Data Warehouse como herramienta para mejorar la toma de decisiones en los procesos de compras y ventas de la empresa Diferpac. Ltda. de la ciudad de Tabacundo

(1)

UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES

“UNIANDES - IBARRA”

FACULTAD DE SISTEMAS MERCANTILES

CARRERA DE SISTEMAS

TESIS DE GRADO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE

INGENIERO EN SISTEMAS E INFORMÁTICA.

TEMA:

DATA WAREHOUSE COMO HERRAMIENTA PARA MEJORAR LA TOMA DE

DECISIONES EN LOS PROCESOS DE COMPRAS Y VENTAS DE LA EMPRESA

"DIFERPAC.LTDA" DE LA CIUDAD DE TABACUNDO.

AUTOR: CUALCHI MONTEROS WILLIAN MAURICIO

ASESOR: ING. SUÁREZ ZAMBRANO LUIS EDILBERTO

IBARRA - ECUADOR

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CERTIFICACIÓN DEL ASESOR

Una vez culminado el estudio de investigación por parte del Tlgo. Willian Mauricio Cualchi Monteros, cuyo tema es:

“DATA WAREHOUSE COMO HERRAMIENTA PARA MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES EN LOS PROCESOS DE COMPRAS Y VENTAS DE LA EMPRESA "DIFERPAC.LTDA" DE LA CIUDAD DE TABACUNDO”

Certifico:

Que el mencionado trabajo es auténtico y original, cumple con los aspectos: técnico-metodológico y las normas establecidas por la Universidad Regional Autónoma de Los Andes “UNIANDES”.

Por lo tanto, autorizo su presentación para el trámite de sustentación correspondiente.

Ibarra, 20 de marzo de 2015.

Atentamente,

________________________ Ing. Luis Suárez Zambrano

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DECLARACIÓN DE AUTORÍA

Yo, Willian Mauricio Cualchi Monteros, con cédula de ciudadanía número 171606536-0, estudiante de la Facultad de Sistemas Mercantiles, Carrera de Sistemas, de la Universidad Regional Autónoma de Los Andes “UNIANDES”, declaro en forma libre y voluntaria que el presente proyecto de investigación cuyo tema es: "DATA WAREHOUSE COMO HERRAMIENTA PARA MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES EN LOS PROCESOS DE COMPRAS Y VENTAS DE LA EMPRESA "DIFERPAC.LTDA" DE LA CIUDAD DE TABACUNDO", se ha fundamentado en consultas bibliográficas, linkográficas, visitas "in situ" y afines, son de exclusiva responsabilidad del autor ya que se ha respetado las diferentes fuentes de información realizando las citas correspondientes.

Atentamente,

_________________________ Tlgo. Willian Cualchi Monteros

(4)

DEDICATORIA

La presente Tesis la dedico a mi madrecita que está en el cielo, ya que si la vida la hubiera alcanzado hoy estaría conmigo celebrando el que haya podido alcanzar uno de mis anhelados sueños.

A mi esposa Jenny Lara por el tiempo y comprensión brindada, a Guillermo y Diego, mis adorados hijos por ser la fuente de mi inspiración.

Al Divino Niño Jesús y a Dios por ser la guía de mi camino, iluminación y sabiduría, con la vida y la salud que fue parte fundamental para salir adelante con el presente trabajo.

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AGRADECIMIENTO

A la Universidad Regional Autónoma de Los Andes, "Uniandes", y al Instituto Tecnológico Superior "Nelson Torres", por acogerme en sus aulas y permitir que continúe con una mejor formación profesional.

A mi asesor de Tesis Ing. Luis Suárez, por la infinita comprensión y colaboración en guiarme en la realización y fortalecimiento del presente trabajo investigativo.

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ÍNDICE GENERAL

INTRODUCCIÓN ... 1

Antecedentes de la investigación. ... 1

Planteamiento del problema. ... 2

Formulación del problema. ... 3

Delimitación del problema ... 3

Identificación de la línea de Investigación. ... 3

Objetivos ... 3

Objetivo general ... 3

Objetivos específicos ... 3

Idea a defender ... 4

Justificación del tema ... 4

Metodología investigativa ... 4

Estructura de la tesis ... 5

Elementos de novedad, aporte teórico y significación práctica. ... 6

CAPÍTULO I MARCO TEÓRICO ... 7

1.1 Origen y evolución del objeto de investigación. ... 7

1.2 Análisis de las distintas posiciones teóricas sobre el objeto de investigación. ... 7

1.3 Valoración crítica de los conceptos principales de las distintas posiciones teóricas sobre el objeto de investigación. ... 8

1.3.1 Inteligencia de Negocios ... 8

1.3.1.1 Introducción ... 8

1.3.1.2 Definiciones ... 8

1.3.1.3 Objetivo de las herramientas de inteligencia de negocios ... 9

1.3.1.4 Características de la inteligencia de negocios ... 9

(7)

1.3.2.1 Definición ... 9

1.3.2.2 Función ... 9

1.3.2.3 Características ... 10

1.3.3 Data Warehouse o Almacén de Datos ... 10

1.3.3.1 Definición ... 10

1.3.3.2 Función ... 11

1.3.3.3 Características de los data warehouse ... 11

1.3.3.4 Arquitectura del Data warehouse ... 11

1.3.3.5 Estructura del Data warehouse ... 13

1.3.4 Base de datos multidimensional ... 14

1.3.4.1 Tablas de dimensiones ... 16

1.3.4.2 Tablas de dimensión tiempo ... 16

1.3.4.3 Tablas de hechos ... 17

1.3.4.4 Cubo multidimensional ... 17

1.4 Conclusiones parciales del capítulo. ... 18

CAPÍTULO II MARCO METODOLÓGICO ... 19

2.1 Caracterización del sector, rama, empresa, contexto institucional o problema seleccionado para la investigación. ... 19

2.2 Descripción del procedimiento metodológico para el desarrollo de investigación 19 2.2.1 Modalidad de la Investigación. ... 19

2.2.2 Tipos de investigación ... 19

2.2.3 Población y Muestra ... 20

2.2.4 Técnicas ... 21

2.3 Propuesta del investigador: modelo, sistema, metodología, procedimiento, entre otros, que realice el investigador. ... 42

