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CIS1310IS09 ATENEA: MODELO TECNOLÓGICO PARA APOYAR LA INTELIGENCIA
COMPETITIVA EN LA EMPRESA CODENSA S.A. ESP.
KATERIN LORENA BEJARANO SERNA ALISSON FABIANA RODRIGUEZ BELTRAN
PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE INGENIERIA
CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMAS BOGOTÁ, D.C.
2013
Pontificia Universidad Javeriana Memoria de Trabajo de Grado–Aplicación Práctica
Páginai Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.0 – 12/03/2008
CIS1310IS09
ATENEA: Modelo tecnológico para apoyar la Inteligencia Competitiva en la empresa CODENSA S.A. ESP.
Autor(es): Katerin Lorena Bejarano Serna
Alisson Fabiana Rodríguez Beltrán
MEMORIA DEL TRABAJO DE GRADO REALIZADO PARA CUMPLIR UNO DE LOS REQUISITOS PARA OPTAR AL TITULO DE INGENIERO DE
SISTEMAS
Director Julio Ernesto Carreño Vargas
Jurados del Trabajo de Grado Javier López
Efraín Ortiz Página web del Trabajo de Grado
http://pegasus.javeriana.edu.co/~CIS1310IS09/
PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE INGENIERIA
CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMAS BOGOTÁ, D.C.
Mayo, 2013
Ingeniería de Sistemas ISTAR - CIS1310IS09
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PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA
FACULTAD DE INGENIERIA CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMAS
Rector Magnífico
Joaquín Emilio Sánchez García S.J.
Decano Académico Facultad de Ingeniería
Ingeniero Jorge Luis Sánchez Téllez
Decano del Medio Universitario Facultad de Ingeniería
P. Antonio José Sarmiento Nova S.J.
Director de la Carrera de Ingeniería de Sistemas
Ingeniero Germán Alberto Chavarro Flórez
Director Departamento de Ingeniería de Sistemas
Ingeniero Rafael Andrés González Rivera
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Artículo 23 de la Resolución No. 1 de Junio de 1946
“La Universidad no se hace responsable de los conceptos emitidos por sus alumnos en sus proyectos de grado. Sólo velará porque no se publique nada contrario al dogma y la moral católica y porque no contengan ataques o polémicas puramente personales. Antes bien, que se vean en ellos el anhelo de buscar la verdad y la Justicia”
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AGRADECIMIENTOS
Agradecimiento de Katerin Bejarano
A mi mamá Lola Serna, a mi papá Jairo Bejarano y a mi hermana Estefany Bejarano, gracias
por el cariño y apoyo incondicional que siempre he recibido de ustedes, con el cual he
logrado culminar con esfuerzo, mi carrera profesional, y sin ustedes no sería posible. Al
término de esta etapa de mi vida, quiero expresar un profundo agradecimiento a mi novio por
impulsarme a seguir con firmeza mis metas y por colaborarme en todo y a mi cuñado John
Rodríguez quién siempre estuvo dispuesto a enseñarme y ayudarme en todo. A mis tíos y
primos gracias por su cariño y compañía. Y a mis compañeros quienes hicieron de estos años
un tiempo de enseñanza y alegrías y en especial quiero agradecer a Alisson Rodríguez por ser
mi amiga de estudio y de aventuras, por estar siempre conmigo.
Por último y el más importante, agradezco a Dios por las bendiciones que día a día me da,
haciendo que todo lo que he llegado a pensar que es imposible se haga posible. Por
demostrarme en todos estos años que es un Dios fiel. Así que hoy culmino uno de mis más
grandes anhelos y metas en mi vida, para ustedes mi familia y para ti… MI DIOS.
Agradecimientos de Alisson Rodríguez
Durante esta larga etapa, los tropiezos y triunfos vividos fueron puntos que marcaron mi vida
profundamente, en los cuales logre reconocer cada vez más mis verdaderos objetivos. A lo
largo de esta confrontación siempre existió alguien que me ofreció el valor, la tolerancia y la
sabiduría para dar lo mejor de mí, éste alguien es Jesucristo, quien me guio por este camino y
por lo cual le agradezco a él todo lo vivido y lo que hay por vivir.
Agradezco a toda mi familia por los consejos y las críticas realizadas, ya que sin ellas no
hubiera logrado llegar a este punto tan importante. A Katerin Bejarano, quien ha sido mi
confidente todos estos años y a la cual aprecio mucho por todo lo que me ha ayudado.
Especialmente quiero dar gracias a mis padres quienes, a pesar de todas mis indecisiones,
siempre me han ofrecido su apoyo y confianza incondicional, lo cual ha sido parte vital de mi
crecimiento como persona y profesional.
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Contenido
INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 1
I - DESCRIPCION GENERAL DEL TRABAJO DE GRADO ............................... 2 1. OPORTUNIDAD, PROBLEMÁTICA, ANTECEDENTES ..................................................... 2
1.1 Descripción del contexto ............................................................................................... 2 1.2 Formulación del problema que se resolvió ................................................................... 2 1.3 Justificación ................................................................................................................... 3 1.4 Impacto Esperado .......................................................................................................... 4
2. DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO .................................................................................... 5 2.1 Visión global .................................................................................................................. 5 2.2 Objetivo general ............................................................................................................ 5 2.3 Fases Metodológicas o conjunto de objetivos específicos ............................................ 5 2.4 Método que se propuso para satisfacer cada fase metodológica .................................. 6
II - MARCO TEÓRICO ............................................................................................. 8 1. MARCO CONTEXTUAL ................................................................................................ 8 2. MARCO CONCEPTUAL .............................................................................................. 11
III – DESARROLLO DEL TRABAJO ................................................................... 27 1. DEFINICIÓN DE REQUERIMIENTOS DEL NEGOCIO ..................................................... 31
1.1 Recolección de Información Básica de los Procesos de Negocio ............................... 32 1.2 Identificación de Temas Analíticos ............................................................................. 33 1.3 Definición de Matriz de Procesos/Dimensiones (Bus Matrix) .................................... 37 1.4 Priorización de Procesos ............................................................................................ 38
2. DISEÑO DE LA ARQUITECTURA TÉCNICA ................................................................. 39 3. MODELAMIENTO DIMENSIONAL ............................................................................... 42
3.1 Elegir el proceso de negocio ....................................................................................... 42 3.2 Establecer el nivel de granularidad ............................................................................ 42 3.3 Identificar medidas, tablas de dimensión y tablas de hechos ..................................... 43 3.3.1 Modelo de Calidad de Servicio – Proceso de Ajustes .............................................. 44 3.3.2 Modelo Cliente - Proceso de PQR ........................................................................... 44 3.3.3 Modelo Saldo Disputa – Proceso de Ajustes ............................................................ 44 3.3.4 Modelo Reclamo - Proceso de PQR ......................................................................... 45 3.4 Trazabilidad entre modelos y procesos de negocios ................................................... 45 3.5 Definición de Cubos OLAP ......................................................................................... 46 3.5.1 Cubo Atenea Clientes ............................................................................................... 46 3.5.2 Cubo Atenea Reclamos ............................................................................................. 48 3.5.3 Cubo Atenea Saldo Disputa...................................................................................... 50
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3.5.4 Cubo Atenea Calidad Servicio ................................................................................. 51
4. SELECCIÓN DE PRODUCTOS ...................................................................................... 53 4.1 Herramientas ETL ....................................................................................................... 53 4.2 Base de Datos .............................................................................................................. 54
5. DISEÑO FÍSICO ......................................................................................................... 55 5.1 Definición de estándares del entorno .......................................................................... 55 5.2 Definición de estrategia de gestión del cambio .......................................................... 56 5.3 Definición de estrategia de índices ............................................................................. 57 5.4 Definición de estrategia de particionamiento ............................................................. 57
6. DISEÑO DEL SISTEMA DE EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA (ETL) ........... 58 6.1 Definición de tipo de archivos aceptados ................................................................... 60 6.2 Definición del proceso de extracción y limpieza ......................................................... 60 6.3 Definición proceso de transformación ........................................................................ 62 6.4 Definición proceso de carga ....................................................................................... 64
7. ESPECIFICACIÓN DE LA APLICACIÓN ANALÍTICA Y CONSTRUCCIÓN DE ANÁLISIS .... 65 7.1 Establecer listado de herramientas ............................................................................. 66 7.2 Establecer estándares .................................................................................................. 66 7.3 Selección de la herramienta ........................................................................................ 67 7.4 Construcción de Análisis para el proceso PQR .......................................................... 68
8. PRUEBAS Y DESPLIEGUE .......................................................................................... 74 8.1 Pruebas ........................................................................................................................ 74 8.2 Despliegue ................................................................................................................... 75 8.2.1 Aceptación del Cliente .............................................................................................. 75 8.2.2 Análisis de encuestas ................................................................................................ 76
IV - RESULTADOS Y REFLEXIÓN SOBRE LOS MISMOS ............................. 78
V – CONCLUSIONES, RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS ..... 79 1. CONCLUSIONES ........................................................................................................ 79 2. RECOMENDACIONES ................................................................................................. 80
3. TRABAJOS FUTUROS ................................................................................................. 80
VI - REFERENCIAS Y BIBLIOGRAFÍA .............................................................. 81 1. REFERENCIAS ........................................................................................................... 81 2. BIBLIOGRAFÍA .......................................................................................................... 83
VII - ANEXOS ........................................................................................................... 86 ANEXO 1. GLOSARIO .................................................................................................... 86
ANEXO 2. POST-MORTEM ............................................................................................ 87 1. Metodología propuesta vs. Metodología realmente utilizada. ............................... 87
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2. Actividades propuestas vs. Actividades realizadas. ............................................... 88 3. Efectividad en la estimación de tiempos del proyecto ............................................ 90 4. Costo estimado vs. Costo real del proyecto ........................................................... 91 5. Efectividad en la estimación y mitigación de los riesgos del proyecto. ................. 92
ANEXO 3. DIAGRAMAS DE LA EMPRESA CODENSA ................................................... 97 ANEXO 4. DOCUMENTO VISIÓN ................................................................................... 97
ANEXO 5. DOCUMENTO SAD (SOFTWARE ARCHITECTURE DOCUMENT) ..................... 97 ANEXO 6. DOCUMENTO SRS (SOFTWARE REQUIREMENTS SPECIFICATION) ................ 97
ANEXO 7. DOCUMENTO AUXILIAR DEL SRS ................................................................ 97 ANEXO 8. ANÁLISIS IMPLEMENTADOS ......................................................................... 97
ANEXO 9. INFORME DE PRUEBAS ................................................................................. 98 ANEXO 10. ENCUESTA DE ACEPTACIÓN ....................................................................... 98
ANEXO 11. REQUERIMIENTOS ESTRATÉGICOS ............................................................. 98
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ABSTRACT From the needs presented in the Customer Relations Department at CODENSA Company
S.A. ESP, concerning knowledge management, specifically in the Competitive Intelligence
process [4], the Kimball methodology [27] was applied as a basis to support the stages of this
process. Thus, the ATHENA technological model is presented as a set of solutions focused
on promoting the production of competitive advantages within the business processes in the
department and later on the organization.
RESUMEN
A partir de las necesidades presentadas en el Departamento Relación Cliente de la empresa
CODENSA S.A. ESP, referentes a la gestión del conocimiento, específicamente en el proceso
de la Inteligencia Competitiva [4], se aplicó la metodología de Kimball [27] como base para
sustentar y apoyar las etapas de este proceso. Es así como el modelo tecnológico ATENEA,
se presenta como un conjunto de soluciones enfocadas en promover la producción de ventajas
competitivas dentro de los procesos de negocios del departamento y posteriormente de la
organización.
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RESUMEN EJECUTIVO
El Departamento de Relación Cliente de CODENSA, empresa comercializadora y
distribuidora de energía de Bogotá y Sabana, implementa el proceso de Inteligencia
Competitiva, en el cual se presentaban dificultades relacionadas con la administración,
control y aprovechamiento de la información, como las que se describen a continuación:
• La información requerida se encontraba en diferentes sitios web para lo cual era
necesario dedicar mucho tiempo en la consolidación de la información relevante para
el negocio. Este proceso generaba un carga de trabajo adicional ya que se realizaba
manualmente.
• En ocasiones la información necesaria para hacer Inteligencia Competitiva provenía
de fuentes no confiables.
• No poseían un sistema que les permitiera analizar los datos, en el cual hicieran uso
eficiente y eficaz de la información recolectada.
• Existía poca flexibilidad en el Benchmarking y Briefing.
Es importante resaltar que todo el proceso de Inteligencia Competitiva que se llevaba a cabo
en el departamento se hacía manualmente haciendo que esta labor fuera tediosa y no
explotara al máximo la información obtenida de los competidores.
El trabajo de grado realizado permitió que el Departamento Relación Cliente obtuviera un
modelo tecnológico que apoya el proceso de Inteligencia Competitiva, la cual impulsa el
desarrollo tecnológico y la gestión del conocimiento, factores importantes y necesarios para
la evolución de la empresa.
El desarrollo del trabajo de grado se enfocó en cómo a partir de una metodología basada en la
Inteligencia de Negocios, en este caso la metodología de Kimball [32], fue posible
implementar el proceso de Inteligencia Competitiva, donde la principal relación entre éstas se
aprecia desde dos perspectivas:
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• La primera corresponde a cómo a partir de la identificación de competidores y del
estado del entorno se logran definir cuales factores del mercado (comercial,
tecnológico, etc.) son viables para el progreso de la organización, los cuales se deben
evaluar frente al estado de los procesos de negocio internos, ya que éstos definirán la
factibilidad de la aplicación de las estrategias competitivas que permitan cumplir los
objetivos de progreso en el mercado.
• La segunda perspectiva parte del conocimiento interno de la organización, el cual
permite identificar posibles mejorías en la ejecución de los procesos de negocio
promoviendo la producción de propuestas de innovación. De esta forma, la
implantación de nuevas propuestas impulsa y fomenta la aplicación de nuevas
estrategias competitivas que soporten las actividades de la empresa a nivel del
mercado objetivo.
La selección de la metodología fue basada en factores relacionados con el alcance de
integración de datos dentro de la organización y el tiempo de implementación que ésta
implicaba. La aplicación de IC se definió únicamente dentro del Departamento de Relación
Cliente, para lo cual la metodología de Kimball permitió realizar un diseño adecuado en un
tiempo factible de acuerdo al alcance y las restricciones del proyecto.
A partir de esta selección se llevó a cabo una integración entre ésta y el proceso de
Inteligencia Competitiva, la cual permitió la implantación de ésta última en los procesos de
negocios del departamento. Una vez realizadas las actividades de contextualización sobre el
mercado energético y la empresa CODENSA, se definieron los temas analíticos
(requerimientos estratégicos) percibidos en las necesidades presentadas por el cliente Julián
Arias, profesional Senior del departamento Relación Cliente.
Se definieron los modelos dimensionales correspondientes a cada uno de los requerimientos,
para lo cual se llevó a cabo la priorización de los procesos de negocios, que permitió
seleccionar el proceso a ser implementado en el prototipo. Para la construcción del prototipo
se llevaron a cabo actividades relacionadas con el diseño y desarrollo del sistema ETL
(Extracción, Transformación y Carga de datos) y la selección de una herramienta analítica de
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código abierto que permitió llevar a cabo las etapas de análisis de datos estratégicos, con el
fin dar soporte a la toma de decisiones dentro del departamento.
Se diseñaron cubos de datos OLAP (On-line Analytical Processing ) [50] para cada uno de
los modelos dimensionales, los cuales fueron de gran ayuda para realizar consultas complejas
en las cuales se utilizan agregaciones debido a que el tiempo de respuesta es muy eficiente y
de fácil utilización. Éstos se encuentran enfocados en el análisis de datos lo cual sustentó una
de las etapas más importantes del proceso de Inteligencia Competitiva, y permitió a los
usuarios diseñar consultas sobre grandes cantidades de datos, proporcionando respuestas a
preguntas vitales del negocio referentes a los indicadores de rendimiento clave más
importantes para el departamento.
Para el proceso de pruebas del prototipo se llevaron a cabo pruebas de aceptación con el
cliente, las cuales a partir de encuestas diseñadas se arrojaron resultados satisfactorios que
ratificaron el cumplimiento de los objetivos propuestos y las expectativas del cliente.
El modelo tecnológico permitió realizar un mejor análisis de información y gestión de la
misma, garantizando además, la confiabilidad de los datos durante las fases de obtención,
análisis de información y difusión de resultados del proceso de IC. Al implementar el modelo
en el departamento se logró mejorar la eficiencia y eficacia del proceso de IC que se llevaba a
cabo, permitiendo: entrega oportuna de reportes de análisis de la información, toma de
decisiones, planes de acción oportunos, mejoramientos en los acuerdos de nivel de servicio en
las empresas colaboradoras (Contratistas) o servicios tercerizados, contingencia o backup de
la información relevante de sus competidores y comparación de las mejores prácticas
adoptadas entre diversas empresas del sector que manejan la misma segmentación de clientes.
La pregunta generadora: ¿Cómo se podría apoyar la ejecución del proceso de Inteligencia
Competitiva dentro del Departamento Relación Cliente de la empresa CODENSA
comercializadora y distribuidora de energía?, se logró responder por medio los productos
finales del desarrollo del trabajo de grado, donde el modelo tecnológico ATENEA,
fundamentado en los procesos de negocio del departamento y la implantación de un prototipo
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funcional enfocado en el proceso PQR, ofreció las herramientas necesarias para la
implementación del proceso de Inteligencia Competitiva.
El objetivo general propuesto: “Elaborar un modelo tecnológico que permita apoyar el
proceso de Inteligencia Competitiva en el Departamento de “Relación Cliente” de la empresa
CODENSA S.A. ESP.”, se cumplió satisfactoriamente puesto que el resultado final cumplió
las expectativas del cliente y de los objetivos específicos definidos para el trabajo de grado.
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INTRODUCCIÓN
La Inteligencia Competitiva es un proceso que se basa en la obtención, análisis, interpretación
y difusión de información de valor estratégico sobre la industria y los competidores, que se
transmite a los responsables de la toma de decisiones en el momento oportuno. Este proceso
hace parte de la gestión del conocimiento de una organización, donde sus resultados son los
principales recursos de apoyo para la dirección estratégica, y definen las acciones que la
organización debe realizar a partir del estado de su entorno [8].
En el Departamento de Relación Cliente de CODENSA, empresa comercializadora y
distribuidora de energía de Bogotá y Sabana, se está implementando el proceso de
Inteligencia Competitiva (IC). Sin embargo, durante la ejecución de este proceso se ha
presentado algunas problemáticas relacionadas con la administración, control y
aprovechamiento de la in-formación. Dadas estas falencias en el manejo de la información,
surge la pregunta:
¿Cómo se podría apoyar la ejecución del proceso de Inteligencia Competitiva dentro del
Departamento Relación Cliente de la empresa CODENSA comercializadora y distribuidora
de energía?
