SOLUCIÓN DE BI PARA LA IPS CONFAMILIARES BI SOLUTION FOR IPS CONFAMILIARES

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1 SOLUCIÓN DE BI PARA LA IPS CONFAMILIARES BI SOLUTION FOR IPS CONFAMILIARES ANDRES FELIPE DUQUE ARIAS ARTÍCULO CIENTÍFICO RESUMEN Actualmente la mayoría de las organizaciones y empresas poseen y generan diariamente una enorme cantidad de datos imposibles de analizar a simple vista. La mayor parte de estos datos generados no aportan la información necesaria a la toma de decisiones empresarial, pues para poder usarlos es necesario que se transformen en conocimiento útil para quienes dispongan de ellos. Estos datos se transforman en información cuando se analizan para estructurarlos de forma inteligente. Para transformar los datos y convertirlos en información, y ésta a su vez, ser aprovechada como conocimiento, se necesitan distintas técnicas y procesos. A todos estos procesos de tratamiento de datos se les atribuye el término de Business Intelligence (BI) o Inteligencia de Negocio. Se puede decir que, cualquier organización necesita disponer de estrategias y herramientas de inteligencia empresarial, y en definitiva, de la potencia de las tecnologías de la información para poder obtener la mayor cantidad de información útil en el menor tiempo posible a partir de todos los datos que se generan, y transformarlos de esta forma en un activo intelectual que preste beneficios y se pueda compartir, facilitando así la toma de las decisiones del negocio. Además, esto supone un ahorro de tiempo y dinero en el análisis y el estudio de cualquiera de las actividades de la entidad, evitando de esta manera el costoso acceso a datos de diferentes procedencias o departamentos, la generación de informes a partir de complicadas herramientas o de forma manual, así como reducir el riesgo empresarial. El presente anteproyecto muestra la ruta que se seguirá para desarrollar una solución de inteligencia de negocios para la IPS Confamiliares, desde la descripción misma del problema, hasta los resultados esperados al finalizar el trabajo. PALABRAS CLAVES: Business intelligence, información, Inteligencia de negocio, análisis, datos, empresa, IPS. ABSTRACT Currently, most organizations and enterprises own and generate a huge amount of impossible to analyze data at a glance daily. Most of these data generated do not provide the necessary information for making business decisions as necessary to use them they become useful for those who have knowledge of them. These data are transformed into information when analyzed to structure intelligently. To transform the data into information, and this in turn, be exploited as knowledge, different techniques and processes are needed. All these data handling processes are attributed the term Business Intelligence (BI). It can be said that any organization needs to have strategies and business intelligence tools, and ultimately, the power of information technology to get the most useful information in the shortest possible time from all data generated, and thus transform them into an intellectual asset that 1

2 provide benefits and can be shared, thus facilitating the decision making of the business. This also saves time and money in the analysis and study of any of the activities of the entity, thus avoiding the expensive access to data from different sources or departments, reporting from complicated tools or manually, and reduce business risk. This blueprint shows the route to be followed to develop a business intelligence solution for Confamiliares IPS from the same description of the problem to the results expected at the end of the job. KEY WORDS: Business intelligence, information, analysis, data, enterprise, Health. 2

