Universidad Central de Venezuela Facultad de Ciencias Escuela de Computación Centro de Información de Sistemas de Información

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1 Universidad Central de Venezuela Facultad de Ciencias Escuela de Computación Centro de Información de Sistemas de Información Desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios para la obtención de indicadores e informes legales asociados a la Contabilidad Trabajo Especial de Grado presentado ante la ilustre Universidad Central de Venezuela por el bachiller: Pablo Rafael Mirabella Hernández CI: Para optar por el Título de Licenciado en Computación Tutor: Prof. Franky Uzcátegui Caracas, Octubre 2011.

2 ACTA Quienes suscriben, miembros del jurado designado por el Consejo de la Escuela de Computación de la Facultad de Ciencias de la Universidad Central de Venezuela, para examinar el Trabajo Especial de Grado titulado: Desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios para la obtención de indicadores e informes legales asociados a la Contabilidad, presentado por el bachiller Pablo R. Mirabella H., C.I: , a los fines de optar por el título de Licenciado en Computación, dejan constancia de lo siguiente: Dicho trabajo, leído por cada uno de los miembros del jurado, se fijó el día 26 de octubre de 2011, a las 9:30 am, para que su autor lo defendiera en forma pública en la Escuela de Computación, mediante una presentación oral de su contenido, luego de lo cual se respondieron las preguntas formuladas. Finalizada la defensa pública del Trabajo Especial de Grado, el jurado decidió aprobarlo con la nota de puntos. En fe de lo cual se levanta la presente Acta, en Caracas a los veintiséis (26) días del mes de octubre del año dos mil once (2011), dejando constancia de que actuó como coordinador del jurado el Profesor Franky Uzcátegui. Prof. Franky Uzcátegui (Tutor) Prof. Concettina Di Vasta (Jurado) Prof. Wilfredo Rangel (Jurado) 2

3 AGRADECIMIENTOS A Dios nuestro señor, por darme todo lo que tengo. A él agradezco la fuerza, ánimo y protección que me da todos los días para alcanzar las metas que me he propuesto, entre ellas este Trabajo Especial de Grado. A mi madre, Betsy, por amarme y apoyarme. A ella agradezco todo lo que soy y le debo el logro de esta meta. Ella es la base de mi vida, y todo lo que tengo no lo hubiera podido conseguir sin su apoyo. Gracias por todo tu cariño mamá, te amo, eres la mejor. A mi hermano, Fabrizio, y a mi familia, que contribuyeron a mi formación personal y profesional durante toda la carrera. A mi tía Lesbia, por ser una segunda mamá y ofrecerme un hogar amigable y confortable. A mi tía Musa, por estar siempre pendiente de mi desarrollo profesional durante esta etapa. Y finalmente, a todos los demás tíos por ofrecerme su apoyo. A mi novia, Rosa, por ser más que una novia, una amiga. A ti te agradezco por ofrecerme tu amor, apoyo y sinceridad de manera incondicional cuando más lo necesitaba. Además, soportarme en los peores momentos de la carrera. Gracias por todo, te amo. A mis amigos, Daniel Mariñan, Julio Montaño, Jesús Sánchez, Julio Yepez. A ustedes agradezco todo el apoyo y la amistad. Juntos aprendimos muchas cosas, pero sobre todo a ser mejores personas y profesionales. A la familia Sánchez Esaá, por ser como una segunda familia para mí. A ustedes agradezco todo el apoyo que me ofrecieron durante muchas noches de programación en su casa. Gracias por ser tan excelentes personas. A mi tutor, Franky, por ser un apoyo incondicional y orientarme a los largo del desarrollo de este proyecto, pero sobre todo por creer en mi. Gracias por guiarme, corregir mis errores y enseñar a ser un mejor profesional. A mi Universidad, la casa que vence las sombras, por permitirme ser parte de ella y ser testigo de mi crecimiento como profesional. 3

4 RESUMEN El presente Trabajo Especial de Grado tiene como finalidad describir y mostrar los resultados del proceso de desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios, para la obtención de indicadores e informes legales asociados a la Contabilidad de las organizaciones en Venezuela. A través de esta solución, se generan reportes relacionados a los estados financieros, así como también indicadores que ayudan a la gerencia media y alta con información fundamental para la toma de decisiones; además, agilizar la obtención de reportes solicitados por instituciones gubernamentales. Como método de desarrollo de la solución, se utilizó el enfoque de la empresa Tian Consultores, la cual es una adaptación basada en experiencias propias y en los enfoques ascendente (Kimball, R.) y descendente (Inmon, B.), que sintetiza y procedimenta sus mejores prácticas. La plataforma tecnológica utilizada como respaldo para el desarrollo de la solución, es la aplicación de Oracle Business Intelligence Standard Edition One. El uso del enfoque metodológico y la aplicación indicada, ofrece como resultado, una herramienta que integra la información contable de la organización. PALABRAS CLAVE: Almacén de Datos, Inteligencia de Negocios, Computación en Nube, Catálogo de Cuentas Contables, Indicadores Financieros, Oracle Business Intelligence. 4

5 ÍNDICE GENERAL ÍNDICE GENERAL 5 ÍNDICE DE FIGURAS 8 ÍNDICE DE TABLAS 12 INTRODUCCIÓN 13 CAPÍTULO I. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN Título Situación Actual Planteamiento Del Problema Solución Propuesta Objetivos Objetivo General Objetivos Específicos Alcance Importancia Y Justificación 24 CAPÍTULO II. MARCO CONCEPTUAL Inteligencia De Negocios (Business Intelligence) Inteligencia Negocio Definición Arquitectura Pirámide de Información Herramientas Reportes Diagramas o Gráficos Indicadores Cuadros de Mando (Dashboards) Cuadro de Mando Integral (CMI) Tendencias Tecnológicas y Estratégicas Beneficios Almacén de Datos y Bodega de Datos Almacén de Datos (Data Warehouse) Características Bodega de Datos (Data Mart) Extracción, Transformación y Carga (ETL) 48 5

6 2.2.4 Modelo Dimensional Computación en Nube (Cloud Computing) Definición Características Modelos de Servicio Software como Servicio (SaaS) Plataforma como Servicio (PaaS) Infraestructura como Servicio (IaaS) Beneficios Plataforma de Inteligencia de Negocios ORACLE Oracle Business Intelligence Standard Edition One Características Componentes Oracle Business Intelligence Server Oracle Business Intelligence Interactive Dashboards Oracle Business Intelligence Answers Oracle Business Intelligence Publisher Oracle Database Standard Edition One Oracle Warehouse Builder Ventajas Método de Desarrollo de la Aplicación Levantamiento de la Información de Reportes e Indicadores Modelamiento Dimensional Desarrollo del Almacén de Datos Análisis de Consistencia de Datos del Almacén de Datos Desarrollo de Reportes e Indicadores Análisis de Consistencia de los Cuadros de Mando Proceso de Contabilidad Contabilidad Sistemas financieros y Contables Catálogo de Cuentas Contables Proceso Contable Estados Financieros Índices o Razones Financieras Auditoría Contable Centro de Costos Glosario 83 CAPÍTULO III. MARCO APLICATIVO Contexto del Desarrollo Proyecto Fases del Proyecto Levantamiento de la Información de Reportes e Indicadores 87 6

7 3.3.2 Modelamiento Dimensional Desarrollo del Almacén o Bodega de Datos Análisis de Consistencia de Datos del Almacén o Bodega de Datos Desarrollo de Reportes e Indicadores Análisis de Consistencia de los Cuadros de Mando 132 CONCLUSIONES 133 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Y DIGITALES 135 7

8 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Arquitectura de la solución planteada Figura 2. Arquitectura de una solución de Inteligencia de Negocios Figura 3. Pirámide de Información Figura 4. Ejemplo de gráficos de barra, línea y torta Figura 5. Ejemplo de un cuadro de mando Figura 6. Esquema de la Metodología de Kaplan & Norton (Cuadros de Mando Integral) Figura 7. Arquitectura de un almacén de datos Figura 8. Los almacenes de datos tienen una fuerte orientación al tema Figura 9. Los datos son almacenados como fotos correspondientes a periodos de tiempo Figura 10. Los almacenes de datos no son actualizados, solo son incrementados Figura 11. Los almacenes de datos se construyen a partir de distintas fuentes de datos múltiples y heterogéneos Figura 12. Ejemplo de un cubo OLAP Figura 13. Granularidad de la dimensión zona geográfica, con una jerarquía de cinco niveles..54 Figura 14. Tabla de Hechos - Ventas Figura 15. Tabla de Hechos Indicador Figura 16. Tabla de hechos con sus respectivas dimensiones Figura 17. Ejemplo de un modelo de datos en estrella Figura 18. Ejemplo de un modelo de datos en copo de nieve Figura 19. Composición de los modelos de servicio en la Computación en Nube Figura 20. Oracle Business Intelligence Standard Edition One Figura 21. Oracle Business Intelligence Server Figura 22. Oracle Business Intelligence Interactive Dashboards Figura 23. Oracle Business Intelligence Answers

9 Figura 24. Oracle Business Intelligence Publisher Figura 25. Fases del Método de Desarrollo de la Aplicación Figura 26. Ejemplo de un Sistema de Información de Cuentas por Cobrar Figura 27. Modelo relacional del ambiente transaccional (catálogo contable) Figura 28. Jerarquía de la información transaccional Figura 29. Modelo Dimensional Figura 30. Niveles jerárquicos y medidas Figura 31. Vista de creación de tabla Figura 32. Algunos operadores de Oracle Warehouse Builder Figura 33. Mapa del catálogo maestro Figura 34. Mapa del catálogo detalle Figura 35. Vista de los atributos de la dimensión catálogo Figura 36. Vista de los niveles de la dimensión catálogo Figura 37. Vista de los atributos de la dimensión sucursal Figura 38. Vista de los niveles de la dimensión sucursal Figura 39. Vista de los atributos de la dimensión compañía Figura 40. Vista de los niveles de la dimensión compañía Figura 41. Vista del asistente de creación de la dimensión tiempo Figura 42. Vista del mapa de la dimensión catálogo Figura 43. Vista del mapa de la dimensión sucursal Figura 44. Vista del mapa de la dimensión compañía Figura 45. Vista del mapa de la dimensión fecha de cierre Figura 46. Vista de los hechos o eventos del cubo Figura 47. Vista de las dimensiones y sus niveles más detallados del cubo Figura 48. Vista del mapa del cubo

10 Figura 49. Vista de las consultas de la dimensión catálogo realizadas a la tabla de dimensión y a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional Figura 50. Vista de las consultas de la dimensión sucursal realizadas a la tabla de dimensión y a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional Figura 51. Vista de las consultas de la dimensión compañía realizadas a la tabla de dimensión y a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional Figura 52. Vista de las consultas del cubo realizadas a la tabla de hechos y a la tabla del catálogo detalle perteneciente a la base de datos transaccional Figura 53. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador capital de trabajo Figura 54. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador razón de liquidez Figura 55. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador razón de endeudamiento Figura 56. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador endeudamiento sobre el patrimonio Figura 57. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador utilidad bruta Figura 58. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador utilidad neta operativa Figura 59. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance general Figura 60. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance o estado de resultados Figura 61. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance comparativo Figura 62. Vista del cuadro de mando del indicador capital de trabajo Figura 63. Vista del cuadro de mando del indicador razón de liquidez Figura 64. Vista del cuadro de mando del indicador razón de endeudamiento Figura 65. Vista del cuadro de mando del indicador endeudamiento sobre el patrimonio Figura 66. Vista del cuadro de mando del indicador utilidad bruta Figura 67. Vista del cuadro de mando del indicador utilidad neta operativa

11 Figura 68. Vista del cuadro de mando del reporte balance general Figura 69. Vista del cuadro de mando del reporte balance o estado de resultados Figura 70. Vista del cuadro de mando del reporte balance comparativo

12 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Cuadro sobre conceptos erróneos de bodega de datos Tabla 2. Estados Financieros más comunes Tabla 3. Razones Financieras más comunes

13 INTRODUCCIÓN De acuerdo con un estudio realizado por la empresa Tian Consultores, la cual abarca un grupo de medianas empresas del sector privado, se ha determinado que actualmente la falta de información estratégica, rápida, oportuna y confiable es común en la gerencia media y alta de las organizaciones en Venezuela, lo cual retrasa la toma de decisiones. Por esta razón, y al no contar con herramientas especializadas para el procesamiento analítico de la información, éstas han tenido que recurrir a sistemas transaccionales para la obtención de datos y elaboración de reportes, sobrecargando de esta manera su actividad, y afectando sus procesos operativos. Además, debido al poco uso de los sistemas analíticos, la elaboración manual de reportes e informes destinados a la gerencia media y alta, suele generar problemas de confiabilidad de la información, debido a la extracción de datos desde múltiples fuentes, la imposibilidad de tener datos comparativos en el tiempo, no dinámicos y errores de transcripción, razones que se destacan entre otras, y que se describen en este trabajo. El presente documento del Trabajo Especial de Grado tiene como finalidad describir el método empleado para analizar, construir e implementar una solución de Inteligencia de Negocios orientada al área de Contabilidad. Además, explicar las bases teóricas que se investigaron y estudiaron con el propósito de adquirir una amplia visión del tema y ayudar a comprender el ambiente en que se emplean este tipo de soluciones. Por otra parte, el documento del Trabajo Especial de Grado se encuentra estructurado en tres capítulos que se resumen a continuación. En el Capítulo I se describe el Problema de la Investigación, donde se presenta el contexto del problema relacionado a la obtención de indicadores e informes legales asociados a la Contabilidad, así como también, se expone el objetivo general y cada uno de los objetivos específicos que componen al Trabajo Especial de Grado, además del alcance, importancia y justificación. Luego, en el Capítulo II se detalla el Marco Conceptual, donde se presentan los conocimientos utilizados como base teórica para la elaboración de la aplicación. Empezando por conceptos relacionados a la Inteligencia de Negocios y su arquitectura, almacenes de datos 13

14 y sus características, bodegas de datos y computación en nube como alternativa de implementación. Adicionalmente, se explica la plataforma utilizada como herramienta tecnología para el desarrollo de la aplicación, así como también sus características, componentes y ventajas por las cuales se seleccionó dicha herramienta. Por último, se describe el método de desarrollo empleado y cada una de las fases que lo componen. Seguidamente, en el Capítulo III se explica el Marco Aplicativo, en donde se describe el método utilizado por la empresa Tian Consultores, que además de experiencias propias, se basa en los enfoques ascendente (Kimball, R.) y descendente (Inmon, B.), tomando las mejores prácticas de cada uno, con la cual se desarrollan soluciones de Inteligencia de Negocios. Por último, se describen cada una de las fases que componen al método de desarrollo empleado y como se implementaron cada una de las fases para la elaboración de la aplicación. Finalmente, se presentan las conclusiones y referencias bibliográficas utilizadas para la elaboración del Trabajo Especial de Grado. 14

15 CAPÍTULO I. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN El capítulo que se presenta a continuación, expone el contexto del problema, el cual se relaciona con los inconvenientes que tienen en común las organizaciones en Venezuela a la hora de analizar su situación financiera. A partir del problema, se plantea una alternativa basada en los beneficios que ofrecen las tecnologías de Inteligencia de Negocios. Adicionalmente, se presenta el objetivo general y los objetivos específicos del presente Trabajo Especial de Grado. Por otra parte, se detalla el alcance que tiene la solución propuesta, en la cual se exponen las funcionalidades que está en capacidad de ofrecer y a qué tipo de organizaciones les podría resultar beneficiosa. Por último, se describe la importancia y justificación de presentar la situación financiera en forma de consultas dinámicas personalizadas y el uso cuadros de mando. 15

16 1.1 Título Desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios para la obtención de indicadores e informes legales asociados a la Contabilidad. 1.2 Situación Actual Actualmente, y de acuerdo con el artículo 32 del Código de Comercio, las organizaciones en Venezuela, tanto públicas como privadas, se ven en la obligación de utilizar procesos contables para mantener un orden y llevar un control de sus operaciones financieras durante el ejercicio de periodos fiscales. Esto les permite responder a las necesidades de sus propietarios, acreedores y entes gubernamentales, a la hora de realizar auditorías, demostrando la transparencia de las cuentas que en ellas se manejan. Adicionalmente, la Contabilidad ha sido empleada como apoyo para estudiar, medir y analizar los recursos financieros de las organizaciones. De manera que, el volumen de operaciones financieras que se realizan, se procesan y resumen de tal forma, que dan soporte al proceso de la toma de decisiones. Por otra parte, la forma que emplean las áreas y departamentos de Contabilidad de las organizaciones para presentar los datos más relevantes a la gerencia media y alta, son los estados financieros, estos son reportes que presentan de manera resumida, todos los datos resultantes de las operaciones financieras en un periodo de tiempo determinado. Adicionalmente, pueden generarse relaciones entre las cuentas pertenecientes a estos informes, las cuales pueden convertirse en indicadores que aporten valor agregado a determinados aspectos fundamentales para la toma de decisiones. Hoy en día, existe una variedad de sistemas transaccionales que son utilizados por las organizaciones en Venezuela, dependiendo de su tamaño. Estas aplicaciones les permiten registrar un gran volumen de datos relacionados a sus procesos contables y generar reportes dinámicos sobre su situación financiera, lo cual les facilita el manejo y control de sus recursos financieros. 16

