UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS...

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS

PROYECTO DE TITULACIÓN PRESENTADO COMO REQUISITO PARA OPTAR

POR EL TÍTULO DE INGENIERÍA EN SISTEMAS ADMINISTRATIVOS

COMPUTARIZADOS

TEMA:

Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento

de crédito de una empresa comercial de línea blanca”

.

AUTOR(ES): Wellington Christopher Urban Velasco

TUTOR DE TESIS: Ing. Cesar Barrionuevo De La Rosa, MAE.

Guayaquil, de diciembre del 2016

REPOSITORIO NACIONAL EN CIENCIAS Y TECNOLOGÍA

FICHA DE REGISTRO DE TESIS TÍTULO: Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca” AUTOR/ES:

Wellington Christopher Urban Velasco

REVISORES:

INSTITUCIÓN: Universidad De Guayaquil FACULTAD: Facultad de Ciencias Administrativas

CARRERA: Ingeniería En Sistemas Administrativos Computarizados

FECHA DE PULICACIÓN: NO. DE PÁGS:

ÁREA TEMÁTICA: Tecnología

PALABRAS CLAVES: Inteligencia de Negocios Cubos Olap Datawarehouse

RESUMEN

El presente proyecto de tesis para la obtención de Ingeniería en Sistemas Administrativos

Computarizados: “Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos Olap

para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.

Aplicando este Modelo d solución de Inteligencia de negocios el usuario podrá tener un

conocimiento pleno solo como van las ventas y las cartera de crédito obteniendo con esto

indicadores los cuales le ayudarán a plantar mejores estrategias para aumentar las ventas y

disminuir la morosidad en su empresa.

N° DE REGISTRO(en base de datos):

N° DE CLASIFICACIÓN:

DIRECCIÓN URL (estudio de caso en la web)

ADJUNTO URL (estudio de caso en la web):

ADJUNTO PDF:

SI NO

CONTACTO CON AUTORES/ES:


Teléfono: 0987403814

E-mail: [email protected]

CONTACTO EN LA INSTITUCION: Nombre:

Teléfono:

Certificación del Tutor Yo Ing. Cesar Barrionuevo De la Rosa habiendo sido nombrado como tutor de proyecto de titulación,

como requisito para optar por el título Ingeniería en Sistemas Administrativos Computarizados

presentados por el egresado:

Wellington Christopher Urban Velasco C.C. # 092053119-1

Cuyo tema: “Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos Olap

para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”

Tengo a bien informar, que el mismo ha cumplido con las directrices y recomendaciones dadas por la suscrita, por lo expuesto se procede a la Aprobación del Proyecto, encontrándose actas para sustentación.

Guayaquil, de diciembre del 2016

Atentamente

…………………………………

Ing. Cesar Barrionuevo De La Rosa

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS

INGENIERÍA EN SISTEMAS ADMINISTRATIVOS COMPUTARIZADOS

Certificado URKUND

…………………………………

Ing. Cesar Barrionuevo De La Rosa

TUTOR

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS

INGENIERÍA EN SISTEMA ADMINISTRATIVOS COMPUTARIZADOS

Renuncia de Derechos de Autor

Por medio de la presente certifico que los contenidos desarrollados en este proyecto de titulación son

de absoluta propiedad y responsabilidad de Wellington Christopher Urban Velasco con cédula de

ciudadanía # 092053119 -1cuyo tema es “Modelo de solución usando inteligencia de

negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa

comercial de línea blanca”.

Derechos que renunciamos a favor de la Universidad de Guayaquil, para que haga uso

como a bien tenga.


CI. 0920531191

Guayaquil, de diciembre del 2016.

AGRADECIMIENTO

Mi Agradecimiento a Dios por brindarme las fuerzas y

por ser mi guía en el término de este proyecto

investigativo ya que gracias a su voluntad he podido

terminar con éxito y felicidad el mismo, a mis padres

que siempre estuvieron conmigo en todo momento

brindándome su apoyo incondicional, aun en

momentos difíciles.

Muchas gracias,


C.C. 0920531191

DEDICATORIA

Dedico este Trabajo a Dios y mis padres quienes

siempre para mí son un ejemplo a seguir, además que

siempre me apoyan en todo momento tanto

económica como emocionalmente en este proyecto

de investigación y sobre todo en la creación de la

aplicación siempre estuvieron conmigo dándome las

fuerzas y el apoyo necesario para poder alcanzar mi

objetivo

Muchas gracias,


C.C. 0920531191

RESUMEN Trabajo de Titulación: “Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio

de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa

comercial de línea blanca”.

Las empresas pymes dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca realizan las ventas tanto de contado y/o crédito directo, por lo que es necesario llevar un control de las ventas como las carteras pendientes por cobrar, ya que se mantiene un riesgo crediticio. Para disminuir el riesgo crediticio y desarrollar estrategias eficaces para aumentar las ventas es necesario llevar un control sobre la cartera, una solución de inteligencia de negocios nos brindara la información necesaria para mejorar la toma de decisiones ya que la misma nos permitir analizar, organizar y comprender Información que puede estar alojadas en distintas fuentes. El presente proyecto de titulación es una investigación de tipo descriptiva y de campo, Se realizaron encuestas a las empresas pymes que se dedican a la venta de electrodomésticos, en el sector de Pascuales. La población total el total de las empresas pymes en el Ecuador en el año 2014 dedicadas a la venta de electrodomésticos fue de 220, el 19% pertenece a Guayaquil de donde Se estima que en la ciudad hay alrededor de 42 pymes dedicadas a esta actividad, por lo que se decidió tomar como muestra el 20 empresas ubicadas en Pascuales. Obteniendo como resultados que estas empresas necesitan contar con una herramienta que les ayude a tener un mejor control sobre su cartera. La solución de inteligencia de negocios que se está proponiendo brindará la capacidad al usuario de saber el estado de sus carteras ya que en mismo se hace una recopilación de la data, para el previo análisis y reportaría de los mismos, ayudando de esta manera al usuario a que pueda mejorar la toma de decisiones y teniendo de esta manera una ventaja competitiva. Las herramientas para la elaboración de esta solución fueron: Base de datos SQL, Data Quality Service, Integration Service y Reporting Service y Report Builder.

Autor: Wellington Christopher Urban Velasco Tutor: Ing. César Barrionuevo De la Rosa, MAE

ABSTRACT

Work of qualification: “model of solution using intelligence of business by means of

buckets Olap to the Department of credit of a company

commercial of line white”.

The companies pymes dedicated to the sale of domestic appliances realize the sales so much of counted and/or direct credit, therefore it is necessary to take a control of the sales as the hanging portfolios for charging, since a credit risk is supported. To diminish the credit risk and to develop effective strategies to increase the sales. It is necessary to take a control on the portfolio, a solution of business intelligence will offer to us the necessary information to improve the decision-making since the same one us to allow to analyze, organize and to understand Information that they can be lodged in different sources. The present project of qualification is a research of type descriptive and of field, is carried out surveys to them companies SMEs that is dedicated to the sale of appliances, in the sector of Passover. The total population, the total number of enterprises engaged in the sale of appliances SMEs in the Ecuador in 2014 was 220, 19% belongs to Guayaquil where it is estimated that in the city there are about 42 SMEs engaged in this activity, it was decided to take as an example the 20 companies located in Easter. Obtaining as results that these companies need have with a tool that them help to have a better control on your portfolio. The solution of business intelligence that is being proposed will provide capacity to the user to know the status of their portfolios because that in itself is a compilation of the data, for prior analysis and would bring them, thus helping the user to to improve decision-making and thus having a competitive advantage. The tools for the elaboration of this salución were: database SQL, Data Quality Service, Integration Service and Reporting Service and Report Builder.

Author: Wellington Christopher Urban Velasco Tutor: Ing. César Barrionuevo De la Rosa, MAE

I

ÍNDICE GENERAL

ÍNDICE GENERAL ............................................................................................................... I

ÍNDICE DE TABLAS ............................................................................................................................. IV

CAPITULO I ......................................................................................................................... 1

Introducción ................................................................................................................................... 1

1.1 Planteamiento del problema ................................................................................................... 1

1.2 Formulación del Problema ....................................................................................................... 4

1.3 Sistematización del Problema .................................................................................................. 4

1.4 Justificación .............................................................................................................................. 4

1.5 Objetivos .................................................................................................................................. 5

1.5.1 Objetivo General ............................................................................................................... 5

1.5.2 Objetivos Específicos ......................................................................................................... 5

CAPITULO II ........................................................................................................................ 6

2 Diseño Teórico ............................................................................................................................. 6

2.2 La Importancia del Departamento de Cobranzas .................................................................... 6

2.3 El Mercado de las Empresas de Electrodomésticos ............................................................... 7

2.4 Garantía Relacionada Al Crédito O Manejo De Cartera De Riesgo .......................................... 8

2.5 Indicadores De Cartera ............................................................................................................. 9

2.6 Definición De Inteligencia De Negocios O Business Intelligence .......................................... 13

2.6.1 Importancia De Una Solución De Inteligencia De Negocios ............................................ 14

2.6.2 Proceso De Un Sistema De Inteligencia De Negocios ..................................................... 15

2.6.3 Elementos De Un Sistema De Inteligencia De Negocios ................................................. 15

2.7 Datawarehouse ...................................................................................................................... 16

2.7.1 Estructura De Un Datawarehouse ................................................................................... 16

2.7.2 Características Del Datawarehouse ................................................................................ 17

2.8 Cubos Olap ............................................................................................................................. 18

2.8.1 Características De Los Cubos Olap .................................................................................. 18

2.9 Esquemas Para El Uso De Cubos Olap. ................................................................................... 18

2.9.1 Esquema Estrella ............................................................................................................. 19

2.9.2 Esquema Copo De Nieve ................................................................................................. 19

2.10 Cuadros De Mandos ............................................................................................................. 20

2.11 Pasos A Seguir Para La Elaboración De Solución Bi .............................................................. 20

II

2.11.1 Determinación De Los Requerimientos ........................................................................ 21

2.11.2 Definición De Necesidades ............................................................................................ 21

2.11.3 Determinación De Las Características De La Organización ........................................... 22

2.11.4 Características De Los Usuarios ..................................................................................... 22

2.11.5 Selección De Tecnología ................................................................................................ 23

2.11.6 Planificación Del Proyecto ............................................................................................. 24

CAPITULO III .................................................................................................................... 26

3. Metodología de la Investigación .............................................................................................. 26

3.2 Tipos de Investigación ............................................................................................................ 26

3.2.1 De Campo ........................................................................................................................ 26

3.3 Métodos de Investigación ...................................................................................................... 26

3.3.1 Encuesta .......................................................................................................................... 26

3.4 Procesamiento de Datos ........................................................................................................ 27

3.3.1 Pregunta 1 ...................................................................................................................... 27

3.3.2 Pregunta 2 ...................................................................................................................... 28

3.3.3 Pregunta 3 ....................................................................................................................... 29

3.3.4 Pregunta 4 ....................................................................................................................... 30

3.3.5 Pregunta 5 ....................................................................................................................... 31

3.3.6 Pregunta 6 ....................................................................................................................... 32

3.3.7 Pregunta 7 ....................................................................................................................... 33

3.3.8 Pregunta 8 ....................................................................................................................... 34

3.3.9 Pregunta 9 ....................................................................................................................... 35

3.3.10 Pregunta 10 ................................................................................................................... 36

3.3.11 Pregunta 11 ................................................................................................................... 37

3.3.12 Pregunta 12 ................................................................................................................... 38

CAPITULO IV .................................................................................................................... 39

4.1 La Propuesta ........................................................................................................................... 39

4.2 Titulo de la Propuesta ............................................................................................................ 39

4.3 Justificación de la Propuesta ................................................................................................. 39

4.4 Características de la Propuesta .............................................................................................. 40

4.3.1 Ventajas ........................................................................................................................... 41

4.5 Requerimiento y Necesidades ................................................................................................ 41

4.6 Hadware y Software ............................................................................................................... 42

4.6.1 Hadware .......................................................................................................................... 42

III

4.6.2 SoftWare ......................................................................................................................... 42

4.7 Flujo de Desarrollo Para la Elaboración de una Solución de BI. ............................................ 43

4.8 Caso De Uso Del Usuario ....................................................................................................... 44