3 INTRODUCCIÓN La IPS Confamiliares, es una institución prestadora de servicios de salud que ofrece sus servicios de primero, segundo y tercer nivel de complejidad a la población afiliada a la Caja de Compensación Familiar de Caldas, población particular, EPS de la región, aseguradoras de varios tipos como SOAT, accidentes laborales, seguro estudiantil, empresas de diferentes tipos, entre otros. A partir del año 2009 se da apertura del servicio en la Clínica San Marcel, aumentando notablemente la cantidad de información y datos con los cuáles se deben presentar informes a los diferentes entes de control, entidades externas y obviamente a los directivos de la institución. Conforme va aumentando el tamaño de la IPS se produce una separación entre los responsables estratégicos y el escenario operativo de la empresa y es necesario establecer sistemas de control. Es en este momento, cuando comienzan a usarse informes generados con hojas de cálculo y en el mejor de los casos expuestos mediante presentaciones. En empresas con un tamaño modesto, sin prácticamente expansión geográfica y con un sistema transaccional capaz de aportar datos relativamente fiables, este tipo de gestión puede funcionar a secas. Llegado este momento las distintas partes de la compañía comienzan a generar sus propios sistemas de información. Los principales inconvenientes de este tipo de sistemas son los siguientes: Duplicidad de esfuerzo y costes, al tener cada área sistemas independientes es más que probable que se realice la misma labor varias veces. Incongruencias y malentendidos, al no disponer de un sistema integrado de BI la información de la que disponen las distintas partes de la IPS puede no ser coincidente, lo que genera malentendidos, fallos en la coordinación y en última instancia conflictos. Pérdida de oportunidades al no ser capaces de detectarlas. Fallos operativos que podrían haber sido previstos o detectados anticipadamente evitando los problemas originados. Descoordinación entre las distintas partes de la IPS. La división de la información en compartimentos tiende a generar visiones distintas acerca de la empresa en cada área, impidiendo que los empleados alcancen una visión completa de las actividades de la empresa, así como sus sinergias. A medida que la IPS continúa desarrollándose, la unificación de los sistemas de información de la empresa que se hallan dispersos, se convierte en una necesidad y los inconvenientes anteriormente expuestos se hacen cada vez más notables. 3

4 Reproceso en hoja de cálculo y herramientas ofimáticas, al tener que consolidar la información de varias áreas. Con este trabajo se plantea un sistema BI como solución a los problemas en la IPS Confamiliares pues este tipo de sistemas ofrece una versión única de la verdad. Lo que reduce notablemente las brechas en la comunicación. Al disponer todas las áreas de información consistente, interrelacionada y compartida se eliminan completamente los problemas derivados de la utilización de fuentes divergentes. Las respuestas a una misma pregunta pueden variar de un departamento a otro dependiendo de la definición de los términos (ej: beneficio por producto) y de la calidad de los datos. Un requisito previo a la implantación de un sistema unificado de BI es la definición clara de los términos a emplear, dicho ejercicio por si solo supone una mejora en los procesos comunicativos de la empresa. El éxito más notable de este tipo de sistemas, es que una vez implantados son capaces de ofrecer de manera puntual y con la periodicidad deseada toda clase de información relevante presentada de la manera adecuada, ya sea como informes o cuadros de mando. Una vez definidas las necesidades de reportes, en tan solo unos pocos segundos cualquier miembro de la organización puede acceder a información clave para el desempeño de sus responsabilidades. Casi todas las empresas cuando empiezan su andadura tienen que ocuparse exclusivamente de cuestiones operativas. En esta fase temprana problemas como la toma de decisiones sobre inversiones o la asignación de recursos existentes son problemas prácticamente inexistentes, la mayoría de los factores que indican el rendimiento de la IPS resultan tan obvios como la tasa de ocupación de camas en urgencias, número de citas o el flujo de caja que no necesitan ser explicitados en soportes documentales. Desde mucho antes de inaugurar la Clínica San Marcel, en la IPS se trabaja con el software SAS, este se divide en 5 módulos, entre los cuáles encontramos: Atención ambulatoria, atención hospitalaria, autorizaciones, pago a proveedores y facturación de servicios prestados. El mayor proveedor de reportes a nivel interno es el área de Gerencia Financiera de Salud, quien además de tener acceso al SAS debe tener acceso al software JDEdwards y otros sistemas de reportes exógenos al SAS, para poder consolidar la información, depurarla en hojas de cálculo y finalmente poder presentar los informes a las diferentes áreas y entes de control que los requieran. 4

