Modelo de inteligencia de negocios para el área de tecnología de la empresa GSI Colombia

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(1)MODELO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL ÁREA DE TECNOLOGÍA DE LA EMPRESA GSI COLOMBIA. EDGAR DAVID VELASCO PINZON OSCAR MAURICIO ARAGON MORALES. UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERIA ESPECIALIZACION EN PROYECTOS INFORMATICOS BOGOTA 2019 1.

(2) MODELO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL ÁREA DE TECNOLOGÍA DE LA EMPRESA GSI COLOMBIA. EDGAR DAVID VELASCO PINZON OSCAR MAURICIO ARAGON MORALES. DIRECTOR ING. EDGAR JACINTO RINCON ROJAS. PROYECTO DE GRADO PRESENTADO COMO REQUISITO PARA OPTAR AL TÍTULO DE ESPECIALISTA EN PROYECTOS INFORMATICOS. UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERIA ESPECIALIZACION EN PROYECTOS INFORMATICOS BOGOTA 2019 2.

(3) CONTENIDO. RESUMEN ........................................................................................................................................... 11 ABSTRACT ........................................................................................................................................... 12 INTRODUCCIÓN .................................................................................................................................. 13 CAPITULO 1. FUNDAMENTACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN..................................................................... 14 1.1 ESTUDIO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ................................................................................ 14 1.1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ............................................................. 14 1.1.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ................................................................................................ 15 1.1.3 SISTEMATIZACIÓN DEL PROBLEMA ........................................................................................... 15 1.2 JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN ........................................................................................... 15 1.3. HIPOTESIS DE LA INVESTIGACIÓN ................................................................................................. 16 1.4. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN ................................................................................................ 17 1.4.1 OBJETIVO GENERAL ................................................................................................................... 17 1.4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ............................................................................................................ 17 1.5. MARCO REFERENCIAL ................................................................................................................... 17 1.5.1 MARCO TEÓRICO ....................................................................................................................... 17 1.5.1.1 Administración del conocimiento ........................................................................................... 17 1.5.1.2 La tecnología de información ................................................................................................. 19 1.5.1.3 Los sistemas de información empresariales ........................................................................... 20 1.5.1.3 GSI: (Group System Integrated) .............................................................................................. 22 1.5.2 MARCO CONCEPTUAL................................................................................................................ 22 1.6. ASPECTOS METODOLÓGICOS ....................................................................................................... 32 1.6.1 TIPO DE INVESTIGACIÓN............................................................................................................ 32 1.6.2 METODOLOGÍA A APLICAR ........................................................................................................ 33 1.6.3 TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN ........................................................................ 33 1.7. LIMITACIONES Y ALCANCE ............................................................................................................ 33 1.7.1 LIMITACIONES............................................................................................................................ 34 1.7.2 ALCANCE .................................................................................................................................... 34. 3.

(4) 1.8. IMPACTO Y PRODUCTOS ESPERADOS ........................................................................................... 34 1.8.1 IMPACTO ................................................................................................................................... 34 1.8.2 PRODUCTOS ESPERADOS ......................................................................................................... 35 CAPITULO 2. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACION............................................................................... 36 2.1 CUADRO DE MANDO E INDICADORES ............................................................................................ 36 2.2 GENERACION DE INDICADORES ..................................................................................................... 38 2.2.1 PROYECTO EKIP.......................................................................................................................... 38 2.2.2 PROYECTO INFOCLIENTE............................................................................................................ 39 2.2.3 ANALISIS PROYECTOS. ............................................................................................................... 39 2.2.4 GENERACIÓN DE MÉTRICAS. ..................................................................................................... 40 CAPITULO 3. DESCRIPCION DE LA SOLUCION ....................................................................................... 44 3.1 MODELO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS .......................................................................................... 46 3.1.1 DICCIONARIO DE DATOS ............................................................................................................ 46 3.1.2 MODELO RELACIONAL DE LA BASE DE DATOS........................................................................... 52 3.1.3 ARQUITECTURA ......................................................................................................................... 53 3.1.4 CONSTRUCCION MODELO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ........................................................... 57 CAPITULO 4. RESULTADOS DEL MODELO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ........................................... 66 4.1 CUADRO DE MANDO DE INDICADORES ........................................................................................ 66 4.2 CARACTERÍSTICAS DEL PROYECTO ................................................................................................ 67 4.3 DATOS FINANCIEROS DEL PROYECTO ........................................................................................... 68 CAPITULO 5 CONSIDERACIONES GENERALES ....................................................................................... 69 5.1 CONCLUSIONES ............................................................................................................................. 69 5.2 TRABAJOS FUTUROS...................................................................................................................... 70 5.3 BIBLIOGRAFIA Y REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ............................................................................ 71 5.3.1 BIBLIOGRAFIA ............................................................................................................................ 71 5.3.2 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................................. 72. 4.

(5) Tabla de Figuras. FIGURA 1. ENTORNO DE LA ADMINISTRACIÓN DE CONOCIMIENTO .......................................... 18 FIGURA 2. TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN ............................................................................ 20 FIGURA 3. SISTEMA DE INFORMACIÓN EMPRESARIAL ................................................................ 21 FIGURA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EMPRESARIAL ............................................................... 23 FIGURA 5. MODELO DE SISTEMAS ................................................................................................ 24 FIGURA 6. ARQUITECTURA EN LA PLANEACIÓN DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN ..................... 25 FIGURA 7. INDICADORES DE GESTIÓN ......................................................................................... 26 FIGURA 8. INFORMACIÓN ........................................................................................................... 27 FIGURA 9. GESTORES DE BASE DE DATOS ................................................................................... 28 FIGURA 10. ETL – EXTRAER, TRANSFORMAR Y CARGAR ............................................................. 29 FIGURA 11. DATA WAREHOUSE .................................................................................................. 31 FIGURA 12 DIFERENCIAS ENTRE DATA WAREHOUSE Y DATAMART ........................................... 32 FIGURA 13 GENERACION DE METRICAS ...................................................................................... 40 FIGURA 14 VARIABLES MODELO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ................................................... 41 FIGURA 15 VARIABLES DEL COLABORADOR ................................................................................ 41 FIGURA 16 VARIABLES DEL PROYECTO ........................................................................................ 42 FIGURA 17 VARIABLES DE LA METODOLOGIA ............................................................................. 42 FIGURA 18 VARIABLES DE INDICADORES .................................................................................... 43 FIGURA 19 POWER BI DESKTOP .................................................................................................. 44 FIGURA 20 CUADRANTE MÁGICO DE GARTNER PARA ANALYTICS Y BI 2019 ……………………………. 45 FIGURA 21. MODELO RELACIÓNAL .............................................................................................. 53 FIGURA 22. ARQUITECTURA SOLUCIÓN MODELO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ................... 54 FIGURA 23. FUENTE DE DATOS ................................................................................................... 54 FIGURA 24. ETL MODELO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ........................................................ 55 FIGURA 25. FLUJO DE PROCESOS MODELO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS .................................. 55 FIGURA 26. CREACIÓN DE PROYECTO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ........................................... 56 FIGURA 27. CREACIÓN DE PARÁMETROS MODELO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ...................... 57 5.

(6) FIGURA 28. ÁREA DE TRABAJO MODELO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ...................................... 58 FIGURA 29. CARGA DE ARCHIVOS AL ÁREA DE TRABAJO ............................................................ 58 FIGURA 30. CONTENEDORES ETL MODELO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS .................................. 59 FIGURA 31. CARGA DE MULTIPLES ARCHIVOS ............................................................................ 61 FIGURA 32. LECTURA DE ARCHIVOS ............................................................................................ 62 FIGURA 33. TAREA DE TRANSFERENCIA DE ARCHIVOS ............................................................... 63 FIGURA 34. LIMPIEZA DE DATOS ................................................................................................. 63 FIGURA 35. INSERCIOS DE DATOS ............................................................................................... 64 FIGURA 36. CUADRO DE MANDO DE INDICADORES ................................................................... 65 FIGURA 37. CARACTERÍSTICAS Y ELEMENTOS DEL PROYECTO ..................................................... 66 FIGURA 38. DATOS FINANCIEROS DEL PROYECTO ........................................................................ 67. 6.