4.9 Modelo Entidad Relación ....................................................................................................... 45

4.10 Detalle De Reportes ............................................................................................................. 47

4.11 Impacto Económico (Costo del Proyecto) ............................................................................ 51

4.12 CONCLUSIÓN ........................................................................................................................ 52

4.13 RECOMENDACIONES ............................................................................................................ 53

Bibliografía .......................................................................................................................... 54

Anexo 1 ............................................................................................................................... 57

Anexos 2 .............................................................................................................................. 64

IV

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1 Causas y Efectos..................................................................................................................... 3

Tabla 2 Tipos de Clientes .................................................................................................................. 27

Tabla 3: “Precalificación de Clientes”............................................................................................... 28

Tabla 4: “Plan Estratégico para la recuperación de cartera” ........................................................... 29

Tabla 5: “Estrategias de recuperación” ............................................................................................ 30

Tabla 6: “Uso de Sistemas” .............................................................................................................. 31

Tabla 7: “Generación de Indicadores .............................................................................................. 32

Tabla 8: “Control de Cartera” ........................................................................................................... 33

Tabla 9: “Conocimiento de Indicadores” ......................................................................................... 34

Tabla 10: “Conocimientos del BI”..................................................................................................... 35

Tabla 11: “Uso de herramienta BI” .................................................................................................. 36

Tabla 12: “Recuperación de Cartera” ............................................................................................... 37

Tabla 13: “Porcentaje de aportación de Herramientas BI” .............................................................. 38

ÍNDICE DE ANEXOS

Anexo 1 ............................................................................................................................... 57

Data Quality Service ..................................................................................................................... 57

Integration service, ...................................................................................................................... 59

Reporting service . ........................................................................................................................ 62

Anexos 2 .............................................................................................................................. 64

Creación Del Datawerhouse ......................................................................................................... 64

Diccionario De Datos .................................................................................................................... 64

Modelo De Nuestro Datawerhouse ............................................................................................. 66

V

ÍNDICE DE GRÁFICOS

Gráfico 1 Indicadores de Cartera ..................................................................................................... 12

Gráfico 2 “Tipos de Cliente” ............................................................................................................. 27

Gráfico 3: Precalificación de Clientes ............................................................................................... 28

Gráfico 4: Plan estratégico para la recuperación de cartera ........................................................... 29

Gráfico 5: Estrategia de recuperación .............................................................................................. 30

Gráfico 6 Pregunta 5 de la Encuesta ................................................................................................ 31

Gráfico 7:”Generacion de indicadores” ........................................................................................... 32

Gráfico 8:”Control de Cartera” ......................................................................................................... 33

Gráfico 9:”Conocimiento de indicadores” ....................................................................................... 34

Gráfico 10: ”Conocimiento del BI” ................................................................................................... 35

Gráfico 11: ”Uso de Herramienta BI” ............................................................................................... 36

Gráfico 12: ”Recuperaciòn de Cartera” ............................................................................................ 37

Gráfico 13:”Porcentajes de aportación herramientas BI” ............................................................... 38

Gráfico 14:”Flujo de Datos” ............................................................................................................. 44

Gráfico 15: ”Caso de Uso” ................................................................................................................ 45

Gráfico 16: ”Modelo Entidad Relación” ........................................................................................... 46

Gráfico 17: “Cartera Por Vendedor” ................................................................................................ 47

Gráfico 18: “Vendedores por Ventas y Cobranzas” ......................................................................... 48

Gráfico 19: “Ratios de Morosidad” .................................................................................................. 49

Gráfico 20: “Productos más vendidos año 2016” ............................................................................ 50

“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.

1

CAPITULO I

Introducción

El seguimiento de la cartera de crédito debe ser una prioridad para las distintas

empresas, es por esta razón que el proceso de estudio, autorización, seguimiento y

recuperación de crédito a clientes es una tarea rigurosa, técnica y con un protocolo

claro a seguir por parte de cada empresa en función de su dimensión, del sector, el

tipo y el número de clientes, este requiere de un procedimiento, de medios de cobro

y de condiciones de ventas propio. La actividad crediticia constituye la principal

fuente de ingreso para algunas entidades pero también pueden tener como efecto la

quiebra, ya que la función del crédito es canalizar de manera física y eficiente los

recursos para las empresas y partes interesadas para impulsar el desarrollo

económico y creación de valores. El riesgo de tener carteras irrecuperables es el

condicionante de la rentabilidad.

Según el morosologo Perè Brachfield las causa de tener una cartera impaga se

dividen en los siguientes puntos: El acreedor no sabe gestionar los cobros, la poca

organización de los créditos, falta de un sistema proactivo de cobro, ausencia de

personal especializado, carencia de programas informáticos de gestión, mala

administración del tiempo. Las empresas para cumplir sus respectivas obligaciones

a corto plazo, requieren de liquidez y de las principal generadora de liquidez que son

las Cuentas Por Cobrar, es por esta razón que los procedimientos y la administración

de cobranzas dentro de las empresas, organizaciones, negocios o entidades, tiene

una importancia determinante para lograr el correcto manejo de las finanzas dentro

de las mismas.

1.1 Planteamiento del problema

La baja recuperación de la cartera de crédito hacen que las empresas posean

un déficit en la liquidez, ya que no se logra realizar la recuperación de las mismas el

de tiempo pactado con el cliente, hay casos en los cuales las personas encargadas

de dar el crédito tienen que quitar la mercadería anteriormente entregada, ya que no

se logra la recuperación del capital de trabajo.


2

El problema consiste en que muchas microempresas no poseen una

herramienta informáticas que ayuden a tomar las decisiones más adecuadas para

impulsar las ventas, recuperar cartera de crédito vencidas y por vencer siendo

indispensable llevar el control mediante indicadores que permita evaluar las

estrategias del departamento implementadas en los procesos e incluso la baja de los

riesgos de morosidad.

Al no tener una buena herramienta informática de control no se podrá tener

información necesaria de los clientes a la mano ejemplo cuales son los mejores

clientes, quienes están más vencidos, que tipos de clientes se lleva más tiempo en

recuperar la cartera los compromisos de pagos de cada uno de los clientes que sea

asignado a cada gestor de cobranzas, lo que hace más difícil la recuperación de las

cuentas por cobrar.

Otro problema adicional es el no tener un personal capacitado en las gestiones

de cobranzas para la recuperación de carteras, esto puede presentar un incremento

en los índices de morosidad. Además de la no recuperación del capital de trabajo -

o - mercadería en los tiempos indicados por el acreedor por lo que causaría un

problema de liquidez en las empresas.

Con una buena gestión de cobranzas y una buena herramienta que

proporciones los indicadores indispensables sería más factible el cierre del ciclo

del crédito en las empresas pymes encargadas a la comercialización de línea

blanca.

Las empresas para poder cumplir con sus respectivas obligaciones a corto

plazo, requieren de liquidez y una función del activo corriente departamento de

crédito y cobranzas, es la de hacer líquido el proceso de cuentas por cobrar, sin

embargo al no existir estrategia, esta simplemente se incrementa disminuyendo la

liquidez al no ser recuperadas en su totalidad y en un tiempo adecuado.

En las empresas de electrodomésticos dedicada a la comercialización de línea

blanca otro inconveniente que poseen es no realizar una buena precalificación de los

clientes a la hora de dar el crédito ya sea a corto, mediano o largo plazo por lo tanto

no tendremos la información necesaria, para confirmar si este prospecto o futuro


3

cliente está en la condiciones financieras de llevar todo o parcialmente el crédito que

se le esté ofreciendo.

Al no tener una buena precalificación de los clientes a los cuales se les otorga

el beneficio del crédito, este puede dar inconvenientes o tener aplazamiento de los

pagos futuros que tendría que realizar a la empresa que los otorga, con una buena

precalificación de clientes se podría tener una mayor cartera y con menor riesgo,

evitando que exista falta de liquidez y controversia en la rentabilidad proyectada.

En estas microempresas no se realiza el servicio de postventas para garantizar

la aceptación del total de la deuda, y fidelización del cliente con la empresa que le

otorgo el beneficio del crédito, esto incide en la realización de los pagos y por esto

tendría como consecuencia el retraso en la recuperación del mismos, además que

no se estaría seguro que el cliente quedó satisfecho con el bien o servicio que está

llevando, ya que la mejor forma de fidelizar a un cliente es con un contacto

permanente y que piense que es importante para la empresa que le está realizando

la venta.

Tabla 1 Causas y Efectos

CAUSA EFECTO

El seguimiento de la cartera en las

Pymes dedicadas a la

comercialización de línea blanca no se

maneja en base a indicadores,

Inconvenientes con la liquidez,

capital de trabajo e inversión en

tecnificación de los negocios.

No se da prioridad en el área de

cobranzas de las empresas que

comercializan línea blanca.

Proceso de recuperación de cartera

no sigue una planificación ni

procedimientos técnicos.

Baja eficiencia en la calificación que se

hace a prospectos y clientes poco

recurrentes.

Aumenta el nivel de riesgo de

recuperación de cartera.

Acciones poco estratégicas para la

recuperación de las carteras de

crédito vencidas.

Aumentan los costos de

mantenimiento por la maduración

de la cartera vencida.

Fuente: (Urban, 2016) Elaborado por: Wellington Urban Velasco


4

1.2 Formulación del Problema

Los Gerentes de cobranzas y Gerentes generales necesitan contar con

herramientas informáticas para mejorar la toma de decisión a fin de agilizar la gestión

de cobro de carteras vencidas y por vencer de esta manera mejorar la rotación de

las carteras a crédito.

1.3 Sistematización del Problema

¿Cómo afecta a las empresas de electrodomésticos de este sector, el incremento de

los niveles de morosidad en sus carteras de crédito?

¿Es importante que las empresas de electrodomésticos lleven a cabo procesos

relevantes y estrategias de seguimientos para efectuar el cobro de los pagos

vencidos y mejorar sus finanzas de corto y largo plazo?

¿Qué riesgos de sostenibilidad a los capitales incurren las Pymes que facilitan

créditos directos en las ventas de electrodomésticos al mantener altos niveles de

retraso en el cobro de créditos otorgados?

¿Qué aspectos claves se deben considerar como determinantes para la

elaboración de indicadores de gestión de cobranzas para el correcto control

sobre la reducción y prevención de la morosidad en carteras de crédito?

1.4 Justificación

Debido a que el crédito es fundamental para la existencia y desarrollo de las

empresas, partiendo desde el punto de vista mercadotécnico hace posible

incrementar los niveles de venta, los cuales a su vez reducen los costos unitarios y

permite a sectores específicos de la población integrarse al mercado consumidor. El

crédito ofrece beneficios tales como la flexibilidad a la oferta y la demanda, se utiliza

como un medio de cambio y cómo un agente de producción, hace posible la

generación de mayores fuentes de empleo, a través de la creación y emprendimiento

de nuevas empresas además de la ampliación de las que ya existen en la actualidad,

por lo cual es imprescindible tener políticas de cobranzas viables que haga posible

a los implicados tomar decisiones que le guíen el camino hacia la productividad de

la empresa.

El monitoreo de los créditos (con ratios de antigüedad y tasas de mora) deben


5

estar estructurados desde el inicio de la operación: procesos, usuarios y finalmente,

es el departamento contable que consolida esta información a nivel de resultados del

ejercicio. La morosidad suele involucrarse en ficheros automatizados para contribuir

en la toma de decisiones en el entorno crediticio y financiero, estos ficheros pueden

pertenecer a organizaciones financieras, bancarias o empresas privadas.

Las organizaciones consultan el buró de crédito en el momento que un individuo

o una empresas se acerca a solicitar un determinado crédito o un financiamiento

para llevar a cabo un proyecto trazado o ya sea en cualquier operación que requiera

de un riesgo económico, todo esto para poder comprobar si la parte solicitante está

al corriente en operaciones similares con otras entidades. Es así que representa un

mecanismo de información para la prevención del incremento en los niveles de

morosidad de la cartera vencida.

1.5 Objetivos

1.5.1 Objetivo General

Diseñar y desarrollar reportes de indicadores de gestión para la toma de

decisiones en el proceso de recuperación de cartera de créditos de las empresas de

comercialización de línea blanca, utilizando inteligencia de negocios.

