U.C.R. SISTEMA DE PROYECTOS ESPECIFICOS INFORMACIÓN GENERAL POR PROYECTO

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1 INFORMACIÓN GENERAL POR PROYECTO No. INSCRIP: UNIDAD BASE: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de Otras unidades ejecutoras del proyecto: Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y Comunicación (CITIC) Actividad: Investigación Subactividad: INVESTIGACIÓN APLICADA Condición: Proyecto Nuevo El proyecto requiere prorroga? No El proyecto requiere renovación? No Programas Institucionales ligados al Proyecto: Otros programas ligados al Proyecto: Políticas a las que responde el proyecto: Código de Política Descripción 1,1,3 Promover que la capacidad. acad. esté al servicio de la comunidad para el mejoram. calidad de vida 1,1,6 Fomentar inv. básica y aplicada, ac. comunitaria, desar. artíst., tecnol. y cult. para la población 2,1,3 Fortalecer la capacidad de gestión de las personas que ocupen puestos de dirección acad. o administ 1,2,2 Contribuirá con el fortalecimiento del Sistema de Educación General Pública 2,2,1 Impulsar gestiones con criterios de calidad y flexibilidad para consecución de la excelencia acad. 4,3,1 Fortalecer sist. integr. de inf. universit. que coadyuve en la toma de decisiones Posee el proyecto diferentes componentes: Sí Docencia X Investigación Acción Social Vida Estudiantil Administración Costo Total del Proyecto Fuente U.C.R. Otro Financiamiento Total Vigencia del proyecto: /08/ al 31/07/ Información acerca de los encargados del Proyecto Investigador Principal Cédula 1er apellido 2do apellido Nombre Horas por semana I ciclo II ciclo III ciclo Prop. Adic. Prop. Adic. Prop. Adic. Grado académico Unidad a la que pertenece Estado en régimen Malinowski Gajda Elzbieta Doctor Catedrático Responsable(s): Hora: 04:37:47p.m. Página 1

2 No. INSCRIP: INFORMACIÓN GENERAL POR PROYECTO UNIDAD BASE: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de Otras unidades ejecutoras del proyecto: Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y Comunicación (CITIC) Cédula 1er apellido 2do apellido Nombre Prop. Adic. Prop. Adic. Prop. Adic. Grado académico I ciclo Horas por semana II ciclo III ciclo Unidad a la que pertenece Estado en régimen Observaciones: Asociados o Colaboradores Cédula 1er apellido 2do apellido Nombre Horas por semana I ciclo II ciclo III ciclo Prop. Adic. Prop. Adic. Prop. Adic. Grado académico Unidad a la que pertenece Estado en régimen Observaciones: Descripción de horas por semana dedicadas al Proyecto: I Ciclo II Ciclo III Ciclo Propia Adicional Propia Adicional Propia Adicional Financiamiento de las cargas adicionales en horas: Financ. la Vicerrectoría Financ. por otras Unidades Financ. por otros medios I Ciclo II Ciclo III Ciclo Observaciones: Se entiende por el Iciclo y IIciclo, los ciclos académicos durante los cuáles se desarrollará el proyecto dentro de las fechas de vigencia del mismo. Se comenzará con el IIciclo de. Hora: 04:37:47p.m. Página 2