(7) Contenido de tablas. TABLA 1. DATOS DE LA EMPRESA ............................................................................................... 46 TABLA 2. INFORMACIÓN RELEVANTE DEL PROYECTO.................................................................. 47 TABLA 3. INFORMACIÓN RELEVANTE DE LA METODOLOGÍA DE PROYECTOS ............................. 47 TABLA 4. INFORMACIÓN DE PRESUPUESTO DE LOS PROYECTOS ................................................ 48 TABLA 5. INFORMACIÓN DE COSTO DE LOS PROYECTOS ............................................................ 48 TABLA 6. INFORMACIÓN DE PERFILES ......................................................................................... 49 TABLA 7. INFORMACIÓN DE EXPERIENCIA .................................................................................. 49 TABLA 8. INFORMACIÓN DE VARIABLES ...................................................................................... 49 TABLA 9. INFORMACIÓN DE DIMENSIONES ................................................................................ 50 TABLA 10. INFORMACIÓN DE INDICADORES ............................................................................... 50 TABLA 11. INFORMACIÓN DE ÍNDICES ........................................................................................ 50 TABLA 12. INFORMACIÓN DE CALIFICACIÓN ............................................................................... 51 TABLA 13. FORMATO CARGA DE DATOS ..................................................................................... 60. 7.

(8) NOTA DE ACEPTACIÓN _______________________________ _______________________________ _______________________________ _______________________________ _______________________________ _______________________________. 8.

(9) DEDICATORIAS. A Dios. Por haberme permitido llegar hasta este punto y haberme dado salud para lograr mis objetivos, además de su infinita bondad y amor. A mis Padres Por haberme apoyado en todo momento, por sus consejos, sus valores, por la motivación constante que me han permitido ser una persona de bien, pero más que nada, por su amor. A mis compañeros Por su comprensión, colaboración y por el apoyo incondicional que hemos tenido en los diferentes retos en nuestra formación académica. A la universidad Por acogerme de nuevo como egresado de esta grandiosa universidad, por formarme como especialista, por hacer parte de una generación privilegiada de egresados de una de las mejores universidades del país.. Edgar David Velasco Pinzón. 9.

(10) Agradezco a todos los que me colaboraron con el desarrollo del proyecto. Oscar Mauricio Aragón Morales. 10.

(11) RESUMEN Este proyecto planteo la elaboración de un modelo de inteligencia de negocios (BI) aplicado en el área de tecnología de la empresa GSI Colombia, dado que no se contaba con un modelo que permitiera una organización y planeación a la hora de definir, establecer y decidir sobre los requerimientos necesarios de los proyectos contratados y asociados al área. Por lo anterior fue importante realizar un levantamiento de información con relación a los proyectos para llevar a cabo una gestión del conocimiento sobre los diferentes factores que han estado involucrados en la toma de decisiones de los proyectos del área de informática, posteriormente se realizó una organización de los datos recogidos de manera detallada y por último se establecieron las pautas necesarias para el desarrollo del modelo propuesto. Como resultado se diseñó un modelo de inteligencia de negocios donde se definieron unas pautas basadas en buenas prácticas, los cuales brindan una guía sobre los procesos de organización y planeación de los proyectos del área. Se establecieron lineamientos que permitieron analizar, comprender y reflexionar acerca de las mejores prácticas en los proyectos del área de tecnología.. Palabras Claves: Diseño, Modelo, inteligencia de negocios, lineamientos, proyectos.. 11.

(12) ABSTRACT This project proposed the development of a business intelligence model (BI) applied in the technology area of the company GSI Colombia, given that there was no model that allowed an organization and planning when defining, establishing and deciding about the necessary requirements of the projects contracted and associated to the area. Due to the above, it was important to carry out an information survey in relation to the projects to carry out a knowledge management on the different factors that have been involved in the decision making of the projects of the computer science area, afterwards an organization of the data collected in a detailed manner and finally the necessary guidelines for the development of the proposed model were established. As a result, a business intelligence model was designed where guidelines based on good practices were defined, which provide guidance on the organization and planning processes of the projects in the area. Guidelines were established that managed to analyze, understand and reflect on best practices in technology area projects Keywords: Design, Model, business intelligence, guidelines, projects.. 12.

(13) INTRODUCCIÓN Con la evolución de la informática y las telecomunicaciones, el acceso oportuno a la información hoy es posible; el potencial que esto ofrece a las empresas para mejorar la toma de decisiones y el logro de sus objetivos es enorme. Sin embargo, actualmente los directivos se enfrentan a una cantidad enorme de datos no relacionados, lo que dificulta su análisis para extraer conocimiento relevante. Las estrategias para el manejo de información son variantes por los avances tecnológicos, y es necesario desarrollar modelos que permitan la administración y gestión de los datos que ayuden a las organizaciones a ser más competitivas generando estrategias sencillas para todos los usuarios, aprovechando toda la información generada y teniendo un conocimiento más amplio de ellas. El buen funcionamiento de una organización se basa en la utilización de sistemas de información de inteligencia mediante herramientas como Data WareHouse, Data Mart y técnicas encargadas de extraer y preparar los datos para luego ser cargados y almacenados; las herramientas se encuentran divididas en dos segmentos: plataformas de Inteligencia de Negocios, que se usan para analizar o crear aplicaciones fáciles con pocos datos, y herramientas de Inteligencia de Negocios empresariales, utilizadas cuando hay muchos datos con diferentes requerimientos, reportes y vistas Por lo tanto, es necesario aplicar diversas técnicas y metodologías para lograr un acercamiento a dicho cometido, a todos estos procesos de tratamiento y manipulación de la información se le atribuye el término de inteligencia de negocios (BI, en adelante). Por lo anterior, en este documento se presenta la propuesta del desarrollo de un modelo de inteligencia de negocios que establece lineamientos y buenas prácticas en los proyectos del área de tecnología de la empresa Group System Integrated (GSI) Colombia.. 13.

(14) CAPITULO 1. FUNDAMENTACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN. 1.1 ESTUDIO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN El estudio del problema objeto del trabajo de grado a desarrollar consta de tres puntos. 1.1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN Los sistemas hoy en día juegan un papel fundamental en la sociedad, donde surgen nuevas necesidades que exigen una definición y planeación de los diferentes recursos a utilizar en los proyectos de tecnología de las organizaciones de TI. Actualmente en la compañía GSI COLOMBIA no existe un modelo de inteligencia de negocios en el área de tecnología como guía, por lo cual la especificación de los recursos que actualmente intervienen en los proyectos de tecnología no es el adecuado, debido a que no existen lineamientos para el establecimiento de estos recursos en los proyectos informáticos del área. Por lo tanto, los impactos negativos que surgen en los proyectos del área de tecnología son significativos, los cuales conllevan a presentar perfiles seleccionados inadecuados, altos tiempos de entrega de los proyectos y la desorganización de información relacionada al proyecto. La no existencia de lineamientos a la hora de establecer los diferentes factores en recursos de los proyectos hace que se presente demoras en tiempos de entrega de estos; el no conocimiento sobre el perfil del recurso humano y la desorganización de información que se establece en el proyecto hace que se genere desconfianza, desinterés y la no satisfacción sobre el producto del cliente en particular. Por lo anterior, se generan efectos negativos como la pérdida de confianza por parte del cliente, implicando la no contratación de proyectos y el impacto presupuestal desfavorable que se llega a establecer en el área de tecnología de la empresa GSI Colombia.. 14.