5 1.1 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS 1. MARCO TEÓRICO Hoy en día debido a la revolución tecnológica, se ha generado una disponibilidad casi infinita de información, y ha hecho que ésta se convierta en un elemento fundamental dentro de las empresas, que persiguen alcanzar con eficacia y efectividad los objetivos que se han propuesto. Es así como hoy en día surgen nuevas formas de administración y estrategias de negocios, basadas en la Gestión del Conocimiento Definiciones Qué son datos? Los datos son un conjunto de hechos discretos y objetivos relacionados con acontecimientos. En el contexto de una organización, habitualmente, los datos son descritos como registros estructurados de transacciones. Los datos sólo describen una parte de lo que ha sucedido; no incluyen opiniones ni interpretaciones, así como tampoco, bases sólidas para la adopción de medidas Qué es información? La información es un mensaje, generalmente en forma de documento o de una comunicación audible o visible, como todo mensaje tiene un emisor y un receptor. La información apunta a cambiar la manera en que el receptor percibe algo, modifica su criterio y su conducta. Así la información está destinada a formar a la persona que la recibe, por esto es que, a diferencia de los datos, la información tiene importancia Sistemas de Información Qué son los sistemas de información? Conjunto de componentes interrelacionados que capturan, almacenan, procesan y suministran información, para que ésta sea utilizada eficientemente y de esta forma soporte la toma de decisiones, el control, análisis y visión integral en una institución Tipos de Sistemas de Información? En el ámbito empresarial, las decisiones se toman en alguno de los tres niveles organizacionales: estratégico, táctico u operativo. Las decisiones estratégicas se centran en la dirección del negocio a largo plazo siendo labor de los ejecutivos de alta gerencia. Las decisiones tácticas corresponden a los gerentes de nivel medio 5

6 y se enfocan en la planeación, análisis y producción de proyectos; a nivel operativo los empleados toman decisiones cotidianas que se requieren para convertir los planes en acción. Sistemas de nivel operativo: Registran y procesan las operaciones básicas y de rutina necesarias para el funcionamiento de la empresa como contabilidad, inventarios, etc. Las razones del procesamiento son: registro, orden, cálculo, síntesis, almacenamiento y visualización de los resultados Sistemas de nivel Táctico: Las soluciones de Inteligencia de Negocios útiles a nivel táctico de la compañía son básicamente herramientas de consulta y análisis, que permiten a los analistas y cargos medios interactuar con información y responder preguntas de negocio por sí mismos, sin intervención del departamento de Sistemas, con un mínimo conocimiento de las fuentes y estructura de datos empresariales. Un gran segmento de usuarios empresariales, desde analistas experimentados hasta usuarios de negocio, pueden fácilmente crear consultas y desarrollar cálculos sin tener que entender los complejos lenguajes de desarrollo de informes y sus estructuras; y luego pueden compartir esta información con otros a lo largo de la organización y más allá de ésta. Sistemas de Nivel Estratégico: A nivel estratégico de la compañía (los ejecutivos de alta gerencia) pueden analizar y evaluar tendencias, patrones y relaciones del negocio, anticipar problemas potenciales y hacer los correctivos necesarios, convirtiendo las decisiones inteligentes en una ventaja competitiva. En el nivel estratégico estas herramientas comprenden métricas, indicadores de desempeño y tableros de control, entre otros, que ayudan al mejoramiento del desempeño de la empresa a través de: la alineación de la planeación estratégica de la empresa con la actividad real del negocio, la visualización y el rastreo del cumplimiento de indicadores, la asignación de metas a usuarios y la comunicación de resultados a lo largo de las áreas funcionales de la empresa. Figura 7. Clasificación de sistemas de información 6

7 1.2 MINERIA DE DATOS. Datamining (Minería de datos) es la extracción de información oculta y predecible de grandes bases de datos, es una poderosa tecnología nueva con gran potencial para ayudar a las compañías a concentrarse en la información más importante de sus Bases de Información (DataWarehouse). La minería de datos utiliza técnicas de estadística y aprendizaje de las máquinas para construir modelos que predigan el comportamiento de futuro de los consumidores. Hoy, la tecnología automatiza el proceso de minería, la integra a los ya difundidos data Warehouse y la presenta como una herramienta relevante y útil para la organización actual. La minería de datos consiste en descubrir información interesante dentro de las bases de datos existentes en la organización pero que se encuentra escondida debido a la gran cantidad de datos almacenados. La minería de datos no reemplaza a la estadística tradicional; es más bien una extensión de la misma, que forma parte de un resultado que ha sido formado por la comunidad estadística cambiando de manera radical ciertos aspectos. El incremento en el poder de las computadoras y los bajos costos, unidos a la necesidad de analizar enormes bases de datos que contienen millones de filas, han permitido el desarrollo de nuevas técnicas basadas en la exploración a fuerza bruta de las posibles soluciones. El punto clave es que la minería de datos es la aplicación de éstas y otras técnicas estadísticas de inteligencia artificial a 7

