DESARROLLO DE UN DATAMART DE INFORMACIÓN ACADÉMICA DE ESTUDIANTES DE LA ESCUELA DE CIENCIAS Y SISTEMAS DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA DE LA USAC

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1 Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería en Ciencias y Sistemas DESARROLLO DE UN DATAMART DE INFORMACIÓN ACADÉMICA DE ESTUDIANTES DE LA ESCUELA DE CIENCIAS Y SISTEMAS DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA DE LA USAC Mario Roberto Reyes Marroquín Pablo Augusto Rosales Tejada Asesorado por el Ing. Jorge Armín Mazariegos Rabanales Guatemala, agosto de 2007

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5 UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA FACULTAD DE INGENIERÍA DESARROLLO DE UN DATAMART DE INFORMACIÓN ACADÉMICA DE ESTUDIANTES DE LA ESCUELA DE CIENCIAS Y SISTEMAS DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA DE LA USAC TRABAJO DE GRADUACIÓN PRESENTADO A LA JUNTA DIRECTIVA DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA POR: MARIO ROBERTO REYES MARROQUÍN PABLO AUGUSTO ROSALES TEJADA ASESORADO POR EL ING. JORGE ARMÍN MAZARIEGOS AL CONFERÍRSELE EL TÍTULO DE INGENIERO EN CIENCIAS Y SISTEMAS GUATEMALA, AGOSTO DE 2007

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7 UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA FACULTAD DE INGENIERÍA NÓMINA DE JUNTA DIRECTIVA DECANO VOCAL I VOCAL II VOCAL III VOCAL IV SECRETARIA Ing. Murphy Olympo Paiz Recinos Inga. Glenda Patricia García Soria Inga. Alba Maritza Guerrero de López Ing. Miguel Ángel Dávila Calderón Br. Kenneth Issur Estrada Ruiz Inga. Marcia Ivónne Véliz Vargas TRIBUNAL QUE PRACTICÓ EL EXAMEN GENERAL PRIVADO Mario Roberto Reyes Marroquín DECANO Ing. Julio González Podszueck EXAMINADOR Ing. Francisco Javier Guevara Castillo EXAMINADOR Ing. Raymond Usher Vargas EXAMINADOR Ing. Carlos Alfredo Azurdia Morales SECRETARIO Ing. Francisco Javier González López

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9 UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA FACULTAD DE INGENIERÍA NÓMINA DE JUNTA DIRECTIVA DECANO VOCAL I VOCAL II VOCAL III VOCAL IV SECRETARIA Ing. Murphy Olympo Paiz Recinos Inga. Glenda Patricia García Soria Inga. Alba Maritza Guerrero de López Ing. Miguel Ángel Dávila Calderón Br. Kenneth Issur Estrada Ruiz Inga. Marcia Ivónne Véliz Vargas TRIBUNAL QUE PRACTICÓ EL EXAMEN GENERAL PRIVADO Pablo Augusto Rosales Tejada DECANO Ing. Murphy Olympo Paiz Recinos EXAMINADOR Ing. Marlon Antonio Pérez Türk EXAMINADOR Ing. César Augusto Fernández Cáceres EXAMINADOR Ing. Edgar Estuardo Santos Sutuj SECRETARIA Inga. Marcia Ivónne Véliz Vargas

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11 HONORABLE TRIBUNAL EXAMINADOR Cumpliendo con los preceptos que establece la ley de la Universidad de San Carlos de Guatemala, presentamos a su consideración nuestro trabajo de graduación titulado: DESARROLLO DE UN DATAMART DE INFORMACIÓN ACADÉMICA DE ESTUDIANTES DE LA ESCUELA DE CIENCIAS Y SISTEMAS DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA DE LA USAC, tema que nos fuera asignado por la Dirección de la Escuela de Ingeniería en Ciencias y Sistemas, en agosto de Mario Roberto Reyes Marroquín Pablo Augusto Rosales Tejada

12 AGRADECIMIENTOS A: Mario Roberto Reyes Marroquín DIOS Por darme la oportunidad de culminar esta etapa de mi vida. Al igual le doy gracias a la Virgen María y a San Juan Bosco, por ser la luz que intercede por mí ante nuestro Señor Jesús. MIS PADRES Por todo su amor y apoyo durante todas las etapas de mi vida, y sobre todo por el apoyo para lograr culminar esta carrera. LA ESCUELA DE CIENCIAS Y SISTEMAS Especialmente a los ingenieros Jorge Armín Mazariegos, Floriza Ávila y Marlón Pérez Turk, por su apoyo incondicional en la realización del presente trabajo.