(15) 1.1.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA De acuerdo con el planteamiento, se puede establecer la siguiente pregunta de investigación: ¿Cómo obtener lineamientos para el apoyo en la toma de decisiones sobre los proyectos informáticos del área de tecnología de la empresa GSI COLOMBIA? 1.1.3 SISTEMATIZACIÓN DEL PROBLEMA 1. ¿Es necesario proponer lineamientos para la planeación de proyectos informáticos basado en un modelo de inteligencia de negocios? 2. ¿Qué beneficios obtendrá el área de tecnología con un modelo de inteligencia de negocios? 3. ¿Qué impacto tendrá el modelo de inteligencia de negocios en el área de tecnología? 4. ¿Es justificable diseñar un modelo de inteligencia de negocios para el área de tecnología?. 1.2 JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN En Colombia el sector tecnológico ha crecido en los últimos diez años a pasos agigantados, tanto así que esta se ha convertido en una necesidad día a día de las organizaciones. La tecnología es tan importante en las actividades cotidianas, que se ha vuelto una dependencia de comunicación, de nivel social y se puede llegar a decir que hasta forma parte del estilo de vida. Por tal motivo las organizaciones buscan en la tecnología una manera más sencilla y eficiente que ayude a realizar sus actividades cotidianas, se busca en ella las mejores alternativas que puedan influir en la mejora de los procesos que tengan que hacer uso de su tiempo buscando un equilibrio en su bienestar. Por lo anterior se optó por buscar una solución que ofrezca un modelo basado en inteligencia de negocios, que permita a partir de lineamientos el análisis y la. 15.

(16) planeación de los diferentes recursos que intervendrán en los proyectos del área de tecnología de la empresa GSI Colombia. Con este modelo de inteligencia de negocios lo que se busca es establecer una guía para la especificación de los diferentes recursos, lo cual permite tener una elección más indicada de los mismos. Dada la importancia de la construcción de proyectos en las áreas de tecnología en las organizaciones, este proyecto encuentra una justificación de tipo práctico, ya que requiere el diseño y construcción de un modelo que brinde unos lineamientos correspondientes en el apoyo a la toma de decisiones sobre los proyectos informáticos del área de tecnología.. 1.3. HIPOTESIS DE LA INVESTIGACIÓN La implementación de la inteligencia de negocios en las organizaciones proporciona una herramienta tecnológica importante para la obtención de datos relevantes para su posterior análisis e interpretación. Debido a esto y al planteamiento del problema descrito anteriormente, se define la siguiente hipótesis: “Un modelo de inteligencia de negocios para el área de tecnología de la empresa GSI Colombia apoya la toma de decisiones para la planeación y optimización de recursos de los proyectos informáticos”. 16.

(17) 1.4. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN Los objetivos por cumplir en este proyecto se presentan a continuación: 1.4.1 OBJETIVO GENERAL Diseñar un modelo de Inteligencia de negocios para el área de tecnología de la empresa GSI Colombia que ayude al fortalecimiento de la toma de decisiones sobre los proyectos informáticos del área. 1.4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS •. Establecer el estado actual de los procesos del área de tecnología de la empresa GSI Colombia.. •. Analizar los procesos y procedimientos de la planificación de proyectos informáticos. •. Definir métricas del modelo de inteligencia de negocios para la toma de decisiones en los proyectos informáticos del área de tecnología.. •. Plantear el modelo de inteligencia de negocios para el área de tecnología.. 1.5. MARCO REFERENCIAL A continuación, se dará estructura al marco referencial enfocado en marco teórico y conceptual para fundamentar el objetivo principal de esta propuesta. 1.5.1 MARCO TEÓRICO 1.5.1.1 Administración del conocimiento. Según Martínez [1], el hecho de que una organización pueda gestionar de una manera adecuada sus datos y que, al mismo tiempo, esa misma organización no pueda suministrar de una manera eficaz a sus directivos información necesaria para la toma de decisiones, puede parecer una extraña paradoja e incluso se puede encontrar quien lo llegara a negar al considerarlo, en cierta manera, absurdo o 17.

(18) imposible. No obstante, esta situación resulta posible y está llegando a convertirse en una realidad para muchas organizaciones que se encuentran en riesgo a pérdida de eficacia y competitividad dentro del mercado global en el que nos encontramos inmersos en la actualidad. De acuerdo a lo señalado anteriormente, este autor señala que en muchas situaciones se confunde información con conocimiento y que, confiados en sus sistemas de información, los directivos de las organizaciones no disponen de nociones suficientemente válidas sobre la realidad donde se encuentran inmersas las mismas y adoptan decisiones, a ciegas en algunos casos, que no siempre representan aciertos en la gestión. Ahora bien, de acuerdo a moreno [2] para comprender el entorno de la Administración del Conocimiento, es necesario considerar tres conceptos claves que son: Datos, información y conocimiento. La Datos son: hechos objetivos aislados sin significado ni explicación. Es la materia prima para la creación de información. Mientras que la Información es el resultado de la organización y tratamiento que se aplica a los datos para producir un significado adicional al que brindan de manera aislada. En cuanto al conocimiento, este representa un mayor grado de abstracción y síntesis del significado de la información al asociar el contexto en el que se inscribe1.. 1. Ver Figura 1. Entorno de la Administración del Conocimiento. 18.

(19) Figura 1. Entorno de la Administración del Conocimiento Fuente: (Vega Acosta Rafael, 2016) [3]. 1.5.1.2 La tecnología de información La tecnología de información (TI), según lo definido por la asociación de la tecnología de información de América (ITAA) es “el estudio, diseño, desarrollo, implementación,. soporte. o. dirección. de. los. sistemas. de. información. computarizados, en particular de software de aplicación y hardware de computadoras.” Se ocupa del uso de las computadoras y su software para convertir, almacenar, proteger, procesar, transmitir y recuperar la información. El comienzo de una nueva economía basada en la información se inició en la década de los setenta en los EUA. En estos años la aplicación de la informática al mundo de los negocios se consideraba una cuestación meramente técnica y orientada al tratamiento automático de los datos. Es a partir de los setenta cuando los investigadores centran su atención en la gestión de la información que puede extraerse de los datos para utilizarla en actividades de planificación y control y como soporte a la toma de decisiones empresariales. Los científicos sociales, técnicos y políticos han debatido ampliamente y desde distintos puntos de vista los impactos que en la sociedad está produciendo el desarrollo de las tecnologías de la información y aquellos que se van a producir como consecuencia de su amplia difusión en la sociedad. De esta forma se han ido acuñando términos como "Edad de la Cibernética" y "Edad de la Información" , "Sociedad del Conocimiento", "Sociedad Tecno trónica" 19.

(20) [4] "Sociedad de la Información" [5], "Sociedad postindustrial" [6] "Sociedad Telemática", "Revolución de las Comunicaciones" y "Ser Digital" [7]. Figura 2. Tecnología de la información Fuente: (Cepeda Mendoza Juana Doricel, 2012) [8]. 1.5.1.3 Los sistemas de información empresariales Ahora bien, en cuanto a los sistemas de información es posible señalar, según Peralta [9], que un sistema de información es un conjunto de elementos que interactúan entre sí con el fin de apoyar las actividades de una empresa o negocio, el cual realiza cuatro actividades básicas: entrada, almacenamiento, procesamiento y salida de información. Entrada de Información: Es el proceso mediante el cual el sistema de Información toma los datos que requiere para procesar la información. Las entradas pueden ser manuales o automáticas. Las manuales son aquellas que se proporcionan en forma directa por el usuario, mientras que las automáticas son datos o información que provienen o son tomados de otros sistemas o módulos. Esto último se denomina interfaces automáticas. Almacenamiento de información: El almacenamiento es una de las actividades o capacidades más importantes que tiene una computadora, ya que a través de esta propiedad el sistema puede recordar la información guardada en la sección o 20.