2.4 Conclusiones parciales del capitulo ... 42

(8)

3.1 Procedimiento de la aplicación de los resultados de la investigación... 44

3.1.1 Metodología de Ralph Kimball ... 44

3.1.2 Planeación y administración del proyecto ... 44

3.1.2.1 Definición del proyecto ... 44

3.1.2.2 Preparación para un proyecto de BI ... 44

3.1.2.3 Alcance ... 45

3.1.2.4 Justificación ... 45

3.1.2.5 Planificación del proyecto ... 45

3.1.2.6 Administración del proyecto ... 46

3.1.3 Definición de los requerimientos del negocio ... 46

3.1.3.1 Requerimientos área de ventas ... 46

3.1.3.2 Requerimientos área de compras ... 47

3.1.3.3 Análisis y requerimientos ... 48

3.1.3.4 Esquema de la base de datos original ... 48

3.1.4 Diseño técnico de la arquitectura ... 49

3.1.4.1 Estándares ... 49

3.1.4.2 Almacenamiento de las carpetas del desarrollo del data warehouse. ... 49

3.1.4.3 Estándar para el modelado ... 49

3.1.4.4 Estándar de nombres para las tablas de dimensiones y tabla de hechos. ... 49

3.14.5 Estándar de nombres de los campos para las dimensiones ... 50

3.14.6 Estándar de nombres de los campos para las tablas de hechos ... 50

3.14.7 Estándar de las secuencias ... 51

3.1.4.8 Estándar para el Proceso ETL ... 51

3.1.4.9 Estándar para proceso ETL de una tabla de hechos. ... 52

3.1.4.10 Entorno Back Room ... 53

3.1.4.11 Entorno Front Room ... 53

(9)

3.1.6 Modelado dimensional ... 54

3.1.6.1 Bus Matrix Data Warehouse ... 54

3.1.6.2 Modelado Dimensional ... 55

3.1.6.3 Diagrama general para el módulo de compras ... 55

3.1.6.4 Mapeo de datos compras ... 55

3.1.6.5 Diagrama general para el módulo de ventas ... 56

3.1.6.6 Mapeo de datos ventas ... 56

3.1.7 Diseño físico ... 57

3.1.8 Diseño y desarrollo de la presentación de datos ... 57

3.1.8.1 Creación del Data warehouse ... 57

3.1.8.2 Implementación del cubo ... 60

3.1.9 Especificación de aplicaciones BI para usuarios finales ... 61

3.1.9.1 Desarrollo de la aplicación de BI ... 61

3.1.9.2 Pentaho BI server mondrian ... 61

3.1.9.3 Interfaz del usuario ... 62

3.1.10 Creación de reportes ... 64

3.1.10.1 Proceso de creación de un reporte ... 64

3.1.11 Implementación ... 65

3.1.12 Mantenimiento y crecimiento ... 65

3.1.13 Gestión del Proyecto ... 65

3.2 Análisis de los resultados finales de la investigación. ... 65

3.3 Conclusión parcial del capítulo. ... 66

CONCLUSIONES ... 68

RECOMENDACIONES ... 70

BIBLIOGRAFÍA

LINKOGRAFÍA

(10)

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Población ... 20

Tabla 2 Que es un sistema Data warehouse y para qué sirve? ... 23

Tabla 3 El Data Warehouse ayudaría a la gerencia en la toma de decisiones oportunas? ... 24

Tabla 4 Reportes ayudará a mantener y conseguir nuevos clientes? ... 25

Tabla 5 DWH permitiría mejorar el tiempo de atención al cliente? ... 26

Tabla 6 DWH mejorará el funcionamiento grupal del área de compras y ventas?... 27

Tabla 7 Mejoraría el desempeño en su puesto de trabajo con las estadísticas de compras y ventas que se obtendría del Data warehouse?. ... 28

Tabla 8 ¿Cree que un sistema de Data warehouse a nivel gerencial ayudara a mantener la información ordenada? ... 29

Tabla 9 Conoce si existe alguna fecha de mayor demanda en ventas de los productos que la empresa proporciona? ... 30

Tabla 10 Conoce usted cuales son los productos que tienen o no mayor demanda en ventas por parte de los clientes? ... 31

Tabla 11 Le interesaría que se implante un sistema Data warehouse en la empresa? ... 32

Tabla 12 Los productos que usted necesita los encuentra en la empresa? ... 33

Tabla 13 Conoce la variedad de los productos que ofrece la empresa? ... 34

Tabla 14 El servicio brindado por los vendedores lo considera? ... 35

Tabla 15 El precio de los productos que ofrece la empresa, los considera? ... 36

Tabla 16 Al llegar a la empresa a comprar, el tiempo de atención es? ... 37

Tabla 17 Con qué frecuencia realiza devoluciones de productos a la empresa? ... 38

Tabla 18 Cual fue razón por la cual ha devuelto un producto? ... 39

Tabla 19 Porque medio llego a conocer de la existencia de la empresa? ... 40

Tabla 20 Los productos ofrecidos por la empresa los considera? ... 41

Tabla 21 R001 Área de ventas ... 46

Tabla 25 R005 área de compras ... 47

Tabla 26 R006 área de compras ... 47

(11)

Tabla 28 Nombres para tablas según el estándar. ... 50

Tabla 29 Estándar de nombres para campos en tablas de dimensiones ... 50

Tabla 30 Estándar de nombres para campos en tablas de hechos ... 51

Tabla 31 Estándar de nombres para secuencias ... 51

Tabla 32 Estándar para proceso ETL de una dimensión. ... 52

Tabla 33 Estándar para proceso ETL para una tabla de hechos. ... 52

Tabla 34 Selección de productos e instalación ... 54

Tabla 35 Bus Matrix Data Warehouse ... 54

Tabla 36 Mapeo de datos compras. ... 55

Tabla 37 Mapeo de datos ventas. ... 56

(12)

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Data Warehouse, arquitectura. ... 12