13 AGRADECIMIENTOS A: Pablo Augusto Rosales Tejada MIS PADRES Por su incondicional apoyo y estímulo, así como su valioso ejemplo. MI FAMILIA Por su apoyo LA UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS Por su importante contribución en el desarrollo de Guatemala EL CUERPO DOCENTE DE LA ESCUELA DE CIENCIAS Y SISTEMAS Por compartir su conocimiento y experiencia. LOS ASESORES Ing. Armín Mazariegos, Inga. Floriza Ávila e Ing. Marlon Pérez, por la supervisión de este trabajo. LOS COMPAÑEROS DE ESTUDIO Por su amistad DATUM Por apoyarme en el logro de este objetivo

14 DEDICATORIA A: Mario Roberto Reyes Marroquín MIS PADRES Por su amor, dedicación, honradez, responsabilidad, y ser siempre el buen ejemplo que deseo seguir. MI ESPOSA Por su inmenso amor y el apoyo incondicional en cada momento de mi vida. MIS HIJOS Esteban, Sebastián y Natalia, quienes son mi inspiración y orgullo. MI HERMANO Sergio, por su amor, ejemplo de trabajo y de ser un buen padre.

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17 ÍNDICE GENERAL ÍNDICE DE ILUSTRACIONES GLOSARIO RESUMEN OBJETIVOS INTRODUCCIÓN V VII XI XIII XV 1. INTRODUCCIÓN AL PROBLEMA Y SU SOLUCIÓN Definición del problema Objetivos del trabajo Aproximación de la solución Organización del documento 3 2. INTELIGENCIA DE NEGOCIO, DEFINICIONES Y FUNDAMENTOS Introducción Definición de inteligencia de negocio Beneficios de la inteligencia de negocio Información estratégica Información táctica Información técnico-operacional Objetivo de la información Usuarios 9 I

18 2.2.2 Tipos de preguntas Cantidad de datos Introducción a data warehouse y datamart Arquitectura data warehouse Implementación del data warehouse Valor del DW para la toma de decisiones Componentes básicos Representación del data warehouse Esquema en estrella Extracción, tranformación y carga del data warehouse MODELO DE DATOS LÓGICO Especificación del modelo dimensional Modelo estrella para asignaciones Modelo estrella para análisis de estudiantes graduados Modelo estrella para inscripciones Modelo estrella para análisis de uso de salones Dimensiones del modelo de datos lógico Dimensión estudiante Dimensión curso Dimensión carrera Dimensión ciclo académico Dimensión catedrático Dimensión salón Dimensión sección Dimensión año Dimensión escuela Dimensión demografía 42 II

19 Dimensión resultado Dimensión horario MODELO DE DATOS FÍSICO Y PRESENTACIÓN DE INFORMACIÓN Correspondencia entre el modelo dimensional y el modelo físico de base de datos Plataforma de la solución Extracción, transformación y carga de datos (ETL) Flujo de datos Procesos de carga de las dimensiones Registro de la actividad de un proceso de carga Procedimiento de carga del data warehouse Carga inicial de dimensiones estáticas Carga de dimensiones y tablas de hecho Rutas para los archivos de configuración y de carga de datos de DWACADÉMICO Esquema de seguridad Seguridad de la base de datos Seguridad de Discoverer Administrator Seguridad de Discoverer usuario final Manejo de reportes Presentación y entrega de la información contenida en el data mart 65 CONCLUSIONES 77 RECOMENDACIONES 79 III