(21) proceso anterior. Esta información suele ser almacenada en estructuras de información denominadas archivos. La unidad típica de almacenamiento son los discos magnéticos o discos duros, los discos flexibles o diskettes y los discos compactos (CD-ROM). Procesamiento de Información: Es la capacidad del Sistema de Información para efectuar cálculos de acuerdo con una secuencia de operaciones preestablecida. Estos cálculos pueden efectuarse con datos introducidos recientemente en el sistema o bien con datos que están almacenados. Esta característica de los sistemas permite la transformación de datos fuente en información que puede ser utilizada para la toma de decisiones. Salida de Información: La salida es la capacidad de un Sistema de Información para sacar la información procesada o bien datos de entrada al exterior. Las unidades típicas de salida son las impresoras, terminales, diskettes, cintas magnéticas, la voz, los graficado res y los plotters, entre otros. Es importante aclarar que la salida de un Sistema de Información puede constituir la entrada a otro Sistema de Información o módulo. En este caso, también existe una interface automática de salida.. Figura 3. Sistema de información empresarial Fuente: (EKCIT, 2019). [10]. 21.

(22) 1.5.1.3 GSI: (Group System Integrated). Es una multinacional de consultoría, outsourcing e integración de sistemas en Tecnologías de la información, con presencia en 20 países y un equipo de trabajo de más de 16.000 colaboradores. En Colombia, GSI tiene amplio reconocimiento en sectores como Banca y Gobierno. El área de tecnología de la organización es la encargada de realizar la planificación de proyectos que se van a realizar. Acompañamos a nuestros clientes en sus proyectos de organización y transformación de los sistemas de TI. El área de tecnología de GSI cuenta con un enfoque sectorial. Nuestros ingenieros se encargan de los proyectos desde la formulación, planeación y del acompañamiento de nuestros clientes en todas las áreas estratégicas. GSI evalúa las necesidades del negocio y de la capa TI, para definir estrategias de evolución, diseñando soluciones globales y ejecutando proyectos de transformación y optimización. 1.5.2 MARCO CONCEPTUAL Para la fundamentación del presente anteproyecto y tener un contexto en la concepción de que es la Inteligencia de negocios y todos los demás conceptos que están enfocados en la solución del problema que abarca esta propuesta, se realiza la consulta de la literatura enfocada en aspectos tales como: Inteligencia de negocios, Modelo, planificación de sistemas de información, lineamientos, indicadores de gestión y conceptos de almacenamiento de información y bases de datos. así mismo también se realizará una contextualización de la empresa donde se realizará la implementación del proyecto. Inteligencia de Negocios (BI): La inteligencia de negocios (BI) definida en [11] se propone como: “El proceso de analizar detalladamente la información obtenida por una organización con el fin de lograr una abstracción que permita generar conocimiento. Para realizar los diferentes procesos que requiere la inteligencia de negocios: extracción de datos, minería de datos, análisis en cubos de información, entre otros, es necesario incluir la mayor cantidad es para la organización, como 22.

(23) clientes, ventas, marketing, producción y cualquier otro tipo de información importante para el negocio al que se dedica la organización.”. Con base a lo anterior se puede interpretar que la Inteligencia de negocios como el proceso que se usa para tomar los datos y convertirlos en una fuente de conocimiento que puede usarse para mejorar los procesos de una organización.. Figura 4. Inteligencia de negocios empresarial Fuente (Ackermann Nils, 2019) [12]. Modelo: Los modelos son descripciones formales y herramientas científicas que relacionan elementos y que están basados en hipótesis, las teorías y modelos están interconectados: un modelo es una invención, una serie de procesos para explicar una serie de datos que se deben interpretar para un fin en específico. Adicional pueden ser empíricos (basados en relaciones estadísticas) y mecanicistas (basados en mecanismos). Finalmente es de ayuda para clarificar las descripciones verbales de la naturaleza y de los mecanismos implicados [13].. 23.

(24) Figura 5. Modelo de sistemas Fuente: (Neumann Betty, 1983) [14]. Planeación Sistemas de Información: “Proceso organizacional para definir planes de acción y asignación de recursos que permitan la evolución de todos los elementos de los sistemas de información inherentes a los procesos de negocio y gestión mediante los que se debe concretar el cumplimiento de los objetivos estratégicos trazados. El análisis del proceso de planificación de sistemas de información (PPSI) como un proceso de gestión organizacional debe concretarse en un plan estratégico de sistemas de información (PESI) que contenga las políticas generales de la empresa en materia de desarrollo de su infraestructura de TIC, y las acciones generales a desarrollar como organización para que esa evolución sea alineada a la estrategia empresarial definida” [15].. 24.

(25) Figura 6. Arquitectura en la planeación de sistemas de información Fuente: (Rozo Martin Elvis, 2015) [16]. Indicadores de Gestión: Se encuentra definido como “la expresión cuantitativa del desempeño y el comportamiento de un proceso”. Por lo que cualquier proceso o actividad que se quiera medir dentro de una organización requiere que sea definido dentro de una variable que permita monitorear a corto, mediano y largo plazo los cambios que se tengan con relación al entorno en el que se encuentren, así mismo también se pueden considerar métricas de negocio que se encuentran inherentes a la organización, por lo que el uso de los indicadores se hace indispensable en el proceso de inteligencia de negocios porque permite analizar la situación actual y son de utilidad para la toma de decisiones en el futuro, es importante mencionar que los indicadores pueden medir cualquier proceso operativo u administrativo, donde de acuerdo a sus valores es posible tener un comportamiento negativo o positivo y puede dar lugar a realizar planes de mejoramiento que permitan mejorar el rendimiento del área objetivo, basado en todos los factores que inciden en el funcionamiento interno, tales como: capital humano, metodologías, herramientas utilizadas.. 25.

(26) Figura 7. Indicadores de gestión Fuente (Castillo David, 2016) [17]. Información: La información está constituida por un grupo de datos que se encuentran ordenados los cuales sirven para construir un mensaje en un cierto escenario o casuística. La información permite resolver problemas y tomar decisiones que no sería posible únicamente con los datos recopilados, es decir su aprovechamiento racional y la construcción y análisis de los datos es la base del conocimiento que es de utilidad para cualquier información para la mejora continua de sus procesos.. Figura 8. Información Fuente (Stouder Urbano Juan, 2017) [18]. Sistema gestor de bases de datos relacional: Un gestor de base de datos o sistema de gestión de base de datos (SGBD o DBMS) es un software que permite. 26.

(27) introducir, organizar y recuperar la información de las bases de datos, en definitiva, administrarlas. Existen distintos tipos de gestores de bases de datos, de diferentes compañías importantes en el ámbito de la tecnología, tales como Microsoft, Oracle o IBM; en el mercado actual existe distintos tipos de software comercial que son utilizados de acuerdo a las necesidades propias de cada organización donde actualmente destacan: SQLServer, PostgreSQL, Oracle o MySQL, estas herramientas se encargan de almacenar los datos en forma de tablas u objetos físicos donde es alojada la información. También se entiende que un sistema gestor de bases de datos (SGBD) consiste en una colección de datos interrelacionados y un conjunto de programas para acceder a dichos datos. La colección de datos, normalmente denominada base de datos, contiene información relevante para una empresa. Dado lo anterior el objetivo principal de un SGBD es proporcionar una forma de almacenar y recuperar la información de una base de datos de manera que sea tanto práctica como eficiente.. Figura 9. Gestores de base de datos Fuente (Cloud Computing and Big Data, 2016) [19]. ETL: Un proceso ETL (Extraer, Transformar y Cargar) es el fundamento de los. ADs (Almacén de datos). Un proceso ETL bien diseñado extrae datos de las fuentes de datos, hace cumplir estándares de calidad de datos, a fin de que los datos puedan ser utilizados por los desarrolladores para las aplicaciones y los usuarios finales puedan tomar decisiones estratégicas. Es decir, los datos son extraídos de 27.