Figura 2 Proceso ETL. ... 12

Figura 3 Data Warehouse, estructura. ... 13

Figura 4 Esquema estrella. ... 14

Figura 5 Esquema copo de nieve. ... 15

Figura 6 Esquema constelación ... 15

Figura 7 Tablas de dimensiones. ... 16

Figura 8 Tabla de hechos con dimensiones ... 17

Figura 9 Cubo multidimensional. ... 18

Figura 10 Conoce que es un Data warehouse y para qué sirve ... 23

Figura 11 Un Data warehouse ayudaría a la gerencia en la toma de decisiones ... 24

Figura 12 El DWH ayudaría a mantener y conseguir nuevos clientes. ... 25

Figura 13 El DWH permitirá mejorar el tiempo de atención al cliente. ... 26

Figura 14 El DWH mejorará el funcionamiento en el proceso de compras y ventas. ... 27

Figura 15 Permitirá mejorar el desempeño mediante la implementación de un DWH. ... 28

Figura 16 El DWH permitirá a nivel gerencial mantener la información ordenada. ... 29

Figura 17 Conoce la fecha de mayor demanda en la venta de productos. ... 30

Figura 18 Conoce que productos tiene mayor demanda. ... 31

Figura 19 Factibilidad en la implementación de un Data warehouse en la empresa. ... 32

Figura 20 Los productos que requiere los encuentra en la empresa. ... 33

Figura 21 Productos que ofrece la empresa ... 34

Figura 22 Calidad de servicio ... 35

Figura 23 Sondeo de precios de los productos ... 36

Figura 24 Tiempo de atención al cliente ... 37

Figura 25 Devolución de productos ... 38

Figura 26 Razón de la devolución de productos ... 39

Figura 27 Medio como conoció la empresa ... 40

Figura 28 Productos que más se comercializa ... 41

Figura 29 Topología de red BI. ... 48

Figura 30 Diagrama base de datos de origen. ... 48

(13)

Figura 32 Entorno Back Room ... 53

Figura 33 Front Room ... 53

Figura 34 Diagrama general de compras. ... 55

Figura 35 Diagrama general de ventas. ... 56

Figura 36 Diseño físico data Data warehouse ... 57

Figura 37 Conexión DWH y ejecución script de tabla dimensión cliente. ... 59

Figura 38 Ejecutar el ETL ... 60

Figura 39 Cubo ventas con dimensiones y medidas. ... 61

Figura 40 Menú principal consola de administración ... 62

Figura 41 Interfaz de login de la consola de usuario ... 62

Figura 42 Listado de cubos publicados ... 63

Figura 43 Manipulación del cubo ventas ... 63

Figura 44 Manejo de gráficos en saiku ... 64

(14)

RESUMEN EJECUTIVO

Las empresas incluyendo las ferreteras han aumentado significativamente la capacidad de generación y almacenamiento de la información, sin embargo lo que constituye un valioso recurso, se ha tornado en un gran problema al manejar de forma óptima la información, de ahí surge la necesidad de la empresa Diferpac al no contar con una aplicación web distinta a las tradicionales que permita realizar análisis de datos.

El presente proyecto se ejecutó por la importancia de tener una aplicación Data warehouse para gestionar toda la información comercial de la empresa Diferpac, que requiere para ser más competitiva, eficiente y mejorar la toma de decisiones.

Para el desarrollo de esta investigación se aplicó el método inductivo que parte de los procesos de compras y ventas más simples y de la funcionalidad de cada proceso, el método deductivo que parte del conocimiento básico de inteligencia de negocios, investigando las diferentes ramas que van dirigidas a la implementación de este tipo de soluciones. Para el desarrollo de la aplicación web se utilizó la metodología de Ralph Kimball porque garantiza funcionalidad, escalabilidad, permitiendo obtener un producto final de calidad

El presente estudio está enmarcado la línea de investigación de “Desarrollo de software y programación de sistemas”.

(15)

ABSTRACT

The business including hardware stores have significantly increased the volume of generation and storage of information, even though what is a valuable resource it has become the major problem to optimally manage the information, hence the need for the company Diferpac which does not have a nontraditional web application that let data analysis.

This project was implemented by the importance of having a Data warehouse application to manage all the business information in the company Diferpac, which is needed to be more competitive, efficient, and improve decision-making.

For the development of this research the inductive method was applied which begins in the most basic processes of purchase and sale and therefore the functionality of each process, the deductive method which starts in from the basic knowledge of business intelligence, investigating the different branches focused on the implementation of such solutions. For the development of the web application the Ralph Kimball methodology was used because it guarantees functionality, scalability, allowing a final quality product.

This studio is framed in the research line of "Development of software and systems programming".

(16)

1 INTRODUCCIÓN

Antecedentes de la investigación.

El avance y desarrollo tecnológico acelerado a nivel mundial, en especial las grandes potencias merecen una especial atención al estudio de los Data warehouse como apoyo soporte a la toma de decisiones, de manera que puedan responder a las necesidades en el ámbito gerencial y a las nuevas tecnologías de la información y comunicación (NTC), de ahí que se ha investigado la herramienta tecnológica Data warehouse basado en Business Intelligence (BI).

En la actualidad, el dinámico mundo de los negocios plantea la necesidad de disponer de un acceso rápido y sencillo a la información para la toma de decisiones, pudiéndose evidenciar el interés de los sectores empresariales tanto privados como públicos con relación a los beneficios de los (DSS), los cuales han sido implementados por empresas importantes del mundo en áreas como finanzas, contabilidad, venta – marketing, manufactura, entre otros.

(17)

2

Se realizó la investigación en la ciudad de Tabacundo y se confirma que no existe una sola empresa tanto privada como pública que cuente con un sistema Data warehouse de arquitectura tipo Web para el análisis de datos y que sirva como herramienta de apoyo en la toma a decisiones.

Con los antecedentes detallados se afirma que se puede desarrollar una aplicación Data warehouse en la empresa “Diferpac” de la ciudad de Tabacundo, cantón Pedro Moncayo, Provincia de Pichincha.

Planteamiento del problema.