1.5.2 Objetivos Específicos

Determinar cuál son los indicadores óptimos para un departamento de crédito

en las empresas dedicadas a la comercialización de electrométrico de línea blanca

en los tres últimos años.

Determinar la herramienta óptima para la elaboración de los reportes.

Determinar las herramientas de Inteligencia de Negocios más adecuados para

la elaboración de los reportes.


6

CAPITULO II

2 Diseño Teórico

2.2 La Importancia del Departamento de Cobranzas

El departamento se podría decir que es uno de los más importantes en las

empresas dedicadas a otorgar crédito ya que va a ser el encargado de seguir las

políticas y estrategias más beneficiosas a la hora de recuperar el capital de trabajo

de la empresa que otorgó el crédito corriendo el riesgo que este pueda hacerse

incobrable.

Por esta razón es que el Departamento de Cobranzas en las microempresas

un papel muy beneficioso ya que este va a ser el encargado de recuperar todos los

créditos que se han otorgado y del manejo de las carteras de clientes que tienen

estas microempresas , teniendo una efectividad a la hora de realizar la recuperación

del capital de trabajo, se podrá cerrar el ciclo del crédito sin tener retrasos en los

tiempos de recuperación anteriormente pactado entre ambas partes (acreedor y

deudor ) y así no se afecta la liquidez y se mejora la fluidez del capital de trabajo

de las microempresas dedicadas a la comercialización de electrodomésticos, porque

de las cuentas por cobrar de una empresa va a depender del flujo operativo de la

misma .

Además que es en este departamento donde se van a llevar los respectivos

seguimientos y comportamientos crediticios de los clientes a los que se les ha

otorgado el crédito, una vez ya recuperado el capital de trabajo la empresa podrá

volver a rotar el mismo y reinvertirlo y así lograr nuevas oportunidades de crecimiento

y aumentando el capital de la misma , se debería analizar la manera en la que se va

a realizar la futura cobranza desde el momento en el que se le vaya a otorgar el

beneficio del crédito a un cliente ya que forma parte más importante del ciclo

crediticio , se podría decir que una mercadería entregada y no cobrada es una

mercadería regalada .

El Gestor de cobranzas tiene como misión recuperar la cartera que se pone en

sus manos, debe ir al grano teniendo en cuenta el factor tiempo, el cual si no es bien

aprovechado habrá perdido su oportunidad, ya que el tiempo es el peor enemigo del

gestor de cobranzas, el gestor de cobranzas debe ser considerado como una


7

persona importante dentro del organigrama ya que su trabajo permite recuperar

cartera muy difícil lo cual requiere de cualidades importantes

En las algunas empresas pymes al no tener una departamento encargado de

realizar las cobranzas ni una herramienta informática que a aparte de recordar cuáles

son los posibles clientes que se estén convirtiendo en un peligro y les ayude a realizar

una buena gestión de recuperación del crédito otorgado se va a ver afectada en la

liquidez de la misma, y en el flujo limitando también la oportunidad de crecimiento de

la misma. (Molina, EL GEstor de Cobranzas)

Las personas se retrasan en sus pagos por:

1.- Mala interpretación en las condiciones de las ventas.

2.-Mala administración del negocio del deudor.

3.- Insolvencia del cliente. (Molina, El Gestor de Cobranzas)

Con el fin de evitar estos problemas hay que dar créditos en forma correcta de

acorde a las posibilidades reales de los solicitantes del crédito, se debe enviar un

resumen de las deudas

2.3 El Mercado de las Empresas de Electrodomésticos

Estas empresas han sido un gran aporte para las generaciones de nuevas

plazas de trabajo incrementando la economía del país, siendo la mayoría de estos

administraciones familiares, los cuales han desarrollado métodos y habilidades, que

se han logrado ir tecnificando y heredado a través del tiempo, en donde quien

coordina las políticas de fomento y desarrollo son las micro, pequeñas y medianas

empresas junto a los ministerios sectoriales; Como lo explica (Ochoa Marcos, 2011):

“Cualquier estrategia de mercadeo, cuenta con varios factores que se interrelacionan

y actúan conjuntamente”.

Las PYMES representan una de las bases en las que demandan y comprar

productos tangibles con el único fin de inyectar más capital hacia la economía, siendo

esta parte constitucional en el actor fundamental de generaciones de riqueza y

empleo. En las PYMES comerciales de electrodomésticos se evidencia que existe


8

financiamientos a través de fondos privados por el gran temor de presentar

endeudamientos, sin embargo, existe una gran falta de información respecto a la

banca privada y distintas alternativas de financiamientos las cuales evidencien a las

principales líneas de comercialización de las Pymes en el campo de los

electrodomésticos. (Benito, 1999)

2.4 Garantía Relacionada Al Crédito O Manejo De Cartera De Riesgo

Los análisis de los créditos, son básicamente tipos de riesgos en cuanto a su

origen y naturaleza, en donde se analizan diversos riesgos financieros y gerenciales

del mercado en el entorno económico, siendo un análisis fundamental, el crédito el

que determine la capacidad de pago respecto a los clientes y detectar los tiempos

presentes de sus principales riesgos, siendo clasificados como una categoría de

mayor riesgo.

El advertir el tiempo limitado que poseen los clientes referente a las carteras de

riesgos, hacen que el propósito sea identificar los problemas, que se relacionan

mediante el crédito y la administración que debe de tomar con el mismo dependiendo

del análisis financiero que sirve como herramienta de selección para los procesos,

en donde la cartera de riesgos y los riesgos crediticios dependen meramente de los

factores y la capacidad que poseen en el pago del cliente respecto a la calidad y

garantía que respaldan las ventas y préstamos y la solidez financiera que posea el

cliente en su entorno económico.

No se mantienen aislados la mayoría de los activos financieros, en los cuales

se integran en carteras diversificadas, siendo de importancia el rendimiento del valor

individual y en el cual se analizan los términos de cómo afecta al riesgo y rendimiento

de la cartera general, estos factores pueden causar afectaciones en el entorno

macroeconómico por el cual le corresponden al sector macroeconómico como el que

le corresponde al cliente. Si las revisiones de cartera evalúan los riesgos en los

cuales el cliente está involucrado, algunos de los indicadores de balances de los

cuales pueda iluminar los balances de la cartera y el peligro de que esta no logre

honrar las obligaciones por la fallas de sus deudores.

“Es el monto total de créditos otorgados por una persona Física o Moral y que


9

se convierte en un Activo de riesgo al tener los créditos en mora”. (Arellano Víctor,

2009)

“La porción de la cartera total de una institución financiera cuyo plazo ha sido

vencido sin que el acreedor haya recibido el pago correspondiente, al activo

financiero por parte del deudor o garante mientras no se castiguen los activos por

motivo del no pago del acreedor continuará devengándose intereses por concepto

de mora sobre los pasivos vencidos.” (De Lis Fernández, 2010)

2.5 Indicadores De Cartera

Total De Cartera.- El total de la cartera va a estar representada por la suma de la

cartera que está a crédito con un período vencido más la cartera a crédito que se

encuentra por vencer.

La Rotación De La Cartera.- La rotación de la cartera es sacada de la porción de

cartera que nos queda por recuperar dividido para el total de la facturación esto se

lo va a tener tanto en cantidades como representación porcentual esto nos va servir

para saber cuál es el movimiento de la cartera o cuanto se está recuperando

dependiendo del administrador ya sea pasando una semana o pasando dos

semanas.

Rotación De Cartera Anual.- Con este ratio se podrá apreciar cuantas veces da

vuelta la cartera anualmente.

Período De Cobro.- Se obtiene del número de días que se recuperan las cuentas

Rotación De Cartera Anual = 360 / Rotación de Cartera

Rotación De Cartera = Ventas / Cuentas por Cobrar

Total de Cartera = Cartera Vencida + Cartera por Vencer


10

por cobrar

Ciclo De La Cartera.- Es el número de veces que la cartera da la vuelta en el año o

cuanto se demora para poder realizar la recuperación de la cartera. Este cálculo se

lo saca dividiendo 360 para el número de días que la cartera pasa en la mano.

Cartera Por Vencer.- Esta es la porción de la cartera que aún no se encuentra

vencida, está en el lapso en el cual no llega a su fecha máxima de pago y se necesita

saber cuánto es la representación de la misma en porcentaje, hay que gestionarla

con recordatorios de pago antes de que se cumpla la fecha máxima de pago.

Cartera Vencida.- Es la porción de la cartera la cual se encuentra vencida es decir

que ya venció el plazo máximo de pago y se encuentra en mora. A esta cartera se

le debe dar la mayor presión posible para poder bajar el tiempo de recuperación de

la misma y así no tenga mayor afectación en el flujo normal de la empresa, esta va

ser representada tanto en monto como la representación porcentual.

Cartera Comprometida.- Se representará la cantidad de cartera comprometida a

pago como el porcentual de la misma, con esto también se podrá, llevar un control

del gestor de cobranzas, ya que este indicador va a representar las llamadas

realizadas para que el mismo tenga los compromisos necesarios.

Cartera Comprometida = Total de los compromisos adquiridos

Cartera Vencida = Total Cartera – Cartera Por Vencer

Cartera Por Vencer = Total Cartera – Cartera Vencida

Rotación De Cartera = 360/Periodo de cobro

Periodo de Cobro = (Cartera por cobrar *360) / Total de Venta


11

Clientes No Gestionado.- Este indicador nos va a poner en conocimientos sobre las

cantidades de clientes que no se les están realizado la respectiva gestión para la

recuperación de la cartera.

Cartera Difícil.- Podremos conocer cuáles son los clientes más difíciles con un plazo

mayor a 90 días de vencimiento.

Diez Clientes Más Vencidos.- Se podrá sacar cuáles son los 10 clientes más

vencidos, con esto se podrá reconocer cuáles son para poder ejercer más presión

sobre ellos

Efectividad De La Cobranza.- Con este ratio nos proporcionará la efectividad que se

está teniendo a la hora de la recuperación de la cartera por lo que es muy importante

la revisión y seguimiento del mismo

Maduración De La Cartera.- Podemos tener con la información que nos brinda este

indicador a los clientes clasificados en cartea caliente, tibia y fría.

Cartera Caliente.- Cartera cuyo plazo no vence o está en un período de

hasta 30 días

DIEZ CLIENTES MÁS VENCIDOS

1.- Cliente 6.- Cliente 2.- Cliente 7.- Cliente 3.- Cliente 8.- Cliente 4.- Cliente 9.- Cliente 5.- Cliente 10.- Cliente

Efectividad De La Cobranza = 365 / Rotación de Cartera

CARTERA DIFÍCIL = Clientes Vencidos mayor 90 Días

Total Cartera No Gestionada = Cartera Total – Total Recuperado – Total Compromisos


12

Carter Tibia.- Cuando su período de vencimiento está sobre los 60 días.

Cartera Fría.- Cuando el período de vencimiento está sobre los 120 días.

Gráfico 1 Indicadores de Cartera

Fuente: (Urban, 2016) Elaborado por: Welington Urban Velasco

Recuperación Semanal.- Con este ratio podremos saber los montos de

recuperación en la semana actual.

Evolución Semanal.- Se podrá medir cuánto va progresando la recuperación de la

cartera de crédito semana a semana.

Evaluación De La Recuperación Semanal.- Este indicador ayudará a la evolución

del gestor de cobranzas ya que por medio de este ratio se podrá visualizar si la

persona encargada de la recuperación de la cartera llegó o no a su meta de

recuperación semanal.

cartera

CALIENTE

TIBIA

FRIA

RECUPERACIÓN SEMANAL = Total Recuperado Semana Anterior – Total Recuperado Semana Actual

Evolución Semanal = Recuperación semanal actual / Recuperación semana anterior


13

2.6 Definición De Inteligencia De Negocios O Business Intelligence

Se define como BI o ( Businness Inteligence) a un conjunto de herramientas

enfocada a la administración y creación de conocimientos mediante el análisis de

los datos, también se lo podría definir como un proceso iterativo para el análisis de

información normalmente guardado en un Datawarehouse para descubrir patrones

a partir de los cuales se generan ideas y conclusiones para mejorar la toma de

decisiones en la organización afectando a diferentes áreas tales como clientes,

proveedores, competencia etc.

