MAESTRO EN INGENIERÍA DE SISTEMAS TESIS PARA OBTENER …

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO ESCUELA DE POSGRADO

UNIDAD DE POSGRADO EN INGENIERÍA

“SOLUCIÓN DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA MEJORAR EL SOPORTE DE LA GESTIÓN DE

PROCESOS EN LAS ÁREAS DE PRESUPUESTO Y LOGÍSTICA PARA GOBIERNOS LOCALES”

AUTOR: Br. JORGE ANTONIO HUAMÁN DÁVILA

ASESOR: DR. RICARDO MENDOZA RIVERA

TRUJILLO – PERU 2017

TESIS PARA OBTENER EL GRADO DE

MAESTRO EN INGENIERÍA DE SISTEMAS

MENCIÓN EN

ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE TECNOLOGÍAS DE LA NFORMACIÓN

Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación

Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajola misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/

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JURADO DICTAMINADOR

_____________________________________

Dr. Francisco Elías Rodríguez Novoa

PRESIDENTE

___________________________________

Ms. Everson David Agreda Gamboa

SECRETARIO

_________________________________

Dr. Ricardo Mendoza Rivera

ASESOR



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iii

DEDICATORIA

A mis hermanas Rosa y Angélica por

brindarme su amor incondicional y alegría

en todo momento, lo cual me permite

seguir luchando por mis sueños y ser el

mejor ejemplo para ellos.

A mi sobrino Juan Maximiliano, quien

ha sido una de mis principales

motivaciones para ser mejor persona,

mejor profesional, y poder ver el mundo

con alegría.

A Dios, por ser mi fortaleza y amigo

incondicional, el que me protege y guía por el

sendero del bien, dándome las fuerzas

necesarias para seguir adelante.

A mi madre Clara Dávila Vidarte y mi padre

Juan Jorge Huamán Saavedra que siempre

lucharon por darme lo mejor en cada

momento, inculcándome principios morales y

valores como la dedicación y esfuerzo para

cristalizar una meta.

A mis familiares, en gratitud a su amor,

por el apoyo incondicional brindado

durante toda mi carrera y muchas otras

cosas.



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AGRADECIMIENTOS

A Dios, porque sin él no hubiéramos alcanzado nuestras metas y objetivos

A la Universidad Nacional de Trujillo, por la formación profesional durante la

permanencia en sus aulas.

Al Ing. Ricardo Mendoza Rivera, por dedicarme su tiempo y experiencia en el siguiente

Trabajo de Investigación de Tesis

A los docentes de la maestría de Ing. De Sistemas, con mención en Administración y

dirección de Tecnologías de la Información, quienes compartieron sus conocimientos y

experiencias e hicieron posible este trabajo.

Al Gerente General y personal de la entidad pública “Servicio de Gestión Ambiental

de Trujillo (SEGAT), por haberme dado la oportunidad de laborar y poder obtener parte

de la información para el desarrollo de esta Tesis.

Al Gerente General y personal de la entidad pública “Transportes Metropolitanos de

Trujillo (TMT)”, por haberme dado la oportunidad de laborar y poder obtener parte de la

información para el desarrollo de esta Tesis.

A todos aquellos que de alguna manera u otra contribuyeron al desarrollo de la tesis.



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v

ÍNDICE GENERAL

DEDICATORIA ............................................................................................................. iii

AGRADECIMIENTOS ................................................................................................. iv

INDICE GENERAL ....................................................................................................... v

INDICE DE FIGURAS ............................................................................................... viii

INDICE DE TABLAS ................................................................................................... xi

RESUMENI ….. ........................................................................................................... xiii

ABSTRACTI ….. ......................................................................................................... xiv

CAPÍTULO I: INTRODUCCION .............................................................................. xv

1.1. Problema de Investigación: ................................................................................... 16

1.1.1.Problema ............................................................................................................ 21

1.1.2.Objetivos .......................................................................................................... 21

1.1.3.Hipótesis de investigación ................................................................................... 22

CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO ......................................................................... 23

2.1. Marco Teórico ........................................................................................................ 24

2.1.1.Inteligencia de Negocios ...................................................................................... 24

2.1.2. Logística ........................................................................................................... 47

2.1.3. Sistema Integrado de Gestión Administrativa (SIGA) .................................... 47

2.1.4. Presupuesto .......................................................................................................... 48

CAPÍTULO III: MATERIAL Y METODOS ............................................................ 51

3.1. Diseño de Investigación (prueba de la hipótesis): ............................................... 52

3.1.1. Objeto de Estudio ................................................................................................ 52

3.1.1.1. Población ........................................................................................................... 52

3.1.1.2. Muestra ........................................................................................................... 53

3.1.1.3. Variables ........................................................................................................... 53

3.1.1.4. Cuadro de Operacionalización de las Variables ........................................... 54

3.1.2. Instrumentos, materiales consumibles y/o fuentes de datos ........................... 55

3.1.3. Métodos, técnicas e instrumentos de recolección de datos .............................. 55

3.1.3.1. Tipo de Estudio ................................................................................................ 55

3.1.3.2. Diseño de investigación .................................................................................... 55

3.1.3.3. Procedimientos ................................................................................................. 55



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CAPÍTULO IV: RESULTADOS ................................................................................ 57

4.1. Fase I: Planificación............................................................................................... 61

4.1.1. Introducción ........................................................................................................ 61

4.1.2. Beneficios ........................................................................................................... 62

4.1.3. Objetivos ............................................................................................................ 62

4.1.4. Alcance ............................................................................................................ 62

4.1.5. Descripción de Stakeholder ................................................................................ 63

4.1.6. Recursos Tecnológicos ........................................................................................ 64

4.1.7. Recursos Humanos ............................................................................................. 65

4.1.8. Cronograma de actividades ............................................................................... 66

4.2. Fase II: Requerimientos ........................................................................................ 67

4.2.1. Tablero de Comando .......................................................................................... 69

4.2.2. Realizar Entrevistas ............................................................................................ 71

4.2.2.1. Objetivos del Área identificados ..................................................................... 71

4.2.2.2. Metas identificadas .......................................................................................... 71

4.2.2.3. Medidas identificadas ...................................................................................... 71

4.2.2.4. Dimensiones identificadas ............................................................................... 72

4.2.2.5. Tiempo de Medición ........................................................................................ 73

4.2.3. Revisión de Reportes de Gestión ....................................................................... 73

4.2.4. Revisión de la Base de Datos Transaccional ..................................................... 80

4.2.4.1. Disponibilidad de la Data ................................................................................ 82

4.2.4.2. Calidad de la Data ............................................................................................ 82

4.2.5. Definición de Requerimientos ............................................................................ 83

4.3. Fase III: Análisis Dimensional .............................................................................. 89

4.3.1. Hoja de Gestión ................................................................................................... 90

4.3.2. Hoja de Análisis .................................................................................................. 91

4.3.3. Cuadro de Niveles y Jerarquías ......................................................................... 92

4.3.4. Dimensiones vs. Medidas .................................................................................... 93

4.3.5. Análisis Dimensional ........................................................................................... 96

4.4. Fase IV: Diseño Dimensional .............................................................................. 100

4.4.1. Definir el grano ................................................................................................. 100

4.4.2. Diseñar Dimensiones ......................................................................................... 104

4.4.3. Diseñar Hecho ................................................................................................... 112



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vii

4.4.4. Diseño de DataMarts ........................................................................................ 116

4.5. Fase V: Arquitectura ........................................................................................... 121

4.6. Fase VI: ETL ........................................................................................................ 124

4.7. Fase VII: Creación de Cubos .............................................................................. 134

4.8. Fase VIII: Creación de Interfaces ...................................................................... 140

4.9. Manejo de Origen de Datos de Entidades Públicas a la Solución de BI ......... 144

CAPÍTULO V: Discusión de Resultados .................................................................. 145

CAPÍTULO VI: Conclusiones y Recomendaciones ................................................. 147

6.1. Conclusiones ......................................................................................................... 148

6.2. Recomendaciones ................................................................................................. 149

CAPÍTULO VII: Referencias Bibliográficas ........................................................... 150

CAPÍTULO VIII: Anexos .......................................................................................... 153

Anexo N° 1: Encuesta a los Usuarios de las Áreas de Logística y Presupuesto .... 154

Anexo N° 2: Entrevista al Gerente General ............................................................. 156

Anexo N° 3: Tabla de distribución t- student ........................................................... 158

Anexo N° 4: Encuesta de las Metodologías ............................................................... 159

Anexo N° 5: Resultados de la Selección de la Metodología ..................................... 160

Anexo N° 6: Contrastación de Hipótesis ................................................................... 161

Anexo N° 7: Validación de Encuestas ....................................................................... 191

Anexo N° 8: Formato de Validación de Encuestas .................................................. 194



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ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 2.1. Metodología Ralph Kimball: .................................................................... 31

Figura 2.2. Modelo Dimensional: ................................................................................ 35

Figura 2.3. Modelo Estrella: ........................................................................................ 36

Figura 2.4. Modelo de cubo multidimensional ........................................................... 37

Figura 2.5. Modelo de granularidad en una empresa de telefonia .......................... 40

Figura 2.6. Estructura del SIGA ................................................................................ 48

Figura 2.7. Etapas del Ciclo Presupuestario ............................................................. 50

Figura 4.1. Propuesta metodológica ........................................................................... 61

Figura 4.2. Requerimientos ......................................................................................... 67

Figura 4.3. Reporte de Ordenes de Servicio .............................................................. 73

Figura 4.4. Reporte de Ordenes de Compra ............................................................. 74

Figura 4.5. Reporte de Catalogo ................................................................................. 74

Figura 4.6. Reporte de Kardex ................................................................................... 75

Figura 4.7. Reporte de Gastos por Ordenes .............................................................. 76

Figura 4.8. Reporte de Disponibilidad Presupuestal ................................................ 77

Figura 4.9. Reporte de Certificaciones ....................................................................... 78

Figura 4.10. Reporte de Detalle de Certificaciones ................................................... 79

Figura 4.11. Base de Datos Relacionada - Logística ................................................. 80

Figura 4.12. Base de Datos Relacionada - Presupuesto ............................................ 81

Figura 4.13. Diagrama de Analisis Dimensional 01 .................................................. 83




Figura 4.17. Analisis Dimensional inicial Logistica .................................................. 87

Figura 4.18. Analisis Dimensional inicial Presupuesto ............................................. 88

Figura 4.19. Analisis Dimensional - Logística General ............................................ 96

Figura 4.20. Analisis Dimensional - Logística Detallado .......................................... 97

Figura 4.21. Analisis Dimensional - Presupuesto Detallado .................................... 98

Figura 4.22. Analisis Dimensional - Presupuesto General ....................................... 99

Figura 4.23. Grano hecho_Logisitica General ........................................................ 100



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ix

Figura 4.24. Grano hecho_Logisitica detallado ...................................................... 101

Figura 4.25. Grano hecho_Presupuesto General .................................................... 102

Figura 4.26. Grano hecho_Presupuesto Detallado ................................................. 103

Figura 4.27. Dimensión Producto ............................................................................. 104

Figura 4.28. Dimensión Proveedor ........................................................................... 105

Figura 4.29. Dimensión Tiempo ................................................................................ 106

Figura 4.30. Dimensión Clasificador ........................................................................ 107

Figura 4.31. Dimensión SIAM .................................................................................. 107

Figura 4.32. Dimensión Fuente ................................................................................. 108

Figura 4.33. Dimensión Secuencia ............................................................................ 109

Figura 4.34. Dimensión TipoBienServ ...................................................................... 109

Figura 4.35. Dimensión CadenaGastos ..................................................................... 110

Figura 4.35. Dimensión Dependencia ........................................................................ 111

Figura 4.37. Hecho Logistica General ....................................................................... 112

Figura 4.38. Hecho Logistica Detallado .................................................................... 113

Figura 4.39. Hecho Presupuesto Detallado ............................................................... 114

Figura 4.40. Hecho Presupuesto General ................................................................. 115

Figura 4.41. Data Mart General ................................................................................ 116

Figura 4.42. Data Mart - Logística General ............................................................. 117

Figura 4.43 Data Mart - Logística Detallado ........................................................... 118

Figura 4.44. Data Mart - Presupuesto General ........................................................ 119

Figura 4.45. Data Mart - Presupuesto Detallado ..................................................... 120

Figura 4.46. Componentes de la Arquitectura ......................................................... 121

Figura 4.47. Arquitectura Tecnológica ..................................................................... 121

Figura 4.48. Datos y accesos por dependencias ........................................................ 123

Figura 4.49. Estrategia de Backups ........................................................................... 124

Figura 4.50. Trabajo de un ETL ............................................................................... 124

Figura 4.51. Esquema de Poblamiento General ....................................................... 126

Figura 4.52. Conexión a Base Transaccional ........................................................... 127

Figura 4.53. Conexión a DataMart............................................................................ 128

Figura 4.54. Configuración de Datos ........................................................................ 128

Figura 4.55. Tarea Limpieza de Datos ...................................................................... 129

Figura 4.56. Dimensión SIAM ................................................................................... 130



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x

Figura 4.57. Tarea Poblamiento Dimensión SIAM ................................................. 130

Figura 4.58. Dimensión Proveedor ............................................................................ 131

Figura 4.59. Tarea Poblamiento Dimensión Proveedor .......................................... 131

Figura 4.60. Hecho Logística General ....................................................................... 132

Figura 4.61. ETL Final en Ejecución ........................................................................ 133

Figura 4.62. Conectándose al Data WareHouse ....................................................... 134

Figura 4.63. Eligiendo Tablas Dimensiones y Tabla Hecho .................................... 136

Figura 4.64. Modelamiento Universal Dimensional ................................................ 137

Figura 4.65. Selección de Hechos ............................................................................... 138

Figura 4.66. Selección de Dimensiones ...................................................................... 138

Figura 4.67. Diseño del cubo ...................................................................................... 139

Figura 4.68. Acceso al Sistema ................................................................................... 140

Figura 4.69. Análisis Dinámico: Tabular.................................................................. 141

Figura 4.70. Ordenes atendidas a tiempo ................................................................. 142

Figura 4.71. Monto Pagado ........................................................................................ 142

Figura 4.72. Análisis Gráfico - Nro. Presupuestos ................................................... 143

Figura 4.73. Análisis Gráfico - Monto Pagado ......................................................... 143

Figura 4.74. Origen de Datos de Ent. Públicas a la Solución de BI ....................... 144

Figura 8.1. Región de Aceptación y Rechazo .......................................................... 165

Figura 8.2. Zona de Aceptación y Rechazo ............................................................. 175

Figura 8.3. Región de Aceptación y Rechazo .......................................................... 180

Figura 8.4. Zona de Aceptación y Rechazo ............................................................. 190

Figura 8.5. Validación de Encuesta - Ing. Lain Cardenas ..................................... 191

Figura 8.6. Validación de Encuesta - Ing. Tello de la Cruz ................................... 192

Figura 8.7. Validación de Encuesta - Ing. Obando Roldán ..................................... 193



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ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 3.1. Ejecutivos de Transportes Metropolitanos de Trujillo .......................... 52

Tabla 3.2. Cantidad de reportes requeridos .............................................................. 52

Tabla 3.3. Cuadro de Operacionalización de las Variables ..................................... 54

Tabla 4.1. Propuesta Metodológica ............................................................................ 60

Tabla 4.2. Descripción de Stakeholders ..................................................................... 63

Tabla 4.3. Descripción de Recursos Tecnológicos con los que se cuenta ................ 64

Tabla 4.4. Descripción de Recursos Humanos .......................................................... 65

Tabla 4.5. Cronograma de Actividades ..................................................................... 66

Tabla 4.6. Tablero de Comando ................................................................................. 70

Tabla 4.7. Hoja de Gestión .......................................................................................... 90

Tabla 4.8. Hoja de Análisis ......................................................................................... 91

Tabla 4.9. Cuadro de dimensiones y jerarquías ........................................................ 92

Tabla 4.10. Cuadro de dimensiones vs medidas ........................................................ 93

Tabla 4.11. Cuadro de dimensiones vs medidas definido ......................................... 94

Tabla 4.12. Dimensión Producto .............................................................................. 104

Tabla 4.13. Dimensión Proveedor ............................................................................ 105

Tabla 4.14. Dimensión Tiempo ................................................................................. 106

Tabla 4.15. Dimensión Clasificador ......................................................................... 107

Tabla 4.16. Dimensión SIAM .................................................................................... 108

Tabla 4.17. Dimensión Financiamiento .................................................................... 108

Tabla 4.18. Dimensión Secuencia ............................................................................. 109

Tabla 4.19. Dimensión TipoBienServ ....................................................................... 110

Tabla 4.20. Dimensión CadenaGastos ...................................................................... 111

Tabla 4.21. Dimensión Dependencia ........................................................................ 112

Tabla 4.22. Hecho Logística General ....................................................................... 113

Tabla 4.23. Hecho Logística Detallado ..................................................................... 114

Tabla 4.24. Hecho Presupuesto Detallado ............................................................... 115

Tabla 4.25. Hecho Presupuesto General .................................................................. 115

Tabla 4.26. Arquitectura Tecnológica ...................................................................... 122

Tabla 8.1. Resumen de tiempos en segundos en obtener información de gestión 163

Tabla 8.2. Comparación TTpr A con TTpr P .......................................................... 165



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Tabla 8.3. Comparación Reportes - Gerente General ............................................. 167

Tabla 8.4. Comparación Reportes - Gerente de Proyectos ..................................... 168

Tabla 8.5. Comparación Reportes - Gerente de Administración ........................... 169

Tabla 8.6. Comparación Reportes - Gerente de Planeamenito y Presupuesto ..... 170

Tabla 8.7. Comparación Reportes - Jefe de Logística ............................................. 170

Tabla 8.8. Resumen de Cantidad de Reportes ......................................................... 173

Tabla 8.9. Comparación CR A con CR P .................................................................... 176

Tabla 8.10. Resumen en soles en Costo para la generación de información ......... 178

Tabla 8.11. Comparación CI A con CI P .................................................................... 181

Tabla 8.12. Niveles de satisfacción ............................................................................ 182

Tabla 8.13. Leyenda Usuarios .................................................................................... 182

Tabla 8.14. Tabulación de los usuarios - Pre Test ................................................... 183

Tabla 8.15. Tabulación de los usuarios - Post Test .................................................. 185

Tabla 8.16. Contrastación Pre & Post Test .............................................................. 186

Tabla 8.17. Comparación VA con VP ......................................................................... 190



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xiii

RESUMEN

La presente investigación fue titulada “Solución de Inteligencia de Negocios para mejorar

el soporte de la gestión de procesos en las Áreas de Presupuesto y Logística para

Entidades Públicas”.