En la ciudad de Tabacundo se encuentra ubicada la empresa “Diferpac” distribuidor ferretero, dedicada a la comercialización de productos de ferretería y materiales de construcción, dispone de un sistema automatizado en el que se registran las transacciones que se llevan a cabo durante toda la gestión comercializadora, la gerencia para fundamentar mejor la toma de decisiones, tiene grandes dificultades como son: no se conoce con claridad qué productos se vende más, no se identifica las preferencias en cuanto a marcas, fechas más frecuentes en que realizan las compras, existe agotamiento de productos en stock antes del tiempo previsto o a su vez no se logra vender los productos por un largo tiempo, para evitar la caducidad y recuperar el capital invertido han optado en realizar ofertas, remates. De igual forma al momento de solicitar informes y reportes en especial del área de compras y ventas, se requiere mensualmente con un tiempo de 3 días para elaborar, esta información en ocasiones tiene errores y son identificados en el momento de presentar el informe, además se requiere de varios recursos tecnológicos como Microsoft Word y Excel para gráficos y proyecciones a más de los reportes obtenidos por el sistema transaccional.

(18)

3 Formulación del problema.

¿Cómo el sistema Data warehouse mejorará la toma de decisiones en los procesos de compras y ventas de la empresa "Diferpac" de la ciudad de Tabacundo?

Delimitación del problema

Para que el proyecto de investigación llegue a su objetivo planteado se ha realizado un estudio previo con el fin de identificar los factores influyentes en el problema, por lo tanto el diagnostico se lo ha ejecutado al área involucrada como es compras y ventas para llegar a dar una solución conociendo los beneficios, contras y el costo que involucraría su desarrollo e implementación.

Objeto de estudio: Los procesos de compra y venta de productos ferreteros.

Campo de Acción: Sistema Data warehouse como herramienta para la toma de decisiones. Lugar: Provincia de Pichincha, Cantón Pedro Moncayo.

Tiempo: 12 meses.

Identificación de la línea de Investigación.

La línea de investigación es: Desarrollo de software y programación de sistemas.

Objetivos

Objetivo general

Implementar un sistema Data warehouse cuyo apoyo mejore la toma de decisiones en los procesos de compras y ventas de la empresa "Diferpac" de la ciudad de Tabacundo.

Objetivos específicos

 Fundamentación teórica de los procesos data warehouse, sistemas de soporte a la toma de decisiones, que se aplicarán en el desarrollo del proyecto.

 Diagnosticar la situación actual de la empresa “Diferpac”.

 Implantar un sistema de almacenamiento de datos (DWH) como una herramienta de apoyo en la toma de decisiones en el proceso de compras y ventas mediante la utilización de herramientas de tecnología tipo Web.

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4 Idea a defender

El sistema Data warehouse optimizará la toma de decisiones en los procesos de compras y ventas en la empresa “Diferpac” de la ciudad de Tabacundo?

Justificación del tema

Basado en los antecedentes anteriormente expuestos, el personal encargado de la gerencia tendrá a su disposición un sistema (DWH) para que en el momento de la toma de decisiones pueda disponer de información completa en el momento preciso, independientemente del volumen de información, será posible analizar y transformar los datos para convertirlos en conocimiento útil para la gerencia y a su vez pueda evaluar y desarrollar un conjunto de reglas de negocio sobre todos los aspectos de las interacciones de los clientes.

Con el manejo y evaluación que gerencia realice sobre el aplicativo mejorará la productividad de la empresa de manera clara y oportuna ya que existirá una visión más amplia para la toma de decisiones lo que a su vez se optimizará los recursos y servicios disponibles además de garantizar la agilidad de los procesos para satisfacción de sus clientes.

Metodología investigativa

(20)

5

También se aplicó el método cualitativo porque ha permitido someter los resultados estadísticos a un análisis e interpretación crítica por parte del investigador para la validación del proyecto.

Cuantitativo este método sirvió para identificar la información pasando por una serie de análisis, procesamiento de la información numérica, estadística de los hechos y factores que inciden en la utilización de data warehouse y BI por el gerente de la empresa y su influencia en el proceso de compras y ventas.

Y de campo porque se ha acudido al lugar donde se producen los hechos para adquirir información primaria (empresa Diferpac).

Estructura de la tesis

Dentro del capítulo uno se realizó una investigación exhaustiva de los conceptos y temas referentes a Data Warehouse, inteligencia negocios y la toma de decisiones. A más de conocer teóricamente ciertos aspectos de las herramientas tecnológicas open source existentes para el desarrollo de sistemas data warehouse.

De igual forma en el capítulo dos se recopilo información primaria mediante la aplicación de encuesta y entrevistas realizado a los clientes y parte de gerencia de la empresa respectivamente para determinar la necesidad de implementar un Data warehouse y validar la propuesta.

En el capítulo tres, se presenta la implementación de la propuesta la cual inicia mediante la selección de la herramienta más óptima para el desarrollo del sistema, seguidamente procedemos con la construcción del Data warehouse mediante la utilización de la herramienta seleccionada previamente, se construye el cubo multidimensional y por último se desarrolla la interfaz de usuario.

(21)

6

Elementos de novedad, aporte teórico y significación práctica.

Elementos de novedad

La novedad de este proyecto es que el gerente y los usuarios del negocio tendrán a su disposición una aplicación Data Warehouse desarrollada únicamente con herramientas de software libre (Sin costo de licencia) en la cual podrán acceder a la información y construirse sus propios informes (sin recurrir al departamento de IT) y analizar la información desde distintas perspectivas, es decir con esta herramienta permitirá a la empresa convertir la información bruta en conocimiento y a su vez podrá hacer un seguimiento y control de la consecución de los objetivos de la empresa y que permitirán en definitiva tomar mejores decisiones.

Aporte teórico

La inteligencia de negocios (BI) es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios. Esto produce una gran cantidad de información que puede conducir al desarrollo de nuevas oportunidades y a su vez aplicar una estrategia eficaz, que proporciona una ventaja competitiva y la estabilidad a largo plazo en la empresa.

Significación práctica

Esta tecnología será de gran importancia para la empresa puesto que permite extraer la información de la base de datos del sistema transaccional, almacenarla, analizarla para convertirla en una herramienta eficaz y proveerla a todos los usuarios de la empresa con el fin de que puedan tomar decisiones estratégicas y de negocio.

Esto permitirá a que gerencia cuente con una estrategia de inteligencia de negocios que a su vez estará alineada con las metas y objetivos de la empresa convirtiéndose en una ventaja competitiva con el resto del mercado.