Además de ser una excelente alternativa tecnológica para la administración de

negocios ya que tiene diferentes aspectos tales como la extracción, depuración y

diseños de estructuras de datos ejemplos las dimensiones, modelos especiales de

almacenamiento estos conocidos como Datawarehouse.

Por estas razones se podría concluir que las aplicaciones de inteligencia de

negocios o Business Intelligence (BI) son herramientas que ayudan a la toma de

decisiones, permiten en tiempo real, acceso interactivo, análisis y manipulación de

información crítica para la organización. Estas aplicaciones proporcionan a los

usuarios un mayor entendimiento que les permite identificar las oportunidades y los

problemas de los negocios. Los usuarios son capaces de acceder y apalancar una

vasta cantidad de información, analizar sus relaciones y entender las tendencias que

últimamente están apoyando las decisiones de los negocios. Estas herramientas

previenen una potencial pérdida de conocimiento dentro de la organización que

resulta de una acumulación masiva de información que no es fácil de leer o de usar.

Los datos obtenidos deberán ser reportados, analizados y distribuidos a las

personas adecuadas en el momento adecuado en el formato correcto ejemplo Excel,

pdf .

Recuperación Semanal = Monto Recuperado / Metas de Recuperación


14

2.6.1 Importancia De Una Solución De Inteligencia De Negocios

La tecnología va avanzando día a día y los líderes de las empresas deciden

automatizar recursos, los sistemas se van volviendo más sofisticados para ayudar a

las organizaciones a cumplir con las actividades diarias, estos sistemas van

guardando los registros años tras años.

En el mercado actual existen varios tipos de aplicaciones especializadas en

diferentes ámbitos ejemplo: sistemas contables, de inventarios y más el

inconveniente al tener una gama variada de aplicaciones con los que se lleva el

control de las diferentes operaciones de la empresa es a la hora de la toma de

decisiones ya que van a existir.

Datos no centralizados

Datos no integrados

Complejidad en los reportes

Análisis manual de la información

Datos ignorados

Aun teniendo un solo sistema en toda la organización siempre puede haber el

problema de los datos ignorados y el análisis manual de la información.

Los datos son unos de los mayores activos que poseen las empresas ya hay

se encuentra registrada la lógica del negocio y el historial de transacciones sin

embargo no son explotados en su gran totalidad ya que solo se los sabe utilizar para

la generación de reportes semanales, mensuales, anuales.

Hay que considerar que en la actualidad las empresas están luchando contra

un mercado globalizado donde la competencia es cada vez más dura por las

facilidades que brindan los diferentes medios de comunicación, por las alianzas

estrategias que forman las grandes organizaciones y saben que para poder

destacarse necesitan tener una ventaja competitiva que marque la diferencia entre

su empresa y el resto de competidores.


15

2.6.2 Proceso De Un Sistema De Inteligencia De Negocios

1) Planeación.- Esta es la primera fase del proyecto en la cual se debe de adquirir

toda la información por parte de los usuarios tratando de tener conocimiento de las

distintas necesidades de los mismos, y la vez ayudarlos a que realicen las distintas

preguntas que ayudarán alcanzar nuestro objetivo.

2) Recopilación De La Data.- En esta fase se realizará la extracción de la información

de las distintas fuentes de datos.

3) Procesamiento.- En esta fase del proyecto se realiza la carga de los datos creando

una base completamente nueva donde se consolida la información.

4) Análisis.- En esta fase se ya se pude trabajar sobre los datos extraídos e

integrados por medio de las herramientas que nos ofrece la inteligencia de negocios

para posteriormente realizar los respectivos reportes

5) Difusión.- Ya es esta etapa se puede realizar la respectiva entrega de los reportes

o la información para que los respectivos usuarios puedan manipular l data de la

manera mejor se les adecue.

2.6.3 Elementos De Un Sistema De Inteligencia De Negocios

Fuente de datos para el negocio.- Son las diferentes bases de datos, archivos,

servicios de datos externos, reportes, análisis publicados y cualquier información que

le sea útil a la organización durante su proceso de análisis para tomar decisiones.

El modelo de datos para el análisis.- Los datos almacenados en el Data

Warehouse se los lleva a herramientas que los procesaran para enriquecerlos

(agregar más funcionalidades) y para pre calcular los posibles valores que surjan de

las diferentes combinaciones que un usuario pudiera realizar cuando analice dichos

datos. Dependiendo de las herramientas usadas el modelo de datos puede ser

multidimensional o tabular.

Reportes.- Son las interfaces que los usuarios utilizan para interactuar con los

datos procesados dentro de un modelo. Hay usuarios que les gusta revisar datos en

un formato ya definido y estático que les muestra los datos que necesitan para tomar

sus decisiones, hay otros usuarios que les gusta armar sus propios reportes porque

tienen la libertad de cambiar los gráficos y los formatos en que se muestra la


16

información. Los 2 tipos de reportes son válidos y útiles mientras los usuarios puedan

trabajar con ellos y les ayuden en sus decisiones.

Herramientas de Análisis Dinámicos.- Hay usuarios que necesitan analizar la

información de diferentes perspectivas, haciendo diversas combinaciones que le

permitan encontrar más fundamentos para las decisiones que van a tomar, para este

tipo de usuarios se deben utilizar herramientas que les permitan tener una interacción

dinámica con el modelo de datos implementado.

2.7 Datawarehouse

El datawarehouse o repositorio de datos es una base datos que contiene

información de manera integrada, no volátiles y estable para el respectivo análisis de

los mismos, el datawerehose es alimentado de los datos operacionales mediante la

herramienta ETL (EXTRAC, TRANSFORM, LOAD).

EXTRAC.- Proviene del proceso de extracción de la Información de los

sistemas operacionales por ejemplo de bases de datos, ficheros planos u hojas

impresas, de otro software etc.

TRANSFORMATION.- Es el proceso mediante el cual se realiza la

transformación de los datos de un origen fuente al destino definido en el

datawarehouse ya que en el mismos se puede transponer datos numéricos , pasar

de minúsculas a mayúsculas , componer un texto a partir de otros , modificaciones

en los formatos de las fechas.

LOAD.- En Esta etapa hace referencia a la carga de la data ya en el formato

requerido hacia el datawarehouse.

2.7.1 Estructura De Un Datawarehouse

El Datawarehouse se encuentra estructurado por varios tipos de acuerdo a los

niveles de los datos entre ellos tenemos:

1.- Detalle de datos actuales.- Estos requieren de un acceso sencillo y veloz,

la información la más actual por lo que la administración es más compleja.


17

2.-Delle de datos Históricos.- Este tipo de datos como su nombre lo indica

contienen los datos más antiguos de la organización por lo que sus consulta

no son muy frecuentes.

3.- Datos Ligeramente resumidos.- Son aquellos datos que contienen un bajo

nivel de detalle y se agrupan bajo una condición establecida de análisis.

4.- Datos Altamente resumidos.- Tienen un fácil acceso y resumen aún más

los datos ligeramente resumidos.

5.- Metadatos.- Los metadatos es decir datos sobre los datos, los metadatos

permiten simplificar y automatizar la obtecion de la información y que estos

permiten saber la periodicidad y la fiabilidad.

2.7.2 Características Del Datawarehouse

1.- TEMATICO (ORIENTADO AL NEGOCIO).- La información debe estar

orientada de acuerdo al giro del negocio, por eso es necesario que cuando

se realiza la extracción de la información sea desde un entorno

operacional y organizar los datos por temas todos los datos de los clientes

pueden ser consolidados en una tabla cliente y así las peticiones de

referentes a los clientes será más fácil de responder.

2.- ITEGRADO.- La información de en el datawarehouse debe estar integrada

de una manera consistente, por lo que se debe eliminar toda clase de

inconciencia generada en los sistemas operacionales.

3.- HISTORICO.- La información que se maneja en el datawerehose es para

ser leída mas no modificada por lo que con la última información que se le

cargo será la más actual , no es como en caso de los sistemas

operacionales que ellos si manejan información actualizada al instante.

4.- NO VOLATIL.- En el datawarehouse solo se manejan dos estados la

extracción de la información y el manejo de misma por lo que no es

necesario llevar algún sistema de control


18

2.8 Cubos Olap

El término OLAP fue presentado en 1993 por Edgar F. Codd, de la compañía

EF Codd & Associates, para Codd, OLAP es un tipo de procesamiento de datos que

se caracteriza, entre otras cosas, por permitir el análisis multidimensional.

Es un cubo multidimensional o hipervínculo que está compuesto por hechos

numéricos llamados medidas que se clasifican por dimensiones que están

estructurados para brindar respuestas rápidas a preguntas complejas, estos cubos

se pueden extender al número de dimensiones que se desee o se disponga, el cubo

de metadatos es creado a partir de un esquema de estrella o copo de nieve, las

medida se las vas obtener a partir de las tablas de hechos.

2.8.1 Características De Los Cubos Olap

Ayuda a realizar un análisis de grandes volúmenes de información.

Permite que los distintos usuarios obtengan la información en diversos modelos

de presentación ya se por medio de tablas, reportes elaborados, gráficos o a la vez

información para el usuario mismo la trabaje ayudando a que el usuario mantenga la

información de una manera organizada.

Permite definir dimensiones sin límites y a su vez permite el análisis de la

misma mediante la creación de jerarquías.

Los cubos OLAP son generados mediantes esquemas del datawarehouse , las

dimensiones definen dominios y los miembros de las dimensiones forman las

jerarquías.

2.9 Esquemas Para El Uso De Cubos Olap.

Los modelos de las bases de datos son ideas lógicas utilizadas para

representar estructuras lógicas de las bases de datos es decir nos va ayudar a

plasmar los datos y visualizarlos de una manera global y grafica entre los modelos

de datos tenemos según el libro procesamiento de las bases de datos para realizar

los cubos olap se utilizan las siguientes. (Angel Cobos)


19

2.9.1 Esquema Estrella

En este esquema tipo estrella solo se maneja una sola tabla de hecho, la cual

contiene las medidas para poder realizar los diferentes análisis de los datos, la tabla

de hecho está rodeada de las tablas de dimensiones asemejando a una estrella la

ventaja que posee este esquema es la simplicidad y velocidad con la que se puede

manejar la información.

Cabe indicar que las tablas de dimensiones están compuestas por la clave

primaria y la tabla de hecho está compuesta por las claves de las tablas dimensiones.

Características

El diseño es fácil de modificar

Esta de fácil uso a la hora de la manipulación de los datos

Facilita la interacción con herramienta de Análisis

2.9.2 Esquema Copo De Nieve

Este esquema lo que busca simplificar las operación de selección de datos sin

que exista redundancia, este modelo lo que busca es otorgar un esquema que

sustente los requerimientos del diseño a pesar que posee una mayor complejidad,

hace una mejor utilización de espacio, se pueden desarrollar clases de jerarquías

fuera de las dimensiones no es recomendable en caso de que se desee rapidez en

las respuestas.

Características

Usan una estructura compleja

Existen muchas uniones o relaciones entre tablas

Como se trabaja con varias dimensiones y las mismas con múltiples

jerarquías, se creará un número considerable de tablas

Permite desarrollar clases de jerarquía fuera de las talas de dimensiones

con esto permitiendo analizar de lo general a lo mas detallado y

viceversa.


20

2.10 Cuadros De Mandos

Los cuadros de mantos nos permiten ir midiendo el funcionamiento de la

empresa mediante los KPI (KEY PERFORMACE INDICATORS) y de esta manera

se obtiene una mejor visión si se está llegando a las respectivas metas propuestas

para poder tomar mejor las respectivas decisiones.

Entre los cuadros de mando tenemos los siguientes indicadores

SELECTIVOS.- Se centran en indicadores importantes descartando los de menos

relevancia.INFORMATIVOS.- Permite concluir rápida la información

asociada.OPOTUNOS.- Con estos se refiere a la disponibilidad de la información

en los momentos deseados.

ACEPTADOS.- Los indicadores deben ser útiles y aceptados por los miembros de

la organización.

SENCILLOS.- se los debe realizar de tal manera que resulten explicativos.