3 ESTRUCTURA DE PROYECTOS No. INSCRIPCIÓN: UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de Actividad: Investigación Subactividad: INVESTIGACIÓN APLICADA Condición: Proyecto Nuevo ANTECENDENTES Y JUSTIFICACIÓN DEL PROYECTO: La idea de usar sistemas computarizados que facilitan el proceso de toma de decisiones no es nueva y tiene su origen en los años 70s cuando aparece el término del Sistema de Soporte a las Decisiones (DSS, Decision Support Systems) definido como Un sistema interactivo basado en computadora, el cual ayuda a los tomadores de decisión utilizando modelos y datos para resolver problemas no estructurados [7]. La evolución tecnológica y la creciente competencia incubaron un nuevo, más amplio término de Inteligencia de Negocios (BI, Business Intelligence). Este último se define como la unión de datos, tecnologías, herramientas analíticas y conocimiento humando para optimizar las decisiones de negocios y últimamente, llevar la compañía al éxito [21]. El uso de la infraestructura de BI permite convertir datos en información e información en conocimiento. Para esto, los componentes de BI pueden incluir DSS, minería de datos, visualización de datos, online analytical processing (OLAP, procesamiento analítico en línea), sistemas de información geográfica, entre otros, buscando crear un ambiente amigable y fácil de usar [18]. Además, una de las componentes importantes para un BI es el almacén de datos que representa un conjunto organizado e integrado de grandes volúmenes de datos históricos provenientes de diferentes orígenes tanto internos como externos a la empresa/organización. El término de BI sugiere la existencia de negocios donde se busca la forma de aumentar sus ganancias. Como consecuencia, al considerar una universidad pública, donde no existe la meta de ganancia económica, no siempre se realizan asociaciones directas de usar el conocimiento generado alrededor de las plataformas de BI y aprovecharlos para dar soporte al proceso de toma de decisiones por parte de las autoridades universitarias. Esta situación se da debido a que tanto a nivel de desarrollo de herramientas como en las publicaciones científicas son muy escasas las referencias a los proyectos de BI relacionados con las universidades públicas [2, 5], aunque se pueden encontrar algunos sitios en Internet donde se menciona los proyectos de crear un almacén de datos en la universidad sin referirse en mucho detalle [3, 22]. Por otro lado, se puede ver que las universidades públicas tienen muchas metas de mejoramiento que requieren de análisis de grandes volúmenes de datos históricos para encontrar conocimiento que permite proceder con las acciones necesarias en diferentes ambientes. Por ejemplo, realizando el análisis de datos relacionados con en el ambiente académico se podría buscar las causas (patrones) de poca aprobación de los cursos o de deserción de los estudiantes en los primeros años de la carrera; en el ambiente de investigación sería interesante buscar las relaciones entre inversiones en investigación y la cantidad y calidad de publicaciones tanto a nivel internacional como nacional con la meta de mejorar el ranking universitario; en el ambiente de acción social, se podría mejor entender el impacto de diferentes programas sobre los distintos grupos de la sociedad, solo para mencionar algunos ejemplos. Sin embargo, la construcción de una plataforma que abarca toda la universidad es una tarea con muchos desafíos que puede llevar al fracaso debido a su complejidad, costo y duración. Al principio de los años 2000, junto con la Dra. Olimpia López hemos comenzado esta tarea en un proyecto de investigación en la UCR titulado Planificación de un modelo de sistema de información gerencial para la Universidad de Costa Rica. Este proyecto fue interrumpido por mis estudios de doctorado en Bélgica y después por la lamentable muerte de Olimpia. Basado en la experiencia adquirida en la primera etapa del proyecto mencionado anteriormente, consultorías externas dentro del programa PAACC y como actividades de investigación, cuatro años de estudios doctorales, un año de elaboración del libro [13], varias publicaciones en conferencias, revistas y capítulos de libros a nivel internacional, muchos años de impartir cursos y proyectos relacionados con almacenes de datos y OLAP, se propone desarrollar una infraestructura básica para el soporte de la toma de decisiones para la unidad académica de la Escuela de Ciencias de la Computación e Informática (ECCI). La construcción de esta infraestructura debe comenzar con el conocimiento de las necesidades de la unidad académicas para la toma de decisiones y la disponibilidad de datos. Esto servirá para la construcción de almacén de datos e inclusión de herramientas necesarias para satisfacer las expectativas de los usuarios. Actualmente, la especificación de requerimientos se basa en diferentes enfoques [12]: análisis de procesos de negocios [2, 17, 20], análisis de datos [6], análisis de metas de negocios y su refinamiento posterior [1, 15, 19, 23], o entrevistas con diferentes niveles de usuarios [4]. Todos estos métodos en general se pueden aplicar a los ambientes donde la meta principal es mejorar la situación económica del negocio en cuestión. Sin embargo, no es claro cuál de estos métodos (o combinación de varios) permite acercarse mejor a las necesidades reales de una unidad académica. Además, tradicionalmente la tarea de construcción de un almacén de datos (o su equivalente departamental llamado mercado de datos) se asocia con la construcción de cubos OLAP que permite un análisis dinámico en un ambiente similar a hojas electrónicas. Esto conlleva a la Hora: 04:37:48p.m. Página 1