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7 CAPÍTULO I MARCO TEÓRICO

1.1 Origen y evolución del objeto de investigación.

Dentro del marco histórico que presentan las empresas ferreteras a nivel mundial, los procesos de compras y ventas de artículos de ferretería se originaron de las pequeñas tiendas instaladas en las viviendas, en las que se realizaba la venta de materiales y herramientas; conforme pasa el tiempo y las necesidades de los clientes, los empresarios diversificaron los productos. La evolución del mercado, la variedad de productos, el crecimiento de la oferta y la demanda con nuevas exigencias, hace que haya grandes dificultades en la gestión comercializadora de las ferreterías, como: no se conoce con claridad qué productos se vende más, preferencia de marcas, fechas de ventas más frecuentes, stock agotado antes del tiempo previsto, productos que no se vende por un largo tiempo, entre otros, esto es un inconveniente serio en la toma de decisiones ya que si el criterio del gerente falla es mayor la posibilidad de realizar compras y ventas de productos ferreteros inadecuados.

1.2 Análisis de las distintas posiciones teóricas sobre el objeto de investigación.

Según (Mark Johnston, 2009), los procesos de compras y ventas es “Aprovechar la tecnología disponible para el éxito en las ventas”. Sin duda, los vendedores actuales cuentan con más herramientas tecnológicas que nunca. Las organizaciones de ventas que empleen mejor la tecnología tendrán una mejor ventaja competitiva de negocio respecto de las demás.

En su sitio web oficial (Latino BI S.A.S., 2013) cita que “Una solución de BI permite a los gerentes y analistas mejorar su flujo de caja, controlar mejor sus gastos, verificar sus costos de producción, medir el desempeño de sus compras y ventas, optimizar la cadena de abastecimiento y efectuar un mejor seguimiento al ejercicio financiero”.

(23)

8

De acuerdo a los autores citados se puede concluir que por medio de herramientas de inteligencia de negocios aplicado al análisis de la información en los procesos de compras y ventas de productos ferreteros, permite mejorar significativamente la toma de decisiones.

1.3 Valoración crítica de los conceptos principales de las distintas posiciones teóricas

sobre el objeto de investigación.

1.3.1 Inteligencia de Negocios

1.3.1.1 Introducción

La inteligencia de negocios en estos últimos años se ha evidenciado que existen más estudios orientados a analizar la información y a su vez dar solución al problema de tener mucha información y no saber qué hacer con ella. Por medio de dicha información se pueden generar escenarios con reportes y pronósticos que apoyen a la toma de decisiones en las diferentes áreas, lo que se traduce en una ventaja competitiva para la organización. La clave para la inteligencia de negocios es la información y uno de sus mayores beneficios es la posibilidad que el proceso de la toma de decisiones esté fundamentado sobre un amplio conocimiento de sí mismo y del entorno, minimizando de esta manera el riesgo y la incertidumbre. En la actualidad hay una gran variedad de herramientas de (BI) tanto en las marcas comerciales así como también Open Source.

1.3.1.2 Definiciones

Para definir inteligencia de negocios partiremos de la definición de Gartner editada en el libro del autor (Cano, Business Intelligence, 2007): “BI es un proceso interactivo para explorar y analizar información estructurada sobre un área (normalmente almacenada en un Data warehouse), para descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones. El proceso de inteligencia de negocios incluye la comunicación de los descubrimientos y efectuar los cambios”.

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9

(Data Prix , 2013), en su sitio web oficial define que BI: Es un paraguas bajo el que se incluye un conjunto de conceptos y metodologías cuya misión consiste en mejorar el proceso de toma de decisiones en los negocios basándose en hechos y sistemas que trabajan con hechos.

1.3.1.3 Objetivo de las herramientas de inteligencia de negocios

El objetivo principal de la inteligencia de negocios es mejorar la toma de decisiones del negocio a través del uso de herramientas tecnologías que permitan reunir, almacenar, analizar, y proporcionar acceso a los datos de gestión de la empresa.

1.3.1.4 Características de la inteligencia de negocios

Tienen en común las siguientes características:

 Accesibilidad a la información. Los datos son la fuente principal de este concepto y lo primero que debe garantizar este tipo de herramientas y técnicas será el acceso de los usuarios a los datos con independencia de la procedencia de estos.

 Apoyo en la toma de decisiones. Se busca ir más allá en la presentación de la información, de manera que los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis que les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos datos que les interesen.

 Orientación al usuario final. Se busca independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.

1.3.2 Sistemas de Soporte a Decisiones (DSS)

1.3.2.1 Definición

Un sistema de información basado en un computador interactivo, flexible y adaptable, especialmente desarrollado para apoyar la solución de un problema de gestión no estructurado para mejorar la toma de decisiones. Utiliza datos, proporciona una interfaz amigable y permite la toma de decisiones en el propio análisis de la situación. (Turban, 1995).

1.3.2.2 Función

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10 1.3.2.3 Características

El sistema de soporte de decisiones es una de las herramientas más emblemáticas de la inteligencia de negocios, estas son algunas de sus características principales:

 Informes dinámicos e interactivos, de manera que el usuario no tenga que limitarse a los listados predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.

 No requiere conocimientos técnicos, un usuario no técnico puede crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos, solo con “arrastrar y soltar” y examinar la información disponible o crear nuevas métricas.

 Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos suele ser un data warehouse corporativo o un datamart, con modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de información.

 Integración entre todos los sistemas, el proceso de ETL previo a la implantación de un sistema de soporte a la decisión garantiza la calidad y la integración de los datos entre las diferentes unidades de la empresa.

 Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil.- No se trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.

 Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la orden del día comparar los datos actuales con información de otros períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar la evolución de parámetros de negocio, entre otros.

1.3.3 Data Warehouse o Almacén de Datos

1.3.3.1 Definición

(26)

11

Data marts de una entidad". Defiende por tanto una metodología ascendente (Bottom-up) a la hora de diseñar un almacén de datos.

1.3.3.2 Función

La principal función que cumple un Data Warehouse es almacenar datos para posteriormente convertirlos en información útil que la empresa requiere, esta información debe llegar a los gerentes en el momento que ellos la soliciten y en un formato adecuado sin afectar las actividades que se realicen sobre los sistemas operacionales.

