TRABAJO PROYECTOS I - Portal de Tecnologías de ... · Desarrollo de un Sistema de BI para generar...
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TESIS Desarrollo de un Sistema de BI para generar los Estados Financieros de los clientes del ERP-OSIS por ■ Huamán Flores, Junior Hernando ■ Otiniano Uchida, Mariano Alberto Facultad de Ingeniería de Industrial y Sistemas Para optar el Titulo Profesional de INGENIERO DE SISTEMAS EN LA UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DEL PERU JUNIO 2012 Asesoría por: MBA Ing. Carlos Zorrilla Vargas
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TESIS
Desarrollo de un Sistema de BI para generar los Estados Financieros
de los clientes del ERP-OSIS
por
■ Huamán Flores, Junior Hernando
■ Otiniano Uchida, Mariano Alberto
Facultad de Ingeniería de Industrial y Sistemas
Para optar el Titulo Profesional de
INGENIERO DE SISTEMAS
EN LA
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DEL PERU
JUNIO 2012
Asesoría por: MBA Ing. Carlos Zorrilla Vargas
2
INDICE
Dedicatoria….……………………...……………….……………………………….. 3
Agradecimientos……..…………………………….……………………………….. 4
Resumen Ejecutivo…..………………………………….………………………….. 5
1. Introducción………..……………………………………….………………….. 6
2. Justificación de la Investigación……………………………………………….. 7
2.1. Objetivos (generales y específicos)………………………………………….. 8
2.2. Hipótesis (general y complementaria)……………………………………….. 8
2.3. Diferenciación con Otras Investigaciones Similares……………………….... 8
3. Situación Actual
3.1. Definición del Problema…………...………………………………………… 9
3.2. Limites del Estudio…………………………………………………………… 9
3.3. Definición de Términos………………………………………………………. 9
3.4. Variables (dependientes e independientes)…………………………………... 10
3.5. Indicadores …………. ………………………………………………….…… 10
4. Marco Teórico
4.1. Base Teórica………………………………………………………………….. 11
4.2. Modelamiento y Documentación del Modelo de Negocio………………….... 21
4.3. Mapa Mental Conceptual…………….……………………………………….. 26
5. Solución Propuesta
5.1. Análisis de la Solución Propuesta….………………………………….….….. 27
5.2. Recursos: Humanos, Materiales, Financieros………………………………... 29
5.3. Cronograma de Actividades. Diagrama de Gantt………………..……….…. 32
5.4. Análisis Económico-Financiero del Proyecto ………..…………………….. 34
5.5. Propuesta del Proyecto ………..……………………………………….….… 35
6. Impacto Esperado.…………………………………..………………………..
7. Conclusiones.……………………………………….………………………....
8. Bibliografía.……………………………………….…………….…………….. 40
9. Glosario.………………………………………..…………….………………..
10. Anexo.………………………………………...………….………………….… 41
10.1. Diccionario de Datos…………………………….……..…………………..... 43
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Dedicatoria
La presente tesis se la dedico a mi familia que gracias a su apoyo pude concluir
mi carrera.
A mis padres y hermanos por su apoyo y confianza. Gracias por ayudarme a
cumplir mis objetivos como persona y estudiante. A mi padre por brindarme los
recursos necesarios y estar a mi lado apoyándome y aconsejándome siempre. A
mi madre por hacer de mi una mejor persona a través de sus consejos, enseñanzas
y amor. A mis hermanos por estar siempre presentes, acompañándome para
poderme realizar.
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Agradecimientos
A mi familia, por darme todo su apoyo y quererme por sobre todas las cosas.
A Martin por siempre estar a mi lado apoyándome y brindándome su amistad
sincera, y por enseñarme diferentes maneras de ver y disfrutar la vida.
A mis profesores quienes me han enseñado a ser mejor en la vida y a realizarme
profesionalmente.
A mis compañeros de clases quienes me acompañaron en esta trayectoria de
aprendizaje y conocimientos.
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Resumen Ejecutivo
El proyecto pretende desarrollarse en la empresa OSIS S.A.C, una empresa consultora
en tecnologías de Información - TI. Que brinda diversos productos y servicios entre
ellos el ERP – OSIS, que como su mismo nombre lo dice es un sistema ERP para
pequeñas y medianas empresas (PYMES).
El ERP – OSIS, es un sistema computadorizado integrado utilizado para gestionar
recursos externos e internos, incluidos los bienes tangibles, recursos financieros,
materiales y recursos humanos. Construida sobre una base de datos centralizada y,
normalmente, utilizando una plataforma informática común.
Actualmente el ERP-OSIS cuenta con una gran variedad de reportes fijos con filtros
personalizados los cuales no pueden ser configurados por los usuarios solo por el
proveedor del sistema y no cuenta con reportes ejecutivos o de alto nivel para la
obtención de información resumida. Y los usuarios del ERP-OSIS, no cuentan con una
herramienta configurable y personalizada en línea para elaborar sus reportes de gestión
y realizan el diseño/elaboración de sus reportes de gestión mediante hojas Excel o los
reportes ya establecidos por el ERP. Es así que estos problemas, que no han sido
abordados por la empresa, son el punto de partida de nuestra investigación.
Se pretende introducir el enfoque de Inteligencia de los Negocios y presentar los
procesos, las herramientas y las tecnologías que le son propias; mostrar las
oportunidades de creación de valor que puede aportar y así darle una mayor valor
agregado al ERP – OSIS, que me permitan obtener reportes ejecutivos y configurables
al usuario en línea con una herramienta web útil para la toma de decisiones a nivel
ejecutivo y mejorar la satisfacción de los usuarios al obtener mayor independencia con
respecto al área de sistemas y al proveedor.
Finalmente desarrollar un Datamart para el área de Contablidad y Finanzas, utilizando
las herramientas BI de SQL Server 2008 R2, que me va permitir obtener de forma más
accesible y detallada, la información registrada dentro del ERP – OSIS.
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1. Introducción
Las empresas hoy en día enfrentan un gran reto y es ofrecerles a los clientes lo que
necesitan, las empresas se ven en la necesidad de estar innovando lanzando nuevos
productos y servicios para satisfacer las necesidades del cliente. Mediante la
inteligencia de negocios se puede analizar la data historia de tal forma que se pueda
obtener respuestas entre ellas las relacionadas a las necesidades del cliente y el
comportamiento del mercado, para ello se suele implementar sistemas DataWarhouse
que es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar
información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su
análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta.