Como respuesta a la pregunta anterior, ATENEA se presenta como un modelo tecnológico
que apoya el proceso de IC a partir de un prototipo enfocado en la etapa de obtención,
análisis de información y difusión de resultados, el cual proporcionará las bases estratégicas
para una exitosa ejecución del proceso dentro del Departamento Relación Cliente, el cual
logrará obtener múltiples beneficios enfocados en la eficiencia y eficacia, como lo son:
entrega oportuna de reportes de análisis de la información, toma de decisiones, planes de
acción oportunos, mejoramientos en los acuerdos de nivel de servicio en las empresas
colaboradoras (Contratistas) o servicios tercerizados, contingencia o backup de la
información relevante de sus competidores y comparación de las mejores prácticas adoptadas
entre diversas empresas del sector que manejan la misma segmentación de clientes.
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I - DESCRIPCION GENERAL DEL TRABAJO DE GRADO
1. Oportunidad, Problemática, Antecedentes 1.1 Descripción del contexto
El mercado de energía eléctrica ha tenido cambios afectando la manera de venta y como son
proporcionados los servicios. Esto ha llevado a una desregulación y a una completa reestructuración
del sector energético. Actualmente empresas que tienen participación en sistemas de generación,
transmisión y distribución, no son las únicas que compran y venden energía eléctrica en los
mercados mayoristas sino también los comercializadores de energía, quienes por lo general no son
propietarios de ningún elemento de la estructura tradicional de los sistemas eléctricos. En síntesis
debido a la libertad de venta y compra de energía, se han incrementado la cantidad de competidores
en este mercado. La reestructuración del mercado eléctrico ha creado un ambiente competitivo para
la comercialización de la electricidad y han surgido como uno de los actores fundamentales en los
emergentes mercados competitivos.
En este entorno de negocio tan competitivo en el que participan empresas de todos los tamaños y
sectores de Colombia, el desarrollo tecnológico y la difusión del comercio global, el ambiente de
negocios ha cambiado más deprisa, ocasionando que al momento de tomar decisiones estratégicas
se requiera de información precisa y detallada ya que hoy en día, una decisión equivocada llega
incluso a causar que la compañía salga del mercado. Una empresa que desee mantenerse y crecer en
el mercado busca adquirir ventajas competitivas sostenibles que a los ojos de los clientes y
consumidores representen un beneficio adicional en el servicio que reciben.
Hoy en día es necesario saber dónde y con quién se compite, cómo dirigir el rumbo de la compañía
y cómo mantener ventajas sobre la competencia (ventajas competitivas), todo esto se logra por
medio del proceso de la Inteligencia Competitiva. [7]
1.2 Formulación del problema que se resolvió
El Departamento de Relación Cliente de CODENSA, empresa comercializadora y distribuidora de
energía de Bogotá y Sabana, implementa el proceso de Inteligencia Competitiva, el cual le permite
diseñar estrategias de negocios teniendo como base de conocimiento e información el monitoreo o
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vigilancia del estado de su entorno [2] [3]. Sin embargo, durante la ejecución de este proceso se
habían presentado problemas relacionados con la administración, control y aprovechamiento de la
información, como los que se describen a continuación:
• La información requerida se encontraba en diferentes sitios web para lo cual era necesario
dedicar mucho tiempo para la consolidación de la información relevante para el negocio.
Este proceso consumía mucho tiempo y esfuerzo ya que se realizaba manualmente.
• En ocasiones la información necesaria para hacer Inteligencia Competitiva provenía de
fuentes no confiables.
• No poseían un sistema que les permitiera analizar los datos en el cual hicieran uno eficiente
y eficaz de la información recolectada.
• Había poca Flexibilidad en el Benchmarking y Briefing.
1.3 Justificación
El desarrollo del trabajo de grado generó un aporte esencial para uno de los escenarios que la
Pontificia Universidad Javeriana pretende abordar dentro de su misión para la resolución de la
problemática: La deficiencia y la lentitud en el desarrollo científico y tecnológico [6].
El trabajo de grado realizado permitió que el Departamento Relación Cliente obtuviera un modelo
tecnológico que apoye el proceso de Inteligencia Competitiva, la cual impulsa el desarrollo
tecnológico y la gestión del conocimiento, factores importantes y necesarios para la evolución de la
empresa. El modelo tecnológico permitió realizar un mejor análisis de información y gestión de la
misma, garantizando además, la confiabilidad de los datos durante las fases de obtención, análisis
de información y difusión de resultados del proceso de IC.
Al implementar el modelo en el departamento se logró mejorar la eficiencia y eficacia del proceso
de IC que se llevaba a cabo, permitiendo: entrega oportuna de reportes de análisis de la
información, toma de decisiones, planes de acción oportunos, mejoramientos en los acuerdos de
nivel de servicio en las empresas colaboradores (Contratistas) o servicios tercerizados, contingencia
o backup de la información relevante de sus competidores y comparación de las mejores prácticas
adoptadas entre diversas empresas del sector que manejan la misma segmentación de clientes.
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Los modelos dimensionales diseñados que conforman el modelo tecnológico, plasmaron cada uno
de los requerimientos estratégicos de los procesos de Ajustes y PQR del departamento, donde a
partir de un mapeo profundo de la información recolectada desde los sistemas fuentes hacia la base
de datos del negocio, se permitió a los usuarios realizar la selección de información estratégica
pertinente. A partir de los cubos de datos implementados, los usuarios lograron crear consultas
sobre grandes cantidades de datos, lo cual proporcionó respuestas a preguntas vitales del negocio
referentes a los indicadores de rendimiento clave más importantes para el departamento.
1.4 Impacto Esperado
ATENEA es un modelo tecnológico que logra generar un impacto a corto plazo, y se espera que
también lo logre a mediano y largo plazo, ya que éste es la base de conocimiento para próximos
proyectos o trabajos de grado. ATENEA es un conjunto de modelos con un prototipo de software
enfocado en el proceso de IC dando hincapié en su ejecución dentro del Departamento de Relación
Cliente de la empresa CODENSA proporcionando toda la información de valor para el
departamento. A mediano y largo plazo se espera que este modelo sea complementado por medio de
un framework, el cual se encargue de ofrecer los recursos necesarios para apoyar el proceso dentro
de diversas empresas además de las enfocadas en la venta o comercialización de energía.
Ya que ATENEA ofrece apoyo al proceso de IC dentro del ámbito de dirección estratégica del
Departamento de Relación Cliente de CODENSA, se espera que sea ampliado y enriquecido con
información relevante de otros entornos para que sea implado en más departamentos de la empresa.
Adicionalmente, se espera que la aplicación del modelo se realice en múltiples mercados, no sólo el
energético, ya que es preciso mencionar que la estructura del trabajo de grado permite adaptar
diferentes enfoques dentro de la Inteligencia Comercial hacia la competencia. Esto permitirá el
desarrollo de avances en los mercados de Colombia mundialmente, generando así un gran impacto
de crecimiento en muchos sectores económicos.
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2. Descripción del Proyecto 2.1 Visión global
ATENEA es un modelo tecnológico que apoyó el proceso de Inteligencia Competitiva a partir de un
prototipo enfocado en la etapa de obtención, análisis de información y difusión de resultados para la
exitosa ejecución del proceso dentro del “Departamento Relación Cliente”. El desarrollo de este
trabajo de grado fue basado según la metodología de Kimball la cual fue enriquecida con elementos
importantes del proceso de Inteligencia Competitiva y a partir de esto se construyeron modelos
dinámicos para los procesos de Ajustes y PQR del departamento “Relación Cliente” y del cual fue
seleccionado PQR para implementar un prototipo funcional de Inteligencia Competitiva para éste,
el cual hace uso de ETL, Datamarts, y análisis de datos.
2.2 Objetivo general
Elaborar un modelo tecnológico que permita apoyar el proceso de Inteligencia Competitiva en el
Departamento de “Relación Cliente” de la empresa CODENSA S.A. ESP.
2.3 Fases Metodológicas o conjunto de objetivos específicos
Las fases metodológicas que se manejaron para el desarrollo de este proyecto se describen a
continuación.
Fase 1: Exploración contextual
Esta fase fue alineada de acuerdo al siguiente objetivo específico: Caracterizar los procesos del
Departamento Relación Cliente de la empresa CODENSA, contextualizándolos en la Inteligencia
Competitiva (IC). Principalmente se realizaron actividades referentes a la búsqueda de información
y contextualización de los temas correspondientes a los procesos del departamento e Inteligencia
Competitiva, con el fin de comprender las bases y las fronteras conceptuales del proyecto.
Fase 2: Concepción
Esta fase fue definida de acuerdo al siguiente objetivo específico: Identificar los requerimientos
estratégicos que se alinean a las necesidades presentadas en los procesos del Departamento de
Relación Cliente de CODENSA.
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Para el desarrollo de esta fase se realizaron actividades de recolección y análisis de las necesidades
del departamento enfocadas en los datos e información que en éste se utilizan y que podrían ser de
gran importancia en la identificación de ventajas competitivas en el mercado.
Fase 3: Elaboración
Esta fase fue alineada de acuerdo al siguiente objetivo específico: Diseñar los modelos de datos,
extracción, y análisis que soporten el modelo tecnológico que apoya las etapas de obtención,
análisis de información y difusión de resultados del proceso de IC en el Departamento de Relación
Cliente de CODENSA. Durante esta fase se realizaron actividades relacionadas con el análisis de
los requerimientos recolectados en la fase anterior y el diseño de la arquitectura y modelos
correspondientes a la metodología utilizada.
Fase 4: Construcción
Esta fase fue alineada de acuerdo al siguiente objetivo específico: Implementar los modelos de un
proceso del core del Departamento de Relación Cliente de CODENSA. Durante ésta se realizaron
actividades asociadas al despliegue de cada uno de los componentes de extracción, datos y análisis,
diseñados en la fase anterior, junto a las pruebas correspondientes con el usuario.
2.4 Método que se propuso para satisfacer cada fase metodológica
Para cada fase metodológica fue necesario aplicar un conjunto de métodos que permitieran
estructurar las actividades y productos finales que se esperaban.
1. Exploración contextual: Para esta fase se propuso utilizar la metodología cualitativa, la cual
se basa en el análisis profundo no-matemático de datos descriptivos. A partir de ésta se
identificaron las principales características de los procesos del Departamento Relación
Cliente de CODENSA.
2. Concepción: Esta fase se basó en la etapa de Elaboración del Proceso Unificado de Rational
(RUP), la cual permite identificar los requerimientos esenciales los cuales definen las
principales características que el modelo tecnológico presenta respecto al proceso de IC.
3. Elaboración: Para el diseño de los modelos de datos, extracción y análisis de los procesos
del Departamento Relación Cliente enfocados en IC, se utilizó la metodología de Kimball
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[14], con la cual se logró dimensionar las estructuras de datos pertinentes para el diseño del
modelo tecnológico.
4. Construcción: Esta fase se enfocó en la construcción de un prototipo encargado de cumplir
con la etapa de obtención, análisis de información y difusión de resultados del proceso de IC
aplicados al proceso seleccionado del Departamento Relación Cliente. Para lo cual se optó
por utilizar la metodología de Kimball [14], con el fin abarcar las principales actividades del
desarrollo y despliegue en esta etapa.
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II - MARCO TEÓRICO
1. Marco Contextual Para el trabajo de grado que se propone, se abarcará el concepto de Inteligencia Competitiva
aplicada a la empresa comercializadora y distribuidora de energía CODENSA, dentro del
contexto actual de Colombia. A partir de este concepto se han presentado varios estudios que
definen y justifican la importancia del proceso de IC para las organizaciones, sin embargo,
éstos han sido enfocados en la ejecución del proceso dentro de un contexto no específico sin
tener en cuenta muchas de las condiciones a las cuales se ven sometidas las organizaciones.
Uno de los estudios mencionados se presenta en el artículo titulado: “The Internal and
External Communication of Intelligence and the Competitive Intelligence Process: The Case
of the Higher Educational Sector in Serbia” [10], el cual destaca la importancia de tener en
cuenta la comunicación interna y externa de la empresa para el proceso de la Inteligencia
Competitiva (IC). La parte interna de la IC se define como la transferencia y compartición de
información dentro de la organización y la parte exterior de la transferencia y el intercambio
de inteligencia entre los competidores. Entender la IC dentro de una organización puede
ayudar a las empresas a ser más competitivas y más eficaces. Otro artículo titulado:
“Empirical study on E-Commerce influences to competitive intelligence” [11], afirma que el
desarrollo del comercio electrónico trae nuevos temas para la investigación de Inteligencia
Competitiva. Por esto indagar sobre las influencias del comercio electrónico en la IC, permite
generar un mayor apoyo a la planificación e implementación de ésta en las empresas.
En el estudio titulado: “Analysis on the competitive intelligence in Business Management”
[12], se abarca la temática sobre la Inteligencia Competitiva (IC), en donde la describe como
la práctica de la recolección y análisis de información sobre los competidores con el fin de
obtener una ventaja en el mercado. Postula que la IC ofrece una ventaja estratégica para las
empresas en el momento en que ellas quieran tomar decisiones mejor informadas.
Inteligencia Competitiva en el mundo
El impacto de la globalización ha sido tan importante que muchos países han desarrollado
programas de Inteligencia Competitiva, con el fin de proporcionar el entorno necesario que
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permita desarrolla nuevos y mejorados negocios que conlleven a un crecimiento sostenible y
una sociedad con una mejor calidad de vida. En los países desarrollados, y especialmente en
Estados Unidos y norte de Europa, el desarrollo de Inteligencia Competitiva se inició en
1980, y se dice que Estados Unidos ha sido la cuna de la IC.
Debido al auge y la necesidad de implementar la Inteligencia Competitiva en las empresas, en
diferentes países la realización de este proceso se ha desarrollado en múltiples formas como,
por ejemplo, Francia donde una de las fases que llevan a cabo es el análisis de las áreas
tecnológica, comercial, jurídica, y financiera. En este país se creó un programa nacional de
Inteligencia Competitiva en el cual consistió primeramente en divulgar los conceptos
relacionados con la IC, luego se centró en el desarrollo de la competitividad, y por último la
utilización de la Inteligencia Competitiva para desarrollar la cooperación internacional y
generar vínculos con empresas extranjeras.
En Indonesia, el proceso de la Inteligencia Competitiva es similar al de Francia, ya que es un
programa educativo especializado a largo plazo, pero que posee un inconveniente para el
completo desarrollo de IC que es el acceso a la información a través de Internet, y los costos
de información. China involucra al Estado en el desarrollo de la Inteligencia Competitiva
junto a una modalidad diferente de asociación público-privada. Allí mismo se impulsa un
modelo que está relacionado con empresas que quieren dejar el sistema de “copia” y pasar a
la innovación.
En Tailandia o Filipinas, la Inteligencia Competitiva está estrechamente unida a la Vigilancia
Tecnológica, la cual consiste en el análisis de tecnologías disponibles capaces de intervenir
en nuevos productos o procesos. Los países anglosajones están orientados hacia el enfoque
estadounidense, en donde se inclinan por el desarrollo de las empresas, los mercados y en el
conocimiento de los competidores. Francia también cuenta con este enfoque y a su vez con
un sistema nacional que defiende los intereses franceses en el sistema internacional, pero que
también promueve la reindustrialización regional.
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Adicionalmente, se observa que la aplicación de este proceso ha empezado a ser utilizado
por empresas colombianas, por ejemplo, por medio de Ruta N (Centro de Innovación y
Negocios de Medellin) [56], corporación creada por la alcaldía de Medellín, UNE y EPM.
Mediante ésta se han apoyado empresas como: Kauel (Desarrolladora de imágenes y
metodologías 3D), Fabricato (Productora y comercializadora de Textiles), Edatel (Empresa
de Telecomunicaciones) y Argos (Productora y Comercializadora de Cemento y Concreto).
Empresa CODENSA
En la década de los 90, la antigua Empresa de Energía de Bogotá pasaba por una crisis
financiera generada por el elevado servicio de la deuda, causado esencialmente por la
construcción de El Guavio y el Régimen Tarifario de 1990-1995, que obligó a la empresa a
suministrar el servicio a precios por debajo de sus costos. Por lo anterior, el 100% de los
ingresos cubrían únicamente el 80% de los intereses de la deuda en el cual se veía
imposibilitada de cumplir con sus obligaciones técnicas y financieras.
De acuerdo con la Ley y antes de realizar la capitalización se separaron los negocios en:
Generación, Transmisión y Distribución de energía, correspondientes a las siguientes tres
empresas independientes: Emgesa para manejar el negocio de generación, CODENSA para
manejar el negocio de distribución y comercialización y la nueva EEB que conservó el
negocio de transmisión. El 23 de octubre de 1997, CODENSA comenzó a gestionar como
empresa distribuidora y comercializadora de energía para Bogotá, 94 municipios de
Cundinamarca, 1 de Boyacá y 1 de Tolima. Actualmente CODENSA es la empresa
distribuidora de energía más grande de Colombia. Que atiende aproximadamente el 22% de
la demanda nacional, con cerca de dos millones de clientes en Bogotá. [24]
El personal de CODENSA trabaja enfocado a ofrecer a sus clientes un servicio confiable y
de calidad. Al igual busca el éxito volcando la organización hacia los clientes, entendiendo
sus expectativas Y necesidades y respondiendo a ellas mediante el desarrollo de nuevos
productos y servicio que agreguen valor. [24]
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2. Marco Conceptual ATENEA estará enfocado en el apoyo a la ejecución del proceso de Inteligencia Competitiva,
dentro de la empresa CODENSA, donde se presentará como un recurso de apoyo para los
procesos del Departamento Relación Cliente. Los conceptos de mayor importancia que
permitirán identificar las limitaciones o alcance del proyecto se muestran a continuación.
A. Dirección estratégica:
Es un proceso continuo que se encarga de apoyar las metas y los objetivos a largo plazo,
siendo éstos trazados por la organización con la finalidad de obtener una posición estratégica.
Dentro de este proceso se establecen las acciones necesarias para el cumplimiento de la
misión y visión de la organización, teniendo como principal herramienta la elaboración de
estrategias que influyan tanto en procesos internos como en factores externos [1] [7].
B. Estrategia de negocio
Se define como una acción o conjunto de acciones que se enmarcan en una dirección común,
en la cual se han establecido metas a largo plazo. Este tipo de estrategia tiene como principal
fin definir la manera de competir con éxito en determinados mercados o negocios a los cuales
la organización se enfoca [7].
C. Vigilancia tecnológica
Es un procedimiento sistemático el cual se basa en la recolección y análisis de información
técnica relevante para el crecimiento de la organización. El principal objetivo de la
información obtenida es el apoyo que puede ofrecer a la toma de decisiones en el área de
producción o en procesos internos de la organización. A diferencia del proceso de IC, la
vigilancia tecnológica busca innovar la tecnología implementada dentro de la organización
[9].
D. Inteligencia Competitiva
La Inteligencia Competitiva se enfoca en el conocimiento externo de la organización, ésta se
define como: “el proceso de obtención, análisis, interpretación y difusión de información de
valor estratégico sobre la industria y los competidores, que se transmite a los responsables de
la toma de decisiones en el momento oportuno”, siendo el añadir valor a la información y
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transmitirla su principal propósito. En la siguiente ilustración se presentan las etapas del
proceso IC [3] [4] [6].