El objetivo principal fué, Desarrollar una solución de inteligencia de negocios usando

una metodología integrada para mejorar la gestión de procesos en las Áreas de

Presupuesto y Logística para Entidades Públicas nacionales.

El desarrollo de esta investigación estuvo basado en la Metodología para la construcción

de tecnologías de Data Warehouse de Ralph Kimball, combinado con el pensamiento

dimensional de COGNOS, de la misma que se ha adaptado a la realidad local.

En lo que respecta a la metodología de investigación, se usó el tipo de estudio Cuasi

experimental. El método a usar fue el método inductivo. Para el diseño de investigación

se usó Pre-Test y Post-Test, y se usaron las técnicas Operacional y observacional.

Con la aplicación de la Solución de Inteligencia de Negocios, se logró lo siguiente: Se

disminuyó el tiempo de obtención de información de gestión en un 99.99%, se disminuyó

el Costo promedio de la generación de Información en un 59%, se incrementó el

porcentaje de satisfacción de los usuarios al usar la solución de BI en un 62.2%.

PALABRAS CLAVE

Solución, Inteligencia, Negocios, Gestión, Procesos, Logística, Presupuesto,

Entidades, Publicas, Municipalidad.



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xiv

ABSTRACT

This research was entitled "Business Intelligence Solution to improve the support of

process management in the Budget and Logistics Areas for Public Entities".

The main objective was to develop a business intelligence solution using an integrated

methodology to improve the process management in the areas of Budget and Logistics

for national Public Entities.

The development of this research was based on Ralph Kimball's Methodology for

Building Data Warehouse Technologies, combined with the dimensional thinking of

COGNOS, which has adapted to the local reality.

Regarding the research methodology, the type of experimental study was used. The

method to be used was the inductive method. For the research design, Pre-Test and Post-

Test were used, and the Operational and observational techniques were used.

With the application of the Business Intelligence Solution, the following was achieved:

The time to obtain management information was reduced by 99.99%, the average Cost of

Information generation was reduced by 59%, the percentage increased Of satisfaction of

the users when using the solution of BI in a 62.2%.

KEYWORDS

Solution, Intelligence, Business Management, Processes, Logistics, Budget, Entities,

Public, Municipality.



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Capítulo I: Introducción



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Universidad Nacional de Trujillo Escuela de Postgrado

Solución de Inteligencia de Negocios para mejorar el soporte de la gestión de procesos en las Áreas de Presupuesto y Logística para Entidades Públicas

16 Huamán Dávila, Jorge

Una Entidad pública es todo organismo con personería jurídica comprendido en

los niveles de Gobierno Nacional, Gobierno Regional y Gobierno Local,

incluidos sus respectivos Organismos Públicos Descentralizados y empresas,

creados o por crearse. Para esta investigación se tomará como entidad pública

base a Transportes Metropolitanos de Trujillo, la cual es la encargada de los

proyectos vinculados al nuevo sistema de Transporte Público Urbano e

Interurbano de la Provincia, incluyendo integralmente las fases de estudios y

ejecución.

En la problemática (referente al soporte a la gestión de procesos) están

involucrados: El Gerente General, el cual se encarga de dirigir, controlar y

supervisar el correcto funcionamiento de la Institución, el Administrador, quien

se encargar de controlar los procesos de las Áreas Administrativas, como por

ejemplo Logística, Recursos, Humanos, Contabilidad, Tesorería, etc., El jefe de

Planeamiento y Presupuesto, el cual se encarga de Controlar y evaluar el

Presupuesto y el Plan de Acción de la Institución, El jefe de Logística, que se

encarga de Programar, dirigir, coordinar y supervisar las actividades del sistema

de abastecimiento en dicha entidad pública, y los trabajadores de la institución,

quienes se encargan de brindar información a las áreas superiores.

El proceso de obtener reportes de gestión e indicadores para la toma de

decisiones en las Áreas de Presupuesto y Logística, se realiza mayormente en

forma manual, donde en Gerente General solicita información procesada y

presentada en reportes, cuadros estadísticos e indicadores de gestión,

información que es presentada en primer lugar por el administrador, el cual

recopila información (para este tema de investigación) a la oficina de Logística,

cuyo jefe procesa la información sobre procesos de selección planeados y

realizados, órdenes de compras realizas, reparto de los bienes a las áreas de la

institución, inventario de bienes en almacén, etc., para lo cual también necesita

obtener información de los trabajadores y las áreas diversas.

El Gerente General solicita de igual manera la información procesada y resumida

al área de Presupuesto, cuyo responsable recopila información del Plan



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Presupuestal Iniciado y Ejecutado, también recopila información sobre las

certificaciones presupuestales realizadas, los gastos planeados y realizados por

las áreas, así como también las modificaciones presupuestales hechas. Para

obtener esta información, el área de Presupuesto también necesita obtener

información de los trabajadores y áreas usuarias.

De las indagaciones realizadas se ha observado un mal procesamiento de lan

información, lo cual se debe a que se procesa la información de forma manual,

un uso ineficiente de los recursos y la falta de comunicación entre las áreas

usuarias, lo que trae por efecto un elevado tiempo en obtener reportes, un

descontento de las áreas usuarias, y una escasa cantidad de reportes de gestión.

Otro problema detectado es el alto costo de generación de reportes de gestión, el

cual se debe a un exceso en la contratación de personal exclusivo para

procesamiento de información, y al exceso de horas – hombre en el

procesamiento de información y generación de reportes, lo que trae por efecto la

falta de presupuesto.

Estos problemas traen por consecuencia un mal soporte a la gestión de procesos.

Las principales dificultades se originan en el área de Presupuesto y Logística, ya

que existe una demora en el tiempo de procesar la información y obtener

reportes, así como también el riesgo de obtener una información no concisa y

errónea sobre los montos planificados y ejecutados, gastos ejecutados por las

áreas, utilización de las partidas presupuestales en las diversas operaciones,

certificaciones correctamente realizadas, procesos de selección, órdenes de

compra, etc.

Con la finalidad de resolver el problema descrito anteriormente, se plantea el

proyecto de investigación a través de una solución de Inteligencia de Negocios

para mejorar el soporte de la gestión de procesos en las Áreas de Presupuesto y

Logística para Entidades Públicas.



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De la revisión bibliográfica sobre dicha realidad problemática existe regular

información la cual se presenta a continuación:

“Herramienta de Preparación de Datos para Inteligencia de Negocios Orientada

a la Toma de Decisiones para la PyMES” Iván Castillo Zúñiga (Zúñiga, 2012):

Tesis de Maestría desarrollada en el Centro de Investigación y Desarrollo

Tecnológico propone preparar los datos para su procesamiento en herramientas

analíticas para la toma de decisiones en procesos de inteligencia de negocios,

mediante una herramienta a un bajo costo, a través de su desarrollo con software

libre, que sea flexible para adaptarse a distintas aplicaciones según las

necesidades de las empresas (PyMES). Integra información desde distintas

fuentes de información, agilizando los tiempos de obtención de información y

reduciendo la dependencia con las áreas de tecnología de información. Termina

proponiendo una herramienta de explotación de datos, mejorando el nivel de

satisfacción de sus clientes.

“Data WareHouse Design with UML”: Phd Tesis. Sergio Lujan Mora. (Luján-

Mora, 2005): Tesis de Doctorado desarrollado en la Universidad de Alicante,

propone una nueva metodología que permita al diseñador incluir nuevas técnicas

de modelado incorporando UML en las fases del mismo con estereotipos

adicionales; “SISTEMA DE APOYO GERENCIAL UNIVERSITARIO”. Tesis

de Maestría Javier Nader (Nader, 2004): Tesis de nivel maestría del Instituto

Tecnológico de Buenos Aires. Implementa un sistema de información para el

apoyo a la toma de decisiones de una universidad. El objetivo principal es

proveer una aplicación software del tipo Inteligencia de Negocios, que dé

soporte a las necesidades de información de gestión de los usuarios que definen

la estrategia a seguir en una institución educativa. La construcción de una

aplicación de soporte a la toma de decisiones implica la implantación de un

datawarehouse que abarca todas las áreas y departamentos de la universidad.

Inicialmente, y dentro del alcance de la tesis, dicha construcción comprende el

Departamento de Ingeniería; “Impacto de la Data Warehouse e Inteligencia de



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Negocios en el Desempeño de las empresas: Investigación Empírica en Peru,

como Pais en Vías de Desarrollo”. Tesis Doctoral: Tesis Rolando A. Gonzales

López (Gonzales López, 2012): Tesis doctoral en la Universidad ESAN.

investigación con la finalidad de estimar el impacto que tienen la Data

Warehouse (DW) y la Inteligencia de Negocios (BI) en el desempeño de las

empresas en un país en vías de desarrollo. Se establecieron las preguntas de

investigación y se utilizaron dos modelos para resolver las mismas. El primero

un modelo Cualitativo Exploratorio, mediante entrevistas semi-estructuradas, y

el segundo un modelo Cuantitativo, mediante cuestionarios; “Construcción de

un WareHouse para dar Soporte al Proceso Académico y de Cuentas Corrientes

en una Universidad Privada”. Ricardo D. Mendoza Rivera (Mendoza Rivera,

2008): Tesis de Maestría desarrollado en la Universidad Antenor Orrego,

propone la integración de metodologías y el aporte personal del autor para la

construcción de data warehouse. Estableciendo un conjunto de tablas hechos y

dimensionales estándares para el trabajo de universidades, tanto en las áreas

académicas como de Cuentas Corrientes; “Construcción de un

DataWarehouse para mejorar el proceso de toma de decisiones tácticas y

estratégicas del centro médico el porvenir”. Jimy Vallejos. (Vallejos, 2013):

Desarrollada en la Universidad César Vallejo. La tesis identifica a los tomadores

de decisiones así también sus procesos, analizan sus requerimientos de

perspectivas y necesidades. Definen la estructura física de una nueva base de

datos operativa, diseñan la arquitectura tecnológica para luego cumplir los

requerimientos solicitados. Utilizando herramientas que se adaptan al entorno de

usuarios finales se implementó un prototipo de explotación del Data Mart, el

cual consiste en páginas de MS Excel 2000, que hace uso del poder de los

servicios de tablas dinámicas, para el enlace con los cubos OLAP.

En lo que respecta a las justificaciones de la investigación: A nivel social, nuestra

propuesta pretende servir de línea base para, no sólo poder ser aplicada a la

institución donde se desarrollará la investigación, sino para instituciones que



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tengan problemáticas similares las mismas que cambiarán las exigencias de

acuerdo a la información que ellos manejen.

A nivel Tecnológico: La institución cuenta con recursos tecnológicos (software

y hardware) suficientes para su implementación, además de contar con una

infraestructura y plataforma de seguridad y comunicaciones. Además de contar

con sistemas de información y base de datos transaccionales que han ido

acumulando en el tiempo.

En el ámbito Pedagógico: Con el uso intensivo de las tecnologías de la

información se abre un horizonte motivacional a los estudiantes para que estos

puedan entender mejor las metodologías existentes para el desarrollo de

soluciones con inteligencia de negocios.

A nivel operativo: La implementación de esta propuesta podrá ser implementada

sin inconvenientes ya que el usuario podrá seguir los pasos que serán

establecidos para que la correcta operatividad. El personal directivo tiene

experiencia en el uso de equipos de cómputo, esto no significará esfuerzos

adicionales en la capacitación del mismo.

En el ámbito Científico: La necesidad de poner en práctica de nuevas tendencias

en la mejora del soporte a entidades públicas, crean la necesidad de realizar una

solución que apoye en la gestión de dichas actividades. El desarrollo implica el

uso de tecnología moderna, lo cual se refleja en experiencia tanto para la empresa

como para el profesional involucrado en el desarrollo.

El conocimiento holista de la empresa, nos permitirá sugerir soluciones

acertadas a sus debilidades.

Al llevar a cabo la implementación de una solución de Inteligencia de Negocios,

utilizamos las herramientas de Microsoft SQL Server, Microsoft Visual

Studio.Net.

Al aplicar nuestra solución, comprobaremos que efectivamente se logrará

reducir los tiempos de generación de información.

A nivel Práctico: La solución implementada servirá para resolver los problemas

de demora en tiempo de generación de reportes de gestión, así como el aumento



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de dichos reportes, los cuales servirán para mejorar el soporte a la gestión de

procesos, en las entidades públicas donde se implemente.

Desde el punto de vista metodológico, esta propuesta se realizó usando la

combinación de 2 metodologías (Kimball y Cognos), adaptándose a la realidad

nacional la cual serviría para futuras investigaciones. Así mismo, se usó el tipo

de estudio Cuasi experimental. El método a usar fue el método inductivo. Se

usaron instrumentos de recolección de datos y los procesos para el análisis de

resultados.

Desde el punto de vista Ambiental: La implementación de esta propuesta, al

reducir consumo de papel y evitar compra de varios insumos como por ejemplo,

tinta para impresora, ayudará a cuidar el medio ambiente.

1.1. Problema de Investigación:

1.1.1. Problema:

¿De qué manera una solución de inteligencia de negocios incide en la

gestión de procesos en las Áreas de Presupuesto y Logística para Entidades

Públicas?

1.1.2. Objetivos:

a. Objetivo General:

Desarrollar una solución de inteligencia de negocios usando una

metodología integrada para mejorar la gestión de procesos en las

Áreas de Presupuesto y Logística para Entidades Públicas

nacionales.

b. Objetivos Específicos:

Reducir los tiempos de generación de información de

gestión, de los requerimientos identificados.

Incrementar la cantidad de reportes de gestión, como

indicadores de gestión y reportes dinámicos, de acuerdo a

los análisis dimensionales propuestos.

Reducir el costo de la generación de información de

gestión, a partir del datamart desarrollado.



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Mejorar el nivel de satisfacción de los usuarios

correspondientes.

1.1.3. Hipótesis de investigación:

La solución de inteligencia de negocios mejorará la gestión de procesos en

las Áreas de Presupuesto y Logística para Entidades Públicas.



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Capítulo II: Marco Teórico



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2.1. Marco Teórico

2.1.1. Inteligencia de Negocios

“Es una arquitectura y colección de herramientas que buscan mejorar a las

organizaciones, proporcionando vistas de aspectos de negocio a todos los

empleados (estratégico, táctico, operacional) para que tomen mejores y

más relevantes decisiones en menos tiempo y con la mayor información

posible” (Mendoza, 2008).

Brindando:

Información correcta

Tiempo oportuno

Personas correctas

Componentes de la Arquitectura de Inteligencia de Negocios

Sistemas Fuentes Transaccionales:

Base de Datos Operacionales: OLTP

ETL (Extraer, Transformar y Cargar –Poblar)

Data Warehouse (DWH) y Data Marts

Tecnologías OLAP (On Line Analytical Process)

Aplicaciones para Soporte de Decisiones

Sistemas de Información para Ejecutivos

Data WareHouse (DWH)

Podemos decir que el DWH es una gran Base de Datos que almacena datos,

que provienen de las Bases de Datos Transaccionales de la empresa, y que

se encuentran estructurados para el análisis de la gestión en forma fácil y

rápida.

Se pueden encontrar otras definiciones:

Ralph Kimball propone: “El DWH es una Base de Datos que almacena una

gran cantidad de datos transaccionales integrados que serán usados para



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análisis de gestión por usuarios especializados (tomadores de decisión de

la empresa). (Kimball, 2014).

Microsoft define así: “Un DWH tiene como propósito principal consolidar

y organizar los datos a partir de los sistemas de Procesamiento

Transaccional en Línea (OLTP) para que puedan ser analizados y usados

para el soporte de decisiones… en la mayoría de los casos contiene la

información histórico de la organización” (Inmon, 2006)

William Inmon considera “constituye el corazón de una arquitectura y es

el fundamento de los Sistemas de Soporte de Decisiones. El analista de

DSS ve su trabajo altamente rápido con el DWH que de la manera

tradicional” (Brien, 2001).

Un DWH es un repositorio central que contiene la información más valiosa

de la empresa. Los datos que aquí se almacenan han pasado por un proceso

de calidad que asegura su consistencia. Además, el repositorio está

construido de tal manera que el acceso sea lo más rápido posible..

(www.ibm.com, s.f.)

El DWH ha originado que muchos negocios hayan cambiado su manera

de operar, ya que con un mejor conocimiento de lo que sus clientes desean,

se pueden reordenar las estrategias o incorporar algunas nuevas, para

responder a sus demandas, tomando las decisiones más acertadas.

Es una alternativa tecnológica y de administración de negocios, que cubre

los aspectos del manejo de información para la toma de decisiones, desde

su extracción en los sistemas, depuración, transformación, el diseño de

estructuras de datos o modelos especiales para el almacenamiento de datos

hasta la explotación de la información mediante herramientas comerciales

de fácil uso para los usuarios. Este concepto es llamado también DWH.

El valor de un DW queda descrito en tres dimensiones (McLeod, 2001).

Un Data Mart es una parte de un DWH y que le permite construir en menos

tiempo una solución de Soporte de Decisiones. Si el DWH integra los datos



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de toda la organización, el Data Mart se restringe a un determinado proceso

de negocios.

Mejorar la Entrega de Información: información completa, correcta,

consistente, oportuna y accesible. Información que la gente necesita, en

el tiempo que la necesita y en el formato que la necesita.

Facilitar el Proceso de Toma de Decisiones: con un mayor soporte de

información se obtienen decisiones más rápidas; así también, la gente de

negocios adquiere mayor confianza en sus propias decisiones y las del

resto, y logra un mayor entendimiento de los impactos de sus decisiones.

(Kenneth, 2004)

Impacto Positivo sobre los Procesos Empresariales: cuando a la gente

accede a una mejor calidad de información, la empresa puede mejorar:

o Eliminar los retardos de los procesos empresariales que resultan de

información incorrecta, inconsistente y/o no existente.

o Integrar y optimizar procesos empresariales a través del uso

compartido e integrado de las fuentes de información.

o Eliminar la producción y el procesamiento de datos que no son

usados ni necesarios, producto de aplicaciones mal diseñados o ya

no utilizados.

Características de un DWH

Entre las principales se tiene:

Permite realizar un análisis rápido de los requerimientos estratégicos

establecidos a diferente nivel de detalle.

Utiliza data validada de los Sistemas Transaccionales

Orientado al tema, de sólo lectura e histórico.



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Estructura la data para la optimización de las consultas y su distribución

en forma consolidada.