1.3.3.3 Características de los data warehouse

Un Data Warehouse es una colección de datos orientada al negocio, integrada, variante en el tiempo y no volátil para el soporte del proceso de toma de decisiones de la gerencia, se detalla a continuación:

 Orientada al negocio.- Los datos se organizan por temas (como producto, cliente, proveedor, etc.), para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales.

 Integrada.- Los datos almacenados en el Data Warehouse deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas.

 Variante en el tiempo.- La mayoría de los datos almacenados están referidos a un instante o período de tiempo, quedando almacenado un histórico de estos. Es decir, el Data Warehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones.

 No volátil.- El almacén de información de un Data Warehouse existe para ser leído, pero no modificado, por tanto es permanente, lo que significa es que realiza una actualización incorporando de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él DWH.

1.3.3.4 Arquitectura del Data warehouse

(27)

12 Figura 1. Data Warehouse, arquitectura. Elaborado por: Willian Cualchi Monteros.

OLTP.- On Line Transaction Processing (Procesamiento de Transacciones en Línea), representa toda aquella información transaccional que genera la empresa en su accionar diario, es decir información que reside en diferentes tipos de sistemas, orígenes y arquitecturas (bases de datos) y tienen formatos muy variados.

Proceso ETL.- Permite mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos, limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos, data mart, o data warehouse para analizarla y apoyar un proceso de negocio. En la siguiente figura se puede apreciar de mejor manera el proceso.

Figura 2 Proceso ETL. Fuente: (Bernabeu, 2010)

A continuación, se describe la función de cada proceso que se lleva a cabo los ETL y sus principales tareas:

 Extracción.- Basándose en las necesidades y requisitos del usuario, se exploran las diversas fuentes OLTP, se extrae la información que se considere relevante al caso. Si los datos operacionales residen en un SGBD Relacional, el proceso de extracción se puede realizar mediante consultas en SQL o rutinas programadas, en cambio, si se encuentran en un sistema no convencional o fuentes externas tipo texto, hojas de cálculos, etc, se tendrán que realizar cambios de formato a los datos. Y una vez que los datos son seleccionados y extraídos, se guardan en un almacenamiento intermedio, lo cual permite manipular los datos sin interrumpir ni paralizar los procesos OLTP.

(28)

13

acciones se llevan a cabo, debido a que pueden existir diferentes fuentes de información, y es vital conciliar un formato y forma única, definiendo estándares, para que todos los datos que ingresarán al DWH estén integrados.

 Carga.- Este proceso es el responsable de cargar la estructura de datos del DWH con aquellos datos que han sido transformados y que residen en el almacenamiento intermedio. Se debe tener en cuenta, que los datos antes de moverse al almacén de datos, deben ser analizados con el propósito de asegurar su calidad y no tener posteriormente inconsistencias en la solución.

1.3.3.5 Estructura del Data warehouse

Los Data warehouse estructuran los datos de manera muy particular y existen diferentes niveles de esquematización y detalle que los delimitan, en la siguiente figura se puede apreciar mejor su estructura:

Figura 3 Data Warehouse, estructura. Fuente: (Bernabeu, 2010)

 Detalle de datos actuales.- Son aquellos que reflejan las ocurrencias más recientes, generalmente se almacenan en disco, con el fin de conseguir que el acceso a la información sea sencillo y veloz, ya que son bastante voluminosos. Su gran tamaño se debe a que los datos residentes poseen el más bajo nivel de granularidad, o sea, se almacenan a nivel de detalle. Por ejemplo, aquí es donde se guardaría el detalle de una venta realizada en tal fecha.

(29)

14

que el día en que se registró la venta debe ser lo suficientemente antigua, para que se considere como histórica.

 Datos ligeramente resumidos.- Son los que provienen desde un bajo nivel de detalle y sumarizan o agrupan los datos bajo algún criterio o condición de análisis. Habitualmente son almacenados en disco. Por ejemplo, en este caso se almacenaría la sumarización del detalle de las ventas realizadas en cada mes.

 Datos altamente resumidos.- Son aquellos que compactan aún más a los datos ligeramente resumidos. Se guardan en disco y son muy fáciles de acceder. Por ejemplo, aquí se encontraría la sumarización de las ventas realizadas en cada año.

 Metadatos.- Representan la información acerca de los datos. De muchas maneras se sitúa en una dimensión diferente al de otros datos del DWH, ya que su contenido no es tomado directamente desde el ambiente operacional.

1.3.4 Base de datos multidimensional

Proveen una estructura que permite, a través de la creación y consulta a un cubo multidimensional, tener acceso flexible a los datos, para explorar y analizar sus relaciones, y conseguir resultados, los esquemas pueden ser implementados de diversas maneras, independientemente del tipo de arquitectura y que toda la estructura de datos este desnormalizada o semi desnormalizada, para evitar desarrollar uniones (Join) complejas para acceder a la información, con el fin de agilizar la ejecución de consultas. Las bases de datos multidimensionales implican tres tipos de esquemas como es: esquema en estrella, copo de nieve y esquema constelación.

 Esquema en estrella.- Consta de una tabla de hechos central y de varias tablas de dimensiones relacionadas a esta, a través de sus respectivas claves, es el más simple de interpretar y optimiza los tiempos de respuesta ante las consultas de los usuarios además de facilitar la interacción con herramientas de consulta y análisis.

(30)

15

 Esquema copo de nieve.- Este esquema representa una extensión del modelo en estrella cuando las tablas de dimensiones se organizan en jerarquías de dimensiones, es decir una tabla de hechos central que está relacionada con una o más tablas de dimensiones, quienes a su vez pueden estar relacionadas o no con una o más tablas de dimensiones.

Figura 5 Esquema copo de nieve. Fuente: (Bernabeu, 2010)

 Esquema constelación.- Este modelo está compuesto por una serie de esquemas en estrella, y tal como se puede apreciar la figura 6, está formado por una tabla de hechos principal (“HECHOS_A”) y por una o más tablas de hechos (“HECHOS_B”), las cuales pueden ser sumarizaciones de la principal. Dichas tablas yacen en el centro del modelo y están relacionadas con sus respectivas tablas de dimensiones. El objetivo de los esquemas de constelación es aprovechar las ventajas de los esquemas de estrella y de copo de nieve, con esta solución las tablas de dimensiones pueden estar compartidas.

