Sala situacional UCI. Portadores energéticos. Data martcombustible. UCI situation room. Energy carriers. Data mart-combustible

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1 Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas No. 6, Vol. 4, Año: 2011 ISSN: RNPS: Tipo de artículo: Artículo original Temática: Portadores energéticos Recibido: 25/06/2011 Publicado: 12/07/2011 Sala situacional UCI. Portadores energéticos. Data martcombustible UCI situation room. Energy carriers. Data mart-combustible Yuneimy Tellez Pérez 1, Doris Medina Mustelier 1, Roberto Tellez Ibarra 1, Marisel Santana Rodríguez 2, Vladimir Urquia Cordero 2 1 Datec. Departamento Almacenes de Datos. Universidad de las Ciencias Informáticas, carretera a San Antonio de los Baños km 2 ½, Boyeros, La Habana, Cuba, CP {ytellez@uci.cu} 2 Datec. Centro Tecnologías de Gestión de Datos. Universidad de las Ciencias Informáticas, carretera a San Antonio de los Baños km 2 ½, Boyeros, La Habana, Cuba, CP Resumen El incremento acelerado de los precios del petróleo generado por la actual crisis económica y financiera, así como la limitante de este recurso natural ha sido objeto de atención para la dirección del país. Es por ello que las empresas, necesitan a través del análisis de la información generada continuamente; establecer políticas, estrategias y planes en función del ahorro energético. El presente trabajo surgió por la necesidad que tiene la UCI de realizar análisis sobre los principales indicadores del consumo de combustible del parque de vehículos de la universidad. La solución se enmarca en el área de la inteligencia de negocio utilizando mecanismos de integración de datos para la gestión de indicadores, que permita establecer el estado del consumo de combustible y proyectarse planes de ahorro. Como resultado del análisis del mercado de datos de combustible del proyecto Sala Situacional UCI, se desarrolló un área de visualización, la cual cuenta con un libro de reportes que muestra información del consumo de combustible por meses y años, la relación entre los planes y consumos anuales, las distorsiones de consumo por vehículo, los índices de consumo acumulado, entre otros. La puesta en marcha de este proyecto ha permitido tomar medidas administrativas que han tenido un impacto positivo en el ahorro energético de la universidad. Palabras clave: Ahorro energético, Almacén de datos, Combustible, Inteligencia de negocio.

2 Abstract The great increase in oil prices generated by the current economic and financial crisis, and the limitation of this natural resource has been addressed for the country's direction. That is why businesses need through the analysis of data generated continuously, establishing policies, strategies and plans based on energy savings. This work arose from the need for the UCI to perform analysis on the main indicators of the fuel consumption of the fleet of the university. The solution is part of the area of using business intelligence data integration mechanisms for the management of indicators, to establish the state of the projected fuel consumption and savings plans. As a result of the analysis of the market study regarding fuel in the "Sala Situacional UCI" project, we developed a display area, which has a book of reports that shows fuel consumption information for months and years, the relationship between consumption plans and annual consumption, consumption distortions vehicle, cumulative consumption rates, among others. The implementation of this project has taken administrative measures which have had a positive impact on the energy efficiency of the university. Keywords: Business Intelligence, Data Warehouse, Energy Saving, Fuel 1. Introducción El estado actual del orden económico mundial está en una etapa inestable, en la cual el precio del petróleo aumenta exorbitantemente, por lo que se hace necesario que los países como Cuba, establezcan planes de consumo energético ajustado y de esta manera potenciar su ahorro. La Universidad de Ciencias Informáticas actuando consecuentemente con estas medidas ha presentado nuevas políticas de ahorro de los portadores energéticos y derivados del petróleo. Para alcanzar este objetivo, el Departamento de Almacenes de Datos del centro DATEC perteneciente a la facultad 6 y como solicitud de la Dirección de Atención de Programas Energéticos de la universidad, se dio tarea de analizar la información gestionada por esta área. La información es un arma poderosa para la toma de decisiones, que permite corregir oportunamente posibles errores y atacarlos, permitiendo que se gane en precisión y pertinencia. Por otro lado, la estadística es de gran importancia para el análisis de estos datos, pues abarca la recolección, presentación y caracterización de la información para ayudar tanto en el análisis como en la interpretación. La información estadística dentro de la infraestructura de un país constituye el eslabón fundamental para la toma de decisiones en los principales sectores socioeconómicos, pues permite valorar el comportamiento de los diferentes indicadores que se analicen, determinar problemas antes de que estos ocurran, evaluar nuevos procedimientos y su impacto en la sociedad. La Dirección de Atención de Programas Energéticos recoge información de las áreas de energía y combustible de la universidad, las cuales analizan estadísticas continuas sobre asignaciones y consumos de estos rublos. El consumo de combustible es uno de los temas más críticos en la institución. La información que se recoge de este rublo no está

