrado que busca la creación de valor no destruyendo a las personas en sus relaciones proveedor, empresa, cliente; ni el medio ambiente en sus Juan Mendez Alumno del Magíster en Ciencias de la Computación Universidad Católica del Maule Talca Chile entornos proveedor, empresa, cliente. La componente social queda definidas por las relaciones SCM, ERP, CRM del modelo OID de Le Moigne, y por otra parte, los modelos multidimensionales relativos a los sistemas de gestión y administración de empresas definen la componente técnica. En este contextos algunos autores han trabajado este tema [1. 10], en sus trabajos tratan de los factores que inciden en una buena implementación de un Data Warehouse, como también los lineamiento estratégicos de los indicadores de gestión asociados a un Plan de Desarrollo (PDE) y los indicadores de gestión, en cuanto a los distintos sistemas, pueden entregar del negocio, estos indicadores incluyen en los aspectos sociotécnicos de la organización. A continuación presentamos los temas que aborda este trabajo: Modelo OID, Arquitectura BI y Alineación con el modelo OID, Metodología BI, Modelo de gestión, Mapeo diseño conceptual con el diseño lógico, Caso de estudio, finalizando con las conclusiones. II. MODELO OID El Modelo OID de Le Moigne [3,4] estructura el sistema empresa 2.0 en tres subsistemas: sistemas de Operación, sistemas de Información, sistemas de Decisión. En términos organizacionales, los sistemas de operación son los encargados de la transformación de insumos en productos o servicios, estos sistemas son concebido a través de variables. El sistema de decisión define los objetivos de dichas variables, mientras que el sistema de información almacena los valores

2 reales del sistema de operación y los compara con los valores objetivos del sistema de decisión. En términos estructurales el sistema de operación describe los datos operacionales de producción 7X24, tanto de entrada de operación como de salida. En otras palabras operan los flujos relativos a la compra de insumos, la transformación de materias primas, y la venta de los productos o servicios. El sistema de decisión pilotea en base a un bucle cibernético de segundo orden, la conducción de los objetivos estratégicos de la empresa. En este sentido los valores de las variables criticas del sistema de operación son ajustados hacía el más (+) o hacía el menos (-) en base a los valores operacionales de entrada, operación y salida del sistema de operación. El sistema de información mantiene el registro de esos datos y los compara con los valores objetivos del sistema de decisión. La figura 1 ilustra la mecánica del modelo OID. El ciclo operacional de los datos puede ser medido en horas, días, semanas o meses. Todo depende entonces de la capacidad productiva de la empresa y de la realidad management que se desee gestionar en las diferentes unidades de negocio de la empresa. En este sentido, el sistema de información es un dashboard (panel de control) que permite monitorear en todo momento (t) los valores de las variables esenciales de la empresa. los sistemas: CRM, SCM, SRM y ERP como sistema de operación y no en el sistema de decisión, como muchos piensan. Estos sistemas son percibidos a través de datos del modelos de negocios, y que generan información que su vez alimenta los indicadores de gestión que permiten tomar decisiones en la empresa. En este artículo, postulamos que el Modelo OID de Le Moigne permite describir la empresa como un sistema viviente que evoluciona, se organiza y se estructura a través de sus relaciones: proveedores, empresa y clientes. El sistema empresa 2.0 está vivo porque mantiene un continuo workflow entre sus relaciones SCM, ERP, y CRM. Ahora bien, para que el sistema empresa 2.0 sea viable, es necesario y suficiente contar un sistema de inteligencia que vigile esas relaciones, en otras palabras el lograr los objetivos estratégicos, depende, por una parte, de identificar, y por otra parte, de maximizar las ventajas competitivas de la empresa y sus colaboradores, aquí y ahora. La inteligencia del negocio es sobre todo un elemento cultural, dado que se basa en relaciones humanas con los proveedores, clientes y colaboradores, por lo tanto el vigilar estas relaciones en una tarea de toda la organización. En lo que sigue, alinearemos el modelo OID de Le Moigne con una arquitectura BI. Esto es importante, dado que el alineamiento de la inteligencia de negocio con los objetivos estratégicos debe guiar todo proyecto BI en la empresa 2.0. Fig. 1 Modelo OID (Operación, Información, Decisión) adaptado de «LA MODELISATION DES SYSTEMES COMPLEXES», Jean Louis Le Moigne, DUNOD Los símbolos masónicos de Leangle coinciden perfectamente con la significación del modelo OID de Le Moigne. En efecto, la mano simboliza la actividad operacional interna e externa de la empresa, el cerebro simboliza la actividad cognitiva de pensar y decidir sobre la asignación de los recursos involucrados en la transformación para alcanzar la misión de la empresa, mientras que el ojo simboliza el rumbo, la dirección de la visión de la empresa. La figura 2 además de actualizar el modelo OID de Le Moigne de la década del 70, también es interesante dado que describe Fig. 2 Modelo OID (Operación, Información, Decisión) adaptado de III. ARQUITECTURA BI Y ALINEACIÓN CON EL MODELO OID En [9] se presenta una arquitectura en 4 capas (figura 3) para la implementación de un Sistema de Gestión Business Intelligence (SGBI) en la empresa. Esta arquitectura la alinearemos con el sistema de operación, el sistema de información, y el sistema de decisión del modelo OID de Le Moigne.

