Data warehouse web para la toma de decisión en la empresa Mrbooks de la ciudad de Quito

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UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES

UNIANDES – IBARRA

FACULTAD DE SISTEMAS MERCANTILES

CARRERA DE SISTEMAS

PROYECTO DE EXÁMEN COMPLEXIVO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL

TÍTULO DE INGENIERO EN SISTEMAS E INFORMÁTICA

TEMA:

“DATA WAREHOUSE WEB PARA LA TOMA DE DECISIÓN EN LA EMPRESA MRBOOKS DE LA CIUDAD DE QUITO”

AUTOR: CHULDE TIRIRA EDISON JAVIER

TUTOR: ING. LOZADA TORRES EDWIN FABRICIO

AMBATO – ECUADOR

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APROBACIÓN DEL TUTOR DEL TRABAJO DE TITULACIÓN

CERTIFICACIÓN:

Quien suscribe, legalmente CERTIFICA QUE: El presente Trabajo de Titulación realizado por el señor Edison Javier Chulde Tirira, estudiante de la Carrera de Sistemas, Facultad de Sistemas Mercantiles, con el tema “DATA WAREHOUSE WEB PARA LA TOMA DE DECISIÓN EN LA EMPRESA MRBOOKS DE LA CIUDAD DE QUITO.”, ha sido prolijamente revisado, y cumple con todos los requisitos establecidos en la normativa pertinente de la Universidad Regional Autónoma de los Andes -UNIANDES-, por lo que apruebo su presentación.

Ambato, septiembre de 2018

_________________________________________ ING. EDWIN FABRICIO LOZADA TORRES

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DECLARACIÓN DE AUTENTICIDAD

Yo, Edison Javier Chulde Tirira, estudiante de la Carrera de Sistemas, Facultad de Sistemas Mercantiles, declaro que todos los resultados obtenidos en el presente trabajo de investigación, previo a la obtención del título de INGENIERO EN SISTEMAS E INFORMATICA, son absolutamente originales, auténticos y personales; a excepción de las citas, por lo que son de mi exclusiva responsabilidad.

____________________________________

SR. EDISON JAVIER CHULDE TIRIRA

CI. 0401891270

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DERECHOS DE AUTOR

Yo, Edison Javier Chulde Tirira, declaro que conozco y acepto la disposición constante en el literal d) del Art. 85 del Estatuto de la Universidad Regional Autónoma de Los Andes, que en su parte pertinente textualmente dice: El Patrimonio de la UNIANDES, está constituido por: La propiedad intelectual sobre las Investigaciones, trabajos científicos o técnicos, proyectos profesionales y consultaría que se realicen en la Universidad o por cuenta de ella;

____________________________________

SR. EDISON JAVIER CHULDE TIRIRA

CI. 0401891270

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DEDICATORIA

Dedico este proyecto de tesis a mi Madre Teresa Tirira, a mi Esposa Eliana Coral y a mi hija Mayte Chulde. A mi Esposa porque ha estado conmigo a cada paso que doy, cuidándome y dándome fortaleza para continuar, a mi Madre, quien a lo largo de mi vida ha velado por mi bienestar y educación siendo mi apoyo en todo momento y en especial a mi hija que ha sido mi motor de luchar día a día para salir adelante. Es por ellas que soy lo que soy ahora.

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ÍNDICE GENERAL

APROBACIÓN DEL TUTOR DEL TRABAJO DE TITULACIÓN DECLARACIÓN DE AUTENTICIDAD

DERECHOS DE AUTOR DEDICATORIA

ÍNDICE DE TABLAS ÍNDICE DE GRÁFICOS RESUMEN

ABSTRACT

INTRODUCCIÓN ... 1

Antecedentes de la Investigación ... 1

Problema a Investigar ... 2

Objeto de investigación y campo de acción ... 3

Línea de Investigación... 3

Justificación de la actualidad, necesidad e importancia del tema. ... 3

Objetivos ... 4

Objetivo General ... 4

Objetivos Específicos ... 4

1. MARCO TEORICO ... 5

1.1 Data Warehouse ... 5

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1.1.2 Diseño de un Data Warehouse ... 7

1.1.3 Elementos de un Data Warehouse ... 8

1.1.3.1 Tabla de hecho ... 8

1.1.3.2 Dimensión ... 8

1.1.3.3 Métrica ... 8

1.1.3.4 Esquema en estrella ... 8

1.1.3.5 Esquema en copo de nieve ... 9

1.1.4 Metodologías de Desarrollo de un Data Warehouse ... 9

1.1.4.1 Metodología Inmon ... 9

1.1.4.2 Metodología Kimball ... 9

1.1.4.3 Metodología Hefesto ... 10

1.1.5 Ventajas de Usar un Data Warehouse ... 10

1.1.5.1 Beneficios tangibles ... 10

1.1.5.2 Beneficios intangibles ... 11

1.1.5.3 Beneficios estratégicos ... 11

1.1.5.4 Respuestas rápidas ... 11

1.1.5.5 Importantes métricas ... 11

1.1.5.6 Comprender el pasado, presente y futuro de la organización ... 11

1.1.6 Introducción al Internet... 11

1.1.7 Fundamentos de la Web ... 12

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1.1.7.2 El Lenguaje HTML ... 13

1.1.8 Nuevas Tendencias ... 13

1.1.8.1 HTML5 ... 13

1.1.8.2 CSS3 ... 13

1.1.8.3 JavaScript ... 14

1.1.8.4 JQuery ... 14

1.1.8.5 React ... 14

1.2 Toma de Decisión ... 15

1.2.1.1 El Riesgo en la Toma de Decisiones ... 16

1.2.1.2 Efectos futuros. ... 17

1.2.1.3 Reversibilidad ... 17

1.2.1.4 Impacto ... 17

1.2.1.5 Calidad ... 18

1.2.1.6 Periodicidad ... 18

1.2.2 Tipos de Decisiones ... 18

1.2.2.1 Decisiones y Proactividad ... 19

1.2.2.2 Importancia de las Tecnologías de la Información para el Proceso de Toma de Decisiones. ... 19

1.2.2.3 Entrada de Información ... 20

1.2.2.4 Almacenamiento de información ... 20

1.2.2.5 Procesamiento de Información... 20

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1.2.3 Importancia de los Sistemas de Información en el Proceso de Toma de Decisiones. 20

1.2.3.1 Sistemas Transaccionales ... 20

1.2.3.2 Sistemas de Apoyo a las Decisiones. ... 21

1.2.3.3 Sistemas Estratégicos. ... 21

1.2.4 Conclusiones Parciales del Capítulo. ... 22

CAPITULO II ... 23

2. METODOLOGIA ... 23

2.1 Caracterización del Sector. ... 23

2.2 Modalidad de la Investigación ... 23

2.3 Tipos de Investigación. ... 24

2.3.1 Investigación de campo ... 24

2.3.2 Investigación bibliográfica ... 24

2.4 Métodos de Investigación ... 24

2.4.1 Método inductivo y deductivo ... 24

2.4.2 Método analítico sintético ... 24

2.5 Técnicas e Instrumentos de Investigación. ... 24

2.5.1 Entrevista ... 24

2.5.2 Encuesta ... 25

2.6 Población y Muestra ... 25

2.6.1 Análisis e Interpretación de la Encuesta ... 26

(10)