Pero en nuestro caso un sistema ERP ya establecido, solo es necesario para nuestra
investigación obtener la información más importante para la Gerencia General que
viene a ser los Estados Financieros y Contables de la compañía, se tomara en cuenta el
desarrollo de un DataMart que analizara la relevante que antes hemos mencionado, y
optimizara el análisis de grandes volúmenes de información que se requieren, para la
toma de decisiones, obteniendo entonces mayores ventajas competitivas y el hecho de
estar mejor preparado para la compañía.
Finalmente se optara por implementar un Sistema de Información Ejecutiva
EIS, Executive Information System) que proveerán a los gerentes de un acceso sencillo
a información interna y externa de su compañía, y que es relevante para sus factores
clave de éxito.
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2. Justificación de la Investigación
Justificación Teórica
Business Intelligence es un proceso interactivo para explorar y analizar información
estructurada sobre un área (normalmente almacenada en un datawarehouse), para
descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer
conclusiones.
El proceso de Business Intelligence incluye la comunicación de los descubrimientos
y efectuar los cambios.
Dar respuesta a las necesidades de información de las empresas de hoy es la
Inteligencia de Negocios. Las Soluciones de Inteligencia de Negocios integran datos
de todas las unidades de la empresa y del mercado, para ser entregados a los
tomadores de decisiones de la organización, de manera estructurada y lista para su
análisis, consulta y predicción.
Justificación Práctica
La presente investigación servirá para constituir una introducción al mundo del
Business Intelligence, ofreciendo una visión de conjunto.
Los beneficios que se pueden obtener a través del uso de BI pueden ser de distintos
tipos:
Beneficios Tangibles: Reducción de costes, Generación de ingresos, reducción de
tiempos para las distintas actividades del negocio.
Beneficios Intangibles: El hecho de que se tenga a disposición la información para
la toma de decisiones hará que más usuarios utilicen dicha información para tomar
decisiones y mejorar la posición competitiva.
Beneficios Estratégicos: Todos aquellos que facilitan la formulación de la
estrategia, es decir, a qué clientes, mercados o con qué productos dirigirnos.
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2.1. Objetivos
Objetivo General
Desarrollar un Datamart para las áreas de Contablidad y Finanzas para la gestión de
la información registrada dentro del ERP – OSIS.
Objetivos Específicos
■ Proporcionar a la gerencia información sobre el avance global y detallado de la
situación financiera actual e histórica, para su análisis.
■ Exportar la información a diferentes formatos.
■ Mejorar de la performance del sistema ERP, que implican los reportes de análisis
de contables, financieros, etc.
2.2. Hipótesis
¿Es posible que la información registrada por el ERP – OSIS pueda generar reportes
dinámicos de situación financiera de una organización mediante el uso de tecnologías
y metodologías de Business Intelligence con mediante un sistema web?
2.3. Diferenciación con Otras Investigaciones Similares
Nuestra investigación se diferencia de otras por estar enfocado en la implementación
de Business Intelligence sobre un ERP ya establecido, donde enfocaremos la
investigación en la generación de Reportes Dinámicos de los Estados Financieros de
los clientes a quienes se les vendió el ERP, como un paquete adicional de los
servicios que ofrece la empresa OSIS S.A.C.
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3. Situación Actual
Los usuarios cuentan con módulos integrados al ERP el cual cuenta con una gran
variedad de reportes fijos con filtros personalizados los cuales no pueden ser
configurados por los usuarios solo por el proveedor del sistema.
3.1. Definición del Problema
Planteamiento del Problema
Enfocándonos en la situación actual de la empresa OSIS S.A.C, determinamos que su
producto ERP-OSIS, que un sistema integrado de datos, cuenta con las siguientes
problemas que detallamos a continuación.
El ERP – OSIS cuenta con una gran variedad de reportes fijos con filtros
personalizados los cuales no pueden ser configurados por los usuarios solo por el
proveedor del sistema y no cuenta con reportes ejecutivos o de alto nivel para la
obtención de información resumida en web. Y los usuarios del ERP-OSIS, no
cuentan con una herramienta configurable y personalizada en línea para elaborar sus
reportes de gestión y realizan el diseño/elaboración de sus reportes de gestión
mediante hojas Excel o los reportes ya establecidos. Es así que estos problemas, que
no han sido abordados por la empresa, son el punto de partida de nuestra
investigación.
3.2. Limites de Estudio
El límite de estudio de mi investigación se concentra en las áreas de Contabilidad y
Finanzas. Así como también consideramos el nivel de información confidencial
obtenida para la investigación basado en puntos concretos.
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3.3. Sistema de Variables
Variable Dependiente
Coste, plazos de entrega, utilidad, calidad de los datos, usabilidad por los usuarios,
implicación de la compañía, contribución a los resultados.
Variable Independiente
La Plataforma: No es lo mismo estar atados a Microsoft, o poder trabajar en
Unix, o tener una estrategia Open Source Linux. Lo mismo aplica al hardware.
Algunos fabricantes son restrictivos. .
El tamaño del cubo: Es imprescindible hacer un análisis previo de la amplitud
de la información a almacenar. Algunas aplicaciones pueden 'explotar' llegado
cierto nivel.
La velocidad de consulta: Los usuarios siempre quieren velocidad en sus
consultas. Y si 20 segundos de espera es mucho, quizás haya que buscar otra
herramienta.
Servicios de Soporte: La elección de los consultores y excesiva rotación entre
ellos.
3.4. Indicadores:
Evaluaciones de analistas: Gartner, IDC saben de que hablan y suelen ser
objetivos.
Base instalada de usuarios. Si hay de mi sector mucho mejor. Si puedo hablar
con ellos y ver la herramienta en vivo, todavía mejor. .
Graphical User Interface (GUI). Hay que recordar que hablamos de una
herramienta para usuarios finales y si a éstos no les gusta, no la utilizarán y
seráodinerootirado.
El Precio: No tiene por qué ser lo más importante..... pero... es importante!!!