Ilustración 1. Proceso IC
La primera etapa corresponde a la Planificación y dirección, en la cual se definen las
necesidades que la organización busca resolver o mejorar. Para cumplir con esta actividad se
deben definir los desafíos o cuestionamientos que la organización espera cumplir. Por
ejemplo, para el mejoramiento de la relación entre la empresa y los clientes se podrían definir
los siguientes desafíos:
• ¿Cómo podemos aumentar la adquisición y retención de clientes?
• ¿Quiénes son los clientes más rentables y cómo podemos atraer más de ellos?
• ¿Qué tipos de Clientes son los más leales y qué podemos hacer para aumentar la
fidelidad de los otros? ¿Qué están diciendo lo clientes sobre nosotros en el
mercado? ¿Qué nuevos productos los clientes quieren de nosotros?
Durante esta etapa se debe definir o seleccionar los temas de interés estratégicos pertinentes
para cumplir con sus objetivos, misión y/o visión, esta selección dependerá de las prioridades
y necesidades que haya definido la organización. Existen varias áreas del proceso IC a las
cuales se puede orientar, éstas se describen a continuación [5]:
• La Inteligencia Comercial: se enfoca en la información correspondiente a los
clientes, proveedores, productores, compradores y distribuidores que intervienen
en la cadena de la red de ventas.
• La Inteligencia de los Competidores: se enfoca en todos los aspectos relevantes
de la competencia, tales como políticas de precio, producto, promoción,
distribución y posibles productos sustitutos.
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• La Inteligencia Técnica y Tecnológica: se enfoca en la situación de la
investigación básica y aplicada, procesos, fábricas, normas y patentes.
• La Inteligencia de la estructura social: se enfoca en el ámbito de relación,
impuestos, mercados financieros y política, e incluyendo las características de la
sociedad.
Con el fin de comprender el alcance de la Inteligencia Competitiva dentro de la organización,
es necesario analizar y establecer una relación entre los temas de interés estratégicos y los
objetivos que este proceso posee. A continuación se presentan cada uno de estos objetivos
[23].
• Anticipar y proveer una temprana advertencia de aquellas tendencias que podrían
afectar negativamente el negocio.
• Identificar aquellas tendencias que representen una oportunidad para el
crecimiento o mejoramiento de la empresa.
• Consultar regularmente las actividades de los competidores para permitir a la
organización diferenciar efectivamente las preferencias de los clientes.
• Construir una base de conocimiento corporativo colectiva y accionable que
permita tomar decisiones rápidamente.
• Informar y estimular el planeamiento estratégico a través de la diseminación de la
inteligencia en la empresa.
• Crear un sistema de conocimiento colectivo por el cual los miembros de la
organización puedan obtener y usar la inteligencia.
Una vez definidos los temas de interés estratégicos se inician las siguientes etapas, la
Recolección y manipulación de datos e información, seguida de la etapa de Análisis, en la
cual se debe realizar una interpretación de toda la información y darle el valor de
conocimiento.
El tipo de información permisible para el proceso de IC debe enfocarse en el entorno de la
organización. Algunos medios por cuales se puede obtener esta información son:
• Publicaciones de prensa de los competidores.
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• Canales web y medios de comunicación social.
• Percepciones de los consumidores frente a los competidores.
• Noticias y artículos de la industria.
• Desempeño de los productos de la competencia.
• Cambios en ofertas, propuestas y tácticas de ventas.
• Actividades ejecutivas clave.
A partir de la información obtenida se debe aplicar diferentes tipos de análisis que permitan la
fácil conversión de ésta en conocimiento, a continuación se muestran algunos.
Tipo Análisis Descripción
Cross tabulation
(Crosstab)
Se basa en la tabulación cruzada, donde a partir de datos con
baja cardinalidad (categorías) es posible “sumarizar” los datos.
Drill down Consiste en presentar datos generales y a partir de una selección
o parámetro profundizar en los niveles inferiores.
Roll up Consiste en presentar datos específicos (granularidad fina) a
partir de los cuales se asciende a niveles altos (datos generales).
Slice and Dice Se basa en la selección de datos específicos para los cuales se
obtiene la información correspondiente a éstos.
Tendencia
Consiste en comparar valores sometidos a una variable de
tiempo, donde se logra identificar los cambios que éstos
presentan.
Tabla 1. Tipos de Análisis [28] [39]
La quinta etapa, Difusión de resultados, permite dar a conocer la inteligencia a todos los
responsables de llevar a cabo las estrategias definidas o la toma de decisiones. Para realizar
una distribución correcta de ésta, se deben identificar con anterioridad quienes son las
personas involucradas y que cuyas responsabilidades permitirán que la inteligencia obtenida
logre ser aplicada por la organización.
Y por último, la etapa de Acciones, la cual permite realizar una retroalimentación de que tan
efectivos fueron los resultados del proceso, si estos cumplieron los objetivos que se
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planificaron, y además, permite descubrir nuevas necesidades que no se lograban identificar
hasta alcanzar un cambio en el entorno de la organización.
Tanto en esta etapa como en la etapa de Planificación y Dirección, se deben analizar y
ratificar el cumplimiento de los principios del proceso de IC, los cuales permitirán el éxito de
éste. Estos principios hacen hincapié en la estructura y recursos que deben tenerse en cuenta
al momento de aplicar IC, éstos se muestran a continuación [23].
1. Patrocinio Ejecutivo: Dentro del equipo responsable del proceso de IC debe existir
un líder Senior, esta persona debe conocer la importancia de practicar la IC y
entender como este proceso más que un privilegio es un deber para promover el
mejoramiento y evolución del negocio.
2. Alineamiento con los objetivos del negocio: Todas las actividades que se ejecuten
dentro del proceso IC debe estar enfocados en cumplir o apoyar los objetivos de la
organización.
3. Sistemas de comunicación fuertes: Es indispensable contar con sistemas de
comunicación que permitan informar oportunamente a los líderes de la organización
sobre la inteligencia obtenida. Estos informes deben ser sintéticos y objetivos.
4. Motivos de la creación de relaciones: Se deben crear relaciones fuertes con los
proveedores de información crítica y las personas a las cuales esta información es de
gran utilidad dentro de la organización.
5. Del sesgo a la acción: La información recolectada, analizada y distribuida debe
llevar o implicar una acción. Es decir, la información que se provee a los líderes debe
crear un punto decisivo para ellos, en el cual es necesario tomar una decisión que
direccione el camino que tomará la organización.
E. DATA WAREHOUSE
Para el proceso de IC es de vital importancia que los datos sean gestionados y almacenados
adecuadamente, de tal forma que los interesados puedan adquirirlos en tiempo real, uno de
los sistemas que facilita esta gestión es el Data Warehouse (DW). “El Data Warehouse es una
colección de datos, orientados a un tema, integrados, no volátiles, variantes en el tiempo,
organizados para el apoyo a toma de decisiones.” William Inmon: [17].
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Para el funcionamiento de un Data Warehouse se debe contar con: [18]
• Bloque de bases de datos operacionales: capturan los datos y son la fuente de
datos del Data Warehouse.
• Bloque de extracción, transporte, transformación, estandarización, limpieza y
carga de los datos: responsable de poblar el Data Warehouse.
• Almacén o base de datos de DW: donde se almacena la información integrada,
orientada al tema, histórica y actualizada.
• Bloque de explotación o acceso: donde se encuentran las aplicaciones que
permiten el acceso, exploración y análisis de los datos.
• Metadatos: otra base de datos que contiene información acerca de los datos que
hay en el Data Warehouse, acerca de los procesos y acerca del negocio.
A continuación se muestra la arquitectura de un Data Warehouse.
Ilustración 2. Arquitectura general de un DW/BI [35]
F. DATA MART
Un data mart es una implementación de un DW con un determinado alcance de información y
un soporte limitado para procesos analíticos, que sirve a un sólo departamento de una
organización o para el análisis de problemas de un tema particular. Así mismo, puede definirse
como un subconjunto de información corporativa con formato adicional a la medida de un
usuario específico del negocio.
Bill Inmon, quien es considerado el padre del DW, propuso la idea de que los data marts se
sirven del DW para extraer información. Estos tienen más usuarios y más temas que un data
mart, brindando una vista más amplia entre múltiples áreas. Los data marts serán siempre
menor en complejidad y alcance de los datos [22].
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G. MODELADO DIMENSIONAL
En un Data Warehouse los datos son modelados a partir de cubos de datos (Data Cubes), los
cuales se muestran como estructuras multidimensionales donde existen conjuntos de medidas
(facts o hechos) descritas por dimensiones.
Ilustración 3. Cubo de datos.
Análisis Dimensional
Se basa en un esquema de estrella, el cual cuenta con una tabla de hechos central donde se
sitúan todas las medidas y con la cual se relacionan las tablas de dimensiones. Este esquema
es de fácil entendimiento y utilidad ya que en éste se selecciona una dimensión a la cual se le
califican unas medidas y le son agregadas.
En cuanto a los queries multidimensionales, éstos se basan en la búsqueda de medidas de una
dimensión específica con las cuales es posible aplicar un análisis que permita cumplir con las
necesidades del negocio. Es preciso mencionar que un modelo de datos de este estilo se debe
crear y estructurar para un foco específico del negocio. A continuación se presentan los
conceptos más importantes dentro del análisis dimensional:
Hechos (Facts): Colecciones de datos relacionados compuestas por medidas y un contexto.
La tabla de hechos es la principal tabla dentro de un modelo dimensional, donde se localizan
las medidas numéricas del desempeño del negocio. Los datos de medición resultantes de un
proceso de negocio son almacenados en un data mart.
1. Tipos de Hechos (Medidas)
Nombre Descripción
Aditiva Medidas que pueden ser agregadas (sumadas) por todas las dimensiones
de la tabla de hechos.
Semi-aditiva Medidas que pueden ser agregadas por solo algunas dimensiones de la
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tabla de hechos.
No-aditiva Medidas que no pueden ser agregadas por ninguna dimensión de la tabla
de hechos.
Tabla 2. Tipos de Medidas o Hechos
2. Tipos de Tablas de Hechos
Nombre Descripción
Transaccional Esta tabla posee las medidas a su nivel más fino de granularidad, el cual
corresponde al punto en el tiempo en el cual fue creada la medida.
Snapshot En esta tabla las medidas son creadas según el periodo de tiempo que se
desea obtener (intervalos de tiempo regulares).
Accumulating
Snapshot
En esta tabla las filas o tuplas se actualizan reflejando los últimos cambios
presentados en las medidas que posee.
Tabla 3. Tipo de tablas de Hechos
3. Llave Natural (Business Key)
La llave primaria de una tabla de Hechos está compuesta por las llaves primarias de cada
una de las dimensiones que se encuentran asociadas a ésta, donde cada una es una llave
sustituta. Adicionalmente, puede contar con una columna más como una llave secuencial,
esto sucede cuando una medida puede presentarse más de una vez. Esta última llave es
una llave natural puesto que representa un valor de negocio.
Dimensiones: Perspectivas o entidades respecto a las cuales una organización desea que sus
datos sean organizados. Las tablas de dimensiones contienen descriptores textuales del
negocio, y son compañeras integrales de la tabla de hechos. Cada dimensión es definida por
su llave primaria (PK), la cual se utiliza como base para la integridad referencial con
cualquier tabla de hechos. Los atributos de la tabla de dimensión juegan un papel vital en el
DW, puesto que estos permiten que sea utilizable y comprensible.
1. Jerarquías
Las jerarquías pueden presentarse dentro de las tablas de dimensiones, donde los atributos
se agrupan según un orden preestablecido. Una jerarquía implica una organización de
niveles, donde cada nivel representa el total agregado de los datos del nivel inferior. Las
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jerarquías se pueden modelar de dos formas: una es donde una tabla contiene toda la
información de la jerarquía, y la segunda es donde se crea una tabla para cada nivel de la
jerarquía.
2. Llave Sustituta (Surrogate Key/Non-business Keys)
La llave primaria de una dimensión es una llave sustituta, la cual no tiene valor de negocio
y simplemente se le asigna un número secuencial o al azar. Esta llave permite darle a la
dimensión la habilidad de ser completamente independiente de cualquier sistema fuente.
3. Slowly Changing Dimension
La mayoría de las dimensiones son constantes a lo largo del tiempo, sin embargo, existen
dimensiones cuyos atributos pueden cambiar lentamente, por ello es esencial determinar
una apropiada estrategia que gestione este cambio. Se puede conservar la independencia de
las estructuras de cada dimensión realizando pequeños ajustes que confronten los cambios.
Estos ajustes están representados por estrategias aplicadas a los atributos y se encuentran
clasificadas por tipos [27] [31] [33].
Estrategia Descripción
Tipo 1 –
Sobrescribir el
valor
Consiste en sobrescribir el valor antiguo en la misma fila de la
dimensión, remplazándolo con el valor más reciente. De esta forma
el atributo siempre refleja la asignación más reciente, sin embargo
no preserva un historial de los valores.
Tipo 2 – Agregar
una fila a la
dimensión
Consiste en agregar una nueva fila con el valor del atributo
actualizado a la dimensión. Permite conservar un histórico de los
atributos, lo cual es una técnica clave para el rastreo de atributos en
dimensiones de tipo slowly changing.
Tipo 3 – Agregar
una columna a la
dimensión
Consiste en agregar una nueva columna para capturar el cambio del
atributo, preservando el antiguo valor. Es apropiado cuando existe
una fuerte necesidad de soportar dos vistas del mundo
simultáneamente, ya que muestra los datos nuevos e históricos de
los hechos relacionados por los nuevos o antiguos valores del
atributo.
Tabla 4. Técnicas de slowly changing dimensions
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Agregados: Los agregados son resúmenes pre calculados derivados de la tabla de hechos más
granular el cual permiten que las consultas se ejecuten más rápido y el rendimiento de cada
una de estas consultas mejore drásticamente. Es decir el agregado de datos permite crear una
columna, sin necesidad de que esta se encuentre “físicamente” en alguna de las tablas de
nuestra base de datos sumarizando totales con esto evitando recorrer el detalle de las tablas se
dirige directamente a un total ya calculado.
Cubos: Un cubo es un conjunto de datos que normalmente se construyen a partir de un
subconjunto de un almacén de datos, se organizan y se resumen en una estructura
multidimensional definida por un conjunto de dimensiones y medidas.
Los cubos proporcionan un mecanismo para consultar datos con tiempos de respuesta rápidos
y uniforme fácil de usar todo esto mediante datos pre-calculados llamados agregaciones.
Cada cubo tiene un esquema, que es el conjunto de tablas combinadas en el almacén de datos
de la que este extrae sus datos de origen. Los esquemas centrales son las tabla de hechos, la
fuente de las medidas del cubo. Las dimensiones de un cubo pueden contener una jerarquía
de niveles para especificar la ruptura categórica a disposición de los usuarios finales. Cada
nivel de una dimensión es de granularidad más fina que su padre. [41]
Para los cubos es importante tener en cuenta:
• Las fuentes de datos: Un cubo tiene un único origen de datos. Las dimensiones de
un cubo deben tener el mismo origen de datos como el cubo, pero sus particiones
pueden tener diferentes fuentes de datos.
• Medidas: Estas no se comparten con otros cubos.
• Dimensiones: Estas pueden ser compartidas con otros cubos en la base de datos o
privadas para el cubo.
• Funciones Cube: Cada cubo debe tener al menos una función de cubo con el fin de
proporcionar acceso a los usuarios finales. Las funciones de cubo se derivan de las
funciones de base de datos.
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H. ETL (Extracción, Transformación, y Carga)
ETL es el proceso que organiza el flujo de los datos entre diferentes sistemas en una
organización y aporta los métodos y herramientas necesarias para mover datos desde múltiples
fuentes a un almacén de datos, reformatearlos, limpiarlos y cargarlos en otra base de datos,
data mart o bodega de datos [29]. Este comprende dos capas dentro de la arquitectura de un
DW, estas son: la capa de Adquisición de datos y la capa de Distribución.
Adquisición de datos:
Dentro la arquitectura técnica esta capa pertenece a la etapa de población de datos, donde
básicamente se abarcan procesamientos que se enfatizan en el entendimiento de los datos
requeridos, las diferencias entre las fuentes, ambiente técnico y el DW.
Distribución de datos:
Esta capa se encarga fundamentalmente de transferir los datos desde el DW (repositorio
central) hacia los data marts, para ello debe realizar la conversión de formatos
correspondientes y cargar los datos al data mart específico [30].A continuación se describen
los procesos que se realizan con un ETL:
• Extracción: Se exploran diversas fuentes OLTP, y se extrae la información que se
considere relevante. Si los datos operacionales residen en un SGBD Relacional, el
proceso de extracción se puede reducir a consultas en SQL o rutinas programadas. Una
vez que los datos son seleccionados y extraídos, se guardan en un almacenamiento
intermedio, lo cual permite:
ü Manipular los datos sin interrumpir ni paralizar los OLTP, ni tampoco el DW.
ü No depender de la disponibilidad de los OLTP.
ü Almacenar y gestionar los metadatos que se generarán en los procesos ETL.
ü Facilitar la integración de las diversas fuentes, internas y externas.
• Transformación: Convierte datos inconsistentes en un conjunto de datos compatibles
y congruentes para que puedan ser cargados en el DW. La transformación incluye
varios subprocesos: Limpieza, fusión, ordenamiento, definición de identificadores
únicos, aseguramiento de marcas de tiempo de población, creación de datos, validación
de datos, aseguramiento de integridad, agregación, resumen y perfilamiento de datos.
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• Carga: En este proceso se lleva a cabo la carga de datos que se le realizará al DW con
el objetivo de añadir al depósito aquellos datos nuevos que se fueron generando desde
la última actualización. Este también se encarga de mantener la estructura del DW.
I. METODOLOGIA KIMBALL
La metodología de Kimball es un conjunto de actividades estructuradas y enfocadas en el
Ciclo de Vida Dimensional del Negocio (Business Dimensional Lifecycle), el cual enfatiza los
siguientes principios fundamentales:
- Centralizarse en añadir valor al negocio a través de toda la organización.
- Estructurar dimensionalmente los datos que son distribuidos en el negocio.
- Desarrollar iterativamente el entorno DW/BI en incrementos manejables del ciclo
de vida.
En la siguiente ilustración se presenta el diagrama del Ciclo de Vida de Kimball y enseguida
se hace una descripción de cada etapa que se abarca en éste.
Ilustración 4. Ciclo de vida de Kimball [32]
Planeación del Proyecto/Programa:
Para esta etapa se deben tener en cuenta varios factores para definir un plan concreto y
estable. En primer lugar se debe tener en cuenta el impacto del DW en la organización, en
segundo lugar, se debe contar con una fuerte motivación para construir DW, y por último, la
factibilidad es un importante factor dado que si no se cuenta con los recursos para cumplir
con los objetivos no será recomendable llevar a cabo el proyecto. También se define cómo
realizar la administración o gestión de éste, con las siguientes actividades:
• Monitoreo del estado de los procesos y actividades.
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• Rastreo de problemas.
• Desarrollo de un plan de comunicación comprensiva que direccione la empresa y
las áreas de TI.