(28) los sistemas fuentes, los cuales pasan por una secuencia de transformaciones antes de que se carguen en el AD. El diseño de un proceso de ETL se compone generalmente de seis tareas definidas en: •. Seleccionar los datos para la extracción: se definen los datos de las fuentes (generalmente provienen de diversas fuentes heterogéneas).. •. Transformar las fuentes: una vez que los datos se hayan extraído de las fuentes de datos pueden ser transformados o esos nuevos datos pueden ser derivados. Algunas de las tareas más comunes de este paso son: filtración de datos, conversión de códigos, cálculos de valores derivados, transformación entre diversos formatos de datos, generación automática de números secuenciales (llaves derivadas), etc.. •. Unir las fuentes: las diversas fuentes pueden unirse para ser cargadas al almacén como una sola fuente.. •. Seleccionar el destino para la carga: el destino o los destinos son seleccionados para cargar los datos posteriormente.. •. Unir los atributos de las fuentes de datos con los atributos del destino: los atributos (campos) que se obtuvieron de las fuentes de datos pueden ser mapeados con los correspondientes destinos.. •. Cargar los datos: el almacén en poblado con los datos transformados.. 28.

(29) Figura 10. ETL – Extraer, Transformar y Cargar Fuente (Watts Stephen, 2017) [20]. Data Warehouse: Data Warehouse es un concepto el cual está orientado al manejo de grandes volúmenes de datos, provenientes de diversas fuentes, de muy diversos tipos. Estos datos cubren largos periodos de tiempo, lo que trae consigo que se tengan diferentes esquemas de las bases de datos fuentes. La concentración de esta información está orientada a su análisis para apoyar la toma de decisiones oportunas y fundamentadas. Su nombre, Data Warehouse (bodega o almacén de datos) lo asocia con una colección de datos de gran volumen, que provienen de los sistemas de información de la organización y otras fuentes, tales como: información histórica, datos de archivos planos o información recopilada de fuentes externas pero que son de interés empresarial; una vez almacenados estos datos se les debe aplicar diversos procesos de limpieza de datos y aplicar un análisis para obtener la información más relevante. Su misión consiste en, a partir de estos datos y apoyado en herramientas sofisticadas de visualización, obtener información útil para brindar un apoyo a la toma de decisiones. Se define un proceso de Data Warehouse cuando se aplica un almacenamiento masivo de datos dentro de una base de datos central que no afecta los sistemas transaccionales de la organización. Los datos tendrán su fuente en los sistemas operacionales, de los cuales se seleccionará la información a transferir. Estos datos pueden estar almacenados en bases de datos relacionales, archivos jerárquicos, archivos planos, etc. Por lo 29.

(30) anterior es necesario analizar y definir cuidadosamente qué datos representan la esencia o filosofía del negocio que se pretenda manejar y cuáles serán importantes para la meta que se le ha determinado a la bodega de datos. La información sobre los datos importados se almacena en metadatos, que son precisamente los que describen a los datos provenientes de los sistemas operacionales. Los metadatos guardan información sobre los formatos, significado y origen de los datos y facilitan, por lo tanto, el acceso, la navegación y la administración de los datos en la bodega. Es generar valor sobre los datos.. Figura 11. Data Warehouse (Steve Barlow, 2014) [21]. Datamart: Un DataMart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un Data Warehouse,o integrar por sí mismo un compendio de distintas fuentes de información.. 30.

(31) DataMart dependiente: Los Datamart dependientes son aquellos que reciben los datos desde una Data Warehouse. En este tipo de Datamart la fuente de los datos es única. DataMart independiente: Son aquellos que toman sus datos directamente desde los sistemas transaccionales y no dependen de otros Data Warehouse. Este tipo de Datamart se alimenta generalmente de la información independiente de las organizaciones. DataMart híbrido: Los DataMart hibridos permiten combinar las fuentes de datos de un Data Warehouse corporativo con otras fuentes de datos, tales como sistemas transaccionales u operacionales. Tipos de Data Mart Datamart OLAP Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. Datamart OLTP Pueden basarse en un simple extracto del Data Warehouse, no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales) aprovechando las características particulares de cada área de la empresa. Los datamarts que están dotados con estas estructuras óptimas de análisis y presentan las siguientes ventajas: •. Poco volumen de datos.. •. Mayor rapidez de consulta.. •. Validación directa de la información.. •. Facilidad para la almacenar un gran volumen de los datos.. 31.

(32) Figura 12 Diferencias entre Data Warehouse y DataMart Fuente (evaluando Software, 2016) [22]. 1.6. ASPECTOS METODOLÓGICOS A continuación, se describen las herramientas metodológicas que se utilizarán, el tipo de investigación y las herramientas de recolección de información a usar en el desarrollo del proyecto. 1.6.1 TIPO DE INVESTIGACIÓN Para el desarrollo del proyecto, se identifica un proceso de investigación de tipo “Descriptivo”, la cual busca conocer y caracterizar la situación actual del área de tecnología de la empresa GSI Colombia. Adicional a ello será complementada con una investigación de tipo “Aplicada”, adaptando modelos fundamentados en buenas prácticas, tomando como base la experiencia en inteligencia de negocios y el apoyo en toma de decisiones de otros autores, lo cual permitirá generar un diseño de inteligencia de negocios para el área de tecnología de la organización.. 32.

(33) 1.6.2 METODOLOGÍA A APLICAR Para el desarrollo del proyecto, se identifica un método de tipo “Analítico”, el cual busca analizar, observar y contextualizar los diferentes elementos que se interrelacionan con el área de tecnología de la empresa. Para dar estructura al modelo de inteligencia de negocios y como complemento al método anteriormente mencionado, se usará como referencia la metodología Process-Driven Approach (Enfoque Basado en procesos), la cual está enfocada propiamente con todos los procesos de la organización y la información está orientada hacia el usuario final. Donde el resultado esperado es la generación de buenos resultados apoyados en la gestión de actividades y recursos. (Instituto Andaluz de Tecnología, 2002). Adicional a ello, dado que esta estructura está enfocada en el ámbito organizacional, Se puede adaptar correctamente para el caso de estudio planteado en el proyecto. 1.6.3 TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN Las técnicas de levantamiento de información que se usarán para el desarrollo del proyecto son las descritas a continuación: •. Encuestas: Se aplicará una encuesta al gerente de proyectos del área de informática para validar, analizar la percepción y estado que se tiene acerca de la implementación de proyectos informáticos en la empresa GSI Colombia.. •. Revisión de documentos de gestión de proyectos: Se realizará la solicitud formal para acceder a la documentación relacionada a los proyectos informáticos que se han implementado y gestionada desde el área de tecnología para revisar los antecedentes.. 1.7. LIMITACIONES Y ALCANCE En este numeral se describen tanto limitaciones como el alcance que se identifican para la ejecución del presente proyecto. 33.