Integración con otras herramientas: Ninguna herramienta funciona como una
isla aislada del resto. Lo mismo que una empresa, si creas islas, crearás
incomunicación.
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4. Marco Teórico
4.1. Bases Teóricas:
Business Intelligence
Business Intelligence (BI) se refiere principalmente al equipo a base de técnicas
utilizadas en la identificación, extracción , y el análisis de los datos de negocio, tales
como los ingresos por ventas por los productos y / o departamentos, o por los costos
asociados y los ingresos.
Tecnologías de BI ofrecen vistas históricas, actuales y predictivo de las operaciones
comerciales. Funciones comunes de las tecnologías de inteligencia de negocios están
reportando, procesamiento analítico en línea , análisis , minería de datos , proceso de
minería , procesamiento de eventos complejos , gestión del rendimiento empresarial ,
la evaluación comparativa , de minería de texto y el análisis predictivo .
La inteligencia de negocios tiene como objetivo apoyar una mejor toma de
decisiones empresariales. Así, un sistema de BI puede ser llamado un sistema de
apoyo a las decisiones (DSS).A pesar de la inteligencia empresarial a largo plazo a
veces se usa como sinónimo de inteligencia competitiva , ya que tanto la decisión de
apoyo de decisiones, BI utiliza las tecnologías, procesos y aplicaciones para analizar
sobre todo los datos internos, estructurados y procesos de negocio, mientras que la
inteligencia competitiva recoge, analiza y difunde información con un enfoque de
actualidad sobre los competidores de la empresa. La inteligencia de negocios
entenderse en sentido amplio puede incluir el subconjunto de la inteligencia
competitiva.
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Data Warehouse
La ventaja principal de este tipo de sistemas se basa en su concepto fundamental, la
estructura de la información. Este concepto significa el almacenamiento de información
homogénea y fiable, en una estructura basada en la consulta y el tratamiento
jerarquizado de la misma, y en un entorno diferenciado de los sistemas operacionales.
Se caracteriza por ser:
Integrado: Los datos almacenados en el Data Warehouse deben integrarse en una
estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos
sistemas operacionales deben ser eliminadas. La información suele estructurarse
también en distintos niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los
usuarios.
Temático: Sólo los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del
negocio se integran desde el entorno operacional. Los datos se organizan por temas para
facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Por ejemplo, todos
los datos sobre clientes pueden ser consolidados en una única tabla del Data Warehouse.
De esta forma, las peticiones de información sobre clientes serán más fáciles de
responder dado que toda la información reside en el mismo lugar.
Histórico: El tiempo es parte implícita de la información contenida en un Data
Warehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el estado de la
actividad del negocio en el momento presente. Por el contrario, la información
almacenada en el Data Warehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de
tendencias. Por lo tanto, el Data Warehouse se carga con los distintos valores que toma
una variable en el tiempo para permitir comparaciones.
Figura Nº 1
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Data Mart
Un Data Mart es una versión especial de almacén de datos (data warehouse). Son
subconjuntos de datos con el propósito de ayudar a que un área específica dentro del
negocio pueda tomar mejores decisiones. Los datos existentes en este contexto
pueden ser agrupados, explorados y propagados de múltiples formas para que
diversos grupos de usuarios realicen la explotación de los mismos de la forma más
conveniente según sus necesidades.El Data mart es un sistema orientado a la
consulta, en el que se producen procesos batch de carga de datos (altas) con una
frecuencia baja y conocida. Es consultado mediante herramientas OLAP (On line
Analytical Processing - Procesamiento Analítico en Línea) que ofrecen una visión
multidimensional de la información. Sobre estas bases de datos se pueden
construir EIS (Executive Information Systems, Sistemas de Información para
Directivos) y DSS (Decision Support Systems, Sistemas de Ayuda a la toma de
Decisiones). Por otra parte, se conoce como Data Mining al proceso no trivial de
análisis de grandes cantidades de datos con el objetivo de extraer información útil,
por ejemplo para realizar clasificaciones o predicciones.En síntesis, se puede decir
que los data marts son pequeños data warehouse centrados en un tema o un área de
negocio específico dentro de una organización.
Razones para crear un data mart
o Fácil acceso a los datos que se necesitan frecuentemente.
o Crea vista colectiva para grupo de usuarios.
o Mejora el tiempo de respuesta del usuario final.
o Facilidad de creación.
o Costo inferior al de la aplicación de un completo almacén de datos.
o Los usuarios potenciales son más claramente identificables que en un almacén
de datos completo.
Dependencia de un Data Mart
Según la tendencia marcada por Inmon sobre los data warehouse, un data mart
dependiente es un subconjunto lógico (vista) o un subconjunto físico (extracto) de un
almacén de datos más grande, que se ha aislado por alguna de las siguientes razones:
Se necesita para un esquema o modelo de datos espacial (por ejemplo, para
reestructurar los datos para alguna herramienta OLAP).
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Prestaciones: Para descargar el data mart a un ordenador independiente para
mejorar la eficiencia o para obviar las necesidades de gestionar todo el volumen del
data warehouse centralizado.
Seguridad: Para separar un subconjunto de datos de forma selectiva a los que
queremos permitir o restringir el acceso.
Conveniencia: la de poder pasar por alto las autorizaciones y requerimientos
necesarios para poder incorporar una nueva aplicación en el Data Warehouse
principal de la Empresa.
Demostración sobre el terreno: para demostrar la viabilidad y el potencial de una
aplicación antes de migrarla al Data Warehouse de la Empresa.
Política: Cuando se decide una estrategia para las TI (Tecnologías de la
información) en situaciones en las que un grupo de usuarios tiene más influencia,
para determinar si se financia dicha estrategia o descubrir si ésta no sería buena
para el almacén de datos centralizado.
Política: Estrategia para los consumidores de los datos en situaciones en las que un
equipo de almacén de datos no está en condiciones de crear un almacén de datos
utilizable.
Según la escuela Inmon de Data WareHouse, entre las pérdidas inherentes al uso de
data marts están la escalabilidad limitada, la duplicación de datos, la inconsistencia
de los datos con respecto a otros almacenes de información y la incapacidad para
aprovechar las fuentes de datos de la empresa. Así y todo estas herramientas son de
gran importancia.