Definición de Requerimientos de Negocio:
A esta etapa corresponden las actividades de planeación de requerimientos, la recolección de
requerimientos y por último la post-recolección la cual permite verificar que la información
recolectada cumple con las necesidades del negocio. Para este proceso es necesario realizar
entrevistas y a partir de éstas identificar temas analíticos y procesos de negocio. Los temas
analíticos agrupan requerimientos comunes en un tema común.
Por otra parte, a partir del análisis se puede construir una herramienta de la metodología
denominada matriz de procesos/dimensiones (Bus Matrix). Esta matriz tiene en sus filas los
procesos de negocios identificados, y en las columnas, las dimensiones identificadas.
Diseño de la Arquitectura Técnica:
A partir de la definición de requerimientos se inicia el proceso de diseño. Los requerimientos
son el input que orientan el diseño de la arquitectura y los atributos de calidad que se
necesitan cumplir. En esta etapa se debe diseñar y documentar un modelo de alto nivel, y
diseñar y especificar los subsistemas. Adicionalmente, es de gran importancia determinar las
fases de implementación de la arquitectura.
Selección e instalación del producto:
Durante esta etapa se identifican los productos que se acoplan a las necesidades y
restricciones del negocio. Se diseña una matriz de comparación entre los productos,
evaluando detalles de desempeño. Es posible acudir al manejo de prototipos con el fin de
familiarizarse con el producto, sólo si es necesario.
Modelamiento Dimensional:
Existen cuatro (4) etapas principales dentro del proceso de diseño dimensional, cada uno de
ellos se explica enseguida.
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Etapa Descripción
Seleccionar el proceso de
negocio a modelar
Es indispensable interactuar con los usuarios, dado que ellos
permitirán conocer las fronteras de cada proceso de negocio
y quienes participan en estos.
Declarar la granularidad del
proceso de negocio
En esta etapa se define que representará exactamente cada
fila de la tabla de hechos. La granularidad permitirá definir el
nivel de detalle asociado a las mediciones de la tabla de
hechos.
Escoger las dimensiones
que aplican a cada columna
de la tabla de hechos
Se definen las dimensiones asociadas a las tablas de hechos.
Estas se podrán identificar a partir de los datos que da como
resultado el proceso de negocio.
Identificar los hechos
numéricos que se
almacenarán en cada fila de
la tabla de hechos
Se debe identificar las medidas de desempeño que los
usuarios buscan analizar. Cada hecho debe estar alineado a la
granularidad definida.
Tabla 5. Proceso de diseño dimensional [27]
Diseño físico: A partir de los modelos de datos definidos en la etapa anterior, se debe definir
un diseño físico para éstos. Este diseño debe contar con el detalle especifico de la base de
datos física, incluyendo nombres de las columnas físicas, tipos de datos, declaraciones de
llaves y permisos de valores null.
Diseño y desarrollo de puesta en escena de los datos (ETL): Una vez elaborado el diseño
físico se debe formular el plan de staging de los datos, en el cual se define el diseño de la
aplicación de ETL y se toma la decisión de construir o adquirir esta herramienta. Se debe
realizar un proceso de preparación del staging para las tablas de dimensiones y las tablas de
hechos, basándose en la extracción, transformación y carga de datos en los correspondientes
recursos.
Especificación de la aplicación analítica: A partir de los requerimientos de negocio se debe
definir un conjunto de diez a quince aplicaciones analíticas, con el fin de conocer las
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capacidades de cada una de ellas y verificar cuál de ellas cumple las expectativas del
proyecto.
Para realizar esta actividad es necesario establecer estándares para las aplicaciones, por
ejemplo el nivel de output look and feel, ya que con esta información se puede identificar
cada plantilla (template) de cada aplicación, identificando así sus fortalezas y debilidades.
Desarrollo de la aplicación analítica: Esta etapa puede iniciar una vez que el diseño de la
base de datos esté completado, la herramienta de acceso a datos y la metadata estén
instalados, y además, una vez un subconjunto de datos ya se encuentre cargados.
Despliegue: En esta etapa convergen todos los productos finales de las etapas anteriores
(datos, tecnología y aplicación analítica). Las principales actividades realizadas son las de
distribución del producto y distribución de éste a los usuarios. Se debe realizar un planeación
de esta etapa ya que las actividades de despliegue pueden llegar a tener variaciones
inesperadas de tiempo.
Mantenimiento y Crecimiento: Es muy importante brindar soporte al usuario, ya que con
esto permitirá a la organización comprender y encajar el sistema dentro del negocio. Además,
permite que los usuarios identifiquen nociones que pueden apoyar el crecimiento del sistema
[27] [32].
J. SECTOR ENERGETICO
El mercado de energía eléctrica de Colombia se encuentra estructurado en cuatro etapas:
Producción, Transporte, Distribución y Comercialización. Esta estructura permite que se
presenten eficiencias reflejadas principalmente en costos bajos, donde las empresas tienen la
oportunidad de enfocarse en alguna etapa específica sin tener que abarcar toda la cadena de
producción de la energía eléctrica [19].
A partir de esta estructura se pueden identificar diferentes agentes dentro de este mercado:
productores/generadores, transmisores, distribuidores y comercializadores. Los generadores
son aquellas empresas que se encargan de desarrollar la actividad de producción de la
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electricidad, la cual puede ser transada en la Bolsa o mediante contratos bilaterales con otras
empresas generadoras, comercializadoras o directamente con usuarios no regulados.
Los transmisores son los responsables de movilizar la energía en el Sistema de Transmisión
Nacional (STN), éstos deben permitir a cualquier usuario, comercializador o generador el
acceso a las redes de su propiedad si éste lo solicita. Al igual que éstos, los distribuidores
desarrollan la actividad de transporte, sin embargo, se encargan de movilizarla en los sistemas
de distribución: el Sistema de Transmisión Regional (STR) y el Sistema de Distribución
Local (SDL). Se presentan casos en los cuales algunas empresas distribuidoras cumplen con
el papel de comercializadoras.
En último lugar se encuentran los agentes comercializadores, los cuales se encargan de
prestar un servicio de intermediación entre los usuarios finales y los agentes que la generan,
transmiten y distribuyen. Se han definido dos tipos de mercado de usuarios: Usuarios no
regulados y Usuarios regulados.
Frente al primer tipo se encuentran aquellos usuarios con una demanda de potencia superior a
los 100 KW, los cuales pueden establecer con el comercializador un contrato bilateral donde
los precios de venta y cantidades de energía son acordados entre las partes. El segundo tipo
hace referencia a aquellos usuarios que no cumplen las condiciones de usuarios no regulados,
los cuales están sujetos a un contrato de condiciones uniformes donde las tarifas son
reguladas por la CREG [20].
Como parte del sector energético también se encuentran entidades nacionales responsables de
gestionar las actividades dentro del mercado, entre ellas encontramos: El Ministerio de Minas
y Energía el cual cumple la labor de dirección, la UPME encargada de las actividades de
planeación, la CREG responsable de la regulación, el Concejo Nacional de Operación, el
Comité Asesor de Comercialización, la Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios
encargada del control y vigilancia, y por último, XM Compañía de Expertos en Mercados
responsable de la operación y administración del mercado [21].
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
III – DESARROLLO DEL TRABAJO
Una organización debe contar con una dirección estratégica que comprenda y abarque toda la
información que la podría afectar, tanto de sus procesos internos como de su entorno, para así
establecer el estado y las condiciones en las cuales ésta se encuentra. Igualmente, esta
información juega un papel muy importante para las proyecciones que se tengan para el
desarrollo del negocio [1] [2].
Es importante mencionar que no es suficiente sólo poseer esta información, es necesario
llevar a cabo un proceso de análisis que permita la conversión de ésta en conocimiento,
función responsable del área de la Gestión del conocimiento, la cual se define como la
disciplina responsable de gestionar el conocimiento interno y externo de las organizaciones,
con el fin de generar ventajas competitivas sostenibles [8].
En la siguiente ilustración se observa cómo tanto la Inteligencia de Negocios (IN) como la
Inteligencia Competitiva (IC) juegan un papel muy importante en el proceso de
transformación de esta información, la cual posteriormente alimenta a la Inteligencia
Organizacional (IO) ofreciendo todo el conocimiento que soportará la toma de decisiones
gerenciales de un organización [3].
Ilustración 5. Relación entre IC, IN y OI [44]
Mientras la IN se enfoca en la obtención y análisis de información interna de la organización
(procesos de negocio) la IC se orienta en la información externa (entorno competitivo). Dado
que estos conocimientos individuales, dentro de la IO, se convierten en un conocimiento
corporativo se puede afirmar que éstas se complementan desde dos perspectivas.
Ingeniería de Sistemas ISTAR - CIS1310IS09
Página 28
• La primera corresponde a cómo a partir de la identificación de competidores y del estado
del entorno se logran definir cuales factores del mercado (comercial, tecnológico, etc.)
son viables para el progreso de la organización, los cuales se deben evaluar frente al
estado de los procesos de negocio internos, ya que éstos definirán la factibilidad de la
aplicación de las estrategias competitivas que permitan cumplir los objetivos de progreso
en el mercado.
• La segunda perspectiva parte del conocimiento interno de la organización, el cual
permite identificar posibles mejorías en la ejecución de los procesos de negocio
promoviendo la producción de propuestas de innovación. De esta forma, la implantación
de nuevas propuestas impulsa y fomenta la aplicación de nuevas estrategias competitivas
que soporten las actividades de la empresa a nivel del mercado objetivo.
A partir del contexto de la empresa CODENSA, dentro del Departamento Relación Cliente,
se identifica una oportunidad de aplicación del proceso IC fomentada en la IN que allí se
implementa. Donde los temas de interés estratégicos para el departamento apuntan a la
inteligencia comercial (área del proceso IC), principalmente hacia los factores de los
reclamos de clientes y ajustes de facturación [5].
Para la aplicación de este proceso se evaluaron las metodologías afines a los objetivos del
trabajo de grado, con el fin de establecer un marco inicial que estructure todas las etapas del
proceso. Dado que las metodologías de Ralph Kimball [32] y Bill Inmon [42] se enfocan en
la implantación de la IN, es posible trabajar la IC a partir de éstas, esto se sustenta en cuanto a
la complementación que los dos procesos ofrecen, al ser estos los cuales proveen el
conocimiento base para la posterior conversión a inteligencia en la IO.
Para la selección de la metodología se evaluaron el alcance de integración de datos con la
organización y el tiempo de implementación, a continuación se presenta un cuadro
comparativo de éstas.
Inmon Kimball
Tipo de diseño Top-Down: Se enfoca
inicialmente en el diseño de un
Bottom-Up: Se enfoca inicialmente
en el diseño de data marts
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
DW central, el cual alimenta cada
uno los data marts
departamentales.
departamentales (conectados a
través de un bus), los cuales
conformarán el DW corporativo.
Tiempo de
implementación
Debido a que la implementación
se realiza a partir de la
construcción del DW y
posteriormente de los data marts
el tiempo empleado en éste es
largo.
Debido a que es posible
implementar la arquitectura tan sólo
para un departamento de la
organización, lo hace más flexible y
sencillo de implementar, es decir, el
tiempo de construcción es menor.
Tabla 6. Metodologías de Inteligencia de Negocios [27] [43]
Dado que el trabajo de grado tiene como alcance la aplicación de IC únicamente dentro del
Departamento de Relación Cliente, se optó por utilizar la metodología de Kimball [32], la
cual permitió realizar un diseño adecuado en un tiempo factible de acuerdo a las restricciones
del proyecto gracias al manejo de alcances pequeños dentro de los métodos que posee.
Adicionalmente, ésta brinda una ventaja de integración y mantenimiento del proceso, ya que
es posible agregar nuevos data marts para futuros departamentos que deseen implantar el
proceso de IC, apoyando de esta manera el crecimiento del sistema y la ampliación del
alcance del proceso en cuanto a los desafíos que se deseen resolver en cuanto a la
competencia de la organización.
Aplicación de metodología Kimball dentro de la Inteligencia Competitiva:
El proceso de IC cuenta con cinco (5) etapas, cada una orientada a los datos e información
pertinentes, en este caso, de los procesos de negocio del departamento de Relación Cliente de
la empresa CODENSA. Para la implementación de este proceso se establecieron relaciones
entre éste y las etapas de la metodología Kimball [32], con el propósito de estructurar y
enriquecer las actividades que se realizan en la IC, apoyándolas en un marco técnico. A
continuación se presentan las relaciones definidas.
Etapa proceso IC Etapa(s) Kimball Asociada(s)
Planificación y • Definición de Requerimientos del Negocio.
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dirección • Modelamiento Dimensional.
• Selección de Productos.
• Diseño de la Arquitectura Técnica.
• Diseño Físico.
Recolección y manipulación
de datos e información • Diseño y Desarrollo del sistema ETL.
Análisis • Especificación de la Aplicación Analítica.
• Desarrollo de la Aplicación Analítica.
Difusión de Resultados • Despliegue.
Acciones
No aplica. Esto se debe a que en esta etapa se realiza
una retroalimentación de los resultados obtenidos a
partir de la aplicación de las estrategias definidas.
Tabla 7. Relación entre proceso IC y metodología Kimball [32]
Para la etapa de Planificación y dirección se aplicaron las actividades reconocimiento
contextual, donde se realizó una investigación sobre los procesos de negocio del
departamento y el comportamiento que estos presentan en el mercado energético (entorno
competitivo). A partir de esta información se continuó con la recolección y análisis de
requerimientos enfocados en las necesidades del cliente, donde se evaluaron los datos que
eran necesarios obtener sobre los competidores.
En esta etapa también se realizaron actividades de modelamiento dimensional,
correspondientes a la abstracción de los requerimientos identificados en un diseño propuesto.
Se aplicó la priorización de procesos de negocio con el fin de seleccionar el proceso a
implementar en el prototipo, lo cual permitió definir de forma inicial el alcance de los datos
disponibles e identificar los sistemas fuentes que los podrían proveer.
En la etapa de Recolección y manipulación de datos e información se realizaron
actividades relacionadas con la extracción, transformación y carga de los datos identificados
en la etapa anterior. Durante ésta se gestionaron los datos de tal manera que la información
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
que se obtuviera de éstos fuera la adecuada frente a lo solicitado por el cliente y los factores
del mercado competitivo de la empresa CODENSA.
Una vez recolectados los datos adecuados se inició la etapa de Análisis, en la cual se
especificaron los tipos de análisis a utilizar para presentar la información ante el usuario. A
partir de éstos se seleccionó la herramienta analítica que cumpliera con las necesidades del
cliente, siempre resaltando las facultades de usabilidad que podría representar para éste.
Por último, en la etapa de Difusión de Resultados, se realizaron las actividades de
despliegue y pruebas en las cuales se evaluaron los análisis diseñados para el apoyo a la IC y
se presentaron los resultados obtenidos. Para la evaluación del prototipo se realizó una
encuesta de aceptación hacia el cliente.
A continuación se describe todo el proceso del desarrollo del trabajo de grado en detalle,
basado en la metodología de Kimball [32] como medio para estructurar los avances
realizados y aplicar la Inteligencia Competitiva dentro de los procesos de negocio del
Departamento Relación Cliente de la empresa CODENSA.
El proceso ha sido enriquecido con aspectos relacionados a la Inteligencia Competitiva, de
modo que en cada una de las etapas que se describen se presentan los aportes realizados, los
cuales fundamentan la aplicación del proceso a partir de las actividades realizadas.
1. Definición de Requerimientos del Negocio
Para la identificación y especificación de los requerimientos estratégicos de los procesos de
PQR y Ajustes se realizaron las siguientes actividades.
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1.1 Recolección de Información Básica de los Procesos de Negocio
El proceso de investigación abarcó las siguientes actividades: recolección de informes de la
organización y documentos de estrategia interna y externa, identificación de empresas
competidoras en el mercado, análisis de la estructura y terminología del mercado energético,
identificación de entes de vigilancia del mercado e identificación de los procesos de negocio
del Departamento Relación Cliente.
La información recolectada y analizada permitió identificar los procesos de negocios
gestionados por el departamento definiendo así las principales actividades realizadas allí,
éstos se describen a continuación.
Proceso de
Negocio Descripción
PQR
Atender de manera oportuna, eficiente y definitiva las consultas,
requerimientos, reclamos y controversias de los clientes, a través de los canales
definidos, mediante la planificación y ejecución de las actividades y recursos
necesarios, para así lograr su satisfacción.
Adicionalmente, se enfoca en tramitar las Resoluciones, investigaciones de
requerimientos y fallos de la Superintendencia de Servicios Públicos.
Logrando brindar oportuna respuesta a las solicitudes del cliente presentadas
mediante peticiones o recursos, recibidos de manera escrita, con impacto legal,
teniendo en cuenta el cumplimiento de los derechos y deberes del Cliente y de
la Compañía.
Ajustes
Este proceso se encarga de atender y gestionar las solicitudes de los clientes
asegurando los ingresos de la compañía y mitigando los riesgos y re-procesos
operativos, administrativos y comerciales de acuerdo a los lineamientos
corporativos y regulatorios, así como el análisis de la información con el fin de
garantizar la solución y satisfacción del cliente.
Tabla 8. Procesos de Negocio - Departamento Relación Cliente [34]
En el Anexo 3 podrá encontrar información de la estructura organizacional de CODENSA, el
diagrama de flujo para el proceso de Ajustes y la descripción detallada de los diagramas de
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flujo. Por motivos de interés del trabajo de grado a continuación se ilustra el diagrama de
flujo del proceso de PQR.
Ilustración 6. Diagrama de flujo del proceso PQR [26]
Para ver la descripción detallada de este proceso diríjase al Anexo 3.
• Aporte IC
Estas actividades se realizaron con base en la etapa de planificación y dirección del
proceso de IC, dado que a partir de la identificación de los competidores se puede definir
los contextos claves que describen las estrategias gestionadas por éstos. Es así, como esta
actividad permite identificar los factores que se deben analizar con el fin de crear un
marco comparativo que represente la visión de la empresa dentro del mercado
competitivo.
1.2 Identificación de Temas Analíticos
Una vez profundizados los términos y procesos manejados por el Departamento Relación
Cliente se definieron los temas analíticos, los cuales agrupan requerimientos comunes en un
tema específico.
A continuación se presenta la lista de los temas identificados, donde se establece la relación
de pertenencia con cada proceso de negocio y muestra las posibles aplicaciones que pueden
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Página 34
tener los requerimientos, de acuerdo a los usuarios, en términos de funcionalidades dentro del
proceso de IC.
Temas Analíticos
ID Req.
Análisis requeridos
Procesos del Negocio
Observaciones Cliente
Respuestas por reclamos
RQ01 PQR en proceso PQR Serviría para identificar el top diez (10) de las empresas de MENOR índice de PQR. Evoluciones e históricos, para tomar decisiones y planes de mejoras.
RQ02 PQR accedidas, accedidas parcialmente, no accedidas
PQR
RQ03 PQR revocadas PQR Empresas dedicadas al sector energético
RQ04 Empresas comercializadoras de energía
Ajustes Se solicita para verificar el plan de expansión, que se enmarca en los objetivos estratégicos del grupo (Empresas activas). RQ05 Empresas
distribuidoras de energía
Ajustes
Clientes RQ06 Número de clientes que posee cada empresa comercializadora de energía.