(34) 1.7.1 LIMITACIONES Las limitaciones están marcadas por el tiempo de duración de este proyecto, de aproximadamente 8 meses. Aunque contempla de principio a fin la propuesta del modelo inteligencia de negocios para el área de tecnología de la empresa GSI Colombia es claro que para los efectos académicos que acarrea la propuesta, se podrá realizar una prueba del modelo de inteligencia de negocios al menos con dos proyectos que se encuentren en ejecución o que vayan a ser ejecutados por el área de tecnología de la empresa GSI Colombia. 1.7.2 ALCANCE El diseño del modelo de inteligencia de negocios para el área de tecnología de la empresa GSI Colombia, con base en las etapas propuestas en el título “9. Plan de trabajo”, tendrá como alcance, el levantamiento, recopilación y análisis de la información que será el insumo para la estructuración del mismo. Las fases subsecuentes permitirán como trabajos futuros inmediatos, la generación completa de la estructura del documento oficial del modelo de inteligencia de negocios, su puesta en marcha y su uso aplicado para el apoyo de la toma de decisiones en el área.. 1.8. IMPACTO Y PRODUCTOS ESPERADOS Se describe a continuación impacto y productos esperados para el área de tecnología de la empresa GSI Colombia al desarrollar este proyecto. 1.8.1 IMPACTO El impacto generado con el desarrollo de este documento afecta al área de tecnología, el cual contempla el impacto desde su recurso humano, pasando por sus recursos tecnológicos y llegando hasta su planeación de proyectos a futuro, estableciendo un modelo de apoyo en la toma de decisiones que le permita ajustar sus objetivos de área con las metas establecidas que la empresa GSI Colombia defina en el transcurso del tiempo.. 34.

(35) A mediano y largo plazo el impacto con este proyecto base, es el fortalecimiento en la toma de decisiones del área de tecnología como una unidad generadora de valor, transversal a toda la organización y proveedora de servicios tecnológicos indispensables para fortalecer la toma de decisiones en el área. A nivel económico, el impacto para la empresa GSI Colombia es ver las tecnologías de la información como un pilar fundamental para el desarrollo de su plan estratégico de área, afianzando el potencial del área de tecnología como generador de innovación al servicio de la organización y sus clientes. 1.8.2 PRODUCTOS ESPERADOS Con el diseño del modelo de inteligencia de negocios, el producto esperado es un documento con el análisis y con lineamientos bases para el apoyo en la toma de decisiones del área de tecnología. Este documento permite que el área de tecnología tenga todo el recurso necesario para la definición de los lineamientos y el mapa de ruta en el establecimiento de las pautas necesarias a la hora de definir los diferentes recursos a usar en los proyectos informáticos. Otro objetivo importante es graduar dos especialistas de proyectos informáticos con las competencias necesarias para liderar y desarrollar proyectos de impacto organizacional.. 35.

(36) CAPITULO 2. DESCRIPCION DE LA INVESTIGACION Este capítulo tiene como finalidad ofrecer una breve descripción de la investigación, donde se da a conocer los ítems necesarios del desarrollo del proyecto, el cual tiene como finalidad la generación de un modelo de inteligencia de negocios para el área de sistemas de una organización donde se enfoca en desarrollar productos de software a la medida para sus clientes. Por lo anterior y como es de importancia, se debe conocer cuáles son los indicadores que ayudaran a desarrollar esta fase de importancia para el modelo de inteligencia de negocios y como se podrán abordar los diferentes ítems que conlleven a demostrar este modelo por medio de ETL y los lineamientos que se generen a partir del desarrollo del proyecto. A continuación, se describen los conceptos de indicadores y cuadro de mando que se llevó a cabo en el análisis del proyecto y son parte de la solución que se quiere llegar a la hora de implementar el modelo de inteligencia de negocios.. 2.1 CUADRO DE MANDO E INDICADORES El cuadro de mando integral es una herramienta creada por dos profesores de Harvard en el año 1990, Robert S Kaplan y David Norton la cual fue presentada en el año 1992. Norton y Kaplan propusieron una forma de gestionar a una organización la cual no tenía en cuenta los indicadores financieros, donde se pudieran recolectar todo tipo de aspectos que supusieran una ventaja competitiva frente al mercado actual. Durante la década de los 90’s se consolidó y fue ampliamente usado por las compañías del momento, a partir de indicadores generados a partir de datos obtenidos desde distinta naturaleza como lo son comerciales, producción industrial, logística, calidad, entre otras. Actualmente es una herramienta usada por muchas organizaciones hasta tal punto que se ha vuelto fundamentales para el desarrollo de los procesos de negocio dentro de cada una de ellas.. 36.

(37) Además de ayudar a la toma de decisiones tal y como se ha mencionado en anteriores apartados, también ayuda a medir el nivel de cumplimiento y desempeño en cuanto a las estrategias organizacionales y misionales de cada organización, y en esencia a las áreas de tecnología que llevan a cabo proyectos de software. Debido a que el cuadro de mando se fundamenta en el análisis de los diferentes indicadores para así lograr un diagnóstico de la toma de decisiones que se toman a diario en las organizaciones, a continuación, se describen los indicadores obtenidos para el desarrollo del modelo de inteligencia de negocios los cuales fueron obtenidos a partir de los ítems que se usan dentro del cuadro de mando que se fundamentan en: -. Indicador Financiero.. -. Indicador de Clientes.. -. Indicador de procesos internos del área de sistemas.. -. Indicador de aprendizaje y crecimiento.. A partir de los anteriores indicadores mencionados, se busca que estos puedan ser medibles, por lo cual estos deben estar especificados dentro de la siguiente dimensión de medición: •. Que sean específicos para que se puedan definir e identificar fácilmente.. •. Que sean medibles para que se puedan analizar.. •. Que sean alcanzables para que sean factibles de conseguir.. •. Que sean realistas para que el nivel de cambio sea establecido.. •. Que sean acotados en el tiempo para que se establezca un periodo de tiempo en el que se deban conseguir los objetivos.. Por lo tanto, se hará uso de la generación de indicadores a partir levantamiento de información como trabajo de campo (encuestas), debido a que con este trabajo de campo se logró identificar las variables para poder realizar las encuestas. 37.

(38) pertinentes a los 3 roles de la organización (Gerente de proyecto, Líder técnico y colaboradores).. 2.2 GENERACION DE INDICADORES Para la obtención de los indicadores, se realizó un trabajo de campo (encuestas) en el cual fueron participes los diferentes actores que intervienen en los proyectos de software del área de tecnología de la empresa GSI, para esto se han llevado a cabo las preguntas enfocadas a la productividad de los diferentes actores (Gerente de proyecto, Líder Técnico y colaboradores), los cuales aportaron sus respuestas para poder generar los diferentes indicadores que dieron inicio al modelo de inteligencia de negocios2. Este trabajo de campo fue establecido y orientado al trabajo cotidiano de cada actor, por lo tanto, las encuestas fueron establecidas con preguntas diferentes y orientadas a la labor de cada actor. Por lo tanto, cada encuesta tiene como base la generación de información requerida que permitió establecer los indicadores que intervinieron en el modelo de inteligencia de negocios y que conllevaron a realizar el análisis respectivo de 2 proyectos que tuvieron resultados negativos a la hora de su puesta en marcha. Por consiguiente, se da a conocer cuáles son los dos proyectos mencionados anteriormente y qué características tiene cada proyecto. 2.2.1 PROYECTO EKIP Este proyecto tiene como finalidad la venta y adquisición de préstamos bancarios para PYMES, su funcionalidad principal se basa en la generación de reportes,. 2. Encuestas aplicadas a los diferentes roles de la organización (Gerente de proyecto, Líder Técnico y Colaboradores) – Ver Anexos (Encuestas Aplicadas). 38.