8 problemas de negocios en una manera tal, que son alcanzables tanto a usuarios de negocios como para expertos estadistas. 1.3 ANTECEDENTES Colsubsidio El Cliente Colsubsidio es una organización privada sin ánimo de lucro, que pertenece al Sistema de Protección y Seguridad Social. La prestación de servicios sociales contempla tanto los servicios que desarrolla la Caja a través de sus unidades: Salud, Educación y Cultura, Recreación y Turismo, Mercadeo Social, Vivienda y Crédito, como los que prestan las empresas en las cuales tiene participación accionaria: Simple, Protección, Nueva EPS, Famisanar, Finamérica y la Corporación de Educación Tecnológica Colsubsidio EADS. Retos del Proyecto La División de Vivienda desarrolló el sistema integrado de vivienda (SIV), y requería implementar para este sistema, una serie de consultas analíticas y reportes de operación, que combinaran información de vivienda con información de afiliaciones, con nivel de una respuesta oportuno, integrado y confiable de información, útil para la gestión administrativa. Solución Desarrollo una solución de Inteligencia de Negocios, utilizando la tecnología de SAP Business Objects, para la elaboración de reportes avanzados, que brindaron autonomía a los usuarios y facilidad de consulta de la información crítica requerida para su gestión diaria. Resultados La solución de inteligencia de negocios desarrollada, permitió a los ejecutivos y analistas de la División de vivienda de la Caja de Compensación poder consultar de manera integrada y oportuna, la información relacionada con los postulantes y beneficiarios del Subsidio Familiar de Vivienda (SFV), y generando posibilidades de venta cruzada al poder ofrecer directamente los proyectos de vivienda desarrollados por Colsubsidio Alpina 8

9 El Cliente Como parte del proceso de evolución e innovación en todas las áreas de la Alpina, en el 2008 se realizó el lanzamiento oficial de Alpina Servicios Compartidos. Esta iniciativa generó un nuevo modelo de operación de sus áreas administrativas. Esta nueva área, basada en modelos de gestión de talla mundial de shared services, permitió la centralización de múltiples procesos administrativos originalmente ejecutados por las distintas operaciones de Alpina en Colombia, Venezuela y Ecuador. Bajo este nuevo modelo se reorganizaron los procesos, no bajo esquemas funcionales tradicionales, sino bajo células de procesos con una lógica de alta productividad. Retos del Proyecto Los procesos de Alpina Servicios Compartidos (Recursos Financieros, Compras Administrativas, Contabilidad, Tecnología, Gestión y Control; y Centro de Atención al Cliente) no contaban con un sistema de información para la presentación y gestión de indicadores de desempeño. Alpina Servicios Compartidos necesitaba presentar la información de los indicadores en puntos estratégicos dentro de la compañía. Solución Se ofrece una solución de Inteligencia de Negocios basado en las mejores tecnologías. La solución consistió en centralizar y presentar la información correspondiente a cada uno de los indicadores de desempeño haciendo uso de pantallas LCD ubicadas en diferentes puntos de la nueva sede. Resultados Las principales áreas de la compañía pueden acceder rápidamente a la información, haciendo buen uso de la misma y tomando decisiones acertadas. Los líderes de negocio pueden obtener y analizar información oportuna de cada una de sus áreas. Los Analistas de negocio pueden hacer seguimiento a las metas de gestión diaria y semanal Atento Colombia El Cliente 9