PQR Permitiría conocer cómo se expande la competencia y analizar estrategias realizadas para aumentar el número de clientes (relación entre número total de cliente contra números de reclamos presentados). Por ejemplo, el porcentaje de participación en comercialización que tiene la empresa EPM en el mercado.
Tarifas RQ07 Tarifas ofrecidas a clientes regulados
PQR/Ajustes
Permite verificar las re-facturaciones con otros comercializadores.
RQ08 Tarifas ofrecidas a clientes no regulados
PQR/Ajustes
Peajes RQ09 Costos de peaje Ajustes Permite verificar las re-facturaciones con otros comercializadores.
Facturación RQ10 Subsidios facturados Ajustes Permite verificar las re-facturaciones con otros comercializadores. RQ11 Contribuciones
facturadas Ajustes
Número de reclamos
RQ12 Número de PQR por periodo
PQR Serviría para identificar el top diez (10) de las empresas de MENOR índice de PQR. Evoluciones e históricos para tomar decisiones y planes de mejoras.
RQ13 Número de PQR por causal
PQR
RQ14 Número de PQR por PQR
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empresa competidora
Causal de reclamos
RQ15 Reclamos por aforo PQR Sirve para realizar Análisis Pareto con otros comercializadores. Es importante que la información se muestre en porcentaje.
RQ16 Reclamos por alto consumo
PQR
RQ17 Reclamos por calidad del servicio
PQR
RQ18 Reclamos por cobro de otros cargos de la empresa
PQR
RQ19 Reclamos por cobro múltiple
Ajustes/PQR
RQ20 Reclamos por cobros por servicios no prestados
Ajustes/PQR
RQ21 Reclamos por conexión
PQR
RQ22 Reclamos por entrega y oportunidad de la factura
Ajustes/PQR
RQ23 Reclamos por error de lectura
PQR
RQ24 Reclamos por estrato PQR RQ25 Reclamos por otras
inconformidades PQR
RQ26 Reclamos por pago sin abono a cuenta
PQR
RQ27 Reclamos relacionados con cobros por promedio
PQR
RQ28 Reclamos por revisiones a las instalaciones y medidor del suscriptor o usuario
PQR
RQ29 Reclamos por solidaridad
PQR
Ventas RQ30 Consumo de kW por periodo
Ajustes/PQR
Permite comparar los sectores que más KW consumen según estrato y ubicación, ayudando a tomar medidas de acción para satisfacer a los clientes
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RQ31 Valor de consumo por periodo
Ajustes/PQR
de mayor consumo y ofrecerles una excelente atención.
Inspección de infraestructura
RQ32 Número de revisiones (lecturas) realizadas satisfactoriamente por periodo
Ajustes Permite verificar aumentos de oportunidad en la revisión. También es importante para la división de pérdidas de energía.
RQ33 Tiempo empleado en las revisiones realizadas
Ajustes
RQ34 Número de revisiones (lecturas) no realizadas satisfactoriamente por periodo
Ajustes
Morosidad en cuentas
RQ35 Número de suscriptores con morosidad por periodo
Ajustes Permite verificar los índices de reclamos que son impactados por este motivo. También es importante para la división de gestión cartera.
RQ36 Sectores con mayor índice de morosidad por periodo
Ajustes
Calidad del servicio
RQ37 Número de soluciones ofrecidas anualmente con respecto a re-facturaciones por las empresas competidoras
Ajustes Permite verificar los índices de soluciones de re-facturaciones ofrecidas.
RQ38 Tiempo promedio empleado en la generación de re-facturaciones por las empresas competidoras
Ajustes
Saldos en disputa RQ39 Número de casos en saldos en disputa de las empresas de energía por periodo
Ajustes Es muy importante ya que la empresa CODENSA posee 30000MM aproximadamente en saldos en disputa y se necesita verificar índices por estos conceptos. RQ40 Valores que se
encuentran en saldos en disputas de las empresas de energía
Ajustes
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por periodo
RQ41 Tiempo empleado en la realización de ajustes para saldos en disputa por periodo
Ajustes
Tabla 9. Temas Analíticos
Los temas analíticos definidos se encuentran enfocados en la obtención de datos
pertenecientes a las empresas de energía, las cuales se encuentran en el mercado como
posibles competidores directos de la empresa CODENSA.
• Aporte IC
Para lograr que la obtención de la información permita satisfacer las necesidades de los
clientes durante el estudio de IC, se realizó una lista de temas analíticos la cual nos
permite conocer qué tipo de información será útil para el departamento y así poderla
convertir en información estratégica para que pueda servir de base a los análisis.
1.3 Definición de Matriz de Procesos/Dimensiones (Bus Matrix)
A partir de los temas analíticos identificados se procede a la definición de las dimensiones y
su correspondiente relación con los procesos de Negocio.
Dimensión Descripción
Empresa Representa aquellas empresas u organizaciones legales participantes y
competidoras dentro del mercado de energía de Colombia.
Periodo Representa lapsos de tiempo en los cuales se presenta algún tipo de
actividad relacionada con los procesos de atención al cliente.
Mercado Representa los grupos de clientes que las empresas competidoras poseen,
describiendo si son parte del mercado regulado o no regulado.
Localización Representa la ubicación en la cual se presentan los reclamos.
Causal Representa las causas o razones por las cuales son presentados peticiones,
quejas o reclamos ante las empresas competidoras.
Respuesta Representa los diferentes estados de respuestas que un PQR posee.
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Tabla 10. Dimensiones
En la siguiente tabla se define la relación que existe entre los procesos y cada una de las
dimensiones definidas.
Dimensiones
Procesos de
Negocio
Empr
esa
Perio
do
Mer
cado
Loca
lizac
i
ón
Cau
sal
Res
pues
ta
PQR X X X X X X
Ajustes X X X
Tabla 11. Matriz de Procesos/Dimensiones
• Aporte IC
Al profundizar los procesos, logramos obtener mayor conocimiento del negocio, así como
el tipo de información requerida por Ajustes y PQR para poder realizar un correcto
proceso de IC el cual arroje información relevante para una correcta toma de decisiones
en el cual logre obtener ventajas a CODENSA sobre sus competidores.
1.4 Priorización de Procesos
Según el alcance definido (ver sección 2.4 Fases metodológicas o conjunto de objetivos
específicos), se seleccionó uno de los procesos de negocio del departamento para su posterior
implementación, esta selección se realizó construyendo una gráfica que permite evaluar el
nivel de impacto que causa el proceso como potencial del negocio y la factibilidad que existe
para implementarlo. En la siguiente ilustración se muestra la clasificación de los procesos de
negocio identificados.
Ilustración 7. Priorización de procesos de negocio
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Como se observa en la ilustración el proceso PRQ refleja un alto impacto para el
departamento de Relación Cliente con respecto a la IC, dado que a partir de la información
recolectada, la cual describe el nivel de satisfacción de los clientes, es posible identificar
fácilmente cuales son las estrategias que permitirán que este nivel aumente. Mientras que el
proceso de Ajustes tiene un enfoque pequeño frente a las necesidades de los clientes, el cual
se orienta a las re-facturaciones (ajustes en facturas) de reclamos realizados por ellos. Dada
esta priorización se define que el proceso de negocio a implementar es el proceso PQR.
• Aporte IC
Para que el proceso de IC proporcione información valiosa, fue importante observar que
los datos disponibles por los sistemas fuentes (entes de vigilancia) ofrecen una mayor
cobertura inclinada hacia el proceso PQR.
Lo anterior nos ofrece una mayor facilidad en el acceso y obtención de la información, lo
cual se puede aprovechar para explotar cada dato valioso proporcionado por estos
sistemas, y dar soporte y ayuda en la toma de decisiones en el departamento. Dado que
los entes de vigilancia son entidades oficiales del gobierno de Colombia, se puede afirmar
que los datos e información recolectados presentan un alto nivel de confiabilidad,
proporcionando seguridad en la información utilizada en el proceso de IC de ATENEA.
2. Diseño de la Arquitectura Técnica
El diseño de la arquitectura en un alto nivel se encuentra definido en capas, donde cada una
cumple un papel principal en la administración de los datos que se recolectan. A partir de las
condiciones y necesidades del cliente se definió la siguiente arquitectura.
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Ilustración 8. Arquitectura de Alto Nivel.
Descripción Sistemas Fuente:
Los sistemas fuentes son aquellos sistemas que proporcionan los datos disponibles para su
recolección, transformación, almacenamiento y posterior análisis. En este caso los entes de
vigilancia autorizados de Colombia son quienes representan a estos sistemas. A continuación
se presentan cada uno de ellos.
Ente de Vigilancia Descripción
Superintendencia de
Servicios Públicos
Domiciliarios (SSPD)
Organismo de carácter técnico, creado por la Constitución de
1.991 para que, por delegación del Presidente de la República,
ejerza el control, la inspección y la vigilancia de las entidades
prestadoras de servicios públicos domiciliarios.
Comisión de
Regulación de Energía
y Gas (CREG)
Entidad técnica que tiene como objetico lograr que los servicios
de energía eléctrica, gas natural y gas licuado de petróleo
(GLP) se presten al mayor número posible de personas, al
menor costo posible para los usuarios y con una remuneración
adecuada para las empresas que permita garantizar calidad,
cobertura y expansión.
Ministerio de Minas y
Energía
Entidad pública de carácter nacional del nivel superior
ejecutivo central, cuya responsabilidad es la de administrar los
recursos naturales no renovables del país asegurando su mejor y
mayor utilización, la orientación en el uso y regulación de los
mismos. Tabla 12. Descripción Sistemas Fuentes [36] [37] [38]
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
Descripción Capa ETL:
Esta capa realiza principalmente tres operaciones: Extraer, Transformar y Cargar. En la
operación de extracción se lleva a cabo la obtención de datos desde los sistemas fuentes hacia
el sistema. Posteriormente en la operación de transformación, se inicia la conversión,
ordenación y selección de los datos pertinentes, terminando así con la operación de carga, la
cual corresponde al envió de los datos tratados hacia la capa de presentación.
Descripción Capa Presentación:
La capa de presentación es la plataforma donde se encuentran almacenados los datos, allí
estos pueden ser consultados por la capa de Aplicación IC. En esta capa se almacenan los
cubos OLAP definidos según el modelamiento dimensional, junto a los agregados que se
aplican a las medidas de los cubos.
Descripción Capa Aplicación IC:
Corresponde a la aplicación analítica que permitirá al usuario final acceder a los datos e
información almacenados en el sistema. Esta capa pretende ofrecer al usuario el manejo de
funciones de análisis y creación de reportes que permitan generar soporte dentro del proceso
IC con la definición de estrategias competitivas.
A continuación se muestra un diagrama de flujo que especifica el comportamiento del sistema
a través de las capas descritas anteriormente.
Ilustración 9. Flujo de operaciones de la arquitectura.
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• Aporte IC
Las capas descritas anteriormente se relacionan con algunas de las actividades de IC,
específicamente en la capa de ETL y la capa de presentación, donde éstas proporcionan
los datos y el tratamiento necesario para que éstos ofrezcan un valor importante en el
análisis (etapa de Obtención y manipulación de datos). Adicionalmente, la capa de
Aplicación IC contribuye en gran manera en el análisis y distribución de la información.
3. Modelamiento Dimensional
Las actividades realizadas para la etapa de modelamiento dimensional se describen a
continuación.
3.1 Elegir el proceso de negocio
De acuerdo a la priorización de los procesos de negocio, basada en la metodología de
Kimball (ver sección 1.4 Priorización de Procesos), se eligió al proceso PQR como proceso a
implementar debido a sus ventajas. Sin embargo, el modelamiento dimensional abarca todos
los procesos definidos en el departamento.
3.2 Establecer el nivel de granularidad
Los niveles de granularidad definidos para los modelos dimensionales son, según la
dimensión de Periodo: por meses y años, según la dimensión de Empresa: por empresas y
tipo de servicio, según la dimensión de Mercado: por tipo de mercado, por ubicación y
mercado, y por último, según la dimensión de Localización: por municipio y por
departamento.
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Estos niveles permiten organizar la estructura del mercado de energía de Colombia,
ofreciendo una amplia visión de caracterización de las empresas competidoras, donde además
se puede identificar la dispersión en cuanto a territorios que éstas abarcan. Esta
caracterización permite que CODENSA pueda obtener a tiempo un conocimiento relevante
de los diferentes ambientes de sus competidores para una buena toma de decisiones.
3.3 Identificar medidas, tablas de dimensión y tablas de hechos
En la siguiente sección se muestra las tablas de hechos con sus correspondientes medidas y
relaciones hacia las dimensiones (ver detalles en Anexo 5. Documento SAD).
A través de la identificación y cálculo de estas medidas se obtiene información estratégica
sobre las capacidades y comportamiento de los competidores, actuales y potenciales de
CODENSA, ayudando explícitamente así a conocer el estado actual del ámbito de atención al
cliente en Colombia. Para la representación de todos los elementos del modelo dimensional
se utilizaron tres vistas:
• Modelo Conceptual: Corresponde a la representación de entidades como conceptos
del mundo real. En este modelo la notación se define de esta manera: las entidades
marcadas con una letra D corresponden a las dimensiones, y las marcadas con una
letra H a las tablas de hechos.
• Modelo Lógico: Corresponde a la representación del modelo conceptual desde el
punto de vista relacional, es decir, los datos se presentan en tablas con sus
correspondientes relaciones.
• Modelos Físico: Corresponde a representación del modelo lógico como instrucciones
en lenguaje sql de todos los objetos diseñados. Este fue creado a partir de un archivo
script.
A continuación se muestran los modelos conceptuales correspondientes a las dimensiones y
hechos identificados, para consultar una descripción detallada de cada uno de éstos ver el
Anexo 5. Documento SAD, donde además encontrará las vistas lógica y física definidas.
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3.3.1 Modelo de Calidad de Servicio – Proceso de Ajustes
• Vista Conceptual
Ilustración 10. Modelo de Calidad de Servicio
3.3.2 Modelo Cliente - Proceso de PQR
• Vista Conceptual
Ilustración 11. Modelo Cliente
3.3.3 Modelo Saldo Disputa – Proceso de Ajustes
• Vista Conceptual
Ilustración 12. Modelo Saldo Disputa
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3.3.4 Modelo Reclamo - Proceso de PQR
• Vista Conceptual
Ilustración 13. Modelo Reclamo
3.4 Trazabilidad entre modelos y procesos de negocios
En el siguiente diagrama se presenta la vista conceptual general de todas las entidades
definidas en el modelamiento dimensional.
Ilustración 14. Diagrama general de los modelos dimensionales
Con el fin de identificar el alcance de cada modelo dentro de los procesos de negocios, a
continuación se presenta la matriz (Bus Matrix) donde se establece la relación entre las
dimensiones y los hechos contra los procesos de negocios identificados anteriormente (PQR y
Ajustes). Cada celda de la matriz representa en cual proceso participa la relación.
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Dimensiones
Facts
Empr
esa
Perio
do
Mer
cado
Loca
lizac
ió
n Cau
sal
Res
pues
ta
Cliente PQR PQR PQR - - -
Calidad Servicio Ajustes Ajustes Ajustes - - -
Saldo Disputa Ajustes Ajustes Ajustes - -
Reclamo PQR PQR - PQR PQR PQR
Tabla 13. Matriz de Procesos/Dimensiones
3.5 Definición de Cubos OLAP
A partir de los esquemas de estrella diseñados se realizó la construcción de los cubos OLAP
(On-line Analytical Processing), los cuales se basan en la asociación de dimensiones y
medidas. Este tipo de cubo es de gran ayuda para realizar consultas complejas en las cuales se
utilizan agregaciones debido a que el tiempo de respuesta es muy eficiente y de fácil
utilización. Está enfocado en el análisis de datos a partir de la visualización de
multidimensional de variadas actividades de negocio, en este caso, actividades de las
empresas competidoras [50]. Para el diseño del sistema se definieron los siguientes cubos
aplicados al proceso de PQR con base en los modelos lógicos (ver Anexo 5. Documento
SAD).
3.5.1 Cubo Atenea Clientes
Ilustración 15. Diagrama Multidimensional Cubo Clientes
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Nombre Cubo Atenea Clientes
Dimensiones Asociadas
Nombre en
Modelo Lógico Descripción
DIM_EMPRESA Representa aquellas empresas del mercado energético de Colombia que pueden
posibles competidoras de la empresa CODENSA.
DIM_PERIODO Representa periodos de tiempo.
DIM_MERCADO Representa los mercados que son manejados por las empresas del mercado
energético de Colombia.
Medidas Asociadas
Nombre Tabla de Hechos
Asociada Descripción
Cantidad_Clientes FACT_CLIENTE Corresponde al número de clientes que posee una empresa
del mercado energético. Agregado: SUM.
Consumo FACT_CLIENTE Corresponde al consumo KW de energía que es
consumido. Agregado: SUM.
Valor_Consumo FACT_CLIENTE Corresponde al valor del consumo en COP (Pesos
Colombianos). Agregado: SUM.
Tarifa FACT_CLIENTE Corresponde a la tarifa medio manejada por las empresas
competidoras. Agregado: AVG.
Modelos Asociados
DC (Diseño Cliente)
Tabla 14. Documentación Cubo Clientes
A continuación se presenta un diagrama que muestra el mapeo entre el modelo lógico y el
cubo diseñado.
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Página 48
Ilustración 16. Mapeo modelo lógico a cubo Clientes
3.5.2 Cubo Atenea Reclamos
Ilustración 17. Diagrama Multidimensional Cubo Reclamos
Nombre Cubo Atenea Reclamos
Dimensiones Asociadas
Nombre en
Modelo Lógico Descripción
DIM_EMPRESA Representa aquellas empresas del mercado energético de Colombia que pueden
posibles competidoras de la empresa CODENSA.
DIM_PERIODO Representa periodos de tiempo.
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
DIM_CAUSAL Representa aquellos motivos presentados por los reclamos.
DIM_LOCALIZA
CION
Representa la ubicación geográfica, en términos de departamentos y municipios,
del origen de los reclamos.
DIM_ESTADO_R
ESPUESTA
Representa las repuestas asignadas a los reclamos por parte de las empresas
competidoras.
Medidas Asociadas
Nombre Tabla de Hechos
Asociada Descripción
Cantidad_Radicado
s FACT_RECLAMO
Corresponde al número de reclamos radicados por las
empresas competidoras. Agregado: MAX.
Modelos Asociados
DR (Diseño Reclamo)
Tabla 15. Documentación Cubo Reclamos
A continuación se presenta un diagrama que muestra el mapeo entre el modelo lógico y el
cubo diseñado.
Ilustración 18. Mapeo modelo lógico a cubo Reclamos
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Página 50
3.5.3 Cubo Atenea Saldo Disputa
Ilustración 19. Diagrama Multidimensional Cubo Saldo Disputa
Nombre Cubo Atenea Saldo Disputa
Dimensiones Asociadas
Nombre en
Modelo Lógico Descripción
DIM_EMPRESA Representa aquellas empresas del mercado energético de Colombia que
pueden posibles competidoras de la empresa CODENSA.
DIM_PERIODO Representa periodos de tiempo.
DIM_MERCADO Representa los mercados que son manejados por las empresas del mercado
energético de Colombia.