(39) actualización de datos de clientes, consulta a bases de datos externas y el desembolso correspondiente a cuentas bancarias de clientes. Actualmente el área de tecnología de la empresa GSI, obtiene el desarrollo de este proyecto y definió las siguientes características propias del desarrollo del proyecto para la consecución e implementación del mismo: -. 5 ingenieros desarrolladores en base de datos y Java.. -. Metodología Scrum.. -. Tiempo de contratación del proyecto: 8 Meses.. -. Herramientas de trabajo: IntelliJ, Oracle BD, Servicios RESTFUL, RESTLESS, SOAP, SOAPUI.. 2.2.2 PROYECTO INFOCLIENTE Este proyecto tiene como finalidad la consulta de la información de los clientes en las bases de datos externas de cifin, data crédito y el RUAF, lo cual fue establecido para la consulta de información de manera distribuida en pantallas del aplicativo, generación de reportes, y actualización de datos de los clientes en las bases de datos internas del cliente. Se definen las siguientes características propias del desarrollo del proyecto para la consecución e implementación del mismo: -. 3 ingenieros desarrolladores.. -. Metodología Scrum.. -. Tiempo de contratación del proyecto: 5 Meses.. -. Herramientas de trabajo: Visual Studio, Cobol, Base de datos SQL Server.. 2.2.3 ANALISIS PROYECTOS. En esta etapa se realizó el análisis pertinente de los proyectos anteriormente mencionados, los cuales se han obtenido los siguientes indicadores para su análisis y posterior introducción al modelo de inteligencia de negocios que fue desarrollado para el área de sistemas de la empresa GSI.. 39.

(40) -. Ingenieros con perfiles diferentes a lo requerido.. -. Metodología poco utilizada en el mercado o no convencional.. -. Presupuesto del proyecto.. -. Tiempo de ejecución del proyecto.. -. Nivel de complejidad del proyecto.. -. Estado del proyecto (Exitoso – No exitoso).. Los anteriores indicadores son de uso importante, puesto que son la base fundamental para el análisis y desarrollo del modelo de inteligencia de negocios, por lo tanto, con los indicadores ya definidos se establece la primera fase de la solución implementada. 2.2.4 GENERACIÓN DE MÉTRICAS. A partir de la información recolectada mediante las encuestas a los diferentes actores que intervinieron en los proyectos objeto de estudio, se identificaron los procesos y conjunto de medidas que permiten conocer las características más importantes a la hora de establecer proyectos informáticos. Para lograr cuantificar estas métricas se organizaron de la siguiente manera:. Figura 13. Generación de métricas (Indicadores e índices) Fuente Los Autores. 40.

(41) Para cada Índice fue necesario definir un interrogante el cual a partir de cada proyecto debe generar una ponderación la cual debe ser tomado por el modelo de inteligencia de negocios para así poder tomar dicha información y analizarla por variable, dimensión, indicador o índice. Se definieron las siguientes variables:. Figura 14. Variables modelo de inteligencia de negocios. Fuente Los Autores. A continuación, se listan el detalle todas las variables que se identificaron a partir de la recolección de la información obtenida de los datos históricos de los proyectos y las encuestas con sus respectivos interrogantes:. Figura 15. Variables del colaborador. Fuente Los Autores. 41.

(42) Figura 16. Variables del proyecto. Fuente Los Autores. Figura 17. Variables de la metodología. Fuente Los Autores. 42.

(43) Figura 18. Variables de indicadores. Fuente Los Autores. 43.

(44) CAPITULO 3. DESCRIPCION DE LA SOLUCION En esta etapa se describe la finalidad de la solución que fue desarrollada por medio de un modelo de inteligencia de negocios, el cual busca ayudar al área de tecnología de la empresa GSI en la toma de decisiones sobre los diferentes proyectos del área. Para lograr el objetivo de ayuda en la toma de decisiones, es de importancia mencionar cual es la herramienta que conllevo a realizar la solución tecnológica y sus componentes más relevantes para el modelo de BI. POWER BI Para el autor [23] menciona que la herramienta Power BI es un conjunto de aplicaciones. que. permite. analizar. datos. y. compartir. información.. Fundamentalmente orientado al uso en análisis de negocios (se engloba dentro de los servicios BI), en su inicio fue parte de Microsoft Office 365 y como añadido de su programa Excel, saliendo al mercado en septiembre de 2013. Para otro autor [24], Microsoft Power BI es un conjunto de nuevas funciones y servicios que, juntos, permiten visualizar datos, compartir información y colaborar de nuevas formas más sencillas e intuitivas, ya que permite a los usuarios menos avanzados o con poco conocimiento técnico, interpretar los tableros de control de una manera mucho más atractiva, ya que se mostrará un análisis de la información recopilada. El aplicativo Power BI se fundamenta en 5 funcionalidades: •. Power Query (Captura). •. Power Pivot (Modeliza). •. Power View (Visualiza). •. Office 365 (Publica). •. Power BI (Consulta). 44.

(45) Figura 19. Power BI Desktop Fuente (Gutiérrez Daniel, 2018) [25]. CUADRANTE MAGICO DE GARTNER. El seleccionar la herramienta adecuada para la visualización de reportes permitirá generar los reportes y tablero de control que reflejen de la mejor manera el resultado de los indicadores analizados, por lo que se recurre a Gartner que es una empresa reconocida mundialmente especializada en realizar investigación sobre tecnología y análisis de tendencias. En su cuadrante realizado para el año 2019 en el área de analítica e inteligencia de negocios destaca a las organizaciones retadoras, participantes de nicho, visionarios y líderes en cuanto a las soluciones y herramientas que ofrecen para el análisis e inteligencia de negocios. Para el año 2019 se destaca Microsoft como un referente a la hora de crear soluciones tecnológicas con su herramienta Power BI.. 45.

(46) Figura 20. Cuadrante Mágico de Gartner para Analytics y BI (Josehn, 2019) [26]. 3.1 MODELO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Una vez mencionada las herramientas que ayudaron al desarrollo del modelo de inteligencia de negocios, es de importancia dar a conocer de que está compuesto la solución realizada. 3.1.1 DICCIONARIO DE DATOS De acuerdo al levantamiento de los requerimientos y definición de los indicadores se describe a continuación la descripción, tipo de datos, longitud y nombre de los campos que se utilizaran para almacenar la información en el Data Warehouse: Se generó una tabla de empresa para guardar los datos relacionados a la organización.. 46.

(47) Tabla 1. Datos de la empresa. Fuente los autores Tabla NOMBRE CAMPO. TIPO DATO. Empresa LONGITUD. EMPRESA_ID NUMERICO. 10. ALFANUMERICO. 60. NUMERICO. 16. FECHA. 10. EMPRESA_RAZON_SOCIAL. EMPRESA_NIT EMPRESA_FECHA_MODIFIC ACION. DESCRIPCIÓN. Identificador único de la empresa Nombre o razón social de la empresa dueña o propietaria del proyecto Número de identificación de la empresa Fecha de creación y/o modificación del registro. Se generó una tabla de proyecto para guardar los datos relacionados a los proyectos requeridos. Tabla 2. Información relevante del proyecto. Fuente los autores. Tabla NOMBRE CAMPO PROYECTO_ID EMPRESA_ID PROYECTO_NOMBRE. TIPO DATO. Proyecto LONGITUD. NUMERICO. 10. NUMERICO. 10. ALFANUMERICO. 100. NUMERICO. 10. NUMERICO. 10. BOOLEANO. 1. PROYECTO_TIEMPO_ESTI MADO PROYECTO_TIEMPO_TOTA L PROYECTO_ESTADO. DESCRIPCIÓN Identificador único del proyecto Identificador único de la empresa Nombre o palabra clave del proyecto Total tiempo estimado para la ejecución del proyecto (en horas) Total tiempo utilizado para la ejecución del proyecto (en horas) Estado del proyecto (Exitoso, No exitoso) 47.