4 ESTRUCTURA DE PROYECTOS No. INSCRIPCIÓN: UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de conclusión de usar modelo multidimensional implementando almacenes de datos como tablas relacionales con las estructuras conocidas como esquema de estrella o copo de nieve [11]. Sin embargo, este enfoque multidimensional propuesto por Kimball [11] tiene algunas limitaciones para representar los cambios en las dimensiones, por ejemplo, la información cambiante en el tiempo sobre un estudiante o profesor, o en el manejo de diferentes tipos de jerarquías. El diseño multidimensional puede no ser la solución adecuada si los requerimientos de usuarios se extienden al uso de otro tipo de herramientas, por ejemplo, minería de datos o análisis estadístico. Aunque existen las herramientas que permiten realizar el proceso de minería de datos basándose en los cubos OLAP [14, 16], es necesario evaluar si es más adecuado utilizar el diseño multidimensional, su contrapropuesta promovida por Inmon [9, 10] o combinación de ambos modelos [8] para buscar un modelo que no limita aplicación de diferentes tipos de herramientas de análisis sin la necesidad de copiar los datos a diferentes repositorios o formatos. Otro aspecto a considerar es la existencia de datos y si éstos son suficientes para responder a los requerimientos de los usuarios. La ECCI como unidad académica no tiene implementadas las bases de datos operacionales y los datos para análisis generalmente se solicitan de otros sistemas implementados en la UCR. Adicionalmente a estos datos, la ECCI cuenta con la información propia que puede ser incluida en hojas electrónicas u otro formato. Esta situación conlleva al problema que los mismos datos pueden ser representados en forma diferente y requieren procesos de limpieza y transformación. Estos procesos recibieron el nombre de extractiontransformationloading (ETL, extraccióntransformacióncarga) y se estipula que el 80% de tiempocosto de implementación de un almacén de datos se dedica a estos procesos [9]. Además, se necesita considerar que el almacén de datos no solo requiere una carga inicial sino también los procesos de refrescamiento. Existen varios métodos de refrescamientos agrupados en dos categorías: estáticos y dinámicos. Es necesario establecer cuál(es) categoría(s) y método(s) sea(n) aplicado(s) al almacén de datos y cuál es la frecuencia de este refrescamiento. Esto puede depender de varios factores, como por ejemplo, la necesidad de análisis inmediato, las modificaciones de datos en las fuentes, la autorización sobre el uso de datos, entre otros. El proyecto cuenta con una pequeña muestra de cubos OLAP implementada en el TCU hace dos años usando el modelo multidimensional. Sin embargo, este proyecto de TCU no incluyó la parte de análisis de requerimientos realizada en la forma como se explicó anteriormente y necesita una profunda revisión de su diseño e implementación. De la misma forma, solo se implementaron algunos procesos de carga inicial sobre archivos planos de los datos que en este momento estaban disponibles. Considerando el cambio de situación en la ECCI, donde la meta actual es la acreditación y los planes de mejoramiento incluyen la necesidad de contar con un sistema que facilite el análisis de datos para la toma de decisiones, se propone este proyecto de investigación aplicada que desarrolla el sistema con el rigor investigativo y resultados que aseguran la calidad de su diseño e implementación. Actualmente, el análisis de datos en la ECCI se realiza en base de reportes estáticos tradicionales donde se aplica el método de verificación de la hipótesis, en otras palabras, cuando se sospecha donde existe algún problema se analiza esta parte de datos para confirmar o rechazar la hipótesis. El sistema que se ofrece en este proyecto de la investigación aplicada amplia el sistema anterior ofreciendo otro paradigma de proceso analítico que facilita el descubrimiento de conocimiento. En este proceso pueden darse dos variantes: Análisis dinámico realizado por el usuario donde se pueden manipular diferentes datos en tiempo real en forma agregada (por ejemplo, por género) o detallada (por ejemplo, por personas individuales) que permiten descubrir los aspectos relevantes para mejorarlos. Minería de datos realizada por herramientas sofisticadas con diferentes tipos de técnicas que permite descubrir la información oculta, no trivial y potencialmente útil. Se espera que la ejecución exitosa de este proyecto de investigación pudiera ser el primer paso de aplicar diferentes avances tecnológicos al proceso de toma de decisiones en las unidades académicas. Si los usuarios de la ECCI adopten este sistema como parte de su quehacer diario, se podría extender el sistema no solo a otras unidades académicas, sino a otros niveles de jerarquías administrativas existentes en la UCR. Bibliografía [1] Basili V., Caldiera G., Rombach D. The Goal Question Metric Approach. En. Marciniak J. (ed.) Encyclopedia of Software Engineering, John Wiley & Sons, 1994 [2] Böhnlein M. y Ende A. Business Process Oriented Development of Data Warehouse Structures.. Proc. of Data Warehousing,2000. Hora: 04:37:48p.m. Página 2