2.11 Pasos A Seguir Para La Elaboración De Solución Bi

Pasos para la Elaboración de una so solución de BI Elaborado por : (Urban, 2016)


21

2.11.1 Determinación De Los Requerimientos

Los requerimientos a los cuales vas solventar las solución de inteligencia de

negocios (BI) esta determinados por las personas encargan de realizar la tomas de

decisiones en los negocios que ellos representan, se debe realizar una lista de los

informes para solventar las necesidades de los mismos, teniendo una definición

bien clara y concisa sobre lo que se desea medir, por lo que se debe mencionar las

diferentes observaciones y no suponer nada , tomando en cuenta la granularidad en

los informes, ejemplos si se va a medir como año , mensual, semanal o en el caso

de las ventas que puede ser por región , país , continente o a su vez por mes por

trimestre por . Esta fase de la definición de los requerimientos se considera una de

las fases más fundamentales por lo que primero hay que definir las necesidades

2.11.2 Definición De Necesidades

1.- Hay que determinar cuáles son las necesidades que llevaron a optar por

una solución de inteligencia de negocios, cuáles serían los diferentes problemas con

la información que puede ser por integridad o se necesita acceder de una manera

más sencilla a la información o no se puede gestionar bien la información ya que no

es posible manejarla.

2.- Cuando ya se tiene bien analizada cual es la necesidad principal que lleva

a la empresa a tomar la decisión de tener una solución de inteligencia de negocios

hay que proceder analizar el resto de las necesidades existentes ya que uno de los

errores de muchas aplicaciones de BI está en que no se le presta la atención

necesaria a las otras necesidades del negocio, podríamos tener que nuestra

necesidad principal este acompañada de problemas de acceso y de visualización,

habría que solucionar esta necesidad del negocio ya de después habría problemas

a la hora de presentar los reportes necesarios en este caso mediante el reporting

service

3.- Es necesario establecer al alcance que va a tener la solución que se desea

implementar, es decir el ay que definir si se trata de un único departamento afectado

ya que puede estar afectando a varias áreas , la importancia de tomar en cuenta

estos punto es que aunque el proyecto sea un éxito para el área en cuestión su

validez en el futuro sea nulas por que no va tener capacidad para expandirse en a

la totalidad de la organización , cabe mencionar que todo proyecto de BI tiene que


22

tener dos capacidades de que son que es la capacidad de servir para cualquier otra

área de la empresa y la escalabilidad que quiere decir que tiene que ser validad para

cubrir las necesidades globales con esto se va a promover que el proyecto no nazca

y muera en el departamento sin que lo pueda ser aprovechado por la organización.

(Juan Carlos Garcia Salazar, 2013)

2.11.3 Determinación De Las Características De La Organización

Unos de los objetivos que posee un proyecto de Inteligencia de Negocios es

formar la base para que se puedan realizar toma de decisiones, el mismo depende

muchos elementos internos del negocio por lo que se considera que se debe de

analizar los siguientes.

1.- Como se toman las decisiones en el negocio se debe adecuar el sistema a

la realidad del negocio ya sea esta la actual o se prevé un plazo razonable.

2.- Definición de responsabilidades

3.- Planificación de un elemento básico que influirá en el modelo de gestión a

construir y se deberá valorar desde el inicio del proyecto (Juan Carlos Garcia

Salazar, 2013)

2.11.4 Características De Los Usuarios

Se estima que antes de la elaboración del proyecto se debe de considerar los

siguientes puntos

1.- Como van a ser los usuarios finales, debe tener una información clara de

cómo son los usuarios finales, si analizan la información suministrada sus hábitos,

sus limitaciones ya que con estos datos sabemos si el proyecto mantendría la

situación de partida o hay que modificarle algunos aspectos.

2.- Hay que tomar en consideración si el proyecto va a afectar a toda

organización o parte de la misma y como va a condicionar su implantación, analizar

las limitaciones que fuera del área pudieran existir


23

3.- Hay que tomar en consideración el perfil del área de sistemas ya que en un

proyecto de inteligencia de negocio hay que trasladar información al usuario final

por lo que hay labores de preparación de formato análisis de los mismos, para evitar

tener inconvenientes en un futuro debe existir un mutuo acuerdo entre las dos partes

para ver cómo va a funcionar el futuro modelo. (Juan Carlos Garcia Salazar, 2013)

2.11.5 Selección De Tecnología

En los proyectos de Inteligencia de negocios (BI) la selección de la tecnología

debe realizase a una fase temprana del proyecto ya que dado que condicionará lo

que se pueda hacer y cómo se pueda hacer.

Se deberá analizar que tecnología cubre las funcionalmente de nuestras

necesidades y que tecnología se puede soportar la organización, una vez ya

analizada la información y tomada la decisión sobre cuál es la tecnología más propia

se deberá proceder a la definición de las funcionabilidades que se va a necesitar la

realización del proyecto son:

Funcionabilidad: Reportes,

Detalle de la Funcionabilidad: Informes de detalles que incluyan gráficos

Datos de Orígenes: Cubos Multidimensionales y tablas relacionadas

Realización: Usuarios

Utilización: Usuarios Final

En nuestro proyecto vamos a utilizar SQL SERVER BI ya que es un gestor de base

de datos que según nos indica en la página de Microosoft nos ofrece las siguientes

funcionabilidades.

a.- Exploración y visualización rápida de los datos : Para la exploración y

visualización de los datos no ofrece la herramienta del Power View basado en el

power pivot que permitirá a los usuarios obtener información de la data desde

cualquier origen incluyendo la BIG DATA con herramientas conocidas como el Excel.

b.- Análisis de Alto rendimiento: presenta un moto de análisis en memoria con lo cual

hace que la funcionabilidad en memoria se integre justo al el motor de análisis para

la mayor facilidad y flexibilidad.


24

c.- Datos veraces y coherentes: por medio de modelos semánticos de BI se pueden

controlar y administrar mejor la data, ya que presentan una mejor vista de datos

coherentes de diversos orígenes mejoras en el SQL INTEGRATION SERVICE.

d.- Calidad de datos solidas: se mejora la calidad de los datos al hacer usos de

conocimiento como puede ser mediante una matriz de conocimiento mediante el

DATA QUIALITY SERVICE .

e.- Disponibilidad, seguridad y administración de datos Básica: Como la edición de

Business Intelligence incluye la funcionabilidad de SQL SERVER ESTÁNDAR para

las aplicaciones departamentales (Juan Carlos Garcia Salazar, 2013)

2.11.6 Planificación Del Proyecto

Para la elaboración de cualquier proyecto que se lleve a cabo es necesario

organizar con tiempo, se debe tomar en cuenta lo que se va a realizar y que nomas

va a estar implicado en la realización del mismo en nuestro caso para la elaboración

del proyecto debemos tomar en cuenta las carteras otorgadas a crédito o cuentas

por cobrar, ventas, vendedores y un sin número de parámetros.

Hay que tomar en cuenta que para la realización del proyecto, como se va a

obtener la data, cuales son los diferentes puntos de donde va a salir la información.

Creación de una matriz e conocimiento utilizando la herramienta de SQL DATA

TOOL utilizaremos el DATA QUALITY SERVICE mediante el cual se realizar a

limpiar la data, abra que tomar en cuenta que se necesitará a ayuda de una de las

personas encargadas del negocio ya que en caso de haber una inconsistencia en la

data poder preguntar por qué dato puede ser remplazado ya que no se puede poner

arbitrariamente información que después nos valla a ocasionar inconvenientes a la

hora de presentar nuestro proyecto.

Una vez obtenida la data limpia la misma deberá ser pasada a nuestro proceso

de ETL que es un proceso mediante el cual se organiza el flujo de datos

reformateándolos limpiándolos y para cargarlos a nuestra data mar o nuestra bodega

de datos para esto vamos a utilizar otra herramienta del SQL que es el


25

INTEGRATION SERVICE mediante esta herramienta se podrán realizar diversas

transformaciones de acuerdo a como lo requiere la persona encargada.

Después de haber sido pasada la data a la bodega de datos se deber ser

analizada mediante la realización de los cubos de información esto se lo realizará

utilizando otra herramienta del SQL como es el ANALISIS SERVICE aquí se

procesarán los cubos OLAB y se podrán realizar los diferentes cálculos.

Ya obtenidos los cubos de datos ya podemos realizar los reportes mediante el

REPORTING SERVICE que es una herramienta de SQL con la cual se manejarán

los reportes que pida la persona encargada del negocio. (Juan Carlos Garcia

Salazar, 2013)


26

CAPITULO III

3. Metodología de la Investigación

En este proyecto de estudio técnico de asistencia administrativa se procederá

a la aplicación de dos tipos de investigación, estos son de campo y descriptiva, y

la metodología de HEFESTOS que se utiliza para la elaboración de los proyectos

de Inteligencia de Negocios.

3.2 Tipos de Investigación

3.2.1 De Campo

Se utilizará este método de investigación porque se va a realizar las respectivas

encuestas a las diferentes empresas dedicadas a la comercialización de línea blanca

para poder tomar los diferentes parámetros que ayudan a la elaboración de los

indicadores crediticios.

3.3 Métodos de Investigación

3.3.1 Encuesta

Para este tema de estudio se procedió a tomar una muestra de 20 empresas

en la parroquia Pascuales comprendida desde es el Km 29.5 de Vía Daule hasta los

sectores de Bastión y Mucho Lote, para lo cual se detallan los respetivos análisis,

gráficas e interpretaciones de las mismas.

La cuál constará de 12 preguntas las mismas que tienen como objetivo medir

la aceptación al sugerir una aplicación informática que les indique el comportamiento

de sus carteras de crédito, identificar cuáles son los porcentajes de representaciones

de conocimiento de indicadores de gestión de cobros además de saber los tipos de

clientes que frecuentemente se topan y conocer cómo son los movimientos de

carteras de este tipo de microempresas.

Muestreo

El muestreo está basado en información de la revista EKOS NEGOCIOS en la

cual menciona que en el año 2014 las empresas dedicadas a la comercialización

de electrodomésticos de Line Blanca en Ecuador eran 220 y según dato obtenido


27

en la página del INEC el 19 % pertenecen a Guayaquil el 19 % equivalen a 42

empresas de las cuales se escogió una muestra de 20 empresas.

3.4 Procesamiento de Datos

3.3.1 Pregunta 1

1.- Cuál de los siguientes casos tiene mayor frecuencia cuando otorga crédito directo

a sus clientes.

Tabla 2 Tipos de Clientes

DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación

TOTALIZADOR CON MUESTRA DE 40 20 105%

Deudores intencionales. 1 5%

Deudores que quieren cancelar pero tienen otras deudas. 7 35%

Deudores desorganizados con los documentos de pagos. 3 15%

Deudores reclamos de productos. 0 0%

Deudores que no pagan por que no asumen sus compromisos.

1 5%

Deudores olvidadizos de las fecha de pago. 8 40%

Fuente: Encuesta a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)

Gráfico 2 “Tipos de Cliente”

Fuente: Encuesta a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: Christopher Urban

5%

35%

15%

0%

5%

40%

Pregunta 1 -Encuesta

Deudores intencionales.

Deudores que quieren cancelar perotienen otras deudas.

Deudores desorganizados con losdocumentos de pagos.

Deudores reclamos de productos.

Deudores que no pagan por que noasumen sus compromisos.

Deudores olvidadizos de las fecha depago.


28

Interpretación pregunta 1

Es esta representación se observa que la mayor razón por la que los clientes se encuentran en mora o

caen en mora es porque se han olvidado de su próxima fechas de pago ya que tenemos u índice de un

45% de los mismo y un 35 % de los que no quieren cancelar pero tiene otras deudas por lo que se hace

indispensable que las personas que realizan la recuperación de la cartera envíen los recordatorios

necesarios antes que llegue la fecha máxima de pago para evitar que su cliente caiga en mora.

3.3.2 Pregunta 2

Tabla 3: “Precalificación de Clientes”


TOTALIZADOR 20 100%

Sí 20 100%

NO 0 0%

A VECES 0 0%


Gráfico 3: Precalificación de Clientes

Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos Elaborado por: (Urban, 2016)


Según los datos obtenidos en esta encuesta el 100 % de estas microempresas

dedicadas a la venta de electrodoméstico de línea blanca realizan un análisis

100%

0% 0%

Pregunta -2- Encuesta

Sí NO A VECES

2.- Se está realizando una precalificación del futuro cliente cuando se va a otorgar

el crédito.