Figura 6 Esquema constelación Fuente: (Bernabeu, 2010)

Su diseño y cualidades son muy similares a las del esquema en estrella, pero posee una serie de diferencias con el mismo, que son precisamente las que lo destacan y caracterizan, entre ellas se pueden mencionar:

 Permite tener más de una tabla de hechos, por lo cual se podrán analizar más aspectos claves del negocio con un mínimo esfuerzo adicional de diseño.

(31)

16

 No es soportado por todas las herramientas de consulta y análisis.

1.3.4.1 Tablas de dimensiones

Las tablas de dimensiones definen como están los datos organizados lógicamente y proveen el medio para analizar el contexto del negocio mediante los cuales el usuario podrá filtrar y manipular la información almacenada en la tabla de hechos. En la siguiente figura se pueden apreciar el ejemplo:

Figura 7 Tablas de dimensiones.

Elaborado por: Willian Cualchi Monteros.

Cada tabla posee un identificador único y al menos un campo o dato de referencia que describe los criterios de análisis relevantes para la empresa, los datos dentro de estas tablas, que proveen información del negocio o que describen alguna de sus características, son llamados datos de referencia. Cada tabla de dimensión podrá contener los siguientes campos:

 Clave principal o identificador único.  Clave foráneas.

 Datos de referencia primarios que identifican la dimensión. Ej: nombre del cliente.  Datos de referencia secundarios: datos que complementan la descripción de la

dimensión. Por ejemplo: e-mail del cliente, fax del cliente, etc.

1.3.4.2 Tablas de dimensión tiempo

(32)

17

usuario podrá analizar las ventas realizadas teniendo en cuenta el día de la semana en que se produjeron, mes, trimestre, semestre, año, etc.

1.3.4.3 Tablas de hechos

Las tablas de hechos contienen, precisamente, los hechos que serán utilizados por los analistas de negocio para apoyar el proceso de toma de decisiones. Los hechos son datos instantáneos en el tiempo, que son filtrados, agrupados y explorados a través de condiciones definidas en las tablas de dimensiones.

Los datos presentes en las tablas de hechos constituyen el volumen de la bodega y pueden estar compuestos por millones de registros dependiendo de su granularidad y antigüedad de la empresa. El registro del hecho posee una clave primaria que está compuesta por las claves primarias de las tablas de dimensiones relacionadas a este. En la siguiente figura se puede apreciar un ejemplo de lo antes mencionado:

Figura 8 Tabla de hechos con dimensiones Fuente: (Bernabeu, 2010)

La tabla hecho, también llamado dato agregado son aquellos datos que residen en una tabla de hechos y que son utilizados para crear indicadores, a través de sumarizaciones (sumas, promedios, mínimos, máximos, totales por sector, porcentajes, fórmulas predefinidas, etc), preestablecidas al momento de crear un cubo multidimensional, esto debido a que una tabla de hechos se encuentra interrelacionada con sus respectivas tablas de dimensiones.

1.3.4.4 Cubo multidimensional

Un cubo multidimensional representa o convierte los datos planos que se encuentran en filas y columnas, en una matriz de N dimensiones. Los objetos más importantes que se pueden incluir en un cubo multidimensional, son los siguientes:

 Indicadores: sumarizaciones que se efectúan sobre algún hecho, perteneciente a una tabla de hechos.

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18

De esta manera en un cubo multidimensional, los atributos existen a lo largo de varios ejes o dimensiones, y la intersección de las mismas representa el valor que tomará el indicador que se está evaluando. En la siguiente representación matricial se puede ver más claramente lo que se descrito.

Figura 9 Cubo multidimensional. Fuente: (Bernabeu, 2010)

1.4 Conclusiones parciales del capítulo.

 Las bases teóricas científicas respaldan la propuesta y la aplicación de los distintos conceptos en todo el trabajo de investigación, siendo lo más relevante un Data Warehouse es un conjunto de datos integrados y orientados a un área, que varían con el tiempo y que no son transitorios, los cuales soportan el proceso de toma de decisiones en las organizaciones.

 De acuerdo con las fundamentaciones que se presentan, se puede decir que la implementación del Data warehouse mediante el uso de herramientas de inteligencia de negocios open source hoy en día es de gran importancia para el proceso de toma de decisiones, puesto que presenta la información de manera ordenada, rápida y oportuna, permitiendo a la empresa profundizar en su análisis, ya que se tiene indicadores claves que ayudan a la gestión y manejo de la misma.

(34)

19 CAPÍTULO II MARCO METODOLÓGICO

2.1 Caracterización del sector, rama, empresa, contexto institucional o problema

seleccionado para la investigación.

La empresa Diferpac aparece en el mercado ferretero hace 10 años, la misma que nace de la visión empresarial de la señora Paulina Cabascango quien es su propietaria. Se ubicó en la ciudad de Tabacundo, cantón Pedro Moncayo, provincia de Pichincha, con el fin de proveer una opción adicional al pequeño mercado ferretero que presentaba este sector. En sus inicios la empresa ofertaba todo tipo de accesorios de ferretería y cuya clientela estaba basada en el consumidor final. Al pasar de los años cada vez adquirió más prestigio lo cual incentivó a su propietaria a ofertar nuevos productos. Es así que, a más de los productos de ferretería, se empieza a ofrecer productos de construcción lo cual sería punto clave para el crecimiento de la empresa.

La misión de la empresa es “Ofrecer productos de calidad para la construcción, acordes a las necesidades de nuestros clientes, con asesoría técnica, de manera ágil y eficiente, siendo responsable con el medio ambiente y altamente comprometidos con el bienestar y satisfacción de todos quienes confíen en nosotros”.

2.2 Descripción del procedimiento metodológico para el desarrollo de investigación

2.2.1 Modalidad de la Investigación.

El método que se aplicó para la validación del presente proyecto fue el inductivo ya que aporta las particularidades de los procesos de negocio de las área de compras y ventas de la ferretería, los posibles errores que se presenta al generar los reportes del tipo estratégicos del negocio, el método deductivo que aporta con información acerca de problemas relacionados con el análisis de información en los procesos de compras y ventas de productos de ferretería y a su vez que permita determinar los recursos a utilizar para implantar la solución que requiere la empresa Diferpac.