17 1.3 Planteamiento Del Problema En los años 70 s, uno de los principales inconvenientes que presentaban las organizaciones para registrar y mantener un control de sus operaciones contables, era que éstas se realizaban de manera no automatizada. Esta actividad contable, resultaba ser bastante complicada y engorrosa, debido al especial detalle que debían tener los contadores, al transcribir las operaciones a libros contables, y elaborar los reportes sobre estados financieros, ya que se conforman utilizando diferentes cuentas de manera resumida. Luego en los años 80 s, con el surgimiento de las computadoras de escritorio y herramientas informáticas especializadas como procesadores de texto y hojas de cálculo, se logró avanzar en la automatización de los procesos operativos de registro de las operaciones financieras. De esta forma, se facilitó la elaboración de informes dirigidos a la gerencia media y alta como soporte para la toma de decisiones, ya que estas herramientas agilizaban la creación de fórmulas necesarias para su construcción, así como también la creación de plantillas, que servían como formatos estandarizados utilizados para su presentación. Ya en los años 90 s y en la primera década del siglo XXI, los sistemas transaccionales contables han ido evolucionando hasta llegar hoy en día a un grado de alta automatización de los procesos contables. Hay que destacar, que la evolución de la generación de consultas e informes para dar soporte de información a la gerencia media y alta en la toma de decisiones, no ha ido a la par. Sin embargo, la manera en que se estructuran técnicamente los sistemas transaccionales contables, no permite responder de forma rápida, confiable y oportuna, a los distintos tipos de análisis que se requieren para determinar con mayor exactitud la situación financiera de una organización, tomando como base para sus estudios, la estructura contable. La principal razón, es que la función de los sistemas transaccionales contables es registrar, mantener y controlar el detalle de los eventos contables que ocurren en el día a día de la organización, y la función de los sistemas analíticos o de Inteligencia de Negocios, 17

18 es respaldar la toma de decisiones a corto, mediano y largo plazo, en base a proyecciones y comparaciones tomadas desde datos históricos. Por otra parte, aún cuando las organizaciones identifiquen la necesidad de utilizar una solución de Inteligencia de Negocios basada en las tecnologías de la información, esto no garantiza su implementación. Una de las principales razones por las cuales esto sucede, es el alto costo que representa la adquisición de una plataforma de Inteligencia de Negocios que se utilice como base para desarrollar e implementar una solución de este tipo. En resumen, el entorno actual de las organizaciones les exige tomar decisiones rápidas y confiables, basadas en indicadores y reportes obtenidos de la Contabilidad, los cuales monitoreen constantemente su situación financiera. Sin embargo, se demuestra, según un estudio realizado por la empresa Tian Consultores en el año 2010, que todavía existen muchas organizaciones que carecen de tecnologías especializadas y orientadas a Inteligencia de Negocios, que les permitan, precisamente, dar respuestas rápidas y confiables, lo cual hace que aspectos subjetivos como la experiencia y la intuición, se conviertan en soporte no comprobable de sus decisiones. 1.4 Solución Propuesta Para dar respuesta rápida, confiable y oportuna a las necesidades de análisis de la información contable de las empresas y organizaciones en Venezuela, se propone diseñar y desarrollar una solución de Inteligencia de Negocios. Basándose en un conjunto de estrategias y herramientas claramente definidas, esta solución permitirá obtener e integrar datos de diferentes fuentes operacionales contables, cargarlos en un repositorio centralizado y finalmente ser presentados a los usuarios finales en forma de reportes, gráficos y cuadros de mando, entre otros, que darán un soporte efectivo a los procesos de análisis de la información contable. De esta manera, se seleccionó la plataforma de Oracle Business Intelligence Standard Edition One debido a la disponibilidad de la herramienta y de expertos para dar soporte a este trabajo. La solución de Inteligencia de Negocios descrita implica una arquitectura 18

19 conformada por dos ambientes básicos, un ambiente transaccional y un ambiente BI 1 (ver Figura 1). El ambiente transaccional, el cual es provisto por la organización, contiene las estructuras de datos que se utilizan para registrar las operaciones contables que se generan en el día a día. Además, contiene un conjunto de procesos de extracción, transformación y carga de datos, responsables de seleccionar los datos necesarios para el análisis del negocio y colocarlos en la base de datos intermedia en el ambiente BI. Figura 1. Arquitectura de la solución planteada. La base de datos intermedia garantiza, desde el punto de vista de seguridad de la información, el uso de los datos que sean relevantes para la solución de Inteligencia de Negocios. Adicionalmente, desde el punto de vista de alcance y costo, garantiza que la solución de Inteligencia de Negocios pueda ser operada a través de la Internet, aprovechando las ventajas que ofrece la Computación en Nube y el manejo estándar de la Contabilidad basado en normas legales. 1 BI, Business Intelligence. Inteligencia de Negocios. 19

20 Es importante destacar, como se ha descrito en párrafos anteriores, que este ambiente de Inteligencia de Negocios puede estar dentro de la organización, como parte de los ambientes tecnológicos propios, o también, fuera de la organización, si se utiliza el esquema de Computación en Nube. Una vez asegurado que los datos transaccionales cumplan los requerimientos de la base de datos intermedia, se ejecutan otros procesos de extracción, transformación y carga de datos obtenidos a través del modelamiento dimensional. Esto asegura la calidad de los datos, y que estén disponibles para los analistas de información contable a través de las herramientas de Inteligencia de Negocios. 1.5 Objetivos Objetivo General Desarrollar una solución de Inteligencia de Negocios, con la plataforma Oracle Business Intelligence Standard Edition One, para la obtención de indicadores e informes legales asociados a la Contabilidad, que permitan dar apoyo fundamental al proceso de la toma de decisiones dentro de una organización Objetivos Específicos Realizar el levantamiento detallado de la información de los indicadores y reportes seleccionados que representan la información contable de la organización, según el estudio de Tian Consultores. Identificar los sistemas transaccionales, desde donde provienen los datos de los indicadores y reportes requeridos. Implementar los procesos de extracción, transformación y carga desde las fuentes transaccionales de hacia la base de datos intermedia. 20

21 Implementar la base de datos intermedia desde donde se extraerán los datos necesarios alimentar la bodega de datos de la solución, así como también documentos de texto, con el fin de simular fuentes de datos heterogéneas. Diseñar el modelo dimensional que se utilizará para representar los datos del ambiente transaccional en el ambiente de Inteligencia de Negocios, con el propósito de estructurar los datos, de acuerdo a las funcionalidades de la aplicación. Implementar la bodega de datos, según el modelo dimensional diseñado, que será utilizado como repositorio centralizado para almacenar los datos provenientes de la base de datos intermedia, con el objetivo de integrar y estandarizar los datos, utilizando la suite de Oracle Business Intelligence Standard Edition One. Aplicar un conjunto de pruebas de calidad a la bodega de datos, con el fin de verificar que los datos cargados se correspondan con los datos del ambiente transaccional. Implementar los reportes y cuadros de mando necesarios para modelar los requerimientos, con el fin de facilitar el análisis de los datos y apoyar el proceso de la toma de decisiones, utilizando la suite de Oracle Business Intelligence Standard Edition One Aplicar un conjunto de pruebas de calidad a los reportes y cuadros de mando, con el fin de verificar que los datos modelados se correspondan con los datos contenidos en la bodega, además de verificar que estos faciliten su análisis. 21

22 1.6 Alcance En las soluciones de Inteligencia de Negocios, el alcance se define a través de la cantidad de reportes e indicadores a modelar. De esta manera, y según un estudio de realizado por Tian Consultores en el año 2010, los reportes e indicadores que son más utilizados por las organizaciones en Venezuela para analizar su situación financiera, son: Capital de trabajo: Representa la cantidad de recursos disponibles a corto plazo para financiar las operaciones diarias. Razón de liquidez: Mide la capacidad que tiene una empresa para pagar sus deudas.. Razón de endeudamiento: Mide la proporción del total de activos que han sido aportados por los acreedores de la empresa Endeudamiento sobre el patrimonio: Mide el grado de endeudamiento con relación al patrimonio. Margen de utilidad bruta: Mide la cantidad de recursos disponibles para cubrir todos los gastos diferentes al costo de venta. Margen de utilidad neta operativa: Mide la capacidad de convertir las ventas en ganancias después de haber pagado los gastos. Balance general: Es un documento que refleja la situación financiera de una empresa en una fecha determinada. Balance o estado de resultados: Es un documento que resume las transacciones de ingresos y egresos durante un periodo de tiempo. 22

23 Balance comparativo: Es un documento que refleja la situación financiera de una empresa, en relación con uno o más periodos. La solución de Inteligencia de Negocios presentada en este Trabajo Especial de Grado, permite la integración y estandarización de datos históricos relacionados a las operaciones contables de una organización, en donde serán modelados en un almacén de datos que permita obtener reportes y cuadros de mando, según los requerimientos identificados anteriormente. De esta manera, se logrará dar apoyo al proceso de la toma de decisiones, así como también respaldar el proceso de auditoría frente a instituciones gubernamentales. La solución de Inteligencia de Negocios propuesta cubre las siguientes funcionalidades, asociados a los requerimientos descritos anteriormente: Permitir a los usuarios integrar y estandarizar datos desde diferentes fuentes, tanto internas como externas, y almacenarlas en un repositorio centralizado. Permitir a los usuarios realizar consultas, en tiempo real, sobre la información contenida en la bodega. Generar reportes parametrizables que den soporte a los informes legales solicitados por instituciones gubernamentales a la hora de realizar auditorías. Permitir a los usuarios comparar y analizar los diferentes cambios relacionados a un indicador a través de periodos de tiempo, con el fin de detectar tendencias. Diseñar cuadros de mando que resuman la situación contable, con el uso de tablas dinámicas y gráficos que faciliten su análisis. Proporcionar a los usuarios la posibilidad de crear e integrar nuevos indicadores que les permitan analizar y realizar comparaciones de su situación financiera entre periodos de tiempo. 23

24 1.7 Importancia Y Justificación Si bien las áreas o departamentos de Contabilidad dentro de las organizaciones manejan una gran cantidad de datos empleando sistemas transaccionales, hojas de cálculo y procesadores de texto, la elaboración de reportes e indicadores basados en la Contabilidad no ha tenido tal grado de automatización. Esto se debe a que no se cuentan con sistemas especializados para su manejo, de manera que usualmente se elaboran de forma manual, con los problemas que conlleva. Por esta razón, el presente Trabajo Especial de Grado plantea una alternativa como solución a los inconvenientes descritos, con el fin de apoyar el proceso de la toma de decisiones de la gerencia media y alta, así como también respaldar el proceso de auditoría frente a instituciones gubernamentales. Entre los beneficios que aporta la solución de Inteligencia de Negocios a la gerencia media y alta encargados de la toma de decisiones, se tiene: Automatizar la elaboración de reportes e indicadores que se utilizan para analizar la situación financiera, disminuyendo el esfuerzo y tiempo invertido. Facilitar el trabajo de análisis que se realiza sobre la situación financiera con el fin de apoyar el proceso de la toma de decisiones. Permitir análisis comparativos en el tiempo con el fin de detectar tendencias, variaciones y realizar proyecciones, por parte de la gerencia media. Apoyar el proceso de elaboración de reportes requeridos por instituciones financieras para realizar auditorías, demostrando su transparencia y conformidad con las leyes que las rigen. Crear consultas personalizables, que permiten responder preguntas en tiempo real. 24

25 CAPÍTULO II. MARCO CONCEPTUAL El propósito de este capítulo es presentar los conocimientos utilizados como base teórica para el desarrollo del Trabajo Especial de Grado. De esta manera, el capítulo se divide en seis secciones, las cuales se describen a continuación: En la primera sección, se explica detalladamente que es Inteligencia de Negocios, su arquitectura, herramientas para representar los datos que se modelan, las tendencias tecnológicas y estratégicas, y finalmente los beneficios que brinda su implantación a las organizaciones que la utilicen. Luego, en la segunda sección, se explica de manera puntualizada cuáles tipos de bases de datos existen para almacenar la información proveniente de las diferentes fuentes datos. Por esta razón, se definen conceptos como almacén de datos, bodegas de datos, el proceso de extracción, transformación y carga necesario para migrar los datos de las fuentes hacia el almacén o bodega, y finalmente, el modelo dimensional que no es más un diseño lógico con el cual se representan los datos. Seguidamente, en la sección tres, se explica brevemente la computación en nube, y sus distintos modelos de servicio, como tecnología alternativa para implantar de manera remota una solución de Inteligencia de Negocios. Después, en la sección cuatro, se explica la plataforma tecnológica utilizada para el desarrollo de la solución, así como también, cada uno de los componentes que la conforman. Posteriormente, en la sección cinco, se describe el método de desarrollo de la aplicación y cada una de las fases necesarias para llevar a cabo con éxito su implantación. Finalmente, en la sección seis, se desarrolla brevemente el área de trabajo hacia la cual está enfocada la solución de Inteligencia de Negocios. Razón por la cual, se definen los conceptos de Contabilidad, catálogo de cuentas contables, proceso de contabilidad, índices o razones financieras, estados financieros, auditoría contable, centro de costos, y por último un glosario que sirva como apoyo para entender algunos términos del área. 25

26 2.1 Inteligencia De Negocios (Business Intelligence) Antes de definir formalmente que es Inteligencia de Negocios, se presentan a continuación los siguientes términos que la conceptualizan Inteligencia El diccionario de la Real Academia Española de la Lengua define inteligencia como la capacidad para entender o comprender y como la capacidad para resolver problemas. Por lo tanto, se tiene que la inteligencia es un conjunto de habilidades y/o conocimientos los cuales se utilizan para entender problemas y posteriormente resolverlos. Mientras más inteligencia se tiene, es más fácil comprender los problemas y por ende resolverlos con mayor rapidez Negocio Se entiende como negocio cualquier actividad, sistema o método lucrativo. La principal forma de obtener beneficios es ofreciendo bienes o servicios a personas o empresas. Un negocio posee personal el cual utiliza ciertas herramientas para realizar los procesos que en ella existen. Estos procesos se basan en estrategias claramente definidas. Dichas estrategias lo ayudan a optimizar los procesos [1] [2]. El objetivo principal de un negocio es disminuir los costos y aumentar las ganancias. Ahora bien, en la actualidad muchas empresas utilizan herramientas tecnológicas las cuales facilitan los procesos y mejoran las prácticas de negocio existentes. Estas herramientas posibilitan a la alta gerencia a tomar decisiones acertadas que le permiten captar un mayor número de clientes, aumentando las ganancias, y al mismo tiempo, conservar a los ya existentes. 26

27 2.1.3 Definición Se le conoce también como Business Intelligence (BI), por sus siglas en inglés. De acuerdo con las definiciones previas de Inteligencia y Negocio, podemos decir que un negocio es cualquier tipo de organización con una misión y objetivos, que requiere desarrollarse y evolucionar en un entorno, siempre que pueda comprenderlo y resolver los problemas que se le presenten. Esto puede hacerlo, tomando decisiones usando el conocimiento corporativo obtenido, o sea, a través del desarrollo de su Inteligencia. El Instituto de Almacenamiento de Datos, educadores en las áreas de Inteligencia de Negocios y Almacenes de Datos, ha definido la Inteligencia de Negocios como: Un Conjunto de procesos, tecnologías y herramientas que se necesitan para transformar los datos en información, la información en conocimiento y el conocimiento en planes que gestionen las acciones rentables del negocio. La Inteligencia de Negocios abarca las áreas de almacenes de datos, herramientas analíticas del negocio y el manejo de conocimiento. 2 Entonces, se tiene que la Inteligencia de Negocios no es más que un conjunto de partes que se combinan para procesar y transformar datos, provenientes de sistemas transaccionales, en conocimiento. De esta manera, se logra obtener una potencial ventaja competitiva, proporcionando información que favorezca a la toma de decisiones y ayude a resolver problemas dentro de una organización. En conclusión, se tiene que una solución de Inteligencia de Negocios permite [5]: Compartir información entre los distintos departamentos de una organización. Generar y procesar datos para su posterior análisis. Análisis multidimensionales. 2 The Data Warehousing Institute Faculty Newsletter. Fall

28 Generar reportes departamentales o globalizados. Realizar pronósticos sobre las ventas, basado en la información generada. Crear una base de datos con la información de todos los clientes de la organización. Mejorar el servicio ofertado a los clientes. Cambiar la estructura de toma de decisiones. En definitiva, una solución completa de Inteligencia de Negocios permite [6]: Observar -> Qué está pasando? Comprender -> Por qué está pasando? Predecir -> Qué pasará? Colaborar -> Qué debería hacer la organización? Decidir -> Qué decisiones debe tomar la organización? 28

29 2.1.4 Arquitectura La arquitectura de una solución de Inteligencia de Negocios se caracteriza por estar compuesta de tres bloques, las fuentes de datos, los componentes y las herramientas para presentar los datos de forma resumida o en detallada (ver Figura 2). Las fuentes de datos representan a todos aquellos sistemas que posean datos potencialmente explotables, por los componentes de una solución de Inteligencia de Negocios. De esta manera, estos suelen ser sistemas operacionales, archivos planos, hojas de cálculo como documentos Excel e inclusive almacenes o bodegas de datos de diferentes departamentos pertenecientes a una organización o empresa. Los datos contenidos en las fuentes externas e internas atraviesan por un proceso en el cual se filtran, estandarizan y cargan dentro de almacenes o bodegas de datos. Dicho almacenes y bodegas representan los componentes de una solución de Inteligencia de Negocios, los cuales garantizan la calidad de los datos que contienen. Es en ellos donde residen los datos procesados que serán mostrados a los usuarios finales. Finalmente, se tienes las herramientas que se utilizan para representar los datos contenidos en el almacén o bodega de datos. Estos datos pueden representarse en forma de consultas, reportes, cuadros de mando y tablas dinámicas, entre otros. El uso de estas herramientas es la que permite mostrar los datos más relevantes de una empresa u organización de manera resumida o en detalle, dependiendo de cómo se necesite. Además, garantizan que los análisis que se realicen sobre los reportes u otras herramientas sean sencillos, y de esta manera, agilice el proceso de la toma de decisiones. En resumen, toda solución de Inteligencia de Negocios debe permitir agrupar los datos de las diferentes fuentes en un repositorio centralizado para luego representar los datos más relevantes de manera resumida o detallada. 29