3 conveniente que para la correcta visualización de los datos que cada área de negocio gobierne sus propios DMs, es otras palabras, la creación y consulta de los DMs es de responsabilidad de un área en particular. Esto último, por una regla básica de control de gestión: sólo se puede controlar lo que se puede medir. Efectivamente cada área de negocio conoce las variables que son necesarias de medir y llevar el control de los objetivos planteados en la planeación estratégica del área de negocio. Fig. 3 Arquitectura BI propuesta en [9]. A. Capa 1: Capa Datos Fuentes En esta capa se encuentran las bases de datos operacionales de la empresa, la cual se utiliza como base de datos fuente. La capa de datos fuentes se alinea con el sistema de operación del modelo OID de Le Moigne, dado que allí se encuentra el flujo de datos OLTP de la empresa 24X7. B. Capa 2: Capa ETL En esta capa se encuentra el proceso ETL para la extracción, transformación y carga de los datos fuentes de la capa 1. Es la etapa más crítica del proyecto BI, dado que la calidad del análisis de los datos fuentes depende del buen limpiado que se haga de ellos. La carga de los datos se realiza en tablas llamadas: tablas de hechos y tablas de dimensiones. C. Capa 3: Capa DW En esta capa se encuentran los Almacenes de Datos (Data Warehouse, DW) de la empresa. El DW es un modelo multidimensional (MD), integrado por varios Data Marts (DM). Los datos (hechos, dimensiones) que se utilizan forman los Data Marts, que en su conjunto definen un DW. Cada DM se encuentra definido en un modelo MD lógico en base a un diseño estrella o copo de nieve. El diseño lógico de un DM queda constituido por, una tabla de hechos relacionada con varias tablas de dimensiones, bajo un diseño estrella o copo de nieve. Las capas ETL y DW se alinean con el sistema de información del modelo OID de Le Moigne, dado que allí se almacenan los datos en los hechos y dimensiones desde un modelo MD lógico. D. Capa 4: Capa BI Es la capa Front End del SGBI. En esta capa se encuentra la inteligencia de negocio o inteligencia empresarial (Business Intelligence, BI). La capa BI permite generar las preguntas de gestión (perspectivas, indicadores) y visualizar los datos (hechos, dimensiones) de los DMs desde un modelo MD conceptual en base herramientas. Estas herramientas permiten al usuario de mejor forma los datos, almacenados en los modelos multidimensionales. Se trata entonces de una capa de representación, consultas de indicadores. En este sentido, es Las capa BI se alinea con el sistema de decisión del modelo OID de Le Moigne, dado los datos almacenan en los DMs son utilizados por los sistemas de decisiones con el fin de analizar el estado de desarrollo de indicadores de gestión de las áreas de negocios de la empresa. IV. METODOLOGÍA BI La metodología propuesta en [9] para el desarrollo y la implementación de una arquitectura BI en la empresa, contempla cuatro etapas: Planeamiento; Requerimientos y Análisis del Negocio; ; y Construcción Basado en la metodología de Kimball. Estas etapas fueron adaptadas de las propuestas por [2], a saber: Justificación, Planificación, Análisis del Negocio,, Construcción, y Desarrollo. La etapa de planeamiento es relativa a la formulación del Plan del Proyecto BI en la empresa, se trata entonces de explicitar el deseo de la empresa de contar con un Sistema de Gestión Business Intelligence (SGBI). Dicho deseo corporativo debe estar manifestado en el plan estratégico corporativo y por áreas de negocios, ya que se requiere la movilización de recursos organizacionales y tecnológicos importantes. En este sentido la voluntad política de la empresa debe dar el paso a una tabula rasa de colaboración y cooperación entre las áreas y unidades de negocios como un todo integrado en un mismo sistema de decisión que pueda garantizar el éxito de la operación en el largo plazo. A. Conocer la Empresa Cómo es la organización en la que se implementará el proyecto BI? La cultura organizacional y el nivel de madurez en que se encuentre la empresa en la curva de Nolán son claves para el éxito de un proyecto BI en la empresa. Si la empresa no tiene una cultura de medición, es poco probable que el control de la gestión sea una preocupación del día a día. Un proyecto BI debe crear y gestionar una cultura de la medición en base a indicadores de gestión estratégicos y operacionales. B. Gestión del Conocimiento Cómo se gestiona el conocimiento en la organización en la que se implementará el proyecto BI?. En su componente social hay que preguntarse, si los diferentes actores de la