20 REFERENCIAS ELECTRÓNICAS 81 BIBLIOGRAFÍA 83 IV

21 ÍNDICE DE ILUSTRACIONES FIGURAS 1. Niveles organizacionales en los que colabora la inteligencia de negocio 7 2. Diferencias entre sistemas transaccionales y Data Warehouse Estructura básica de un data warehouse Ejemplo de dimensiones Ejemplo de dimensiones Ejemplo de dimensiones Proceso ETL (extracción, transformación y carga) Modelo dimensional para Asignaciones de estudiantes y cursos (esquema en estrella) Modelo dimensional para análisis de Graduados Modelo dimensional para análisis de inscripciones de estudiantes Modelo dimensional para análisis de Uso de Salones Mapeo de dimensiones a tablas relacionales del esquema de inscripciones Mapeo de dimensiones a tablas relacionales del esquema de graduados Mapeo de dimensiones a tablas relacionales del esquema de uso de salones Mapeo de dimensiones a tablas relacionales del data mart de asignaciones Plataforma de inteligencia de negocios Plataforma del servidor de aplicaciones Proceso de extracción, transformación y carga hacia el data mart académico de la escuela de ciencias y sistemas (ETL) Procedimientos para la carga de dimensiones Procedimientos para la carga de tablas de hecho Procedimientos para la carga del data warehouse completo Parámetros de la bitácora Manejo de seguridad sobre objetos de la base de datos Manejo de seguridad en herramienta Discoverer Administrator Componentes de la herramienta Oracle Discoverer 66 V

22 26. Reporte de cantidad de años para graduarse Reporte de uso de salones Reporte de asignación de cursos Reporte de demografía de estudiantes Reporte de historial de cursos por estudiante Reporte de asignaciones por catedrático Reporte de reprobados por curso Reporte de ranking de estudiantes por curso Reporte de cantidad de graduados Reporte de estudiantes por curso y año de inscripción 76 VI

23 GLOSARIO Ámbito Contorno de un espacio. Espacio entre límites. En programación, alcance que tenga la definición de una variable. Cache En términos de la ciencia de la computación, cache se refiere al proceso de duplicar los datos originales que se encuentran en una ubicación difícil de acceder -usualmente en términos de tiempo- de manera que puedan ser accedidos de una forma más rápida. Commit En términos de la ciencia de la computación y manejo de almacenamiento de datos, se refiere a la idea de hacer permanentes un conjunto de cambios alternativos, tal es el caso de el fin de una transacción. Ejecutar un commit es hacer los cambios temporales permanentes. Commit es un acto de compromiso. Data Warehouse Sistema de información centralizado que contiene toda la información relevante para una organización, y que permite de una forma ágil y flexible la consulta de VII

24 información. Está orientado a convertirse en la única fuente de información para todas las áreas del negocio y ser la fuente prioritaria para todas las herramientas de inteligencia de negocio que se desee utilizar en una organización. Data Mart Subconjunto del Data Warehouse que está orientado a un área específica del negocio. Todas sus métricas y dimensiones están relacionadas con un área de negocio en particular. Dimensión ETL Herencia Se refiere a la entidad que se encarga de agrupar, calificar o catalogar cada uno de los hechos contenidos dentro de un data mart. Proceso de extracción, transformación y carga de datos desde una fuente determinada hacia un data mart o el data warehouse corporativo. Forma de obtener o extender la funcionalidad de una clase existente en una nueva clase. Host Ordenador/computadora conectado(a) a la Internet VIII

25 OLTP OLAP SQL Sistemas de procesamiento de transacciones en línea, o sistemas transaccionales, en los cuales residen las operaciones del día a día de cada negocio y que son la fuente prioritaria de datos para cada data mart o el data warehouse corporativo. Sistemas de procesamiento analítico en línea, es decir, sistemas orientados al análisis de información, basados en un data mart o data warehouse. Lenguaje de computación utilizado para crear, modificar y recuperar datos de un sistema de base de datos relacional. Tabla de Hechos Transacción Tabla de datos central que contiene cada una de las métricas que se desea medir dentro de un área específica del negocio. En el manejo de almacenamiento de datos, una transacción se refiere a una unidad de trabajo que debe ser realizada de forma atómica, consistente, aislada y durable. IX

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27 RESUMEN Inteligencia de negocio, es el proceso de obtener información sobre la organización a partir de los datos existentes. En la Era de la Información, las organizaciones tienen a su disposición vastas cantidades de datos, recolectadas en sistemas transaccionales. Dichos sistemas, son esenciales para la operación del negocio. Disponer de datos no es lo mismo que disponer de información. Los datos se convierten en información cuando se pueden utilizar para responder a cuestiones del negocio, de tal manera que se pueda comprender mejor el funcionamiento del mismo. La Inteligencia de Negocio permite responder a tales cuestiones, por lo que los tomadores de decisiones de todos los niveles puedan responder rápidamente ante los cambios en el entorno en el que compiten. Para responder a las preguntas del negocio por medio de la Inteligencia de Negocio, se requiere de datos históricos o de datos provenientes de distintas fuentes. Dichos datos se consolidan en lo que se denomina un Data Warehouse, que no es más que una base de datos diseñada para consultas y análisis. El data warehouse integra datos históricos derivados de los sistemas transaccionales, con información de otras fuentes que pueden ser internas o externas a la organización. El objetivo central de este trabajo, es dar una solución al problema de las necesidades de información para la toma de decisiones de las autoridades y docentes, de la Escuela de Ciencias y Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la XI