30 Figura 2. Arquitectura de una solución de Inteligencia de Negocios. Fuente: Adaptación Tian Consultores C.A Pirámide de Información La pirámide de información es un diagrama utilizado para representar los niveles de información de una organización o empresa (ver Figura 3), en la cual la información contenida en cada nivel se hace más elaborada a medida que se asciende. Esta pirámide se divide en dos bloques, uno relacionado a los sistemas de procesamiento transaccional y otro relacionado a los sistemas de procesamiento analítico. De esta manera, los sistemas de procesamiento transaccional se refieren a todos aquellos sistemas que representan las operaciones del día a día de una empresa, en donde se almacenan una gran cantidad de datos, se procesan y se transforman en información. Luego, con la información obtenida se generan reportes que reflejen por ejemplo, la cantidad de alumnos inscritos por materia por carrera. Así, utilizando los reportes generados, los cuales ya representan conocimiento, se logra determinar, por ejemplo, la cantidad de secciones que se deben abrir por materias. Sin embargo, a pesar de lo útil que pueden resultar este tipo de reportes para la gerencia media y alta, muchas veces se tienen preguntas más complejas. Si bien este tipo de preguntas se pueden obtener desde distintos reportes, la generación y 30

31 presentación de las respuestas conlleva a invertir un tiempo considerable debido al hecho de que los sistemas transaccionales no están diseñados para responder este tipo de preguntas de manera eficiente. Por esta razón, y para obtener el conocimiento básico que se encuentra en los sistemas transaccionales, surgen los sistemas analíticos o de Inteligencia de Negocios. Los sistemas analíticos están encargados de extraer la información que se encuentra en los sistemas transaccionales, la cual ya representa conocimiento, y representarla ya no solo en forma de reportes, sino además en forma de indicadores, gráficos, tablas dinámicas, entre otras. Adicionalmente, se encuentra el nivel de la sabiduría, donde se integran todos los conocimientos obtenidos. Dichos conocimientos se almacenan y a medida que se utilizan con mayor frecuencia se transforman en sabiduría, es decir, un tipo de información que ayuda a la gerencia media a tomar decisiones determinantes. Finalmente, el nivel de cultura. Si bien la cultura no es un nivel elaborado de información, este representa la integración de todos los niveles anteriores. En otras palabras, la cultura es la manera en que se hacen las cosas en la organización. Por lo tanto, el nivel de cultura de una empresa permite tener una visión global del negocio lo cual conlleva a tener un amplio criterio y capacidad de juicio para la toma de decisiones acertadas. Figura 3. Pirámide de Información. Fuente: Adaptación Tian Consultores C.A. 31

32 2.1.6 Herramientas En la fase de diseño de una solución de Inteligencia de Negocios se definen cuáles herramientas serán utilizadas para facilitar la visualización de la información obtenida por sus componentes, es decir, mostrar la información más relevante la cual ha sido previamente procesada por los almacenes de datos, bodegas de datos, entre otros. Existen varias herramientas que se emplean para presentar dicha información, entre las que se encuentran: Reportes Los reportes son informes que se presentan de manera frecuente los cuales tienen un formato preestablecido que varía dependiendo de su finalidad. Dichos reportes, tienen el propósito de dar a conocer a la gerencia media y alta de una organización el estado de la misma, proporcionándoles distintas opciones a la hora de tomar decisiones [7]. Desde los inicios de las organizaciones, cualquiera que sea su naturaleza, los reportes han sido utilizados por la gerencia media y alta para informarse sobre el estado de sus organizaciones. Por esta razón, y con el surgimiento de aplicaciones de Inteligencia de Negocios, se han creado herramientas especializadas para facilitar su creación, de manera que muestren de forma resumida los datos más relevantes de la organización. La ventaja que proporciona el uso de reportes, es la forma dinámica en que estos pueden ser elaborados, utilizando los datos de mayor interés en los casos que se necesiten y evitando mostrar todos los datos en un solo reporte. Por lo tanto, los datos se pueden mostrar lo más detallado posible ó resumidos, pudiéndose agrupar por áreas temáticas. De esta manera, facilita a los gerentes a tomar decisiones rápidas y acertadas, respondiendo a las necesidades cambiantes del negocio [8]. 32

33 Diagramas o Gráficos Los diagramas son representaciones graficas de los datos, los cuales se pueden simbolizar como barras en gráficos de barra, líneas en gráficos de línea o pedazos en gráficos de torta (ver Figura 4). Estos diagramas suelen representar valores numéricos, funciones o algún tipo de estructura cualitativa [9]. Dada la forma en que se representan los datos con el uso de estos gráficos, estos son utilizados con frecuencia, ya que facilitan el entendimiento y análisis de grandes cantidades de datos y sus relaciones entre las partes que componen a dichos datos. Por otra parte, existen varios tipos de gráficos como los de barra, línea, torta, de tiempo e histogramas, donde el uso de uno u otro se determina por la forma o representación que se le quieren dar a los datos, por ejemplo los gráficos de torta son muy utilizados para representar porcentajes. Figura 4. Ejemplo de gráficos de barra, línea y torta. 33

34 Indicadores Se puede definir indicador como una variable o magnitud que mide de forma cuantitativa o cualitativa un suceso u objetivo relacionado a un evento, el cual ayuda a determinar el o los cambios ocurridos [10]. Los indicadores son muy utilizados en distintas áreas de trabajo como por ejemplo, Contabilidad y Finanzas, Recursos Humanos, Salud, Sociología, Química, entre otros. De esta manera, se pueden clasificar de la siguiente forma [10]: - Indicadores de Resultado: Grado de Eficacia o impacto sobre población. - Indicadores de Proceso: Eficacia de los procesos. - Indicadores de Estructura: Disponibilidad o consumo de recursos Cuadros de Mando (Dashboards) Los cuadros de mando son herramientas que utiliza la alta gerencia de una organización o empresa para representar indicadores numéricos con el objetivo de monitorear y analizar los resultados obtenidos a lo largo de un período. Una de las características principales de los cuadros de mando es que estos están enfocados al seguimiento y monitoreo de indicadores, en lugar de al análisis de la información [11]. Una de las características más notables de los cuadros de mando es que estos se componen de gráficos e indicadores los cuales se utilizan para representar un evento dentro de una organización o empresa (ver Figura 5). Además, son útiles para controlar los procesos, con flujos continuos de información, dentro de una organización o empresa. 34

35 Con el uso de este tipo de herramientas se logra [11]: - Facilitar la planificación y el control de resultados. - Disponer eficientemente de información indispensable y significativa. Figura 5. Ejemplo de un cuadro de mando. Fuente: Tian Consultores C.A Cuadro de Mando Integral (CMI) El cuadro de mando integral 3 es un tipo de cuadro de mando más sofisticado debido a que enlazan distintos procesos, y están orientados, principalmente, a la alta gerencia. Dado que los CMI más utilizados son los que se basan en las metodologías de Kaplan y Norton (ver Figura 6), los cuales permiten a una organización trasladar su visión y estrategia a la implementación, se explicarán las siguientes cuatro perspectivas consideradas como genéricas [12]: 3 Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como Balanced Scorecard (BSC), por sus siglas en inglés. 35

36 Financiera: Esta perspectiva se enfoca en los objetivos más importantes de las organizaciones que buscan ganancias. Además, incorpora la visión y las necesidades de los accionistas. Por esta razón, se trata de responder la pregunta Cómo luce la organización ante los ojos de los accionistas? De esta manera, dependiendo de la respuesta obtenida, se puede saber que indicadores están generando valor. Cliente: Esta perspectiva está relacionada con las necesidades de los consumidores, si los precios de los productos son los adecuados, cómo es la calidad del producto o servicio y la imagen del producto. Se observa entonces que, existe una relación implícita entre esta perspectiva y la financiera, ya que cuantos más clientes se tengan, más productos compran y por ende más ganancias obtiene la empresa. Por esta razón, se busca responder la pregunta Cómo ven los clientes a la organización? De esta manera, se logra medir el nivel de satisfacción de los clientes. Proceso Interno: Esta perspectiva mide los indicadores basados en los procesos internos de una organización que se relacionan con la satisfacción del cliente y el rendimiento financiero. Es por esto que, se busca responder la pregunta En cuáles procesos hay que enfocarse? De forma que, se determine cuáles son los que hay que mejorar para agilizar la producción, aumentar las ganancias y disminuir costos. Formación y Crecimiento: Esta perspectiva es difícil de medir debido a los pocos indicadores desarrollados en estas áreas. Sin embargo, lo que se obtiene con estos índices es realmente importante ya que se demarca un camino por el cual enfocarse. Por esta razón, se busca responder Se podrá seguir mejorando y cambiando, siguiendo las mismas pautas en las que se ha venido trabajando? 36

37 Figura 6. Esquema de la Metodología de Kaplan & Norton (Cuadros de Mando Integral) Tendencias Tecnológicas y Estratégicas Se analizarán las tendencias tecnológicas que existen actualmente y las nuevas tendencias estratégicas que la Inteligencia de Negocios podrá utilizar para incrementar el impacto que tiene sobre las empresas y organizaciones. Algunas de estas tendencias se listan a continuación [13] [14]: o Análisis dinámico de datos Uno de los retos que tiene actualmente la Inteligencia de Negocios es la capacidad de análisis sobre grandes volúmenes de datos, provenientes de diferentes fuentes externas e internas, los más rápido posibles según el orden de llegada de estos. 37

38 Es por esta razón que, las nuevas tendencias en el análisis dinámico de datos permitirán a los usuarios finales realizar análisis en distintos áreas, como por ejemplo: o Agilizar el análisis tradicional de datos en los sectores de ventas, clientes, compras, proveedores, entre otros. o Mercados financieros. o Monitoreo de ecosistemas y medio ambiente. o Seguimiento médico de pacientes dispersos geográficamente. o Seguimiento y control de tráfico vehicular. o Análisis predictivos Las soluciones de Inteligencia de Negocios permitirán aprovechar los análisis predictivos, utilizando técnicas matemáticas y de minería de datos (estadística, inteligencia artificial, entre otros.), con el fin de encontrar patrones y tendencias en los datos obtenidos para mejorar el desempeño en áreas como: o Creación de nuevos productos y proyecciones de consumo. o Prevención de fraudes. o Tendencias de compras. o Aplicaciones compuestas Las plataformas de Inteligencia de Negocios cada vez más se están integrando con las nuevas arquitecturas orientadas a servicios web, creando así nuevas aplicaciones al estilo web 2.0, es decir, aplicaciones creadas o integradas por los usuarios, de forma sencilla, flexible y orientada a la web. Por ejemplo, se podrán crear aplicaciones que utilicen como fuentes de datos redes sociales como Twitter, Facebook, RSS 4, ATOM 5, entre otros. 4 Really Simple Syndication, por sus siglas en inglés. Formato utilizado para compartir contenido en la web. 5 ATOM es un formato utilizado para compartir contenido en la web, es una alternativa al formato RSS. 38

39 o Computación en Nube (Cloud Computing) El incremento que ha tenido el uso de los dispositivos móviles con conexión a Internet ha creado la necesidad de acceder a la información instantáneamente, independientemente del lugar donde se encuentre el usuario. Es por esto que, algunas empresas han creado soluciones de Inteligencia de Negocios utilizando la Computación en Nube, como por ejemplo: Elastic Compute Cloud (EC2) de Amazon, Platform as a Service (PaaS) de Google y Azure Platform de Microsoft. o Computación móvil Similar a la tendencia anterior, el creciente uso de los dispositivos móviles con acceso a Internet, el cual permite el acceso a la información en cualquier lugar y momento, facilitará el uso de mensajes de datos inteligentes en el momento adecuado, mejorando el proceso de gestión gerencial. Esto permitirá visualizar, en tiempo real, un informe completo y actualizado del proceso de negocio. A su vez, hace que la labor con el cliente sea más efectiva. o Cómputo colaborativo Las nuevas funcionalidades de las soluciones de Inteligencia de Negocios vienen fomentadas por el trabajo colaborativo favorecido por las redes sociales en las empresas. Estas funcionalidades, como la capacidad de realizar anotaciones o comentarios compartidos en los informes, facilitarán el mejor entendimiento y distribución de estos. Sin embargo, uno de los grandes retos que tendrán los proveedores de este tipo de servicios será el de poder acceder a los datos no estructurados desde las aplicaciones de Inteligencia de Negocios para detectar tendencias y mejorar las decisiones. 39

40 o Interfaces multi-táctiles (multi-touch) En los últimos años las tecnologías multi-táctiles se han popularizado gracias a los dispositivos de Apple Iphone, y sus sucesores. Lo que se busca con esta tendencia es aprovechar el auge de estas tecnologías y así, desarrollar aplicaciones especializadas, simplificando la navegación y la manipulación de los dispositivos móviles. De esta manera, se abren nuevas fronteras en las aplicaciones estratégicas utilizadas para el análisis del proceso de negocio de las empresas Beneficios Para entender mejor el porqué con una solución de Inteligencia de Negocios se pueden obtener beneficios, se presenta a continuación una lista de estos [15]: o Ayuda a la alta gerencia a planear y obtener pronósticos, presentando una descripción clara de los procesos de negocio existentes en la organización. o Control de costos, soportado por la solución de Inteligencia de Negocios implantada en la organización, y que es de uso común para todos los departamentos, de esta manera facilita el manejo de los distintos procesos de negocio existentes. o Mejora la colaboración y calidad de las decisiones, dado que la información se comparte en todos los niveles de la organización. o Proporciona una visión más profunda del negocio, a través de herramientas especializadas que facilitan el análisis de los datos, búsqueda de comportamientos y tendencias en las ventas, estudio de la evolución del mercado y cambios en el consumo o producción, como por ejemplo: cuadros de mando integrales, informes, minería de datos, almacenamiento analítico y tableros de instrumentos. 40

41 o Optimiza el rendimiento de los sistemas, a través de transformaciones en los sistemas transaccionales y analíticos, para lograr una mejora en las consultas de alto nivel. o Realiza seguimientos de los planes estratégicos, a través de los cuadros de mando integrales permite crear, manejar y monitorear los objetivos estratégicos que se han propuestos en los planes, de esta manera, se logran conseguir a tiempo posibles desviaciones y corregirlas. o Obtiene el valor real de las aplicaciones de gestión, mediante el acceso a la información que tienen todos los empleados de la organización, permitiendo que esta se presente de forma actualizada, adecuada e integrada. Además de los beneficios ya listados, una solución de Inteligencia de Negocios permite a una organización obtener varios tipos de información [14], como: o Comparativa, comparar las ventas de la fecha actual con fechas anteriores. o De tendencias, cuáles productos se vendieron más en cuáles regiones. o Veraz, conocer si las ventas cumplieron con los objetivos propuestos. o Rentable, saber si vale la pena seguir invirtiendo en cuáles producto y cuáles servicios. 41

42 2.2 Almacén de Datos y Bodega de Datos Las soluciones de Inteligencia de Negocios son diseñadas para generar reportes sobre grandes volúmenes de información en poco tiempo. Una de las razones por las cuales esto es posible se debe a que la información que se maneja es almacenada en bases de datos especializadas Almacén de Datos (Data Warehouse) Antes de definir que es un almacén de datos 6 hay que aclarar que este es un concepto y no un producto. Este concepto es utilizado para describir un sistema que recolecta datos de diferentes fuentes, se procesan y finalmente se generan reportes. Dos de los pioneros en el área de almacenes de datos lo definen como: Un almacén de datos es un, Conjunto de datos integrados, orientados a materias, que varían con el tiempo y que no son transitorios, los cuales soportan el proceso de toma de decisiones de una administración". (Inmon, 1990) Por otro lado tenemos que, un almacén de datos es Una copia de datos transaccionales, específicamente estructurados, para consultas y análisis. (Kimball, 1996) Las definiciones anteriores se centran en los datos en sí. Por esta razón, se define un concepto más generalizado. Un almacén de datos no es más que una colección centralizada de datos, el cual se utiliza para apoyar el proceso de la toma de decisiones en una organización. Estos almacenes se caracterizan por ser la fuente que alimenta los procesos analíticos dentro de una organización. Los almacenes de datos usualmente se dividen en tres capas: adquisición, integración y acceso. La capa de adquisición se utiliza para almacenar los 6 Almacén de Datos, también conocido como Data Warehouse (DW), por sus siglas en inglés. 42