3 integrada, lo cual atenta contra la calidad de ésta. Los datos están almacenados en formato Excel y solo pueden ser consultados por un especialista con conocimiento del negocio. Se generan ficheros mensuales y anuales que deben ser procesados para obtener información y no existe una aplicación informática que brinde reportes flexibles con información actualizada. Estos elementos influyen negativamente en el proceso estadístico del área de combustible de la universidad para la ayuda a la toma de decisiones de la dirección. 2. Desarrollo Análisis de la solución El dominio de aplicación utilizado para dar solución a la problemática planteada por la Dirección de Atención de Programas Energéticos de la UCI fue la tecnología de almacenes de datos, los cuales constituyen una gran colección de datos que recoge información de múltiples sistemas fuentes u operacionales dispersos, y cuya actividad se centra en la Toma de Decisiones. (1). Un almacén de datos está formado por data marts los cuales: son una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica (en este caso el data marts Combustible forma parte del almacén de datos Sala Situacional UCI). Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento... (5) El data marts Combustible posibilita análisis estadísticos que valoran el comportamiento de los diferentes indicadores, tales como: planes y consumos. Permite la obtención de información de una manera bien estructura y objetiva, ayudando a los compañeros de la Dirección de Atención de Programas Energéticos a tomar decisiones y seguir estrategias al respecto. Como resultados se implementaron los mecanismos de integración de datos, y se desarrolló la capa de Inteligencia del Negocio para la visualización de los datos, permitiendo la realización del análisis de la información a través de varios reportes, cruces de variables, indicadores, porcentajes y otras variables estadísticas. Herramientas utilizadas Para el desarrollo de la solución se utilizó la Metodología para el Desarrollo de Soluciones de Almacenes de Datos e Inteligencia de Negocio, definida por DATEC, la cual toma como base la metodología propuesta por Ralph Kimball y cubre las cuatro fases de construcción de un almacén de datos. La figura 1 representa el ciclo de vida definido por Kimball.

4 Figura 1. Ciclo de desarrollo de los almacenes de datos definidos por Ralph Kimball. Para la implementación del almacén de datos se utilizaron herramientas de open source tales como: Visual Paradigm 6.4 como herramienta de modelado; PostgreSql 8.4 como gestor de base de datos. Para el proceso integración y consolidación de los datos generados continuamente por el departamento se utilizó el Pentaho Data Integration 4.1 y para la visualización e interacción con la información generada SchemaWorkbench, Pentaho BI Server, Mondrian en su versión y Apache Tomcat en su versión 5.5. Tecnología Para la distribución física del sistema en el despliegue de la solución, se necesitarán los componentes físicos que se describen en el diagrama de despliegue (Véase figura 2). El sistema permitirá la transmisión de la información por canales cifrados usando el protocolo HTTPS. Las configuraciones de software de las máquinas clientes deben contar con navegador Firefox 2.0 o superior y Java Virtual Machine 6.0. Los servidores deben contar con los siguientes requerimientos para lograr una explotación aceptable del sistema: Windows server 2003 ó Red Hat 5, 512 MB RAM y 1 Microprocesador Pentium 4. Figura 2. Modelo de despliegue de la solución Para el correcto funcionamiento del sistema se deberá tener en consideración las siguientes pautas:

5 Es necesario un servidor centralizado con capacidad necesaria para el procesamiento. Se realizará la carga de datos de cada una de las fuentes integradas con frecuencia mensual, manteniendo actualizada la información que se maneja en la solución. El sistema debe tener una disponibilidad de 24 horas al día, los 7 días de la semana. El acceso al sistema estará restringido por una estructura que define permisos a usuarios creados y definidos dentro de la solución, garantizando de esta manera la entrada de éstos a dicho sistema de forma segura. Esta estructura está creada de forma jerárquica y definida en dos niveles. El primer nivel es el que resume los roles técnicos que tendrán acceso íntegramente técnico al y el segundo nivel resume los roles de negocio que tendrán acceso a los distintos reportes que brindará el sistema. ANÁLISIS DE INDICADORES La capa de inteligencia de negocios desarrollada para la visualización de los datos cuenta con un libro de reportes que muestra información del consumo de combustible por meses y años, la correspondencia entre los planes y consumo periódicos, las distorsiones de consumo por vehículo, los índices de consumo y otros indicadores. Entre los principales reportes se encuentran: Nombre del reporte Descripción Indicadores Consumo de Muestra el consumo de combustible por meses según el Cantidad de consumo combustible por meses tipo de combustible: gasolina y diesel en el año especificado (Véase Figura 4 ) Índice consumo vehículo Consumo de Muestra indicadores relacionados con el consumo de Cantidad de consumo Km total combustible por tipo de combustible por los tipos de vehículos registrados en el vehículo parque de vehículos de la universidad (Véase Figura 3). Porcentaje de consumo planificado Planificación vs Muestra el porciento que representa el consumo de Consumo real consumo combustible respecto a la planificación anual (Véase Figura Plan 5). Consumo de combustible por años Muestra el consumo de combustible total por años según el tipo de combustible: gasolina y diesel. Cantidad de consumo Vehículos con índice distorsionado por tipo de combustible. Consumo de vehículos por mes Este reporte permite conocer los vehículos con un índice de consumo distorsionado, lo cual representa que ha existido una desviación del consumo registrado por ese vehículo en correspondencia con el combustible asignado. Este reporte muestra los indicadores relacionados con los consumos de vehículos por meses. Se diferencia con colores rojos el Balance de combustible para visualizar Consumo total Km total Índice de consumo planificado Índice consumo real Porciento de consumo Balance Índice de consumo Consumo UCI

6 Índice de consumo acumulado Consumo de actividades por mes posibles distorsiones de consumo, el color rojo para los valores menores que cero y amarillos los otros. Representa el índice de consumo acumulado para cada vehículo partiendo de los indicadores acumulados por el vehículo en sus consumos. Representa el los indicadores de consumo de combustible registrado por los vehículo según el tipo de actividad que realizan los vehículos en el parque de vehículos. Consumo extra UCI Total de combustible asignado por la UCI Planificación de Km recorridos Cantidad de consumo Total de Km recorrido Índice consumo real Índice consumo Índice real acumulado Km total acumulado Cantidad consumo acumulado Porcentaje Cantidad de consumo Km total recorrido Índice de consumo real Tabla 1. Listado de reportes e indicadores Figura 3. Consumo de combustible por tipo de vehículo

7 Figura 4. Consumo de combustible por meses

8 Figura 5. Reporte - Planificación vs consumo Fórmulas principales para el cálculo de indicadores Para el análisis estadístico se utilizaron indistintamente diferentes fórmulas en el cálculo de los indicadores, a continuación se muestra algunos de estos cálculos y su descripción. Porciento que representa índice de consumo real respecto al índice de consumo El balance representa una distorsión de consumo de combustible Porciento que representa el índice real acumulado respecto al índice de consumo Cálculos del índice real acumulado el cual depende del Km total