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Multidimensionales
Multidimensionalidad es convertir los datos de varias fuentes, tablas relacionales o
archivos planos en una estructura donde los datos estén agrupados en dimensiones
separadas y heterogéneas, que generalmente son llamadas “cubo”.
Las dimensiones son perspectivas de alto nivel de los datos que representan la
información más importante de un negocio. En un banco se tendrán Cuentas,
Clientes, Tiempo, Productos, Agencias, Regiones, etc.
En una aplicación OLAP estas dimensiones tienden a no cambiar durante el tiempo.
Cada dimensión tiene componentes que son llamados “miembros”. Por ejemplo el
primer trimestre del año es un miembro de la dimensión Tiempo. Cada dimensión
puede tener jerarquías entre sus miembros, por ejemplo un mes se puede considerar
dentro de un trimestre. En la Figura 2.4 se ejemplifica mediante un dibujo este
concepto.
El esquema multidimensional puede ser implementado por un esquema relacional.
Dos tipos de esquemas relacionales pueden implementar un esquema
multidimensional: esquema en estrella (start schema) y esquema copo de nieve
(snowflake schema).
Figura Nº 2
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Esquema en Estrella
Un modelos estrella es un modo de representar datos multidimensionales en base de
datos relacional. Las tablas de dimensión guardan información descriptiva acerca de
sus miembros y sus relaciones, mientras que las tablas de hechos almacenan datos de
negocios.
Los queries multidimensionales son hechos haciendo joins entre las tablas de hechos
y de dimensión.
Los sistemas OLAP que utilizan este tipo d modelo de base de datos son llamados
sistemas ROLAP.
En la figura 2.5 se puede observar lo descrito anteriormente.
Figura Nº 3
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Medidas
Una medida es un tipo de dato cuya información es usada por los analistas (usuarios)
en sus queries para medir la performance del comportamiento de un proceso o un
objeto del negocio. Por ejemplo: cantidades, tamaños, montos, duraciones, etc.
Las medidas candidatas son los datos numéricos, pero no cada atributo numérico es
una medida candidata.
Son parte de dominio de valor continuo, se deben distinguir las medidas de atributos
discretos que son parte de las dimensiones.
Se podría decir que son las que están involucradas en cálculos de resúmenes.
Dimensiones
Una dimensión es una entidad o una colección de entidades relacionadas, usadas por
los analistas para identificar el contexto de las medidas con las que trabajan, estas
determinan el contexto para las medidas.
El número y tipo de dimensiones para cada medida del modelo debe ser determinada
cuidadosamente. El significado de una medida está influenciado por las definiciones
de los tipos de medidas que tiene. Cuando se trata de definir las dimensiones
candidatas cambia el contexto y en consecuencia el significado de la medida
candidata.
Las dimensiones son referenciadas por las llamadas “llaves de dimensión”.
Las dimensiones contienen:
Entidades de dimensión.
Atributos de dimensión.
Jerarquías de dimensión.
Niveles de agregación.
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Hechos
Un hecho es una colección de medidas relacionadas con sus dimensiones
relacionadas, representadas por las llaves de dimensión.
Un hecho puede representar un objeto de negocio, una transacción o un evento que es
utilizado por el analista de información.
En la Figura 2.6 se puede observar ejemplos de hechos.
Figura Nº4
Los hechos contienen:
Un identificador de hechos.
Llaves de dimensión, que lo enlaza con las dimensiones.
Medidas.
Varios tipos de atributos, los que usualmente se derivan de otros datos en el
modelo.
Cada hecho debería tener un equivalente en el mundo real de los negocios. Los
hechos relacionados al negocio representan una de las siguientes cosas:
Objetos del negocio cuyo estado es de interés del analista de información.
Objetos del negocio cuyos cambios de estado son de interés del analista de
información.
Transacciones o eventos del negocio.
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Esquema Copo de Nieve
Las bases de datos relacionales a menudo emplean esquemas de copo de nieve para
proporcionar los mejores tiempos de respuesta posibles a las consultas complejas.
Los esquemas de copos de nieve contienen una tabla de hechos central sin normalizar
para el tema y numerosas tablas de dimensión para la información descriptiva sobre
las dimensiones del tema. La tabla de hechos puede contener varios millones de filas.
La información a la que se tiene acceso con más frecuencia se agrega previamente y
se resume para mejorar aún más el rendimiento.
Si bien el esquema de copo de nieve se considera fundamentalmente una herramienta
con la que el administrador de bases de datos puede aumentar el rendimiento y
simplificar el diseño de almacén de datos, también se utiliza para representar la
información del almacén de datos de forma que tenga más sentido para los usuarios
finales.
Suele aplicarse cuando muchos atributos caracterizan a los niveles más altos de
jerarquías.
Se puede elegir el normalizar sólo algunas dimensiones y otras no, aumentando así la
complejidad del diseño y metadatos.
El inconveniente es que al aumentar el número de tablas algunos requisitos pueden
demorarse en exceso.
En resumen:
Ventajas
No se necesita el atributo de nivel.
Fácil para definir jerarquías.
Mejorar considerablemente el rendimiento cuando un gran número de requisitos
solicita datos agregados.
20
Los requerimientos escanean un reducido número de filas.
Desventajas
Aumenta la complejidad de mantener la meta información debido al aumento del
número de tablas.
Si no se dispone de la suficiente cantidad de tablas de agregados, el rendimiento
general podría disminuir.
No es posible recopilar toda la información necesaria en un único esquema
estrella o copo de nieve, por ello se hace necesario utilizar varios esquemas.
Cada uno de estos esquemas se denomina Datamart. En la Figura 2.7 se ilustra lo
antes mencionado.
Figura Nº 5
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4.2. Modelamiento del Modelo de Negocio
Reportes de Corporativos
Mantenimientos
Procesos
Cliente
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4.2.1. Realización de Casos de Uso del Negocio
■ Caso de Uso del Negocio CUN001 – REPORTES CORPORATIVOS
Especificación de caso de Uso
Actores
Cliente
Propósito
Obtener los reportes corporativos
Breve Descripción
El caso de uso tiene como objetivo describir el procedimiento exportación de data a formato
Excel (.XLS).