2.7 Conclusiones Parciales del Capítulo ... 34

CAPITULO III ... 35

3. MARCO PROPOSITIVO ... 35

3.1. Tema ... 35

3.2 Objetivos ... 35

3.3 Desarrollo de la propuesta ... 35

3.3.1 Delimitación de requerimientos ... 35

3.3.1.1 Requerimientos de hardware ... 35

3.3.1.2 Requerimientos de software ... 35

3.3.1.3 Requerimientos para la implementación. ... 36

3.3.2 Evaluación de requerimientos... 37

3.3.2.1 Evaluación de requerimiento de hardware ... 37

3.3.2.2 Evaluación de requerimiento de software ... 38

3.3.3 Desarrollo de la metodología ... 40

3.3.3.1 Artefactos usados en el desarrollo de la metodología ... 42

3.3.3.1.1 Backlog de Producto ... 42

3.3.3.1.2 Estimación de esfuerzo ... 42

3.3.3.1.3 Backlog de Sprint ... 43

3.3.4 Primera iteración ... 43

3.3.4.1 Sprint 1 Conceptualización ... 44

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3.3.4.3 Sprint 3 Formalizando ... 46

3.3.4.4 Sprint 4 Restructuración necesaria ... 47

3.3.5 Segunda iteración ... 49

3.3.5.1 Sprint 1 – Reformulando ... 49

3.3.5.2 Sprint 2 – Implementando ... 51

3.3.5.2.1 Resultados ... 52

3.3.5.2.2 Evaluando el producto ... 53

CONCLUSIONES ... 57

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ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Personal de la empresa ... 25

Tabla 2 Reportes Fáciles de entender ... 26

Tabla 3 Automatizar Informes Gerenciales... 27

Tabla 4 Tiempo para Realizar Informe Gerencial ... 28

Tabla 5 Implementar un data warehouse ... 29

Tabla 6 Conocimiento de Excel ... 30

Tabla 7 Aprender el funcionamiento del data warehouse ... 31

Tabla 8 Método para realizar una campaña... 32

Tabla 9 Entrevista ... 33

Tabla 10 Requerimientos de implementación ... 36

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ÍNDICE DE GRÁFICOS

Gráfico 1 Reportes Fáciles de entender ... 26

Gráfico 2 Automatizar Informes Gerenciales ... 27

Gráfico 3. Tiempo para Realizar Informe Gerencial ... 28

Gráfico 4 Implementar un data warehouse... 29

Gráfico 5 Conocimiento de Excel ... 30

Gráfico 6 Aprender el funcionamiento del data warehouse ... 31

Gráfico 7 Método para realizar una campaña ... 32

Gráfico 8 Rendimiento del servidor consola ... 38

Gráfico 9 Rendimiento del servidor Webmin ... 38

Gráfico 10 Evolución de React ... 39

Gráfico 11 Evolución MariaDB ... 40

Gráfico 12 Proceso de Scrum ... 41

Gráfico 13 Listado de procesos ... 44

Gráfico 14 Mockup y colores ... 44

Gráfico 15 Diseño de Base de datos ... 45

Gráfico 16 Crontab de tareas programadas ... 45

Gráfico 17 Estructura de carpetas del proyecto... 46

Gráfico 18 Tabla de configuraciones ... 47

Gráfico 19 Módulos del usuario ... 48

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Gráfico 21 Permisos de usuario (Crud) ... 49

Gráfico 22 Cubo de datos ... 50

Gráfico 23 Objeto de exportación a Excel ... 50

Gráfico 24 Código del objeto de exportación genérico ... 50

Gráfico 25 Grafico de barras del Dashboard de ventas por año ... 51

Gráfico 26 Grafico de pastel del Dashboard de ventas por año ... 51

Gráfico 27 Código del DTS para la extracción de información ... 52

Gráfico 28 Login del Sistema ... 52

Gráfico 29 Dashboard (Página de inicio) ... 53

Gráfico 30 Cubo de Ventas (Ventas por autores) ... 53

Gráfico 31 Cubo de Ventas (Ventas por Editoriales) ... 54

Gráfico 32 Cubo de Ventas (Ventas por Países) ... 54

Gráfico 33 Cubo de Ventas (Ventas por Categorías) ... 55

Gráfico 34 Cubo de Ventas (Ventas por tiendas de sus Categorías) ... 55

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RESUMEN

La empresa “MR BOOKS” de la ciudad de Quito, se dedica comercialización de libros, el inconveniente que presenta es el área de ventas, actualmente una empresa puede ser competitiva aplicando nuevas tecnologías, pero no es posible ya que él cuenta aún con herramientas de análisis de información, que permitan saber de forma exacta del comportamiento de sus productos.

Para el desarrollo de la solución se realizó una investigación de campo en donde se realizó un estudio sobre procesos de ventas y entrega de informes gerenciales y de esta forma mejorar la toma de decisión en la empresa.

El proyecto está encaminado en fortalecer el sistema de creación de campañas impulsando productos basados en estadísticas de ventas y rendimientos.

Este trabajo inicia indagando conceptos básicos de Business Intelligence y tomando en cuenta que el área administrativa y gerencial no cuenta con una herramienta como un data warehouse.

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ABSTRACT

“MR BOOKS" is a Quito-based books supplier whose main issue lies in its sales department. Nowadays companies become or stay competitive by relying on new technology, however this company lacks the proper data analysis tools to know in a precise manner how its products are behaving in the market.

In order for a solution to be brought up, a thorough research was conducted on site, where a study on sale procedures and management report submission took place. This was implemented to better comprehend the current state of the company and to improve their sales department’s decision-making.

The project is set on strengthening the company’s campaign development based on product's sales statistics and overall performance.

This project started by inquiring basic Business Intelligence concepts and taking into account the company's management does not count with tools such as a data warehouse.

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1 INTRODUCCIÓN

Antecedentes de la Investigación

El concepto de datawerehouse se originó poco antes de los años 80, esta tecnología pretende promocionar un modelo de arquitectura para el flujo de datos de los sistemas informáticos y la toma de decisión.

Es decir, intenta direccionar los diferentes problemas relacionados a este flujo de datos, y los altos costos asociados. La ausencia de tal arquitectura ocasiona un alto índice de redundancia en la administración y distribución de la información, por ejemplo, en empresas grandes las decisiones de los diferentes proyectos que operan independientemente dependen de múltiples bases de datos, en donde en la mayoría de los casos existe información en común que puede ser compartida con el Data Warehouse sin necesidad de que dichos datos se repitan.

En una investigación preliminar llevada a cabo en la biblioteca de la universidad UNIANDES, así como en algunos repositorios digitales de varias instituciones de educación superior del país se han encontrado algunos trabajos de grado que tienen que ver con el tema propuesto y que nos sirven como antecedentes investigativos del presente perfil, entre esos trabajos podemos mencionar:

El trabajo de grado “ESTUDIO DE METODOLOGÍAS DE DATA WAREHOUSE PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE REPOSITORIOS DE INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES GERENCIALES” del Ing. Roberto Xavier Villarreal Rosero, se concluye que el uso de la metodología Ralph Kimball representa u proceso eficaz en tiempo y recursos debido a que se obtiene la solución al problema en corto plazo, acoplándose a la metodología tradicional de desarrollo de software. (Rosero Villarreal, 2013)

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actividad a la que se dedique ya que siempre se deberá tomar decisiones que contribuyan con el cumplimiento de los objetivos del negocio (Chiran Enriquez, 2013).

En el trabajo de grado “APLICATIVO DE ANÁLISIS MULTIDIMENSIONAL PARA EL SISTEMA NACIONAL DE INFORMACIÓN ECUATORIANO”, de MARTÍNEZ PÁSTOR AGUSTÍN RODRIGO. Con esta aplicación de análisis se centra en mostrar datos estadísticos y geográficos desagregados en el territorio nacional con el fin de que estén disponibles para la ciudadanía en general mediante su página web, así se demuestra que el desarrollo de los data Warehouse se lo ha llevado a otro nivel, es decir que ya es factible correr un proceso de análisis de información a través de una plataforma web. (Martínes Pástor, 2014).