El Modelo Dimensional (J.S.Hammond, 2003)

Se encuentra sustentado en el Modelo Dimensional, Es una técnica de

diseño lógico enfocada a presentar la data en una arquitectura estándar que

es altamente intuitiva y busca ejecutar rápidos accesos. Surge en los años

60 pero ha tomado mayor presencia desde el uso del DWH en las empresas.

El modelo dimensional se encuentra conformado por tablas hecho y tablas

dimensionales.

Tabla Hecho: Incluye las medidas como parte de sus atributos, es lo que

se desea analizar, además en ella se ubican las claves foráneas de las

dimensiones.

¿Qué son medidas?

Representan el valor a ser analizado. Estas medidas deben ser numéricas y

permitirán realizar agregados de la información y servirán de base para

ejecutar cálculos en un futuro. Por ejemplo podemos citar: los montos

vendidos, la cantidad de matriculados, el peso de materia prima, entre

otros.

Es posible tener medidas pre-calculadas siempre que mejoren el tiempo de

respuesta de las consultas a realizar, este es cuando la formula tenga algo

de complejidad.

Tabla Dimensional

Son atributos textuales que describen la forma como se va a analizar la

información. Constituye una clasificación de las actividades dentro de la

organización.

Ejemplos:

Productos



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Proveedores

Clientes

Organización

Medios de Publicidad

Secciones en una planta Productiva

Servicios

Los atributos que conforman la dimensión deberían, en lo posible tener

atributos para agregados (jerarquías) representando niveles de mayor a

menor.

¿Que son jerarquías?

Son formas de organizar datos para que los usuarios puedan analizar

información detallada y sumarizada:

Por ejemplo en el caso de la dimensión producto:

Línea

Marca

Producto

Una Dimensión puede tener 1 o más jerarquías. Nótese en la Fig. XY la

dimensión organización presenta 2 jerarquías:

Empresa

Sede

Nivel

Programa

Ventajas del Modelo Dimensional

Ofrece una serie de ventajas como son:



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Es predictivo ofreciendo una arquitectura estándar. Esto permite a

las casas comerciales preparar interfaces de mayor comprensión y de alto

rendimiento.

El esquema estrella, que es una de las formas de modelar

dimensionalmente, está preparado para los cambios.

Se encuentra acomodado para los cambios inesperados de nuevos

datos y nuevas decisiones de diseño.

Existen una serie de estándares de modelamiento aprovechables

para procesos de negocios similares. Por ejemplo en el caso del Cliente o

el Producto.

Tipos de Modelo Dimensional

El Modelo Estrella: Es un modelo que presenta a la tabla hecho como eje

central y a su alrededor se ubican las dimensiones, es más sencillo de

comprender, siendo un modelo desnormalizado.

Como podemos apreciar cada dimensión posee una Clave Primaria la cual,

una vez establecida la relación con la tabla hecho, permitirá analizar una

determinada medida en la dimensión respectiva.

El Modelo Copo de Nieve: consiste en descomponer una dimensión, lo

cual podría incrementar la complejidad del modelo. En el ejemplo

siguiente observe que la Dimensión Producto es la conformación adicional

de Línea y Categoría.

Proceso Analítico en Línea (OLAP)

Es una tecnología que permite sacar provecho a como está estructurado un

Data Mart, presentando textos y números bajo el concepto dimensional.

Existen muchas casas fabricantes que han desarrollado esta tecnología.

Presenta las siguientes características:



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Esta optimizado para realizar consultas rápidas de los usuarios: los cubos

OLAP manejan una serie de niveles sumarizados de datos altamente

optimizados para consultas.

Poseen un motor robusto para realizar análisis numéricos: generando

simples reportes ejecutando cálculos complejos dentro de su motor.

Es un modelo de datos conceptual y altamente intuitivo: los usuarios

pueden comprender fácilmente el modelo.

Proporciona una vista de datos multidimensional: permitiendo una vista

flexible de datos, análisis y navegación:

o Los usuarios pueden navegar alrededor de los datos, produciéndose

las sumarizaciones respectivas. Partiendo del resumen hacia el detalle.

o Se pueden crear vistas dinámicas incorporando dimensiones a nivel

de fila, columna y filtros. Los mismos que pueden ser cambiados

rápidamente por los mismos usuarios.



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Metodología de Ralph Kimball

La Metodología de DataWarehouse de Ralph Kimball, se muestra a

continuación:

Figura 2.1. : Metodología Ralph Kimball

1) PLANEACIÓN Y ADMINISTRACIÓN DEL PROYECTO

Definición del proyecto

Existen varios escenarios posibles en los que surge un proyecto de bodega de datos

Es importante identificar el escenario para determinar el alcance y definición del

proyecto. Los escenarios, originados por una demanda del proyecto en una

empresa son los siguientes:



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• Demanda de un sector del negocio: En este escenario, un ejecutivo del negocio

tiene el propósito de obtener mejor información con un mejor acceso para

tomar mejores decisiones.

• Demasiada demanda de información: En este escenario, existen múltiples

ejecutivos del negocio buscando mejor información.

• En busca de demanda. En este escenario usualmente está involucrado el

presidente de una empresa, quien no identifica necesidades de una bodega de

5 [14] About Kimball Group datos para su negocio pero desea incorporar este

sistema por razones diferentes a requerimientos o necesidades del negocio.

Al identificar el escenario, es posible determinar si existe demanda para el

proyecto y de donde proviene esta demanda. El primer caso es el ideal, pues

se tienen objetivos claros y con un alcance determinado de lo que se quiere

del proyecto. El segundo escenario es riesgoso, pues para implementar una

bodega de datos que soporte varios requerimientos de diferentes áreas de la

empresa, se necesita mucho tiempo, dinero y soporte interno de la

organización que perdure a largo plazo. En el tercer escenario se deben buscar

los requerimientos que puede implementar la solución y basar en ellos el

proyecto.

En todos los escenarios es determinante contar con sponsors o patrocinadores

internos del proyecto para lograr el éxito. Si no se cuenta con un patrocinador

interno de la empresa involucrado en la demanda es preferible posponer el

proyecto.

Luego de identificar el escenario es importante conocer si la empresa está lista

para realizar este proyecto.

Desarrollo del enfoque preliminar

Luego de haber determinado la preparación de la organización para el

proyecto, se debe centrar el proyecto en su enfoque, y justificarlo para recibir

el apoyo y presupuesto de desarrollo. Para determinar el enfoque, se deben



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responder preguntas como: ¿Se busca el enfoque y presupuesto para cubrir el

levantamiento de requerimientos y diseño? ¿O para una primera versión de la

bodega? ¿O para el proyecto completo?.

Desarrollar la justificación del negocio

Luego de haber definido el enfoque, la justificación debe ser establecida. Esto

significa que se identifican anticipadamente los costos y beneficios asociados

al proyecto. Una forma de hacer esto es con el factor retorno de la inversión

(ROI), que consiste en comparar el retorno financiero esperado (beneficios

del negocio) contra la inversión esperada (costos).

Planeación del proyecto

El proyecto de bodega de datos debe tener un nombre. Luego, se identifican

roles que pueden ser cubiertos por uno o varios integrantes del equipo y cada

miembro del equipo también puede desempeñar varios roles, dependiendo de

los requerimientos y del tamaño del proyecto.

Desarrollo del plan del proyecto

El objetivo de la planeación es proveer el detalle suficiente para hacer

seguimiento al progreso del proyecto. Se identifican actividades, recursos y

tiempos para el desarrollo.

También permite monitorear los procesos y tener un plan de riesgos.

Administración del proyecto Se consideran las reuniones de equipo,

monitoreo del estatus, el enfoque y estrategias de comunicación.

Para las reuniones se debe seguir una agenda y mantener un ambiente de

comunicación entre el equipo. El monitoreo se debe realizar periódicamente,

analizando el estado del proyecto en diferentes estados del tiempo.

2) ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS



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Acercamiento a la definición de requerimientos

Para entender mejor los requerimientos se debe empezar por hablar con los

usuarios del negocio. No se debe preguntar a estos usuarios, qué datos quieren

que aparezcan en el datamart, sino hablar con ellos sobre sus trabajos,

objetivos y retos e intentar conocer cómo toman decisiones, actualmente y en

el futuro.

Se debe considerar lo que requiere el negocio comparando estos

requerimientos con los datos disponibles en las bases de datos que servirán

como fuente, para lograr el soporte de estos requerimientos.

Preparación de la entrevista Se deben determinar roles y responsabilidades en

el equipo entrevistador. Es preferible que el mismo equipo conduzca las

entrevistas a usuarios del negocio y al equipo de tecnología de la empresa.

Los roles que se deben manejar, comprenden a un líder, encargado de dirigir

el cuestionario, debe tener habilidades en el conocimiento del negocio y

comunicaciones.

También debe existir un “escribano” encargado de tomar notas durante las

entrevistas.

Se debe tomar el mayor detalle posible del contenido. Al finalizar las

entrevistas, esta persona debe hacer preguntas para aclarar dudas y obtener

una retroalimentación de los entrevistados.

Investigación previa a entrevistas.

Antes de iniciar el proceso de levantamiento de requerimientos, se deben

analizar los reportes anuales de la compañía, para determinar las decisiones y

hechos estratégicos.

También es útil obtener planes de negocios de la compañía. También se debe

analizar la competencia de la compañía y sus principales fortalezas y

debilidades. Si ha existido un intento anterior de desarrollar una bodega de

datos de la compañía, este también se debe analizar.



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3) MODELADO DIMENSIONAL

El modelo dimensional es una técnica de diseño lógico que busca presentar

los datos de una forma intuitiva y que proporcione acceso de alto desempeño.

Cada modelo dimensional se compone de una tabla con múltiples llaves

foráneas, llamada tabla de hechos (fact table), y un conjunto de tablas más

pequeñas, llamadas tablas de dimensión.

Los atributos de las tablas de dimensión son las fuentes de las restricciones

de búsqueda necesarias para consultar una bodega de datos. Son utilizadas

como título de atributo de las filas resultantes de queries de SQL.

Existen dos modelos dimensionales que predominan en las soluciones de

bodegas de datos: el modelo estrella y el modelo copo de nieve. En el modelo

estrella, como se ve en la figura se tiene una tabla de hechos y en ella llaves

foráneas a cada una de las tablas de dimensión que tiene el modelo. Es decir,

cada tabla dimensional está directamente relacionada a la tabla de hechos.

Figura 2.2. : Modelo Dimensional



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Modelo estrella

Una dimensión es modelada de forma copo de nieve cuando los campos de

baja cardinalidad de la dimensión han sido removidos a tablas separadas y

unidas a la tabla original con llaves foráneas6 (ver figura 6). En este modelo

la tabla de hechos no tendrá llaves foráneas a todas las demás tablas como en

el caso de la estrella. Las nuevas tablas no estarán conectadas con la tabla de

hechos sino con las dimensionales establecidas.

Figura 2.3. : Modelo Estrella

Generalmente el copo de nieve no es recomendado en ambientes de bodegas

de datos. Este modelo será más complejo para los usuarios y la navegación

por el modelo será más lenta.

Diseño de dimensiones y hechos

En el desarrollo de una bodega o un datamart comúnmente es necesario unir

datamarts. Esto se logra creando una arquitectura de bus de datamarts. Como

se utilizarán las mismas tablas de dimensiones, es importante que las tablas

de dimensiones y hechos cumplan con las mismas especificaciones, como su

granularidad. Estas dimensiones son llamadas dimensiones conformes

(conformed dimensions). Se caracterizan por cumplir estas condiciones:

1. Una tabla de dimensión puede ser usada con cualquier tabla de hechos de la

misma base de datos.



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2. Las interfaces de usuario y contenido de datos son consistentes para cualquier

uso de la dimensión.

3. Hay una interpretación consistente de atributos, por lo tanto se obtiene la

misma interpretación de la tabla en cualquier datamart. La granularidad es un

factor que se debe tener en cuenta para el diseño de las tablas.

Una bodega de datos debe mantener sus dimensiones basadas en datos con la

mayor granularidad posible. De esta forma se facilita la expansibilidad de los

datamarts para contener nuevos atributos, ya sea en las tablas de dimensiones

o en la de hechos.

Además, se permite de esta manera realizar técnicas de minería sobre la

bodega, las cuales comúnmente requieren una alta granularidad.

Figura 2.4.: Modelo de cubo multidimensional

Al diseñar las tablas de hechos y dimensiones, la idea principal es permitir que

cada dato del negocio sea representado como un cubo. Donde las celdas del

cubo contienen valores medidos y los bordes del cubo definen las

dimensiones de los datos.

Comúnmente al modelar datos de negocios se obtienen entre 4 y 15 dimensiones.

En el ejemplo de la figura 7 se modela un cubo con las dimensiones Producto,

Tiempo y Ciudad. A la derecha de la figura aparece el modelo dimensional

que representa al cubo, con las tres dimensiones unidas a la tabla de hechos.

Hechos



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Los hechos son medidas de las variables que se consideran. Un hecho puede

ser el valor de una factura con sus respectivas relaciones: la factura es

generada a un cliente, correspondiente a un producto, creada en una sucursal.

Al seleccionar los hechos para el diagrama dimensional, se debe sospechar

que cualquier valor numérico, especialmente si es de tipo flotante, es

probablemente un hecho. Es de especial utilidad que cada hecho sea aditivo,

para los análisis propios de la bodega.

Dimensiones

Los atributos de tipo texto que describen cosas son organizados en

dimensiones. Es necesario establecer un criterio puramente de diseño y

basado en los requerimientos del negocio para establecer los atributos que se

incluyen como dimensiones y los que se pueden descartar al realizar la bodega

de datos.

Los atributos dimensionales, servirán como fuente para las restricciones y

encabezados de filas en los reportes. Todos los atributos dimensionales son

igualmente candidatos a ser encabezados de filas en los reportes.

Al agregar restricciones a una búsqueda o reporte, se está haciendo un drilling

down, es decir se está estableciendo una nueva restricción en una búsqueda

para obtener un mayor nivel de detalle. Un drill down eficiente mezcla

atributos de las diferentes dimensiones, para realizar reportes realmente

robustos.

Método de diseño de una tabla de hechos para el diseño de la tabla de hechos,

de acuerdo a la metodología de Ralph Kimball se deben seguir los siguientes

pasos, de cada paso depende el siguiente. Se deben tomar decisiones respecto

a:

1. El datamart.



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2. La granularidad de la tabla de hechos.

3. Las dimensiones.

4. Los hechos.

1. Selección del datamart.

Para un correcto desarrollo de una bodega, es preferible seleccionar e

implementar primero los datamarts que dependan de una sola fuente y luego

continuar con los que deben extraer datos de múltiples fuentes. En el caso

más simple, seleccionar el datamart es lo mismo que seleccionar la fuente

legacy de datos. En casos más complejos, se puede definir un datamart que

deba incluir múltiples fuentes legacy.

2. Declaración de granularidad de la tabla de hechos.

Es necesario definir claramente lo que es un registro de la tabla de hechos en

el diseño dimensional propuesto. La granularidad es la respuesta a la pregunta

¿Qué es un registro de la tabla de hechos?. La granularidad se refiere al nivel

de detalle existente en las unidades de los datos de la bodega. Entre más

detalle halla, menor será el nivel de la granularidad. Entre menos detalle halla,

mayor será la granularidad. Es un factor determinante en el desarrollo de la

bodega, debido a que de ella depende el volumen de datos que será

almacenado en la bodega y el tipo de queries que pueden ser realizados



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Figura 2.5.: Ejemplo de granularidad en una empresa de telefonía.

Generalmente la granularidad de la tabla de hechos es seleccionada como la

más baja o granular posible. Existen varias ventajas para seleccionar este tipo

de granularidad como una transacción individual o una línea de documento.

De esta forma será más fácil responder a nuevas consultas y agregar nuevos

datos.

3. Selección de dimensiones.

Generalmente la granularidad determina unas dimensiones mínimas e

iniciales. Al agregar nuevas dimensiones los atributos de estas deben cumplir

con la misma granularidad que se ha definido. La granularidad de un

dimensión no puede ser menor que la granularidad de la tabla de hechos.

4. Selección de los hechos.

La selección de granularidad de la tabla de hechos también permite

seleccionar los hechos. En el caso de tabla de hechos de transacciones habrá

un solo hecho, el monto de la transacción. Si el caso es una tabla de hechos

de snapshot puede contener diversos resúmenes de las actividades realizadas

en la toma del snapshot. Como cantidad vendida, valor, costo.

Los hechos siempre deben ser específicos a la granularidad de la tabla de

hechos.



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Key Performance Indicators (KPI)

En la terminología empresarial, un indicador clave de rendimiento (KPI) es

una medida cuantificable para identificar los éxitos empresariales. Un KPI se

evalúa con frecuencia a lo largo del tiempo. Por ejemplo, el departamento de

ventas de una organización puede utilizar el beneficio bruto mensual como

un KPI, pero el departamento de recursos humanos de la misma organización

puede utilizar la rotación de personal trimestral.

Cada uno de ellos es un ejemplo de KPI. Los ejecutivos de una compañía

suelen utilizar KPI agrupados en una ficha empresarial para obtener un

resumen histórico rápido y preciso de los éxitos empresariales

Características de los KPI [PMSI]:

o Reflejan los valores de las estrategias planteadas.

o Son definidas por los ejecutivos.

o Van aplicándose en cascada en la organización

o Están basados en estándares corporativos

o Están basados en data valida

o Deben ser fáciles de comprender

INDICADOR.

Existen una serie de conceptos de indicador; no obstante, el concepto de

indicador varía de unos autores a otros. Para unos cumple una función

informativa, para otros es un instrumento en la toma de decisiones, o bien

cumple una función de evaluación.

La Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico OCDE

(2000) define el término indicador como un "parámetro o el valor resultante



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de un conjunto de parámetros, que ofrece información sobre un fenómeno,

con un significado más amplio que el directamente asociado a la

configuración del parámetro"

La definición más simple de indicador corresponde a la identificación de

una magnitud numérica referida a un evento, que pone en evidencia la

intensidad, situación o evolución del mismo. De su tratamiento es posible

establecer la explicación, evolución y predicción de un fenómeno estudiado.

Características de los Indicadores.

Para definir un buen Indicador de, es importante desarrollar un criterio para

la selección de los indicadores que deberán controlarse en forma continua,

ya que el seguimiento tiene un alto costo cuando no está soportado por un

verdadero beneficio. Para esto se puede utilizar una sencilla técnica que

consiste en responder cuatro (4) preguntas básicas:

1. ¿Es fácil de medir?

2. ¿Se mide rápidamente?

3. ¿Proporciona información relevante en pocas palabras?

4. ¿Se grafica fácilmente?