Medidas Asociadas
Nombre Tabla de
Hechos Asociada Descripción
Cantidad_SD FACT_SALDO_
DISPUTA
Cantidad de casos en saldo en disputa. --- Agregado:
SUM.
Valor_Total FACT_SALDO_
DISPUTA Valor total de los saldos en disputa. --- Agregado: SUM.
Tiempo_Promedio FACT_SALDO_
DISPUTA
Tiempo promedio en recibir respuesta del fallo de la
superintendencia. --- Agregado: AVG.
Modelos Asociados
DSD (Diseño Saldo Disputa)
Tabla 16. Documentación Saldo Disputa
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
A continuación se presenta un diagrama que muestra el mapeo entre el modelo lógico y el
cubo diseñado.
Ilustración 20. Mapeo modelo lógico a cubo Saldo Disputa
3.5.4 Cubo Atenea Calidad Servicio
Ilustración 21. Diagrama Multidimensional Cubo Calidad Servicio
Nombre Cubo Atenea Calidad Servicio
Dimensiones Asociadas
Nombre en
Modelo Lógico Descripción
DIM_EMPRESA Representa aquellas empresas del mercado energético de Colombia que
pueden posibles competidoras de la empresa CODENSA.
DIM_PERIODO Representa periodos de tiempo.
Medidas Asociadas
Nombre Tabla de Descripción
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Hechos Asociada
Cantidad_Revisiones
_Exitosas
FACT_CALIDAD
_SERVICIO
Número de veces en que la visita a una residencia se ha
podido llevar a cabo. --- Agregado: SUM.
Cantidad_Revisiones
_NoExitosas
FACT_CALIDAD
_SERVICIO
Número de veces en que la visita a una residencia no se
ha podido llevar a cabo. --- Agregado: SUM.
Tiempo_Promedio_R
evisiones
FACT_CALIDAD
_SERVICIO
Tiempo promedio de la duración de una revisión. ---
Agregado: AVG.
Cantidad_Incidencia
_Indispo
FACT_CALIDAD
_SERVICIO
Cantidad de veces en las cuales no se ha proporcionado
el servicio de energía. --- Agregado: SUM.
Tiempo_Promedio_I
ndispo
FACT_CALIDAD
_SERVICIO
Tiempo promedio en las cuales no se ha proporcionado
el servicio de energía. --- Agregado: AVG.
Cantidad_Suspencio
nes
FACT_CALIDAD
_SERVICIO
Cantidad de suspensiones de energía realizadas a los
clientes. --- Agregado: SUM.
Modelos Asociados
DCS (Diseño Calidad Servicio)
Tabla 17. Documentación Cubo Calidad Servicio
A continuación se presenta un diagrama que muestra el mapeo entre el modelo lógico y el
cubo diseñado.
Ilustración 22. Mapeo modelo lógico a cubo Calidad Servicio
• Aporte IC
Los modelos dimensionales diseñados plasman cada uno de los temas analíticos de los
procesos de Ajustes y PQR, donde se realiza un mapeo de la información recolectada desde
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los sistemas fuentes hacia la base de datos del negocio, lo cual permite la selección de
información estratégica que contribuye al departamento.
Al estructurar los datos en cubos los usuarios puedan crear consultas sobre grandes
cantidades de datos, proporcionando respuestas a preguntas vitales del negocio que constan
de los indicadores de rendimiento clave más importantes para el departamento, como
categorías descriptivas (dimensiones) y valores cuantitativos (medidas).
4. Selección de Productos
Los productos seleccionados para llevar a cabo la implementación del sistema son:
4.1 Herramientas ETL
A continuación se muestra la lista de las herramientas candidatas a ser seleccionadas para la
realización del sistema ETL.
Herramienta Descripción
Talend Data
Integration v. 5.2.2
[13]
Herramienta libre de integración de datos, con un alto desempeño
y un conjunto de herramientas para acceder, transformar e
integrar datos de cualquier sistema de negocio en tiempo real o
por lotes. Permite una integración masiva de grandes datos,
NoSQL y ETL para la inteligencia empresarial.
Kettle [15]
Herramienta libre que ofrece una potente Extracción,
Transformación y Carga (ETL) basado en metadatos. Con un
entorno de diseño y arquitectura probada, escalable y basada en
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Página 54
estándares.
Tabla 18. Herramientas ETL
De las herramientas anteriores se eligió Talend Data Integration debido a que es una
herramienta gratis que permite realizar de manera eficaz y eficiente el proceso de ETL y
posee una interfaz de usuario amigable lo cual nos permitió aprender fácilmente el manejo
del software.
4.2 Base de Datos
A continuación se muestra la lista de los manejadores de bases de datos candidatos a ser
seleccionados para la realización de la capa de presentación.
Herramienta Descripción
Oracle data base 11g
v. 11.2.0.3 [16]
Oracle data base proporciona escalabilidad, seguridad y
fiabilidad incluyendo funciones completas para gestionar
fácilmente el procesamiento de transacción exigentes,
inteligencia empresarial y aplicaciones de gestión de contenidos.
My SQL v. 5.5 [25] Sistema de gestión de bases de datos relacional, multihilo y
multiusuario.
Postgresv. 9.2.4 [26]
Es un sistema de gestión de bases de datos objeto-relacional.
Utiliza un modelo cliente/servidor y usa multiprocesos en vez de
multihilos para garantizar la estabilidad del sistema. Permite
crear índices compuestos, únicos, parciales y funcionales B-
Tree, R-Tree, hash o GiS.
Tabla 19. Bases de datos
La base de datos seleccionada fue Oracle Data Base, ya que a diferencia de las otras esta
permite la creación de índices bitmap, componente esencial para el rendimiento dentro del
modelo dimensional al realizar consultas. Es importante mencionar que para el
funcionamiento de las dos herramientas seleccionadas se debe contar: JDK (v. 7.0), JRE (v.
7) y Sistema Operativo Windows 7/XP.
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5. Diseño Físico
A partir del diseño lógico definido, se realizaron actividades para definir las estructuras que
dieran soporte a éste. A continuación se describe el proceso realizado.
5.1 Definición de estándares del entorno
Entre los estándares definidos se encuentran las formas con las cuales se asignan nombres
dentro del sistema, en la siguiente tabla se especifican éstas.
Objeto Nombre
Tablas de dimensión
Estas deben llevar el siguiente formato: “DIM_NOMBRE”, donde
la palabra DIM hace referencia a dimensión, NOMBRE
corresponde al nombre de la tabla y se maneja un guion de piso
entre palabras.
Tablas de hechos
Estas deben llevar el siguiente formato: “FACT_NOMBRE”,
donde la palabra FACT hace referencia a los hechos, NOMBRE
corresponde al nombre de la tabla y se maneja un guion de piso
entre palabras.
Campos de las
tablas
Los nombres asignados a los campos o columnas de cada tabla
deben manejar la primera letra en mayúscula y un guion de piso
entre palabras.
Índices Los índices deben manejar el siguiente formato:
“NOMBRETABLA__NOMBREINDICE_IDX”.
Disparadores Los triggers o disparadores deben manejar el siguiente formato:
“NOMBRETABLA_TRIGGER”.
Secuencias Las secuencias deben manejar el siguiente formato:
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Página 56
“NOMBRETABLA__SEQ”.
Esquema El nombre utilizado para la asignación del esquema de la base de
datos es: ATENEA.
Tabla 20. Formato Nombres
5.2 Definición de estrategia de gestión del cambio
Para cada tabla de dimensión se adaptaron un grupo de técnicas (de slowly changing
dimension) que permiten manejar los posibles cambios de los datos.
Tabla de Dimensión Estrategia del cambio
DIM_EMPRESA
En esta tabla se manejan las técnicas tipo 2 y tipo 3, con las
cuales se captura el cambio en una nueva fila y se agregar una
nueva columna para rastrear el valor activo del campo. Los
campos que participan en esta estrategia son: Nombre_Empresa
y Tipo_Servicio.
DIM_PERIODO En esta tabla se maneja la técnica tipo 1. Los campos que
participan en esta estrategia son: Año y Mes.
DIM_MERCADO
En esta tabla se manejan las técnicas tipo 2 y tipo 3, con las
cuales se captura el cambio en una nueva fila y se agregar una
nueva columna para rastrear el valor activo del campo. Los
campos que participan en esta estrategia son: Tipo_Mercado,
Ubicación.
DIM_LOCALIZACION
En esta tabla se manejan las técnicas tipo 2 y tipo 3 de igual
manera que algunas de las tablas anteriores. Los campos que
participan en esta estrategia son: Departamento, Municipio.
DIM_CAUSAL
En esta tabla se manejan las técnicas tipo 2 y tipo 3 de igual
manera que algunas de las tablas anteriores. El campo que
participa en esta estrategia es: Causal.
DIM_CASO_SUPER En esta tabla se maneja la técnica tipo 1. El campo que participa
en esta estrategia es: Tipo_Mercado.
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DIM_RESPUESTA En esta tabla se maneja la técnica tipo 2 y 3. El campo que
participa en esta estrategia es: Respuesta.
Tabla 21. Estrategia para la gestión del cambio
5.3 Definición de estrategia de índices
La estrategia que se maneja para las tablas de dimensión y de hechos se describe en la
siguiente tabla.
Tablas Definición de índices
Dimensión
Para este tipo de tabla se utilizaron índices únicos, correspondientes a las
llaves primarias, e índices B-Tree en la dimensión Empresa principalmente,
con el fin de disminuir el número de lecturas al disco.
Hechos
Para estas tablas se utilizan índices tipo bitpmap, los cuales se aplican a las
llaves foráneas referentes a las tablas de dimensión. La utilización de éste se
debe a la baja cardinalidad que en estos campos se presenta, dado que en la
tabla de hechos se almacenan todas las medidas de las dimensiones según el
nivel de granularidad presentando así valores repetidos, para lo cual este tipo
de índice permite mejorar el rendimiento de búsqueda.
Tabla 22. Estrategia de índices
5.4 Definición de estrategia de particionamiento
Dado al alto volumen de datos que se almacenan en las tablas de hechos es permisible definir
particiones que faciliten la administración y acceso a subconjuntos de datos de forma rápida y
eficaz, a la vez que se mantiene la integridad de la colección de datos.
Se utiliza el tipo de particiones por rangos, el cual mapea filas a particiones basadas en el
rango de valores de una o varias columnas, este tipo es útil si los datos tienen rangos lógicos
en los que pueden ser distribuidos. El método de particionamiento utilizado consiste en crear
particiones en las tablas de hechos basadas en la llave foránea referente a la dimensión
Periodo (DIM_PERIODO), la cual permite generar subconjunto de datos enfocados en el
tiempo, en los cuales se hace distinción de datos basados en el año al cual pertenecen las
medidas. Para consultar más detalles sobre el diseño físico del sistema ver Anexo 5.
Documento SAD.
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6. Diseño del sistema de Extracción, Transformación y Carga (ETL)
En esta etapa se realizó la construcción del sistema ETL de acuerdo a las condiciones de los
sistemas fuentes. A continuación se presenta la arquitectura del sistema y el diagrama del
proceso que realiza el ETL.
Ilustración 23. ETL [40]
• Componente de sistemas fuentes:
Son las páginas oficiales de los entes reguladores del sector energético en Colombia.
• Componente de Extracción:
EXTRACCIÓN
Operación Descripción
Data Cleaning Recibe archivos de extensión .csv que contienen espacios en
blanco, y formatos con datos no deseados.
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Reconstrucción Recibe archivos de extensión .csv y .xls que deben procesarse
en el ETL.
Tabla 23. Descripción componente Extracción
• Componente de Transformación:
TRANSFORMACIÓN
Operación Descripción
Data Cleaning Limpia los espacios en blanco, y los datos no deseados
dejándolos en un nuevo archivo .xls.
Reconstrucción
Divide, convierte, da formatos, decodifica campos, fusiona
información, filtra duplicados e integra los datos dejándolos en
archivos.xls.
Tabla 24. Descripción componente Transformación
• Componente de Carga:
CARGA
Operación Descripción
Data mart Carga, anexa y actualiza los datos directamente en la base de
datos.
Tabla 25. Descripción componente Carga
• Aporte IC
El motivo de llevar a cabo el sistema de ETL se debe a que permite remodelar los
datos relevantes de los sistemas fuente en información útil, para así ser almacenados
en el datamart y convertirlos en información estratégica para el proceso de
Inteligencia Competitiva.
La recolección y tratamiento o manipulación aplicado a los datos es una parte
fundamental para la etapa de Obtención de datos del proceso IC, ya que éstos
permiten realizar una revisión y validación por parte de los usuarios de negocio de
los sistemas fuentes, donde siendo estos últimos pertenecientes a entes oficiales del
país presentan un alto nivel de fiabilidad y calidad de los datos.
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Para la extracción, transformación y carga se hizo uso de un software libre llamado
Talend Open Studio ya que proporciona flexibilidad y ahorra el mantenimiento de
una herramienta propia. A partir de las fuentes de datos identificadas, se realizaron
actividades para definir las estructuras que dieran soporte a éstas. A continuación se
describe el proceso realizado.
6.1 Definición de tipo de archivos aceptados
Para la implementación de los requerimientos enfocados en el proceso de PQR, el sistema de
ETL se basó en los archivos fuente para los modelos Cliente y Reclamo. Los tipos de
archivos con las cuales se hará la obtención de datos para la IC requieren de un proceso de
extracción, transformación y carga.
Objeto Descripción
.csv Archivos .csv para la extracción de datos de clientes y reclamos.
.xls Archivos .xls para la transformación de datos que se requieren
realizar y para la extracción de datos de empresas.
Fact Table Fact table que contiene la base de datos.
Dimensiones Dimensiones que contiene la base de datos.
Tabla 26. Formato Nombres
Adicionalmente a los dos modelos referentes al proceso de PQR, se realiza la carga de los
datos de las empresas activas en el mercado. Para obtener más información sobre los campos
de datos extraídos desde los archivos y las tablas (de dimensión y hechos) mencionados
diríjase al Anexo 5. Documento SAD.
6.2 Definición del proceso de extracción y limpieza
Para el proceso de extracción de datos, de acuerdo al proceso de Inteligencia Competitiva
aplicada a CODENSA, se establecieron los sistemas fuentes de los cuales se obtendrán datos
para convertirlos en información y conocimiento. Para el prototipo del proceso de PQR fue
fundamental obtener la información de la página oficial del Sistema Único Integrado:
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(http://reportes.sui.gov.co/reportes/SUI_ReporteEnergia.htm) del cual se debe descargar
manualmente los archivos de Empresa, Clientes y Reclamos en extensión xls. Debido a que la
información que se extrae no es de gran volumen y no es actualizada diariamente, sino
mensualmente, no fue necesario generar una extracción automática.
El módulo de extracción obtiene los archivos desde un directorio específico. La estrategia de
extracción que se llevó a cabo fue de tipo estado periódico, el cual guarda históricos de los
datos. Por ende, después de la carga inicial, el almacén de datos se mantiene actualizado
mensualmente [41]. A continuación se ilustra un ejemplo del estado del data mart con la
estrategia descrita anteriormente.
Ilustración 24. Ejemplo estrategia de Extracción [41]
Para la extracción de los datos correspondientes al modelo de Clientes, Reclamos y Empresas
se diseñaron proceso a partir de los componentes de la herramienta Talend, estos se muestran
a continuación.
• Extracción y limpieza del modelo de Clientes
Ilustración 25. Diagrama Extracción y limpieza Clientes
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• Extracción y limpieza del modelo de Reclamos
Ilustración 26. Diagrama Extracción y limpieza Reclamos
• Extracción, transformación y carga de Empresas
Ilustración 27. Diagrama Extracción, transformación y limpieza Empresas
- Métodos de acceso a fuentes: Debido a que la información que se suministra al sistema
está expuesta al público directamente en las páginas oficiales de los entes regulatorios no
habrá sanciones legales ni limitaciones de la información pública. Para una descripción
detallada de cada componente de los diagramas anteriores, por favor diríjase al Anexo 5.
Documento SAD.
6.3 Definición proceso de transformación
En la transformación se buscó cambiar los datos de origen en los formatos exactos y
estructuras apropiadas para el almacenamiento en el data mart. Los pasos que se siguieron
para realizar este proceso son:
I. Selección, división y unión de campos necesarios para convertir los datos en
información estratégica.
II. Conversión, la cual consiste en estandarizar los campos para hacer los datos útiles.
III. Revisiones de formato, correspondientes a cambios de tipos de datos, y longitudes.
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El uso de la herramienta nos permitió mejorar la eficiencia y precisión. A continuación se
especifica el proceso que se llevó a cabo para la transformación de los archivos de Clientes y
Reclamos:
• Transformación de Clientes
Ilustración 28. Diagrama Transformación Clientes
Ilustración 29. Diagrama Transformación Clientes (parte 2)
Ilustración 33. Diagrama consolidación de archivos
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Página 64
En la anterior ilustración se muestra la consolidación de los archivos agrupados
anteriormente. Para una descripción detallada de cada componente de los diagramas
anteriores, por favor diríjase al Anexo 5. Documento SAD.
6.4 Definición proceso de carga
Este proceso está definido por dos etapas:
I. Carga inicial: Momento en el que se aplica todos los datos desde el archivo fuente.
II. Añadir: Momento en que se agrega incondicionalmente datos entrantes,
preservando los datos existentes en la tabla de destino.
La estrategia que se llevó a cabo en la implementación fue el mapeo de campos desde los
archivos transformados hacia las dimensiones y las fact tables. A continuación se ilustra el
mapeo llevado a cabo para clientes y reclamos:
- Carga Clientes
Ilustración 30. Diagrama Carga Clientes
En este proceso se mapea los datos transformados de los Clientes en el formato deseado, para
llevarlos a las tablas de almacenamiento correspondientes.
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- Carga Reclamos
Ilustración 31. Diagrama Carga Reclamos
En este proceso se mapea los datos transformados de los Reclamos en el formato deseado,
para llevarlos a las tablas de almacenamiento correspondientes.
7. Especificación de la Aplicación Analítica y construcción de
Análisis
En esta etapa se realizaron las actividades de recolección y análisis de los requerimientos de
la herramienta/aplicación analítica con la cual se precisa aplicar la IC dentro del proceso de
PQR y de igual manera la construcción de los análisis que dan soporte a éste (ver Anexo 6.
Documento SRS).
A partir de los temas analíticos definidos inicialmente, se estableció un marco de trabajo en el
cual se analizaron las restricciones de información y de presupuesto definidos para el trabajo
de grado, con lo cual se optó por la utilización de una herramienta de código abierto que
cumpla con las necesidades de los usuarios. Esta selección se llevó a cabo por medio de las
siguientes actividades:
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7.1 Establecer listado de herramientas
Esta actividad consistió en la recolección de información sobre las herramientas de acceso
libre, donde se observaron las distintas funcionalidades que cada una ofrece.
Herramienta Descripción
Pentaho BI [45]
Herramienta especializada en análisis de negocio y la integración de
datos. Está diseñada para ser fácilmente integrable y cumplir con los
requisitos de datos grandes y cambiantes. Permite la creación de
reportes, análisis y dashboards.