En la siguiente tesis de Grado “INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN EL ANÁLISIS DE COSTOS, ANÁLISIS DE PRECIOS UNITARIOS Y LA ELABORACIÓN DE PRESUPUESTOS PARA LA INDUSTRIA DE CONSTRUCCIÓN “R.J.C”.” de “TINAJERO CIFUENTES JONATHAN PATRICIO”, en esta tesis se puede evidenciar como la inteligencia de negocios es llevada a cabo para la elaboración de presupuestos de una empresa, con el análisis de los costos incluso se puede predecir el futuro de la empresa. (Tinagero Cifuentes, 2015).

Problema a Investigar

La problemática en la empresa Mr Books radica en la generación de informes y reportes gerenciales por parte del departamento de ventas y de los administradores de locales a nivel nacional, esto se debe a que el sistema ERP de la empresa genera reportes con información muy extensa difícil de manejar para los usuarios que no tienen conocimientos avanzados de la herramienta Excel que es como se generan los reportes.

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3 Formulación del Problema

¿Cómo mejorar la inteligencia de negocios para la toma de decisiones en la empresa Mrbooks?

Objeto de investigación y campo de acción

Objeto de investigación Sistemas de Información Campo de acción Aplicación Web

Línea de Investigación

El presente trabajo está enmarcado en la línea de investigación, Desarrollo de Software y Programación de Sistemas.

Justificación de la actualidad, necesidad e importancia del tema.

Gestionar la información en las empresas es, hoy en día, una herramienta clave para poder sobrevivir en un mercado cambiante, dinámico y global. Aprender a competir con esta información es fundamental para la toma de decisiones, el crecimiento y la gestión de nuestra empresa.

La disciplina denominada como Business Intelligence nos aproxima a los sistemas de información que nos ayudan a la toma de decisiones en la empresa. Las pequeñas y medianas empresas disponen, como todas las empresas de sistemas de información sofisticados y que es conveniente analizar y optimizar

El estudio a realizarse nos ayudará, a través de la aplicación de la metodología de data warehouse seleccionada y la generación del repositorio de información, mejorar la orientación al cliente interno, nuestros procesos, nuestra gestión económica/financiera. Los usuarios que tendrán acceso al data warehouse serán:

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4  Jefes departamentales y de locales de venta

Estos usuarios se valdrán de esta herramienta para revisar y analizar el estado de las ventas que se realizan en los diferentes locales a nivel nacional de esta manera poder analizar el flujo de movimiento de los productos que se han vendido y poder hacer las campañas respectivas para vender o promocionar nuevos productos, así también los jefes departamentales poder tener un mejor análisis del estado de la empresa y poder informar a gerencia

Objetivos

Objetivo General

Desarrollar un Data Warehouse web para la toma de decisiones de la empresa Mr Book. Objetivos Específicos

 Fundamentar científicamente los conceptos de data warehouse y aplicaciones Web.

 Identificar la problemática en los procesos de toma de decisión en la empresa.  Implementar una data warehouse para la toma de decisiones mediante interfaz

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5 CAPITULO I

1. MARCO TEORICO

1.1 Data Warehouse

Un Data Warehouse es una base de datos corporativa en la que se integra información depurada de las diversas fuentes que hay en la organización. Dicha información debe ser homogénea y fiable, se almacena de forma que permita su análisis desde muy diversas perspectivas, y que a su vez dé unos tiempos de respuesta óptimos. Para ello la información se encuentra altamente desnormalizada y modelada de una forma bastante diferente a los sistemas transaccionales, principalmente se utilizan los modelos en estrella (star schema) y en copo de nieve (snowflake schema) (Ramos, 2016)

El Data Warehouse es una tecnología para el manejo de la información construido sobre la base de optimizar el uso y análisis de la misma utilizado por las organizaciones para adaptarse a los vertiginosos cambios en los mercados. Su función esencial es ser

la base de un sistema de información gerencial, es decir, debe cumplir el rol de integrador de información proveniente de fuentes funcionalmente distintas (Bases Corporativas, Bases propias, de Sistemas Externos, etc.) y brindar una visión integrada de dicha información, especialmente enfocada hacia la toma de decisiones por parte del personal jerárquico de la organización. (Rubinstein, 2000).

Con el análisis se pretende descubrir relaciones entre variables, tendencias, es decir, cuál puede ser la evolución de la variable, o patrones. Si un cliente tiene una serie de características, con el análisis se define cuál es la probabilidad de que otro con similares características actúe igual que el anterior. La información que utilizamos en BI está almacenada en tablas relacionadas entre ellas. Las tablas tienen registros y cada uno de los registros tiene distintos valores para cada uno de los atributos. Estas tablas están almacenadas en lo que conocemos como data Warehouse o almacén de datos. (Cano, 2007)

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 Se ha producido una consolidación del mercado mediante la compra de empresas pequeñas por parte de los principales agentes del mercado (SAP, IBM, Microsoft y Oracle).

 Se ha enriquecido con soluciones open source que cubren el espectro de necesidades de una organización para la explotación de la información.

 Han aparecido nuevas empresas con foco en la innovación cubriendo nuevos nichos en el mercado de la inteligencia de negocio como la visualización, el análisis predictivo, las virtual appliances y/o el real-time Business Intelligence.  A pesar de la crisis económica instaurada mundialmente desde 2008, el mercado

de inteligencia de negocio sigue en una fase de crecimiento estable al posicionarse como una necesidad crítica para toda organización. (Conesa Caralt, 2010)

1.1.1 Características

Como ya se ha comentado, un sistema de inteligencia de negocio está formado por diferentes elementos: ETL, OLAP, reporting. Pero de todas las piezas, la principal es el data warehouse1 o almacén de datos.

Una data warehouse es un repositorio de datos que proporciona una visión global, común e integrada de los datos de la organización –independientemente de cómo se vayan a utilizar posteriormente por los consumidores o usuarios–, con las propiedades siguientes: estable, coherente, fiable y con información histórica. Al abarcar un ámbito global de la organización y con un amplio alcance histórico, el volumen de datos puede ser muy grande (centenas de terabytes). Las bases de datos relacionales son el soporte técnico más comúnmente usado para almacenar las estructuras de estos datos y sus grandes volúmenes. Resumiendo, presenta las siguientes características:

 Orientado a un tema: organiza una colección de información alrededor de un tema central.

 Integrado: incluye datos de múltiples orígenes y presenta consistencia de datos.  Variable en el tiempo: se realizan fotos de los datos basadas en fechas o hechos.  No volátil: sólo de lectura para los usuarios finales. (Conesa Caralt, 2010)

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cuando tenemos múltiples fuentes), la periodicidad con la que han sido introducidos, la fiabilidad que nos ofrecen, etc. Todo ello nos aporta una ayuda adicional, tanto al usuario final como a los técnicos responsables de su mantenimiento, ayudando a estos últimos en aspectos como su auditoría y administración.

Kimball determinó que para él un Data Warehouse no era más que un conjunto de los Data Marts de una organización. Un Data Mart es una copia de las transacciones específicamente estructurada para la consulta y el análisis. Defiende por tanto una metodología Bottom-up a la hora de diseñar un almacén de datos. Según Ralph Kimball, “Un Data Mart es un conjunto de datos flexible, idealmente basado en el nivel de granularidad mayor que sea posible, presentado en un modelo dimensional que es capaz de comportarse bien ante cualquier consulta del usuario.

En su definición más sencilla, un data mart representa un único proceso de negocio”. Un proceso de negocio es un conjunto de tareas relacionadas lógicamente llevadas a cabo para lograr un resultado de negocio definido. La norma internacional ISO-9001 define un proceso como “una actividad que utiliza recursos, y que se gestiona con el fin de permitir que los elementos de entrada se transformen en resultados”. (Ramos, 2016)

1.1.2 Diseño de un Data Warehouse

En concepto y el enfoque de la inteligencia de negocio ha evolucionado de sobremanera los últimos años. Uno de los conceptos que más ha evolucionado ha sido el repositorio de datos, también conocido como data Warehouse.