5 ESTRUCTURA DE PROYECTOS No. INSCRIPCIÓN: UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de [3] California State university, Data Warehouse Project, accedido junio [4] [Dal04] Dale M. Defining User Requirements for a Large Corporate Data Warehouse: An Experiential Case Study. Proc. of the 9th Australian Workshop on Requirements Engineering, 2004 [5] Desnos J.F. A National Data Warehouse Project for French Universities, Porc. Of the 7th Int. Conf. of European University Information Systems, 2002 [6] Di Tria F., Lefons E. y Tangorra F. Hybrid methodology for data warehouse Conceptual Design by UML Schemas. Information and Software Technology, 54(: , [7] Gorry, G.A. and Scott Morton, M.S. (1971). A Framework for Management Information Systems. Sloan Management Review, 13 (1), [8] Imhoff C., Gelemmo N. y Geiger J. Mastering Data Warehouse Design: Relational and Dimensional Techniques. Wiley [9] Inmon W. Building the Data Warehouse, fourth edition. John Wiley & Sons, [10] Inmon W., Strauss D. y Neushloss G. DW 2.0: The Architecture for the Next Generation of Data Warehousing. Morgan Kaufman Series in Data Management Systems, [11] Kimbal R., Ross M. y Merz R. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling. John Wiley & Sons, [12] List B., Bruckner R., Machaczek K. y Schiefer J. A Comparison of Data Warehouse Development Methodologies Case Study of the Process Warehouse. Proc. of the Int. Conf. on Database and Expert Systems Applications, 2002 [13] Malinowski E. y Zimányi E. Designing Conventional, Spatial, and Temporal Data Warehouses. Springer, [14] Missaoui R., Jatteau G., Boujenoui A. y Naouali S. Toward Integrating DataWarehousing with Data Mining Techniques. En R. Wrembel y Ch. Koncilla (eds.) Data Warehouses and OLAP: Concepts, Architecture and Solutions, IRM Press, [15] Pardillo J. y Trujillo J. Integrated ModelDriven Development of GoalOriented Data Warehouses and Data Marts. Proc. of the Int. Conf. on Conceptual Modeling, [16] Plantevit M., Laurent A. y Teisseire M. «Up and Down: Mining Multidimensional Sequential Patterns Using Hierarchies. Proc. of the 10th Int. Conf. of Data Warehousing and Knowledge Discovery, [17] Sarkar A. Data Warehouse Requirements Analysis Framework: BusinessObject Based Approach. Int. Journal of Advanced Computer Science and Applications. 3(1),. [18] Sauter V. Decision Support Systems for Business Intelligence, John Willey & Sons, 2010 [19] Solingen R y Berghout W. The Goal/Question/Metric Method: a Practical Guide for Quality Improvement Software Development. Mc GrawHill, 1999 [20] Sturm A. Supporting business process analysis via data warehousing. Journal of Software: Evolution and Process, 24(3): , [21] The Data Warehouse Institute, Business Intelligence accedido junio. [22] University of Pensylvania. Data Warehouse, accedido junio. [23] Vaisman A. Data QualityBased Requirements Elicitation for Decision Support Systems. En R. Wrembel y Ch. Koncilla Data Warehouses and OLAP: Concepts, Architecture and Solutions, IRM Press DESCRIPTORES: Almacenamiento de datos, análisis de datos, bases de datos, sistema para el soporta a la toma de cecisiones OBJETIVO GENERAL: Diseñar e implementar un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de decisiones en la unidad académica de la Escuela de Ciencias de la Computación e Informática de acuerdo a las necesidades existentes y la disponibilidad de datos. OBJETIVOS ESPECÍFICOS DEL PROYECTO OBJETIVO ESPECÍFICO: 1 Determinar los requerimientos de análisis en la unidad académica (ECCI) para le desarrollo del sistema de soporte de decisiones. Hora: 04:37:48p.m. Página 3