43 datos sin procesar, los cuales serán utilizados por los desarrolladores (análisis y soporte). La capa de integración, como su nombre lo indica, se utiliza para integrar los datos y crear un nivel de abstracción para los usuarios. Y por último, la capa de acceso se utiliza para obtener los datos que serán analizados por los usuarios. El funcionamiento de un almacén de datos (ver Figura 7) se caracteriza por extraer datos de diferentes fuentes, tanto internas y como externas. Luego, transformar y procesar los datos recolectados en el paso anterior y ser cargados en el almacén. Finalmente, utilizando una interfaz especializada, los datos son mostrados en forma de reportes e indicadores para su posterior análisis [16]. Por lo general, los almacenes de datos recolectan grandes cantidades de información. Muchos diseñadores han optado por subdividir esta información en unidades lógicas más pequeñas y coherentes que representen un área en una organización (finanzas, recursos humanos, mercadeo, entre otros.). Esto se hace con el fin de concentrar la información en áreas temáticas (departamentos) y agilizar su procesamiento. En resumen, los almacenes de datos permiten tener una visión lógica de la organización en un periodo de tiempo determinado, utilizando grandes volúmenes de datos en un instante dado. Figura 7. Arquitectura de un almacén de datos. Fuente: Di Vasta, (Trabajo no publicado) 43

44 Características Uno de los aspectos más relevantes que tienen los almacenes de datos es que estos se han definido en términos de sus características, los cuales, con el tiempo, han definido su estructura. (Inmon, 1990) Estas características son explicadas a continuación: a. Orientado a Temas La información es clasificada en base a los aspectos más relevantes de la organización (ver Figura 8). Lo que se busca es centrar la información en las actividades básicas de la organización (ventas, compras, producción, entre otros.) y no en los procesos que la rigen (gestión de pedidos, facturación, entre otros.). Esto se hace con el fin de facilitar el acceso y entendimiento de los datos por parte de los usuarios. La diferencia entre las actividades y los procesos radica principalmente en el nivel de detalle que contienen los datos. En el almacén de datos se toman solo los datos relevantes, dejando de lado los datos que no serán utilizados por las herramientas que procesan dichos datos para la toma de decisiones. Figura 8. Los almacenes de datos tienen una fuerte orientación al tema. Fuente: Di Vasta, (Trabajo no publicado) 44

45 b. Variante en Tiempo Los datos recolectados en un almacén de datos son relativos a un período de tiempo (ver Figura 9). Dichos datos se deben incrementar periódicamente, es decir, las variaciones que se producen a lo largo del tiempo quedan registradas. Esto se hace con el fin de que los reportes que se generen, reflejen dichas variaciones. Por ejemplo, almacenar los productos que se vendieron en enero, febrero, marzo, entre otros. y luego comparar los meses para observar en cual hubo mayor ganancia. Estos datos históricos permiten a la alta gerencia identificar tendencias en el mercado y realizar proyecciones con el fin de mejorar las ventas. Figura 9. Los datos son almacenados como fotos correspondientes a periodos de tiempo. Fuente: Di Vasta, (Trabajo no publicado) c. No Volátil La información que se encuentra en el almacén de datos no se modifica ni se elimina, es decir, sólo se agrega (ver Figura 10). Una vez que se han cargado los datos en el almacén estos se transforman en información de sólo lectura. Como se ha mencionado anteriormente, esto se hace con el fin de realizar consultas comparativas en el tiempo. 45

46 Esta característica permite a los usuarios del almacén de datos realizar sólo dos operaciones sobre los datos, carga inicial de los datos y acceso a los datos. Además de esto, elimina la necesidad de tener mecanismos de control de concurrencia y recuperación de datos. Figura 10. Los almacenes de datos no son actualizados, solo son incrementados. Fuente: Di Vasta, (Trabajo no publicado) d. Integrado Los datos recolectados en el almacén de datos deben estar integrados en estructuras consistentes, es decir, se eliminan las inconsistencias existentes en las fuentes de datos (internas y externas) operacionales (ver Figura 11). El objetivo principal de la integración es reunir todos los datos de las diferentes fuentes y agruparlas en un modelo coherente. Además, estos datos se estructuran en niveles de detalle para adaptarse a las necesidades de la organización. Esta integración implica una transformación de los datos antes de incorporarlos al almacén. Asegurando así la consistencia en el nombrado, el tipo de datos de los atributos, las estructuras codificadas, entre otros. De esta forma, lo que se busca con la integridad de los datos es tener un modelo coherente, generalizado y único, que se adapte a las necesidades de la organización, el cual sea independiente de las fuentes de datos subyacentes que almacenan los datos de diferentes maneras. 46

47 Figura 11. Los almacenes de datos se construyen a partir de distintas fuentes de datos múltiples y heterogéneos. Fuente: Di Vasta, (Trabajo no publicado) Bodega de Datos (Data Mart) Por lo general, se tiende a pensar que una bodega de datos 7 no es más que un almacén de datos de menor tamaño. Sin embargo, esto no es del todo cierto. Según los estudiosos más destacados en el área de almacenes de datos, definen bodega de datos como: los almacenes de datos no son más que la unión de todas las bodegas de datos, (Kimball, 1997) Puedes atrapar a todos los peces del océano y juntarlos, sin embargo, no harán una ballena (Inmon, 1998) Se puede observar cierta contradicción entre ambos conceptos. Esto conlleva a una libre interpretación de su uso al momento de su desarrollo e implementación. Debido a esa libre interpretación que se le ha dado a este concepto, se tiende a confundir a la bodega de datos como un almacén más pequeño, entre otras cosas. Sin embargo, dichos conceptos son erróneos (ver Tabla 1) [17]. 7 Bodega de Datos, también conocido como Data Mart (DM), por sus siglas en inglés. 47

48 Conceptos Erróneos Son más simples que un Almacén de Datos. Son pequeños conjuntos de datos y, por ende, necesitan menor cantidad de recursos. Las consultas son más rápidas debido a la menor cantidad de datos que manejan. En ciertos casos, añade tiempo a los procesos de actualización. Verdad La implementación de una bodega de datos es muy similar a la de un almacén dado que ambos poseen las mismas funcionalidades. Las aplicaciones que corren sobre bodegas de datos necesitan la misma cantidad de recursos que si corrieran en un almacén de datos. La menor cantidad de datos se debe a que estos poseen datos de un sector de la organización, sin embargo las consultas sobre dicho sector tardan lo mismo que si se hicieran sobre el almacén de datos directamente. Actualizar la bodega desde el almacén cuesta menos que actualizar el almacén desde las fuentes de datos primarias, donde se necesitan aplicar operación de transformación. Tabla 1. Cuadro sobre conceptos erróneos de bodega de datos. Fuente: DMReview.com. Por lo tanto, se tiene que una bodega de datos, es un repositorio de datos orientado a temas, similares en estructura a un almacén de datos, que contienen los datos de un departamento específico dentro de una organización con el fin de dar soporte a las decisiones. Por lo general, las bodegas de datos se construyen utilizando un modelo de datos dimensional [17] Extracción, Transformación y Carga (ETL) La extracción, transformación y carga 8 son procesos utilizados en las áreas de base de datos y, especialmente en, almacenes de datos, que se utiliza para migrar datos desde un punto a otro. Estos procesos constan de tres fases, claramente definidas, que se combinan en una sola herramienta, facilitando así el transporte hasta el almacén de datos [18]. 8 Conocido por sus siglas en inglés como ETL (Extract, Transform, Load). 48

49 a. Extracción La extracción es la primera fase en un proceso ETL, en el cual se obtienen los datos provenientes de las diferentes fuentes externas e internas, por lo general sistemas transaccionales, que serán utilizados por el almacén de datos. Lo que se busca en esta fase es la estandarización de los datos para que sean entendibles en la fase de transformación. Además, esta fase incluye un filtrado de los datos, de tal manera que se eliminen datos redundantes ó de poco interés. b. Transformación En la fase de transformación se aplican una serie de reglas a los datos que han sido extraídos y que serán cargados en el almacén de datos. En algunos casos, una porción de los datos que se procesan en esta fase requerirán poca o ninguna manipulación. Por lo tanto, para la otra porción de datos, que representa la gran mayoría, se le aplican una variada serie de transformaciones, como por ejemplo: o Seleccionar solo ciertas columnas de tablas a cargar. o Ordenar los datos. o Unir los datos de las múltiples fuentes. o Dividir una comuna en varias columnas. o Validar los datos. o Transformar valores codificados (EJ: Sexo = {1, 2} Sexo = {M, F}). o Crear nuevos valores derivados de otros (EJ: Salario Anual = Salario * 12). o Rechazar datos que no cumplan con ciertas condiciones. c. Carga Es la última fase en un proceso ETL, y en ella se cargan los datos transformados hacia el almacén de datos. Dado a que en esta fase existe una interacción directa con la base de datos, al momento de insertar los datos, se activan los disparadores (TRIGGERS) y restricciones existentes, lo cual ayuda a la limpieza de datos y 49

50 complementa todo el proceso ETL. Por lo general, esta fase suele crear un cuello de botella debido a la cantidad de inserciones (INSERT) que se realizan, por lo cual, para incrementar la eficiencia, o se omite la parte SQL y recuperación de datos, o se aplica un ordenamiento externo de alto desempeño que ayuda a mejorar el rendimiento Modelo Dimensional Los almacenes de datos, por lo general, son diseñados y construidos basándose en un modelo dimensional. Este modelo es una variación del modelo relacional, el cual no necesariamente involucra bases de datos relacionales. Además, provee un método para crear bases de datos más simples y entendibles [19]. Según R. Kimball, se entiende por modelo dimensional como, Una técnica de diseño lógico la cual busca presentar los datos de manera estándar e intuitiva y permita un acceso de alto rendimiento. (Kimball. 1997). Por lo tanto, se puede observar que lo que se busca con este tipo de diseños es proporcionar al usuario final una forma intuitiva para la construcción de consultas y agilizar los tiempos de respuesta. Cuando se diseñan bases de datos utilizando el modelo dimensional, se tratan conceptos como hecho, dimensión, jerarquía y granularidad. Estos conceptos son muy importantes ya que ellos son parte de la estructura de este modelo. Adicionalmente, este tipo de modelos se caracterizan por estar compuestos de una tabla con múltiples claves, llamada tabla de hechos, y un grupo de tablas más pequeñas llamadas tablas de dimensiones. Así como están compuestos por estas tablas, también son utilizadas para almacenar los datos en ellas [20]. 50

51 A. Hecho (Fact) En el área de almacenes de datos se puede entender hecho como, una medida o valor de rendimiento (indicador) que representa un evento en una organización. Por lo general, estas medidas toman valores numéricos o agregados. Los hechos agregados son hechos que derivan de funciones como la suma, promedio, máximo, mínimo, entre otros. Por ejemplo, se podría tener como hecho agregado el total de activos de una empresa, es decir, la suma de todos sus activos (circulantes, fijos, entre otros.) [14]. B. Dimensión Se puede definir dimensión como, una entidad independiente en un modelo dimensional, el cual agrupa la información por categorías (clientes, productos, fechas, entre otros.) y se utiliza como mecanismo de acceso a dicha información. Estas dimensiones, por lo general, suelen representar el contexto de un hecho, respondiendo a preguntas como quién participó, cuándo y dónde pasó, y su tipo [14]. En los almacenes de datos estas dimensiones se utilizan para rebanar y cortar la información que en ella se encuentra, es decir, acceder a diferentes vistas agrupadas bajo ciertos criterios. Estas se caracterizan principalmente por proporcionar filtrado, agrupación y etiquetado de datos. Por otro lado, existen las llamadas claves subrogadas que no son más que nuevas claves primarias que el almacén o bodega de datos usa para poder relacionar las dimensiones con los hechos [21]. C. Jerarquía Cuando se hablan de cubos de información un concepto importante que siempre tiene que estar presente son las Jerarquías. Estas se pueden definir como una serie de relaciones, padre e hijo, que poseen los atributos de una dimensión. 51

52 Además, el conjunto de una serie de atributos padres pueden generalizarse como los hijos de una relación padre que este a un nivel superior. Entonces, se puede decir que cada elemento en una dimensión se puede resumir utilizando una jerarquía. Por ejemplo, día -> semana -> mes -> año (Fecha) [16]. D. Granularidad El concepto de granularidad se refiere al nivel de detalle con que se almacenan los datos en una tabla de hechos o dimensiones. Esta tiene una relación estrecha con las jerarquías, ya que cuando se habla de jerarquías implícitamente se está definiendo la granularidad de los datos, en donde la granularidad más alta (grano grueso) empieza en el nivel superior de la jerarquía hasta llegar al nivel más bajo (grano fino) donde se encuentran los datos en detalle [16]. E. Cubo También conocidos como cubos de información, son estructuras de datos que permiten analizar de manera rápida los datos. Estos cubos permiten manipular y detallar los datos desde múltiples perspectivas que varían dependiendo de criterios construidos para su consulta. Estos cubos están compuestos principalmente por hechos, los cuales no son más que indicadores que representan algún evento de la organización, y dimensiones (ver Figura 12). Los hechos y dimensiones se obtienen a partir de tablas de hechos y tablas de dimensiones respectivamente [16]. Generalmente los metadatos de estos cubos son creados a partir de esquemas, como estrella o cobo de nieve, de tablas pertenecientes a base de datos relacionales. 52

53 Figura 12. Ejemplo de un cubo OLAP. Fuente: Di Vasta, (Trabajo no publicado) F. Tabla de Dimensiones En los almacenes de datos estas tablas son utilizadas principalmente para crear dimensiones estandarizadas, las cuales puedan ser compartidas a través de los diferentes almacenes de datos existentes en una organización. Esto permite garantizar consistencia e integración de los datos y reducir los tiempos de desarrollo [22]. Por lo tanto, se tiene que una tabla de dimensión es una tabla que contiene una clave primaria que la identifica y una serie de atributos descriptivos que se utilizan para filtrar y agrupar los datos bajo ciertos criterios. Los datos contenidos en estas dimensiones son utilizados por los indicadores en la tabla de hechos para crear las vistas que serán mostradas a los usuarios finales. Por otra parte, las dimensiones pueden ser medidas de diferentes maneras. Esto se logra determinando el nivel de detalle (granularidad) en que se van almacenar los datos de las dimensiones [22]. Por ejemplo, en la Figura 13. Se observa una dimensión zona geográfica con cinco niveles de jerarquía. En dicha dimensión, se tiene que el indicador será el que determine la granularidad. Cuanto más detallado sea, más fino será el nivel de granularidad (grano fino) y viceversa (grano grueso). 53

54 Figura 13. Granularidad de la dimensión zona geográfica, con una jerarquía de cinco niveles. Fuente: Wikipedia. G. Tabla de Hechos Es una tabla que contiene una clave primaría que lo identifica, un grupo de claves foráneas asociadas a las dimensiones con las que se relaciona y un conjunto de indicadores que se utilizarán para representar los eventos a modelar. En otras palabras, lo que se busca con las tablas de hechos es representar un proceso de negocio. Además, en ella se almacena información transaccional que varía en el tiempo [16]. Por lo general, cuando se habla de tablas de hechos se suele hacer énfasis en los tipos de hechos que estas almacenan. Estos hechos se suelen clasificar en [23]: a. Aditivos: Son aquellos que pueden ser resumidos a través de cualquiera de las dimensiones en la tabla de hechos. Fecha Tienda Producto Monto Figura 14. Tabla de Hechos - Ventas. Se observa (ver Figura 14) que monto es un hecho aditivo, ya que este se puede agregar usando cualquiera de las tres dimensiones, y tomar un valor significativo. 54

55 Monto + Fecha X + Fecha Y = Total ventas entre las fechas X e Y. Monto + Tienda = Total ventas de la tienda Z. Monto + Producto = Total ventas del Producto W. b. Semi-aditivos: Son aquellos que pueden ser resumidos por algunas, pero no todas, las dimensiones en la tabla de hechos. Fecha Cuenta Saldo Prueba Ácida Figura 15. Tabla de Hechos Indicador. Se observa (ver Figura 15) que saldo es un hecho semi-aditivo, esto se debe a que si se junta con cuenta se podrá conocer el saldo de una cuenta Y. Sin embargo, no tendría sentido juntar saldo con fecha ya que no arrojaría ningún valor significativo. c. No aditivos: Son aquellos que no pueden ser resumidos por ninguna de las dimensiones presentes en la tabla de hechos. Siguiendo con el ejemplo anterior (ver Figura 15), Prueba ácida es un hecho no aditivo ya que no tiene sentido juntarla con ninguna de las dimensiones. Nota: Prueba Ácida es un indicador que mide la capacidad inmediata que tiene una empresa para cancelar sus deudas a corto plazo. Una de las características más importantes de las tablas de hechos es el nivel de detalle (granularidad) de la información que almacenan. Este nivel de detalle permite a los indicadores comparar valores específicos y también generalizarlos. Por otra parte, las dimensiones asociadas a esta tabla de hecho son las que determinan el alcance que esta puede llegar a tener. Es decir, a partir de los 55

56 datos contenidos en estas dimensiones, y agregando criterios de consulta, se construirán los indicadores o medidas existentes en dicha tabla (ver Figura 16). Por ejemplo, se podría tomar los montos de la dimensión Producto y crear un indicador que represente las ganancias de dicho producto. Con esto se podría analizar las ganancias de dicho productos en distintos meses del año. En general, diseñar tablas de hechos sin medidas que representen porcentajes o indicadores se considera buena práctica. Así, solo se almacenan hechos en estas tablas y luego estas medidas o indicadores se calculan en base a la información contenida en este. Figura 16. Tabla de hechos con sus respectivas dimensiones. Fuente: Ralph Kimball. Las tablas de hechos se pueden clasificar en [23]: Acumulativas: Este tipo de tablas describe lo que ha pasado en un periodo de tiempo. Por ejemplo, las ganancias producidas por un producto por tienda por día. Los hechos en este tipo de tablas son más que todo aditivos. Fotografías (Snapshot): Este tipo de tablas describe el estado de las cosas en un periodo particular de tiempo. Los hechos representados en este tipo de tablas son semi-aditivos y no aditivos. 56