En los últimos años han aparecido muchos enfoques de data Warehouse tanto a nivel tecnológico como estratégico:

 Aparición de bases de datos especializadas en el despliegue de data warehouse

en forma de software o appliances.

 Desarrollo de múltiples metodologías que buscan capacitar la organización para lidiar con el reto de un crecimiento exponencial de datos articulado en tres dimensiones: volumen, velocidad y variedad. Lo que se conoce como Big Data.  Tendencias SaaS o in-memory que buscan reducir el tiempo de creación de

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8 1.1.3 Elementos de un Data Warehouse

La estructura relacional de una base de datos operacional sigue las formas normales en su diseño. Un data warehouse no debe seguir ese patrón de diseño.

La idea principal es que la información sea presentada desnormalizada para optimizar las consultas. Para ello debemos identificar, en el seno de nuestra organización, los procesos de negocio, las vistas para el proceso de negocio y las medidas cuantificables asociadas a los mismos.

1.1.3.1 Tabla de hecho

Es la representación en el data warehouse de los procesos de negocio de la organización. Por ejemplo, una venta puede identificarse como un proceso de negocio de manera que es factible, si corresponde en nuestra organización, considerar la tabla de hecho ventas. 1.1.3.2 Dimensión

Es la representación en el data warehouse de una vista para un cierto proceso de negocio. Si regresamos al ejemplo de una venta, para la misma tenemos el cliente que ha comprado, la fecha en la que se ha realizado... Estos conceptos pueden ser considerados como vistas para este proceso de negocio. Puede ser interesante recuperar todas las compras realizadas por un cliente. Ello nos hace entender por qué la identificamos como una dimensión. 1.1.3.3 Métrica

Son los indicadores de negocio de un proceso de negocio. Aquellos conceptos cuantificables que permiten medir nuestro proceso de negocio. Por ejemplo, en una venta tenemos el importe de la misma. Existen principalmente dos tipos de esquemas para estructurar los datos en un almacén de datos:

1.1.3.4 Esquema en estrella

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medir (cuantificar): sus métricas. La tabla de hechos sólo presenta uniones con dimensiones.

1.1.3.5 Esquema en copo de nieve

Es un esquema de representación derivado del esquema en estrella, en el que las tablas de dimensión se normalizan en múltiples tablas. Por esta razón, la tabla de hechos deja de ser la única tabla del esquema que se relaciona con otras tablas, y aparecen nuevas uniones. Es posible distinguir dos tipos de esquemas en copo de nieve:

– Completo: en el que todas las tablas de dimensión en el esquema en estrella aparecen ahora normalizadas.

– Parcial: sólo se lleva a cabo la normalización de algunas de ellas. Es conveniente profundizar en los conceptos de tabla de hecho, dimensión y métrica (Conesa Caralt, 2010).

1.1.4 Metodologías de Desarrollo de un Data Warehouse

Para el desarrollo de una data warehouse existen diversas metodologías de las cuales las más relevantes son:

1.1.4.1 Metodología Inmon

Esta metodología fue desarrollada por Bil Inmon en el año 1992 en su libro “Build ing the Data Warehouse”. Para esta metodología un Data Warehouse es considerado como un conjunto de datos orientados por temas, integrados, variantes en el tiempo y no volátiles, cuyo objetivo es ser un apoyo importante para la toma de decisiones. El Data Warehouse es una parte de un sistema de BI y los Data Marts obtienen su información a partir de este Data Warehouse y para ser almacenada la información es necesario normalizarla antes de almacenarse (Cano, 2007).

1.1.4.2 Metodología Kimball

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Según (Rivadera, 2010), piensa que la metodología más acorde a los negocios de nuestra región es la de Kimball, por cuanto proporciona un enfoque de menor a mayor, muy versátil, y una serie de herramientas prácticas que ayudan a la implementación de un DW. Es acorde a nuestras empresas porque se pueden implementar pequeños datamart en áreas específicas de las mismas (compras, ventas, etc.), con pocos recursos y de poco irlos integrándolos en un gran almacén de datos. (Bernabeu R. Dario, 2011).

1.1.4.3 Metodología Hefesto

El principal objetivo de la metodología Hefesto es facilitar el arduo trabajo que significa construir un data warehouse desde cero, aportando información que permitirá mejorar su performance. la metodología está orientada a amortiguar el tedio que provoca seguir pasos sin comprender el porqué de su ejecución.

Hefesto es una metodología, cuya propuesta está fundamentada en una extensa investigación, comparación de metodologías existentes y el aporte de experiencias propias en procesos de diseño e implementación de DW.

Cabe destacar que hefesto está en continua evolución, y se han tenido en cuenta, como gran valor agregado, todos los feedbacks que han aportado quienes han utilizado esta metodología en diversos países y con diversos fines. (Bernabeu R. Dario, 2011).

1.1.5 Ventajas de Usar un Data Warehouse

Uno de los objetivos básicos de los sistemas de información es la toma de decisiones oportunas, por ende, es importante contar con información real y disponible. A partir de los datos que nos proporciona la Inteligencia de Negocios poder llegar a obtener conocimiento real.

Entre los beneficios del BI se puede encontrar los siguientes: 1.1.5.1 Beneficios tangibles

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La información debe ser oportuna, ya que muchas organizaciones buscan información en diferentes fuentes de datos lo cual ocasiona pérdida de tiempo e ineficiencia de nuestros procesos de trabajo.

Los programas BI proporcionan estadísticas más elaboradas de los costes, de lo cual se podría hacer cambios para conseguir una mayor rentabilidad.

1.1.5.2 Beneficios intangibles

La disponibilidad de la información para la toma de decisiones mejora la competitividad, además conocer en qué áreas necesitamos mejorar o modificar algo a fin de optimizar y racionalizar las operaciones.

1.1.5.3 Beneficios estratégicos

Facilita la formulación de estrategias, correspondiente a que clientes o mercados dirigirnos. Es decir, convertir la información en algo que produzca beneficios.

1.1.5.4 Respuestas rápidas

Se logra conseguir respuestas inmediatas a preguntas del negocio, lo cual sirve para toma de decisiones sin pérdida el tiempo.

1.1.5.5 Importantes métricas

Se puede conseguir métricas importantes para el negocio u organización. 1.1.5.6 Comprender el pasado, presente y futuro de la organización

Uno de los puntos fuertes que posee la herramienta de software de Bi es conocer información en un determinado período de tiempo.

1.1.6 Introducción al Internet

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protocolo de comunicaciones de datos, IP o Internet Protocol, que permitía a ordenadores diversos comunicarse a través de una red, Internet, formada por la interconexión de diversas redes.

A mediados de los ochenta la Fundación Nacional para la Ciencia norteamericana, la NSF, creó una red, la NSFNET, que se convirtió en el backbone (el troncal) de Internet junto con otras redes similares creadas por la NASA (NSINet) y el U.S. DoE (Department of Energy) con la ESNET. En Europa, la mayoría de países disponían de backbones nacionales (NORDUNET, RedIRIS, SWITCH, etc.) y de una serie de iniciativas paneuropeas (EARN y RARE). En esta época aparecen los primeros proveedores de acceso a Internet privados que ofrecen acceso pagado a Internet. (Carles, 2004).

1.1.7 Fundamentos de la Web

El éxito espectacular de la web se basa en dos puntales fundamentales: el protocolo HTTP y el lenguaje HTML. Uno permite una implementación simple y sencilla de un sistema de comunicaciones que nos permite enviar cualquier tipo de ficheros de una forma fácil, simplificando el funcionamiento del servidor y permitiendo que servidores poco potentes atiendan miles de peticiones y reduzcan los costes de despliegue. El otro nos proporciona un mecanismo de composición de páginas enlazadas simple y fácil, altamente eficiente y de uso muy simple.