(48) Se generó una tabla de metodología para guardar los datos relacionados a la metodología usada en los proyectos. Tabla 3. Información relevante de la metodología de proyectos. Fuente los autores. NOMBRE CAMPO. Metodología LONGITUD. TIPO DATO. DESCRIPCIÓN. Identificador único de la 10 metodología Identificador único del 10 proyecto Nombre de la metodología utilizada para la construcción del 200 proyecto. METODOLOGIA_ID NUMERICO PROYECTO_ID NUMERICO METODOLOGIA_NOMBRE ALFANUMERICO. Se generó una tabla de presupuesto para guardar los datos relacionados al presupuesto definido para cada proyecto. Tabla 4. Información de presupuesto de los proyectos. Fuente los autores. Tabla NOMBRE CAMPO PRESUPUESTO_ID PROYECTO_ID. Presupuesto TIPO DATO. LONGITUD. NUMERICO. 10. NUMERICO. 10. ALFANUMERICO. 20. NUMERICO. 16. MONEDA. VALOR. DESCRIPCIÓN Identificador único del presupuesto Identificador único del proyecto Tipo de moneda utilizada para expresar el valor del presupuesto del proyecto Valor del presupuesto asignado para la ejecución del proyecto. 48.

(49) Se generó una tabla de costo para guardar los datos relacionados al costo de ejecución para cada proyecto. Tabla 5. Información de costo de los proyectos. Fuente los autores. Tabla NOMBRE CAMPO COSTO_ID PROYECTO_ID. Costo TIPO DATO. LONGITUD. NUMERICO. 10. NUMERICO. 10. ALFANUMERICO. 20. NUMERICO. 16. MONEDA. VALOR. DESCRIPCIÓN Identificador único del costo Identificador único del proyecto Tipo de moneda utilizada para expresar el valor del costo del proyecto Valor total gastado para la ejecución del proyecto. Se generó una tabla de costo para guardar los datos relacionados al costo de ejecución para cada proyecto. Tabla 6. Información de perfiles. Fuente los autores. Tabla NOMBRE CAMPO PERFIL_ID PROYECTO_ID. Perfil TIPO DATO NUMERICO NUMERICO. PERFIL_NOMBRE ALFANUMERICO. LONGITUD. DESCRIPCIÓN Identificador único del 10 Perfil Identificador único del 10 proyecto Nombre del perfil o cargo requerido para 200 el proyecto. 49.

(50) Se generó una tabla de experiencia para guardar los datos relacionados al perfil de los integrantes a seleccionar para cada proyecto Tabla 7. Información de experiencia. Fuente los autores. Tabla NOMBRE CAMPO. TIPO DATO. EXPERIENCIA_ID. NUMERICO. PERFIL_ID. NUMERICO. EXPERIENCIA_AÑOS. NUMERICO. CANTIDAD. NUMERICO. NIVEL. NUMERICO. Experiencia LONGITUD DESCRIPCIÓN Identificador único de 10 la experiencia Identificador único 10 del Perfil Cantidad de años de 10 experiencia requerido para el perfil Cantidad de perfiles 10 requeridos por Perfil y experiencia Nivel del cargo 10 (Junior, Semi senior, Senior). Se generó una tabla de variable para guardar los datos relacionados a las variables obtenidas a partir de los indicadores generados.. Tabla 8. Información de variables. Fuente los autores. Tabla NOMBRE CAMPO. TIPO DATO. VARIABLE_ID. NUMERICO. PROYECTO_ID. NUMERICO. VARIABLE_NOMBRE. ALFANUMERICO. Variable LONGITUD. DESCRIPCIÓN Identificador único 10 de la variable Identificador único 10 del Proyecto Nombre de la 200 Variable. Se generó una tabla de dimensión para guardar los datos relacionados a las dimensiones obtenidas a partir de los indicadores.. 50.

(51) Tabla 9. Información de dimensiones. Fuente los autores. Tabla NOMBRE CAMPO. TIPO DATO. DIMENSION_ID. NUMERICO. VARIABLE_ID. NUMERICO. Dimensión LONGITUD. DESCRIPCIÓN Identificador único 10 de la Dimensión Identificador único 10 de la variable Nombre de la 200 Dimensión. DIMENSION_NOMBRE ALFANUMERICO. Se generó una tabla de indicador para guardar los datos relacionados a los indicadores generados para el modelo Tabla 10. Información de indicadores. Fuente los autores. Tabla NOMBRE CAMPO. Indicador LONGITUD. TIPO DATO. INDICADOR_ID. NUMERICO. DIMENSION_ID. NUMERICO. INDICADOR_NOMBRE. ALFANUMERICO. DESCRIPCIÓN Identificador único 10 del Indicador Identificador único 10 de la Dimensión Nombre del 200 Indicador. Se generó una tabla de índice para guardar los datos relacionados a índices generados a partir de los indicadores del modelo Tabla 11. Información de índices. Fuente los autores. Tabla NOMBRE CAMPO. Índice TIPO DATO. INDICE_ID. NUMERICO. INDICADOR_ID. NUMERICO. INDICE_NOMBRE. ALFANUMERICO. LONGITUD. DESCRIPCIÓN. Identificador único del Índice Identificador único 10 del Indicador 200 Nombre del Índice 10. 51.

(52) Se generó una tabla de calificación para guardar los datos relacionados al valor de calificación sobre cada índice generado a partir de los indicadores del modelo Tabla 12. Información de calificación. Fuente los autores. Tabla NOMBRE CAMPO. TIPO DATO. CALIFICACION_ID. NUMERICO. INDICE_ID. NUMERICO. CALIFICACION_LIDER. NUMERICO. CALIFICACION_GERENTE. NUMERICO. Calificación LONGITUD DESCRIPCIÓN Identificador único 10 de la Calificación Identificador único 10 del Índice Calificación del Índice de acuerdo 200 al concepto del líder del proyecto Calificación del Índice de acuerdo 200 al concepto del Gerente del proyecto. A partir del diccionario de datos anterior, se genera el script correspondiente para la creación y generación de las tablas del modelo de inteligencia de negocios.3. 3.1.2 MODELO RELACIONAL DE LA BASE DE DATOS A partir de la creación de los objetos de base de datos requeridos para implementar la solución, se detalla a continuación el modelo entidad relación de la base de datos, donde se dan a conocer las relaciones y dependencias entre las tablas. Este modelo fue fundamentado en la obtención de los diferentes valores de información que fueron recopilados a partir del trabajo de campo, las tablas generadas se basan en alojar la información de los proyectos de cualquier área de. 3. Script modelo inteligencia de negocios - Anexo7_CreacionDB. 52.

(53) una organización, puesto que el modelo de inteligencia de negocios tiene como finalidad revisar cada detalle que se pueda contemplar desde un inicio en los proyectos de un área en específico, para el documento actual en el área de informática de la empresa GSI.. Figura 21. Modelo Relacional Fuente los autores. 3.1.3 ARQUITECTURA Una vez se establezca las relaciones y el modelo entidad relación de la base de datos, se define los diferentes componentes que interactúan en el modelo de inteligencia de negocios realizado, por lo cual es importante detallar y dar a conocer el diagrama de arquitectura correspondiente a la interoperabilidad entre los distintos componentes necesarios para el funcionamiento de la solución implementada:. 53.

(54) Figura 22. Arquitectura Solución modelo de inteligencia de negocios. Fuente los autores. Fase 1 Origen de Datos: Es la fuente más importante debido a que es el origen de los datos de donde se va a extraer la información, la información es leída por medio de un texto de archivo plano (.txt) o un formato delimitado por comas que puede generarse desde Microsoft Excel (.csv), la información se deja en una ruta del servidor para que sea tomado por el proceso ETL del modelo de inteligencia de negocios.. Figura 23. Fuente de datos Fuente los autores.. Fase 2 ETL: Es el proceso encargado de extraer, transformar y cargar los datos del archivo de origen. Son los procesos encargados de insertar la información a las. 54.