6 ESTRUCTURA DE PROYECTOS No. INSCRIPCIÓN: UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de 1) 2) 3) Identificación de los métodos existentes y selección de uno para el levantamiento de requerimientos. Selección de los usuarios interesados en el análisis de datos. Aplicación del método del levantamiento de requerimientos, especificación de requerimientos y su orden de importancia. 5) OBJETIVO ESPECÍFICO: 2 Establecer el tipo de modelo de datos para la implementación del sistema de acuerdo al tipo de herramienta(s) requerido para el análisis de los datos. 1) 2) 3) Verificación del tipo de la herramienta y herramientas en sí para el análisis requerido por los usuarios. Instalación de herramientas y pruebas para determinar su complejidad, facilidades de uso e integración con otros componentes. Selección de las herramientas y especificación de la forma de almacenamiento de datos requerida. 5) OBJETIVO ESPECÍFICO: 3 Diseñar la estructura de mercado de datos requerida para el análisis con sus restricciones que aseguran la calidad de datos. 1) 2) 3) Diseño conceptual. Identificación y especificación detallada de fuentes de datos con sus características técnicas. Ajuste del esquema de acuerdo a la disponibilidad de datos. Especificación de restricciones para el mercado de datos que aseguran la calidad de datos adecuada. 5) OBJETIVO ESPECÍFICO: 4 Implementar el mercado de datos y los procesos de extracción, transformación y carga inicial y refrescamiento. 1) 2) 3) 5) Implementación del sistema de almacenamiento con restricciones. Implementación de los procesos ETL y estructuras intermedias para la carga inicial de datos. Ejecución de los procesos ETL de carga inicial. Implementación de los procesos ETL y estructuras intermedias para el refrescamiento de del mercado de datos. Pruebas de los procesos ETL de refrescamiento. OBJETIVO ESPECÍFICO: 5 Crear escenarios de análisis y facilitar su uso para dar soporte en la toma de decisiones en la ECCI. Hora: 04:37:48p.m. Página 4

7 ESTRUCTURA DE PROYECTOS No. INSCRIPCIÓN: UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de 1) 2) 3) 5) Implementación de los escenarios de análisis requeridos por los usuarios. Presentación de la herramienta y los resultados obtenidos de análisis en base de datos de la primera carga inicial. Capacitación de los usuarios en el uso de las herramientas. Capacitación del personal responsable por el mantenimiento y ajuste del sistema. Instalación de aplicaciones y configuración del ambiente para su uso. Hora: 04:37:48p.m. Página 5

8 ESTRUCTURA DE PROYECTOS (B) No. INSCRIPCIÓN: UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de País: COSTA RICA Ubicación geográfica del Proyecto Provincia: Todas las provincias Cantón: Todos los cantones Distrito: TODOS LOS DISTRITOS Otras Provincias: Otros Cantones: Otras Distritos: Área Geográfica de Influencia Regiones: Central Pacífico Central Huetar Norte Chorotega Huetar Atlántica Brunca X Todas Impacto del Proyecto Area de Impacto prioritaria del Proyecto: DESARROLLO TECNOLÓGICO Especifique: El impacto consiste en: En impacto consiste en ayudar a adaptar las tecnologías existentes de soporte para la toma de decisiones a un ambiente de universidades públicas. A partir de desarrollo de este proyecto se puede promover la iniciativa de usar los alcances tecnológicos existentes en el proceso de toma de decisiones a nivel de las unidades académicas en universidades públicas de todo el país. Población Beneficiaria Directa Quien o quienes: Investigadores de la UCR, personal responsable de la toma de decisiones en las unidades académicas de las universidades públicas, instituciones encargadas de crear sistemas gerenciales en diferentes niveles de jerarquía universitaria. Cantidad de población beneficiada: 500 Beneficio Obtenido: Contar con una infraestructura de apoyo en el proceso de toma de decisiones en unidades académicas de las universidades públicas. Facilitar la aplicación del proceso de toma de decisiones basados en análisis de grandes volúmenes de datos. Adaptar las tecnologías existentes usadas en el ambiente de negocios a las particularidades de las universidades públicas. Beneficio que recibirá la UCR con la ejecución del Proyecto: La UCR contará con un plan piloto para implementar un sistema de soporte para la toma de decisiones en las unidades académicas usando los datos existentes en la Institución. Además, este tipo de sistema ayudará fortalecer la imagen sobre el proceso de la planificación y ayudará a las unidades académicas acreditadas, o en el proceso de acreditación, responder a las exigencias de las autoridades de evaluación. Hora: 04:38:16p.m. Página 1