1.1.7.1 El protocolo HTTP

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como las imágenes que la componen, pues en la especificación inicial de HTTP, la 1.0, se abrían y usaban tantas conexiones como componentes tenía la página, transfiriéndose por cada conexión un componente (el texto de la página o cada una de las imágenes). (Jiménez, 2009)

1.1.7.2 El Lenguaje HTML

El otro puntal del éxito del WWW ha sido el lenguaje HTML (hypertext mark-up language). Se trata de un lenguaje de marcas (se utiliza insertando marcas en el interior del texto) que nos permite representar de forma rica el contenido y también referenciar otros recursos (imágenes, etc.), enlaces a otros documentos (la característica más destacada del WWW), mostrar formularios para posteriormente procesarlos, etc.

1.1.8 Nuevas Tendencias

1.1.8.1 HTML5

HTML5 es la actualización de HTML, el lenguaje en el que es creada la web. HTML5 también es un término de marketing para agrupar las nuevas tecnologías de desarrollo de aplicaciones web: HTML5, CSS3 y nuevas capacidades de JavaScript.

La versión anterior y más usada de HTML, HTML4, carece de características necesarias para la creación de aplicaciones modernas basadas en un navegador. El uso fuerte de JavaScript ha ayudado a mejorar esto, gracias a framework como jQuery, jQuery UI, Sproutcore, entre otros.

Flash en especial ha sido usado en reemplazo de HTML para desarrollar web apps que superaran las habilidades de un navegador: Audio, video, webcams, micrófonos, datos binarios, animaciones vectoriales, componentes de interfaz complejos, entre muchas otras cosas. Ahora HTML5 es capaz de hacer esto sin necesidad de plugin y con una gran compatibilidad entre navegadores (Vega, 2011).

1.1.8.2 CSS3

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casos. ya no más, css3 es hermoso y trae para ti opciones que hacen el diseño estúpidamente fácil.

Importante, antes que enteder @font-face tienes que aprender a usar una maravilla que nos trajo Google y que le hizo la vida más fácil a todos los amantes de la tipografía que estaban cansados de usar Arial y Helvetica. Visita Google WebFonts y aprovéchalo en tus proyectos. (Vega, 2011).

1.1.8.3 JavaScript

JavaScript, el lenguaje favorito del desarrollador de frontend y experiencias de usuario en la web, ha recibido muchas habilidades nuevas. Esta es una lista de las más importantes. 1.1.8.4 JQuery

JQuery es un framework de JavaScript para facilitar, entre otros, el acceso a los elementos del DOM, los efectos, interactuar con los documentos HTML, desarrollar animaciones y agregar interacción con la tecnología AJAX a páginas web. jQuery podría ser otro framework más como script.aculo.us, MooTools, YUI pero en cambio disponemos una gran potencia con una facilidad mucho mayor que sus competidores.

JQuery consiste en un único fichero JavaScript que contiene las funcionalidades comunes de DOM, eventos, efectos y AJAX. La característica principal de la biblioteca es que permite cambiar el contenido de una página web sin necesidad de recargarla, mediante la manipulación del árbol DOM y peticiones AJAX.

1.1.8.5 React

(31)

15

Es importante señalar que ReactJS es una librería enfocada en la visualización. Si estamos iniciando un proyecto podemos basarnos en la arquitectura Flux, pero si ya tenemos un proyecto usando un Framework MVC como AngularJS podemos dejar AngularJS como Controlador y que ReactJS se encargue de las vistas. Esto tiene sentido pues ReactJS tiene un performance superior al momento para manipular el DOM, y esto tiene un gran impacto cuando se trata con listas largas que cambian constantemente en nuestra visualización.

El secreto de ReactJS para tener un performance muy alto, es que implementa algo llamado Virtual DOM y en vez de renderizar todo el DOM en cada cambio, que es lo que normalmente se hace, este hace los cambios en una copia en memoria y después usa un algoritmo para comparar las propiedades de la copia en memoria con las de la versión del DOM y así aplicar cambios exclusivamente en las partes que varían. Esto puede sonar como mucho trabajo, pero en la práctica es mucho más eficiente que el método tradicional pues si tenemos una lista de dos mil elementos en la interfaz y ocurren diez cambios, es más eficiente aplicar diez cambios, ubicar los componentes que tuvieron un cambio en sus propiedades y renderizar estos diez elementos, que aplicar diez cambios y renderizar dos mil elementos. Son más pasos a planear y programar, pero ofrece una mejor experiencia de usuario y una planeación muy lineal. Una característica importante de ReactJS es que promueve el flujo de datos en un solo sentido, en lugar del flujo bidireccional típico en Frameworks modernos, esto hace más fácil la planeación y detección de errores en aplicaciones complejas, en las que el flujo de información puede llegar a ser muy complejo, dando lugar a errores difíciles de ubicar que pueden hacernos la vida muy triste. (Vega, 2011)

1.2 Toma de Decisión

Tomar decisiones es una actividad tan cotidiana y tan antigua que pocas veces nos detenemos a reflexionar sobre ella. Cuando tenemos que decidir sobre situaciones futuras, desconocidas e inciertas, muchas veces lo hacemos al azar y que la suerte nos ayude. Esa actitud que, si bien nos resulta muy familiar, no es más que poner el carro delante de los caballos.

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16

cronología está estrechamente vinculada con la Teoría de las Probabilidades y el nacimiento de esta última algunos autores la fijan en el momento en que un noble francés desafió a Blaise Pascal a resolver un problema conocido como Enigma de Paccioli corría el año 1654. Antes de esta época, la solución de situaciones inciertas era hecha con el auxilio de oráculos y adivinos.

La formulación objetiva de un problema de toma de decisiones es complicada por las imprecisiones e incertidumbres inherentes, que crean un ambiente difuso para el tomador de decisiones. (Pilar, 2011)

Gran parte del trabajo de quien asume un puesto de responsabilidad consiste en resolver problemas y en tomar decisiones, dos de las áreas más difíciles del trabajo profesional. Muchas veces las soluciones se buscan por reacción y no como prevención a los problemas. Los directivos siempre encuentran escaso el tiempo para resolver problemas y la tendencia es buscar fórmulas salvadoras que hayan funcionado en el pasado; ¿pero es ésta la mejor alternativa? No siempre.

Es muy importante tener en cuenta el trabajo en equipo para la toma de decisiones, ya que se tiene el concepto y la visión de varias personas para llegar a la más óptima; aunque para conformar estos equipos se deben tener en cuenta las capacidades, el compromiso y la responsabilidad de cada uno de los integrantes, para así lograr ser un verdadero equipo de trabajo. (Olaz Capitán, 2018)

1.2.1.1 El Riesgo en la Toma de Decisiones

(33)

17

dijo: “constantemente optaremos por el curso de acción que consideremos lo “suficientemente bueno” a la luz de las circunstancias dadas en ese momento”.

Cuando se emprende un proyecto, automáticamente se asume un riesgo. Debemos identificar los riesgos que cada actividad conlleva y tomar las medidas necesarias para minimizar las dificultades. Pero hay que asumir que el riesgo es algo inherente a la vida. Asumir riesgos es positivo para aprender de los éxitos y de los fracasos a los que tendrá que enfrentarse.

La buena toma de decisiones permite vivir mejor: Nos otorga algo de control sobre nuestras vidas.

Un buen profesional debe tomar muchas decisiones todos los días. Algunas de ellas son decisiones de rutina o intrascendentes mientras que otras tienen una repercusión drástica en las operaciones de la organización. Algunas de estas decisiones podrían involucrar la ganancia o pérdida de los objetivos, cumplimiento o incumplimiento de la misión y las metas de la organización.

En la toma de decisiones tenemos que tener en cuenta: 1.2.1.2 Efectos futuros.