10 Atento Colombia es una de las principales empresas en la prestación de servicios de atención en las relaciones entre empresas y clientes a través de contact centers. Para el importante grupo de clientes de Atento es vital conocer a tiempo y en detalle toda la información referente a la gestión con sus clientes, oportunidades de negocio y sus campañas. Retos del Proyecto Necesidad de una herramienta para generación de informes que les permita acceder a todas las fuentes de datos de la organización incluyendo XML y OLAP, integrar informes con aplicaciones.net o COM y que permita a sus clientes acceder e interactuar con los reportes a través de portales Web. Solución Herramientas de Inteligencia de Negocios, Crystal Reports, Crystal Análisis y Crystal Enterprise para gestionar de manera automática la mayor parte de los indicadores solicitados por cada uno de los procesos de la empresa. Resultados Se logró implementar un Sitio Web en el cual los clientes acceden y consultan según el perfil de usuario toda la información, manejando Gráficos, reportes gerenciales e información de análisis que permite la toma de decisiones, basada en datos actuales y reales. Adicionalmente con la automatización de reportes ganaron tiempo valioso, cumpliendo con la personalización y mantenimiento de reportes según las necesidades cambiantes del negocio Nestlé El Cliente Nestlé con base en Vevey, Suiza, fue fundada en 1866 por Henri Nestlé y hoy es la compañía líder mundial en nutrición, salud y bienestar. Las ventas en 2009 fueron de CHF 108 bn. Empleamos alrededor de personas y tenemos operaciones o fábricas en casi todos los países del mundo. Retos del Proyecto Este proyecto surge en respuesta a las necesidades que tenía Nestlé para proporcionar información de utilidad a diversas áreas de la organización las cuales 10

11 requerían herramientas de apoyo para la gestión diaria. Dentro de las áreas más importantes que requerían este tipo de información se encontró el área comercial la cual requería información diaria de la gestión de ventas realizada por la fuerza comercial en Colombia. Solución Se implementó una solución en Cognos utilizando Report Studio para los reportes de ventas los cuales se ejecutan de manera programada a diario y almacenan los resultados en un servidor, aquí los usuarios consultan los reportes y realizan un drill down simulado mediante enlaces que conectan las diferentes vistas precorridas de los reportes. Se implementó un tablero de Control de Gestión con Xcelsius para ver los puntos clave en término de la rentabilidad de productos. Resultados Se eliminaron en las áreas de proceso las tareas de generar reportes y los recursos fueron focalizados en el análisis de los mismos para identificar Gaps u oportunidades de mejora o en otras actividades que aporten valor al negocio. La Toma de Decisiones se basa en una única cifra independiente del área que la éste analizando. Se estableció un eslabón clave en el ciclo de ventas y en el análisis de productos Ministerio del Interior y Justicia El Cliente El ministerio del Interior y de justicia es el responsable de coordinar la atención integral del Estado a los Asuntos Políticos, para el fortalecimiento de nuestra democracia, y de la Justicia, para proteger los derechos fundamentales de los ciudadanos. La Dirección de Acceso a la Justicia es una dependencia del Ministerio del Interior y de Justicia encargada de involucrar la acción de la Rama Ejecutiva en la justicia. Promueve programas, alianzas y ejecuta proyectos que tienden al fortalecimiento de la justicia y el acceso de los ciudadanos a ella. Cuenta con un portal y sistema de información llamado SIC. Retos del Proyecto En la fase I, se habían implementado ciertos procesos que necesitaban ser más eficientes, y con mejores tiempos de respuesta. 11

12 El problema surge de la necesidad de obtener consultas acertadas para su sistema de información para la conciliación SIC (Conciliación y arbitraje). Solución Abits Colombia Propone una solución que permite la extracción de la información de nivel general a lo particular en el tema de consultas para el sistema de información para la conciliación SIC. La presentación de esta información se realiza a nivel informativo (Datos) y gráfico (porcentaje y valores) para la estimación de estadísticas de control y cumplimiento de las diferentes entidades y procesos adjudicados al sistema de conciliación de justicia nacional. Testimonio Con nuestra solución de inteligencia de negocios podemos hacer un seguimiento oportuno de los procesos de conciliación y arbitraje. Guillermo Cobos# Dirección Acceso a la Justicia# Ministerio del Interior y de Justicia Resultados Mejoramiento estructura relacional y base de datos del sistema de información de conciliación SIC. Creación de estructura relacional y base de datos del sistema de información de conciliación SIC para su nuevo módulo de arbitraje Aviatur El Cliente El Grupo Aviatur nace con la creación de Aviatur, Agencia de Viajes y Turismo, el 6 de febrero de 1957, con cinco empleados y un capital de pesos. Actualmente Grupo Aviatur es la Agencia de Viajes y Turismo con mayor Cobertura en el país liderando el Mercado con 294 Oficinas y filiales distribuidas en todo Colombia. Retos del Proyecto El Grupo Aviatur no contaba con un sistema de información que integrara la información de ventas y clientes, las cuales provenían de diferentes fuentes. 12