Funciones básicas de los indicadores

- Simplificación

- Cuantificaron

- Comunicación

Dimensiones de los Indicadores

- Cualitativas: Descripción de la variable

- Cuantitativas: Expresión porcentual, numérica, promedio, número

absoluto

Propiedades de los indicadores

Las cualidades más representativas son las siguientes:



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- Validez: Deben reflejar y medir los efectos y resultados.

- Pertinencia: Deben guardar correspondencia con los objetivos y la

naturaleza de la unidad de información, así como las condiciones del

contexto (Medio social) en donde se gestiona.

- Sensibilidad: Deben reflejar el cambio de la variable en el tiempo; es decir,

debe cambiar efectiva y en forma persistente a lo largo del periodo de

análisis.

- Relevancia: Deben servir efectivamente a la unidad de información para la

toma de decisiones. Es decir, deben captar un aspecto esencial de la realidad

que busca expresar, en términos cualitativos o de su dimensión temporal.

- Representatividad: Deben expresar efectivamente el significado que los

factores le otorgan a determinada variable.

- Confiabilidad: Las mediciones que se hagan por diferentes personas deben

arrojar los mismos resultados.

- Demostrables: Deben evidenciar los cambios buscados.

- Fácticos: Deben ser objetivamente verificable.

- Eficientes: Deben ser exactos al expresar el fenómeno.

- Suficientes: Por sí mismos deben expresar el fenómeno con otros

indicadores, sin ser redundantes.

- Flexibles: Con la virtud de adecuarse a la realidad de lo que se pretende

medir y a la disponibilidad y confiabilidad de la información.

Aplicación de los indicadores

La aplicación general de los indicadores podría ser la siguiente:

Indicadores de diagnóstico

Los indicadores de diagnóstico son la base para el plan estratégico de la

unidad de información pues permiten establecer en qué situación se

encuentra.



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El análisis de estos indicadores permiten definir y precisar las necesidades

y prioridades en las diferentes áreas de la unidad de información lo cual, a

su vez orienta la asignación de los recursos.

Indicadores de seguimiento

La ejecución de las actividades programas y proyectos requiere contar con

indicadores que aporten información relacionada con el comportamiento de

las variables que intervienen en dicha ejecución.

Estos indicadores pueden ser útiles para asegurar conducir la ejecución, pero

también sirven como insumo para preparar y ejecutar nuevas actividades y

proyectos, porque informan sobre áreas críticas que pueden llegar a

presentarse durante la ejecución de las mismas y sobre las cuales es posible

tomar medidas de prevención.

Los principales indicadores de seguimiento a la ejecución física de los

proyectos pueden ser:

· Indicadores de Eficiencia.- Relacionan la cantidad de la actividad

específica con el tiempo de su desarrollo. Se miden en porcentaje de

ejecución en diferentes periodos de tiempo.

Estos indicadores deberán compararse con lo programado en el cronograma

de actividades y con base en esta comparación se determina la necesidad de

ajuste o la continuación en iguales condiciones.

· Indicadores de Calidad.- Miden el cumplimiento de las especificaciones

técnicas de cada una de las actividades del proyecto. Se obtienen mediante

los informes de avance que presenta el supervisor del proyecto.

Indicadores de evaluación y resultados.

Permiten verificar el cumplimiento de los objetivos de las actividades y

proyectos y su contribución al cumplimiento de los objetivos de la unidad

de información. Para su definición, se deberá tener en cuenta las principales

variables que determinan la operación, la producción y el efecto. Expresan



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de diferentes maneras el grado de obtención de los beneficios previstos con

la actividad o el proyecto, además, suministran información para la

obtención de parámetros de operación necesarios para la preparación de

nuevas actividades y proyectos.

Los principales indicadores de operación y resultados pueden ser:

· Indicadores de Eficiencia.- Relacionan los costos del producto/servicio

de la actividad o proyecto con el tiempo invertido en la producción. Deben

compararse con las proyecciones y en general con los supuestos que

tuvieron en cuenta en la evaluación preliminar de la actividad o proyecto en

la cual se definió una producción mínima, a un costo por periodo de tiempo.

· Indicadores de Cobertura.- Relaciona el número de usuarios o

beneficiarios de la actividad o proyecto en un periodo de tiempo

determinado. Al igual que los anteriores indicadores deben compararse con

la población objetivo y las proyecciones de incorporación en el tiempo.

· Indicadores de calidad.- Relaciona las características de los bienes o

servicios producidos por la unidad de información, en términos de calidad,

de acuerdo con la aceptación por parte de los usuarios. Se obtiene a través

de encuestas o de sistemas de recepción de sugerencias, quejas o reclamos

por parte de los usuarios. Se expresan como buena, regular o mala calidad,

de acuerdo con el contenido de dichos sistemas y las ponderaciones

definidas para cada variable que mida la calidad.

Indicadores de Impacto.- Miden la contribución de la actividad o proyecto

al cambio en los indicadores de diagnóstico como resultado de su operación.

Herramientas que ofrece el mercado.

o IBM Cognos Business Intelligence es un producto de Inteligencia

de Negocios que proporciona una gama completa de capacidades de BI:

reportes, análisis, indicadores, cuadros de mando, gestión de eventos de



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negocio, además de integración de datos, en una única arquitectura

probada.

Contiene una serie de versiones como: Enterprise, Express, Insight entre

las principales.

o QLIKVIEW: La plataforma Business Discovery de QlikView

viene a cubrir el hueco existente entre las soluciones BI tradicionales y el

software de oficina habitual, permitiendo a los usuarios descubrir nuevas

formas de trabajar con más eficacia y hacer sus propias indagaciones.

QlikView funciona con el software que ya posee e incorpora toda una

gama de nuevas capacidades de Business Intelligence que le sorprenderán.

Aporta un nivel completamente nuevo de análisis, con una gran

profundización en la información y un valor añadido a los almacenes de

datos que ya posee la empresa, con unas interfaces de usuario que son

sencillas, intuitivas y no precisan formación alguna apenas.

QlikView le permite entender a fondo su negocio de una manera

completamente nueva:

•Consolidando datos útiles procedentes de múltiples fuentes en una sola

aplicación

•Explorando las asociaciones entre los datos

•Permitiendo una toma de decisiones social a través de una colaboración

segura y en tiempo real

•Visualizando los datos con unos gráficos atractivos y tecnológicamente

avanzados

•Buscando en la totalidad de datos, de forma directa e indirecta

•Interactuando con aplicaciones, cuadros de mando y análisis interactivos

•Accediendo, analizando y capturando datos de dispositivos móviles



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• Dev Express: ofrece una serie de componentes para la lectura de cubos

OLAP y que permiten mostrar con gran facilidad y versatilidad la

información de las medidas, dimensiones e indicadores de gestión, Esto

componentes son asociados a diferentes plataformas como .NET,

permitiendo acelerar los tiempos de desarrollo.

Este componente incorpora el ASPGrid el cual le permite mostrar datos en

el componente desde una aplicación desarrollada con .NET.

2.1.2.- Logística. (Mora, 2008).

Garantiza la oportuna disponibilidad del portafolio de productos,

en un volumen suficiente para satisfacer y superar las necesidades

del mercado, adoptando las mejores prácticas operativas,

financieras, administrativas y de servicio al cliente, a un costo

razonable.

Existen muchísimas definiciones para la logística, pero todas,

como es obvio, tienen el mismo sentido. Aquí están otras

definiciones para la logística.

La Logística es la Administración (planificación, ejecución y

control) interna de la cadena de Suministros, desde el

abastecimiento de la materia prima, insumos y servicios, hasta la

satisfacción de las necesidades de los consumidores; integrando a

lo largo del proceso los flujos bidireccionales de materiales e

información, haciendo optimo uso de los recursos, en búsqueda de

la mayor eficiencia y productividad.

2.1.3.- Sistema Integrado de Gestión Administrativa (SIGA) (INEI, 2003).

El SIGA es un sistema informático que integra a los procesos de

los sistemas administrativos de la contabilidad (financiera y

presupuestal), abastecimientos y personal, bajo la normatividad

establecida por el Ministerio de Economía y Finanzas. El SIGA



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es un sistema que va orientado a la gestión institucional y a partir

del mismo como se va ejecutando el control de ingresos,

asignación presupuestaria, compras, gestión de almacenes y

otros.

Tareas que desarrolla el SIGA

Figura 2.6.: Estructura del SIGA.

2.1.4.- Presupuesto (Horngren, 2007)

Un presupuesto es la expresión cuantitativa de un plan de acción

propuesto por la gerencia para un periodo específico, y una ayuda



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para coordinar todo aquello que se necesita para implantar dicho

plan, y sirve como un proyecto a seguir por la compañía en un

periodo futuro.

Por otro lado se define a presupuesto Paqui (2013) como un

documento jurídico que autoriza y vincula a las Administraciones

para realizar gastos y los ingresos con los que cumplir las

exigencias de la sociedad (y que son las atribuidas al sector

público: intervención en la vida económica, prestación de bienes

públicos, asignación y distribución de la riqueza).

Por otro, el presupuesto constituye la técnica de gestión más

potente de la que disponen las Administraciones, ya que

proporciona una información muy importante para la mayor

eficiencia y eficacia en el cumplimiento de estas funciones.

El presupuesto se configura como un instrumento propio de la

Hacienda Pública y en él aparecen reflejados los bienes y

servicios que ella adquiere, y sus transferencias al sector público

y sus ingresos fiscales.

Veamos el siguiente esquema que muestra las etapas del ciclo de

presupuesto (Mascareno, 2012) .



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Figura 2.7. : Etapas del Ciclo Presupuestario



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Capítulo III: Material y Métodos



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3.1. Diseño de Investigación (prueba de la hipótesis)

3.1.1. Objeto de Estudio

3.1.1.1. Población:

A. Ejecutivos de Transportes Metropolitanos de Trujillo, al ser un sistema

de tipo gerencial el que se implementó. Fueron 5 ejecutivos:

Tabla 3.1.:

Ejecutivos de Transportes Metropolitanos de Trujillo

Ejecutivo Cantidad

Gerente General 1

Gerente de Proyectos 1

Gerente de Administración, Finanzas y Sistemas 1

Gerente de Planeamiento y Presupuesto 1

Jefe de la Oficina de Logística 1

TOTAL 5

B. Cantidad de reportes requeridos:

Tabla 3.2. :

Cantidad de reportes requeridos

Item Cantidad

Nro. Reportes 10

Frecuencia Semana

Total por Semana 10 x semana



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3.1.1.2. Muestra:

A. Ejecutivos de Transportes Metropolitanos de Trujillo. La muestra estuvo

conformada por los mismos ejecutivos de la entidad:

n = 5 ejecutivos (Población es menor a 30, por lo que la muestra

es igual a la población).

B. Cantidad de reportes:

n = 10 reportes semanales (Población es menor a 30, por lo que la

muestra es igual a la población).

3.1.1.3. Variables

Variable Independiente:

Diseño de una Solución de Inteligencia de Negocios

Variable Dependiente:

Gestión de procesos en las Áreas de Presupuesto y Logística.



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3.1.1.4. Cuadro de Operacionalización de las Variables:

Tabla 3.3. : Cuadro de Operacionalización de las Variables

Hipótesis Definición de la variable Conceptualización Def. Operac. Dimensión

de la

variable

Indicador de la

Variable

Ítem de la variable Instrumento

Una Solución de

inteligencia de

negocios mejora la

gestión de

procesos en las

Áreas de

Presupuesto y

Logística para

Entidades

Públicas.

Variable Independiente:

Solución de Inteligencia de

Negocios

“Es una arquitectura y

colección de herramientas

que buscan mejorar a las

organizaciones,

proporcionando vistas de

aspectos de negocio a todos

los empleados (estratégico,

táctico, operacional) para

que tomen mejores y más

relevantes decisiones en

menos tiempo y con la

mayor información posible”

(Mendoza, 2008).

Apoyo en la Gestión

de Procesos en las

Áreas de Presupuesto y

Logística para

Entidades Públicas.

Así como también dar

a conocer las nuevas

tecnologías de

información las cuales

ayuden a mejorar el

funcionamiento

administrativo.

Variable Dependiente: Gestión de Procesos en las

Áreas de Presupuesto y

Logística

“La Gestión por Procesos es

la forma de gestionar toda la

organización basándose en

los Procesos. En tendiendo

estos como una secuencia de

actividades orientadas a

generar un valor añadido

sobre una ENTRADA para

conseguir un resultado, y

una SALIDA que a su vez

satisfaga los requerimientos

del Cliente.”

Es el nivel de Costo,

Tiempo, Cantidad y

Escala Valorativa que

expresa

Costo

Costo por

Generación de

Información

¿De qué manera se

reduce el Costo

obteniendo una

mayor cantidad de

información?

Calculadora

Tiempo

tiempo de

obtención

¿De qué manera se

reduce el tiempo de

obtención de la

información?

Cronómetro

Cantidad Cantidad de

Reportes

¿De qué manera se

incrementa la

cantidad de

reportes?

Calculadora

Escala

Valorativa

Nivel de

Satisfacción

¿En qué medida se

incrementa el nivel

de satisfacción?

Encuesta



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3.1.2. Instrumentos, materiales consumibles y/o fuentes de datos

- Cronómetro.

- Calculadora.

- Encuestas.

3.1.3. Métodos, técnicas e instrumentos de recolección de datos

3.1.3.1.Tipo de estudio

Cuasi experimental.

Método

El método a usar fué el método inductivo.

3.1.3.2. Diseño de investigación

Pre Prueba y Post Prueba.

Instrumentos

Pre – test: Instrumento ejecutado al iniciar el estudio, con la finalidad de

evaluar la gestión de procesos en las Áreas de Presupuesto y Logística para

Entidades Públicas.

Post – test: Instrumento ejecutado para concluir el estudio, con la finalidad

de evaluar la gestión de procesos en las Áreas de Presupuesto y Logística

para Entidades Públicas.

Técnicas

Operacional y observacional.

3.1.3.3. Procedimientos

Diagnostico situacional de la gestión de las áreas de Presupuesto y Logística.



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Determinar la población y la muestra.

Elaborar los instrumentos.

Aplicación de la solución de Inteligencia de Negocios.

Recolección de datos por medio de los instrumentos.

Tratamientos de datos (Estadísticas, Bases de Datos, etc).

Resultados de la comprobación de la hipótesis.

Elaborar el reporte de la investigación.



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Capítulo IV: Resultados



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El desarrollo de la investigación titulado “SOLUCIÓN DE INTELIGENCIA

DE NEGOCIOS PARA MEJORAR EL SOPORTE DE LA GESTIÓN DE

PROCESOS EN LAS ÁREAS DE PRESUPUESTO Y LOGÍSTICA PARA

GOBIERNOS LOCALES”, se ha basado en la Metodología para la construcción

de tecnologías de Data Warehouse de Ralph Kimball, combinado con el

pensamiento dimensional de COGNOS, de la misma que se ha adaptado a la

realidad local.

La metodología a usar se divide en 8 fases las mismas que a continuación

detallamos:

Fase I: PLANIFICACION. Se contemplan las actividades preliminares para el

desarrollo del proyecto, donde se define la visión del sistema, la definición de los

recursos, la elaboración del cronograma de actividades y el análisis de los riesgos

que afectarían al correcto cumplimiento del desarrollo del proyecto.

Fase II: REQUERIMIENTOS. Involucra la parte fundamental para el desarrollo

del proyecto, donde se realizara el levantamiento de los principales requerimientos

de los usuarios finales del sistema mediante la realización de entrevistas, la

revisión de los cuadros de gestión, la revisión de la base de datos transaccional y

su documentación y la conformidad de las entrevistas

Fase III: ANALISIS DIMENSIONAL: En esta etapa se prepara la información

antes levantada de las diferentes fuentes de información las cuales permitirán

realizar el análisis dimensional, la elaboración de los cuadros comparativos de las

Dimensiones vs. Jerarquías y medidas, así como el refinamiento de la base de

datos transaccional.

Fase IV: DISENO DIMENSIONAL: En esta etapa se realiza la trasformación del

análisis dimensional y del cuadro de dimensiones y medidas incorporando las



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dimensiones en tablas dimensionales y las medidas en tablas hechos componentes

principales del Data Mart.

Fase V: ARQUITECTURA: En esta etapa se realiza la trasformación del análisis

dimensional y del cuadro de dimensiones y medidas incorporando las dimensiones

en tablas dimensionales y las medidas en tablas hechos componentes principales

del Data Mart.

Fase VI: POBLAMIENTO (ETL): En esta etapa se realiza la selección de los

datos, desde la base de datos transaccional, con las consiguientes

transformaciones de datos y se registran dentro de la base de datos

multidimensional diseñada.

Fase VII: IMPLEMENTANDO CUBOS: En esta etapa se realiza la creación del

Cubo a partir del diseño dimensional (tablas dimensionales y las medidas en tablas

hechos). Se personalizan las dimensiones creando sus jerarquías respectivas, así

como las KPI definidos en la Hoja de Gestión.

Fase VIII: CONSTRUCCION DE APLICACIONES: En esta etapa se implementa

la solución a través de una aplicación desarrollada en Tecnologías .NET que se

conectarán directamente el Cubo, permitiendo el análisis dinámico.



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La propuesta metodológica se muestra en el siguiente esquema:

Tabla: 4.1.:

Propuesta Metodológica

FASE SUB FASE METODOLOGIA(S)

REQUERIMIENTOS Tab. Comando COGNOS

Entrevistas KIMBALL, COGNOS

Rep. Gestion COGNOS

BD. Transaccional COGNOS

ANALISIS Hoja Gestión COGNOS

Niveles y Jerarquías KIMBALL

Dimensiones y Medidas KIMBALL

Analisis Dimensional KIMBALL

DISEÑO Grano KIMBALL

Diseñar Dimensiones

Diseñar DataMart

ARQUITECTURA Arquitectura COGNOS

ETL ETL KIMBALL

CUBO Cubo KIMBALL, COGNOS

La realidad nacional exige la adaptación de las metodologías existentes, dado que por

ejemplo, Kimball supone un escenario en donde el sistema transaccional es representado

por un ERP, y COGNOS propone el uso de sus herramientas, pero éstas representan un

costo elevado para la realidad nacional.



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Figura 4.1. Propuesta Metodológica

4.1 Fase I: Planificación.

Se contemplan las actividades preliminares para el desarrollo del proyecto, donde

se define la visión del sistema, la definición de los recursos, la elaboración del

cronograma de actividades y el análisis de los riesgos que afectarían al correcto

cumplimiento del desarrollo del proyecto.