Flujo Básico de Eventos
Acción del actor Respuesta del proceso del negocio
1. El cliente solicita
consultar Balance
General Corporativo
2. El sistema le permitirá exportar la información de su Balance
Corporativo a formato Excel, para sus propios fines.
3. El cliente solicita
consultar el Estado de
Pérdidas y Ganancias
4. El sistema le permitirá exportar la información de su Estado
de Pérdidas y Ganancias a formato Excel, para sus propios
fines.
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■ Caso de uso del negocio CUN002 – MANTENIMIENTOS
Especificación de Caso de Uso
Actores
Cliente
Propósito
Obtener los reportes de Corporación y Sociedades, Cuentas Contables y Plantillas de Estados
Financieros.
Breve Descripción
El caso de uso tiene como objetivo describir el procedimiento exportación de data a formato
Excel (.XLS).
Flujo Básico de Eventos
Acción del actor Respuesta del proceso del negocio
5. El cliente solicita
consultar Corporación
y Sociedades
6. El sistema le permitirá hacer mantenimiento propio en la Base
de Datos.
7. El cliente solicita
consultar las Cuentas
Contables
8. El sistema le permitirá hacer mantenimiento propio en la Base
de Datos.
9. El cliente solicita
consultar las Plantillas
de Estados Financieros
10. El sistema le permitirá hacer mantenimiento propio en la Base
de Datos.
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4.2.2. Diagrama de Casos de Uso del Sistema
■ P001 – Reportes Corporativos
o CUS101 – Reportes de Anexos
o CUS102 – Reportes de Balance General Corporativo
o CUS103 – Reportes de Flujo Efectivo Corporativo
o CUS104 – Reportes de Estado de Pérdidas y Ganancias
Consulta Interfaz de Aplicacion
(from Use Case View)
Consulta de EE.FF
(from Use Case View)
Cliente
(from Use Case View)
Selecciona el año y mes a mostrar
el Estado Financiero
Exportar Reporte a formato PDF,
RTF , CSVConsulta Grafico de Reportes
<<extend>><<extend>>
25
■ P002 – Mantenimientos
o CUS201–Plantillas de Estados Financieros
Consulta Interfaz de Aplicacion
(f rom Use Case View)
Consulta de EE.FF
(f rom Use Case View)
Cliente
(f rom Use Case View)
Renombrar el Rubro Financiero Modificar el Indicador de EE.FF Actualizar su Estado de Vigencia
(f rom Use Case View)
Alternativa de Otorgar
Mantenimiento de Rubro de EE.FF
<<extend>>
26
4.3. Mapa Mental Conceptual
Figura Nº 6 – Fuente: Elaboracion Propia
27
5. Solución Propuesta
5.1. Análisis de la Solución Propuesta
Diagnostico
Análisis PESTE
Política
Se conoce que la empresa tiene dentro de sus planes anuales programas de Calidad
total y mejoramiento continuo del sistema en todos los procesos y en los productos
finales dado que actualmente quiere realizar proyectos en donde sea denominada
como uno de los sistemas más rentables tanto a nivel de la capital como a nivel
nacional.
Economía
La empresa, con el pasar de los años se irá acrecentando tanto en sus ingresos como
en sus egresos y debido a esto podrá realizar un buen manejo eficiente de
sus costos y solvencia económica, y así poder ser considerada como una de las
empresas más atractivas y seguras para los inversionistas de la bolsa de valores y en
donde los clientes se sientan seguros ante una eventual caída del negocio debido a
factores externos o que estén fuera de su alcance.
Social
Es una organización flexible, la cual trata de Identificar nuevas oportunidades
de negocios, en actividades en las que ha desarrollado capacidades propias, ya sea en
empresas filiales existentes o nuevas empresas, así como en nuevas líneas de
productos y así afianzarse en el sector informático.
Tecnológico
La empresa se mantiene a la vanguardia de las nuevas tecnologías en lo que se refiere
al ERP, según muestran sus memorias anuales de inversión y es por ello que cada día
trata de estar a la par de la sociedad en lo referente a lo tecnológico y poder ofrecer a
sus clientes un buen producto basado en una buena calidad de servicio.
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Ecológico
La responsabilidad empresarial ecológica, es un gran reto, ya que no solo se supone
trabajar al máximo para que la empresa prospere económicamente, sino también
tienen que pensar en lo que se refiere a la sociedad, ya que esta es la que fiscaliza
las acciones tomadas por ellos, es como decir que una empresa ofrece
buenos productos acorde al medio ambiente.
Entorno Competitivo
Cinco Fuerzas de Porter
5.2. Recursos: Humanos, Materiales, Financieros
COSTEO MENSUAL
FACTOR DE
PLANILLA 1.35
PROYECTO
Fecha Incio Fecha Fin
03/01/2012 29/10/2012
PROYECTO
TIPO DE CAMBIO 1
Ext Solutions (Aplicativo de Reportes Genéricos)
JEFE DE PROYECTO Meses Asignado Sueldo
Otras
asignacion
es Costo Mensual Costo Total
Jefe de Proyecto 4.00 5000 0 S/. 6,750.00 S/. 27,000.00
SUBTOTAL 1 S/. 6,750.00 S/. 27,000.00
S/. 6,750.00 S/. 27,000.00
ANALISTAS DE SISTEMAS Meses Asignado Sueldo
Otras
asignacion
es Costo Mensual Costo Total
Analista de Sistemas 01 4.00 4500 0 S/. 6,075.00 S/. 24,300.00
Analista de Sistemas 02 6.00 3800 0 S/. 5,130.00 S/. 30,780.00
SUBTOTAL 2 S/. 11,205.00 S/. 55,080.00
S/. 11,205.00 S/. 30,780.00
30
ANALISTAS PROGRAMADORES Meses Asignado Sueldo
Otras
asignacion
es Costo Mensual Costo Total
Analista Programador 01 5.00 2800.00 0 S/. 3,780.00 S/. 18,900.00
Analista Programador 02 6.00 2500.00 0 S/. 3,375.00 S/. 20,250.00
SUBTOTAL 3 S/. 3,375.00 S/. 39,150.00
S/. 3,375.00 S/. 59,400.00
PROGRAMADORES Meses Asignado Sueldo
Otras
asignacion
es Costo Mensual Costo Total
Programador 1 6 1800 0 S/. 2,430.00 S/. 14,580.00
Programador 2 7 1500 0 S/. 2,025.00 S/. 14,175.00
Programador 3 7 1200 0 S/. 1,620.00 S/. 11,340.00
Movilidades / Refrigerios 7 30 0 S/. 30.00 S/. 210.00
SUBTOTAL 4 S/. 6,105.00 S/. 40,305.00
S/. 6,105.00 S/. 66,030.00
EQUIPOS DE COMPUTO / UTILITARIOS Q PU PT
NOTEBOOK 3 S/. 2,400.00 S/. 7,200.00
COMPUTADORA DE ESCRITORIO COMPATIBLE 4 S/. 2,200.00 S/. 8,800.00
IMPRESORA LASER COLOR 2 S/. 250.00 S/. 500.00
IMPRESORA DE INYECCION A TINTA 2 S/. 300.00 S/. 600.00
31
ESTABILIZADOR (ENTERPRISE > 1 KVA) 4 S/. 90.00 S/. 360.00
Movilidad 5 S/. 50.00 S/. 250.00
Utilies de Oficina 12 S/. 40.00 S/. 480.00
Celulares 3 S/. 180.00 S/. 540.00
SUBTOTAL 5 240 S/. 12,710.00 S/. 18,730.00
VARIOS
Contingencia 1 S/. 15,000.00 S/. 15,000.00
SUBTOTAL 7 S/. 15,000.00
COSTO TOTAL X EL SERVICIO S/. 216,940.00
COSTO TOTAL S/. 216,940.00 S/. 216,940.00
.