29

crediticio a la hora de otorgar un crédito. Se podría concluir que están en lo correcto

ya que no sería viable otorgar un crédito sin antes realizar una pequeña

precalificación a los futuros clientes.

Ya que si se realiza un buen análisis crediticio es menos probable tener

inconveniente con las cuentas por cobrar a la hora de realizar la gestión de

recuperación de la misma.

3.3.3 Pregunta 3

3.- Utilizan un Plan estratégico para la recuperación de la cartera a crédito vencida y por vencer. Tabla 4: “Plan Estratégico para la recuperación de cartera”


TOTALIZADOR 20 100%

Siempre 2 10%

Casi siempre 8 40%

Muchas veces 6 30%

Nunca 4 20%

Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)

Gráfico 4: Plan estratégico para la recuperación de cartera

Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos Elaborado por: Christopher Urban


Se puede interpretar que a la hora revisar los resultados obtenidos mediante la

encuesta que la mayoría de las microempresas que están siendo objeto de estudio

indicaron que casi siempre tienen una estrategia con un 40% a la hora de realizar la

10%

40%

30%

20%

Pregunta - 3 - Encuesta

Siempre

Casi siempre

Muchas veces

Nunca


30

recuperación de la cartera es decir no siempre la tienen se podría concluir que sería

por esta razón es que tienen esos márgenes de pérdida ya que la mayoría de las

veces no poseen una estrategia de cobranzas efectiva.

3.3.4 Pregunta 4

4.-Cuál de las siguientes estrategias ha planeado para recuperar la cartera de

clientes

Tabla 5: “Estrategias de recuperación”

DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas %

Representación

TOTALIZADOR 20 100%

Llegar a un acuerdo de cuotas. 6 30%

Visitarlos en fechas próximas en que el cliente recibe los pagos. 1 5%

Explicarles las consecuencias de no pagar. 2 10%

Mencionarles que tienen un recargo por incumplimiento. 3 15%

Cambiar de cobradores. 0 0%

Hablar siempre con el encargado de la deuda. 7 35%

Hacerles sentir bien a los clientes deudores. 1 5%


Gráfico 5: Estrategia de recuperación


30%

5%

10%

15%0%

35%

5%Pregunta 4 - Encuesta

Llegar a un acuerdo de cuotas.

Visitarlos en fechas próximas en que elcliente recibe los pagos.Explicarles las consecuencias de no pagar.

Mencionarles que tienen un recargo porincumplimiento.Cambiar de cobradores.

Hablar siempre con el encargado de ladeuda.Hacerles sentir bien a los clientesdeudores.


31


En el análisis de los resultados de la pregunta dos se determina que un rango

del 35 % de las personas que realizan las cobranzas toman como estrategia de

recuperación hablar siempre con el encargado de la deuda, teniendo también un

gran porcentaje de aceptación las estrategias de mencionarles que tienen un recargo

por incumplimiento de hasta un 30 %; explicarles la consecuencias de no pagarles

hasta un 15 % en conclusión a estos datos obtenidos se puede destacar que la

opción mayormente aplicable a la hora de realizar la cobranzas es la de hablar

siempre con el responsable de la deuda

3.3.5 Pregunta 5

5.- Cual de las siguientes opciones utiliza para llevar un mejor control de cartera de

crédito.

Tabla 6: “Uso de Sistemas”


TOTALIZADOR CON MUESTRA DE 40 20 100%

Sistema Informático 12 60%

Control de seguimientos manuales 0 0%

Archivos Excel 8 40%


Gráfico 6 Pregunta 5 de la Encuesta


60%

0%

40%

Pregunta 5- Encuesta

Sistema Informático

Control de seguimientosmanuales

Archivos Excel


32


En cuanto a las herramientas que utilizan en estas microempresas que están

siendo objeto de estudio, para poder conocer sobre los movimientos de sus carteras

se pudo concluir que el 60 % de las microempresas utilizan un sistema informático

y que el 40 % archivos un EXCEL auto generable en el cual viene la cartera

actualizada.

3.3.6 Pregunta 6

6.- La herramienta que actualmente utiliza ayuda en la obtención de indicadores

necesarios para saber si su cartera se encuentra saludable.

Tabla 7: “Generación de Indicadores


TOTALIZADOR 20 100%

Mucho 6 30%

Poco 10 50%

Nada 4 20%


Gráfico 7:”Generacion de indicadores”

Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos

30%

50%

20%

Pregunta 6 - Encuesta

Mucho

Poco

Nada


33

Elaborado por: (Urban, 2016)


Según análisis realizado se define que los sistemas que están utilizando las

microempresas que se están estudiando, no son muy eficaces a la hora de mostrar

indicadores, más bien sirven para el registro de pagos y llevar actualizada la cartera

ya que un 65 % de la muestra confirmó que su sistema le da poca información como

para saber si su cartera está saludable y un 25 % considera que su sistema no le

muestra dicha información.

3.3.7 Pregunta 7

7.- Consideraría el uso de un sistema informático que le presente indicadores para

llevar el control de la cartea.

Tabla 8: “Control de Cartera”


TOTALIZADOR 20 100%

Totalmente de acuerdo 5 25%

De acuerdo 12 60%

Indeciso 2 10%

En desacuerdo 1 5%

Totalmente en desacuerdo 0 0%


Gráfico 8:”Control de Cartera”


25%

60%

10%

5%

0% Pregunta 7 - Encuesta

Totalmente de acuerdo

De acuerdo

Indeciso

En desacuerdo

Totalmente endesacuerdo


34


Según los resultados obtenidos demuestran que tiene una gran acogida la

creación de un sistema el cual presente indicadores de gestión de cobranzas para

las microempresas ya que se obtuvo un índice de aceptación de 85 % a la hora de

proponer un sistema que presente los indicadores de gestión de cobranzas; dividida

en un 60 % de acuerdo y un 25% totalmente de acuerdo.

3.3.8 Pregunta 8

8.- Conoce usted sobre los principales indicadores de movimiento de cartera de

crédito.

Tabla 9: “Conocimiento de Indicadores”


TOTALIZADOR 20 100%

Mucho 3 15%

Poco 10 50%

Nada 7 35%


Gráfico 9:”Conocimiento de indicadores”


15%

50%

35%


Mucho

Poco

Nada


35

Interpretación pregunta 8 Según resultados obtenidos en la encuesta realizada a las empresas Pymes

dedicadas a la comercialización de electrodoméstico en el sector de Pascuales se

puede concluir que hay un conocimiento parcial en cuento a los indicadores de

gestión de cobranzas y que un 50% de la muestra que considera que tiene poco

conocimiento sobre los análisis de cartera en base a indicadores de gestión y un 35

% que desconoce sobre los indicadores.

3.3.9 Pregunta 9

9.- Conoce sobre la herramienta de Inteligencia de Negocios.

Tabla 10: “Conocimientos del BI”


TOTALIZADOR 20 100%

Mucho 0 0%

Poco 15 75%

Nada 5 25%


Gráfico 10: ”Conocimiento del BI”


Interpretación 9

Se nos puede mostrar que un porcentaje elevado de las personas que están

siendo objeto de nuestras encuestas nos indican que tienen poco conocimiento sobre

0%

75%

25%


Mucho

Poco

Nada


36

las herramientas de Inteligencia de Negocios, para el proyecto va ayudar tanto a

brindar más conocimiento como una manera de cómo funciona la aplicación de SQL.

3.3.10 Pregunta 10

10.- Usaría una herramienta de Inteligencia de Negocios

Tabla 11: “Uso de herramienta BI”


TOTALIZADOR 20 100%

Totalmente de acuerdo 2 10%

De acuerdo 10 50%

Indeciso 7 35%

En desacuerdo 1 5%

Totalmente en desacuerdo 0 0%

Gráfico 11:”Uso de Herramienta BI”


Gráfico 11: ”Uso de Herramienta BI”



Según encuestas realizadas en nuestra investigación nos podemos dar cuenta

de que el índice de aceptación de una herramienta de inteligencia de negocios con

10%

50%

35%

5%

0%


Totalmente deacuerdoDe acuerdo

Indeciso

En desacuerdo

Totalmente endesacuerdo


37

la que se pueda representar de una manera más eficiente los datos de cómo va la

cartera de crédito es del 50% para arriba.

3.3.11 Pregunta 11

11.- En su empresa tiene un departamento encargado a la recuperación de la cartera

Tabla 12: “Recuperación de Cartera”


TOTALIZADOR 20 100%

SI 4 20%

NO 16 80%


Gráfico 12: ”Recuperaciòn de Cartera”



Según los datos obtenidos en la encuesta realizada reflejan que el 80 % de esta

microempresas que están siendo objeto de estudio no cuentan con un Departamento

de Cobranzas , se pudo observar que en su gran mayoría no son el Departamento

de Cobranzas sino que el mismo vendedor o muchas veces el encargado del local

es el que se dedica a realizar la recuperación de las carteras de créditos vencidas ,

por lo que se puede sugerir la creación de Departamentos de Cobranzas o poner a

una persona a realizar la gestión de recuperación .

95%

5%


1

2


38

3.3.12 Pregunta 12

12.- En que porcentaje cree usted que le ayudaría una herramienta de Inteligencia

de Negocios a su empresa

Tabla 13: “Porcentaje de aportación de Herramientas BI”


TOTALIZADOR 20 100%

0% - 1% 0 0%

10% - 30% 3 15%

31% - 50% 11 55%

51% - 100% 6 30%


Gráfico 13:”Porcentajes de aportación herramientas BI”



Se puede apreciar que los indicadores porcentuales nos indican que as

personas a quienes se les encuestado teniendo un poco conocimiento sobre las

aplicaciones de inteligencia de Negocios estiman en un porcentaje elevado que esta

aplicación las pueda ayudar en cuanto a mejoras en su cartera.

0%

15%

55%

30%


0% - 1%

10% - 30%

31% - 50%

51% - 100%


39

CAPITULO IV

4.1 La Propuesta

Por medio de la siguiente propuesta se trata de dar a las empresas de venta de

electrodomésticos de línea blanca una solución de inteligencia de negocios

demostrando las cualidades y beneficios que nos puede brindar la misma a la hora

de la manipulación de grandes cantidades de data y obteniendo resultados muy

satisfactorios y a la brevedad de caso.

4.2 Titulo de la Propuesta

“Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos Olap

para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.

4.3 Justificación de la Propuesta

Es muy importante para las empresas que manejan cartera de crédito la

utilización de una aplicación cuyas características permitan , llevar un control del

estado de las carteras a través de indicadores , además de poder actualizar las

cuentas de cada uno de los clientes, generar las carteras en cuanto el usuario así

lo requiera, por lo que el proyecto que se está proponiendo se basa

fundamentalmente en una aplicación informática de inteligencia de negocios que

nos presentará varios detalles sobre las carteras de crédito .

El uso de esta aplicación permitirá a las empresas dedicadas a la

comercialización de línea blanca tener un mejor control de las ventas que se realizan

con el fin de llevar a cabo una cobranza efectiva, mejorar estrategias de ventas,

tomar la mejor decisión sobre las estrategia de cobranzas y permitirles llevar un

mejor control en la recuperación de la cartera. Si es un cliente recurrente se podrá

crear una cultura de pago en el mismos, además que por medio de la misma se podrá

saber el movimiento de la cartera, además de realizar una mejor recuperación de las

cuentas por cobrar del crédito otorgados por las Pymes en el sector de Pascuales en

la ciudad de Guayaquil lo que les permitirá a las empresas que puedan recuperar la

cartera de crédito.


40

4.4 Características de la Propuesta

Ayudará a encontrar una ventaja competitiva que necesitan, porque permite

obtener información estadísticas de la organización para poder tomar mejores

decisiones basadas en hechos reales y no solos estar confiados en el instinto y la

experiencia de los gerentes que están a cargo del negocio.

Se va a poder analizar la información para poder relacionar datos de manera

automatizada y de forma dinámica, dándole la libertad al tomador de decisiones de

poder ver y combinar los datos como él lo desee, rompiendo de esta forma las

limitaciones de los reportes que tradicionalmente se utilizan.