57 H. Formas de Modelado a. Esquema Estrella: Es uno de los modelos más utilizados a la hora de diseñar almacenes de datos en la Inteligencia de Negocios (BI). Estos esquemas son optimizados con el fin de realizar consultas sobre grandes cantidades de datos, apoyar las consultas de los cubos OLAP, aplicaciones de Inteligencia de Negocios y analíticas. Es llamado así debido a que la forma de su diagrama se asemeja a una estrella (Figura 17). En el centro de este modelo se encuentra la tabla de hechos, con sus respectivas claves foráneas y medidas, y en las puntas se encuentran las tablas de dimensiones que componen al hecho. Uno de los aspectos más notables de este modelo es que la tabla de hechos se encuentra en tercera forma normal (3FN), mientras que las dimensiones están des-normalizadas [24]. Se caracteriza principalmente por [25]: Modelar una jerarquía de dimensiones lineal. Fácil modificación. Simplicidad en la navegación. Simular la vista que los usuarios finales observan. Ser esquemas físicos y no lógicos. Figura 17. Ejemplo de un modelo de datos en estrella. Fuente: Dataprix. 57

58 b. Esquema Copo de Nieve: A diferencia del anterior, es un esquema en el cual las dimensiones son almacenadas en múltiples tablas de dimensiones, eliminando así la redundancia de datos (Figura 18). Por lo general, las tablas de dimensiones en este modelo están representadas por relaciones normalizadas, en tercera forma normal (3FN) [26]. La composición de este esquema es parecida al estrella, en donde se tiene una tabla de hechos central y las tablas de dimensiones asociadas a esta, diferenciándose en que estas tablas de dimensiones, a su vez, tienen otras dimensiones con las que se relacionan. De esta manera su diagrama esquematiza un copo de nieve [26]. Las aplicaciones de Inteligencia de Negocios que utilizan una arquitectura de procesamiento analítico en línea relacional 9 tienden a mejorar su rendimiento con almacenes de datos que utilicen este esquema. Una de las complicaciones de este modelo se presenta a la hora de extraer o consultar datos de las tablas. Esto es debido a que existen casos en los cuales hay que vincular muchas tablas, lo cual resulta bastante complejo de realizar y difícil de mantener. Figura 18. Ejemplo de un modelo de datos en copo de nieve. Fuente: Dataprix. 9 Relational On-Line Analytical Processing, por sus siglas en inglés. 58

59 2.3 Computación en Nube (Cloud Computing) Hasta hace pocos años las soluciones de Inteligencia de Negocios sólo estaban al alcance de grandes organizaciones que pudieran pagar los altos costos que representaban la adquisición de hardware, software y el equipo técnico especializado necesarios para mantener estable y en funcionamiento a dicha solución. Sin embargo, a raíz de la evolución que ha tenido la Internet, muchas de las empresas proveedoras de soluciones de Inteligencia de Negocios han optado por ofrecer sus servicios a través de lo que se conoce como la nube 10, lo que ha permitido a pequeñas y medianas empresas un acceso a este tipo de soluciones a bajo costo Definición La Computación en Nube es un término que se utiliza para referirse a ciertos tipos de aplicaciones y plataformas. Por otro lado, se puede ver como una serie de recursos que se encuentran disponibles en Internet y que pueden ser accedidos sin la necesidad de que estos residan en la computadora del usuario que las utilice. Mediante la centralización del almacenamiento, memoria, procesamiento y ancho de banda permite un incremento de la eficiencia del computador que utilice sus recursos [27] [28] Características La Computación en Nube presenta un gran número de características, sin embargo, se definen a continuación cinco características claves que han sido definidas por el Gobierno Federal de los Estados Unidos y por el NIST 11, las cuales simplifican su definición [29] [30] [31]. 10 Termino que se utiliza para referirse a ciertos tipos de aplicaciones las cuales son accedidas a través de Internet. 11 National Institute of Standards and Technology. 59

60 Acceso a la red. Los recursos están disponibles en la Internet, los cuales pueden ser accedidas desde cualquier lugar y a través de distintos mecanismos, como teléfonos inteligentes, laptops y agendas digitales. Autoservicio al momento. Los usuarios pueden disponer de recursos, tales como almacenamiento en la red y tiempo de servidores, sin la necesidad de interactuar con el proveedor del servicio. De esta manera, los usuarios pueden utilizar los recursos que realmente necesiten. Pago por uso. Los recursos se cobran utilizando medidas, pudiendo pagarse por servicios o con publicidad para el proveedor. Las medidas más utilizadas como base para el cobro de honorarios son, ancho de banda, almacenamiento, poder de cómputo e inclusive combinaciones de estas. Rápida elasticidad y escalabilidad. Los servicios que se utilizan en la computación en nube son elásticos en cuanto a su rápida implementación y su fácil adaptabilidad. Además de esto, son totalmente escalables, es decir, hoy se puede usar un 20% de la aplicación y mañana utilizar un 90% y seguir estables en su desempeño. Recursos comunes compartidos. Los recursos ofertados por los proveedores se encuentran en una sola aplicación que contiene diferentes recursos físicos y virtuales, la cual utiliza un modelo multi-usuarios para atender las necesidades de sus clientes. Es por esta razón que, los usuarios no tienen control de los recursos que consumen y desconocen de donde provienen Modelos de Servicio La computación en nube se puede dividir en tres modelos de servicio (ver Figura 19), los cuales representar la manera en las cuales se pueden encontrar las infraestructuras hoy en día [32] [33]. 60

61 Figura 19. Composición de los modelos de servicio en la Computación en Nube Software como Servicio (SaaS 12 ) Es un modelo de servicio en el cual el software y sus datos se encuentran alojados en un proveedor de servicios, que por lo general sirve como manejador centralizado de software, y que pueden ser accedidos a través de Internet utilizando aplicaciones clientes como navegadores web (browsers). Este modelo de servicio se caracteriza principalmente porque los clientes pagan por el uso del servicio, y a su vez por la infraestructura necesaria para que la aplicación se ejecute con normalidad. Esto permite a los clientes abstraerse del control y manejo referente a la infraestructura, es decir, redes, servidores, sistemas operativos, almacenamiento e incluso los recursos utilizados por dichas aplicaciones. Además de la habilidad que tienen los clientes para abstraerse del control y manejo de la aplicación, el software como servicio se caracteriza también por: Aplicaciones multiusuario y personalizadas Aplicaciones potentes a bajos costos. Disponibilidad Inmediata del servicio. No hay necesidad de comprar licencias, se paga una cuota por su uso. 12 Software as a Service, por sus siglas en inglés. 61

62 Plataforma como Servicio (PaaS 13 ) Es un modelo de servicio el cual los proveedores proporcionan a sus clientes una infraestructura y una serie de herramientas que les permite desarrollar sus propias aplicaciones a través de Internet. Este tipo de servicios frecuentemente incluye aplicaciones de diseño, desarrollo, prueba, implementación y alojamiento. Además, provee aplicaciones de servicios como colaboración en equipo, integración y unión de servicios web, integración con bases de datos, seguridad, escalabilidad, almacenamiento, persistencia, manejo de estados, versión de aplicaciones, entre otras. Todos estos servicios se ofrecen como una solución integra a través de Internet. Al igual que el modelo de software como servicio (SaaS), los clientes no tienen la necesidad de preocuparse por el manejo y control de la infraestructura, redes, servidores, sistemas operativos y almacenamiento. Sin embargo, los clientes si tiene el control sobre las aplicaciones que desarrollan, así como también sobre aplicaciones alojadas en ambientes de desarrollo. Las principales características que distinguen a este tipo de servicios son: Capacidad de despliegue hacia un entorno de ejecución, transparente al usuario. Entorno de desarrollo basado en un navegador web. Provee herramientas de manejo y control. Se paga una cuota según su uso Infraestructura como Servicio (IaaS 14 ) Es un modelo que provee infraestructura, generalmente un ambiente de virtualización, como servicio a través de Internet. En otras palabras, en lugar de que los usuarios tengan que comprar hardware para procesamiento, almacenamiento y 13 Platform as a Service, por sus siglas en inglés. 14 Infrastructure as a Service, por sus siglas en inglés. 62

63 conexiones en red, estos alquilan dichos recursos de manera que puedan desarrollar y correr cualquier tipo de programas como sistemas operativos y aplicaciones. En este modelo los clientes no tienen la necesidad de manejar o contralar la infraestructura pero si tienen el control sobre sistemas operativos, almacenamiento, aplicaciones y posiblemente seleccionar componentes de red, como por ejemplo: balanceo de carga, cortafuegos (firewalls). Una de las principales ventajas que ofrece este tipo de modelos de servicio es que los clientes se ahorran grandes cantidades de dinero dado que estos ya no tienen que encargarse de los problemas relacionado con el manejo de las maquinas, sino que los proveedores son los encargados de gestionar todo esto. Las principales características que tienen este tipo de servicio son: Pago por consumo de recursos Permite una escalabilidad automática, es decir, pagar por el uso de más recursos a medida que se necesiten, sin afectar el rendimiento. Soluciones basadas en virtualización, es decir, manejar tipos específicos de cargas de trabajo Beneficios La habilidad de consumir servicios a través de Internet sin la necesidad de comprar herramientas para soportar la infraestructura requerida para su uso, manejo y control trae consigo una serie de beneficios que deben ser tomados en cuenta a la hora de decidir utilizar la computación en nube como alternativa. Alguno de los beneficios considerados como importantes son [34] [35] [36]. Alta Disponibilidad. Dado que es un servicio que se ofrece a través de Internet, estos pueden acceder en el momento que quieran a las aplicaciones, sin la necesidad de estar atados a un computador de escritorio, permitiéndoles movilidad. Además de esto, la mayoría de los centros de datos (data centers) de los proveedores se diseñan 63

64 para permitir una alta redundancia de los datos, lo que asegura la continuidad ilimitada del servicio. Bajo Costo de Adquisición y Mantenimiento. La mayoría de los servicios ofertados en la computación en nube se caracterizan por el lema solo pagas por lo que usas, es decir, que el costo de los servicios es directamente proporcional a la necesidad de recursos que tienen los clientes. Además, debido a que los usuarios no tienen la necesidad de adquirir recursos físicos, hay menor necesidad de realizar mantenimiento y repotenciación al hardware. Esto implica que no se necesita contratar expertos en servidores, almacenamiento, redes y virtualización. Escalables. Uno de los beneficios más importantes que tiene la computación en nube es la escalabilidad y flexibilidad de los servicios. Esto permite a los clientes utilizar los recursos que realmente necesitan al momento. Además, si en un futuro se necesitará más almacenamiento o capacidad de cómputo, es posible comprarlo al momento sin afectar el rendimiento del servicio. Fácil Implementación. Sin la necesidad de comprar hardware, licencias de software o servicios para su implementación, los clientes pueden adquirir aplicaciones y realizar su implantación de manera remota. Multi-usuarios. Los recursos disponibles en la computación en nube pueden ser compartidos por una gran cantidad de usuarios. Esto se logra centralizando y compartiendo infraestructuras que puedan ser usadas por distintos usuarios con una misma necesidad, virtualizando los recursos. Por lo general, la virtualización de recursos se realiza a nivel de base de datos, servidores, kernel ó CPU. Manejo de Operaciones. La base de la computación en nube viene dada porque permite a los clientes ubicar sus recursos humanos en tareas que impacten directamente al negocio y dejando del lado de los proveedores el manejo de la infraestructura. Esto quiere decir que las actualizaciones, respaldos y otras tareas importantes que conlleva el uso de uno o varios servicios serán manejados por los proveedores, de manera que los clientes enfoquen todo su tiempo y esfuerzo a las tareas del negocio. 64

65 2.4 Plataforma de Inteligencia de Negocios ORACLE Cuando una organización se plantea el uso de una solución de Inteligencia de Negocios, una de los problemas con los que tiene que lidiar, es a la selección de la plataforma con la cual se desarrollará dicha solución. Este proceso puede conllevar una gran cantidad de tiempo sino se tiene claro el ambiente de trabajo donde se utilizará la aplicación. En el mercado existen muchas plataformas (Oracle BI, Pentaho BI, SAP BO, entre otros) que proveen una gran cantidad de herramientas que permiten desarrollar soluciones de Inteligencia de Negocios. De esta manera, se presenta a continuación la herramienta de Oracle Business Intelligence, sus características y componentes, y finalmente las ventajas del uso de dicha plataforma en este trabajo Oracle Business Intelligence Standard Edition One Es una suite completa, avanzada e integrada de Inteligencia de Negocios (ver Figura 20) que permite a las empresas obtener nuevos niveles de información comercial, con un alto valor en el mercado y con la cual alcanzar una potencial ventaja competitiva. Está basada en tecnológicas de Inteligencia de Negocios y almacenamiento de datos, las cuales están previamente configuradas y empaquetadas, satisfaciendo las necesidades de las empresas en crecimiento [37]. Figura 20. Oracle Business Intelligence Standard Edition One. Fuente: Oracle. 65

66 2.4.2 Características La suite de Oracle Business Intelligence Standard Edition One se ha diseñado tomando en cuenta la simplicidad a la hora de realizar las tareas necesarias para desarrollar una solución completa y eficiente. Además, se apoya en una interfaz amigable que les permite a los usuarios finales trabajar sin la necesidad de buscar ayuda de especialistas en la herramienta. De esta manera, se presentan a continuación las características de dicha suite [37]: Una herramienta integrada que permite generar, publicar y distribuir informes y documentos comerciales como informes operacionales, facturas, estados financieros, etiquetas de envío, cheques, formularios gubernamentales, presentaciones regulatorias y otros, sobre una base programada. Informes y análisis con funcionalidad extensiva, fácil de usar para los usuarios finales del negocio, y fácil para que las distintas tecnologías de la información se integren con las aplicaciones comerciales y fuentes de datos disponibles. Una sola plataforma de Inteligencia de Negocios integrada que abarca una gran variedad de necesidades, como informes, cuadros de mando, análisis ad hoc 15, y el proceso de la toma de decisiones; teniendo una visión consistente de todos los datos de la organización. Una solución que puede expandirse y actualizarse fácilmente con el tiempo, a fin de satisfacer las crecientes demandas comerciales y necesidades de BI. Un proveedor único y confiable que brinde soporte, independientemente del problema. Una solución a precio conveniente, adaptado a casi cualquier presupuesto. 15 Análisis ad hoc son consultas que se realizan en tiempo real y son altamente personalizables. 66

67 2.4.3 Componentes La suite de Oracle Business Intelligence posee varios componentes que permiten ofrecer una solución completa e integrada. Los componentes que posee esta suite [37]: Oracle Business Intelligence Server El servidor de Oracle BI es un poderoso componente de análisis y consulta capaz de integrar datos de múltiples fuentes heterogéneas, en una única y simplificada visión de la información comercial (ver Figura 21). El servidor es capaz de soportar acceso directo a fuentes de Datos Oracle y no Oracle como Microsoft SQL Server, Microsoft Office Excel, la mayoría de fuentes ODBC 16, fuentes multi-dimensionales, XML, archivos de texto plano, entre otros. Figura 21. Oracle Business Intelligence Server. Fuente: Oracle. 16 ODBC (Open Database Connectivity) es un estándar para acceder a los datos de una base de datos desde una aplicación sin importar el sistema manejador de base de datos que se utilice. 67

68 Oracle Business Intelligence Interactive Dashboards Oracle BI Interactive Dashboards es un componente que provee una interfaz altamente personalizable, basada en roles y accesible desde navegadores web (ver Figura 22). Tiene como finalidad mostrar tendencias importantes y los famosos KPI s 17, incluyendo visualizaciones en forma de estimaciones, gráficos, reportes e inclusive cuadros de mando. Los cuadros de mando interactivos permiten a los usuarios controlar y monitorear los eventos y obtener los conocimientos necesarios para optimizar el negocio. Figura 22. Oracle Business Intelligence Interactive Dashboards. Fuente: Oracle. 17 KPI (Key Performance Indicators) son indicadores que miden el nivel de desempeño de un proceso. 68

69 Oracle Business Intelligence Answers Oracle BI Answers es un componente que permite realizar análisis e informes ad hoc 18, los cuales se integran con Interactive Dashboards y BI Publisher (ver Figura 23). Los usuarios finales pueden crear, de manera rápida, sus propios informes y luego realizar desgloses, analizar, visualizar e incorporar los resultados en cuadros de mando personalizados. Figura 23. Oracle Business Intelligence Answers. Fuente: Oracle Oracle Business Intelligence Publisher Oracle BI Publisher es un componente que proporciona una manera única para generar todo tipo de documentos comerciales e informes altamente personalizables, a partir de casi cualquier fuente de datos o aplicación (ver Figura 24). La forma que tiene BI Publisher para crear informes y documentos es relativamente fácil para los usuarios comerciales, en comparación con otro tipo de componentes. 18 Informes ad hoc son informes construidos en tiempo real, lo que permite una alta personalización. 69

70 Oracle BI Publisher les permite a los usuarios aprovechar las herramientas comunes y tradicionales de escritorio que se usan en ambientes laborales como Microsoft Office Word, Microsoft Office Excel y Adobe Acrobat para generar plantillas de informes, y de esta manera, crear fácilmente presentaciones, cheques, facturas, informes operacionales, informes administrativos, informes legales, entre otros. Figura 24. Oracle Business Intelligence Publisher. Fuente: Oracle Oracle Database Standard Edition One La suite de Oracle Business Intelligence incluye Oracle Database Standard Edition One, la base de datos líder en el mercado. Esta base de datos se incluye como fundamento para soportar una sólida bodega de datos o una base de datos de informes. 70