MARGEN COSTO TOTAL S/. 216,940.00
15.00% UTILIDAD S/. 32,541.00
TOTAL A FACTURAR S/. 249,481.00
5.3. Cronograma de Actividades. Diagrama de Gantt
DIAGRAMA FLUJO DE CAJA PROYECTADO
5.4. Análisis Económico-Financiero del Proyecto
Indicadores de Riqueza (Cantidad de Dinero)
VAN
CAUE / VAUE
Indicadores de Rentabilidad (Velocidad de Generación de Riqueza):
TIR
TIR corregida
VAN / I
R B/C
Indicadores Misceláneos:
Período de Recuperación (Payback)
Punto de Equilibrio (Break Even).
VAN: Valor Actual Neto
Donde:
Fj = Flujo Neto en el Período j
Inv = Inversión en el Período 0
i = Tasa de Descuento del Inversionista (TMAR)
n = Horizonte de Evaluación
TIR: Tasa Interna de Retorno
Corresponde a aquella tasa descuento que hace que el VAN del proyecto sea
exactamente igual a cero.
n
jj
nv
i
FjIVAN
1
.
1
nn
TIR
F
TIR
F
TIR
FI
1......
110
2
2
1
10
35
Donde: Fj = Flujo Neto en el Período j
Inv = Inversión en el Período 0
n = Horizonte de Evaluación
Un proyecto es rentable para un inversionista si el VAN es mayor
que cero.
» VAN > 0 Proyecto Rentable (realizarlo)
» VAN < 0 Proyecto NO Rentable (archivarlo)
» VAN 0 Proyecto Indiferente
El proyecto resulta ser muy rentable ya presenta un:
• VAN = 24,857,00
Corresponde a aquella tasa descuento que hace que el VAN del
proyecto sea exactamente igual a cero.
El proyecto resulta ser muy rentable ya presenta un:
• TIR = 17,26 %
n
jj
TIR
FjInv
1 10 .
36
5.5. Propuesta del Proyecto
Facilidad de Uso de Nuevas Tecnologías
1. El aplicativo web se podrá ejecutar desde los principales navegadores con acceso a
internet como: Internet Explorer 7.0+, Mozilla Firefox 3, Chrome, Opera, Safari y
entre otros que mantengan estándares de codificación HTML 4 y Java script 1.8.1
de ECMAScript.
2. La resolución mínima para la utilización del aplicativo será de 1024x860.
3. Los controles que se utilizaran en las interfaces utilizan Ajax, lo que asegura que
los datos no sean actualizados por cada envío o petición al servidor.
Seguridad
4. Los datos enviados al servidor son encriptados con el método: code64.
5. La asignación de roles asegura que el usuario, únicamente pueda interactuar con el
aplicativo según los roles y permisos asignados por el administrador del aplicativo.
6. La contraseña de acceso al aplicativo utiliza cifrado de “ida” y adicionalmente
utiliza una llave privada para la encriptación.
7. Cuando el usuario sea creado con una clave/contraseña/password por defecto, se
forzará a un cambio de la misma, al poco tiempo de su creación, para asegurar que
sea totalmente privada y personalizada.
8. Cada sesión abierta por un usuario tendrá un máximo de 30 minutos de vida.
9. Pruebas de prevención de SQL-Injection verificadas.
Hardware, Software y Red
Hardware
10. Servidor de Aplicaciones Jboss 6.0 (Gestión de Lógica de Negocio) – Uso
Producción
11. Servidor Web Container Apache Tomcat 6.0 (Gestión de Contenido Dinámico) –
Uso Producción
12. Servidor de Base de Datos para PostgreSQL 9.0.
37
Software a ser provistos por SWF-OSIS
13. Servidor de Aplicaciones Jboss 6.0(Software libre)
14. Apache Tomcat 6.0 (Software libre)
15. JDK 6 (Software libre)
16. Jasper Reports (Software Libre)
17. PostgreSQL 9.0 (Software Libre)
18. Sistema Operativo Linux (Software Libre)
Requerimientos Específicos de Arquitectura Técnica
La conexión entre los clientes y el aplicativo será el siguiente:
● El servidor Web Container Tomcat recepcionará las peticiones GET/POST enviadas
por el navegador cliente externo e interno.
● El Web Container Tomcat procesará las peticiones y generará el contenido dinámico,
se comunicará con el servidor de aplicaciones para acceder a la información de la
empresa, además de la lógica de negocio. Los clientes internos se comunicarán
directamente con este servicio.