9 GESTIÓN DEL PROYECTO No. INSCRIPCIÓN: UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de Actividad: Investigación Subactividad: INVESTIGACIÓN APLICADA Condición: Proyecto Nuevo Procedimiento y/o metodología: El desarrollo de proyecto abarca varias etapas. Al principio se hará la investigación en publicaciones científicas y divulgaciones sobre las experiencias en creación de sistemas de soporte de decisiones en las universidades para identificar los métodos usados para el levantamiento de requerimientos. Basándose en análisis de esta información y considerando las factibilidades de aplicarlos en la ECCI, se selecciona uno de los métodos (o combinación de ellos). El método seleccionado se utilizará en el proceso de levantamiento de requerimientos considerando los usuarios interesados y autorizados (designados por la dirección de la ECCI) en el proceso de toma de decisiones. Se realizarán sesiones de entrevista con los usuarios al principio del proceso y también durante varias etapas posteriores cuando se verificará las expectativas de usuarios sobre el análisis de datos y la existencia de estos datos en la Institución. Al conocer el tipo de análisis requerido por el usuario, se seleccionará y evaluará diferentes tipos de herramientas que permiten realizar el análisis requerido enfocando también a las facilidades de su uso, presentación de resultados, complejidad de implementación, entre otros. El análisis de estas herramientas permite clarificar cuál modelo de diseño de almacenes de datos será más adecuado para evitar el copiado y modificación de datos entre diferentes tipos de análisis, por ejemplo, cubos OLAP y minería. La selección del modelo permite la creación de esquema conceptual que responde a los escenarios de análisis requerido por los usuarios. Antes de su implementación, será necesario conocer en más detalle los fuentes de datos que alimentarán el mercado de datos y verificar si todos los datos que espera tener el usuario están presentes en sistemas operacionales de la UCR o dentro de la misma unidad académica. Esta información servirá de base para ajustar el esquema (en caso necesario) y especificar claramente las transformaciones que deben realizarse con los datos fuentes para ingresarlos a los sistemas de destino. La especificación de transformaciones permite implementar los procesos de ETL, tanto de la carga inicial como de los refrescamientos posteriores para poblar el mercado de datos. Al tener los sistemas con datos, se creará diversos escenarios de análisis para demostrar a los usuarios sistemas y organizar diferentes sesiones de capacitación tanto de los usuarios como del personal encargado del mantenimiento y ajuste del sistema. Esta etapa terminará con la instalación de aplicaciones y almacenes de datos en sistemas de producción (de análisis real, no de pruebas) y configuración de derechos y de la infraestructura del sistema. El control de seguimiento se realizará considerando los productos obtenidos (indicadores) especificados en cada meta debido a que la consecución de metas siguientes solo se puede dar al realizar con éxito las metas anteriores. Recursos con que cuenta el proyecto: Se cuenta con una investigadora con un tercio de tiempo completo y dos asistentes de 6 horas asistente cada uno financiados por el el Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y Comunicación (CITIC) (6HA) y por la Escuela de Ciencias de la Computación e Informática. Se cuenta con los recursos tecnológicos aportados por la Escuela de Ciencias de la Computación y Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y Comunicación como estaciones de trabajo, servidores, infraestructura de red. Evaluación del proyecto por parte de los participantes: Para la evaluación del proyecto se contará con la ayuda de investigadores de la ECCI y los mismos usuarios del sistema identificados en la primera etapa del proyecto. Hora: 04:37:50p.m. Página 1

10 GESTIÓN DEL PROYECTO No. INSCRIPCIÓN: UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de Evaluación del impacto: A nivel teórico los resultados obtenidos serán registrados mediante la publicación de artículos científicos en medios de investigación internacional y/o nacional. A nivel práctico los resultados obtenidos serán mostrados no solo para los usuarios del sistema sino a un gremio más amplio interesado en este tipo de sistemas. Evaluación: La evaluación del proyecto se realizará en dos formas: cada mes para contar con una reflexión sobre los pasos realizados y después de cumplir con cada uno de los objetivos para proceder adelante o ajustar los pasos. Nombre de la carrera y actividades a realizar para cada una (sólo proyectos de T.C.U.): Hora: 04:37:50p.m. Página 2