13 Los mejores clientes de Aviatur no contaban con una plataforma para la consulta de la información asociada a los pasajes y servicios adquiridos. Los líderes de negocio no contaban con información oportuna para la toma de decisiones. Solución Se ofrece una solución de Inteligencia de Negocios basado en las mejores tecnologías. La solución permitía integrar la información correspondiente a la venta de productos y a la gestión de clientes, para ponerla a disposición a los diferentes líderes de negocio apoyando el proceso de toma de decisiones. Resultados Los mejores clientes de Aviatur pueden hacer un seguimiento y control de sus compras a través de una plataforma web. Los líderes de negocios pueden perfilar a sus mejores clientes de forma rápida y oportuna de acuerdo a las tendencias de consumo. Los Analistas de negocio del Grupo Aviatur pueden acceder a información fiable sobre sus clientes y operaciones, estableciendo estrategias de mercadeo más enfocadas. 2.1 TIPO DE TRABAJO 2. METODOLOGÍA Este proyecto corresponde a desarrollo tecnológico. En él se incluirán aspectos de las disciplinas de inteligencia de negocios, minería de datos, desarrollo y bases de datos. El proyecto está avalado por el Grupo de Investigación Profundización en bases de datos en su línea Business Intelligence. 2.2 PROCEDIMIENTO El proyecto se realizará en 4 fases, así: 13

14 2.2.1 Fase 1. Análisis y selección de herramientas BI Se pretende analizar varias herramientas BI y seleccionar la que mejor se acoja a los requerimientos de la IPS. Comprende las actividades: Actividad 1. Selección de posibles opciones de herramientas BI. Se trabajará con herramientas BI gratuitas ya que son una buena opción para la IPS, se tendrán en cuenta 3 herramientas y serán analizadas para escoger una o también sería posible mezclar 2 soluciones. Actividad 2. Análisis de la mejor opción BI. Para escoger la mejor opción(es), hay que evaluar que el software sea libre y cumpla con lo que requiere la solución BI, que permita integrar las 2 bases de datos y además transformar la información y almacenarla en el data warehouse para finalmente ser presentada en los informes finales. Actividad 3. Instalación del software seleccionado. Después de escoger la mejor opción de software, se debe proceder a la instalación del mismo en un servidor Fase 2. Revisión de estructura de los sistemas SAS y JDE Actividad 1. Extraer estructura de tablas con información relevante de los sistemas Se revisan las bases de datos de los 2 sistemas (SAS y JDE) con el fin de extraer la estructura de las tablas con la información más importante de ambos para generar reportes. Actividad 2. Configurar el software BI, con las conexiones y parámetros para que reconozca las bases de datos Oracle y DB2. Esto permite tener integradas las 2 bases de datos, las cuales estarán relacionadas por medio de tablas y campos en común entre ambos sistemas. Actividad 3. Montaje de la estructura de ambas bases de datos. 14

15 En el software se configura además de las conexiones, la estructura de las tablas con los campos escogidos para extraer la información de las bases de datos Fase 3. Construcción de un Data Warehouse Luego de tener integrados los sistemas, se debe crear un almacén de datos o Data Warehouse donde se van almacenando los datos de las principales actividades de la IPS, posteriormente estos datos son transformados en información que es presentada a través de reportes, de acuerdo a las necesidades de cada área. Actividad 1. Captura de los datos de las fuentes seleccionadas (extraer de otras fuentes). Después de definir la estructura de la base de datos en la fase anterior, ya se capturan los datos de los diferentes sistemas en una sola interfaz. Actividad 2. Tratamiento, conversión y transformación de los datos En esta parte se detectan y corrigen errores de datos duplicados, se da formato a los campos fecha, numéricos, texto, etc Fase 4. Generación de informes Con la información que se guarda en el Data Warehouse, ya se pueden construir sentencias para generar los reportes finales con lo que los directivos pueden disponer de la información necesaria en poco tiempo y con validez y dedicarse a su análisis. Actividad 1. Definir informes más relevantes para presentar ante el negocio, a partir de la información almacenada en el Data Warehouse. Actividad 2. Generación de consultas sql que permiten visualizar la información estadística, indicando qué información hay y qué significado tiene. Actividad 3. Configuración herramienta para mostrar reportes estadísticos En este paso, se configura el programa seleccionado para visualizar informes que finalmente mostrará la información de forma más estructurada y fácil de entender. 15