28 Universidad de San Carlos de Guatemala, en lo que respecta a información académica, construyendo un data mart de información académica que solvente dichas necesidades y permita a los tomadores de decisiones construir sus propios escenarios de análisis. XII

29 OBJETIVOS GENERALES 1. Desarrollar una solución de inteligencia de negocios, que dé respuesta a las necesidades de información académica de la Escuela de Ciencas y Sistemas de la Facultad de Ingeniería, de la Universidad de San Carlos de Guatemala. 2. Mostrar los beneficios de utilizar herramientas de inteligencia de negocio para el análisis de información y el desarrollo de reportes, por parte de los tomadores de decisiones en cualquier organización. ESPECÍFICOS 1. Determinar los requerimientos y necesidades de información de la Escuela de Sistemas, los cuales deberán verse solventados en la solución final. 2. Diseñar, desarrollar, instalar y configurar la solución de inteligencia de negocio que satisfaga los requerimientos de información recabados. 3. Capacitar al personal técnico de la Escuela de Sistemas en el uso de la solución implementada. XIII

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31 INTRODUCCIÓN El presente informe final enumera y describe cada uno de los aspectos realizados dentro del programa de Ejercicio Profesional Supervisado, que se llevó a cabo en la Escuela de Ciencias y Sistemas de la Facultad de Ingeniería, de la Universidad de San Carlos de Guatemala, con el fin de diseñar y desarrollar una herramienta de inteligencia de negocio que permita el análisis de información académica, y a la vez apoye en la toma de decisiones a las autoridades de la Escuela. En respuesta a continuos cambios en sus ambientes, las organizaciones se han enfrentado al reto de tomar decisiones basándose en información que generalmente se encuentra dispersa y en diferentes formatos, e integrarla, generalmente les ha representado mucho esfuerzo y tiempo. La inteligencia de negocio permite integrar la información de todas las áreas de una organización para que desde una interfaz sencilla, se pueda entender cómo está funcionando y detectar áreas de oportunidad para mejorarlo. Analizando indicadores clave y utilizando herramientas para profundizar en el suficiente detalle para entender su comportamiento, se podrán tomar decisiones oportunas y acertadas. Dentro de los aspectos realizados dentro del programa de EPS en la Escuela de Ciencias y Sistemas de la Facultad de Ingeniería, se pueden enumerar los siguientes: Estudio de la situación actual y recabar necesidades de información. Diseño del Data Mart Académico basado en las necesidades de información recabadas. XV

32 Desarrollo del Data Mart y procesos asociados a la extracción, transformación y carga de la información. Construcción de reportes para análisis y toma de decisiones. Capacitación a usuarios de la solución. Enfocándonos en las tareas anteriormente enunciadas se llevó a cabo el trabajo de EPS, con el fin de contribuir a mejorar la toma de decisiones de la Escuela de Ciencias y Sistemas y de la Facultad de Ingeniería. XVI

33 1. INTRODUCCIÓN AL PROBLEMA Y SU SOLUCIÓN 1.1 Definición del problema Los usuarios que toman decisiones y planifican día a día, a mediano plazo o a largo plazo, la calidad, disponibilidad y presentación de la información juegan un papel categórico. Este tipo de usuarios necesitan disponer de información tanto consolidada como detallada de cómo marchan las actividades ya cumplidas, predecir tendencias y comportamientos para tomar decisiones proactivas. Con los sistemas tradicionales se preparan reportes ad-hoc para encontrar las respuestas a algunas de las preguntas del negocio, pero se necesita dedicar mucho del tiempo asignado, al análisis de localización y presentación de los datos, como también asignación de recursos humanos y de procesamiento del departamento de sistemas para poder responderlas, sin tener en cuenta la degradación de los sistemas transaccionales. Esta problemática se debe a que dichos sistemas transaccionales no fueron construidos con el fin de brindar síntesis, análisis, consolidación, búsquedas y proyecciones Objetivos del trabajo Con sistemas orientados a la toma de decisiones se puede formular y responder las preguntas claves sobre el funcionamiento de la escuela de sistemas accediendo directamente a los indicadores académicos, señalar cuáles son los factores que realmente inciden en el buen o mal desempeño académico, 1