71 Oracle Warehouse Builder Oracle Warehouse Builder (OWB) es un componente de integración de datos que se utiliza para realizar procesos de extracción, transformación y carga (ETL), lo que permite a las empresas a construir y mantener repositorios de datos eficientes y de gran calidad. Además permite modelar, desplegar y mantener una coherencia entre los datos de las múltiples fuentes que se integran a la aplicación Ventajas A continuación se listan las ventajas por las cuales la suite de Oracle Business Intelligence Standard Edition One se considera una de las mejores plataformas en el área de una solución de Inteligencia de Negocios [37]. Diseñado para los usuarios comerciales Oracle Business Intelligence Standard Edition One fue desarrollado teniendo en cuenta la autosuficiencia de los usuarios finales. Muchas de las herramientas disponibles en el mercado están orientadas a los desarrolladores, además de las interfaces de usuario poco amigables que poseen. De esta manera, OBISEO 19 posee la virtud de permitir a los usuarios finales poder crear y compartir de manera fácil los análisis, reportes y cuadros de mando por su cuenta, dentro de los límites establecidos por los desarrolladores. Algunas de las características que incluye esta herramienta, para impulsar la simplicidad y el bienestar del usuario final, son: Interfaces que no requieren códigos SQL, ni otra capacidad técnica. 19 Oracle Business Intelligence Standard Edition One, por sus siglas en inglés. 71

72 Reportes y diseños de alto nivel, utilizando herramientas de uso diario como Microsoft Word y Adobe Acrobat. Análisis ad hoc, altamente personalizables a través de navegadores web. Cuadros de mando interactivos que incluyen capacidades de visualización y filtración de datos. Visión única e integrada de todos los datos de la organización, soportada por la herramienta BI, ofreciendo consistencia de información y facilidad de uso. Instalación rápida y simple de todo el sistema en un solo servidor. Opciones flexibles de implementación para satisfacer distintas necesidades Dado el hecho de que la suite Oracle Business Intelligence Standard Edition One provee un conjunto completo de componentes, las empresas tienen la opción de elegir por cual herramienta desean iniciar y lo que desean crear, a medida que las necesidades comerciales lo exijan. De esta manera, los clientes pueden: Comenzar a trabajar con Oracle BI Publisher para crear reportes de producción de alta confiabilidad, sobre una base programada que permita presentarse en diferentes formatos (PDF, HTML, Microsoft Excel, entre otros.). Construir una bodega de datos para consolidar múltiples sistemas en un solo repositorio, utilizando el componente Oracle Warehouse Builder. Incorporar cuadros de mando interactivos con contenido de análisis (KPI, reportes destacados, estimaciones, entre otros) en las bodegas de datos utilizando Oracle BI Interactive Dashboards, o realizar un análisis o consultas ad hoc utilizando Oracle BI Answers. 72

73 Preparado para el crecimiento de las empresas Oracle Business Intelligence Standard Edition One ofrece funcionalidades completas de BI y está construida sobre la misma plataforma que Oracle BI Enterprise Edition. Por lo tanto, facilita la escalabilidad de la aplicación a medida que aumentan las necesidades comerciales. Además, no existe la necesidad de modificar, actualizar o transformar los reportes, cuadros de mando, metadatos o modelos de datos que se tienen si se desea migrar a la versión OBIEE 20. Esto permite a las empresas que están interesadas en este tipo de soluciones, adquirir las versión OBISEO y a medida que las necesidades comerciales aumenten, migrar hacia la versión OBIEE sin muchas complicaciones. Asimismo, la suite OBISEO está disponible por parte de un solo proveedor de servicio con soporte garantizado. De manera que, en lugar de diagnosticar y resolver los problemas consultando a múltiples proveedores, el soporte puede obtenerse a través de una sola llamada para solucionar cualquier tipo de problemas. Tecnología líder y probada, a un precio conveniente Oracle es el líder comprobado en las áreas de Inteligencia de Negocio y almacenamiento de datos. Por lo tanto, cuando una empresa adquiere la suite de OBIESO, lo hace con la confianza y seguridad de que está invirtiendo en una tecnología líder en el mercado, con inclusión en las áreas mencionadas e integración de datos. 20 Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, por sus siglas en inglés. 73

74 2.5 Método de Desarrollo de la Aplicación Para el desarrollo de la solución de Inteligencia de Negocios se tomará como base un método, empleado por Tian consultores y que está basado en los enfoques ascendente (Kimball, R.) y descendente (Inmon, B.), el cual pretende ser de rápida implementación y proveer gran integración de los datos provenientes de las diferentes fuentes de datos. Dicho método consta de una serie de fases cíclicas, lo que conlleva a que se puedan realizar iteraciones entre las fases sin necesidad de regresar a la primera (ver Figura 25). De esta manera, se presentan a continuación, cada una de las fases que conforman al método de desarrollo. Figura 25. Fases del Método de Desarrollo de la Aplicación. Fuente: Adaptación de Tian Consultores C.A. 74

75 2.5.1 Levantamiento de la Información de Reportes e Indicadores Es la primera fase y consiste en realizar el levantamiento de la información, donde además de describir y priorizar los procesos de la organización, se definen los reportes e indicadores que deben ser desarrollados. Finalmente, se identifican las fuentes de datos en donde reside la información a extraer Modelamiento Dimensional La segunda fase consiste en analizar los requerimientos establecidos en la fase anterior, identificar la jerarquía de los datos involucrados, identificar los hechos a medir e identificar las dimensiones o criterios de clasificación de los hechos Desarrollo del Almacén de Datos La tercera fase consiste en la creación del Almacén de Datos, de acuerdo con el modelo dimensional obtenido. Luego, realizar la carga de los datos involucrados desde las fuentes de datos hacia el Almacén o Bodega de Datos Análisis de Consistencia de Datos del Almacén de Datos La cuarta fase consiste en verificar que los datos sean correctos, consistentes, íntegros y durables. Esto se realiza elaborando consultas a las tablas transaccionales y comparándolas con los resultados obtenidos de las consultas realizadas al Almacén o Bodega de Datos. Si existe inconsistencia entre los datos, se verifica el proceso realizado en la fase anterior, con el fin de encontrar posibles errores en la carga de datos. 75

76 2.5.5 Desarrollo de Reportes e Indicadores La quinta fase consiste en la creación de las consultas y cuadros de mando necesarios para representar los indicadores y reportes que se definieron en la primera fase, utilizando los datos contenidos en el Almacén o Bodega de Datos Análisis de Consistencia de los Cuadros de Mando La sexta y última fase consiste en verificar que los datos que se muestran en los cuadros de mando, tengan lógica y aporten la información necesaria para el análisis. También se verifica si los datos son correctos con respecto a las distintas fuentes de datos. Si se encuentra inconsistencia en los datos que se encuentran en los cuadros de mando, se verifica el proceso realizado en la fase anterior, en busca de posibles errores en la creación de los cuadros de mando. Cabe destacar que en la primera parte se identifica la implementación que tendrá el desarrollo de la solución. Existen dos posibles implementaciones que puede tener el desarrollo de una solución, donde la primera se orienta a departamentos dentro de una organización, lo cual implica que parte de los requerimientos del negocio para construir la solución requerida o, segunda, puede que la solución se oriente a toda la organización en general, donde primero se construyen el almacén y las posibles bodegas de datos existente, y luego se modelan los requerimientos definidos por los usuarios finales. De esta manera, el desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios empleando este método garantiza que la implementación que se identifique vaya acorde con las necesidades del negocio. Por lo tanto, la facilidad y rapidez del desarrollo vendrá determinado por la complejidad del sistema a modelar. 76

77 2.6 Proceso de Contabilidad Contabilidad Según la Real Academia Española 21 la Contabilidad es un Sistema adoptado para llevar la cuenta y razón en las oficinas públicas y particulares y además es una Aptitud de las cosas para poder reducirlas a cuenta o cálculo. Por lo tanto, se puede deducir de estas definiciones que la Contabilidad permite registrar, clasificar, medir y analizar las operaciones relacionadas al patrimonio de una empresa u organización, facilitando así el control y apoyando al proceso de toma de decisiones para un mejor manejo de los recursos disponibles. Una de los objetivos que tiene la Contabilidad es obtener los llamados estados financieros, a partir de los datos obtenidos durante un intervalo de tiempo. Estos estados financieros son informes que se utilizan para facilitar el análisis de los datos, mostrando un resumen de la situación económica de la empresa y los cambios que se han producido entre diferentes intervalos de tiempo [38] [39] [40] Sistemas financieros y Contables La función principal en las áreas de Finanzas y Contabilidad es mantener y administrar los registros financieros de una empresa. Estos registros pueden ser activos, pasivos, ingresos, costos, gastos, etc. A raíz de la necesidad de las empresas de automatizar las actividades en los departamentos de finanzas y contabilidad es que se crean sistemas especializados para atender los requerimientos de dichas empresas. Estos sistemas buscan responder problemas como, Cantidad de dinero disponible para cubrir la nomina del próximo mes?, Cuáles clientes tienen las deudas más grandes con la empresa? [3] 21 Diccionario de la Real Academia Española. 22 Ed. 77

78 Se observa en la Figura 26, un sistema de cuentas por cobrar, el cual realiza un seguimiento a los clientes que han realizado compras con crédito y tienen deudas con una empresa. Como se nota, cada factura genera una cuenta por cobrar. Este sistema registra cada factura en un archivo central que contiene la información de todos los clientes [3]. Figura 26. Ejemplo de un Sistema de Información de Cuentas por Cobrar. Fuente: Sistemas de Información Gerencial. Laudon & Laudon, Catálogo de Cuentas Contables También conocido como catálogo de cuentas, es una lista ordenada que presenta de manera detallada todas las cuentas de una organización o empresa. Por lo general, en ella se integran las cuentas de activos, pasivos y capital, así como también los ingresos y egresos [41]. 78

79 El uso de los catálogos de cuentas en una organización o empresa es importante ya que con ellos se facilita la labor de llevar registros del final de los movimientos de las cuentas que la componen. Por esta razón, los catálogos de cuentas se caracterizan por [41]: Agilizar el proceso de elaboración y obtención de los estados financieros. Agrupar las cuentas por categorías, y de esta manera, facilitar su contabilización. Estructurar las cuentas, basado en el sistema métrico decimal. Facilitar la auditoria de los datos contables. Poseer flexibilidad que permita incorporar nuevas cuentas Proceso Contable El proceso contable consta de una serie de etapas o fases que transforman los datos contables de una empresa u organización. Su objetivo principal es registrar, clasificar y resumir cada una de las cuentas para la obtención de estados financieros y razones financieras [38] [39]. El proceso contable consta de las siguientes fases [38]: 1. Identificación de las transacciones comerciales. 2. Registro de las transacciones en documentos ó mecanismos. 3. Análisis contable de las transacciones registradas en los documentos ó mecanismos. 4. Asiento de las transacciones en el diario. 5. Traspaso de los asientos del diario a las cuentas del mayor. 6. Elaboración de la balanza de comprobación. 7. Preparación de la hoja de trabajo. 8. Preparación del estado de resultados. 9. Preparación del balance general. 10. Registro en el diario de los asientos de las transacciones continúas. 11. Traspaso de los asientos de diario de transacciones continúas. 79

80 12. Registro en el diario de los asientos de cierre. 13. Traspaso de los asientos de cierre. 14. Cuentas saldadas. 15. Balancear las cuentas abiertas y pasar los saldos. 16. Elaboración de una balanza de comprobación post-cierre Estados Financieros Los estados financieros son reportes formales de la información financiera de una empresa u organización. Estos reportes permiten conocer la situación económica en un periodo de tiempo o fecha determinada [38]. La información que se obtiene de estos reportes (Tabla 2) es de gran utilidad la administración, propietarios, acreedores y entes gubernamentales. La administración los utiliza para apoyar el proceso de la toma de decisiones después de conocer el rendimiento, crecimiento y desarrollo de la empresa u organización en un periodo determinado de tiempo. Los propietarios utilizan los estados financieros para conocer el progreso económico del negocio y su rentabilidad. Los acreedores para conocer la liquidez y verificar el cumplimiento de sus obligaciones. Y los entes gubernamentales la utilizan para garantizar que la empresa u organización ha liquidado correctamente el pago de impuestos y contribuciones [42][43]. Estados Financieros Balance General Balance o Estado de Resultado Balance Comparativo Mensual Definición Es un documento que refleja la situación financiera de una empresa en una fecha determinada. Es un documento que resume las transacciones de ingresos y egresos durante un período de tiempo. Es un documento que refleja la situación financiera de una empresa, en relación con uno o más periodos. Tabla 2. Estados Financieros más comunes. Fuente: Tian Consultores C.A. 80

81 2.6.6 Índices o Razones Financieras Las razones financieras son muy utilizadas en la Contabilidad debido a que permiten detectar análisis de tendencias, cambios cíclicos y variaciones estacionales e irregulares. Así, las razones financieras son indicadores que se obtienen de las relaciones entre los montos de dos o más cuentas del catálogo de cuentas contables de una empresa u organización, los cuales tienen una relación entre sí [45]. Por lo tanto, para que se pueda establecer una relación entre las cuentas estas deben cumplir una serie de condiciones las cuales aseguran que el resultado que se obtenga sea coherente con respecto al significado de las cuentas que se utilicen [45]. Debe existir una relación administrativa, económica y financiera entre los montos a comparar. Las unidades de medidas de las cuentas a comparar deben ser iguales. Los montos de las cuentas deben corresponder al mismo periodo de tiempo. Por lo general, las razones financieras se suelen agrupar, dependiendo de su orientación, en cuatro grandes grupos. A continuación, en la Tabla 3 se listan los grupos con los indicadores más comunes de cada grupo [44] [46]: Grupo Razones de Liquidez Razones de Apalancamiento Razones de Rentabilidad Razones de Actividad o de Gerencia Razones Financieras Capital de Trabajo = Representa la cantidad de recursos disponibles a corto plazo para financiar las operaciones diarias. Razón Circulante = Mide la capacidad que tiene una empresa para pagar sus deudas. Razón de Endeudamiento = Mide la proporción del total de activos que han sido aportados por los acreedores de la empresa. Endeudamiento Sobre el Patrimonio = Mide el grado de endeudamiento con relación al patrimonio. Margen de Utilidad Bruta = Mide la cantidad de recursos disponibles para cubrir todos los gastos diferentes al costo de venta. Margen de Utilidad Neta Operativa = Mide la capacidad de convertir las ventas en ganancias después de haber pagado los gastos. Rotación del Activo Fijo = Mide la relación que existe entre el monto de los ingresos y el monto de la inversión en activos fijos. Rotación del Capital de Trabajo = Mide la relación que existe entre el monto de los ingresos y el monto de la inversión total. Tabla 3. Razones Financieras más comunes. Fuente: Tian Consultores C.A. 81

82 2.6.7 Auditoría Contable Si bien la auditoría contable es un término bien definido, hay que tener claro que esta es una rama de la auditoría. Por lo tanto, se puede entender por auditoría como el análisis o evaluación con carácter crítico y sistemático el cual se realiza por una persona o grupos de personas. Generalmente las personas que realizan la auditoria están certificadas por una entidad auditora, los cuales son ajenos al sistema auditado, permitiendo así que la evaluación sea imparcial [47]. De esta manera, se entiende por auditoría contable como un examen independiente de los estados financieros de una empresa y/u organización, el cual permite determinar si la información contenida en ellos está en conformidad a las normas o reglas contables vigentes en un país o región. Este examen es realizado por un experto en Contabilidad, garantizando así que el resultado sea crítico e imparcial [47] Centro de Costos Por lo general, las medianas y grandes empresas suelen clasificar sus procesos productivos en centros de costos, los cuales se basan en el tipo de trabajo que realizan. Esto les permite mantener separados cada uno de sus procesos y llevar un registro transparente de sus gastos [38]. Por lo tanto, los centros de costos son entidades a las que se les asigna cierta cantidad de recursos, vistas como inversión, que generan indirectamente un beneficio. Por ejemplo: servicios de atención al cliente, departamentos de investigación, departamentos de informática, entre otros. 82

83 2.6.9 Glosario El glosario que se lista a continuación es una referencia a los términos de contabilidad utilizados para explicar los puntos anteriores, con el fin de facilitar la comprensión de cada uno. Según el Diccionario de la Real Academia Española, el significado de estos términos son: Acreedores: Son las personas o entidades financieras con las que se tiene una deuda. Activo: Es algo que se posee. Activo Circulante: Es el activo que se puede transformar en efectivo a corto plazo. Por ejemplo: inventarios, cuentas por cobrar, documentos por pagar, entre otros. Activo Fijo: Son los activos (bienes) tangibles que no varían en un periodo de tiempo y tienen una vida útil relativamente larga. Por ejemplo: edificios, automóviles, entre otros. Apalancamiento: Es un término que se utiliza para referirse a los activos que han sido financiados por terceros. Capital o Patrimonio: Conjunto de recursos financieros netos pertenecientes a los propietarios en el activo. Cuentas: Representan los elementos patrimoniales de una entidad financiera. Se suelen clasificar por el tipo de transacción que representan. Las más comunes son la del activo, pasivo y capital. Egresos: Representa la cantidad de recursos financieros que se pagan o invierten y que no constituyan gastos que afecten las pérdidas o ganancias. 83