4.1.1 Introducción

En este trabajo de investigación, se presenta una propuesta que tiene como fin

lograr la satisfacción de los requerimientos estratégicos que la organización

defina, mediante la implementación de una Solución de Inteligencia de Negocios

la cual servirá de soporte a la mejorara del proceso de toma de decisiones de la

empresa en la Municipalidad Provincial de Trujillo del área de transportes



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empleando la metodología de Ralph Kimball y el pensamiento dimensional de

COGNOS.

4.1.2 Beneficios

Los beneficios que se pretenden lograr son:

Mostrar información de gestión en forma oportuna.

Medir su gestión en base a indicadores, definidos desde un Balance

ScoreCard

Elaboración y personalización de reportes dinámicos.

Permitir el análisis a diferente nivel de detalle y que ayude en la toma de

decisiones.

4.1.3 Objetivos

Permitir medir la gestión comercial basada en indicadores de gestión.

Generar el análisis dinámico a través del tiempo, producto, servicios y

organización.

Mostrar información veraz y oportuna, dirigida al usuario final para el

soporte a la toma de decisiones.

Incrementar el nivel de satisfacción de los ejecutivos comerciales.

4.1.4 Alcance

El proyecto desarrollado busca dar el soporte a Gestión de Presupuesto y

Logistica, a través de la emisión de reportes analíticos con información histórica,

veraz y consolidada en tiempo real los cuales permitirá dar soporte a la toma de

decisiones en la institución.



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4.1.5 Descripción de Stakeholder

Tabla 4.2

Descripción de Stakeholders

CARGO DESCRIPCION

Sub Gerente

Logística

Propone políticas generadas sobre que información se requiere para

analizar, se basa en indicadores de gestión para la mejor toma de

decisiones dentro de la institución. Analiza resultados de indicadores

de logística.

Asistente

Logística

Define políticas de análisis de información a ser presentada en la

evaluación de la gestión logística, analiza y elabora reportes

consolidados.

Sub Gerente

Planificación

Propone políticas generadas sobre que información se requiere para

analizar, se basa en indicadores de gestión para la mejor toma de

decisiones dentro de la institución. Analiza resultados de indicadores

de planificación.

Asistente

Planificación

Define políticas de análisis de información a ser presentada en la

evaluación de la gestión de planificación, analiza y elabora reportes

consolidados

Analista

Logística

Prepara y analiza reportes que le permiten evaluar la gestión de

Logística

Analista de

Planificación

Prepara y analiza reportes que le permiten evaluar la gestión

Planificación.

Fuente: Elaboración propia



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4.1.6 Recursos Tecnológicos

Tabla 4.3.

Descripción de Recursos Tecnológicos con los que se cuenta

TIPO CARACTERISTICAS OBSERVACIONES

SERVIDOR Microprocesador Core

I57

RAM 64 GB DDR2

2 Disco Duro de 750 GB

Si cuenta

SOFTWARE SQL Server 2012

Visual Studio 2010

Microsoft Excel 2013

Si cuenta

COMUNICACIONES Red LAN

Internet

Si cuenta

ESTACIONES DE

TRABAJO

Laptop de Ejecutivos.

Corei5. 6 Gb RAM

Si cuenta




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4.1.7 Recursos Humanos

Tabla 4.4.

Descripción de Recursos Humanos.

ROL NOMBRE Y

APELLIDO

CARGO

BUSINESS

EXECUTIVE

Sub-Gerente Logística

BUSINESS PROCESS

EXPERT:

Asistente Logistica

Asistente Presupuesto

PROJECT MANAGER Sub-Gerente Planificación

DATA SPECIALIST Administrador de Sistemas

ESPECIALISTA

DIMENSIONAL

Jorge Huamán Investigador

EXPERTO EN CUBO Y

APLICACIONES

Jorge Huamán Investigador




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4.1.8 Cronograma de Actividades

Tabla 4.5.

Cronograma de Actividades

Planificación

Visión del Negocio 07/06/2015 08/06/2015

Equipo de Trabajo 09/06/2015 10/06/2015

Cronograma 11/06/2015 11/06/2015

Requerimientos y análisis del negocio

Requerimiento 12/06/2015 15/06/2015

Analisis Dimensional 16/06/2015 30/06/2015

Diseño

Diseño dimensional 01/07/2015 08/07/2015

Diseño de prototipos 09/07/2015 18/07/2015

Construcción

DataMart 20/07/2015 02/08/2015

ETL 03/08/2015 05/08/2015

Creación de Cubos 05/08/2015 14/08/2015

Preparar interfaces 15/08/2015 27/08/2015




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4.2 Fase II: Requerimientos.

Constituye una etapa importante del desarrollo del proyecto, donde se realizará el

reconocimiento de los principales requerimientos y necesidades de información

que tienen los usuarios finales del sistema y para ello se revisarán las distintas

fuentes de información como veremos a continuación.

Para el estudio del proyecto se recurrirá a las siguientes fuentes de información:

Tablero de Comando

Entrevistas

Reportes de Gestión

Base de Datos Transaccional

Podemos clasificar los requerimientos a obtener de acuerdo al siguiente

esquema propuesto

Figura 4.2. - Requerimientos

Para las entrevistas tenemos las siguientes personas:

- Sub Gerente Logística

- Sub Gerente Planificación

- Asistente Logística

- Asistente Planificación.

- Analista Logística



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- Analista Planificación.

– Administrador de Datos

Según las fuentes de información revisadas, a continuación, presentamos los

puntos enfocados a fin de obtener los requerimientos respectivos:

Tablero de Comando:

Nos muestra los indicadores partir de los cuales podremos obtener:

Objetivos

Metas

Medidas

Estados

Entrevistas:

Para el Experto del Negocio / Beneficiario Directo se buscan dos aspectos:

a. Entender el Área del Negocio

Objetivos

Metas

Estrategias

b. Comprender el análisis de datos basado en los requerimientos identificando:

Medidas

Dimensiones

Para el Analista de Datos se buscan dos aspectos;

a. Conocimiento del Modelo de Datos Transaccional

b. Tener una idea de la calidad de la data.



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El resultado de esta entrevista nos permitió realizar la revisión de la BD

transaccional.

Reportes de Gestión.

Constituyen los requerimientos propiamente dichos que los usuarios de gestión

desearía que el sistema les brinde y nos permitirá identificar:

Indicadores

Medidas

Dimensiones

Estos reportes mostrados deberán incluirse en la solución propuesta.

Modelo de Datos Transaccional.

A partir de la revisión del modelo de datos identificaremos si las necesidades del

personal de Gestión podrán ser obtenidas del mismo, su análisis permitirá:

Realizar cambios al modelo de datos si fuera necesario

Priorizar los requerimientos, en caso no se puedan realizar los ajustes

respectivos.

4.2.1. Tablero de Comando

Veremos a continuación el tablero de comando proporcionado por la

organización, como se puede apreciar hay una lista de objetivos, cada uno de los

cuales, está siendo medido por un indicador de gestión.

Así mismo los indicadores manejan estados que permiten determinar el nivel de

avance de cada uno de ellos.

A continuación mostramos el el tablero de comando respectivo, que nos fue

proporcionado a partir de las entrevistas realizadas. En el se resumen los

principales indicadores de gestión que les permiten conocer, a la alta dirección, el

estado situacional de la organización de los procesos en estudio.



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Este es el cuadro:

Tabla 4.6.

Tablero de Comando

INDICADORES Objetivo Medidas Estados

Ind. Ejecucion

Conocer el Monto Comprado >80%

Avance de la

ejecución

presupuestal

Monto Presupues 60 -

80%

< 60%

Ind. Cuentas por

Pagar

Determinar el

cumplimiento de

obligaciones

Monto Pagado >95%

Monto Comprado 70- 95%

< 70%

Ind.

Comprometido

Mejorar el control

presupuestal.

Monto Comprometido > 85%

Monto Comprado 70- 85%

< 70%

Ind. Tiempo

Oportunidad

Entrega

Determinar el

cumplimiento

oportuno de entrega

del proveedor

Total Ordenes a Tiempo >75%

Total Ordenes Compra 60 -

75%

< 60%

Ind. Tiempo

Plazo

Reducir los tiempos

de atención fuera

del plazo

establecido

Ordenes Fuera Tiempo < 10%

Total Ordenes Compra 10- 14%

> 14%


Los cinco indicadores resumen la forma de medir la gestión de presupuestos y de

logística.



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4.2.2. Realizar Entrevistas

De las entrevistas realizadas el investigador identificó estos puntos importantes

los cuales nos permiten construir que son detallados a continuación:

4.2.2.1. Objetivos del Área identificados

Mejorar el control presupuestal.

Conocer el nivel del avance presupuestal

Mejorar los tiempo de atención de los pedidos que las áreas realicen al

área de logística

Cumplir con las obligaciones pactadas con los proveedores.

Determinar los proveedores que no cumplan con los plazos establecidos

de entrega de bienes o servicios.

4.2.2.2. Metas identificadas

Ejecutar el 60% del presupuesto.

Conocer el nivel del avance presupuestal

Cumplir en el 70% del tiempo especificado en los requerimientos de las

áreas.

Cumplir en un 75% las obligaciones pactadas con los proveedores

respectivos.

Los proveedores deben entregar no más del 14% dentro del plazo

establecido.

4.2.2.3. Medidas identificadas

Como resultado del análisis de los indicadores y de las medidas proporcionadas

por los entrevistados se pueden resumir las siguientes medidas:



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Monto Comprado

Monto Presupuestado

Monto Pagado

Monto Comprometido

Monto Programado

Ordenes Entregas a Tiempo

Total Ordenes de Compra

Ordenes Atendidas Fuera de Tiempo

Unidades Compradas

Unidades Presupuestadas

4.2.2.4. Dimensiones identificadas

Tiempo

Producto

Clasificador

Proveedor

Secuencia.

Fuentes

SIAM

Cadena de gastos

TipoCompra (Bien o Servicio)

Dependencia

Objetivo

Origen de Financiamiento



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4.2.2.5. Tiempo de Medición

Mensual

Trimestral

Semestral

Anual

4.2.3. Revisión de Reportes de Gestión

Los reportes de gestión para obtener información que les pueda ayudar a

identificar problemas, que nos fueron proporcionados para el análisis de la

información con miras a encontrar medidas y dimensiones son los siguientes:

Figura 4.3 Reporte de Ordenes de Servicio



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Figura 4.4. Reporte de Órdenes de Compra

Figura 4.5 Reporte de Catalogo



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Figura 4.6. Reporte de Kardex



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Figura 4.7. Reporte de Gastos por Ordenes



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Figura 4.8. Reporte de Disponibilidad Presupuestal



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Figura 4.9. Reporte de Certificaciones



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Figura 4.10. Reporte de Detalle de Certificaciones



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4.2.4. Revisión de la Base de Datos Transaccional

A continuación mostramos parte del modelo de datos:

Figura 4.11. - Base de Datos Relacionada - Logística




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Figura 4.12 - Base de Datos Relacionada - Presupuesto




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Así mismo podemos analizar:

4.2.4.1. Disponibilidad de la Data

La recopilación de los datos es realiza por 3 personas cotidianamente, a partir de

lo que genera el sistema transaccional, y a partir de ella se preparan una serie de

cuadros estadísticos que incluyen datos tabulares y gráficos, las cuales son luego

impresas y dada a los responsables del proceso para el análisis respectivo y toma

de decisiones consiguiente. La información es preparada utilizando la hoja de

cálculo Excel para su procesamiento.

4.2.4.2. Calidad de la Data

La data se encuentra en el Administrador de base de datos MS SQL Server y la

integridad de datos se ha evaluado siguiendo una serie de factores, cuyos

resultados son los siguientes:

Manejo de NULL: se puede observar que existe consistencia en este

aspecto. Los campos obligados han sido correctamente definidos con la

posibilidad de obligar siempre a grabar un dato dentro del mismo. Esto

permitirá encontrar siempre un valor cuando sea usado en el modelo

dimensional.

Integridad Referencial: de acuerdo a lo observado, a partir de los modelos

de datos de la base de datos transaccional, existen relaciones entre las

tablas existentes.

Integridad de Entidad: al analizar las tablas existentes en el modelo de

datos transaccional, se puede observar estas poseen Clave Primaria

(Primary Key)

Integridad de Dominio: al revisar los valores posibles, teniendo como

prioridad los campos identificados que servirán para el análisis

dimensional, se determinó que estos mantienen la integridad de dominio

respectiva.



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Existe documentación de la base de datos transaccional la cual servirá de gran

ayuda en la etapa de poblamiento

4.2.5. Definición de Requerimientos:

Requerimiento 01

Monto Presupuestado en el año 2012 de las obras efectuadas con recursos

propios.

Figura 4.13 - Diagrama de análisis dimensional 01


MONTO

PRESUPUESTADO

TIEMPO

FUENTE

ACTIVIDA

2012

RECURSO

PROPIOS

OBRAS



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Requerimiento 02:

Compras Reales en Enero del 2012, para los proveedores del tipo externo de los

productos de la categoría CONSTRUCCION y fuente de recursos ordinarios



Compras Reales

ENE-2012

PROVEED

TIEMPO

FUENTE

PRODUCTO

CONSTRUC

EXTERNO

ORDINAR



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Requerimiento 03:

Unidades Compradas en Enero para bolsas de cemento para el tipo de operación

GASTOS EN ORDENES DE COMPRA

Figura 4.15- Diagrama de análisis dimensional 03


UNIDADES

COMPRA

TIEMPO

PRODUCTO

SIAM

ENERO

O

CEMENTO

GASTOS ORD

COMPRAS



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Requerimiento 04:

Montos Comprometidos SEMESTRALMENTE por LIMPIEZA PUBLICA

para los tipos de proveedor INDIVIDUALES.



VENTA REAL

MONTO COBRADO

TIEMPO

PROVEED

SECUENCIA

SEMESTR

E

INDIVID

LIMPIEZA



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Figura 4.17 - Análisis dimensional inicial Logistica




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Figura 4.18 - Análisis dimensional inicial Presupuesto




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4.3 Fase III: Análisis Dimensional:

En esta etapa se analiza la información antes revisada de las diferentes fuentes de

información las cuales permitirán realizar el análisis dimensional, permitiendo

conocer cómo será el producto final.

Luego de haber realizado el análisis de las entrevistas, la revisión de los cuadros

de gestión existentes en la institución, se pudo definir los requerimientos de los

usuarios finales plasmados mediante la identificación de medidas y dimensiones.

Ahora vamos a resumirlos en los siguientes cuadros:

La Hoja de Gestión

La Hoja de Análisis

Cuadro de Niveles y Dimensiones

Cuadro de Medidas y Dimensiones

Análisis Dimensional Final



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4.3.1. Hoja de Gestión

Tabla 4.7:

Hoja de gestión




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4.3.2. Hoja de Análisis

Tabla 4.8:

Hoja de análisis




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4.3.3. Cuadro de Niveles y Jerarquías

Tabla 4.9:

Cuadro de dimensiones y jerarquías


Cada vez que se quiere realizar un análisis de lo genérico a lo específico y

viceversa, se definen los niveles que conformará. Para la creación de una jerarquía

se necesita de un mínimo de dos niveles a más.



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4.3.4. Dimensiones vs. Medidas

A continuación se muestra el cuadro de medidas y dimensiones, encontrado de

acuerdo a la hoja de análisis mencionada anteriormente.

Tabla 4.10:

Cuadro de dimensiones vs medidas




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Como se puede apreciar tenemos:

9 medidas

11 dimensiones

Procederemos a realizar el análisis en función a los requerimientos definidos en la

etapa anterior

Tabla 4.11:

Cuadro de dimensiones vs medidas definido

.

A continuación realizaremos el análisis del cuadro, el mismo que nos llevará a

determinar el número de grupos de medida existentes.

Según el análisis del cuadro anterior se desprende que existen 4 grupos de

medidas:

Grupo 1:

Monto Comprado



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Unidades Compradas

Grupo 2

Numero de Presupuestos

Grupo 3

Monto Comprometido

Total Ordenes a Tiempo

Total Ordenes de Compra

Ordenes Fuera de Tiempo

Grupo 4

Monto Presupuestado

Unidades Presupuestadas

Cuando un grupo de medidas tienes dimensiones comunes y esto, se agrupan con

sus respectivas dimensiones. Esto se reflejará posteriormente en el diseño del

DataMart y ya en su implementación, cuando se realice el análisis dinámico de la

información con el indicador respectivo.



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4.3.5. Análisis Dimensional

Al poder procesar la hoja de gestión, hoja de análisis, cuadro y medida de niveles

y dimensiones se desprende el siguiente análisis dimensional:

a. Logistica - General

Figura 4.19 - Análisis dimensional – Logística General




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b. Logístico - Detallado

Figura 4.20 - Análisis dimensional – Logística Detallado




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c. Presupuesto Detallado

Figura 4.21 - Análisis dimensional – Presupuesto detallado




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d. Presupuesto General

Figura 4.22 - Análisis dimensional – Presupuesto General




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4.4. Fase IV: Diseño Dimensional:

En esta etapa se realiza la trasformación del análisis dimensional y del cuadro de

dimensiones y medidas incorporando las dimensiones en tablas dimensionales y

las medidas en tablas hechos componentes principales del Data Mart.

4.4.1. Definir el grano

El grano es el nivel más detallado de análisis de las medidas encontradas con

respecto a las dimensiones encontradas.

A continuación se detalla el grano de cada tabla hecho encontrado en el análisis

dimensional realizado (fase anterior).

Grano hecho _ Logistica General:

Figura 4.23 - Grano hecho_Logisitica General


Fuente TipoOrden

Proveedor Mes HECHO _LOGISTICA

GENERAL

Clasificador



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La transacción origen del análisis para la elaboración de la tabla HECHO_

LogisticaGen surge a partir del registro de una Orden de compra del lado de las

condiciones generales.

Grano hecho _ logistica detallado

Figura 4.24 - Grano Hecho_logistica detallado



LOGISTICA DETALLADO surge a partir de registrar el Detalle de la Orden de

Compra.

Fuente TipoOrden

mES

HECHO_LOGISTICA

DETALLADO Producto

Proveedor

Clasificador



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Grano hecho _ presupuesto General

Figura 4.25 - Grano Hecho_Presupuesto General



PRESUPUESTO general surge a partir del registra de los presupuestos anuales

respectivos.

Mes

HECHO_PRESUPUE

STO GENERAL

Fuente

TipoOrden Especifica

Actividad



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Grano hecho _ Presupuesto Detallado

Figura 4.26 - Grano hecho_Presupuesto Detallado



PRESUPUESTO DETALLADO surge a partir del registro del detalle del

presupuesto.