16 Actividad 4. Construcción de los elementos visuales (gráficos, informes, cuadros de mando, etc.) para el análisis de información. 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Entre los resultados se resalta la implantación de un modelo de Business Intelligence adecuado a las necesidades reales de la IPS obteniendo datos de 2 sistemas de información conectados a dos motores de bases de datos distintos. Se hace la selección e instalación de 2 soluciones BI, Spoon y QlikView ya que son herramientas libres y cumplen con todos los requisitos para el manejo de la solución a implementar. Spoon es el diseñador gráfico de transformaciones y trabajos del sistema de ETTLs de Pentaho Data Integration (PDI), también conocido como Kettle (acrónimo recursivo: "Kettle Extraction, Transformation, Transportation, and Load Environment "). Está diseñado para ayudar en los procesos ETTLs, que incluyen la Extracción, Transformación, Transporte y Carga de datos. QlikView permite recolectar datos desde diferentes orígenes, basados en ERP, CRM, data warehouses, bases de datos SQL, datos de Excel, etc., modelarlos a nuestro gusto para facilitar su manejo y presentarlos de forma muy visual, este último punto creo que es donde QlikView gana a todos las demás herramientas que yo haya visto. Luego de tener instalado el software, se revisan las bases de datos de los 2 sistemas (SAS y JDE) con el fin de extraer la estructura de las tablas con la información más importante de ambos para generar el o los reportes requeridos. En el caso de SAS, se cuenta con una base de datos en Oracle de la cual se extrae la información más relevante de 13 tablas, donde se seleccionan los principales campos referentes a los pacientes, ordenes de atención, servicios, entre otros. Tablas Oracle (SAS) Ssnov: Cabecera de Ordenes Ssdno: Detalle de Ordenes Ssmco: Maestra de Convenios Sspln: Maestra de planes de atención Ssmae: Maestra de servicios Sspro: Maestra de prestadores Ssmpc: Maestra de pacientes 16

17 Ctasoporte: Soporte de las cuentas Cuenta: Cuenta de cobro radicada Ctopremod: Contato proveedor, incluye cuentas y la modalidad ordenes_factura_jde: Ordenes con factura en jde Ssprf: Maestro de prefijos ord_admision: Admisiones El sistema de información JDE cuenta con una base de datos DB2, y en este caso se toman 2 tablas del sistema con los campos que tiene relación solamente con la facturación y el cliente o prestador del servicio. Tablas DB2 (JDE) F03B11: Facturación JDE F03B112: Facturas anuladas JDE Después de tener claro que tablas e información se va a extraer de los sistemas de información, se procede a configurar primero la conexión a las bases de datos Oracle y JDE, como se ilustra en las figuras 1 y 2 Figura 1. Configuración de la conexión Oracle en spoon Figura 2. Configuración de la conexión JDE en spoon 17

18 Teniendo correctamente configuradas las conexiones a las diferentes bases de datos, se procede a crear un job o trabajo, el cual me permite ir agregando diferentes transformaciones para finalmente compilar y ejecutar todo el proyecto. En la figura 3, se puede observar el job creado con sus 3 transformaciones, inicio y fin de la solución. Figura 3. Job y transformaciones del proyecto 18