4 organización, comunican, colaboran y cooperan en sus tareas diarias. Si efectivamente, la estrategia es una tarea de todos o simplemente es un documento que gravita en un escritorio de un gerente de la empresa. En su componente técnica hay que preguntarse sobre la estructura documental de la empresa (por ejemplo, en qué soporte se encuentra la información? dónde están los documentos? qué información contienen los documentos? etc.). La etapa de requerimientos y análisis del negocio, permite configurar los alcances y limitaciones del SGBI. En una primera parte, se analizarán las áreas y unidades de negocios prioritarias del proyecto BI, la infraestructura tecnológica de la empresa en relación al almacenamiento de los datos, pero también los informes de gestión generados por esos datos, en base a volúmenes y ciclos de tiempo (inventarios, ventas, compras, reclamos, etc.). En este sentido, es necesario contar con expertos del negocio que conozcan bien los procesos de negocios de los cuales son ellos responsables. El conocer las variables que ellos necesitan, controlar en el momento y lugar preciso, es de vital importancia, dado que sin ese conocimiento el control de la gestión no se puede predecir ni monitorear. La visibilidad y gobernabilidad de los procesos de toma de decisión que afecta la relación cliente (CRM), la relación proveedor (SCM) y la relación empresa (ERP) se vuelve caótica. En otras palabras, la empresa como un todo no puede gestionar los recursos y los clientes de forma óptima. La etapa de diseño permite estructurar el SGBI a partir de Almacenes de Datos (Data Warehouse, DW), que son agrupaciones de Data Marts (DMs), es decir almacenes de datos pequeños orientados a un área de negocio específica de la empresa (por ejemplo, ventas, cobranzas, etc.). Los DW quedan definidos por el conjunto de DMs. En el diseño del modelo conceptual de los DMs, los datos son modelados a través de hechos y dimensiones. En que la información almacenada en los hechos representan medidas para los procesos de negocios (por ejemplo, cuántos productos se venden? cuántos pacientes son tratados? cuánto tiempo se requiere en un proceso determinado? etc.), y las dimensiones representan el marco para el análisis de estas medidas (por ejemplo, tiempo, cliente o producto). En otras palabras, las dimensiones se pueden definir como diferentes puntos de vista por los que se consigue analizar la información. En el diseño del modelo lógico de los DMs, se diseñan las tablas de hechos, las tablas de dimensiones y sus respectivas uniones, bajo un esquema estrella o copo de nieve. En el diseño del modelo físico de los DMs, se realiza la creación y programación de los ETL para la construcción de los mismos. La etapa de construcción es la encargada del proceso ETL Extracción, Transformación y Carga de los datos en el DW, antes de almacenar los datos en los DWs que la componen, éstos deben ser transformados, limpiados, filtrados y redefinidos, dado que la información que se tiene en los datos fuentes, no está preparada para la toma de decisiones. El proceso ETL se divide en 5 subprocesos: 1. Extracción. Este proceso recupera los datos físicamente de las distintas fuentes de información (en este momento se dispone de los datos en operacionales). 2. Limpieza. Este proceso recupera los datos operacionales y comprueba su calidad, elimina los duplicados y, cuando es posible, corrige los valores erróneos y completa los valores vacíos, es decir se transforman los datos -siempre que sea posible- para reducir los errores de carga (en este momento se dispone de datos limpios y de alta calidad). 3. Transformación. Este proceso recupera los datos limpios y de alta calidad y los estructura y resume en los distintos modelos de análisis (el resultado de este proceso es la obtención de datos limpios, consistentes, resumidos y útiles). 4. Integración. Este proceso valida que los datos que se cargan en el DW sean consistentes con las definiciones y formatos del DW (los datos están integrados en los distintos DWs relativos a las distintas áreas de negocio que se han definido en el modelo conceptual). 5. Actualización. Este proceso es el que nos permite añadir los nuevos datos al DW. El proceso de ETL consume entre el 60% y el 80% del tiempo de un proyecto BI en la empresa, por lo que es un proceso clave. Es este artículo proponemos dos plantillas que permiten mapear el diseño conceptual en el diseño lógico de los DMs. Esto es importante dado que muchos proyectos BI no cumplen con los objetivos estratégicos del negocio [9]. En otras palabras los indicadores de gestión del proceso de negocio que se quieren controlar fueron mal definidos. Estas plantillas fueron adaptadas de la Hoja de Gestión (Proceso de Negocios, Objetivos, Estrategias, Indicadores) y de la Hoja de Análisis (Proceso de Negocios, Medidas, ) propuestas en [9], mostradas en el siguiente apartado. V. MODELO DE GESTIÓN El modelo de gestión es una representación de los datos bajo una perspectiva empresarial, que permite que se pueda visualizar la información del negocio y su respectiva interrelación. Se compone de entidades, atributos y relaciones, que están enfocados en dar respuesta a las preguntas de gestión que el manager desea conocer. Por ejemplo quiénes son nuestros empleados más productivos?, es una pregunta de gestión que debemos