Mes

HECHO_PRESUPUE

STO DETALLADO

Fuente

Producto

TipoOrden Especifica Actividad



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4.4.2. Diseñar Dimensiones

Dimensión Producto

Contiene información de los productos tales como grupo, categoría, tipo,

producto, etc

Figura 4.27 – Dimensión Producto


Tabla 4.12:

Dimensión Producto.

Nivel

Descripción

Grupo Grupo de Productos

Tipo Tipo de producto a comprar

Categoria Categoria a la que pertenece un

producto

Producto Producto Comprado



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Dimensión Proveedor

Contiene información de los proveedores como tipo de

proveedor y proveedores.

Figura 4.28. Dimensión Proveedor

Tabla. 4.13:

Dimensión Proveedor

Nivel

Descripción

TipoProveedor Tipo de Proveedor

Proveedor Proveedor que

suministra de bienes o

servicios a la institución



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Dimensión Tiempo

Contiene información de los periodos académicos.

Fig. 4.29. Dimensión Tiempo

Tabla. 4.14:

Dimensión Tiempo

Nivel

Descripción

Anual Año al que pertenece el

periodo.

Semestre Evaluar información

Semestralmente

Trimestre Evaluar información

Trimestralmente

Mes Evaluar información

Mensualmente

Dimensión Clasificador

Contiene información e la categoría de las modalidades de

ingreso.



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Figura 4.30. Dimensión Clasificador

Tabla. 4.15:

Dimensión Clasificador

Nivel

Descripción

Ejemplo

Clasificador Clasificador de Gastos Directo, Examen

Dimensión SIAM

Contiene información de la Clasificación SIAM

Figura 4.31. Dimensión SIAM



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Tabla. 4.16:

Dimensión SIAM

Nivel

Descripción

Tipo

Operación

Tipo de Operación

Registro Registro de Operación

Dimensión Fuente

Contiene información de las Fuentes de financiamiento

Figura 4.32. Dimensión Fuente

Tabla. 4.17:

Dimensión Financiamiento

Nivel

Descripción

Tipo

Fuente

Tipo de Fuente de

Financiamiento

Fuente Fuente de Financiamiento



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Dimensión Secuencia

Contiene información de Secuencias Operativas

Figura 4.33. Dimensión Secuencia

Tabla. 4.18:

Dimensión Secuencia

Nivel

Descripción

Secuencia Descripción de la Secuencia

Operativa

Tabla. Descripción Dimensión Secuencia

Dimensión TipoBienServ

Contiene información de los tipos de bienes o servicios a

presupuestar

Figura 4.34. Dimensión TipoBienServ



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Tabla. 4.19:

Dimensión TIpoBienServ

Nivel

Descripción

Tipo de

Bien o

Servicio

Descripción del Tipo de Bien o

Servicio

Dimensión CadenaGastos

Contiene información de la Cadena de Gastos a Presupuestar

Figura 4.35. Dimensión CadenaGastos



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Tabla. 4.20:

Dimensión CadenaGastos

Nivel

Descripción

Categoria Descripción la Categoria de la

Cadena de Gastos

Generica Descripción la Genérica de la

Cadena de Gastos

SubGenerica Descripción la Sub-Genérica de

la Cadena de Gastos

Especifica Descripción la Específica de la

Cadena de Gastos

Dimensión Dependencia

Contiene información de los requerimientos a Presupuestar por

Dependencia.

Figura 4.36. Dimensión Dependencia



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Tabla. 4.21:

Dimensión Dependencia

Nivel

Descripción

Unidad

Ejecutora

Descripción la Unidad Ejecutora

Dependencia

Funcional

Descripción la Dependencia

Funcional de Presupuesto

4.4.3. Diseñar Hecho

Hecho Log_General

Figura 4.37. Hecho Logistica General



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Tabla. 4.22:

Hecho Logística General

Medida

Descripción

Total Ordenes de

Compra

Número total de órdenes de compra

Ordenes

Atendidas a

Tiempo

Numero de ordenes atendidas a tiempo

Monto Pagado Monto pagado de las compras efectuadas

Tabla. Descripción Tabla Hecho Logística General

Hecho Log_Detalle

Figura 4.38. Hecho Logística Detallado



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Tabla. 4.23:

Hecho Logística Detallado

Medida

Descripción

Monto

Comprado

Monto Comprado

Cantidad

Comprada

Cantidad Comprada

Hecho Presupuesto_Detalle

Figura. 4.39. Hecho Presupuesto Detallado



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Tabla. 4.24:

Hecho Presupuesto Detallado

Medida

Descripción

Monto

Presupuestado

Es el monto total presupuestado

Unidades

Presupuestadas

Son las unidades o cantidades

presupuestadas.

Hecho Presupuesto_General

Figura 4.40. Hecho Presupuesto General

Tabla. 4.25:

Hecho Presupuesto General

Medida

Descripción

NroPresupuestos Son la cantidad de presupuestos que

elaboran las unidades ejecutoras



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4.4.4. Diseño de DataMarts

a). General

Figura 4.41. Data Mart General



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b) Logística General

Figura 4.42. Data Mart - Logística General

Dim_Clasificador

KeyClasificador: int

Clasificador: varchar(100)

idClasificador: varchar(100)

Dim_Proveedor

KeyProveedor: int

Proveedor: varchar(100)

TipoProveedor: varchar(100)

idProveedor: char(18)

Dim_Secuencia

KeySecuencia: int

Secuencia: varchar(100)

idSecuencia: char(18)

Dim_Fuente

KeyFuente: int

TipoFuente: varchar(100)

Fuente: varchar(100)

idFuente: char(18)

Dim_SIAM

KeySiam: int

TipoOperacion: varchar(100)

Registro: varchar(100)

idSiam: char(18)

Dim_Tiempo

KeyTiempo: int

Anual: char(4)

Semestre: char(18)

Trimestre: char(18)

Mes: char(18)

idFecha: datetime

Hecho_LogGeneral

KeyClasificador: int (FK)

KeyFuente: int (FK)

KeyTiempo: int (FK)

KeySecuencia: int (FK)

KeySiam: int (FK)

KeyProveedor: int (FK)

TotalOrdCompra: int

OrdAtendTiempo: int

MontoPagado: decimal(12,2)



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c) Logística Detallado

Figura 4.43. Data Mart - Logística Detallado

Dim_Producto

KeyProducto: char(18)

Grupo: varchar(100)

Tipo: varchar(100)

Categoria: varchar(100)

Producto: varchar(100)

idProducto: int

Dim_Clasificador

KeyClasificador: int

Clasificador: varchar(100)

idClasificador: varchar(100)

Dim_Proveedor

KeyProveedor: int

Proveedor: varchar(100)

TipoProveedor: varchar(100)

idProveedor: char(18)

Dim_Secuencia

KeySecuencia: int



Dim_Fuente

KeyFuente: int



idFuente: char(18)

Dim_SIAM

KeySiam: int

TipoOperacion: varchar(100)

Registro: varchar(100)

idSiam: char(18)

Dim_Tiempo

KeyTiempo: int

Anual: char(4)

Semestre: char(18)

Trimestre: char(18)

Mes: char(18)

idFecha: datetime

Hecho_LogDetale

KeyProducto: char(18) (FK)

KeyClasificador: int (FK)

KeyFuente: int (FK)

KeyTiempo: int (FK)


KeyProveedor: int (FK)

KeySiam: int (FK)

MontoComprado: decimal(12,2)

CantidadComprada: decimal(12,2)



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d). Presupuesto General

Figura 4.44. Data Mart - Presupuesto General

Dim_Secuencia

KeySecuencia: int



Dim_Fuente

KeyFuente: int



idFuente: char(18)

Dim_Tiempo

KeyTiempo: int

Anual: char(4)

Semestre: char(18)

Trimestre: char(18)

Mes: char(18)

idFecha: datetime

Dim_TipoBienServ

KeyTipoBienServ: integer

TipoBienServicio: varchar(70)

idTipoBienServicio: char(18)

Dim_CadenaGastos

KeyCadenGastos: int


Generica: varchar(100)

SubGenerica: varchar(100)

Especifica: varchar(100)

idEspecifica: char(18)

Dim_Dependencia

KeyDependencia: int

UnidadEjecutora: varchar(100)

DivisionFuncional: varchar(100)

idDivisionFuncional: char(18)

Hecho_PresGeneral

KeyTipoBienServ: integer (FK)

KeyCadenGastos: int (FK)

KeyFuente: int (FK)

KeyTiempo: int (FK)

KeyObjetivo: int (FK)


KeyDependencia: int (FK)

NroPresupuestos: int

Dim_Objetivo

KeyObjetivo: int

Objetivo: varchar(100)

Meta: varchar(100)

Actividad: varchar(100)

idActividad: char(18)



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e) Presupuesto Detallado

Figura 4.45. Data Mart - Presupuesto Detallado

Dim_Producto

KeyProducto: char(18)

Grupo: varchar(100)

Tipo: varchar(100)


Producto: varchar(100)

idProducto: int

Dim_Secuencia

KeySecuencia: int



Dim_Fuente

KeyFuente: int



idFuente: char(18)

Dim_Tiempo

KeyTiempo: int

Anual: char(4)

Semestre: char(18)

Trimestre: char(18)

Mes: char(18)

idFecha: datetime

Dim_TipoBienServ

KeyTipoBienServ: integer

TipoBienServicio: varchar(70)

idTipoBienServicio: char(18)

Dim_CadenaGastos

KeyCadenGastos: int


Generica: varchar(100)

SubGenerica: varchar(100)

Especifica: varchar(100)

idEspecifica: char(18)

Dim_Dependencia

KeyDependencia: int

UnidadEjecutora: varchar(100)

DivisionFuncional: varchar(100)

idDivisionFuncional: char(18)

Hecho_PresDetallado

KeyTipoBienServ: integer (FK)

KeyDependencia: int (FK)

KeyFuente: int (FK)

KeyTiempo: int (FK)

KeyObjetivo: int (FK)


KeyCadenGastos: int (FK)

KeyProducto: char(18) (FK)

MontoPresupuestado: numeric(12,2)

UnidadPresupuestada: numeric(12,2)

Dim_Objetivo

KeyObjetivo: int

Objetivo: varchar(100)

Meta: varchar(100)

Actividad: varchar(100)

idActividad: char(18)



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4.5 Fase V: Arquitectura:

Componentes de la Arquitectura

Figura 4.46. Componentes de la Arquitectura

a) Arquitectura Tecnológica

Figura 4.47. Arquitectura Tecnológica



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Tabla. 4.26:

Arquitectura Tecnológica

Item Producto Servidor Observaciones

Base de datos

Transaccional

(SIGANET)

SQL 2012 R2 TRANSACCIONAL La institución

posee

ETL

(Proyecto ETL)

SQL 2012 R2 TOMA DE

DECISIONES

La institución

posee

Cubos

(Proyecto OLAP)

SQL 2012 R2 TOMA DE

DECISIONES

La institución

posee

DataMart

(SIGANET_MART)

SQL 2012 R2 TOMA DE

DECISIONES

La institución

posee

b) Definición de Perfiles de Usuario

Existirán 2 visualizaciones de los datos:

Prespuesto

Logística

El siguiente diagrama gráfica los datos (Cubos) y los accesos

representados por dependencias



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Figura 4.48. Datos y accesos por dependencias.

c) Estrategia de Backups

En el caso del DataMart se realizará los dias: Lunes, Jueves y Sabado. El

Backup será del tipo Full (Complete)



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Figura 4.49. Estrategia de Backups.

4.6 Fase VI: ETL

a) Mapeo

Una vez definido nuestra Base de Datos Multidimensional y ya

implementado físicamente en el DBMS respectivo, es necesario comenzar

a cargarle los datos respectivos. Estamos en el proceso ETL, la propuesta

que incluimos es la siguiente

Figura 4.50. Trabajo de un ETL



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Servicios de Datos Transaccionales: Proveer lo datos respectivos en

archivos texto de acuerdo a las estructuras definidas en las dimensiones

encontradas y de acuerdo a las medidas identificadas.

Servicios de Integración de Datos

Utilizando las herramientas de integración de datos se procederá:

Cargar las tablas dimensiones

Cargar las tablas hecho

b) Estructura General de Poblamiento

Este se divide en 4 grandes bloques

Creación de Conexiones

Configuración

Poblamiento de dimensiones

Poblamiento de Tabla Hecho



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Figura 4.51. Esquema de Poblamiento General



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1. Creación de Conexión

a. Conexión a Base Transaccional

Figura 4.52. Conexión a Base Transaccional



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b. Conexión a DataMart

Figura 4.53. Conexión a DataMart

2. Configuración

Para las tablas hechos se trabajará con el método de

poblamiento de limpieza total

Figura 4.54. Configuración de Datos.



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Figura 4.55. Tarea Limpieza de Datos.

Orden SQL

3. Poblamiento de Dimensiones

Las Dimensiones se poblarán usando el método incremental y

considerando la conexión y la orden respectiva de

poblamiento.

TRUNCATE TABLE Hecho_PresDetallado TRUNCATE TABLE Hecho_LogDetale TRUNCATE TABLE Hecho_PresGeneral TRUNCATE TABLE Hecho_LogGeneral



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Mostraré como referencia 2 dimensiones:

Dimensión SIAM

Dimensión,

ETL: Dimensión SIAM

Fig. 4.56. Dimensión SIAM

Figura 4.57. Tarea Poblamiento Dimensión SIAM



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ETL: Dimensión Proveedor

Figura 4.58. Dimensión Proveedor

Figura 4.59. Tarea Poblamiento Dimensión Proveedor

MERGE SEGATNET_MART.DBO.Dim_SIAM AS dim USING (SELECT si.C_SiamReg AS idSiam, isnull(N_SiamReg_Desc, 'Otros') as SIAM, op.N_TipOpe_Desc AS TipoOperacion FROm SIAM_Registro si INNER JOIN Tipo_Operacion op ON si.C_TipOpe = op.C_TipOpe and si.C_AniPre =op.C_AniPre WHERE si.C_AniPre = 2013) AS oltp ON dim.idSiam = oltp.idSiam WHEN NOT MATCHED THEN INSERT ( TipoOperacion, Registro, idSiam) VALUES ( TipoOperacion, SIAM, idSiam);



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Orden SQL

4. Poblamiento de Tablas Hecho

Las tablas hechos se poblarán usando el método de limpieza

total y considerando la conexión y la orden respectiva de

poblamiento

Mostraré como referencia la tabla hecho:

Hecho_LogGeneral

Figura 4.60. Hecho Logistica General

MERGE SEGATNET_MART.DBO.Dim_Proveedor AS dim USING (select C_Provee as idProveedor, N_Provee_Desc AS Proveedor, CASE WHEN F_Provee_SNP = 'N'THEN 'NATURAL' ELSE 'JURIDICO' end AS TipoProveedor from Provee p ) AS oltp ON dim.idProveedor = oltp.idProveedor WHEN NOT MATCHED THEN INSERT ( Proveedor, TipoProveedor, idProveedor) VALUES ( Proveedor, TipoProveedor, idProveedor);



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c) Esquema General Poblado

Figura 4.61. ETL Final en Ejecución



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4.7 Fase VII: Creación de Cubos

a) Identificación de Orígenes

Ya se tienen los datos poblados, a través del ETL, y desde la base del

datamart SEGATNET_MART, procederemos a la creación y manejo de

cubos, tal como veremos a continuación:

Figura 4.62. Conectándose al Data WareHouse



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b) Identificación de Orígenes

Desde acá se permite la selección de las tablas hechos:

LogGeneral

LogDetallado

PresGeneral

PresDetallado

Así como las tablas dimensionales:

Producto

Tiempo

Proveedor

Clasificador

Dependencia

TipoBienServ

Secuencia

Objetivo

Fuente

A continuación mostramos los componentes del cubo:



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Figura 4.63. Eligiendo Tablas Dimensionales y Tabla

Hecho

c) Modelo Universal Dimensional

De acuerdo a la selección efectuada en el punto anterior se podrán utilizar las

tablas dimensionales y tablas hechas para la construcción del cubo.



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Figura 4.64. Modelamiento Universal Dimensional



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d) Creación de Cubos

Selección de hechos

Figura 4.65. Selección de Hechos

Selección de Dimensiones

Figura 4.66. Selección de Dimensiones



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Cubo Implementado

Figura 4.67. Diseño del Cubo



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4.8 Fase VIII: Creación de Interfaces

a) Acceso al Sistema

Figura 4.68. Acceso al Sistema



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b) Análisis Dinámico: Tabular

Figura 4.69. Análisis Dinámico: Tabular



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Figura 4.70. Órdenes atendidas a tiempo

Figura 4.71. Monto Pagado



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c) Análisis Dinámico: Gráfico

Figura 4.72. Análisis Gráfico – Nro. Presupuestos.

Figura 4.73. Análisis Gráfico – Monto Pagado.



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4.9. Manejo de Origen de Datos de Entidades Públicas a la Solución de BI:

A diferencia de una solución común de BI, la cual tiene un sistema o una BD origen,

alimentando información hacia el DataMart, la solución propuesta permite a cada

entidad pública mandar sus datos, sea cual sea el Sistema y la BD que manejen,

ajustándose al formato del ETL, para que pueda alimentar el DataMart.

Figura 4.74. Origen de Datos de Entidades Públicas a la Solución de BI.



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Capítulo V: Discusión de

Resultados



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a. Reducir los tiempos de generación de información de gestión

Al Reducir los tiempos de generación de información de gestión, previamente se

identificaron requerimientos aplicando la técnica dimensional. Se coincidió en la

aplicación de entrevistas con Sergio Lujan Mora. (Luján-Mora, 2005) y la reducción de

tiempo mejora radicalmente, es el mismo caso con Iván Castillo Zúñiga (Zúñiga, 2012)

con más del 90% en la obtención de todos los requerimientos.

b. Incrementar la cantidad de reportes de gestión

Se logró Incrementar la cantidad de reportes de gestión, cuya cantidad está en función a

la combinatoria de niveles de las dimensiones, que forman parte del modelo dimensional.