9 acumulado y la cantidad de consumo acumulado Porciento que representa el índice real acumulado respecto al índice de consumo del vehículo Actualidad y novedad El sistema desarrollado que resuelve el problema planteado por la Dirección de Atención de Programas Energéticos, constituye una solución con gran actualidad y novedad. Esto se debe a la gran tendencia que tienen estas instituciones para realizar el proceso de toma de decisiones, por el gran aumento del volumen de los datos y la complejidad de la planificación de los planes anuales y mensuales, la predicción de los indicadores, así como las asignaciones de combustible realizadas. La dirección debe basar la línea estratégica de sus inversiones y planificaciones en el conocimiento generado por los datos históricos de la empresa y no por la suposición y la planificación irreal. Entre las ventajas coyunturales que este tipo de solución estadística brinda a la Dirección de Atención de Programas Energéticos de la UCI están: 1. Facilita el apoyo a la toma de decisiones respecto a los informes de tendencia y los resultados reales frente a los objetivos planteados a priori, relacionados a la planificación y consumo de combustible. 2. Provee acceso a toda la información generada por la dirección. Los datos que provienen de sistemas de origen diferentes se consolidan, sin importar si provienen de la misma o varias fuentes y pueden ser accedidos desde cualquier ubicación de la universidad. 3. Proporciona beneficios en costes, tiempos y productividad a la dirección. Ayuda a obtener mejores tiempos de respuesta y supone una mejora en los procesos de producción y planificación. Tributa a la seguridad e integridad de los datos evitando pérdidas o desorganización de los mismos. Valoración económica y aporte social Por la aplicación que tiene el producto y por las características genéricas del proyecto este puede ser aplicado en cualquier entorno empresarial. El sistema desarrollado brinda datos del comportamiento del consumo de combustible de la universidad y la relación entre las variables que intervienen en el proceso, permitiendo identificar en qué estado se está y la dirección a seguir, se descubre las debilidades fundamentales existentes y se mitigan las dificultades encontradas. Lo anteriormente expuesto contribuye a la reducción del consumo de combustible y en consecuencia, a la disminución de importaciones del producto para el país y la universidad, la cual se encuentra entre los principales consumidores del territorio.

10 La solución está sustentada sobre estándares open source, lo que permite que el costo de despliegue de la solución solo se determine por los honorarios necesarios para los especialistas que implantan la solución informática. Conclusiones y recomendaciones El sistema desarrollado está siendo utilizado actualmente por la Dirección de Atención de Programas Energéticos de la universidad y constituye un significativo aporte para el ahorro. Permite realizar un mejor análisis de los datos generados en el área de combustible y potencia la toma de decisiones para el consumo del portador energético. A pesar de los resultados obtenidos, la aceptación del producto y el aval de los clientes respecto a la solución, se recomienda: Incorporar nuevos reportes que incluya información de las asignaciones de combustible, éstos reportes se deben realizar mediante el cruce de las variables almacenadas actualmente. Mostrar los resultados estadísticos mediante el uso de diferentes tipo de gráficas que permitan distinguir visualmente y de forma más práctica los resultados obtenidos. Utilizar la información histórica almacenada para realizar minería de datos y de esta forma determinar posibles planes de consumo que se ajusten a las tendencias históricas que ha tenido la universidad a través de los años. Referencias - ARMSTRONG-SMITH, D. A.Oracle Discoverer 10g Handbook. San Francisco, California: The McGraw- Hill Companies C.IMHOFF. Intelligent Solutions: Understanding the Three E s of Integration EAI, EII and ETL. DM Review Magazine.(abril de 2005). - CABRERA, MARÍA EVELIA CASALES. Data Warehouse (Almacenes de Datos) KIMBALL, R., & CASERTA, J. The Data Warehouse ETL Toolkit (1ra ed.) Crosspoint Boulevard Indianapolis: Wiley Publishing, Inc.(2004) - KIMBALL, R., & CASERTA, J. The Data Warehouse Lifecycle Toolkit.Wiley Publishing Inc.(2004) - TODOTECNOLOGÍA.Todotecnologia. [Online] [Citado: ] - WREMBEL, R. Data Warehouses and OLAP: Concepts, Architectures and Solutions. Poznań University of Technology, Poland. (2006)