Tiene que ver con la medida en que los compromisos relacionados con la decisión afectarán el futuro. Una decisión que tiene una influencia a largo plazo, puede ser considerada una decisión de alto nivel, mientras que una decisión con efectos a corto plazo puede ser tomada a un nivel muy inferior.

1.2.1.3 Reversibilidad

Se refiere a la velocidad con que una decisión puede revertirse y la dificultad que implica hacer este cambio. Si revertir es difícil, se recomienda tomar la decisión a un nivel alto; pero si revertir es fácil, se requiere tomar la decisión a un nivel bajo.

1.2.1.4 Impacto

(34)

18 1.2.1.5 Calidad

Este factor se refiere a las relaciones laborales, valores éticos, consideraciones legales, principios básicos de conducta, imagen de la organización, etc. Si muchos de estos factores están involucrados, se requiere tomar la decisión a un nivel alto; si solo algunos factores son relevantes, se recomienda tomar la decisión a un nivel bajo.

1.2.1.6 Periodicidad

Este elemento responde a la pregunta de si una decisión se toma frecuente o excepcionalmente. Una decisión excepcional es una decisión de alto nivel, mientras que una decisión que se toma frecuentemente es una decisión de nivel bajo.

(Lazzati, 2013)

1.2.2 Tipos de Decisiones

Decisión Programada, rutinaria o intrascendente: Son programadas en la medida que son repetitivas y rutinarias, así mismo en la medida que se ha desarrollado un método definitivo para poder manejarlas. Al estar el problema bien estructurado, el líder no tiene necesidad de pasar por el trabajo y gasto de realizar un proceso completo de decisión. Estas decisiones programadas cuentan con unas guías o procedimientos (pasos secuenciales para resolver un problema), unas reglas que garanticen consistencias en las disciplinas y con un alto nivel de justicia, aparte de una política, que son las directrices para canalizar el pensamiento del supervisor en una dirección concreta.

Decisión no Programada: "La reestructuración de un departamento" es un ejemplo de decisiones no programadas.

(35)

19 1.2.2.1 Decisiones y Proactividad

Responsabilidad significa HABILIDAD para RESPONDER. Proactividad en general implica no esperar que las cosas pasen para decidir y actuar.

Cuando uno se limita a esperar que las cosas pasen, sin decidir, está actuando de manera reactiva. La persona reactiva actúa en base a lo que le sucede, sin prever absolutamente nada. De esta manera las decisiones son forzadas por la situación y siempre presentan una sola alternativa de actuación. Cuando se es proactivo, se tienen múltiples alternativas para decidir.

Cualquier cosa que nos es familiar, es difícil de reconocer y aún más difícil de cambiar cuando el hacerlo es doloroso o nos causa algún problema. Después de todo ¿cómo sé que algo nuevo será mejor?, la respuesta es, no lo sabrás si no lo intentas. Aunque muchas personas anhelan algo mejor y tienen la oportunidad de obtenerlo, siempre tienen que librar una batalla contra la comodidad de la familiaridad. Una vez que se deja lo familiar, obviamente se entra en lo desconocido, lo incómodo, esto es lo que a la mayoría de nosotros nos asusta. Aquí es donde el dolor al cambio significa renunciar a lo familiar para ahondar en lo desconocido.

Este dolor se conoce como inseguridad o ansiedad. (Olaz Capitán, 2018).

1.2.2.2 Importancia de las Tecnologías de la Información para el Proceso de Toma

de Decisiones.

La base para una correcta toma de decisiones son los datos, los cuales deben ser almacenados en dispositivos electrónicos, los cuales son producto de una revolución tecnológica centrada principalmente en la gestión y administración de la información. Es por eso que las Ciencias de la informática, particularmente las tecnologías de la información y comunicación juegan un rol primordial en la generación de información para la toma de decisiones.

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20 1.2.2.3 Entrada de Información

El sistema de información toma los datos requeridos de forma manual o automática, esto para el procesamiento de la información.

1.2.2.4 Almacenamiento de información

El ordenador almacena la información en dispositivos magnéticos organizada en estructuras de información denominadas archivos

1.2.2.5 Procesamiento de Información

Los datos entran en algoritmos computacionales donde se efectúan cálculos en base a una secuencia de operaciones establecida, este tipo de operaciones relaciona datos de entrada y datos almacenados lo cual tiene como resultado la transformación de datos en información, generalmente usada para la toma de decisiones.

1.2.2.6 Salida de Información

Es la capacidad de un ordenador para exponer los resultados del procesamiento mediante gráficos, tablas, impresiones, etc.

En muchos casos la salida de un sistema de información constituye la entrada del siguiente sistema.

1.2.3 Importancia de los Sistemas de Información en el Proceso de Toma de

Decisiones.

1.2.3.1 Sistemas Transaccionales

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21

y en procesos mas automáticos este tipo de sistemas toman datos desde sensores electrónicos.

1.2.3.2 Sistemas de Apoyo a las Decisiones.

Este tipo de sistemas nacen fruto de la gran cantidad de datos almacenados por los sistemas transaccionales y el objetivo es proveer de información para toma de decisiones a la organización.

Suelen contener algoritmos de procesamiento complejos pero escasos en entradas y salidas. No fueron diseñados para reducir la mano de obra pero si suelen requerir de un grupo de expertos para análisis de la información procesada, esto generalmente en organizaciones con poca visión suele ser difícil su justificativo ya que no tienen un impacto directo en las utilidades de una empresa ya que no generan ingresos económicos. Este tipo de sistemas de información no son dirigidos a tareas operativas sino a personal que requiere tomar decisiones por lo tanto deben ser amigables en su uso utilizando estándares de diseño gráfico y visual.

1.2.3.3 Sistemas Estratégicos.

Los sistemas estratégicos suelen tener una su mayoría de algoritmos reglas propias de la organización para de esa manera lograr ventajas competitivas sobre sus competidores. Este tipo de información procesada se conoce como conocimiento y se lo utiliza para procesos de innovación.

Debido a esto su desarrollo no suele ser comercial sino es una programación local lo cual facilita su uso interno ya que consta de las especificaciones funcionales de los mismos usuarios finales.

Por último, es importante aclarar que algunos autores consideran un cuarto tipo de Sistemas de Información denominado Sistemas Personales.

(38)

22 1.2.4 Conclusiones Parciales del Capítulo.

 En el mundo actual con el manejo de grandes cantidades de información un Data Warehouse es una herramienta indispensable para quienes están al mando de una empresa, para poder contar con la información oportuna al momento de realizar una toma de decisión que afecten de forma positiva a la empresa

 Con la expansión de las nuevas tecnologías se abre un mundo nuevo de posibilidades, de esta manera los data warehouse se los puede llevar a un entorno web para que el uso de la información esté al alcance de la mano.

 La Seguridad en las aplicaciones web es un pilar muy importante ya que al estar publicado en la web se tiene toda la información de la empresa a disposición del usuario que tenga acceso y privilegios, debido a eso se debe tomar todas las medidas necesarias para salvaguardar la información tan delicada como la es de un data warehouse

(39)

23 CAPITULO II

2. METODOLOGIA

2.1 Caracterización del Sector.

La presente investigación se lo implementará en la empresa “MR BOOKS” de la ciudad de Quito, Provincia de Pichincha, ubicada en el Barrio El Edén durante el último trimestre del año 2018.

La empresa MR BOOKS, se fundó en el año 1998 en la ciudad de Quito enfocada a la comercialización de libros, revistas y productos afines, de origen nacional e internacional. En la empresa se ha desarrollado en el ámbito cultural ecuatoriano, trabajando siempre bajo los siguientes valores:

 Ética y Honestidad  Compromiso y lealtad  Responsabilidad  Orientación al cliente  Eficiencia y Efectividad  Trabajo en Equipo  Respeto

En el año 2018 la empresa noto la necesidad de tener un control automatizado de un Data Warehouse, para mejorar los procesos en la toma de decisiones para mejorar sus campañas y movimientos de la mercadería.