Existen coincidencias con Ricardo Mendoza Rivera (Mendoza Rivera, 2008), quien

también indica que cada nivel de una dimensión puede combinarse con el resto de los

niveles de las demás dimensiones. El modelo dimensional (J.S.Hammond, 2003), incluye

las dimensiones encontradas con sus niveles respectivos.

c. Reducir el costo de la generación de información de gestión

Se logró reducir el costo de la generación de información de gestión. Como consecuencia

de la reducción del tiempo, los costos bajaron significativamente, existe coincidencias en

la forma de reducir el costo con Iván Castillo Zúñiga (Zúñiga, 2012). Por cada minuto

ahorrado se multiplica por el valor del costo estimado que maneja la organización.

d. Mejorar el nivel de satisfacción de los usuarios

Se logró mejorar el nivel de satisfacción de los usuarios correspondiente, al contar con

una solución integral. Aquí coincidimos con todas las investigaciones Iván Castillo

Zúñiga (Zúñiga, 2012), Ricardo Mendoza Rivera (Mendoza Rivera, 2008) y Sergio Lujan

Mora (Luján-Mora, 2005), habiendo logrado el nivel de satisfacción usando como técnica

a las encuestas.



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Capítulo VI: Conclusiones

y Recomendaciones



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6.1. Conclusiones:

Se puede observar que el Indicador Tiempo de obtención de información de

gestión con el Sistema Actual es de 2781.3 segundos y el Tiempo de obtención de

información de gestión con el Sistema Propuesto es de 4.2 segundos, lo que

representa un decremento de 27771.1 segundos y en porcentaje del 99.9985%.

Esto quiere decir que con el sistema propuesto utilizaremos menor tiempo de

respuesta en la obtención de información de Gestión, mejorando así el tiempo de

respuesta, brindado un mejor servicio.

Se puede observar que el Indicador Cantidad de Reportes con el sistema actual es

de 5 y el Costo promedio en la generación de información con el Sistema

Propuesto es de 39, lo que representa un incremento de 34 reportes y en porcentaje

de 87.18%.

Con la propuesta se obtendrá una mayor cantidad de reportes de gestión,

mejorando así la calidad y detalle de la información brindada.

Observamos que el Indicador Costos de la generación de Información del Sistema

Actual es de 47.225 soles (100%) y el Costo promedio de la generación de

Información del Sistema Propuesto es de 19.36225 soles (41%), lo que representa

un decremento de 27.86 soles y en porcentaje del 59%.

Lo cual quiere decir que con el sistema propuesto habrá menor tiempo promedio

en la generación de información.

Podemos ver que el Indicador Porcentaje de Satisfacción Promedio de Usuarios

es de 1.77 puntos y el Porcentaje de Satisfacción Promedio de Usuarios con el

Sistema Propuesto es de 4.87 puntos sobre una escala valorada de 1 a 5 puntos, lo

que representa un incremento de 3.1 puntos y en porcentaje 62.2%.

Quiere decir que los usuarios se sienten satisfecho mucho más que con el sistema

propuesto, haciendo que este se vuelva un lazo de confianza entre la entidad

pública y el usuario.



BIBLIO

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6.2. Recomendaciones:

Recomendamos el uso de la Solución de BI ya que mediante dicha solución se

logró disminuir el tiempo promedio de obtención de información.

Se recomienda el uso de la solución de BI ya que mediante ella, se logró

incrementar la cantidad de reportes de gestión.

Aconsejamos el uso de la solución de BI ya que mediante dicha solución se logró

reducir los costos de la generación de Información.

Recomendamos el uso de la solución de BI ya que con su uso se logró aumentar

el porcentaje de usuarios satisfechos.

A fin de la información esté siempre disponible en el tiempo requerido asegurarse

que los procesos de carga de datos se realicen continuamente de acuerdo a lo

programado.

A medida que los usuarios de Logística de Presupuesto confíen en dicha solución,

las Entidades públicas donde se implemente dicha solución, tendrán aún más

beneficios.

Recomendamos incentivar a los responsables de las áreas de las Entidades

públicas al uso de las tecnologías de información, y capacitaciones para el

beneficio de ambos.

Tomar como referencia la presente investigación como base para próximas

investigaciones.

Recomendar y sugerir el uso de la solución de BI a los nuevos usuarios de

Logística y Presupuesto haciéndoles ver la gran ayuda que conlleva el uso de este

sistema y de este modo brindarle un mejor servicio.



BIBLIO

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Capítulo VII: Referencias

Bibliográficas



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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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la Información en la empresa interconectada en red”, 658.004,l. Editorial Mc

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Gonzales López, R. A. (2012). Impacto de la Data Warehouse e Inteligencia de

Negocios en el Desempeño de las Empresas: Investigación Empírica en Perú,

como País en Vías de Desarrollo. Universitat Ramon Llull. ESADE-BS -

Política d'Empresa, Direcció de Recursos Humans i Sistemes d'Informació.

Horngren, C. (2007). Contabilidad de Costos: Un Enfoque Gerencial. México,

México: Editorial Prentice-Hall.

INEI. (2003). Sistema de Información Administrativa: SIGA. Recuperado el 09 de 10 de

2014, de Sistema de Información Administrativa: SIGA.:

http://www.ongei.gob.pe/estudios/publica/estudios/Lib5154/Libro.pdf

Inmon, B. (2006). Data WareHouse. Editorial Wiley.

J.S.Hammond, P. . (2003). La Toma de Decisiones. Ediciones Deusto S.A.

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empresa digital, 658.04/L29. Pearson Education.

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Luján-Mora, S. (06 de 2005). Universidad de Alicante. Recuperado el 09 de 10 de

2014, de Universidad de Alicante: http://www.dlsi.ua.es/~slujan/files/thesis.pdf

Mascareno, C. (2012). Claves que determinan la tramitación del presupuesto. México,

México: Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto

Politécnico Nacional.

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Mendoza Rivera, R. D. (2008). Construcción de un Data WareHouse para soporte a

las decisiones del Proceso Académico y Tesorería. Universidad Privada Antenor

Orrego, Trujillo.

Mendoza, R. (2008). Caso de estudio Inteligencia de Negocios. Recuperado el 10 de

Marzo de 2013, de http://rimenri.blogspot.com



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Mora, L. (2008). Gestión logística integral. Las mejores prácticas en la cadena de

abastecimiento. Colombia: Ecoe ediciones.

Nader, J. (2004). Sistema de Apoyo Gerencial Universitario. Buenos Aires.

Vallejos, J. (2013). Construcción de un DataWarehouse para mejorar el proceso de

toma de decisiones tácticas y estratégicas del centro médico el porvenir.

Universidad César Vallejo, Trujillo.

www.ibm.com. (s.f.). Obtenido de IBM.



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Capítulo VIII: Anexos



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ANEXOS

Anexo N° 1 : Encuesta a los Usuarios de las Áreas de Logística y Presupuesto

(Tomada de Ralph Kimball)

Apellidos y Nombres: ___________________________________________________

Fecha: _________________

1. ¿Conoce la rentabilidad operativa en el tiempo oportuno?

a) Muy de acuerdo

b) De acuerdo

c) Me es indiferente

d) En desacuerdo

e) Totalmente en desacuerdo

2. ¿Puede Comparar información histórica con información actual?

a) Muy de acuerdo

b) De acuerdo


d) En desacuerdo


3. ¿La información emitida es resumida?

a) Muy de acuerdo

b) De acuerdo


d) En desacuerdo


4. ¿Puede realizar comparación de información histórica y actual de forma

grafica?

a) Muy de acuerdo

b) De acuerdo


d) En desacuerdo




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5. ¿Cree usted que la información emitida es confiable para la toma de decisiones?

a) Muy de acuerdo

b) De acuerdo


d) En desacuerdo


6. ¿Realiza una toma de decisiones frecuente con respecto a la información

emitida?

a) Muy de acuerdo

b) De acuerdo


d) En desacuerdo




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Anexo No 2: Entrevista al Gerente General

(Tomada de (Kimball, 2014))

Apellidos y Nombres: _______________________________________

Unidad de Negocio: _________________

Cargo: _______________________ Fecha: / / .

Instrucciones: El presente tiene como fin poder identificar la situación actual de la

entidad.

1. ¿Cómo califica y que inconvenientes existen sobre la obtención de

Información de su Base de Datos Transaccional Actual?

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

2. ¿Cómo se realizan o elaboran los Reportes actualmente?

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

3. ¿Existe información desactualizada en su Base de Datos? ¿Qué problemas ha

ocasionado dicha desactualización?

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________



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4. ¿En qué procesos o actividades de las Áreas de Logística y Presupuesto

básicamente afecta el no contar con Reportes que le permita tomar decisiones

más oportunas?

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

5. ¿Le gustaría disponer de una Aplicación Informática que le permita ayudar

a la Gestión en las Áreas de Logística y Presupuesto de la Entidad? ¿Porque?

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

________________________________________________________________

Muchas Gracias.



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Anexo N° 3: Tabla de distribución t- student



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Anexo No 4: Encuesta de las Metodologías. “Solución de Inteligencia de Negocios para mejorar el soporte de la gestión de

procesos en las áreas de Presupuesto y logística para gobiernos locales”

Dirigida a los Profesionales Conocedores en Aplicaciones de Toma de Decisiones.

Nombres y Apellidos: ________________________________________________

Descripción de Factores:

o Económico: Referido a los beneficios que originara el proyecto en cuanto a su

aplicación.

o Tecnológico: Referido a las herramientas tecnológicas a emplear para su

aplicación.

o Organizacional: Referido al desarrollo organizacional, en comparación con otras

instituciones.

o Operacional: Si garantiza mejoras en los procesos que se dan en la actualidad.

FACTORES:

METODOLOGÍA:

EC

ON

ÓM

ICO

.

TE

CN

OL

ÓG

ICO

.

OR

GA

NIZ

AC

ION

AL

.

OP

ER

AC

ION

AL

.

RE

SU

LT

AD

OS

.

Metodología Propuesta por el INEI.

Metodología para el Desarrollo

rápido de Data Mart de Alan Simón.

Metodología de Raph Kimball.

Puntaje Criterio

1 Muy Bajo Impacto

2 Impacto Medio

3 Moderado

4 Impacto Alto

5 Muy Alto Impacto



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Anexo No 5: Resultados de la Selección de la Metodología.

Número de Conocedores en Gestión Estratégica - Participantes: 3.

Análisis de la Evaluación por Metodología:

1. Metodología Propuesta por el INEI

Resultado: 11

2. Metodología para el Desarrollo rápido de Data Mart de Alan Simón.

Resultado: 11.3

3. Modelo Metodología de Raph Kimball.

Resultado: 16.6

Económico Tecnológico Organizacional Operacional

1 3 3 3

3 1 4 2

3 4 2 4

Promedio 2.3 2.7 3 3


4 2 2 2

3 4 3 3

4 1 4 2

Promedio 3.7 2,3 3 2.3


5 2 3 4

5 5 5 5

3 3 5 5

Promedio 4.3 3.3 4.3 4.7



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Anexo N° 6. Contrastación de Hipótesis

8.1 CONTRASTACION DE HIPOTESIS

8.1.1 Indicadores Cuantitativos

A. Prueba de hipótesis para el indicador Tiempo de obtención de

información de gestión.

Numero de Muestras:

N = 10 reportes = 10

Población (N):

N = 10 reportes

Muestra (n):

Dado que N = 10, entonces la muestra (n) es igual a la

población (N)

𝑛 = 10 reportes

Para este indicador se tomó una muestra de 10 tomas.

a. Definición de Variables:

TPrR = Tiempo Promedio en realizar Reportes.

TTpr = Tiempo Total de Reportes.

b. Hipótesis Estadística



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Hipótesis Ho: Tiempo Promedio en obtener información con el

sistema actual, es menor que el Tiempo Promedio en obtener

información con el sistema Propuesto.

Ho = TPrRa – TPrRp <= 0

Hipótesis Ha: Tiempo Promedio en obtener información con el

sistema actual, es mayor que el Tiempo Promedio en obtener

información con el sistema propuesto.

Ha = TPrRa – TPrRp > 0

c. Nivel de significancia :

El nivel de significancia escogido para la prueba de hipótesis

será de 5% por lo tanto el nivel de confianza será de 95%

d. Estadística de la Prueba:

La estadística de la prueba es T de Student, que tiene una distribución

t.

e. Región de Rechazo:

Como N = 10 entonces los Grados de Libertad (N – 1) = 9 siendo su

valor crítico. Ver Tabla T-Student en el anexo Nº 3.

Valor crítico:

La región de Rechazo consiste en aquellos valores de t mayores que

1.833.

%)5(

)1( )(

833.105.0 t



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f. Resultados de la Hipótesis Estadística.

Tabla Nº 8.1:

Resumen de tiempos en segundos en obtener información de gestión.

Calculamos los tiempos con el sistema actual y los tiempos con el

sistema propuesto.

g. Cálculo de la diferencia promedio( D ), la desviación estándar ( DS )

y t :

g1. Diferencia Promedio:

........................................................ 4.3

Nº

Pre-Test

Segundos

Post-Test

Segundos 𝐃𝐢 𝐃𝐢 𝟐

TTpra TTprp

T1 3600 20 3580 12816400

T2 3567 12 3555 12638025

T3 3245 30 3215 10336225

T4 3233 17 3216 10342656

T5 2998 39 2959 8755681

T6 3212 11 3201 10246401

T7 3112 28 3084 9511056

T8 3577 23 3554 12630916

T9 2169 23 2146 4605316

TOTAL 27813 203 28510 91882676

n

D

D

n

i

i .1

.

1.4...............................................3.278110

278131

n

TTpra

TRpra

i

n

i

2.4.........................................3.2010

2031

n

iTTpr

TRprp

n

i

p



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.................................................... 1(4.3)

........................................................ 4.3

g2. Desviación Estándar:

........................................................ 4.4

................................ 1(4.4)

........................................................ 4.4

g3. Cálculo de t:

........................................................ 4.5

.................................................... 1(4.5)

10

28510__

D

2581 __

D

.

1

2__

1

2

n

DnDn

S

n

i

i

D

110

))2581(10()91882676( 2

xSD

55.6751DS

n

S

Dt

D

D

10

1675.55

05812 t



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........................................................ 4.5

h. Conclusión:

Figura 8.1.: Región de aceptación y rechazo.

Puesto que: Nuestro valor calculado de t es 4.87 y resulta superior al

valor de la tabla en un nivel de significancia de 0.05 (4.87 > 1.833).

Entonces la conclusión es que aceptamos la hipótesis alternativa o de

investigación (Ha) y rechazamos la hipótesis nula (Ho).

Discusión de Resultados

Tabla N° 8.2:

Comparación TTpr A con TTpr P

TPAIA TPAIP Decremento

Tiempo

(seg.)

Porcentaje

(%)

Tiempo

(seg.)

Porcentaje

(%)

Tiempo

(seg.)

Porcentaje

(%)

2781.3 100.00% 4.2 0.0015% 2777.1 99.9985%

87.4t

RR

Región de

Aceptación

1 α=0.95 α= 0.05

Región de

Valor crítico: = 1.833 t =4.87



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Se puede observar que el Indicador Tiempo de obtención de la

información de Gestión con el sistema actual es de 2781.3 segundos y

el Tiempo Promedio en la obtención de la información de Gestión con

el Sistema Propuesto es de 4.2, lo que representa un decremento del

2777.1 segundos y en porcentaje de 99.9985%.

B. Prueba de hipótesis para el indicador Cantidad de Reportes

Para esta prueba de hipótesis, usaremos como muestra el número de

ejecutivos de la institución:

Numero de Muestras:

N = 5 ejecutivos = 5

Población (N):

N = 5 ejecutivos

Muestra (n):

Dado que N = 5, entonces la muestra (n) es igual a la

población (N)

𝑛 = 5 ejecutivos



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Comparamos la cantidad de reportes con el sistema actual y el sistema

propuesto, de cada ejecutivo:

Tabla N° 8.3:

Comparación Reportes - Gerente General Ejecutivo Pretest PostTest

Gerente General Reporte de Ordenes de Servicio Mensual Resumen de Monto comprado - Semanal

Reporte de Órdenes de Compra mensual Resumen de Monto comprado -Mensual

Reporte de Catalogo Resumen de Monto comprado-Trimestral

Reporte de Kardex Resumen de Monto comprado-Proveedor

Reporte de Gastos por Ordenes Resumen de Monto comprado-Categoria de Producto

Reporte de Disponibilidad Presupuestal Resumen de Monto comprado-Producto

Reporte de Certificaciones Resumen de Monto comprado-Clasificador

Reporte de Detalle de Certificaciones Resumen de Monto comprado-Tipo (OC/OS)

Resumen de productos y cantidades comprados-Semanal

Resumen de productos y cantidades comprados-Mensual

Resumen de productos y cantidades comprados-Trimestral

Resumen de productos y cantidades comprados-Proveedor

Resumen de productos y cantidades comprados-Categoria de Producto

Resumen de productos y cantidades comprados-Producto

Resumen de productos y cantidades comprados-Tipo (OC/OS)

Resumen de productos y cantidades comprados-Clasificador

Resumen de Monto pagado-Semanal

Resumen de Monto pagado-Mensual

Resumen de Monto pagado-Anual

Resumen de Monto pagado-Proveedor

Resumen de Monto pagado-Fuente de Financiamiento

Resumen de Monto pagado-Secuencia Funcional

Resumen de Monto pagado-Clasificador

Resumen de Monto pagado-Tipo (OC/OS)

Reporte de Ordenes Atendidas a Tiempo-Mensual

Reporte de Ordenes Atendidas a Tiempo-Anual

Reporte de Ordenes Atendidas a Tiempo-Proveedor

Reporte de Ordenes Atendidas a Tiempo-Fuente de Financiamiento

Reporte de Ordenes Atendidas a Tiempo-Secuencia Funcional

Reporte de Ordenes Atendidas a Tiempo-Clasificador

Reporte de Ordenes Atendidas a Tiempo-Tipo (OC/OS)

Reporte de Ordenes de Compra-Mensual

Reporte de Ordenes de Compra-Anual

Reporte de Ordenes de Compra-Proveedor

Reporte de Ordenes de Compra-Fuente de Financiamiento

Reporte de Ordenes de Compra-Secuencia Funcional

Reporte de Ordenes de Compra-Clasificador

Resumen de Monto Presupuestado-Mensual

Resumen de Monto Presupuestado-Trimestral

Resumen de Monto Presupuestado-Anual

Resumen de Monto Presupuestado-Objetivos

Resumen de Monto Presupuestado-Areas

Resumen de Monto Presupuestado-Cadena Gastos

Resumen de Monto Presupuestado-Fuente de Financiamiento

Resumen de Monto Presupuestado-Categoria de Producto

Resumen de Monto Presupuestado-Producto

Resumen de Unidades Presupuestadas-Mensual

Resumen de Unidades Presupuestadas-Trimestral

Resumen de Unidades Presupuestadas-Anual

Resumen de Unidades Presupuestadas-Objetivos



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Resumen de Unidades Presupuestadas-Areas

Resumen de Unidades Presupuestadas-Cadena Gastos

Resumen de Unidades Presupuestadas - Fuente de Financiamiento

Resumen de Unidades Presupuestadas-Categoria de Producto

Resumen de Unidades Presupuestadas-Producto







Resumen de Unidades Presupuestadas-Fuente de Financiamiento

Total 8 62

Tabla N° 8.4:

Comparación Reportes - Gerente de Proyectos Ejecutivo Pretest PostTest

Gerente de Proyectos Reporte de Disponibilidad Presupuestal Resumen de Monto Presupuestado-Mensual

Reporte de Certificaciones Resumen de Monto Presupuestado-Trimestral

Reporte de Detalle de Certificaciones Resumen de Monto Presupuestado-Anual























Total 3 25



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Tabla N° 8.5:

Comparación Reportes - Gerente de Administración.