5 asociarle un área o unidad de negocio, sino deja de tener una utilidad práctica. En otras palabras es necesario conocer Cuáles son los objetivos estratégicos de la empresa, área de negocio, unidad de negocio?. El modelo de gestión es un tipo de estructura de datos que permite definir las reglas de negocio por área o unidad de negocio de la empresa por medio de preguntas de gestión. Como veremos a continuación, las preguntas de gestión, son una forma más natural de acceder a los datos que interesan para la gestión del negocio. A. Preguntas de Gestión El objetivo de la inteligencia de negocio o inteligencia empresarial (Business Intelligence, BI), es vigilar el entorno [8]. Esta vigilancia se realiza en términos de preguntas de gestión. Las preguntas de gestión [1] son relativas al conocimiento que tenga un experto sobre un proceso de un área de negocio determinada para su gestión. Por ejemplo, un responsable de bodega debe conocer los datos (hechos o medidas) que se necesitan para calcular una rotación de stock de inventario (indicador de gestión). Las preguntas gestión tienen sentido solamente si son relativas a un área de negocio en la empresa, es decir existe un modelo de gestión asociado a una unidad de negocio de la empresa. En otras palabras por cada proceso de negocio, se definen claramente sus objetivos y estrategias para alcanzar dichos objetivos en un tiempo establecido. La sintáctica de una pregunta de gestión queda defina por perspectivas de gestión e indicadores de gestión. Las perspectivas de gestión se refieren a las dimensiones en la que se desea medir un atributo, por ejemplo: clientes, productos, proveedores, servicios, tiempo, etc. Los indicadores de gestión representan las medidas del atributo que se desea conocer a partir de hechos cuantificables, por ejemplo: cantidades, saldos, promedios, totales, sumatorias, etc. Los indicadores de gestión son calculados por fórmulas simples o complejas (por ejemplo, precio, cantidad, total, son tres hechos del proceso de ventas en que total = cantidad x precio). Total es un indicador de gestión creado a partir de cantidad y precio. Los hechos son utilizados para crear indicadores de gestión. Las unidades de medida de los indicadores de gestión, dependen de lo que se quiera medir y controlar, por ejemplo, si el indicador de gestión representa longitudes, la unidad de medida puede ser en centímetros, metros, pulgadas, etc. En el caso de indicadores de gestión financieros, relativos a los procesos de ventas y compras, la medida es el precio de venta o compra expresado en una moneda local. La unidad de medida de los indicadores de gestión relativos al tiempo, por lo general es el año, semestre, cuatrimestre, trimestre, número de mes, nombre del mes, quincena, semana, número de día, nombre del día, etc.. B. Ejemplo 1. Adaptado de [9] Algunas preguntas interesantes de de contestar pueden ser: Cuáles de nuestros clientes, nos reportan más beneficios en un tiempo dado? Cuáles de nuestros productos, nos reportan más beneficios en un tiempo dado? Cuáles de nuestros productos, se venden mejor en un tiempo dado? Quiénes son nuestros empleados, más productivos en un tiempo dado? Cada pregunta de gestión se compone de al menos una perspectiva de gestión (clientes, productos, empleados, tiempo) y de un indicador de gestión (clientes o productos que reportan más beneficios, productos mejor vendidos, empleados con mayor productividad). Las preguntas de gestión son una forma más natural de acceder a los datos que interesan para la gestión del negocio. C. Ejemplo 2. Adaptado de [1] El área venta de una empresa desea conocer cuántas unidades de cada producto fueron vendidas a cada cliente en un tiempo determinado, por una parte, y por otra parte, desea conocer cuál es el monto total de ventas de cada cliente en un tiempo determinado y el total de clientes que compraron. Del enunciado se pueden desprender tres preguntas de gestión asociadas: P1: Unidades vendidas de cada producto a cada cliente en un tiempo determinado. P2: Monto total de ventas de cada producto a cada cliente en un tiempo determinado. P3: Total de clientes que compraron del producto ofrecido durante un tiempo determinado. La tabla 1 sintetiza la situación. TABLA 1 ANÁLISIS DE PREGUNTAS DE GESTIÓN Preguntas de Gestión Perspectivas o P 1 P 2 P 3 Productos x x x Clientes x x x Tiempo x x x Indicador de Gestión (hechos o medidas) Unidades Vendidas x Monto Total de Ventas x Total de Clientes que Compraron x