84 Ingresos: Representa la cantidad de recursos financieros que recibe una empresa por prestar un servicio o por la venta de productos. Liquidez: Es la calidad del activo de una empresa u organización que puede ser transformado fácilmente en efectivo. Pasivo: Es una deuda que se tiene. Pasivo Circulante: Deudas y obligaciones que son exigibles a corto plazo. Por ejemplo: créditos bancarios, etc. Pasivo Fijo: Son deudas y obligaciones que son exigibles en un plazo mayor de un año, a partir de la fecha de su adquisición. Rentabilidad: Representa los beneficios y/o ganancias que se obtienen luego de invertir en una institución financiera. Utilidad: Es un término utilizado en la Contabilidad que representa las ganancias de una entidad financiera, es decir, después de haber sacado los costos de producción. 84

85 CAPÍTULO III. MARCO APLICATIVO En este capítulo se presenta la implementación del enfoque utilizado en este Trabajo Especial de Grado. Este enfoque es el que utiliza Tian Consultores, en el proceso de desarrollo de un sistema de Inteligencia de Negocios basado en experiencias propias y en los métodos Ascendente (Kimball, R.) y Descendente (Inmon, B.), aprovechando sus mejores prácticas. De esta manera, se presenta el contexto de desarrollo, los conceptos que lo conforman y cada una de las fases asociadas al enfoque aplicado. 85

86 3.1 Contexto del Desarrollo Este proyecto ha sido desarrollado en el contexto del Trabajo Especial de Grado presentando ante la ilustre Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ciencias, Escuela de Computación, bajo la tutoría del profesor Franky Uzcátegui, para optar al Título de Licenciado en Computación, por parte del bachiller Pablo Mirabella como único integrante del equipo desarrollador. 3.2 Proyecto El presente Trabajo Especial de Grado está basado en el desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios en el área de Contabilidad, que permita a la gerencia media y alta, elaborar y obtener reportes y cuadros de mando que faciliten el análisis de la situación financiera de sus organizaciones. La solución se ha desarrollado utilizando la suite de Oracle, Oracle Business Intelligence Standard Edition One, la cual provee un conjunto de herramientas y componentes que facilitan las etapas de desarrollo, prueba e implementación. Para la implementación de la solución de Inteligencia de Negocios se ha empleado el enfoque que utiliza la empresa Tian Consultores, el cual se basa en experiencias propias y en los métodos de desarrollo Ascendente (Kimball, R.) y Descendente (Inmon, B.), aprovechando las mejores prácticas de cada una. Por esta razón, el desarrollo consta de seis fases que se detallarán a continuación. 3.3 Fases del Proyecto De esta manera, se presenta a continuación cada una de las fases, aplicadas a la solución de Inteligencia de Negocios, que componen al método de desarrollo. 86

87 3.3.1 Levantamiento de la Información de Reportes e Indicadores Como se ha mencionado, la solución de Inteligencia de Negocios pretende ser útil a todas aquellas organizaciones que deseen obtener una herramienta que les permita facilitar el análisis de su situación financiera a través de reportes y cuadros de mando. Por esta razón, la empresa Tian Consultores ha realizado una serie de investigaciones en varias organizaciones, con el fin de conocer cuáles son los problemas que tienen en común a la hora de realizar análisis sobre su situación financiera. De esta manera, se han logrado identificar que dichas organizaciones realizan análisis de su situación en base a estados financieros, los cuales son representados en forma de indicadores y reportes. Por lo tanto, los indicadores y reportes que aportan mayor información a estas organizaciones, según el estudio realizado por la empresa Tian Consultores, son [46]: A. Indicadores: Capital de Trabajo (CT) = Activo Circulante - Pasivo Circulante Representa la cantidad de recursos disponibles a corto plazo para financiar las operaciones diarias (pago de deudas). Razón de Liquidez (RL) = Activo Circulante / Pasivo Circulante Mide la capacidad que tiene una empresa para pagar sus deudas. Debe estar entre 1 y 2 para considerarse aceptable. Si RL < 1 = Indica que la empresa puede declararse en suspensión de pagos y deberá hacer frente a sus deudas a corto plazo teniendo que tomar parte del activo fijo. Si RL > 2 = Supone una holgura financiera. 87

88 Razón de Endeudamiento (RE) = Total Pasivo / Total Activo Mide la proporción del total de activos que han sido aportados por los acreedores de la empresa. Optimo = 0,4 < RE < 0,6. Si RE > 0,6 = Empresa pierde autonomía financiera frente a terceros; 60% de los activos han sido financiados por los acreedores de corto y largo plazo. Si RE < 0,4 = Indica que la empresa tiene un exceso de capitales propios. Endeudamiento Sobre el Patrimonio (ESP) = Pasivo / Patrimonio Mide el grado de endeudamiento con relación al patrimonio. Mientras mayor sea el endeudamiento con terceros, mayor será el riesgo financiero. Por ejemplo: / = 0,49 = 49% del patrimonio se debe a los acreedores. Margen de Utilidad Bruta (MUB) = Ingresos - Costos Utilidad propia del producto o servicio que se vende. Cantidad de recursos disponibles para cubrir todos los gastos diferentes al costo de la venta. Margen de Utilidad Neta Operativa (MUNO) = (Ingresos - Costos) - Gastos Mide la capacidad de convertir las ventas en ganancias después de haber pagado los gastos. Mientras mayor sea esta razón, mayor será la eficiencia de las ventas en la producción de beneficios. 88

89 B. Reportes: Balance General Activo, Pasivo, Patrimonio Es un documento que refleja la situación financiera de una empresa en una fecha determinada. En este se representan los activos, pasivos y capital de dicha empresa. Estado de Resultados Ingresos, Egresos. Es un documento que resume las transacciones de ingresos y egreso durante un periodo de tiempo. Su objetivo es comparar los ingresos contra los egresos con el fin de medir la rentabilidad operativa de una empresa. En otras palabras, justificar los gastos. Balance Comparativo Mensual Es un documento que refleja la situación financiera de una empresa, en relación con uno o más periodos. Su objetivo es mostrar los cambios ocurridos. Luego de haber identificado los indicadores y reportes a modelar, se identifica el área o ambiente transaccional desde donde se van a extraer los datos necesarios para representarse en los cuadros de mando. De este modo, y tratando de simular un sistema transaccional de Contabilidad manejado por un Departamento de Contabilidad, se diseña el modelo relacional que permitirá crear la base de datos transaccional. De esta manera, el modelo relacional (ver Figura 27) representa un ambiente donde una empresa puede tener sucursales en varios países. Dentro de dicha empresa se manejan centros de costos asociados a departamentos. Luego, esta empresa maneja un único catálogo contable que será igual para todas sus sucursales. Localmente, cada centro de costo dentro de las sucursales es el que realiza las operaciones contables y quedan almacenadas en el detalle del catálogo. 89

90 Figura 27. Modelo relacional del ambiente transaccional (catálogo contable). Adicionalmente, y buscando representar diferentes fuentes de datos, se simula el detalle del catálogo utilizando hojas de cálculo como archivos Excel, así como también archivos de texto. En resumen, en la primera fase se describe y detallan los procesos de negocios con el objetivo de identificar los requerimientos a modelar. Luego, se diseña el modelo de la base de datos transaccional que simule un sistema operacional desde donde se extraerán los datos que serán cargados en el almacén de datos. Es importante resaltar que es en esta fase donde se identifica la orientación del enfoque que va a seguir el método de desarrollo, si su orientación se enfocará en el método Ascendente (Kimball, R.) o Descendente (Inmon, B.). Esto determinará la complejidad del sistema, así como también el tiempo estimado para su desarrollo. 90

91 3.3.2 Modelamiento Dimensional Basado en los requerimientos identificados y descritos en la fase anterior, se define la jerarquía de la información transaccional, (ver Figura 28) con la finalidad de proporcionar un orden y lógica a los datos del negocio con respecto al ambiente de Inteligencia de Negocios. De esta manera, se identifica por cuales atributos se navegará dentro de la aplicación. Figura 28. Jerarquía de la información transaccional. Luego de haber definido la jerarquía de la información transaccional, se diseña el modelo dimensional. En este modelo se definen cada una de las dimensiones que conformarán los criterios de consultas sobre el cubo. Además, se define el cubo y cada uno de los hechos o eventos a medir. Es importante resaltar que la jerarquía de la información transaccional es la que determina la granularidad de los hechos a medir en el cubo, así como también la granularidad de cada una de las dimensiones. En resumen, el modelo dimensional determina cómo se almacenará la información transaccional dentro de la bodega de datos para que pueda ser explotable por las herramientas de la solución. Por lo tanto, se logra optimizar el proceso de consultas sobre los datos contenidos en el almacén. 91

92 Figura 29. Modelo Dimensional. Adaptación de Tian Consultores C.A. al modelo de Ralph Kimball (1997). Como se observa en la Figura 29, el modelo dimensional está conformado por cuatro dimensiones y los hechos. A continuación, se explican cada una: Catálogo: Esta dimensión representa el catálogo de cuentas contables donde se detalla el código y la descripción de cada una de las cuentas que la conforman. Compañía: La dimensión compañía representa a las posibles compañías que puedan existir, así como también cada uno de los centros de costo asociados a dichas compañías. Sucursal: Esta dimensión representa el lugar donde se puede encontrar una empresa, la cual pudiera estar en varios países o varias ciudades dentro de un mismo país, ambas inclusive. Fecha_Cierre: La dimensión fecha de cierre representa la fecha en que se realizan los cierres de las operaciones financieras cada mes. 92

93 Catálogo_Contable: El hecho representa cada uno de los eventos a medir, así como también las relaciones que tiene con cada una de las dimensiones. Luego, a manera de resumen, se representa el modelo dimensional, en donde se detallan los niveles y atributos, críticos y no críticos, de cada una de las dimensiones (ver Figura 30). Los atributos críticos son aquellos por los cuales se podrá navegar dentro de la aplicación, y los no críticos representan características adicionales de las dimensiones. Figura 30. Niveles jerárquicos y medidas. Adaptación de Tian Consultores C.A. al modelo de Ralph Kimball (1997). En resumen, es en esta fase donde se determina cómo se va a agrupar la información transaccional de tal manera que pueda ser representada y almacenada dentro del ambiente BI. Además, se detallan cada una de las dimensiones y los hechos a medir que conforman al ambiente BI, modelando así, la lógica del negocio. 93

94 3.3.3 Desarrollo del Almacén o Bodega de Datos La siguiente fase dentro del desarrollo de la aplicación es la creación de la bodega de datos, de acuerdo con el modelo dimensional que se ha diseñado en la fase anterior. La creación de la bodega de datos consta de una serie de subfases que son necesarias para lograr de manera exitosa la carga y estandarización de los datos desde las diferentes fuentes de datos hacia la bodega. De esta manera, se describen a continuación cada una de las fases desarrolladas: Creación de las tablas del modelo entidad relación e importación de los datos de la base de datos transaccional. La primera subfase consta de la creación de las tablas transaccionales que se utilizarán para cargar los datos del ambiente transaccional. Para realizar esta tarea se utilizó el componente de integración de datos de la suite de Oracle, Oracle Warehouse Builder (OWB) 10.2 (ver Figura 31). Figura 31. Vista de creación de tabla. 94

95 Las tablas creadas con la ayuda de dicho componente son: PAIS ESTADO CIUDAD EMPRESA_CIUDAD (tabla relación) EMPRESA EMPRESA_CENTRO (tabla relación) CENTRO _ COSTO Una vez creadas las tablas, se realiza el proceso de importación y carga de los datos desde el ambiente transaccional hacia las tablas creadas. El componente Oracle Warehouse Builder permite crear un ambiente transaccional dentro de la base de datos de Oracle, con el fin de que todas las posibles fuentes de datos, tanto homogéneas como heterogéneas, residan en un lugar centralizado y de esta manera facilitar la transformación y carga de los datos en la bodega. Creación y carga de archivos de texto, con el detalle del catálogo en tablas externas. Luego, y con el objetivo de simular la carga de datos desde diferentes fuentes de datos, se realiza la importación de datos desde archivos de texto. De esta manera, y con la ayuda de la empresa Tian Consultores, se obtuvo un libro contable manejado por la empresa en el año 2003, con la finalidad de que los detalles del catálogo se basaran en datos reales, y además, se asegurara la calidad de dichos datos a la hora de representar los reportes e indicadores modelados. Ahora bien, los datos del libro contable se cargan en un archivo Excel a manera de facilitar la transcripción de los datos. Luego, el detalle de cada mes se guarda como un archivo de texto, el cual será utilizado para importar desde el componente Oracle Warehouse Builder. 95

96 Una vez cargado los archivos de texto en OWB, se crean tablas externas las cuales utiliza Oracle para cargar los datos contenidos en archivos de texto. De esta manera, se crean tantas tablas externas como archivos de texto se tengan. Antes de continuar explicando cómo se realizan los mapas de las cuentas del catálogo maestro y detalle, se describen a continuación, en la Figura 32, las funciones necesarias que se utilizaron para realizar el mapeo. Figura 32. Algunos operadores de Oracle Warehouse Builder. Seguido, se crean las tablas CATALOGO_INTERMEDIO Y CATALOGO_CONTABLE_DETALLE. Luego, se realiza el mapeo (ver Figura 33) necesario para cargar desde cualquiera de los archivos de texto, asumiendo que todos manejan las mismas cuentas, el código y descripción de las cuentas hacia la tabla del catalogo maestro, CATALOGO_INTERMEDIO. 96

97 Figura 33. Mapa del catálogo maestro. Luego, se realiza el mapeo del detalle del catálogo (ver Figura 34), donde se toman todas las tablas externas, se unen en una sola tabla, se referencia los identificadores con la tabla maestra del catálogo y se cargan en la tabla donde se almacenarán. Figura 34. Mapa del catálogo detalle. 97

98 Creación de las dimensiones y tablas de dimensiones. Una vez que los datos del ambiente transaccional se encuentran en las tablas del módulo fuente de datos del componente Oracle Warehouse Builder, se crean las dimensiones y el cubo basados en el modelo dimensional diseñado en la fase anterior. Siguiendo el diseño del modelo dimensional, primero se crean cada una de las dimensiones, donde se definen sus atributos, niveles y jerarquías de cada nivel. De esta manera, se describen a continuación cada una de las dimensiones. Dimensión Catálogo En la Figura 35 se describe cada uno de los atributos que contiene la dimensión catálogo, así como su identificador y el tipo de dato. Figura 35. Vista de los atributos de la dimensión catálogo. 98

99 Luego, en la Figura 36 se describe cada uno de los niveles que posee la dimensión. Es importante resaltar que para el caso de esta dimensión, todos los niveles utilizan los mismos atributos. Figura 36. Vista de los niveles de la dimensión catálogo. Dimensión Sucursal En la Figura 37 se describe cada uno de los atributos que contiene la dimensión sucursal, así como su identificador y el tipo de dato. Además, en la Figura 38 se describe cada uno de los niveles que posee la dimensión. Es importante resaltar que para el caso de esta dimensión todos los niveles utilizan los mismos atributos. 99

100 Figura 37. Vista de los atributos de la dimensión sucursal. Figura 38. Vista de los niveles de la dimensión sucursal. 100

101 Dimensión Compañía En la Figura 39 se describe cada uno de los atributos que contiene la dimensión compañía, así como su identificador y el tipo de dato. Figura 39. Vista de los atributos de la dimensión compañía. Además, en la Figura 40 se describe cada uno de los niveles que posee la dimensión. Es importante resaltar que para el caso de esta dimensión todos los niveles utilizan los mismos atributos. Como se puede observar, la creación de las dimensiones catálogo, sucursal y compañía son muy parecidas. Por último, la creación de la dimensión tiempo es diferente a las anteriores, esta se describe a continuación. 101

102 Figura 40. Vista de los niveles de la dimensión compañía. Dimensión Fecha_Cierre Para la creación de la dimensión Fecha_Cierre, la cual representa el tiempo, el componente Oracle Warehouse Builder provee un asistente que crea no solo la dimensión, sino que además, define cada uno de los niveles, su jerarquía y granularidad, así como también la tabla de la dimensión. Además, este asistente crea el mapa que llena la tabla de dimensión con datos que varían dependiendo de un rango definido por el usuario, por ejemplo 3 años (ver Figura 41). La razón por la cual Oracle Warehouse Builder provee esta herramienta es que es una dimensión clave en cualquier solución de Inteligencia de Negocios, dado que representa varias características fundamentales dentro del concepto de almacén de datos, como variante en tiempo y no volátil. 102

103 Esto permite realizar comparaciones en el tiempo sobre eventos o hechos modelados, variando los criterios de consulta definidos por el usuario. Figura 41. Vista del asistente de creación de la dimensión tiempo. Creación de los mapas de cada una de las dimensiones necesarias para cargar los datos del ambiente transaccional a las tablas de dimensiones. Luego de haber creado cada una de las dimensiones y sus respectivas tablas, se crean los mapas necesarios para cargar los datos contenidos en el área fuente hacia el área destino, donde se encuentra las tablas de dimensiones. El diseño de estos mapas varía dependiendo del formato que se le quieran dar a los datos en la dimensión, así como también de los niveles a los cuales pertenece cada atributo. De esta manera, se logra llenar cada dimensión con datos estandarizados. 103

104 Mapa de la dimensión catálogo El mapa de la dimensión catálogo consta de la vista del catálogo maestro, la cual separa cada una de las cuentas por niveles, y se asigna cada atributo a los niveles correspondientes en la dimensión. Además, se crea una constante para asignar al nivel más alto dentro de la dimensión (ver Figura 42). Figura 42. Vista del mapa de la dimensión catálogo. Mapa de la dimensión sucursal El mapa de la dimensión sucursal consta de la unión de las tablas país, estado y ciudad. Luego, se aplica una expresión a los identificadores de cada una de las tablas para generar los códigos correspondientes de la dimensión, y se asigna cada atributo a los niveles correspondientes en la dimensión. Además, se crea una constante para asignar al nivel más alto dentro de la dimensión (ver Figura 43). 104