● El Servidor de Aplicaciones (Jboss) será el encargado de aplicar las reglas y/o lógica
del negocio a cada pedido realizado por el WebContainer (además de gestionar el
acceso a los datos del ERP-OSIS contenidas en el Servidor de Base de Datos para el
aplicativo web)
38
39
La Arquitectura del Software a Implementar:
Se ha optado por utilizar una arquitectura que utilice los estándares internacionales
aterrizados en las buenas prácticas para el desarrollo de aplicaciones empresariales,
configurando e integrando los siguientes componentes:
Capa de Presentación:
● Interfaz de cliente – Framework ExtJs v 4.0: permite diseñar interfaces de forma
rápida y estándar para cualquier navegador. Exonera el tedioso uso de tecnologías
como HTML, DHTML, CSS y JavaScript nativo. Esto le agrega rapidez al diseño
de interfaces.
● Controlador – Tecnología Jsp y Servlet Java: gestiona las peticiones desde el
cliente con el servidor de aplicaciones o negocio.
Capa de Negocio:
● Servidor de aplicaciones – Tecnología EJB v 3.0: Es un contenedor de objetos
que permite implementar la lógica del negocio, la cual puede ser distribuida en
cualquier tipo de cliente.
Capa de Integración:
● Acceso a Datos – FrameworkHibernate v 3.2.1: Herramienta que facilita el
acceso a datos de forma transparente, encapsulando la complejidad las
operaciones para la manipulación de data. Puede conectarse a cualquier motor de
Datos sin la necesidad de modificar drásticamente la aplicación.
BIBLIOGRAFÍA
Casares, Claudio: Datawarehousing. México.
Henderson & Porter. Usa.
Arima, Carlos Hideo: Sistemas de informações gerenciais. Brasil.
Laundon y Laundon
Kimball, Ralph: Aprofundando-se no Data Mining. DBMS. Brasil.
Peleias, Ivam Ricardo: Controladoria: gestão eficaz utilizando padrões.
São Paulo: Saraiva.
Did Cabbah, Elias y Carvalho, Roberta: A utilização do data warehouse
na geração de informações para tomada de decisão, VIII Congresso
ABC, Porto Seguro, Brasil.
Rodríguez, Isabel. Aplicando el poder de la información (OLAP).
Uruguay.
Laporta, Ricardo. Sistemas Informático ERP en Costos (SIGECOS).
Uruguay.
http://www.sinnexus.com/business_intelligence/olap_vs_oltp.aspx
http://www.sinnexus.com/business_intelligence/olap_avanzado.aspx
http://www.synerplus.es/Informacion-Tecnica/Cuadro-de-mando-
integral-----------/307.html
http://www.synerplus.es/Informacion-Tecnica/OLAP/310.html
http://www.informatica-hoy.com.ar/informatica-tecnologia-
empresas/Que-es-ERM-El-tercer-sistema-despues-de-CRM-y-ERP.php
http://www.dataprix.com/rolap-vs-molap
http://www.informatica-hoy.com.ar/informatica-tecnologia-
empresas/Un-sistema-OLAP-para-cada-necesidad.php
ANEXO
42
DICCIONARIO DE TERMINOS
1 INTERNET Infraestructura de redes a escala mundial que se
conecta a la vez a todo tipo de computadores.
Desarrollado originariamente para los militares de
Estados Unidos, después se utilizó para el gobierno,
la investigación académica y comercial y para
comunicaciones.
2 INTRANET Red de ordenadores privada basada en los estándares
de Internet, utilizan esta tecnología para enlazar los
recursos informativos de una organización, desde
documentos de texto a documentos multimedia,
desde bases de datos legales a sistemas de gestión de
documentos.
3 HOSTING Alojar, servir, y mantener archivos para uno o más
sitios web. Es también conocido como hospedaje
web, alojamiento web, web site hosting, web hosting
o webhosting. El tipo de empresa que ofrece estos
servicios se denomina ISP (por Internet Service
Provider).
4 SERVIDOR
COMPARTIDO
Es una forma de hosting en la que varios clientes
comparten un mismo servidor.
5 SERVIDOR VIRTUAL Se conoce como servidor virtual a una partición
dentro de un servidor que habilita varias máquinas
virtuales dentro de dicho equipo por medio de
diferentes tecnologías. Los servidores virtuales tienen
un límite de uso de CPU y memoria RAM (entre
otros) que se dedica sólo para ese SDV dentro del
servidor, y cada uno de ellos funciona
independientemente dentro de un mismo servidor, es
decir que todos actúan como jaulas dentro de un
mismo equipo. Por ejemplo, si uno de ellos está mal
administrado y trabaja en forma sobrecargada, no
44
afectará el funcionamiento del resto.
6 SERVIDOR DEDICADO El uso exclusivo de todo un servidor por un único
cliente. Es una Forma de Hosting. Al ser dedicado, su
costo puede ser alto.
7 BASE DE DATOS Una base de datos o banco de datos (en ocasiones
abreviada con la sigla BD o con la abreviatura b. d.)
es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo
contexto y almacenados sistemáticamente para su
posterior uso.
8 ERP La Planificación de Recursos Empresariales, o
simplemente ERP (Enterprise Resourse Planning), es
un conjunto de sistemas de información gerencial que
permite la integración de ciertas operaciones de una
empresa, especialmente las que tienen que ver con la
producción, la logística, el inventario, los envíos y la
contabilidad.
9 CRM Customer Relationship Management, gestión de las
relaciones con el cliente. El CRM no es una nueva
filosofía de trabajo u organización, sino el resultado
de unir las antiguas técnicas comerciales de los
pequeños establecimientos, con la tecnología de la
información.
10 SCM Supply Chain Management (SCM). Es una solución
de negocios enfocada en optimizar la planeación y
las operaciones de la cadena de suministro de la
empresa.
11 BUSINESS
INTELLIGENCE
Las aplicaciones de Business Intelligence (BI) son
herramientas de soporte de decisiones que permiten
en tiempo real, acceso interactivo, análisis y
manipulación de información crítica para la empresa.
12 CADENA DE VALOR Se enfoca en la identificación de los procesos y
45
operaciones que aportan valor al negocio, desde la
creación de la demanda hasta que ésta es entregada
como producto final.