11 REPORTE DE CARGAS DE LOS PROYECTOS UNIDAD: CARGA No. PROYECTO NOMBRE PROPIA DOCENCIA INVESTIGACIÓN ACCIÓN SOCIAL VIDA ESTUDIANTIL ADMINISTRACIÓN ADICIONAL I II III I II III PROPIA ADICIONAL PROPIA ADICIONAL PROPIA ADICIONAL PROPIA ADICIONAL I II III I II III I II III I II III I II III I II III I II III I II III 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de decisiones en la unidad académica TOTAL Hora: 04:37:51p.m. Módulo: Información Ge Página 1

12 REPORTE DE FINANCIAMIENTO DE LAS CARGAS UNIDAD: No. PROYECTO NOMBRE 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de TOTAL FINANCIAMIENTO DE LAS CARGAS ANUALES VICERRECTORÍA OTRAS UNIDADES OTROS MEDIOS I II III I II III I II III OBSERVACIONES: Se entiende por el Iciclo y IIciclo, los ciclos académicos durante los cuáles se desarrollará el proyecto dentro de las fechas de vigencia del mismo. Se comenzará con el IIciclo de. Hora: 04:37:51p.m. Página 1

13 REPORTE DE OBJETIVOS Y METAS UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de decisione Actividad: Investigación Subactividad: INVESTIGACIÓN APLICADA Condición: Proyecto Nuevo OBJETIVO GENERAL: Diseñar e implementar un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de decisiones en la unidad académica de la Escuela de Ciencias de la Computación e Informática de acuerdo a las necesidades existentes y la disponibilidad de datos. OBJETIVOS ESPECÍFICOS DEL PROYECTO OBJETIVO ESPECÍFICO: 1 Determinar los requerimientos de análisis en la unidad académica (ECCI) para le desarrollo del sistema de soporte de decisiones. 1) Identificación de los métodos existentes y selección de uno para el levantamiento de requerimientos. Indicador: Número de métodos seleccionados (por lo menos 2). Número de métodos utilizados (por lo menos 1). 2) Selección de los usuarios interesados en el análisis de datos. Indicador: Número de los usuarios seleccionados. Número de usuarios entrevistados. 3) Aplicación del método del levantamiento de requerimientos, especificación de requerimientos y su orden de importancia. Indicador: El listado de requerimientos con su orden de importancia/urgencia. Indicador: 5) Indicador: OBJETIVO ESPECÍFICO: 2 Establecer el tipo de modelo de datos para la implementación del sistema de acuerdo al tipo de herramienta(s) requerido para el análisis de los datos. 1) Verificación del tipo de la herramienta y herramientas en sí para el análisis requerido por los usuarios. Indicador: Número de herramientas seleccionadas (por lo menos 3) Especificación de correspondencia entre escenarios de análisis requeridos por usuarios y la herramienta utilizada. 2) Instalación de herramientas y pruebas para determinar su complejidad, facilidades de uso e integración con otros componentes. Indicador: Número de herramientas instaladas. Especificación de características referentes a nivel de conocimiento requerido para su manejo tanto a nivel técnico como a nivel de usuario. 3) Selección de las herramientas y especificación de la forma de almacenamiento de datos requerida. Indicador: Listado de herramientas seleccionadas Especificación del modelo usado. Indicador: 5) Indicador: Módulo: OBJ.ESP. y Metas Hora: 04:37:52p.m. Página 1