34 detectar situaciones fuera de lo normal, encontrar los factores que maximicen la mejora de la organización y predecir el comportamiento futuro con un alto porcentaje de certeza. Para esto es necesario implementar un Sistema de Apoyo Gerencial, que en el caso de nuestro EPS se limita a la creación de un primer data mart académico orientado a necesidades de información de la escuela de cierncias y sistemas. El sistema debe estar orientado a brindar información interrelacionada para quienes tienen responsabilidades en el ámbito estratégico y táctico de la organización. El presente informe se limita a un área de la facultad de ingeniería de la universidad, a los requerimientos de información solicitados por dicha área como también a las herramientas disponibles Aproximación de la solución Para construir el data mart académico se consideró como punto de partida la información existente en las bases de datos de centro de cálculo de la facultad, en lo que a estudiantes de la escuela de sistemas se refiere. Para lograr la integración de estos tipos de sistemas se cuenta con un repositorio de datos preparado para tal fin. Este repositorio se creó bajo las características de un data warehouse. Para llevar adelante el desarrollo del sistema se utilizó la metodología de desarrollo y explotación de Data warehouses. 2

35 1.4. Organización del documento El presente documento está organizado en diferentes capítulos, los cuáles se describen a continuación. En el Capítulo 2 se realiza una introducción a Inteligencia de Negocios y Datawarehousing. En estas secciones se muestran los principios claves de estas tecnologías, para un mejor entendimiento del objetivo del proyecto, bajo qué plataforma se realiza, con qué herramientas conceptuales se cuenta, cómo se organizan e integran y cómo se utilizan estas herramientas para brindar información para la toma de decisiones. En el Capítulo 3 se expone el diseño conceptual de la solución, presentandose los diferentes diseños realizados para las estructuras que soportarán la información para la toma de decisiones, así como una breve descripción de las consideraciones a tomarse en cuenta para la estrategia de extracción, tranformación y carga de los datos hacia el data mart. En el Capítulo 4 se detalla el modelo de datos físico que soportará a los diferentes objetos que constituyen el data mart académico. Así también se hace un descripción de los procesos de ETL (extracción, transformación y carga hacia el data mart), y la plataforma tecnológica utilizada en la solución. Así también se presenta todos los aspectos referentes a la entrega de información a los usuarios finales del data mart. Se presentan la estructura de seguridad y también las plantillas de reportes que se han dejado creadas para que a partir de las mismas los diferentes usuarios pueden crear sus propios escenarios de análisis. 3

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37 2. INTELIGENCIA DE NEGOCIO, DEFINICIONES Y FUNDAMENTOS 2.1. Introducción Definición de inteligencia de negocio Inteligencia de negocio, es el proceso de obtener información sobre el negocio a partir de los datos existentes. En la era de la información, las organizaciones tienen a su disposición vastas cantidades de datos, recolectadas en sistemas transaccionales. Dichos sistemas, son esenciales para la operación del negocio. Disponer de datos no es lo mismo que disponer de información. Los datos se convierten en información cuando se pueden utilizar para responder a cuestiones del negocio, de tal manera que se pueda comprender mejor el funcionamiento del mismo. La inteligencia de negocio permite responder a tales cuestiones, por lo que los tomadores de decisiones de todos los niveles puedan responder rápidamente ante los cambios en el entorno de los negocios. Una vez resuelta la etapa de la automatización de los procesos operativos y cotidianos de las organizaciones, se cuenta con una invaluable fuente de información del negocio. Esta información es la que conforma el verdadero retorno de la inversión realizada. 5