2.2 Modalidad de la Investigación

La presente investigación tiene un enfoque cuali – cuantitativo porque participa personal de la empresa para solucionar sus necesidades y problemas bajo la guía de un técnico, para posteriormente ser el investigador quien compruebe la hipótesis basándose en la información obtenida.

(40)

24

los usuarios de la empresa, lo cual permite buscar las causas y explicar los hechos que se estudian.

2.3 Tipos de Investigación.

2.3.1 Investigación de campo

Esta investigación permite recolectar información en el mismo lugar de los hechos, visitaremos la empresa MR BOOKS, para observar, encuestar y entrevistar a los empleados para de esta manera obtener información que me permita adquirir información y poder evaluar la situación de la empresa para poder proponer soluciones que ayuden al mejor funcionamiento de la misma.

2.3.2 Investigación bibliográfica

Esta modalidad me permite conocer, desarrollar, profundizar, y deducir diferentes enfoques, teorías, conceptualizaciones y criterios de diversos autores sobre una cuestión determinada basándose en internet o en libros. Lo cual permitió poder respaldar los resultados que se obtendrán de la investigación en la empresa MR BOOKS.

2.4 Métodos de Investigación

2.4.1 Método inductivo y deductivo

Se lo utilizara debido a que induciremos una solución particular al problema que luego puede ser deducida como solución general.

2.4.2 Método analítico sintético

Este método se aplicará para la elaboración del marco teórico ya que la información recopilada de los diferentes medios como libros, revistas e internet deberá ser debe ser ingresada en el marco teórico

2.5 Técnicas e Instrumentos de Investigación.

2.5.1 Entrevista

(41)

25

misma para mediante ello determinar la necesidad del mismo y saber el estado actual de la toma de decisiones.

2.5.2 Encuesta

La encuentra fue aplicada a los empleados relacionados en el proceso de venta en las tiendas en la ciudad de quito, que a su vez sirvió para tabular, graficar y analizar la información que brindo un conocimiento amplio de las necesidades y los problemas a solucionar, así también el determinar el nivel aceptación que proporcionara con la nueva implementación del data warehouse en la empresa.

2.6 Población y Muestra

La población tomada en cuenta para esta investigación es de 19 personas que laboran diariamente en la empresa “MR BOOKS”, por lo que no se procedió a realizar una muestra de la población.

Tabla 1. Personal de la empresa

PERSONAL DE LA

EMPRESA N°

Gerente General 1

Jefe de Ventas 1

Jefe de Marketing 1

Jede de Sistemas 1

Personal Administrativo 15

TOTAL PERSONAL 19

(42)

26 2.6.1 Análisis e Interpretación de la Encuesta

Encuesta dirigida al personal del área de Ventas en las diferentes tiendas de la Empresa Pregunta Nro. 1. ¿Cree usted que los reportes que le genera el ERP son fáciles de entender y analizar?

Tabla 2 Reportes Fáciles de entender

VARIABLE FRECUENCIA PORCENTAJE

SI 4 21

NO 15 79

TOTAL 19 100

Fuente: La encuesta

Elaborado por: Edison Chulde

Gráfico 1 Reportes Fáciles de entender

Análisis e Interpretación

Como se puede evidenciar el 21% de la muestra cree que los reportes que genera el ERP son fáciles de manejar debido a su alto conocimiento de la herramienta de Excel, mientras que la gran mayoría el 79% cree que los reportes son difíciles de manejar

21% 79%

Reportes Faciles de Entender y

Analizar

(43)

27

Pregunta Nro. 2. ¿Se debe automatizar el proceso de generación de informes gerenciales?

Tabla 3 Automatizar Informes Gerenciales

SI 18 95

NO 1 5

TOTAL 19 100

Gráfico 2 Automatizar Informes Gerenciales

El 95% de los encuestados manifiesta que se debe automatizar los procesos de informes gerenciales debido al volumen de información mientras que el 5% cree que no se debería automatizar

95% 5%

Automatizar informes Gerenciales

(44)

28

Pregunta Nro. 3. ¿Cuánto tiempo le toma realizar un informe gerencial? Tabla 4 Tiempo para Realizar Informe Gerencial

MUCHO 14 70

POCO 5 25

NADA 1 5

TOTAL 20 100

Gráfico 3. Tiempo para Realizar Informe Gerencial

El 70% de los encuestados indican que se tardan mucho tiempo en realizar los informes gerenciales ya que se les dificulta el manejo de herramientas mientras que el 25% los realiza en poco tiempo debido a la repetición de estos informes y tan solo el 5% no se demora nada de tiempo en realizarlos debido a sus altos conocimientos y manejos de las herramientas con las cuales realizan los informes

70% 25%

5%

Tiempo para Realizar Informe Gerencial

(45)

29

Pregunta Nro. 4. ¿Considera que se debe implementar un Data Warehouse para un mejor manejo de toma de decisiones al generar una campaña?

Tabla 5 Implementar un data warehouse

VARIABLE FRECUENCIA PORCENTAJE

SI 19 100

NO 0 0

TOTAL 19 100

Gráfico 4 Implementar un data warehouse

Para la generación de campañas el 100% está de acuerdo que se debe de implementar un data warehouse para mejorar la toma de decisiones de las campañas.

100% 0%

Implementar un data werehouse

(46)

30

Pregunta Nro. 5. ¿Cuál es su conocimiento de Excel? Tabla 6 Conocimiento de Excel

AVANZADO 2 11

NORMAL 6 32

BASICO 9 47

NADA 2 11

TOTAL 19 100

Gráfico 5 Conocimiento de Excel

En lo que se refiere al conocimiento de Excel el 11% tiene un dominio avanzado, el 32% un conocimiento normal y podemos evidenciar que el 47% tiene un dominio básico porque les dificulta la creación de informes y por último vemos que el 11% restante no conoce nada acerca de Excel

10% 32%

47%

11%

Conocimiento de Excel

(47)

31

Pregunta Nro. 6. ¿Estaría dispuesto a aprender el funcionamiento del Data Warehouse como fuente de información confiable?

Tabla 7 Aprender el funcionamiento del data warehouse

SI 18 95

NO 1 5

TOTAL 19 100

Gráfico 6 Aprender el funcionamiento del data warehouse

El 95% de los usuarios están dispuestos al cambio ya que esto les ahorrara tiempo y tendrán mejor productividad al momento generar campañas de ventas mientras que el 5% de los usuarios se resisten aun a los cambios y nuevos aprendizajes

95% 5%

Aprender el funcionamiento del data werehouse

(48)

32

Pregunta Nro. 7. ¿Cuál es su método para realizar una campaña e impulsar cierta mercadería?

Tabla 8 Método para realizar una campaña

EMPIRICO 15 79

ESTADISTICO 4 21

TOTAL 19 100

Gráfico 7 Método para realizar una campaña

El 79% de las campañas se las genera Empíricamente de acuerdo a los conocimientos del personal, esto sería mucho más efectivo combinando el conocimiento con las estadísticas del data warehouse para una mejor campaña, mientas que el 21% de las campañas se las ha realizado en base a las estadísticas de ventas

79% 21%

Método para realizar una campaña

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33 2.6.2 Entrevista

La entrevista se realizó al jefe del departamento de Ventas Tabla 9 Entrevista

PREGUNTA RESPUESTA

¿Considera que la automatización de informes gerenciales mediante un data warehouse aumentaría las ventas en las diferentes tiendas a nivel nacional?

Si, ya que con una acertada información en base a los datos se puede aumentar las ventas

¿Cree que el departamento de Ventas esta suficiente mente capacitado para realizar informes gerenciales?

No, ya que los informes se los debe hacer con la replicación de información histórica, a la cual no todos tienen acceso debido a las restricciones del ERP

¿En qué formato son presentados los informes gerenciales?