Proporcionará una herramienta para realizar predicciones basadas en el

comportamiento histórico de la organización, poder detectar fraudes, realizar

segmentaciones más efectivas de los clientes, identificar las variables principales

que ayudarán en la toma de decisiones, entre otros.

La Inteligencia de Negocio nos permite integrar los datos dispersos en

diferentes aplicaciones y fuentes de datos, facilita la generación de reportes,

considera más datos para la toma de decisiones, automatiza los procesos de análisis

de datos y nos ayuda a mantener los datos históricos almacenados en una estructura

óptima y disponible para consultas.

También permite.

Convertir los datos en información por medio de análisis de la misma

Facilidad en la manipulación de la data

Accesibilidad a la data

Facilidad en la elaboración de los reportes

Aporta con la información que los soliciten para la toma de decisiones

Ofrece diferentes formatos a poder mostrar los informes necesarios


41

4.4.1 Ventajas

Ayuda a dar impulso al negocio

Permite mejorar la competitividad

Disponibilidad de la información en forma rápida y global

Facilita la toma de decisiones ya que podemos presentar los informes de manera

global o al detalle.

Rapidez de la creación de los informes

Se puede mostrar los informes de diversas maneras ya sean los datos organizados

en tablas, matrices, se puede expandir grupos, medidores, gráficos etc

Se pueden utilizar los informes para uso propio o a su vez se los puede publicar a

través de un servidor de informes como es el sharepoint

Solo se necesita definir el informe una sola vez y luego se los va a poder mostrar

en diferentes formatos ya sea Excel ,PDF, etc

Se pueden crear informes con un diseño libre para mejorar su entendimiento, los

informes no están regidos a parámetros se pueden generar informes desde orígenes

de datos compartidos

4.5 Requerimiento y Necesidades

Para realizar los respectivos reportes es necesario que la persona encargada

de realizar la solución de Inteligencia de Negocios tenga una entrevista con las

personas encargadas, o las que van a servir de usuarios de los reportes, en este

caso solo se va a necesitar la ayuda del jefe de crédito ya que el es la persona que

tiene que llevar el control de sus carteras tanto de Ventas como la de Cobranzas.

Para este ejemplo se tomó como prueba a una empresa llamada Eletroshoping

que es una microempresa dedicada a la venta de Electrodomésticos.

Al realizar la entrevista se llegó al acuerdo que necesitaban algunos reportes

los cuales se detallan a continuación.


42

Los Requerimientos Fueron:

Reportes de las Carteras.

Montos de Ventas por vendedor y evolución de cada uno.

Indicadores de las carteras.

Reporte de Ventas Anuales por vendedor

4.6 Hadware y Software

4.6.1 Hadware

En cuanto al Hadware que se debe tener los requerimientos mínimos son:

1 computadores

Con Discos de 500

Procesadores Core 2 Duo

Conexiòn a Internet

Unidad de rotecciòn Utps

4.6.2 SoftWare

Sistemas Operativos pueden ser desde Xp en Adelante

Sql Base de Datos

Complementos del SQL para BI

Office

Herramientas necesarias para la elaboración de la solución de inteligencia de negocios.

Los Requerimientos o lo que desea el usuario desea que la solución de inteligencia

de negocios necesite que se le brinde.


43

Especificación de las necesidades

La data en Archivos Excel

Como se va a utilizar el Sql se va a necesitar.

Data Quality Service

Integracion Service

Anàlisis Service

Reporting Service.

4.7 Flujo de Desarrollo Para la Elaboración de una Solución de BI.

En el flujo de desarrollo contiene los siguientes pasos: Primero.- Ingreso de la data la misma tiene que ser enviada a en formato Excel o archivo de texto plano. Segundo.- proceso de la data quality Service mediante el cual se procederá a la limpieza de la data. Tercero.- Obtención de la data limpia Cuarto.- Proceso de Integration Service mediante el cual se va a proceder a la carga de la data a nuestro repositorio de datos. Quinto.- Datawarehouse cargado Sexto.- Pasa al proceso del análisis de da data convirtiendo la misma en información mediante el Análisis Service. Séptimo.- Información lista para el reporte Octavo.- Reporting Service Noveno.- Condicional como desean la elaboración de los reportes Décimo.- FIN


44

Gráfico 14:”Flujo de Datos”


4.8 Caso De Uso Del Usuario

Las soluciones de Inteligencia de negocios por lo generar siempre va a ser

utilizada por los gerentes de las empresas para tenerla como guía para a la hora de

tomar una decisión y que esta sea la más acertada. En el caso de que se está

presentando va ser utilizada por dos usuarios que son el usuario de sistemas

(Usuario_1) y el jefe de crédito (Usuario_2).

Ingeniero de Sistemas

En el cual la persona encargada del área de sistemas va a realizar desde la

conexión a la base de datos por medio de su usuario y termina cuando pasa los

dataset o a su vez si el usuario desea que le pasen los reportes ya hechos

Persona de crédito .- Es el jefe de crédito, esta persona se va a encargar de la

recepción de los reportes por parte del usuario_1 para proceder con el respectivo

análisis y posteriormente tomar la mejor decisión que él crea conveniente.


45

Gráfico 15: ”Caso de Uso”


4.9 Modelo Entidad Relación

En este modelo de Entidad relación del cubo que se va a ejecutar solo

contamos con 6 tablas más adelante se encuentra detallado un diccionario de datos.

En el modelo que se va a utilizar hay 5 tablas de dimensiones que se van utilizar


46

para la generación de los distintos reportes y una tabla de hecho que va a servir para

la elaboración de las medidas, se está utilizando una modelo tipo estrella en la cual

la tabla de hecho se encuentra en el centro rodeada de las dimensiones.

Gráfico 16: ”Modelo Entidad Relación”



47

4.10 Detalle De Reportes

El proceso del desarrollo de la Aplicación se encuentra en el Anexo 1. Reporte1 Cartera por vendedor

En este reporte se muestra la cartera de clientes junto a los pagos realizados

como adicional se encuentra el nombre del vendedor al cual pertenece el cliente en

caso de necesitar ayuda en el área de cobranzas por parte de la persona que realizó

la venta.

Gráfico 17: “Cartera Por Vendedor”


Reporte de Vendedores de Ventas vs Cobranzas


48

En este reporte se muestran al detalle por vendedores de que cuanto ha sido

sus montos de ventas y cuál es su ratio de morosidad, se adiciono un cuadro

estadístico de las ventas y deuda de cada uno de los vendedores.

Gráfico 18: “Vendedores por Ventas y Cobranzas”


Ratios o Indicadores


49

En este reporte se muestran los datos sobre los indicadores que posee la cartera de crédito entre ellos ciclo de la cartera Efectividad de la cobranza, rotación ETC.

Gráfico 19: “Ratios de Morosidad”


Salida de Productos ( 2015-- 2016)


50

En este reporte se detallan cuáles son los productos que tuvieron mayor tránsito en Los años 2015 vs 2016. Año 2015

Figura 4: “Productos más vendidos año 2015”


Año 2016

Gráfico 20: “Productos más vendidos año 2016”


Reporte de Ventas Anuales por Vendedor.


51

En este reporte se presentan las ventas del año 2015 – 2016 por vendedor.

Figura 6: “Ventas Anuales por Vendedor”


4.11 Impacto Económico (Costo del Proyecto)

Costo de Materiales Utilizando SQL como Plataforma

Descripción Cantidad Costo Unitario Costo Total

Utilizando SQL 1 Core $ 9,842.94 $ 9,842.94

Ingeniero de Sistemas 1 $ 800 $ 8000

Computadores 1 $ 700 $ 700

TOTAL $ 11,342.94

Costo de Materiales Utilizando Pentaho como Plataforma (Gratuita)

Descripción Cantidad Costo Unitario Costo Total

Ingeniero de Sistemas 1 800 $ 800

Computadores 1 700 $ 700

Penthao $0

TOTAL $ 1.500


52

4.12 CONCLUSIÓN

En el Ambiente de la administración de un departamento de crédito y cobranzas es

de vital importancia para la toma de decisiones, manejar o tener a la mano la

información veraz y actualizada para poder tomar la mejor opción ya que este es un

departamento en el que se manejan las ventas y las cuentas por cobrar

permitiéndoles una mejor visualización.

Por lo que podemos concluir que una herramienta de Inteligencia de negocios es

importante para este tipo de departamentos ya que por medio de la persona

encargada de la toma de decisiones obtendrá datos de fiables y de una manera

óptima y así tendremos ventajas competitivas sobre otras organizaciones,

permitiéndoles una mejor visualización de sus carteras.

Se concluyó también que es necesario contar con una solución que permita

consolidar los datos que se encuentran dispersos en diferentes aplicaciones y de

esta manera realizar un solo gran repositorio de datos para los respectivos análisis

de información.

Se determinó mediante la entrevista cuales son los indicadores óptimos para el

departamento de Crédito los mismos que fueron implementados en la solución BI.

Se concluyó que a herramienta idónea para el desarrollo de la solución es Sql Server

con sus complementes: Data Quality Service, Integration Service, Anàlisis Service, y

los reporte mediantes Report Builder, entre otras.

Se concluye que mediante la implementación de una herramienta de BI en un

departamento de Crédito permitirá a los usuarios tener un control continuo sobre sus

carteras, tanto como de las ventas como de las cobranzas, proporcionando ventajas

competitivas ya que se podrá sacar ese valor escondido que tienen los datos y de

esta manera mejorar las estrategias para aumentar las ventas y reducir los índices

de morosidad.


53

4.13 RECOMENDACIONES

Definir una metodología para poder ampliar el proyecto y aplicarlo a diferentes áreas

de la empresa.

Considerar el objetivo de la aplicación de Inteligencia de negocios, es decir que

problema es el que quiere resolver, de manera puntual y específica para que la

solución de Inteligencia de negocios pueda brindar la información necesaria a las

personas indicadas.

Hay que definir el formato de los archivos en los cuales para que en el momento de

realizar la actualización solo cambie el archivo y no tener ninguna clase de

inconvenientes.

Tomar en cuenta el volumen de la información y la granularidad que debe llevar la

misma (que tan detallada debe estar la misma)

Para que la persona encargada de BI pueda entender la lógica del negocio es muy

importante que la misma tenga una estrecha relación con los usuarios, de esta

manera se tiene claro los puntos a tratar en la solución.


54

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56

ANEXOS


57

Anexo 1 Elaboración de la aplicación

Data Quality Service

Figura 7: “Data Quality Service”


Para la elaboración de este proyecto lo primero que debemos tener es la data,

adquirir la data con la que se vaya a trabajar.

Una vez ya obtenida la data pasaremos a trabajar con la herramienta que nos

va a ayudar a limpiar la data la cual es el DATA QUALITY SERVICE que una

herramienta para verificar la calidad de los datos por medio de una matriz de

conocimiento ya que los datos pueden tener algún tipo de incoherencia ya sea por

mal escritura del mismo o que al cambiar de orígenes sufran algún tipo de cambio

en el mismo utilizando la herramienta antes mencionada se va llevar a cabo diversas

tareas fundamentales como son corrección de datos, eliminación de datos


58

duplicados, buscar coincidencias generar perfiles ya que si tenemos datos

incorrectos afectarían en la capacidad del negocio.

Con datos de alta calidad son fundamental en cualquier tipo de negocio ya que

mejoran la eficiencia del negocio una buena solución de calidad de los datos hace

que la los mimos sean accesibles, confiables y reutilizables.

El Data Quality Service presenta las siguientes características para la solución de problemas de calidad de los datos. Limpieza de los datos.- Mediante este proceso se va analizar la calidad de la data

en un origen de datos para ello hay que aprobar o rechaza la sugerencias del sistema

para el respectivo análisis y comparaciones se lo realiza mediante una matriz de

conocimiento con el fin de que la limpieza de los datos resulte de tal manera como

se la deseaba efectuar.

Coincidencia.- La búsqueda de coincidencias permite la identificación de la

duplicidad de los datos. El data quality service es capaz de identificar las

coincidencias exactas o aproximadas por lo que es necesario definir un punto

mediante el cual una coincidencia aproximada es realimente una coincidencia.