6 Las perspectivas de gestión o dimensiones son: Productos, Clientes y Tiempo. Unidades Vendidas, corresponde al número total (cantidad) de productos vendidos en un tiempo determinado. El nombre del indicador de gestión es Unidades Vendidas. La fórmula de cálculo es, la sumatoria de las unidades vendidas de un producto en un tiempo determinado. Total de clientes que compraron, corresponde al número total (cantidad) de clientes que realmente efectuaron la compra del producto ofrecido durante un tiempo determinado. El nombre del indicador de gestión es Total de Clientes que compraron. La fórmula de cálculo es la sumatoria de los clientes que compraron un producto en un tiempo determinado. Monto Total de Ventas, corresponde a la cantidad total de productos vendidos (dinero) durante ese tiempo determinado. El nombre del indicador de gestión, es Monto Total de Ventas. La fórmula de cálculo, es la multiplicación de las unidades vendidas en un tiempo determinado por su precio de venta. Como vimos las preguntas de gestión son parte del conocimiento colectivo de los responsables de áreas, pero también puedan estar ocultas en informes y bases de datos OLTP. En el primer caso, se usa una técnica de entrevista para explicitar estas preguntas, mientras que en el segundo caso se estudian los reportes e informes de gestión, por una parte, y por otra parte, se estudian las relaciones de los modelos de datos para hacer emerger preguntas de gestión, que puedan agregar valor a la toma de decisión del área de negocio estudiada. VI. MAPEO DISEÑO CONCEPTUAL CON EL DISEÑO LÓGICO El mapeo del diseño conceptual en el diseño lógico de un Data Mart se realiza a través de plantillas. La tabla 2 muestra la estructura de la plantilla diseño conceptual DM. TABLA 2 Nombre Objetivos Estrategias Perspectivas Indicadores PLANTILLA DISEÑO CONCEPTUAL DM Nombre del proceso de negocio Objetivos del proceso de negocio Estrategias del proceso de negocio Nombre de las perspectivas de gestión Indicadores de gestión del proceso de negocio en base a objetivos y sus estrategias para alcanzarlos La plantilla diseño conceptual DM permite responder las siguientes preguntas: Cuáles son los objetivos estratégicos del proceso de negocios que representa, por área de negocio, unidad de negocio? Cuáles son las estrategias involucradas? Qué capacidad de análisis requiere tener área de negocio o unidad de negocio? La tabla 3 muestra la estructura de la plantilla diseño lógico DM. TABLA 3 Hechos Medidas PLANTILLA DISEÑO LÓGICO DM Nombre de la tabla de hechos igual al nombre del proceso de negocio Nombres de la medidas de los indicadores de gestión Nombre de las tablas de dimensiones con sus respectivos niveles En la plantilla de diseño lógico DM, el nombre de la tabla de hechos debe indicar el proceso de negocio en estudio, por ejemplo, la tabla de hechos venta tiene relación con el proceso de ventas del área comercial de la empresa. Los hechos de la tabla son relativos a los indicadores de gestión que se deseen construir. Las medidas son relativas a los indicadores de gestión, los cuales quedan definido por una fórmula. Por ejemplo, unidades vendidas representa la sumatoria de las unidades que se han vendido de un producto en particular; monto total de ventas representa la sumatoria del monto total que se ha vendido de cada producto, y se obtiene al multiplicar las unidades vendidas por sus respectivos precios. En el diseño lógico del DM, las medidas corresponden a los atributos en las tablas de hechos, por lo tanto habrán tantos hechos como indicadores de gestión se deseen tener para analizar el área de negocio en estudio. La clave primera de la tabla de hechos es la combinación de claves primarias de sus tablas de dimensiones relacionadas. VII. CASO DE ESTUDIO El caso de estudio que se analiza en [9], servirá para mostrar el alineamiento del Conceptual y de los DMs Cobranza, Pedido, Repartos, Devoluciones, y Venta relativos al área comercial de una empresa. A. Mapeo Conceptual / DM Cobranza El mapeo del diseño conceptual al diseño lógico del DM Cobranza, se estructura a través de plantillas. La tabla 4, muestra la plantilla del diseño conceptual del DM Cobranza.