Talend Data Quality
[46]
Herramienta para la gestión de calidad de los datos de la empresa,
que incluye un potente software de integración de datos, para
evaluar y limpiar prácticamente cualquier tipo de datos y realizar
inteligencia de negocios a partir de análisis de datos.
Radip Analytics [47]
Herramienta enfocada en el análisis aplicado al ETL y datos,
incluyendo la creación de reportes predictivos. Permite realizar
tareas de análisis de datos críticos para el negocio.
JasperReports [48]
Herramienta especializada en el diseño de reportes y análisis
aplicado a éstos. Puede ser integrado en una aplicación web o
móvil, así como funcionar como un centro de información de la
empresa mediante la entrega de información.
Tabla 27. Herramientas Analíticas candidatas.
7.2 Establecer estándares
La información recolectada en la actividad anterior permitió establecer los principales
lineamientos en los cual se debe basa el software de apoyo para el proceso de IC. Es así como
se definieron los estándares básicos que la herramienta seleccionada debe cumplir para
ofrecer un alto nivel de calidad en cuanto a usabilidad y funcionalidad.
Estándar Descripción
Navegación La navegación por ventanas de la interfaz gráfica de usuario de la
herramienta debe ser de fácil comprensión y accesibilidad, permitiendo de
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
esta manera un rápido aprendizaje para los usuarios.
Acceso de
usuarios
Debe existir un control de acceso a los datos y/o reportes que se realicen y
almacenen en la herramienta. Esto permitirá gestionar la seguridad de las
tareas realizadas por los usuarios.
Look and feel
La interfaz gráfica de usuario debe ser amigable y homogénea, lo cual
permitirá al usuario familiarizarse con la herramienta y con la
operatividad de ésta.
Funcionalidad
de análisis
Las principales tareas operativas que la herramienta debe permitir al
usuario realizar son: creación de reportes, interacción entre los datos para
la realización de análisis y creación de dashboards.
Tabla 28. Estándares de la herramienta Analítica
7.3 Selección de la herramienta
A partir de los estándares definidos se evaluó cada una de las herramientas identificadas,
calificándolas de acuerdo a un rango numérico (de 1 a 3 donde: 1=No lo cumple, 2=Lo
cumple parcialmente, 3=Lo cumple) el cual determina el nivel de cumplimiento de los
estándares.
Herramientas
Estándar
Pent
aho
BI
Tale
nd D
ata
Qua
lity
Rad
ip
Ana
lytic
s Ja
sper
Rep
or
ts
Navegación 3 2 1 2
Acceso 3 2 3 3
Look and feel 3 3 2 3
Funcionalidad 3 2 3 2
Tabla 29. Selección Herramienta Analítica
De acuerdo a la anterior tabla, la herramienta seleccionada fue Pentaho BI ya que es completa
y permite realizar todos los análisis y reportes adecuados para obtener información relevante
Ingeniería de Sistemas ISTAR - CIS1310IS09
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del departamento y las empresas competidoras. Además, ésta brinda las funcionalidades de
creación de cubos (análisis OLAP) con el componente Pentaho Analysis (Mondrian) [49]
integrado, facilitando la mantenibilidad de ATENEA en el futuro.
7.4 Construcción de Análisis para el proceso PQR
Para el análisis de datos se utilizaron tres (3) componentes de presentación proporcionados
por la herramienta seleccionada, en los cuales se manejan diferentes tipos de análisis. Los
componentes se describen a continuación.
Componente ID
(CID) Descripción
Análisis CPA
Permite interactuar directamente con las dimensiones y
medidas definidas en los cubos OLAP. Proporciona la opción
de mostrar la información en diseño de tablas o gráficas, e
igualmente la exportación en diferentes tipos de archivos.
Dashboard CPD
Se basa en la construcción de dashboards, los cuales permiten
al usuario visualizar interactivamente las métricas desde
diferentes puntos de vista en un punto del tiempo establecido,
creando relaciones que asistan el análisis base para la toma de
decisiones.
Reportes CPR
Permite la creación de reportes estáticos, los cuales proveen
un respaldo formal de los análisis realizados. Proporciona la
opción de mostrar la información en diseño de tablas o
gráficas, e igualmente la exportación en diferentes tipos de
archivos.
Tabla 30. Componentes de presentación de la herramienta analítica
A partir de estos componentes se definieron los tipos de análisis que se aplican a los datos:
que fueron recolectados en la etapa de obtención de información.
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ID
(TAID)
Tipo Análisis
Seleccionado Aporte
CT
Cross
tabulation
(Crosstab)
Este tipo de análisis permite “sumarizar” los datos recolectados,
presentándolos de tal forma que el usuario podrá obtener una visión
concreta de algunas de las actividades de las empresas competidoras
frente al servicio de atención al cliente.
DD Drill down
Este tipo de análisis permite, a partir de datos generales sobre las
empresas, profundizar sobre valores más detallados que muestran los
comportamientos de los índices de reclamos desde diferentes
perspectivas.
SL Slice and Dice
Este tipo de análisis permite al usuario obtener la información
correspondiente a los parámetros específicos que desee, ofreciendo
una visión puntual sobre las medidas que éste solicita.
T Tendencia
Este tipo de análisis permite obtener el comportamiento de un valor
puntual frente a una variable de tiempo especifica (en este caso:
meses y/o años), a partir del cual se observan las tendencias que cada
empresas competidora podría tener.
Tabla 31. Tipos de Análisis aplicados a los datos [39] [28]
Con el fin de apoyar la etapa de análisis de datos del proceso de Inteligencia Competitiva, la
cual se basa en identificar las actividades de los competidores en cuanto un factor especifico,
y a partir de éstas lograr establecer las estrategias que permitan crear una ventaja competitiva,
se han definido una serie de análisis basados en las actividades realizadas dentro del proceso
de PQR. En la siguiente tabla se describen cada uno de los análisis aplicados con el
correspondiente componente de presentación utilizado.
Cubo
Asociado CID TAID Nombre Análisis Descripción
Atenea
Clientes CPA CT
Cantidad Clientes
vs. Tarifa por tipo
de mercado
Ofrece al usuario obtener una amplia visión del
número de clientes que poseen las empresas contra la
tarifa media que manejan según el mercado Regulado
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Página 70
y No Regulado. Lo cual permite identificar la
estrategia de precios para la obtención de clientes
más utilizada.
Atenea
Reclamos CPA CT
Numero de
Reclamos por
empresa y
departamento
Ofrece al usuario obtener una amplia visión del
número de reclamos que poseen las empresas según
los departamentos de Colombia. Lo cual permite
identificar cuáles son las zonas en las cuales se debe
mejorar el servicio, o las cuales presentan un índice
favorable de las empresas competidoras.
Atenea
Reclamos CPA CT
Numero de
Reclamos por
empresa y causales
Ofrece al usuario obtener una amplia visión del
número de reclamos que son presentados antes las
empresas con su correspondiente causa. Lo cual
permite identificar cuáles son factores del servicio de
energía que se deben tener en cuenta para mejorar la
atención al cliente.
Atenea
Reclamos CPA CT
Numero de
reclamos por tipo
de servicio
Ofrece al usuario obtener una amplia visión del
número de reclamos que son presentados según los
tipos de servicios que proveen las empresas. Lo cual
permite identificar el estado de reclamos de los
servicios, dentro de la estructura del mercado, que
presentan un índice menor.
Atenea
Reclamos CPA CT
Numero de
reclamos por tipo
de mercado y
Departamento
Ofrece al usuario obtener una amplia visión del
número de reclamos que son presentados según los
tipos de servicios que proveen las empresas dentro de
cada departamento de Colombia. Lo cual permite
identificar el estado de reclamos de los servicios,
dentro de la estructura del mercado, en las zonas que
presentan un índice menor.
Atenea
Clientes CPA CT
Top 10 Empresas –
Número de
Clientes vs.
Consumo
Ofrece al usuario identificar el consumo (KW) de las
empresas frente al número de clientes que éstas
poseen. Lo cual permite observar si las actividades de
consumo de los clientes representan un nivel alto con
respecto a la cantidad de suscriptores.
Atenea CPA CT Top 10 Empresas Ofrece al usuario identificar las empresas con menor
Pontificia Universidad Javeriana Memoria de Trabajo de Grado–Aplicación Práctica
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
Reclamos con menor índice
de reclamos
(Nacional)
Comercializadoras
y distribuidoras de
energía.
número de reclamos a nivel nacional (Colombia) que
se dedican al mismo tipo de servicio de CODENSA.
Lo cual permite identificar fácilmente cuales son los
posibles competidores para la empresa en cuanto a
mejor servicio prestado.
Atenea
Clientes CPD DD
Información
Clientes
Permite identificar el número de clientes de las 10
empresas con mayor índice, profundizando este valor
en cuanto al tipo de mercado, la ubicación y la
ramificación del mercado que poseen. Lo cual
permite conocer el estado del número de clientes
desde diferentes niveles, identificando en cuales
mercados se debe aplicar una estrategia de obtención
de clientes.
Atenea
Clientes CPD DD
Información
Consumo
Permite identificar el consumo generado por los
clientes de las 10 empresas con mayor índice,
profundizando este valor en cuanto al tipo de
mercado, la ubicación y la ramificación del mercado
que poseen. Lo cual permite conocer el estado del
consumo generado desde diferentes niveles,
identificando en cuales mercados se debe aplicar una
estrategia de obtención de clientes.
Atenea
Clientes CPD DD,T
Información Tarifa
media
Permite identificar la tarifa media manejada por las
empresas competidoras frente a la utilizada por
CODENSA. Esto se realiza profundizando el valor en
cuanto al tipo de mercado, la ubicación, la
ramificación del mercado que poseen y la tendencia
que presentan en años cercanos. Lo cual permite
conocer si las tarifas manejas son las indicadas para
las estrategias de obtención de clientes manejadas.
Atenea
Clientes CPD DD
Información Valor
Consumo
Permite identificar el valor de consumo (COP)
generado por los clientes de las 10 empresas con
mayor índice, profundizando este valor en cuanto al
tipo de mercado, la ubicación y la ramificación del
Ingeniería de Sistemas ISTAR - CIS1310IS09
Página 72
mercado que poseen. Lo cual permite conocer el
estado del valor del consumo generado desde
diferentes niveles, identificando en cuales mercados
se debe aplicar una estrategia de obtención de
clientes.
Atenea
Reclamos CPD DD,SD
Reclamos por
causal y
localización
Ofrece al usuario obtener los 10 causales con mayor
y menor índice de número de reclamos presentados,
al igual que este valor para las empresas según un
causal y un departamento específico. Lo cual permite
identificar cuales causales, dentro de una zona
específica, deben ser analizados con el fin de mejorar
el servicio que se relacionada con éstos.
Atenea
Reclamos CPD SD
Reclamos por
causales
Ofrece al usuario obtener las 10 empresas con menor
número de reclamos según el mayor número de
clientes. Igualmente, a partir de la selección de una
empresa se obtiene los 10 porcentajes de los causales
con mayor índice de reclamos y porcentaje de
participación en los departamentos de Colombia.
Atenea
Reclamos CPD T
Reclamos por
localización
Permite obtener las 10 empresas con menor número
de reclamos con su correspondiente porcentaje según
los departamentos en que fueron radicados. Lo cual
es esencial para identificar específicamente en que
zonas el índice de reclamos está presentando un
comportamiento favorable para las empresas
competidoras.
Atenea
Reclamos CPR CT
Reporte Numero
Clientes por
Empresas
Ofrece al usuario obtener el número de clientes por
empresas a nivel nacional. Lo cual permite tener un
documento que respalde los datos analizados.
Atenea
Reclamos CPR CT
Reporte Reclamos
por Empresas
Ofrece al usuario obtener el número de reclamos por
empresas a nivel nacional. Lo cual permite tener un
documento que respalde los datos analizados.
Tabla 32. Análisis implementados
Pontificia Universidad Javeriana Memoria de Trabajo de Grado–Aplicación Práctica
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
A continuación se muestran algunos de los análisis implementados en la herramienta Pentaho
BI (ver Anexo 8. Análisis implementados).
Cubo Reclamos
- Numero de Reclamos por causal y localización (Departamentos)
Ilustración 32. Análisis de Reclamos
• Aporte IC
Las actividades de construcción de los análisis realizados a partir de la aplicación
analítica se encuentran presentes en la etapa de Análisis y Difusión de información de
IC. Éstas se basaron en la generación de análisis, reportes y dashboards, los cuales
permiten a los usuarios visualizar de forma dinámica y estática la información obtenida
en la fase de Obtención, y de esta forma proceder a trasformar la información en
conocimiento estratégico. Este conocimiento da soporte al departamento en la toma
decisiones basadas en el estado actual de las empresas del sector energético, buscando
siempre crear nuevas ventajas competitivas para CODENSA frente a sus competidores.
Por medio de esta herramienta se lleva a cabo el proceso mediante el cual se agrega e
interpreta la información y se obtienen las conclusiones y/o recomendaciones que se
aplicarán en la toma de decisiones.
Ingeniería de Sistemas ISTAR - CIS1310IS09
Página 74
8. Pruebas y Despliegue
8.1 Pruebas
Para el despliegue del sistema se llevaron a cabo un conjunto de pruebas referentes a cada
uno de los subsistemas definidos. En la siguiente tabla se ilustra los niveles de pruebas que se
realizaron.
Niveles de pruebas
Pruebas Objetivo Ambiente Método Participantes
Unitarias Detectar errores en los datos,
lógica y algoritmos. Desarrollo Caja blanca Programadores
Integraci
ón
Detectar errores de interfaces y
relación entre componentes. Desarrollo
Caja blanca y
bottom up. Programadores
Funcional
Detectar errores en la
implementación de
requerimientos.
Desarrollo Funcional Analistas
Sistema Detectar fallas en el cubrimiento
de los requerimientos. Desarrollo Funcional Analistas
Aceptaci
ón
Detectar fallas en la
implementación del sistema Productivo Funcional
Analistas y
clientes
Tabla 33. Niveles de Pruebas [51]
Para obtener mayor información sobre las pruebas realizadas diríjase al Anexo 9. Informe de
Pruebas, donde se presentan los resultados de cada uno de éstas.
Pontificia Universidad Javeriana Memoria de Trabajo de Grado–Aplicación Práctica
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
8.2 Despliegue
A continuación se ilustra el despliegue de la aplicación desde el cague de datos hasta la
herramienta de análisis.
Para consultar los análisis realizados diríjase a la sección 7.4 Construcción de Análisis para el
proceso PQR.
8.2.1 Aceptación del Cliente
Para la validación del prototipo funcional se realizó una encuesta basada en la metodología
Technology Acceptance Model, el cual está diseñado para predecir la aceptación de los
sistemas de información por los usuarios en las organizaciones.
Este modelo tiene en cuenta la utilidad y la facilidad de uso para predecir el uso de las TIC.
La utilidad percibida (PU) se refiere al grado en que una persona cree que usando un sistema
en particular mejorará su desempeño en el trabajo, y la facilidad de uso percibida (PEOU)
señala hasta qué grado una persona cree que usando un sistema en particular realizará menos
esfuerzo para desempeñar sus tareas. [42]
Para poder llevar a cabo la metodología TAM, primero se describieron los perfiles de las
personas que deberían realizar la encuesta, para esto se tuvo en cuenta que ATENEA se
realizó para el proceso de PQR, el organigrama del departamento y los ejecutivos que harán
uso de la herramienta, se decidió convenientemente aplicar la encuesta a los profesionales
Senior que cuentan con el siguiente perfil (ver el Anexo 10. Encuesta de Aceptación.):
Ingeniería de Sistemas ISTAR - CIS1310IS09
Página 76
• Profesional Senior CODENSA: Profesional Ingeniero y/o Administración con
experiencia mínima de cuatro (4) años en atención al cliente que tenga conocimientos en
inteligencia competitiva, análisis de información.
• Profesional Experto CODENSA: Profesional Ingeniero Electricista con experiencia
mínima de diez (10) años en análisis de datos y toma de decisiones que tenga
conocimientos en inteligencia competitiva, análisis de información.
8.2.2 Análisis de encuestas
En la siguiente gráfica se muestran los resultados obtenidos a partir de las encuestas
realizadas. En ésta se especifican las variables evaluadas del modelo tecnológico ATENEA,
con su respectivo calificador.
Ilustración 33. Grafica de resultados encuesta.
Se puede observar que cada una de las variables presentó un valor superior a 4,2, lo cual
indica que el prototipo funcional fue aceptado y es conveniente para las actividades de IC del
departamento. En cuanto a la facilidad de uso, se evidenció que es necesario tener un
conocimiento previo sobre los temas del sector, sin embargo esto no causa gran impacto en la
utilización práctica del prototipo.
Con respecto a la utilidad percibida, es preciso consultar nuevos sistemas fuentes sobre KPIs
del sector, no obstante de acuerdo a los objetivos propuestos el prototipo cumple las
funcionalidades deseadas, y aun así fue especificado por uno de los calificadores como un
sistema que puede dar soporte no sólo en el departamento de Relación Cliente.
1
2
3
4
5
Julián Arias Cesar Goyes Juan Barajas TOTAL
Facilidad de uso
U?lidad percibida
Per?nencia
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
En la variable de pertinencia se observó que se deben refinar algunas presentaciones de los
datos, sin embargo los tipos de análisis definidos son los adecuados para realizar las
actividades del proceso de IC, lo cual da soporte a la toma de decisiones.
Para obtener una mayor información sobre las estadísticas presentadas en las encuestas
diríjase al Anexo 10. Encuesta de Aceptación.
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Página 78
IV - RESULTADOS Y REFLEXIÓN SOBRE LOS MISMOS
Este trabajo de grado cumplió con los objetivos propuestos. A continuación se enuncian los
objetivos específicos y la forma en la que fueron cumplidos durante el desarrollo del trabajo.
1. Objetivo: Caracterizar los procesos del Departamento Relación Cliente de la
empresa CODENSA, contextualizándolos en la Inteligencia Competitiva (IC) (ver
Anexo 4. Documento Visión).
2. Objetivo: Identificar los requerimientos estratégicos que se alinean a las necesidades
presentadas en los procesos del Departamento de Relación Cliente de CODENSA.
(ver Anexo 11. Requerimientos estratégicos).
3. Objetivo: Diseñar los modelos de datos, extracción, y análisis que soporten el
modelo tecnológico que apoya las etapas de obtención, análisis de información y
difusión de resultados del proceso de IC en el Departamento de Relación Cliente de
CODENSA (ver Anexo 5. Documento Requerimientos SAD).
4. Objetivo: Implementar los modelos de un proceso del core del Departamento de
Relación Cliente de CODENSA.
Para el cumplimiento de este objetivo se llevó a un proceso estructurado para la
selección del proceso a implementar (ver sección 1.4 Priorización de Procesos),
siendo el proceso PQR el más adecuado.
Basado en las actividades de cada etapa del desarrollo del trabajo de grado se llevó a
cabo la construcción del sistema según las necesidades planteadas por el cliente, lo
cual se puede verificar que se cumplió con éxito por medio de los resultados de la
encuesta de aceptación, donde el cliente Julián Arias, ratifica el cumplimiento de las
funcionalidades del prototipo.