105 Figura 43. Vista del mapa de la dimensión sucursal. Mapa de la dimensión compañía El mapa de la dimensión compañía consta de la unión de las tablas compañía y centro de costo. Luego, se aplica una expresión a los identificadores de cada una de las tablas con el fin de generar los códigos correspondientes a cada uno de los niveles de la dimensión. Además, se crea una constante para asignar al nivel más alto dentro de la dimensión (ver Figura 44). 105

106 Figura 44. Vista del mapa de la dimensión compañía. Mapa de la dimensión Fecha_cierre Como se mencionó anteriormente, el asistente de la dimensión tiempo que provee el componente Oracle Warehouse Builder no solo crea la dimensión sino que además crea el mapa necesario para llenar a la dimensión con el rango de datos seleccionado por el usuario (ver Figura 45). Además, crea la secuencia de los identificadores de la tabla de dimensión. Esto permite a los desarrolladores abstraerse de la complejidad de la creación del mapa necesario para llenar la dimensión con datos. 106

107 Figura 45. Vista del mapa de la dimensión fecha de cierre. Creación del cubo y tabla de hechos. Una vez creada cada una de las dimensiones y sus respectivos mapas para realizar la carga de datos, se crea el cubo, sus atributos (ver Figura 46), que representan los eventos a medir, y las dimensiones con las cuales se relaciona, así como también por cuales atributos de esas dimensiones se relaciona (ver Figura 47). Adicionalmente, se especifica el tipo de agregación que pueden tener los hechos a medir, como pudiera ser suma, promedio, máximo, mínimo, entre otros. Esto permite tener una regla que define la forma de agrupación de los atributos pertenecientes a los niveles más detallados para conformar los niveles generales o resumidos. En resumen, la creación del cubo es una fase importante ya que se definen los hechos o eventos que se quieren representar, basado en los requerimientos del negocio. 107

108 Figura 46. Vista de los hechos o eventos del cubo. Figura 47. Vista de las dimensiones y sus niveles más detallados del cubo. 108

109 Creación del mapa del cubo necesario para cargar los datos del detalle del catálogo hacia el cubo, así como también cargar los datos que lo relacionan con las dimensiones. Luego de haber creado el cubo y su tabla de hechos, se crea el mapa necesario para cargar los datos del detalle del catálogo hacia el cubo. Es importante resaltar que la tabla transaccional del detalle del cubo contienen todos los movimientos que se han realizado en un centro de costo, sucursal y momento determinado. De esta manera, dicha tabla contiene casi toda la información necesaria para cargar los datos en el cubo. Además, se utilizan los datos de las tablas país, estado y ciudad dado a que el identificador de la dimensión sucursal es una expresión construida a partir de los identificadores de dichas tablas. Luego de realizar la operación de unión, se aplica una expresión regular a los identificadores de fecha, ciudad y centro de costo para generar los nuevos identificadores que se almacenarán en la tabla de hechos, así como también se almacenan los atributos restantes (ver Figura 48). Figura 48. Vista del mapa del cubo. 109

110 3.3.4 Análisis de Consistencia de Datos del Almacén o Bodega de Datos Una vez terminado de construir la bodega de datos, se realiza el proceso de verificación de los datos, con la finalidad de asegurar su consistencia e integridad, así como también si son correctos con respecto a los datos transaccionales. Esto se lleva a cabo realizando consultas a los sistemas transaccionales y a la bodega de datos. Luego, se verifica que los datos obtenidos de las consultas de los sistemas transaccionales se correspondan con las consultas realizadas a la bodega de datos. De esta manera, se garantiza que la carga de datos se ha realizado de manera exitosa. Ahora bien, se realizará la verificación a cada una de las dimensiones y finalmente al cubo. o Dimensión Catálogo Para realizar la comparación entre las tablas, se seleccionaron las cuentas de nivel uno pertenecientes al catálogo maestro. Adicionalmente, se realiza un conteo de la cantidad de registro que tiene cada tabla, tomando en cuenta que la tabla de la dimensión catálogo tiene un registro adicional que pertenece al nivel total de la dimensión (ver Figura 49). De esta manera, si el primer par de consultas y el segundo par de consultas retornan la misma cantidad de registros con uno de diferencia, entonces se asegura que los datos cargados en la tabla de la dimensión catálogo son consistentes, íntegros y correctos con respecto a los datos del sistema transaccional. La diferencia de registros en uno se debe a que la dimensión catálogo contiene un registro de nivel mayor a las cuentas de nivel uno, que engloba a dichas cuentas. Es un nivel que el componente OWB crea por defecto al diseñar una dimensión. 110

111 Figura 49. Vista de las consultas de la dimensión catálogo realizadas a la tabla de dimensión y a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional. o Dimensión Sucursal Para realizar la comparación entre las tablas, se seleccionó el nombre de los países de la tabla transaccional y de la dimensión. Adicionalmente, se realiza un conteo de la cantidad de registro que tiene cada tabla, tomando en cuenta que la tabla de la dimensión sucursal tiene un registro adicional que pertenece al nivel total de la dimensión (ver Figura 50). De esta manera, si el primer par de consultas y el segundo par de consultas retornan la misma cantidad de registros con uno de diferencia, entonces se asegura que los datos cargados en la tabla de la dimensión sucursal son consistentes, íntegros y correctos con respecto a los datos del sistema transaccional. 111

112 Figura 50. Vista de las consultas de la dimensión sucursal realizadas a la tabla de dimensión y a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional. o Dimensión Compañía Para realizar la comparación entre las tablas, se seleccionó el nombre de las compañías de la tabla transaccional y de la dimensión (ver Figura 51). De esta manera, si el primer par de consultas, entonces se asegura que los datos cargados en la tabla de la dimensión catálogo son consistentes, íntegros y correctos con respecto a los datos del sistema transaccional. 112

113 Figura 51. Vista de las consultas de la dimensión compañía realizadas a la tabla de dimensión y a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional. o Cubo Para realizar la verificación de los datos del cubo, se realizan comparaciones entre la tabla de hechos y la tabla catálogo detalle de la base de datos transaccional. Tomando en cuenta que los datos almacenados en el cubo son los detalles de las cuentas de los niveles inferiores, se aplicará un condicional para filtrar las cuentas de dicho nivel sobre la tabla del sistema transaccional (ver Figura 52). De esta manera, si el primer par de consultas retorna el mismo valor que el segundo par, entonces se asegura que los datos cargados en la tabla de la dimensión catálogo son consistentes, íntegros y correctos con respecto a los datos del sistema transaccional. 113

114 Figura 52. Vista de las consultas del cubo realizadas a la tabla de hechos y a la tabla del catálogo detalle perteneciente a la base de datos transaccional. En resumen, el proceso de verificación de los datos contenidos en las tablas de dimensiones y la tabla de hechos es una fase importante durante el desarrollo de la solución, ya que ayuda a determinar posibles inconsistencias entre los datos, y de esta manera, realizar las correcciones necesarias antes de seguir avanzando en el desarrollo. Por lo tanto, se ahorra tiempo y, eventualmente, dinero. 114

115 3.3.5 Desarrollo de Reportes e Indicadores Ahora bien, una vez verificada la consistencia e integridad de los datos contenidos en la bodega, se crean las consultas necesarias para generar los reportes e indicadores descritos en la primera fase. Luego, una vez creada las consultas, estas se almacenan para posteriormente ser cargadas en los cuadros de mando en las cuales serán presentadas a los usuarios finales, con el fin de facilitar el análisis de los datos del negocio. Cada una de las consultas creadas se diseña de acuerdo a un criterio especificado que varía dependiendo del modelo de negocios. De esta manera, se describen a continuación como se diseñaron cada una de estas consultas para la elaboración de los reportes e indicadores. o Capital de Trabajo Dado que este indicador se representa con la diferencia de los saldos actuales de dos cuentas de nivel dos, se seleccionan como criterios para su construcción las columnas cuenta N2 y el saldo actual, que no es más que la diferencia entre las columnas de crédito y débito del cubo (ver Figura 53). Además, dado que se quisiera conocer el capital de trabajo de un periodo determinado o de una sucursal de una empresa o de una empresa en específico, se añaden las columnas año, mes, país, compañía y centro de costo. Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información reflejada por el indicador. De esta manera, se filtran las cuentas de nivel dos que conforman al indicador, así como también se especifica que las columnas relacionadas al tiempo, sucursal y compañía sean parametrizables, es decir, que el usuario podrá filtrar por alguna de ellas e inclusive combinaciones entre estas. 115

116 Figura 53. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador capital de trabajo. o Razón de Liquidez Análogo a la construcción del indicador anterior, este indicador se representa con la división de los saldos actuales de dos cuentas de nivel dos, se seleccionan como criterios para su construcción las columnas cuenta N2 y el saldo actual, que no es más que la diferencia entre las columnas de crédito y débito del cubo (ver Figura 54). Además, dado que se quisiera conocer la razón de liquidez de un periodo determinado o de una sucursal de una empresa o de una empresa en específico, se añaden las columnas año, mes, país, compañía y centro de costo. Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información reflejada por el indicador. 116

117 Figura 54. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador razón de liquidez. o Razón de Endeudamiento y Endeudamiento Sobre el Patrimonio Similar a la construcción del indicador razón de liquidez, estos indicadores se representa con la división de los saldos actuales de dos cuentas de nivel uno. Por esta razón, se seleccionaron como criterios para su construcción las columnas cuenta N1 y el saldo actual, que no es más que la diferencia entre las columnas de crédito y débito del cubo (ver Figura 55 y Figura 56). Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información reflejada por los indicadores. De esta manera, se filtran las cuentas de nivel uno que conforman a los indicadores, así como también se especifica que las columnas relacionadas al tiempo, sucursal y compañía sean parametrizables, es decir, que el usuario podrá filtrar por alguna de ellas e inclusive combinaciones entre estas. 117

118 Figura 55. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador razón de endeudamiento. Figura 56. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador endeudamiento sobre el patrimonio. 118

119 o Utilidad Bruta A diferencia de la construcción de los indicadores anteriores, el indicador de utilidad bruta utiliza algunas cuentas de nivel cuatro. Por esta razón, el primer paso es filtrar las cuentas de nivel cuatro a utilizar, seguidamente agruparlas según las cuentas de nivel uno a la que pertenezcan. Una vez que se agrupan, se calcula el saldo actual, que no es más que la diferencia entre los eventos crédito y débito (ver Figura 57). Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información reflejada por el indicador. De esta manera, se filtran las cuentas de nivel cuatro que conforman a los indicadores, así como también se especifica que las columnas relacionadas al tiempo, sucursal y compañía sean parametrizables, es decir, que el usuario podrá filtrar por alguna de ellas e inclusive combinaciones entre estas. Figura 57. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador utilidad bruta. 119

120 o Utilidad Neta Operativa Dado a que las cuentas utilizadas por este indicador se derivan de las cuentas de nivel uno, Ingresos y Egresos, y a diferencia del indicador utilidad bruta donde se tenían que filtrar cuentas de nivel inferior dado a que se utilizaban algunas, la construcción de este indicador se deriva de la diferencia de dos cuentas de nivel uno. Por esta razón, se seleccionaron como criterios para su construcción las columnas cuenta N1 y el saldo actual, que no es más que la diferencia entre las columnas de crédito y débito del cubo (ver Figura 58). Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información reflejada por el indicador. De esta manera, se filtran las cuentas de nivel uno que conforman a los indicadores, así como también se especifica que las columnas relacionadas al tiempo, sucursal y compañía sean parametrizables, es decir, que el usuario podrá filtrar por alguna de ellas e inclusive combinaciones entre estas. Figura 58. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador utilidad neta operativa. 120

121 o Balance General El balance general es un reporte que refleja los movimientos relacionados a las cuentas del Activo, Pasivo y Patrimonio. Por lo tanto, para la creación de este reporte se listan las cuentas de todos los niveles, así como también las columnas relacionadas a los eventos a medir, es decir, saldo actual, crédito, débito y saldo anterior (ver Figura 59). Adicionalmente, y al igual que los indicadores, se agregan las columnas relacionadas al tiempo, sucursal y compañía con el fin de que los reportes se puedan filtrar por dichas categorías. Seguidamente, se crean los filtros necesarios para parametrizar el reporte. De esta manera, se crea un filtro asociado a la cuenta de nivel uno, el cual permita excluir a las cuentas que no estén relacionadas al Activo, Pasivo y Patrimonio. Figura 59. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance general. 121

122 o Balance o Estado de Resultados El balance o estado de resultados es un reporte que refleja los movimientos relacionados a las cuentas del Ingresos y Egresos. Su construcción es similar a al reporte anterior, diferenciándose en el filtro de las cuentas de nivel uno, donde se filtran las cuentas relacionadas a los Ingresos y Egresos (ver Figura 60). v Figura 60. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance o estado de resultados. o Balance Comparativo El balance comparativo es un reporte que permite mostrar los saldos durante periodos o intervalos de tiempo especificado con el fin de comparar los montos. Por lo general, en este reporte se listan todas las cuentas, ordenandas por periodos de tiempo (ver Figura 61). 122

123 De esta manera, para construir este reporte se listan todas las cuentas de todos los niveles, así como también el saldo actual, que se obtiene de la diferencia entre las columnas de crédito y débito. Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información reflejada por el reporte. De esta manera, se especifica que las columnas relacionadas al tiempo, sucursal y compañía sean parametrizables, es decir, que el usuario podrá filtrar por alguna de ellas e inclusive combinaciones entre estas. Figura 61. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance comparativo. En resumen, la creación de las consultas permite obtener la información y representarla en cuadros de mando. Además, se puede representar no solo en forma de tablas dinámicas, sino además en forma de gráficos que faciliten el análisis de los datos e igualmente ser cargados en cuadros de mando que se presentan a los usuarios finales. 123

124 Finalmente, se crean los cuadros de mando necesarios para representar la información de los reportes e indicadores a modelar, descritos en la primera fase. Ahora bien, para realizar esta tarea, se utilizan las consultas creadas. Adicionalmente, se crea un filtro de página que permitirá filtrar la información según ciertos criterios como la fecha, sucursal y compañía. Por cada indicador se crearon dos consultas, una que permite mostrar la información relacionada a la situación financiera puntual de cada mes, y otra que permite mostrarla de forma acumulada hasta cierta fecha, seleccionada según cierto criterio. Además, para cada una de estas consultas se creó un selector de vista que permite mostrar la información en forma de gráfico, si se quiere analizar la tendencia que sigue el indicador a través del tiempo, o en forma de tabla, si se quiere mostrar la información de forma detallada. De esta manera, se describe a continuación el proceso necesario para crear los cuadros de mando utilizados para representar los requerimientos definidos por el usuario en la primera fase. o Capital de Trabajo Para la creación del cuadro de mando relacionado a este indicador se crearon un filtro y dos consultas, las cuales se dividen en dos grupos, la que permite evaluar la situación financiera puntual de cada mes y otra que permite mostrar el acumulado total hasta cierto punto. Adicionalmente, por cada consulta se creó un selector de vista que permite mostrar la información en forma de gráfico de línea o en forma de tabla, con la información en detalle (ver Figura 62). Por lo tanto, y a manera de administrar el espacio de la pantalla, se colocó el filtro en la parte superior y cada una de las consultas en la parte inferior, una al lado de la otra. 124

125 Figura 62. Vista del cuadro de mando del indicador capital de trabajo. Análogo a la creación del cuadro de mando anterior, los siguientes cuadros de mando se construyen utilizando el mismo procedimiento. Por lo tanto, el resultado de la construcción de los distintos cuadros de mando se presenta a continuación: o Razón de Liquidez (ver Figura 63) o Razón de Endeudamiento (ver Figura 64) o Endeudamiento Sobre el Patrimonio (ver Figura 65) o Utilidad Bruta (ver Figura 66) o Utilidad Neta Operativa (ver Figura 67) 125

126 Figura 63. Vista del cuadro de mando del indicador razón de liquidez. Figura 64. Vista del cuadro de mando del indicador razón de endeudamiento. 126

127 Figura 65. Vista del cuadro de mando del indicador endeudamiento sobre el patrimonio. Figura 66. Vista del cuadro de mando del indicador utilidad bruta. 127

128 Figura 67. Vista del cuadro de mando del indicador utilidad neta operativa. A diferencia de la creación de los indicadores, la construcción de los cuadros de mando necesarios para representar los reportes es más sencilla. Dado a que son reportes que reflejan la situación financiera de una empresa u organización, en ella se listan todos los niveles de las cuentas con el fin de no solo conocer los totales de las cuentas mayores, sino además de conocer los detalles de donde surgen dichos totales. De esta manera, se presenta a continuación el resultado de la creación de los cuadros de mando perteneciente a los reportes. o Balance General (ver Figura 68) o Balance o Estado de Resultados (ver Figura 69) o Balance Comparativo (ver Figura 70) 128

129 Figura 68. Vista del cuadro de mando del reporte balance general. 129

130 Figura 69. Vista del cuadro de mando del reporte balance o estado de resultados. 130

131 Figura 70. Vista del cuadro de mando del reporte balance comparativo. Una vez creado los cuadros de mando que representan los indicadores y reportes definidos en la primera fase, se finaliza la aplicación. Luego, el siguiente paso sería presentarla a los usuarios finales, con la finalidad de hacer ajustes de presentación. 131