14 REPORTE DE OBJETIVOS Y METAS UNIDAD: PROYECTO: 753 OBJETIVO ESPECÍFICO: 3 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de decisione Diseñar la estructura de mercado de datos requerida para el análisis con sus restricciones que aseguran la calidad de datos. 1) Diseño conceptual. Indicador: Un esquema conceptual diseñado. 2) Identificación y especificación detallada de fuentes de datos con sus características técnicas. Indicador: El listado y especificación técnica de los orígenes de datos que alimentarán el sistema propuesto 3) Ajuste del esquema de acuerdo a la disponibilidad de datos. Indicador: El listado de correspondencia y transformaciones entre datos fuente y destino. Esquema de datos ajustado. Especificación de restricciones para el mercado de datos que aseguran la calidad de datos adecuada. Indicador: 5) Indicador: Listado de restricciones. OBJETIVO ESPECÍFICO: 4 Implementar el mercado de datos y los procesos de extracción, transformación y carga inicial y refrescamiento. 1) Implementación del sistema de almacenamiento con restricciones. Indicador: Estructura de sistema implementado. Restricciones implementadas. 2) Implementación de los procesos ETL y estructuras intermedias para la carga inicial de datos. Indicador: Procesos ETL implementados. 3) Ejecución de los procesos ETL de carga inicial. Indicador: Mercado de datos poblado. Implementación de los procesos ETL y estructuras intermedias para el refrescamiento de del mercado de datos. Indicador: Procesos ETL implementados. 5) Pruebas de los procesos ETL de refrescamiento. Indicador: Anexo de nuevos datos al sistema original. OBJETIVO ESPECÍFICO: 5 Crear escenarios de análisis y facilitar su uso para dar soporte en la toma de decisiones en la ECCI. 1) Implementación de los escenarios de análisis requeridos por los usuarios. Indicador: La implementación de al menos 4 escenarios de análisis. 2) Presentación de la herramienta y los resultados obtenidos de análisis en base de datos de la primera carga inicial. Indicador: La especificación de las consultas y los resultados obtenidos. 3) Capacitación de los usuarios en el uso de las herramientas. Indicador: Por lo menos 2 usuarios capacitados. Capacitación del personal responsable por el mantenimiento y ajuste del sistema. Indicador: Por lo menos 1 persona capacitada. Módulo: OBJ.ESP. y Metas Hora: 04:37:52p.m. Página 2

15 REPORTE DE OBJETIVOS Y METAS UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de decisione 5) Instalación de aplicaciones y configuración del ambiente para su uso. Indicador: Sistema disponible por los usuarios interesados y autorizados. Módulo: OBJ.ESP. y Metas Hora: 04:37:52p.m. Página 3

16 REPORTE DE JUSTIFICACIONES UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos No. INSCRIPCIÓN: para el soporte de la toma de decisiones en la unidad académica. 411 HORAS ASISTENTE (12) Cantidad de horas: 12 Justificación: Apoyo requerido durante la ejecución del proyecto en sus diferentes etapas, como, la especificación de requerimientos, búsqueda, instalación y compración de herramientas, desarrollo de los sistemas y procesos ETL, preparación y realización de capacitaciones y configuración del ambiente de análisis de datos. Módulo: H.A. y H. Hora: 04:37:53p.m. Página 1

17 REPORTE DE ACTIVIDADES UNIDAD: PROYECTO: 753 Diseño e implementación de un sistema de análisis de datos para el soporte de la toma de Actividad: Investigación Subactividad: INVESTIGACIÓN APLICADA Condición: Proyecto Nuevo ACTIVIDADES FECHA INICIAL FECHA FINAL Análisis de los métodos existentes y selección de uno para el levantamiento de requerimientos 06/08/ 14/09/ Elaboración de la documentación en diferentes etapas de desarrollo del proyecto 03/09/ 13/06/ Entrevistas con los usuarios 17/09/ 14/06/2013 Levantamiento y especificación de requerimientos 01/10/ 14/06/2013 Recopilación de la información sobre diferentes tipos de herramientas útiles para satisfacer las necesidades de los usuarios Instalación de herramientas, pruebas y análisis comparativo. (Receso de fin de año y periodo de vacaciones) Diseño conceptual y lógico del mercado de datos. (Semana Santa 2431/03/2013) 15/10/ 02/11/ 29/10/ 14/12/ 25/02/ /03/2013 Identificación y especificación técnica de fuentes de datos 01/04/ /05/2013 Ajuste del esquema con el listado de transformaciones 13/05/ /06/2013 Especificación de restricciones del mercado de datos 17/06/ /06/2013 Implementación del sistema con restricciones 01/07/ /07/2013 Implementación y ejecución de procesos ETL de carga inicial 29/07/ /09/2013 Implementación y pruebas de los procesos ETL de refrescamiento 16/09/ /10/2013 Creación de escenarios de análisis 28/10/ /11/2013 Presentación de herramientas y resultados obtenidos a diferentes usuarios. (Receso de fin de año y periodo de vacaciones) 02/12/ /12/2013 Capacitación de los usuarios 10/02/ 07/03/ Capacitación del personal de mantenimiento y ajuste del sistema 10/03/ 11/04/ Instalación de software y configuración del ambiente para su uso. (Semana Santa: 1320/04/) 21/04/ 27/06/ Elaboración del reporte final del proyecto 30/06/ 31/07/ Hora: 04:37:53p.m. Módulo: Cronograma Página 1