38 La inteligencia de negocio es el proceso a través del cual es posible agrupar, resumir e interpretar esta información para medir el desempeño de la empresa contra sus metas y la industria donde compite Beneficios de la inteligencia de negocio Los principales beneficios que se puede obtener al implementar una solución de inteligencia de negocio en una organización son: Respuestas inmediatas a preguntas del negocio, que son básicas para la toma de decisiones. Integración de datos entre los diferentes sistemas de información existentes en la organización. Permite lograr una visión del futuro a través del análisis de datos históricos. Dar la libertad al tomador de decisiones para crear diferentes escenarios de análisis, sin la dependencia del área de tecnología. Lograr medir el desempeño de la organización en función de sus metas y la industria en donde compite. Las soluciones de inteligencia de negocio están orientadas a apoyar a las organizaciones para resolver sus necesidades de información en los tres niveles básicos: operativo, táctico y estratégico. De esta forma se logra crear un ambiente de trabajo en el que las decisiones de cualquier nivel son tomadas en base a información y conocimiento de la realidad que vive el negocio. 6

39 Figura 1. Niveles organizacionales en los que colabora la inteligencia de negocio Nivel Estratégico Nivel Táctico Análisis y control del desempeño empresarial. Control de métricas e Indicadores del Negocio. Consulta y análisis multidimensional. Analizar información de forma independiente. Nivel Operativo Reportes Operativos. Creación de informes de cualquier fuente de datos Información estratégica Está orientada principalmente a soportar la Toma de Decisiones de las áreas directivas para alcanzar la misión empresarial. Se caracteriza porque son sistemas sin carga periódica de trabajo y sin gran cantidad de datos, sin embargo, la información que almacenan está relacionada a un aspecto cualitativo más que cuantitativo, que puede indicar como operará la empresa ahora y en el futuro, el enfoque es distinto, pero sobre todo es distinto su alcance. Se asocia este tipo de información a los ejecutivos de primer nivel de las empresas. 7

40 Un punto importante es que la información estratégica toma grandes cantidades de datos de áreas relacionadas y no se enfoca específicamente hacia una sola, de ahí que las decisiones que puedan ser tomadas impactan directamente sobre toda la organización Información táctica Información que soporta la coordinación de actividades y el plano operativo de la estrategia, es decir, se plantean opciones y caminos posibles para alcanzar la estrategia indicada por la dirección de la empresa. Se facilita la gestión independiente de la información por parte de los niveles intermedios de la organización. Este tipo de información es extraída específicamente de una área o departamento de la organización, por lo que su alcance es local y se asocia a gerencias o subdirecciones Información técnico operacional Se refiere a las operaciones tradicionales que son efectuadas de modo rutinario en las empresas mediante la captura masiva de datos y Sistemas de Procesamiento Transaccional. Las tareas son cotidianas y soportan la actividad diaria de la empresa (contabilidad, facturación, almacén, presupuesto y otros sistemas administrativos). Tradicionalmente se asocian a las Jefaturas o Coordinaciones operativas o de tercer nivel. 8

41 2.2 Objetivo de la información El objetivo del usuario operativo es que se le facilite y automatice la operación de una función específica de la empresa; el de un estratega es maximizar la función de la empresa Usuarios El usuario es distinto incluso en la misma pirámide organizacional. Mientras los sistemas operativos tienen interfaces muy especializadas para un usuario que realiza una operación rutinaria, los usuarios estratégicos realizan consultas variadas y no previstas de la información, por lo que los sistemas deben ser sencillos y con toda la información disponible que cubra cualquier consulta requerida, de este caso el software final debe ser orientado a un usuario en particular y, por ende, deberá adecuarse al conocimiento que tenga sobre el tema Tipos de preguntas Las preguntas que responde un sistema operacional son referentes a las transacciones que se realizan diariamente y a nivel registro o suma de registros de un solo tipo. Un usuario operativo realiza frecuentemente preguntas sobre registros como pueden ser el estado actual de una factura, movimientos de un cliente, cantidad surtida por un proveedor, fecha del último movimiento de un distribuidor, etc. Las preguntas de un ejecutivo pueden también ser específicas, pero se orientan más a agrupamientos de datos como pueden ser totales por zona, promedios de clientes, tendencias de ventas e incluso pronósticos. Toda 9