19 Entre las transformaciones mencionadas se hacen 3, las cuáles contienen básicamente una tabla de entrada y una de salida, donde se almacena la información extraída de las bases de datos Oracle y DB2. A continuación se explica de forma más detallada la configuración y el funcionamiento de cada transformación: 1. Transformación Ordenes_SAS : En este paso se tiene como entrada 13 tablas de la base de datos Oracle del sistema SAS, cuya información quedará guardada en la tabla Salida_Ordenes_SAS 2. Transformación OrdenesJDE : Aquí se obtiene la información de la tabla F03B11 de la base de datos DB2, la cual contiene datos de las facturas de los servicios prestados en la IPS. Esta información se pasa a Oracle a una tabla llamada FACTURAJDE. 3. Transformación AnuladasJDE : Básicamente es la misma tabla anterior pero únicamente de facturas anuladas en JDE, también lo que hace la transformación es pasar esta información a Oracle a una tabla con nombre FAC_ANULADASJDE. Luego de tener creado el job con sus respectivas transformaciones, queda listo el proyecto para ser ejecutado. Así entonces se puede extraer información de diferentes bases de datos y tablas hacía un datawarehouse. Teniendo toda la información en la bodega de datos o también llamado datawarehouse, ya nos disponemos a crear las consultas que se requieran para ser analizadas en la gerencia financiera de salud. En este proyecto se tiene la información de los servicios prestados a los usuarios y sus respectivos valores tanto al convenio, como al prestador del servicio. Se genera el reporte a través de una consulta sql. Ahora es el momento de utilizar el software, clikview para modelar los datos según la necesidad, facilitar su manejo y presentarlos de forma muy visual, este último punto creo que es donde QlikView gana a todas las demás herramientas que yo haya visto para el análisis de la información. Para cargar la información en este software se puede hacer de 2 formas, cargando un archivo de hoja de cálculo que previamente esté generado desde sql ó conectando qlikview directamente con la base de datos donde se tiene el datawarehouse. A continuación se explica cómo configurar y conectar clikview a una base de datos Oracle a través del ODBC de Windows: 19

20 Necesitamos tener instalado en el cliente de Oracle que corresponda a la versión de base de datos que vamos a acceder. Para esto debemos ir a la opción Herramientas administrativas del panel de control, agregar y configurar bien el Microsoft ODBC for Oracle de Windows como se aprecia en la Figura. 4 Figura 4. Configuración de Microsoft ODBC for Oracle Una vez correctamente configurado el ODBC creamos una nueva aplicación con QlikView y editamos el script. Debajo de la ventana reservada para el script de carga tenemos una lista que nos permite seleccionar el tipo de fuente de datos. Seleccionamos ODBC y presionamos el botón de Conectar. Nos aparece una ventana donde seleccionamos la conexión, introducimos usuario y password y testamos la conexión. Cuando aparezca el mensaje informando que la conexión se ha realizado con éxito presionamos el botón de aceptar y ya tenemos la conexión en el script. Ahora podemos escribir directamente las consultas en el script o podemos utilizar el asistente para seleccionar las tablas que queremos cargar (Figura. 5). 20

21 Figura 5. Conexión a Oracle y selección de datos en qlikview Finalmente después de tener claro los datos a analizar, y cargarlos en el software se visualizan como se muestra en la Figura. 6, donde se identifican claramente varios elementos como listas y gráficos donde se puede simplemente dar clic en cualquier parte para acceder al instante a la exploración de un conjunto completo de datos mediante un análisis interactivo, una visualización potente y una búsqueda asociativa. QlikView combina con rapidez una información actualizada desde prácticamente cualquier fuente de datos, incluidos los sistemas más complejos ERP, CRM y data warehouses, también desde simples Excel y recursos web. Tanto las herramientas tradicionales de BI como las herramientas de visualización ligeras limitan al usuario a unas vistas estáticas y a unos subconjuntos de datos de alto nivel. QlikView libera al usuario de esta limitación, permitiéndole explorar sus datos con el mayor nivel posible de detalle y responder a sus propias preguntas de negocio desde cualquier ángulo imaginable. 21

22 Figura 6. Visualización de informes y gráficos en qlikview 4. CONCLUSIONES El tener varios sistemas de información integrados, reduce procesos y tiempos valiosos en la empresa, los cuáles se pueden suplir con otras actividades. Se puede almacenar un histórico con toda la información de los diferentes sistemas de información en el datawarehouse, el cual estará disponible siempre que se requiera permitiendo tener la misma información para todas las áreas de la IPS. El proyecto permite a través de la inteligencia de negocios en la IPS proporcionar un fácil acceso a los datos críticos dentro de la empresa, los cuáles son necesarios para el análisis, así como un medio para integrar los datos corporativos con los procesos de toma de decisión a nivel estratégico y táctico. Se permite a la empresa afinar la toma de decisiones cotidiana, asegurando que cada área de la IPS tenga acceso a la información necesaria para contestar preguntas específicas y distribuir dicha información a todos los niveles de la organización. 22