Por lo general se presentan en formato de Excel, o en correo electrónico

¿Qué tiempo aproximado tarda el departamento de ventas para generar un informe comparativo de ventas entre varios años?

Para este proceso se lo pide con un mes de anterioridad para que se pueda presentar los informes y analizar a tiempo con sus respectivas modificaciones

¿Cómo mide la efectividad de una campaña realizara para impulsar cierta mercadería?

Normalmente se mide en la cantidad de libros vendidos

¿Cuál es el ticket promedio de venta en los locales a nivel nacional?

El ticket promedio de venta es de 12 dólares en los locales pequeños y en los locales grandes es de 15 dólares

¿Cuáles serían los cubos a desarrollarse a futuro para poder tener un análisis más amplio de toda la empresa?

Sería importante que a futuro se desarrolle el cubo de compras nacionales e internaciones para hacer las apuestas por las novedades en base a una estadística

(50)

34 Análisis de la entrevista

Se puede evidenciar que el área de ventas no tiene sus procesos debidamente gestionaos ya que se podría mejorar el rendimiento la acortar el tiempo en presentaciones de informes gerenciales, todos estos inconvenientes se los podría mejorar con la implementación del data warehouse y así poder tener la información precisa y oportuna al alcance de las manos

2.7 Conclusiones Parciales del Capítulo

 La falta de una herramienta de análisis y procesamiento de información como lo es un data warehouse, permite el ahorro de recursos como lo es en tiempo y permite que los informes presentados al final tengan la certeza para poder hacer una toma de decisiones de la mejor manera

 En su mayoría de apuestas a las campañas se las realiza de una forma empírica es decir con el conocimiento adquirido en la experiencia que poseen el departamento de ventas, pero al utilizar una herramienta que nos permita mejorar el rendimiento y tiempo para poder analizar las ventas sumado a la experiencia que posee el departamento sería una mejor alternativa para aumentar las ventas y tener un mejor beneficio para la empresa

(51)

35

CAPITULO III

3. MARCO PROPOSITIVO

3.1. Tema

“Data Warehouse Web para la toma de Decisión en la Empresa Mr. Books de la ciudad de Quito”

3.2 Objetivos

3.2.1 Objetivo General

Implementar un data Warehouse, para la toma de decisión en la empresa Mrbooks de la ciudad de quito.

3.3 Desarrollo de la propuesta

3.3.1 Delimitación de requerimientos

3.3.1.1 Requerimientos de hardware

 Servidor DL380 G5  8 GB RAM

3.3.1.2 Requerimientos de software

 Sistema Operativo Centos 7  Servidor Web Apache  PHP 5.6

 MariaDB 10.5  Mozilla Firefox  React.js

(52)

36 3.3.1.3 Requerimientos para la implementación.

Tabla 10 Requerimientos de implementación

# Requerimiento Descripción Prioridad

R1 Creación de arreglo Raid

El arreglo raid permite tener un respaldo de una copia del

servidor en dos discos del servidor 1

R2

Instalación de sistema operativo

Centos 7

Instalación del sistema base con las diferentes particiones

(boot/var/home/root/raiz/swap) 2

R3

Instalación del servidor web

apache

Instalación del servidor de aplicaciones web (yum install

httpd -y) 3

R4

Instalación del servidor de base de datos

MariaDB

Instalación del servidor de base de datos (yum install

maridb -y) 4

R5 Instalación del servidor ssh

Instalación de servidor ssh para conexiones remotas via

consola (yum install sshd -y) 5

R6 Instalación del Webmin

Instalación de webmin para la administración vía

navegador web 6

R7 Instalación de

GitLab Instalación del servidor de versiona miento 7

R8 Instalación de servidor de tareas programas Cron

Instalar cron y crontab (yum install cronie -y) 8

R9 Clonar las

Fuentes Clonación de fuentes del repositorio principal al servidor 9

R10

Crear Estructuras bases de datos

(53)

37 R11 Correr DTS para migración de información

Migración de información del servidor transaccional al

servidor de data warehouse 11

R12

Logeo con usuario Super Administrador

Ingreso al sistema con el super usuario (echulde, prueba) 12

R13

Definir Usuarios y

Perfiles

Creación de roles, perfiles, permisos y usuarios 13

R14

Parametrizar las tareas programadas

para crontab

Crear el proceso de tarea programada (#01 02 * * * export DISPLAY=:0 && firefox --new-window

http://localhost/datawarehouse/controler/dtsControler.php)

14

Fuente: Autor

3.3.2 Evaluación de requerimientos

3.3.2.1 Evaluación de requerimiento de hardware

Para el desarrollo de esta aplicación se utilizó el servidor DL380 G5 con las siguientes características:

Tabla 11 Requerimientos de hardware

PROCESADOR

Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2609 v4 @ 1.70GHz

RAM 16 RAM

DISCO DURO 500GB

NUCLEOS 8

Fuente: Autor

(54)

38

El rendimiento del servidor es muy alto ya que el procesamiento que necesita es al momento de la extracción de información del servidor principal y generar los datamart necesarios para el data warehouse

Gráfico 8 Rendimiento del servidor consola

Fuente: Autor

El rendimiento del servidor se ve en un nivel bajo ya que el alto procesamiento se lo realiza en las madrugadas cuando no existe transaccionalidad ni generación de datamarts Gráfico 9 Rendimiento del servidor Webmin

Fuente: Autor

(55)

39 3.3.2.2 Evaluación de requerimiento de software

La librería seleccionada para el desarrollo de la aplicación es principalmente React.js, que es una plataforma que genera el proceso del lado del cliente de esta manera liberando el procesamiento y saturación del servidor al momento de generar grandes procesos, de esta manera react está enfocada al desarrollo de interfaz de lado del usuario

Aunque React no se encarga de todas las partes que se realiza en el sistema, sus componentes, funciones y diversas herramientas nos permiten un desarrollo ágil y ordenado.

Gráfico 10 Evolución de React

Fuente:https://hackernoon.com/reactjs-vs-angular-comparison-which-is-better-805c0b8091b1

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40

Como base de datos se utilizó MariaDB que es una evolución de MYSQL con un mejor sistema de manejo de datos orientado a la big data.

Gráfico 11 Evolución MariaDB

Fuente: https://mariadb.org/mariadb-5-5-performance-on-windows/

3.3.3 Desarrollo de la metodología

Scrum es un proceso de gestión que reduce la complejidad en el desarrollo de productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Scrum es un marco de trabajo en la colaboración de los equipos para lograr desarrollar productos agiles y a medida.

El desarrollo se estructura en ciclos de trabajo llamados Sprints. Estas iteraciones no deben durar más de cuatro semanas cada una y tienen lugar una tras otra sin pausa entre ellas.

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41

El equipo acuerda un objetivo colectivo respecto a lo que creen que podrán entregar al final del Sprint, algo que sea tangible y que estará “terminado” por completo. Durante el Sprint no se podrán añadir nuevos elementos; Scrum se adapta a los cambios en el siguiente Sprint, pero el pequeño Sprint actual está pensado para concentrarnos en un objetivo pequeño, claro y relativamente estable.

Todos los días el Equipo se reúne brevemente para inspeccionar su progreso y ajustar los siguientes pasos necesarios para completar el trabajo pendiente. Al final del Sprint, el Equipo revisa el Sprint con los diferentes Stakeholders y realiza una demostración de lo que han desarrollado. Se obtiene feedback que podrá ser incorporado en el siguiente Sprint. Scrum enfatiza un producto “funcionando” al final del Sprint que esté realmente “terminado”. En el caso del software, esto significa un sistema que está integrado, testado, con la documentación de usuario generada y potencialmente entregable.

Gráfico 12 Proceso de Scrum

Fuente:http://christopherosornio.blogspot.com/2017/03/el-proceso-de-scrum.html