7 Nombre Objetivos Estrategias Perspectivas Indicadores TABLA 4 PLANTILLA DISEÑO CONCEPTUAL DM COBRANZA Proceso de Negocio Cobranza Llevar un control de la cobranza que realiza el vendedor La principal estrategia es analizar la información que se obtendrá Vendedor, cliente, tiempo, oficina Indicadores de cobranza (monto y medios de pago), indicadores de horas de las cobranzas La tabla 5, muestra la plantilla del diseño lógico del DM Cobranza. TABLA 5 PLANTILLA DISEÑO LÓGICO DM COBRANZA Hechos Cobranza Medidas Monto, Cantidad Clientes Atendidos Vendedor: CODIGO_VENDEDOR, CODIGO_OFICINA, NOMBRE_VENDEDOR Cliente: CODIGO_CLIENTE, RUT_CLIENTE, NOMBRE_CLIENTE, CODIGO_MATRIZ, RAZON_SOCIAL, DIRECCION, COMUNA, TELEFONO1, TELEFONO2, CELULAR, ECHA_CREACION, CANAL, CODIGO_NEGOCIO, CORREO, CLIENTE_EXCLUSIVO, CODIGO_OFICINA, CODIGO_VENDEDOR, CODIGO_SECTOR_VTA, CODIGO_SECTOR_REPARTO, CONTACTO, FECHA_NACIMIENTO_CONTACTO, GIRO, SEXO, ZONA_SUPERMERCADO, CIUDAD, REGION, GRUPO, CADENA, SUBCADENA, CODIGO_HISTORICO Tiempo: FECHA, AÑO, MES, DIA, NOMBRE_DIA, NUM_DIA_SEMANA, SEMANA, SEMANA_COMERCIAL, TRIMESTRE, TIPO_DIA, DIA_MES, DIA_TOTAL_MES, NOMBRE_MES, PERIODO Oficina: CODIGO_OFICINA, JEFE_OFICINA, ESTADO, CODIGO_ZONA, POBLACION, NOMBRE_OFICINA La tabla 7 muestra la plantilla del diseño lógico del DM Pedido. TABLA 7 PLANTILLA DISEÑO LÓGICO DM PEDIDO Hechos Pedido Medidas Cantidad Demandada, Cantidad Faltante, Cantidad Despachada Cliente: CODIGO_CLIENTE, RUT_CLIENTE, NOMBRE_CLIENTE, CODIGO_MATRIZ, RAZON_SOCIAL, DIRECCION, COMUNA, TELEFONO1, TELEFONO2, CELULAR, ECHA_CREACION, CANAL, CODIGO_NEGOCIO, CORREO, CLIENTE_EXCLUSIVO, CODIGO_OFICINA, CODIGO_VENDEDOR, CODIGO_SECTOR_VTA, CODIGO_SECTOR_REPARTO, CONTACTO, FECHA_NACIMIENTO_CONTACTO, GIRO, SEXO, ZONA_SUPERMERCADO, CIUDAD, REGION, GRUPO, CADENA, SUBCADENA, CODIGO_HISTORICO Producto: CODIGO_SUB_FAMILIA, CODIGO_INVENTARIO, CODIGO_PRODUCTO, COD_FAM_COMERCIAL, CODIGO_MASA, NOMBRE_PRODUCTO, COD_FAM_PRODUCCION, ESTADO_PRODUCTO, PESO_PROMEDIO, UNIDAD_X_PRODUCTO, TIPO_PESO, CODIGO_MARCA, ESTADO_ACT_INC, SABOR, CODIGO_LINEA, MEDIDA_UMP, MEDIDA_UMS Oficina: CODIGO_OFICINA, JEFE_OFICINA, ESTADO, CODIGO_ZONA, POBLACION, NOMBRE_OFICINA Vendedor: CODIGO_VENDEDOR, CODIGO_OFICINA, NOMBRE_VENDEDOR Sector_Venta: CODIGO_SECTOR_VENTA, NOMBRE_SECTOR_VENTA, CODIGO_OFICINA Estado: CODIGO_ESTADO, DESCRIPCION_ESTADO Origen: CODIGO_ORIGEN_PEDIDO, DESCRIPCION_ORIGEN Tiempo: FECHA, AÑO, MES, DIA, NOMBRE_DIA, NUM_DIA_SEMANA, SEMANA, SEMANA_COMERCIAL, TRIMESTRE, TIPO_DIA, DIA_MES, DIA_TOTAL_MES, NOMBRE_MES, PERIODO Sub_Familia: CODIGO_SUB_FAMILIA, NOMBRE_SUB_FAMILIA B. Mapeo Conceptual / DM Pedido El mapeo del diseño conceptual en el diseño lógico del DM Pedido se estructura a través de plantillas. La tabla 6 muestra la plantilla del diseño conceptual del DM Pedido. Nombre Objetivos Estrategias Perspectivas Indicadores TABLA 6 PLANTILLA DISEÑO CONCEPTUAL DM PEDIDO Proceso de Negocio Pedido Mejorar los procesos, tener claro las cantidades demandadas y faltantes Incrementar la información que dispone el vendedor a la hora de la atención Cliente, producto, oficina, vendedor, sector venta, estado, origen, tiempo, sub familia Indicadores de despacho (dinero y cantidades), indicadores de pedido (cantidad), indicadores de faltante, indicadores de horarios, indicadores de estado de los pedidos, indicadores de origen de los pedidos C. Mapeo Conceptual / DM Reparto El mapeo del diseño conceptual en el diseño lógico del DM Reparto se estructura a través de plantillas. La tabla 8 muestra la plantilla del diseño conceptual del DM Reparto. TABLA 8 PLANTILLA DISEÑO CONCEPTUAL DM REPARTO Nombre Proceso de Negocio Reparto Objetivos Llevar un control a cerca de quienes realizan el despacho y la cantidad que se despacha Estrategias Control y capacitación del reparto Perspectivas Chofer, transportista, oficina, tiempo Indicadores Indicadores de cantidades repartidas, indicadores de montos pagados por el reparto