13 CLUSTER DE
APLICACIONES
Los clusters o agrupamientos que ejecutan
aplicaciones utilizadas en el cómputo científico,
donde lo más importante es obtener un alto
desempeño, optimizando el tiempo de procesamiento.
Algunas aplicaciones de este tipo son los ERP
(Enterprise Resource Plannig), BI (Business
Intelligence), Herramientas OLAP, KWS (Sistemas
basados en el conocimiento), ESS (Sistemas de
soporte para ejecutivos).
14 BACK END De forma general, back-end hace referencia al estado
final de un proceso. Contrasta con front-end, que se
refiere al estado inicial de un proceso, interfaz del
administrador o programador de la aplicación.
15 FRONT END Front-end hace referencia al estado inicial de un
proceso. Contrasta con back-end, que se refiere al
estado final de un proceso, interfaz del usuario final.
16 DATA MINING La minería de datos (Data Mining) consiste en la
extracción no trivial de información que reside de
manera implícita en los datos. Dicha información era
previamente desconocida y podrá resultar útil para
algún proceso.
En otras palabras, la minería de datos prepara,
sondea y explora los datos para sacar la información
oculta en ellos.
17 EIS Los sistemas de información ejecutiva
(EIS, Executive Information System) son el tipo de
DSS que más se suele emplear en Business
Intelligence, ya que proveen a los gerentes de un
acceso sencillo a información interna y externa de su
compañía, y que es relevante para sus factores clave
46
de éxito.
18 ESTUDIO DE
MERCADO
Recopilación y análisis de información, en lo que
respecta al mundo de la empresa y del mercado,
realizado de forma sistemática o expresa, para poder
tomar decisiones dentro del campo del marketing
estratégico y operativo.
19 NEGOCIO BRICK Organización que tiene participación comercial de
forma tradicional, es decir, con instalaciones físicas.
También podemos econtrarlo escrito como Negocio
Brick & Mortar (por "ladrillo y cemento").
20 NEGOCIO CLIC Organización que tiene participación comercial de
forma electrónica únicamente. También se denomina
una empresa "punto com"
21 OLAP OLAP es el acrónimo en inglés de Procesamiento
Analítico en Línea Es una solución utilizada en el
campo de Business Intelligence cuyo objetivo es
agilizar la consulta de grandes cantidades de datos.
Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o
Cubos OLAP) que contienen datos resumidos de
grandes Bases de datos o Sistemas Transaccionales
(OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas,
marketing, informes de dirección, minería de datos y
áreas similares.
22 ROLAP Implementación OLAP que almacena los datos en un
motor relacional. Típicamente, los datos son
detallados, evitando las agregaciones y las tablas se
encuentran desnormalizadas Los esquemas más
comunes sobre los que se trabaja son estrella ó copo
de nieve, aunque es posible trabajar sobre cualquier
base de datos relacional. La arquitectura está
compuesta por un servidor de banco de datos
relacional y el motor OLAP se encuentra en un
servidor dedicado. La principal ventaja de esta
47
arquitectura es que permite el análisis de una enorme
cantidad de datos.
23 MOLAP Esta implementación OLAP almacena los datos en
una base de datos multidimensional. Para optimizar
los tiempos de respuesta, el resumen de la
información es usualmente calculado por adelantado.
Estos valores precalculados o agregaciones son la
base de las ganancias de desempeño de este sistema.
Algunos sistemas utilizan técnicas de compresión de
datos para disminuir el espacio de almacenamiento
en disco debido a los valores precalculados.
24 HOLAP Es una combinación de ROLAP y MOLAP, que son
otras posibles implementaciones de OLAP. HOLAP
permite almacenar una parte de los datos como en un
sistema MOLAP y el resto como en uno ROLAP. El
grado de control que el operador de la aplicación
tiene sobre este particionamiento varía de unos
productos a otros.
25 METADATOS Datos estructurados y codificados que describen
características de instancias conteniendo
informaciones para ayudar a identificar, descubrir,
valorar y administrar las instancias descritas.
26 DATAWAREHOUSE Es una base de datos corporativa que se caracteriza
por integrar y depurar información de una o más
fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo
su análisis desde infinidad de perspectivas y con
grandes velocidades de respuesta.
27 CUBO OLAP
MULTIDIMENSIONAL
Un cubo OLAP, OnLine Analytical Processing o
procesamiento Analítico En Línea, es una base de
datos multidimensional, en la cual el almacenamiento
físico de los datos se realiza en un vector
multidimensional. Los cubos OLAP se pueden
48
considerar como una ampliación de las dos
dimensiones de una hoja de cálculo.
28 REPORTE GENERICO Los reportes genéricos son un conjunto de reportes,
gráficos e histogramas adaptables a la necesidad de
cada cliente. Consiste en un conjunto NO FIJO de
consultas que pueden ser visualizadas por pantalla o
impresas y que muestran información del sistema
pero en un formato personalizable por el cliente.
29 PERSISTENCIA DE
DATOS
La persistencia de datos es la representación residual
de datos que han sido de alguna manera
nominalmente borrados o eliminados. Este residuo
puede ser debido a que los datos han sido dejados
intactos por un operativo de eliminación nominal, o
por las propiedades físicas del medio de almacenaje.
La persistencia de datos posibilita en forma
inadvertida la exhibición de información sensible si
el medio de almacenaje es dejado en un ambiente
sobre el que no se tiene control (p. ej., se tira a la
basura, se le da a un tercero).
30 DISGREGACION
(DRILL)
Permite introducir un nuevo criterio de agrupación en
el análisis, disgregando los grupos actuales. Este
operador actúa sobre el informe original, no es
necesario realizar un nuevo informe.
31 AGREGACION (ROLL) Permite eliminar un criterio de agrupación en el
análisis, agregando los grupos actuales. Este
operador también, actúa sobre el informe original y
no requiere que el usuario realice uno nuevo. Por
ejemplo si se desee eliminar el criterio de agregación
sobre la dimensión tiempo en la consulta original,
como ser saber el importante total de las ventas
durante el año 2002 de los productos del
departamento bebidas, por categoría
32 SLICE & DICE Este operador permite seleccionar y proyectar datos
49
en el informe.
33 PIVOT Permite la reorientación de la dimensiones en el
informe.