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V – CONCLUSIONES, RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS
1. Conclusiones La Inteligencia Competitiva es un proceso fundamental que hoy en día las empresas más
exitosas realizan en sus organizaciones, lo cual ha impulsado la necesidad de implementarlo
en las empresas Colombianas, ya que las ventajas que ésta proporciona son muy grandes,
haciendo de los datos públicos información estratégica para su día a día.
ATENEA es un modelo tecnológico que permite aprovechar los datos públicos existentes de
las empresas del sector energético y los convierte en conocimiento estratégico para el
Departamento Relación Cliente. De esta manera se realiza un aporte de gran magnitud no
sólo a éste sino también a la empresa CODENSA en la toma de decisiones, la cual influye en
ámbitos económicos, culturales y estratégicos.
Se logró incentivar a la innovación por medio de la implantación del modelo tecnológico,
aplicando una participación significativa en CODENSA, al apoyar el proceso de Inteligencia
Competitiva y aportar en gran medida a la agilización y sistematización de las diferentes
etapas que requiere este proceso.
La realización completa del desarrollo de este trabajo fue exitosa por la aplicación de la
metodología escogida y el aporte realizado para la IC, lo cual permitió cumplir con los
objetivos propuestos y construir un prototipo funcional de calidad, lo cual se verifica en los
resultados de la encuesta de aceptación.
El objetivo general propuesto: “Elaborar un modelo tecnológico que permita apoyar el
proceso de Inteligencia Competitiva en el Departamento de “Relación Cliente” de la empresa
CODENSA S.A. ESP.”, se cumplió satisfactoriamente puesto que el resultado final cumplió
las expectativas del cliente y de los objetivos específicos definidos para el trabajo de grado.
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2. Recomendaciones A continuación se proponen algunas recomendaciones para el momento de realizar trabajos
de grado:
• Realizar backups todas las semanas de los avances realizados para el trabajo de grado.
• Concretar reuniones con el director de trabajo de grado todas las semanas, llevándole a
él/ella avances realizados.
• Hacer seguimiento al cronograma y cumplir con éste.
3. Trabajos Futuros Este trabajo de grado pretende a corto plazo ofrecer apoyo al proceso de IC dentro del ámbito
de dirección estratégica del Departamento de Relación Cliente de CODENSA, con el fin que
éste logre generar un posicionamiento estratégico en el mercado en cuanto a la satisfacción
que los clientes tienen de la organización, constituyéndose así como líder del mercado en
Colombia. De igual manera se espera generar una publicación sobre el resultado final
obtenido, esto con el fin de motivar a otras organizaciones a llevar a cabo la aplicación del
proceso de IC.
Posteriormente, a mediano plazo se espera continuar la implementación de los modelos del
proceso de Ajustes y la generación de nuevos modelos para los demás departamentos de la
empresa CODENSA. Adicionalmente, se espera realizar la implementación de indicadores
(KPIs) aun más profundos y específicos que permitan abarcar todas las fronteras de la
organización en el mercado energético.
Por último, a largo plazo se espera que este modelo tecnológico sea complementado por
medio de un framework, el cual se encargue de ofrecer los recursos necesarios para apoyar el
proceso IC dentro de diversas empresas, es decir, llevar a cabo su aplicación en múltiples
sectores económicos (mercados competitivos). Se espera igualmente que la IC sea aplicada
no solo a los mercados de Colombia, sino que se genere una visión más amplia de las mejores
prácticas utilizadas por las mejores empresas del mundo, fomentando así el crecimiento de
Colombia como un país de alto nivel competitivo.
Pontificia Universidad Javeriana Memoria de Trabajo de Grado–Aplicación Práctica
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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008
VI - REFERENCIAS Y BIBLIOGRAFÍA
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[52] FundiBeq. Diagrama Pareto. [Documento en línea] Fundación Iberoamericana para la Gestión
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[53] Bussines Dictionary. Benchmarking [Documento en línea] Bussines Dictionary; 2012.
Disponible en: http://www.businessdictionary.com/definition/benchmarking.html
[54] Bussines Dictionary. Brief [Documento en línea] Bussines Dictionary; 2012. Disponible en:
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and-types.html
[56] Ruta N Medellín. Centro de Innovación y Negocios de Medellín. Disponible en:
http://www.rutanmedellin.org
Ingeniería de Sistemas ISTAR - CIS1310IS09
Página 86
VII - ANEXOS
Anexo 1. Glosario A
Ajustes Proceso implementado por el departamento de Relación Cliente de la
empresa CODENSA.
Análisis Pareto
Es un método gráfico para definir las causas más importantes de una
determinada situación y, por consiguiente, las prioridades de intervención
[52].
B
Benchmarking
Es un sistema de medidas de calidad de los principales componentes de
unas organizaciones, tales como: políticas, productos, estrategias, etc.
[53]
Briefing
Resumen realizado con el fin de ofrecer al lector una vista rápida vista
general de los hechos, descubrimientos y objetivos que se llevan a cabo
en una investigación en específico [54].
C
CAC Comité Asesor de Comercialización
CON Consejo Nacional de Operación
CREG Comisión de Regulación de Energía y gas.
D
DW Data Warehouse
E
ETL Extracción, Transformación y Carga (Extract, Transform and Load)
F
Framework Conjunto de programas que trabajan como un esqueleto de soporte para la
construcción de una solución [55].
I
IC Inteligencia Competitiva (Competitive Inteligence)
IN Inteligencia de Negocios (Bussines Intelligence)
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O
OLAP On-Line Analytical Processing.
P
PQR Peticiones. Quejas y reclamos. Proceso implementado por el
departamento de Relación Cliente de la empresa CODENSA.
R
RUP Proceso Unificado de Rational (Rational Unified Process).
S
SAD Documento de Arquitectura Software (Software Architecture Document).
SDL Sistema de Distribución Local.
SIU Sistema de Información Único.
SSPD Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios
STM Sistema de Transmisión Nacional
STR Sistema de Transmisión Regional
Sumarizar Termino asociado a la acción de generalizar un conjunto de datos,
permitiendo identificar puntos claves para su correspondiente análisis.
T
TAM Technology Acceptance Model.
U
UPME Unidad de Planeación Minero Energética
Anexo 2. Post-Mortem 1. Metodología propuesta vs. Metodología realmente utilizada.
Las metodologías propuestas para el desarrollo del trabajo de grado se siguieron a
cabalidad, permitiendo un control y seguimiento de las actividades del cronograma
definido.
El cumplir con las metodológicas permitió que cada fase fuera controlada y se logrará
notificar algún tipo de retraso de cada una de las actividades, lo cual generó
confiabilidad en el cumplimiento de los objetivos.
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Página 88
Sin embargo, en el inicio del trabajo de grado se realizaron varias iteraciones para
definir específicamente el core que se tendría como objetivo principal.
2. Actividades propuestas vs. Actividades realizadas.
Para el desarrollo del trabajo de grado fue necesario el cumplir con cada una de las
actividades definidas en el cronograma. A continuación se presentan el estado de
cada una de ellas.
Actividad Estado
Recolectar información sobre conceptos importantes relacionados
con Inteligencia Competitiva y herramientas que lo soporten. Realizado
Realizar un estudio sobre el contexto político, económico, social,
tecnológico y legal de la empresa comercializadora de energía
CODENSA.
Realizado
Recolectar información sobre los procesos que se ejecutan en el
departamento de Relación Cliente, los cuales se encuentren
enfocados a la IC.
Realizado
Elaborar el documento investigativo Visión. Realizado
Revisión del documento investigativo. Realizado
Corrección del documento. Realizado
Definir y analizar los requerimientos estratégicos de la etapa de
obtención, análisis de información y difusión de resultados del
proceso de IC para el departamento Relación Cliente.
Realizado
Elaborar el documento de requerimientos estratégicos
identificados a partir de las necesidades del departamento Relación
Cliente para cada uno de sus procesos.
Modificado
Revisión del documento. Modificado
Corrección del documento. Modificado
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Identificar las fuentes de datos y seleccionar el subconjunto de
datos apropiados. Realizado
Diseñar modelo dimensional y físico del componente de datos Realizado
Elaborar diseño de los componentes de extracción y análisis. Realizado
Elaborar documento SAD Realizado
Revisión y corrección del documento. Realizado
Identificación de requerimientos según las necesidades del proceso
seleccionado del departamento de Relación Cliente. Realizado
Elaboración de documento SRS. Realizado
Revisión y corrección del documento. Realizado
Identificar las herramientas de análisis de datos pertinentes para el
apoyo del proceso de IC. Realizado
Elaboración de documento SDD. No Realizado
Revisión y corrección del documento. No Realizado
Realizar implementación del componente de datos. Realizado
Realizar implementación del componente de extracción. Realizado
Realizar implementación del componente de análisis. Realizado
Realizar pruebas unitarias y de integración. Realizado
Elaborar manual de usuario. Realizado
Revisión y corrección del documento. Realizado
Realizar pruebas finales con el usuario. Realizado
Realizar reuniones de observación para identificar las fortalezas y
debilidades que se presentan en el prototipo. Realizado
Elaborar informe de resultados de pruebas. Realizado
Elaborar memoria de trabajo de grado. Realizado
Revisión y corrección de los documentos. Realizado
Se observa que varias actividades no fueron realizadas o tuvieron modificaciones,
a continuación se especifica las razones de estos cambios realizados.
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- Actividad: Elaborar el documento de requerimientos estratégicos identificados a
partir de las necesidades del departamento Relación Cliente para cada uno de sus
procesos. Debido a la metodología llevada a cabo y el enfoque que ésta proyecta,
realizar el documento SRS aplicado a los requerimientos estratégicos no
proporcionaba una valor agregado justificable, por esta razón se decidió realizar
un documento propuesto por la metodología, el cual da un punto de partida más
claro para el diseño.
- Actividad: Elaboración de documento SDD. Esta actividad no fue realizada
debido a que el enfoque del proyecto y las herramientas utilizadas para su
implementación, fueron abarcadas en el documento SAD completamente, siendo
así la elaboración del documento SDD una actividad innecesaria y que no
aportaba nuevos conceptos.
3. Efectividad en la estimación de tiempos del proyecto
La estimación realizada inicialmente para la terminación del trabajo de grado no fue
satisfecha, dado que se presentaron atrasos en las actividades de implementación de
los componentes de Extracción y Análisis. Esto se debió a que el proceso de
instalación y utilización eran complejos.
• Estimación inicial:
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• Tiempos reales:
4. Costo estimado vs. Costo real del proyecto
Los costos estimados inicialmente frente a los costos reales del proyecto muestran
que la estimación proporcionó los recursos necesarios para el desarrollo del trabajo
de grado con presupuesto sobrante. En la siguiente tabla se muestra las estimaciones
definidas en comparación a real.
Estimación Inicial Estimación Real
Hardware Hardware
Computador $ 4.000.000,00 Computador $ 0,00
USB $ 40.000,00 USB $ 40.000,00
Micrófono $ 20.000,00 Micrófono $ 20.000,00
Servicios Servicios
Internet $ 190,000.00 Internet $ 190,000.00
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Servicio impresión
$ 400,000.00 Servicio impresión $ 190,000.00
Energía $ 160,000.00 Energía $ 190.000,00
Transporte $ 47,000.00 Transporte $ 160.000,00
Agua $ 210,000.00 Agua $ 210.000,00
Licencias $ 570,000.00 Licencias $ 270.000,00
Otros Otros
Conocimientos previos
$ 8,000,000.00 Conocimientos previos
$ 9.000.000,00
Costo total $ 13,637,000.00 Costo total $ 10.080.000,00
Se observa que los recursos de hardware no fueron necesarios puesto que se
adquirieron cuatro (4) computadores, proporcionados por los integrantes.
Adicionalmente, el servicio de impresión no tuvo un impacto muy grande, esto
se debe a que el servicio de préstamos de libros permitió el acceso a fuentes de
información bibliotecaria.
Sin embargo, el servicio de energía presentó un aumento debido al nivel de
utilización de los recursos electrónicos necesarios para la implementación, y de
igual manera, los conocimientos previos aumentaron debido a la investigación
necesaria para comprender e implementar el proyecto.
5. Efectividad en la estimación y mitigación de los riesgos del proyecto.
La efectividad y estimación de mitigación de riesgos que se realizó durante la
realización del proyecto se llevó a cabo de la siguiente manera:
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1. Se describieron cada uno de los riesgos que se podían presentar durante el
trabajo de grado.
2. Se indicó el impacto que ocasionaría si se presentara el riesgo, clasificándolas
en tres categorías:
o Alta: El impacto que acarrearía que se presente ese requerimiento se
estima entre un 70% a 100% que el proyecto no se culminara.
o Media: El impacto que acarrearía que se presente ese requerimiento es
media el cual se estima entre un 40% y 69 % que traería inconvenientes
pero se pueden solucionar a tiempo.
o Baja: El impacto que acarrearía que se presente ese requerimiento es
baja, el cual se estima con un impacto menor a 40% que indica que si
no se realiza no trae muchos inconvenientes para culminar el proyecto.
3. Se clasificaron los riesgos según prioridad, indicando que en el caso en que
este riesgo se presente cuál es su prioridad. A continuación se describen las
variables:
• Urgente: Un riesgo se clasifica como urgente cuando tanto su impacto
como su probabilidad de ocurrencia es demasiado alta, estos riesgos
ocasionarían que el proyecto se desechara o que no le generara al cliente
un alto nivel de insatisfacción.
• Tolerable: Un riesgo se clasifica tolerable cuando la probabilidad de
ocurrencia es alta y el impacto es medio, estos riesgos generan cambios
en el proyecto pero se pueden realizar sin tener que desechar el proyecto.
Su prioridad hace que sea importante pero no urgente el cual permite la
continuación del proyecto pero debe resolverse el riesgo cuanto antes.
• Permisible: Un riesgo se clasificara permisible cuando la probabilidad de
ocurrencia no es alta y la el impacto es bajo.
4. A continuación se muestra una tabla en la cual describe para cada riesgo su
impacto, su prioridad, plan de contingencia, mitigación y el estado. El estado
indica si ese riesgo se presentó en algún momento en el que se desarrolló el
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trabajo de grado, de haberse presentado, los planes especificados
(Contingencia) se llevaron a cabo.
Riesgo Impacto
si se presenta
Prioridad Contingencia Mitigación Estado
Cancelación de reuniones con el directo del trabajo de grado
Baja Permisible
Agendar una reunión más extensa en los que se traten todos los temas pendientes.
Se coordinó reuniones todos los jueves, todas las semanas.
No se presentó
Cancelación de reuniones entre los integrantes del proyecto
Media Tolerable
Agendar una reunión más extensa en los que se traten todos los temas pendientes.
Se coordinó reuniones entre semana todos los días de 8 am a 5 pm.
No se presentó
Mala estimación del tiempo requerido para la realización de una actividad.
Alta Urgente
Apoyo de los integrantes para la pronta culminación de la actividad, si es el caso se aumenta las horas de trabajo.
Antes de realizar una actividad ya se ha estudiado sobre el tema.
Se presentó
Falta de recursos Medio Tolerable
Hacer uso de los recursos disponibles en la universidad Javeriana.
Se planea con anterioridad los recursos necesarios para el desarrollo del proyecto.
No se presentó
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Atraso de trabajo de un integrante por factores externos.
Alta Urgente
Solucionar los problemas con los factores externos, y se aumenta el apoyo por parte de todos los integrantes.
Se tiene un cronograma el cual se debe cumplir.
Se presentó
Insatisfacción del cliente Alta Permisible
Realizar las modificaciones necesarias para satisfacer al cliente.
Cumplir con los requerimientos solicitados.
No se presentó
Interpretación errónea de los requerimientos.
Alta Urgente
Analizar nuevamente los requerimientos en compañía del cliente.
Se coordinaron reuniones con el cliente para revisión y corrección de los requerimientos.
No se presentó
Documento con baja calidad Alta Urgente
Revisar y corregir los documentos cumpliendo con los estándares de calidad.
Se seguirán plantillas específicas para el desarrollo de documentos.
No se presentó
Mala definición del alcance del proyecto
Alta Urgente
Modificar el alcance antes del inicio del trabajo de grado.
Con meses de anterioridad se definió el alcance del proyecto.
No se presentó
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Asignar mal los recursos para cada actividad
Baja Permisible
reasignar los recursos satisfaciendo las necesidades de cada actividad
Se planeó con anterioridad las actividades a realizar y los recursos necesarios para llevar a cabo estas.
No se presentó
No tener seguimiento de tareas o actividades
Media Tolerable Hacer seguimiento de las actividades diariamente.
Se realizó un cronograma detallado para llevar a cabo el proyecto.
No se presentó
Los clientes no se involucran en los requerimientos
Media Tolerable
Realizar los requerimientos de acuerdo a los documentos de la empresa.
Se coordinaron reuniones con el cliente.
No se presentó
Poca disponibilidad por parte del cliente
Media Tolerable
Hacer uso de otros medios por ejemplo el correo para tratar los temas necesarios.
Se coordinaron reuniones con el cliente con anterioridad.
Se presentó
Fuentes de investigación de mala calidad
Alta Urgente
Buscar diferentes fuentes de información que cumplan lo que se requiere.
Estudio anticipado de las fuentes de información.
No se presentó
Prototipo no terminado Alta Urgente
Aumento de las horas de trabajo para culminar el prototipo.
Seguimiento a cabalidad del cronograma
No se presentó
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Perdida de los documentos y software desarrollado
Alta Urgente
Hacer uso de herramientas de restauración y hacer backups todos los días.
Repositorio con la información de todo el trabajo de grado.
Se presentó
Tabla 34. Riesgos Anexo 3. Diagramas de la empresa CODENSA Ver documento Diagramas empresa CODENSA.
Anexo 4. Documento Visión
Ver documento Visión.
Anexo 5. Documento SAD (Software Architecture Document)
Ver documento SAD.
Anexo 6. Documento SRS (Software Requirements Specification)
Ver documento SRS.
Anexo 7. Documento Auxiliar del SRS
Ver documento Especificación de Requerimientos.
Anexo 8. Análisis implementados
Ver documento Análisis Implementados.
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Anexo 9. Informe de Pruebas
Ver Informe de Pruebas.
Anexo 10. Encuesta de Aceptación ATENEA: Modelo tecnológico para apoyar la Inteligencia Competitiva en el Departamento
Relación Cliente de la empresa CODENSA S.A. ESP.
OBJETIVO: El objetivo de esta encuesta es conocer el nivel de aceptación del prototipo
funcional ATENEA e identificar las modificaciones necesarias con el fin que este cumpla el
nivel aceptación de los clientes.
ENCUESTA DE SATISFACCIÓN
• Para ver el formato de la encuesta vea el documento: Encuesta de satisfacción.
• Para ver la encuesta realizada a Julián Arias vea el documento: Encuesta de
satisfacción de Julián Arias.
• Para ver la encuesta realizada a Cesar Goyes vea el documento: Encuesta de
satisfacción de Cesar Goyes.
• Para ver la encuesta realizada a Juan Barajas vea el documento: Encuesta de
satisfacción de Juan Barajas.
Ver documento de estadísticas de las encuestas realizadas.
Anexo 11. Requerimientos Estratégicos
Ver documento Requerimientos Estratégicos.