8 La tabla 9 muestra la plantilla del diseño lógico del DM Reparto. TABLA 9 PLANTILLA DISEÑO LÓGICO DM REPARTO Hechos Reparto Medidas Kilos Cargados, Kilos Repartidos Chofer: CODIGO_CHOFER, RUT_CHOFER, NOMBRE_CHOFER, CODIGO_TRANSPORTISTA, ESTADO_ACTIVO Transportista: CODIGO_TRANSPORTISTA, RUT_TRANSPORTISTA, NOMBRE_TRANSPORTISTA Oficina: CODIGO_OFICINA, JEFE_OFICINA, ESTADO, CODIGO_ZONA, POBLACION, NOMBRE_OFICINA. Tiempo: FECHA, AÑO, MES, DIA, NOMBRE_DIA, NUM_DIA_SEMANA, SEMANA, SEMANA_COMERCIAL, TRIMESTRE, TIPO_DIA, DIA_MES, DIA_TOTAL_MES, NOMBRE_MES, PERIODO NOMBRE_PRODUCTO, COD_FAM_PRODUCCION, ESTADO_PRODUCTO, PESO_PROMEDIO, UNIDAD_X_PRODUCTO, TIPO_PESO, CODIGO_MARCA, ESTADO_ACT_INC, SABOR, CODIGO_LINEA, MEDIDA_UMP, MEDIDA_UMS Oficina: CODIGO_OFICINA, JEFE_OFICINA, ESTADO, CODIGO_ZONA, POBLACION, NOMBRE_OFICINA Vendedor: CODIGO_VENDEDOR, CODIGO_OFICINA, NOMBRE_VENDEDOR Tiempo: FECHA, AÑO, MES, DIA, NOMBRE_DIA, NUM_DIA_SEMANA, SEMANA, SEMANA_COMERCIAL, TRIMESTRE, TIPO_DIA, DIA_MES, DIA_TOTAL_MES, NOMBRE_MES, PERIODO. Motivo: NOMBRE_AREA, CODIGO_MOTIVO, DESCRIPCION_MOTIVO Sub_Familia: CODIGO_SUB_FAMILIA, NOMBRE_SUB_FAMILIA Canal: NUMERO_CANAL, NOMBRE_CANAL Línea: CODIGO_LINEA, NOMBRE_LINEA D. Mapeo Conceptual / DM Devoluciones El mapeo del diseño conceptual en el diseño lógico del DM Devoluciones se estructura a través de plantillas. La tabla 10 muestra la plantilla del diseño conceptual del DM Devoluciones. TABLA 10 PLANTILLA DISEÑO CONCEPTUAL DM DEVOLUCIONES Nombre Proceso de Negocio Devoluciones Objetivos Reducir las devoluciones que tiene la empresa Estrategias Investigar porque se producen y donde se producen Perspectivas Cliente, producto, oficina, vendedor, tiempo, motivo, sub familia, canal, línea Indicadores Indicadores de devoluciones (dinero y cantidad), indicadores de porque de las devoluciones La tabla 11 muestra la plantilla del diseño lógico del DM Devoluciones. Hechos Medidas TABLA 11 PLANTILLA DISEÑO LÓGICO DM DEVOLUCIONES Devoluciones Kilos, Cantidad, Número de Devoluciones Cliente: CODIGO_CLIENTE, RUT_CLIENTE, NOMBRE_CLIENTE, CODIGO_MATRIZ, RAZON_SOCIAL, DIRECCION, COMUNA, TELEFONO1, TELEFONO2, CELULAR, ECHA_CREACION, CANAL, CODIGO_NEGOCIO, CORREO, CLIENTE_EXCLUSIVO, CODIGO_OFICINA, CODIGO_VENDEDOR, CODIGO_SECTOR_VTA, CODIGO_SECTOR_REPARTO, CONTACTO, FECHA_NACIMIENTO_CONTACTO, GIRO, SEXO, ZONA_SUPERMERCADO, CIUDAD, REGION, GRUPO, CADENA, SUBCADENA, CODIGO_HISTORICO Producto: CODIGO_SUB_FAMILIA, CODIGO_INVENTARIO, CODIGO_PRODUCTO, COD_FAM_COMERCIAL, CODIGO_MASA, E. Mapeo Conceptual / DM Venta El mapeo del diseño conceptual en el diseño lógico del DM Venta se estructura a través de plantillas. La tabla 12 muestra la plantilla del diseño conceptual del DM Venta. TABLA 12 PLANTILLA DISEÑO CONCEPTUAL DM VENTA Nombre Proceso de Negocio Venta Objetivos Los objetivos que tiene este proceso son mejorar la atención de Clientes e incrementar las ventas Estrategias Las estrategias para cumplir los objetivos son tanto a nivel de funcionamiento interno (que se vende, cuanto se vende, quienes están realizando la venta) y, a su vez, saber quiénes son los clientes, cuanto se les vende, lugares que compran más, productos que compra el cliente, etc. Perspectivas Cliente, producto, oficina, día atención, vendedor, tipo negocio, tiempo, sector venta, sector reparto, zona comercial, línea, familia comercial, familia producción, reponedor, marca, reponedor atiende, costo reponedor, sub familia, canal Indicadores Indicadores de venta (cantidad y dinero) La plantilla del diseño lógico del DM Devoluciones, se realiza de la misma forma. El DW del SGBI queda definido por el conjunto de DMs, tal como se muestra en la figura 4.