Generación de perfiles.- La generación de perfiles en el data quality service vienen

incluido ya que es un proceso mediante el cual consiste en analizar los datos de un

origen ya existente y muestra un origen sobre la actividad, la generación de los

perfiles tienen las siguiente ventajas .

a) Proporcionar una visión general de la calidad de los datos

b) Evalúa la eficacia de los procesos de calidad de los datos

c) Genera notificaciones que van a indicar una condición y recomendar la acción que

puede realizar para remediarla.

Supervisión.- Permite a los supervisores administrar el data quality service como

por ejemplo habilitar y deshabilitar las notificaciones e los clientes de calidad de los

datos.


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Base de Conocimiento.- mediante la base de conocimiento se podrá crear procesos

de calidad de datos que mejoren en forma constantemente la calidad de los mismos.

La matriz de conocimiento de nuestro proyecto se va a llamar COBRANZAS

una vez puesto el nombre del se deberá colocar los dominios que va a llevar nuestra

matriz de conocimiento, luego se elige un nuevo proyecto en el cual, se escoge la

base de conocimiento y se procede a la carga de la base de datos , y se realizar la

asignación de los dominios a los campos de la tabla que se procedió a la revisión,

una vez asignado las dominios y los campos de la tabla se procederá a realizar el

respectivo cruce con los dominios los cuales van a verificar si hay valores repetidos

, en nuestro caso nos indicó que nos hay valores que se encuentren repetidos ni

corregidos ni sugeridos como se puede apreciar en la siguiente captura de pantalla.

Una vez pasada el primer cruce de los dominios se procede a un segundo paso

en el cual se procederá a verificar uno a uno los valores que va a enviar nuestra tabla

de resultados en todo caso y nos aparece este valor que se encuentra más escrito

l valor real es bicicleta pero en la transaccional está escrito como bici, mediante

nuestro data quality service se realiza el cambio y se procede al siguiente paso.

Una vez ya revisada la data y cruzada con nuestra matriz de conocimiento, ya

está lista la data para ser exportada, ya sea como csv, como archivo Excel o alguna

base de datos como se observa en la siguiente imagen se en la vista preliminar se

puede observar que esta el valor como ingreso la data y como va a salir ejemplo en

el dominio se definió que toda la información salga en mayúsculas y es así como

está saliendo, se procede a la exportación.

Una vez ya limpia la data procederemos pasar nuestra base de datos al

INTEGRATION SERVICE mediante el cual vamos a proceder a realizar nuestro

proceso ETL.

Integration service,

El integration service es una herramienta del sql que nos va a permitir realizar

el proceso ETL (Estrac transfom load ) el proceso de extraer transformar y cargar

data


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Faces del Integration Service.

Extracción.- Mediante el Integration service se puede realizar la extracción desde

varias fuentes de datos, en nuestro proyecto la carga de los datos se los va a realizar

desde un Excel.

Transformación.- Esta herramienta nos permite reformatearlos o volver a limpiarlos,

no se van a realizar transformaciones ni formateos para la limpieza ya se lo realizó

con la ayuda del data quality service .

Carga.- La herramienta en mención nos permite realizar la carga de los datos hacia

cualquier otro lugar estos incluyen otras base de datos, data mart o un data

Werehouse con el fin de analizarlos y que sean de gran utilidad para el negocio, en

nuestro caso se lo va a llevar a un data werehouse.

Data Werehouse .- es un repositorio de los datos en el cual la empresa va a guardar

la lo datos en mismo de manera que mas después pueda analizarlos y elaborar los

respectivos reportes .

Figura 8: “Integration Service”


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ANALISIS SERVICE

El análisis service es un motor de datos con el cual se puede realizar los

diferentes análisis de los datos para que el usuario pueda realizar los diferentes tipos

de reportes y así la persona encargada de la toma de decisiones pueda realizar

tomar la mejor opción para hacer crecer el negocio.

En el análisis service nos presenta del lado derecho un menú mediante el cual

vamos a elegir primer a carpeta mediante la cual nos va a ayudar a realizar la

conexión de con los orígenes de los datos se tendrá que especificar de qué base se

va a sacar la data y con qué tipo de usuario se los va realizar si es un usuario

Windows o un usuario SQL.

Una vez establecida la conexión de los datos se pasa a la siguiente carpeta

que es la vista de los datos mediante la cual se tiene que escoger la conexión

nuevamente y en esta parte se va a pasar las tablas que se va a utilizar para realizar

las respectivas dimensiones ejemplos en nuestro ejemplo vamos a utiliza las tabla

de los clientes , productos , y la tabla de Fechas y la tabla locales una vez pasada

todas las tablas que se va a utilizar en el proyecto las misma se acepta y el siguiente

paso es crear las dimensiones las mismas van a llevar los campos y valores con los

cuales se van a realizar los diferentes tipos de análisis de los datos , se tendrán que

elegir los respectivos atributos que va a llevar cada una de las dimensiones , y

después de todo estos ítem realizados ya se podrá realiza el cubo de datos en el

cual se procederá a la elección de la tabla de echo que es la que posee las medidas

para poder realizar el respectivo análisis.

En este proyecto la tabla de hecho se procederá a la elaboración del cubo.

Una vez ya emitido el cubo de dato ya se puede realizar la elaboración de los

reportes por medio de la herramienta del Reporting Service o Cualquiera que se vaya

a utilizar.


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Figura 9: “Anàlisis Service”


Reporting service .

Figura 10: “Reporting Service”


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El reporting service es una herramienta de informes que proporciona como

funcionabilidad la generación de informes para una gran variedad de orígenes de

datos , mediante el reporting service podemos generar informes Iterativos, tabulares,

gráficos de la formar que el usuario desee a partir de un origen de datos relacionales

, multidimensionales o basados en lenguaje XML, mediante esta herramienta se

puede publicar los informes , acceder a los informes a petición y en las distintas

clases de formatos ya que se los puede exportar a un Excel ,PDF, etc. , además

también se los puede exportar, estos informes se los puede observar mediante

conexión WEB o mediante conexión a un sitio share point también pueden crear

alertas en cuanto cambien los datos, o que al usuario le llegue un correo de

notificación, pero para la elaboración de los reportes en esta solución de inteliencia

de negocios la elaboración de los reportes se va a realizar utilizando el report builder.


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Anexos 2

Creación Del Datawarehouse

Para la creación de nuestro Datawarhouse e es necesario primero crear

nuestra base de datos donde vamos a registrar la nuestros datos en nuestro caso la

base de datos se llama DW y como administrador está el CHRISTOPHER , como

siguiente punto está la creación de las diversas tablas bacías ya que las mismas se

van a llenar bajo nuestro proceso ETL que como se explicó en líneas anteriores

proceso de transformación y carga de la data a nuestras base de datos hay que

tomar en cuenta que hay que tomar la creación de nuestra tabla de hecho donde van

a ser introducidas las medidas.

Diccionario De Datos

Tabla 14: “Tabla Cliente”

TABLA CLIENTE

PK FK CAMPO TIPO FUNCIÒN A RELIZAR

X Id_Ciente Int Este campo es Primary Key y es la relación directa con la tabla de Hecho

cedula Varchar (50) Campo contendrá a la las cédula de los clientes

Nombre Varchar (50) Campo contendrá el nombre de los clientes

Edad Char Campo contiene la edad de los clientes

Ciudad Varchar (50) Campo contiene la ciudad de los clientes

Sexo Nchar (10) Campo contiene la sexo de los clientes

Venta Varchar (50) Esta variable contiene la venta realizada Fuente: Solución SQL Elaborado por: (Urban, 2016)

Tabla 15: “Tabla Vendedor”

TABLA VENDEDOR


X Id_Vendedor Int Este campo es Primary Key y es la relación directa con la tabla de Hecho

cedula Varchar (50) Campo contendrá a la las cédula de los vendedores

Nombre Varchar (50) Campo contendrá el nombre de los Vendedores

Fuente: Solución SQL Elaborado por: (Urban, 2016)


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Tabla 16: “Tabla Producto”

TABLA PRODUCTO


X Id_Producto Int Este campo es Primary Key y es la relación directa con la tabla de Hecho

Detalle Varchar (50) Esta variable contendrá el tipo de producto dispuesto para la venta

Precio Float LA función de esta variable es contener el precio del producto

Fuente: Solución SQL Elaborado por: (Urban, 2016)

Tabla 17: “Tabla cobranzas”

TABLA COBRANZAS


X Id_cobranzas Int Este campo es Primary Key y es la relaciòn directa con la tabla de Hecho

Nombre Varchar (50) Esta variable contiene el nombre del Deudor

Venta Int Variable contiene el dato total de la venta

Pago_1 Int Variable contiene el valor del primer pago realizado

Pago_2 Int Variable contiene el valor del segundo pago realizado

Pago_3 Int Variable contiene el valor del tercer pago realizado

Deuda_Actual Int Esta variable contiene la deuda actual de los clientes

Fuente: Solución Sql Elaborado por: (Urban, 2016)

Tabla 18: “Tabla de Hecho”

TABLA DE HECHO


X Id_Cliente Int La función de esta variable es formar parte de la clave foranea para la conexión entre tablas

X Id_Producto Int La función de esta variable es formar parte de la clave foranea para la conexión entre tablas

X Id_Vendedor Int La función de esta variable es formar parte de la clave foranea para la conexión entre tablas

X Id_Fecha Int La función de esta variable es formar parte de la clave foranea para la conexión entre tablas

X Id_cobranzas Int La función de esta variable es formar parte de la clave foranea para la conexión entre tablas

Nombre Varchar Esta variable sirve como referencia para sacar los respectivos reportes

Venta Int Esta variable sirve como referencia para sacar los respectivos reportes

Pago_1 Int Esta variable sirve como referencia para sacar los respectivos reportes



Deuda Actual Int Esta variable sirve como referencia para sacar los respectivos reportes Fuente: Solución SQL Elaborado por: (Urban, 2016)


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Modelo De Nuestro Datawarehouse

El modelo de nuestro datawarehouse se está utilizando un modelamiento tipo

estrella el cual se encuentra relacionado de la siguiente manera.

Una tabla Cliente que está compuesta de los siguientes campos Id_cliente que

es nuestra PK o Clave Primaria , seguidos de más campos como Cédulas , Nombre,

Edad, ciudad, sexo , venta está amarrada a nuestra tabla de Hecho por un campo

llamado Id_Cliente pero este es una clave foranea, luego está la tabla Producto la

cual consta de los siguientes campo Id_Producto el cual va a realizar la función de

PK o clave primaria como adicional la tabla producto consta del Producto y del precio

esta tabla se encuentra enlazada mediante el Id_producto de la tabla de hecho ,

adicionalmente tenemos la tabla Fecha la cual consta de los siguientes campos

Id_Fecha, Fecha de Ingreso y Fecha de día de mora que posee el cliente, en esta

tabla la PK es el Id_Fecha.

Tenemos la tabla Vendedor que de igual manera como las anteriores se

encuentran enlazada a la tabla de hecho por medio del Id_Vendedor.

Adicinalmente a nuestra data Werhouse nos ayuda la taba cobranzas que se

encuentra enlazado al mismo por medio de nuestra tabla Id_Cobranzas

En la elaboración de nuestro datawarehouse se lo está elaborando mediante 4 tablas

de dimensiones y 1 tabla de hecho


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Despues de la creaciòn del datawarehouse se debe a proceder a la carga de

la data para esto primero se debe relegir una tarea de flujo de datos para que a partir

de la misma podamos ingresar y realizar el proceso ETL una vez ingresado mediante

la tares de flujo de datos se podrá realizar la extracción de la data, cabe mencionar

que la extracción de la data se la puede realizar desde cualquier tipo de archivo que

se encuentre la misma ejemplo txt, csv etc, para nuestro ejemplo se tomará la data

desde un archivo Excel el cual fue generado mediante el data quality service , una

vez ya obtenida la data se podrá realizar la transformación que se desee , para luego

pasar a la carga de la data en las base de datos antes creadas y que se encuentran

bacías

Cabe mencionar que la data se la puede ingresar a varios destinos que nos

ofrece la herramienta del Integration Service entre estos puede ser ODBC , OLDB

cabe mencionar que el sistema nos va a indicar que cuantos datos han sido pasados

por cada uno de los icono y una vez ya pasados se nos mostrará con un visto los

que ya están procesados correctamente.


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