42 esta información se encuentra de alguna forma en los almacenes operativos, pero lanzar una consulta como las ventas totales del año anterior puede implicar hasta días en resolverse y otro tiempo para publicar los datos. Un sistema organizado para resolver preguntas de ambos tipos en el menor tiempo posible es lo ideal Cantidad de datos Si un usuario procesa la información de las transacciones se mueve en el nivel registro. Si un usuario procesa información de entidades, se mueve en el nivel agrupamientos de registros, obviamente la cantidad de datos que se necesitan es distinta y debe ser un sistema diferente el que provea de esa información. Para que un director o gerente, quien necesita conocer las transacciones de toda una zona para tomar una decisión, pudiera analizar cierto comportamiento, serían necesarias muchas hojas de reportes con cientos de datos. El usuario operativo que necesita pocos registros no tiene mayor problema por recibir una hoja de reportes, pero el directivo si tendría problemas con una cantidad exagerada de papeles. Se necesitan sistemas que brinden no solo la cantidad ideal de información según el usuario, sino también que la entreguen en tiempos óptimos Introducción a Data warehouse y Data Mart Hoy en día las empresas cuentan en su mayoría con sus procesos automatizados, manejando gran cantidad de datos en forma centralizada y manteniendo sus sistemas en línea. En esta información descansa el conocimiento de la empresa, constituyendo un recurso corporativo primario y 10

43 parte importante de su patrimonio. El nivel competitivo alcanzado en las empresas les ha exigido desarrollar nuevas estrategias de gestión. En el pasado, las organizaciones fueron típicamente estructuradas en forma piramidal con información generada en su base fluyendo hacia lo alto; y era en el estrato de la pirámide más alto donde se tomaban decisiones a partir de la información proporcionada por la base, con un bajo aprovechamiento del potencial de esta información. Las empresas han reestructurado y eliminado estratos de estas pirámides y han autorizado a los usuarios de todos los niveles a tomar mayores decisiones y responsabilidades. Sin embargo, sin información sólida para ayudar y apoyar las decisiones, la automatización no tiene sentido. Esta necesidad de obtener información para una amplia variedad de individuos es la principal razón de negocios que conduce al concepto de Data warehouse. El énfasis no está sólo en llevar la información hacia lo alto sino a través de la organización, para que todos los empleados que la necesiten la tengan a su disposición [Sperley, 1999]. El DW (de ahora en adelante los términos Data warehouse, Datawarehousing, Warehouse, Almacén de Datos y DW son utilizados en forma indistinta) convierte entonces los datos operacionales de una organización en una herramienta competitiva, por hacerlos disponibles a los empleados que lo necesiten para el análisis y toma de decisiones. El objetivo del DW es el de satisfacer los requerimientos de información interna de la empresa para una mejor gestión. El contenido de los datos, la organización y estructura son dirigidos a satisfacer las necesidades de información de los analistas y usuarios tomadores de decisiones. El DW es el lugar donde la gente puede acceder a sus datos. 11

44 El DW puede verse como una bodega donde están almacenados todos los datos necesarios para realizar las funciones de gestión de la empresa, de manera que puedan utilizarse fácilmente según se necesiten. Los sistemas transaccionales son dinámicos, constantemente se encuentran actualizando datos. Analizar esta información puede presentar resultados distintos en cuestión de minutos, por lo que se deben extraer y almacenar fotografías de datos (snapshots, en inglés), para estos efectos, con la implicancia de un consumo adicional de recursos de cómputo. Llevar a cabo un análisis complejo sobre un sistema transaccional, puede resultar en la degradación del sistema, con el consiguiente impacto en la operación del negocio. Los almacenes de datos (o Data warehouse) generan bases de datos tangibles con una perspectiva histórica, utilizando datos de múltiples fuentes que se fusionan en forma congruente. Estos datos se mantienen actualizados, pero no cambian al ritmo de los sistemas transaccionales. Muchos data warehouses se diseñan para contener un nivel de detalle hasta el nivel de transacción, con la intención de hacer disponible todo tipo de datos y características, para reportar y analizar. Así un data warehouse resulta ser un recipiente de datos transaccionales para proporcionar consultas operativas, y la información para poder llevar a cabo análisis multidimensional. De esta forma, dentro de un data warehouse existen dos tecnologías que se pueden ver como complementarias, una relacional para consultas y una multidimensional para análisis [Sperley, 1999]. Puede considerarse que el modelo relacional en el cual se basa OLTP - Procesamiento Transaccional en Línea (OnLine Transational Procesing, en ingles), tiene como objetivo mantener la integridad de la información (relaciones 12

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