9 Fig. 4 del DW compuesto de los DM Cobranza, DM Pedido, DM Repartos, DM Devoluciones, DM Venta. CONCLUSIONES El enfoque sociotécnico, en su componente social, nos ha alinear el modelo OID de Le Moigne con una arquitectura BI. Esto es importante, dado que el alineamiento de la inteligencia de negocio con los objetivos estratégicos debe guiar todo proyecto BI en la empresa 2.0. Mientras que en su componente técnica, permite mostrar un estrategia, por medio del uso de plantillas para el mapeo del diseño conceptual en el diseño lógico de un DM. Lo anterior permite verificar que los hechos y medidas corresponden bien a un proceso de negocios definido en términos de indicadores de gestión. [4] J-L. Le Moigne, La modélisation des systèmes complexes, Dunod, [5] L. Jiménez, Une approche sociotechnique pour le knowledge management, Revue des Nouvelles Technologies de l'information, Cepadues, France, Vol. 2, N 9, pp , [6] L. Jiménez, A. Urrutia, J. Galindo, P. Zaraté, Implementación de una base de datos relacional difusa. Un caso en la industria del cartón, Revista Colombiana de Computación, Vol. 2, N 6, pp , [7] L. Jiménez, Gestion des Connaissances Imparfaites: Imperfect Knowledge Management, French Edition, 368 pages, Editions Universitaires Europeennes, December, [8] L. Jiménez, Gestión Inteligente. Publicado en El Mercurio On line de fecha Viernes 11 de Junio de asp?idnoticia= &idcuerpo=888 [9] R. Fuentes, Arquitectura para el Desarrollo de la Solución Oracle Business Intelligence: Un Caso Práctico, Memoria Ingeniero Civil en Computación e Informática, Universidad Católica del Maule, Talca, Chile, [10] -Ania Cravero, Samuel Sepúlveda, Juan Trujillo, Jose-Norberto Mazón: El Alineamiento de Objetivos de la Organización como Propuesta para el Análisis de Requisitos en Almacenes de Datos. EIG Una componente importante del enfoque socio-técnico, es que se debe conocer la cultura de la empresa, y desde allí ubicar los mejores indicadores de gestión, tanto estratégico como operacionales, y que estos deben estar alienados con los BI que se implementan como Data Mart en las Empresas. Las empresas 2.0 tienen un desafío importante en el tema socio-técnico, ya que la cultura empresarial, en una componente estratégica y los Bi deben tener conciencia de ello en su desarrollo. El caso de estudio nos ha permitido mostrar el alineamiento del diseño conceptual y diseño lógico de los DMs Cobranza, Pedido, Repartos, Devoluciones, y Venta relativos al área comercial de una empresa. Agradicimientos: Project Conicyt ( ) Strengthening the research in pattern recognition and data mining with the insertion of a new Advanced Human Capital to DCI. REFERENCIAS [1] R. Bernabeu, HEFESTO: Metodología para la Construcción de un Data Warehouse, en: Ehttp:// Córdoba, Argentina, Lunes 19 de Julio de [2] L. Moss, S. Atre, Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle for Decision-Support Applications, Pearson Education, Inc, Citado en [9] [3] J-L. Le Moigne, La Théorie du Système Général, théorie de la modélisation, PUF, 1977, 1990.

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