Ejecutivo Pretest PostTest

Gerente de

Administración,

Finanzas y Sistemas

Reporte de Ordenes de

Servicio Mensual Resumen de Monto comprado-Semanal

Reporte de Órdenes de Compra mensual

Resumen de Monto comprado-Mensual



Reporte de Gastos por Ordenes

Resumen de Monto comprado-Categoria de Producto

Reporte de Disponibilidad

Presupuestal Resumen de Monto comprado-Producto

Resumen de Monto comprado-Clasificador

Resumen de Monto comprado-Tipo (OC/OS)






























Resumen de Monto Presupuestado-Mensual

Resumen de Monto Presupuestado-Trimestral

Resumen de Monto Presupuestado-Anual








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Total 5 46

Tabla N° 8.6:

Comparación Reportes - Gerente de Planeamiento y Presupuesto.

Ejecutivo Pretest PostTest Gerente de Planeamiento y

Presupuesto Reporte de Disponibilidad Presupuestal Resumen de Monto Presupuestado-Mensual

Reporte de Certificaciones Resumen de Monto Presupuestado-Trimestral

Reporte de Detalle de Certificaciones Resumen de Monto Presupuestado-Anual























Total 3 25

Tabla N° 8.7:

Comparación Reportes – Jefe de Logística.

Ejecutivo Pretest PostTest

Jefe de la Oficina de Logística

Reporte de Ordenes de Servicio Mensual

Resumen de Monto comprado-Semanal

Reporte de Órdenes de Compra mensual

Resumen de Monto comprado-Mensual



Reporte de Gastos por Ordenes

Resumen de Monto comprado-Categoria de Producto

Resumen de Monto comprado-Producto

Resumen de Monto comprado-Clasificador

Resumen de Monto comprado-Tipo (OC/OS)







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Total 5 37


CPRa = Cantidad Promedio de Reportes con el sistema actual.

CPRp = Cantidad Promedio de Reportes con el sistema propuesto.

CRa = Cantidad de Reportes con el sistema actual.

CRp = Cantidad de Reportes con el sistema propuesto.


Hipótesis Ho: Cantidad de Reportes con el sistema actual, es mayor

o igual que la Cantidad de Reportes con el sistema propuesto.

Ho = CPRa - CPRp >= 0



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Hipótesis Ha: Cantidad de Reportes con el sistema actual, es menor

que la Cantidad de Reportes con el sistema propuesto.

Ha = CPRa – CPRp < 0

c. Nivel de significancia:

El nivel de significancia escogido para la prueba de hipótesis será de

5% por lo tanto el nivel de confianza será de 95%



t.



valor crítico.

Valor crítico:

La región de Rechazo consiste en aquellos valores de t menores que

t0.05 = -2.132.

%)5( )1(

132.205.0 t



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Tabla Nº 8.8:

Resumen de Cantidad de Reportes.

Calculamos los costos con el sistema actual y los costos con el sistema

propuesto.

a. Cálculo de la diferencia promedio( D ), la desviación estándar

( DS ) y t :

g1.

Nº

Pre-Test

# Reportes

CRa

Post-Test

# Reportes

CRp

𝐃𝐢 𝐃𝐢 𝟐

E1 8

62 -54 2916

E2 3 25 -22 484

E3 6 46 -40 1600

E4 3 25 -22 484

E5 5 37 -32 1024

TOTAL 25 195 -170 6508

11.4.........................55

251

n

CIa

CPIa

i

n

i

12.4.....................................395

1951

n

i

CPIp

n

i

Cip



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Diferencia Promedio:

...................................................... 4.13

.................................................. 1(4.13)

...................................................... 4.13


...................................................... 4.14

...................................................... 4.14

n

D

D

n

i

i 1

1

2__

1

2

n

DnDn

S

n

i

i

D

5

170__ D

34- __

D

)14.4(1...........................

15

))34(5()5086( 2

xSD

13.49DS



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1-α= 0.05

α=0.95

t=-5.64 t α =-2.132 0

Región de Rechazo Región de Aceptación

g3. Cálculo de t:

...................................................... 4.15

.................................................. 1(4.15)

h. Conclusión:

Figura 8.2.: Zona de aceptación y rechazo.

Puesto que: tc = -5.64 (tcalculado) < tα = -2.132 (ttabular), estando este valor

dentro de la región de rechazo, se concluye que Va – Vp < 0, se rechaza

H0 y Ha es aceptada, por lo tanto se prueba la validez de la hipótesis con

un nivel de error de 5% (=0.05), siendo la implementación del sistema

propuesto una alternativa de solución para el problema de

investigación.

n

S

Dt

D

D

5

49.13

034- t

64.5t



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Tabla N° 8.9:

Comparación CR A con CR P

CPRA CPRP Incremento

Cantidad Porcentaje

(%) Cantidad

Porcentaje

(%)

Costo

(soles)

Porcentaje

(%)

5

12.82%

39

100.00% 34 87.18%

Se puede observar que el Indicador Cantidad de Reportes con el sistema

actual es de 5 y el Costo promedio en la generación de información con el

Sistema Propuesto es de 39, lo que representa un incremento de 34 reportes

y en porcentaje de 87.18%.

C. Prueba de hipótesis para el indicador Costos de la generación de

Información.

Para calcular los Costos de la generación de Información se utilizarán los

datos históricos de los costos de 4 semanas del

n = 4


CPIa = Costo Promedio de la generación de información con el sistema

actual.

CPIp = Costo Promedio de la generación de información con el sistema

propuesto.

CIa = Costo con el sistema actual.

CIp = Costo con el sistema propuesto.



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Hipótesis Ho: Costo de la generación de Información con el sistema

actual, es menor que el Costo de la generación de Información con el

sistema propuesto.

Ho = CPIa - CPIp <= 0

Hipótesis Ha: Costo de la generación de Información con el sistema

actual, es mayor que el Costo de la generación de Información con el

sistema propuesto.

Ha = CPIa – CPIp > 0

c. Nivel de Significancia:

El nivel de significancia escogido para la prueba de hipótesis será de

5% por lo tanto el nivel de confianza será de 95%



t.



valor crítico.

Valor crítico:

La región de Rechazo consiste en aquellos valores de t mayores que

2.353.

%)5( )1(

353.205.0 t



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Tabla Nº 8.10:

Resumen en soles en Costo para la generación de Información.

Calculamos los costos con el sistema actual y los costos con el sistema

propuesto.

b. Cálculo de la

diferencia

promedio( D ), la

desviación estándar

( DS ) y t :

Nº Pre-Test

Soles CIa

Post-Test

Soles Cip 𝐃𝐢 𝐃𝐢

𝟐

T1 60,9 24,969 35,931 1291,03676

T2 54 22,14 31,86 1015,0596

T3 35 14,35 20,65 426,4225

T4 39 15,99 23,01 529,4601

TOTAL 188,9 77,449 111,451 3261,97896

11.4.........................47.2254

9.1881

n

CIa

CPIa

i

n

i

12.4.....................................19,364

449.771

n

i

CPIp

n

i

Cip



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...................................................... 4.13

.................................................. 1(4.13)

...................................................... 4.13


...................................................... 4.14

...................................................... 4.14

n

D

D

n

i

i 1

1

2__

1

2

n

DnDn

S

n

i

i

D

4

451.111__

D

27,86 __

D

)14.4(1...........................

14

)),8627(4()3261,97896( 2

xSD

7,226DS



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g3. Cálculo de t:

...................................................... 4.15

.................................................. 1(4.15)

h. Conclusión:

Figura 8.3.: Región de aceptación y rechazo.

Puesto que: Nuestro valor calculado de t es 71.7 y resulta superior al

valor de la tabla en un nivel de significancia de 0.05 ( 71.7 > 2.353).

Entonces la conclusión es que aceptamos la hipótesis alternativa o de

investigación (Ha) y rechazamos la hipótesis nula (Ho).

n

S

Dt

D

D

4

226.7

027,86 t

71.7t

RR

Región de

Aceptación

1 α=0.95 α= 0.05

Región de

Valor crítico: = 2.353 t =7.71



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Tabla N° 8.11:

Comparación CI A con CI P

TPAIA TPAIP Diferencia

Costo

(soles)

Porcentaje

(%)

Costo

(soles)

Porcentaje

(%)

Costo

(soles)

Porcentaje

(%)

47,225

100.00%

19,36225

41.00% 27.86 59%

Se puede observar que el Indicador Costo promedio en la generación de información

con el sistema actual es de 47.225 soles y el Costo promedio en la generación de

información con el Sistema Propuesto es de 19.36225, lo que representa una diferencia

de 27.86 soles y en porcentaje de 59%.

6.1.2 Indicadores Cualitativos

A. Calculo para hallar el nivel de satisfacción de los usuarios.

Debido a que la población, es reducida (N<=30) se tomará la muestra

al total de la población, es decir estará destinado para el Gerente

General, Gerente de Proyectos, Gerente de Administracion, Finanzas y

Sistemas, Gerente de Planeamiento y Presupuesto, y Jefe de la oficina

de Logística.

n4 = 5

Para determinar el resultado de indicador cualitativo nivel de

satisfacción de los usuarios por la información emitida se aplicó una



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encuesta a los usuarios que emiten información estratégica para la

toma de decisiones.

Se tabularon las encuestas, de manera que se calculen los

resultados obtenidos de acuerdo a los rangos que se que se presentan

a continuación.

Tabla Nº 8.12.:

Niveles de satisfacción

Rango Nivel de Aprobación Peso

AP Aprobación Plena 5

AS Aprobación Simple 4

DI Indecisión o Indiferencia 3

DS Desaprobación Simple 2

DP Desaprobación Plena 1

A continuación tenemos a los usuarios (responsables directos)

involucrados en con el sistema son:

Tabla Nº 8.13:

Leyenda Usuarios

USUARIOS

Gerente General U1

Gerente de Proyectos U2

Gerente de Administración, Finanzas

y Sistemas U3

Gerente de Planeamiento y

Presupuesto U4

Jefe de la Oficina de Logística U5

Total de usuarios 5



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Los valores se calcularon en base a las respuestas proporcionados por

los usuarios mencionados anteriormente, ya que ellos se encuentran

inmersos en el manejo del sistema actual.

Para realizar la ponderación correspondiente de las preguntas

aplicadas en las encuestas se tomo como base la escala de Likert

(rango de ponderación: [1-5]). A continuación, se muestran los

resultados:

Tabla Nº 8.14:

Tabulación de los usuarios - Pre Test

AP AS DI DS DP Puntaje Puntaje

Nº Pregunta 5 4 3 2 1 Total Promedio

1

¿Conoce la

rentabilidad operativa

en el tiempo oportuno? 0 0 1 2 2 9 1.8

2

¿Puede Comparar

información histórica

con información

actual? 0 0 0 5 0 10 2

3

¿La información

emitida es resumida? 0 0 0 2 3 7 1.4

4

¿Puede realizar

comparación de

información histórica y

actual de forma

grafica? 0 0 3 0 2 11 2.2

5

¿Cree usted que la

información emitida es 0 0 0 2 3 7 1.4



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B. Calculo para hallar el nivel de satisfacción de los usuarios por la

información emitida con el sistema propuesto.

Las encuestas mostradas que fueron aplicadas a los usuarios finales del

sistema, han sido tabuladas de manera que se calculen los resultados

obtenidos de acuerdo a la Tabla Nº 8.14

Cada tipo de respuesta de las encuestas aplicadas tiene un peso. Luego

se procede a hallar el puntaje promedio de cada criterio usado por el

indicador.

A continuación, en la Tabla Nº 8.15 se muestra los resultados de la

encuesta aplicada para conocer el Nivel de satisfacción de los usuarios

por la información emitida con el Sistema propuesto:

confiable para la toma

de decisiones?

6

¿Realiza una toma de

decisiones frecuente

con respecto a la

información emitida? 0 0 1 2 2 8 1.8



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Tabla Nº 8.15:

Tabulación de los usuarios - Post Test

Podemos ver en la Tabla Nº 6.16: la contrastación de los resultados de

Las pruebas realizadas Pre y Post Test.

AP AS DI DS DP Puntaje Puntaje

Nº Pregunta 5 4 0 2 1 Total Promedio

1

¿Conoce la rentabilidad

operativa en el tiempo

oportuno? 5 0 0 0 0 25 5

2

¿Puede Comparar información

histórica con información

actual? 5 0 0 0 0 25 5

3

¿La información emitida es

resumida? 4 1 0 0 0 21 4.2

4

¿Puede realizar comparación

de información histórica y

actual de forma grafica? 5 0 0 0 0 25 5

5

¿Cree usted que la información

emitida es confiable para la

toma de decisiones? 5 0 0 0 0 25 5

6

¿Realiza una toma de

decisiones frecuente con

respecto a la información

emitida? 5 0 0 0 0 25 5



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Tabla Nº 8.16:

Contrastación Pre & Post Test

Calculamos los niveles de satisfacción de los usuarios por la información

emitida tanto para el sistema actual como para el sistema propuesto:

C. Prueba de la Hipótesis para el Indicador Cualitativo nivel de

Satisfacción de los Usuarios.

1. Definición de Variables

Va: Nivel de satisfacción de los usuarios con el sistema actual.

Vp: Nivel de satisfacción de los con el sistema propuesto.

Pregunta

PRE

TEST

POST

TEST Di DI^2

1 1.8 5 -3.2 10.24

2 2 5 -3 9

3 1.4 4.2 -2.8 7.84

4 2.2 5 -2.8 7.84

5 1.4 5 -3.6 12.96

6 1.8 5 -3.2 10.24

∑ 10.6 29.2 -18.6 58.12

19.4.....................................................77.16

6.101

n

NCI

NCUa

i

n

i

20.4................................................87.46

2.291

n

NCU

NCUp

n

i

i



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2. Hipótesis Estadísticas

Hipótesis H0: El Nivel de satisfacción de los usuarios con el

sistema Actual es mayor o igual que el Nivel de

satisfacción de los usuarios con el Sistema de Toma

de Decisiones Propuesto.

H0: Va – Vp >= 0

Hipótesis Ha: El Nivel de satisfacción de los con el Sistema Actual

es menor que el Nivel de satisfacción de los usuarios

con el sistema de Toma de Decisiones Propuesto.

Ha: Va – Vp < 0

3. Nivel de significancia

El nivel de significancia ( ) escogido para la prueba de la hipótesis

es del 5%.

Siendo = 0.05 (nivel de significancia) y n -1= 5 grados de libertad,

se tiene el valor crítico de T de stundent, encontrar el valor en la tabla

de t-student

Valor Crítico:

2

1015.2

05.0t



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Como = 0.05 y n-1 = 6-1 = 5 grados de libertad, la región de

rechazo consiste en aquellos valores de t menores que –

t0.05 = -2.015

4. Resultados de la Hipótesis Estadística


........................................................................... 4.21

....................................................................... 1(4.21)


......................................................... 4.22

..................................... 1(4.22)

........................................................................ 4.22

n

D

D

n

i

i 1

.

1

2__

1

2

n

DnDn

S

n

i

i

D

6

6.18__ D

3.1- __

D

16

))1.3(6()58.12( 2

xSD

3033.0DS



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g3. Cálculo de t:

................................................................ 4.23

5. Conclusión:

Puesto que: tc = -25.03 (tcalculado) < tα = -2.015 (ttabular), estando este

valor dentro de la región de rechazo, se concluye que Va – Vp <

0, se rechaza H0 y Ha es aceptada, por lo tanto se prueba la validez

de la hipótesis con un nivel de error de 5% (=0.05), siendo la

implementación del sistema propuesto una alternativa de solución

para el problema de investigación.

En la Figura podemos ver la Región de aceptación y rechazo

para la prueba de la hipótesis Nivel de satisfacción del usuario.

n

S

Dt

D

D

03.25t

6

3033.0

01.3 t



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Figura 8.4.: Zona de aceptación y rechazo


Tabla N° 8.17:

Comparación VA con VP

VA VP Incremento

Nivel

Porcentaje

(%)

Nivel

Porcentaje

(%)

Nivel

Porcentaje

(%)

1.77 36.60% 4.87 98.8% 3.1 62.2%

Se puede observar que el Indicador Nivel de Satisfacción de los

Usuarios con el sistema actual es 1.77 y el Nivel de Satisfacción de

los Usuarios con el Sistema Propuesto es de 4.87 sobre una escala

valorada de 1 a 5 puntos, lo que representa un incremento del 3.1

puntos y en porcentaje de 62.2%.

1-α= 0.05

α=0.95

t=-25.03 t α =2.015 0

Región de Rechazo Región de Aceptación



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Anexo N° 7. Validación de Encuestas

Figura Nº 8.5.: Validación de Encuesta – Ing. Lain Cárdenas



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Figura Nº 8.6.: Validación de Encuesta – Ing. Tello de la Cruz



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Figura Nº 8.7.: Validación de Encuesta – Ing. Obando Roldán



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Anexo N° 8: Formato de Validación de Encuestas

FORMATO DE VALIDACION DE GUIA DE ENTREVISTA – JUICIO DE

EXPERTOS

DATOS DEL EVALUADOR:

Apellidos y nombres :__________________________________________________

Número de colegiatura: _________________________________________________

Profesión : _________________________________________________________

Escala Evaluativa:

A: Totalmente de acuerdo.

B: De acuerdo.

C: Desacuerdo

FIRMA ____________________________

Encuesta Preguntas Escala Evaluativa Observaciones

A B C

Encuesta a los Usuarios de las

Áreas de Logística y

Presupuesto

Pregunta N° 1

Pregunta N° 2

Pregunta N° 3

Pregunta N° 4

Pregunta N° 5

Pregunta N° 6

Encuestas al Gerente General

Pregunta N° 1

Pregunta N° 2

Pregunta N° 3

Pregunta N° 4

Pregunta N° 5



MAESTRO EN INGENIERÍA DE SISTEMAS TESIS PARA OBTENER …

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