2.2.2 Tipos de investigación

(35)

20

uno que son los empleados y clientes, y la entrevista al personal del departamento de gerencia.

2.2.3 Población y Muestra

Población.- La población sujeta a investigación de clientes es de acuerdo a lo que constan registrados en el sistema Silver Book, durante el año 2013 corresponde a 640, de este grupo de clientes se realizó la muestra, tomando en cuenta el margen de error de 6, una variación 0,5 y el resultado obtenido es de 224 clientes a encuestar, la muestra se lleva a cabo partir de 500 personas, hay que sacar una muestra por la amplitud de la información al encuestar a todos.

Para los empleados de la empresa no fue necesario sacar la muestra porque la población, no pasa de 150 personas que es el rango mínimo para realizar una muestra de población. Al personal de gerencia se le realizo la entrevista por el motivo de conseguir información más detallada de los procesos de compras y ventas de productos de ferretería.

Tabla 1. Población

Población Nombres Técnica

Gerente 1 Sr. Fabián Ulcuango Entrevista

Empleados 6

Lcda. Andrango Nelly Tlgo. Jhon Jairo

Srta. Cabascango Lilian Sra. Cabascango Paulina Sra. Sonia Cualchi Sr. Rodrigo Paucar

Encuesta 1

Clientes 640 Varios. Encuesta 2

TOTAL 647

Fuente: Empresa Diferpac

Elaborado por: Willian Cualchi Monteros.

Muestra.- Se ha realizado a los clientes de la empresa mencionados en la población, la forma de cálculo de la muestra se expresa bajo la siguiente fórmula, para un nivel de confianza del 95%.





2 2 2

2 2

1E P Q

(36)

21

N = Tamaño de la muestra N = Población o Universo δ2

= Desviación típica de la población (0.5)

Z = valor crítico, corresponde a un valor dado del Nivel de confianza (0.95% dos colas = 1.96)

e = Error la medida de la muestra. Nivel de error (5%; 0.05)





2 2 2

2 2 96 . 1 5 . 0 05 . 0 1 640 96 . 1 5 . 0 640      n

n=224 ≈ unidades de observación (A clientes de la empresa)

2.2.4 Técnicas

Las técnicas de investigación utilizados para obtener información del estado situacional son las siguientes:

Entrevista.- Utilizado como un medio natural de comunicación, la misma que se aplicó al gerente de la empresa Sr. Fabián Ulcuango, con el fin de obtener información relevante, misma que fue estructurada con 5 preguntas previamente elaboradas y adicionalmente acoger sugerencias, consejos, opiniones y experiencias a ser tomadas en cuenta en el desarrollo del proyecto, las preguntas y descrito su respuesta se detallan a continuación:

Tabla No 7. Tabla de entrevista y resultados realizados al gerente de la empresa.

N°. Preguntas Respuesta narrativa

1

¿Cada qué tiempo son requeridos la construcción de informes y reportes gerenciales sobre información de su departamento?

Organizacionalmente se solicita mensualmente información sobre todos los departamentos en especial de compras y ventas, la misma que es presentada en informes y reportes.

2

¿Para la construcción de estos informes y reportes qué recursos tecnológicos son empleados?

Se requiere de varios recursos tecnológicos, ya que a más de los reportes obtenidos por el sistema transaccional se requiere de otros programas como: Word y Excel para gráficos y proyecciones.

3

¿Cuánto tiempo le conlleva terminar estos informes y reportes?

Se cuenta con un periodo de 3 días para presentar dicha información.

4

¿La información presentada en los informes y reportes, en su consideración que tan confiable es?

(37)

22 5

¿Cuánto ha invertido la empresa en tecnología?

Se ha invertido en equipos tecnológicos con un aproximado de 4 mil dólares a fin de poder sistematizar todos los procesos de comercialización que implica el negocio. Fuente: Entrevista gerente de la empresa

Elaborado por: Willian Cualchi Monteros.

Encuesta.- Fue aplicada a los empleados y clientes relacionados en el proceso de compras y ventas, que a su vez sirvió para tabular, graficar y analizar la información que brindó un conocimiento amplio de las necesidades y del problema a solucionar; así como a determinar el nivel de aceptación, impacto y beneficios que proporcionará con la implementación del sistema data warehouse en la empresa.

(38)

23

Tabulación de la encuesta 1 aplicada a los empleados

1. ¿Conoce usted que es un sistema Data warehouse y para qué sirve?

Tabla 2 Que es un sistema Data warehouse y para qué sirve?

Respuesta F %

Si 1 17

No 5 83

TOTAL 6 100

Fuente: Personal de la empresa Elaboración: Willian Cualchi

Figura 10 Conoce que es un Data warehouse y para qué sirve

Análisis e interpretación.- De 6 empleados que corresponden al 100%, 5 al 83% manifiestan que no tienen nada de conocimientos sobre un sistema Data warehouse y para qué sirve.

(39)

24

2. ¿Cree que un sistema Data warehouse en las compras y ventas ayudaría a la

gerencia en la toma de decisiones oportunas?

Tabla 3 El Data Warehouse ayudaría a la gerencia en la toma de decisiones oportunas?

Respuesta F %

Si 4 67

No 0 0

Tal vez 2 33

TOTAL 6 100

Figura 11 Un Data warehouse ayudaría a la gerencia en la toma de decisiones

Fuente: Personal de la empresa Elaboración: Willian Cualchi Análisis e interpretación

Del personal administrativo de las áreas de compras y ventas se obtiene que el 67% responden que si mejoraría el desempeño en su puesto de trabajo, el 33% responden que tal vez mejoraría, mientras que es 0% para el no.

(40)

25

3. ¿Ayudaría las estadísticas de compras y ventas obtenidas del Data warehouse a

mantener y conseguir nuevos clientes?

Tabla 4 Reportes ayudará a mantener y conseguir nuevos clientes?

Respuesta F %

Si 4 67

No 2 33

TOTAL 6 100

Figura 12 El DWH ayudaría a mantener y conseguir nuevos clientes.

De las encuestas realizadas al personal de las áreas de compras y ventas se obtiene que el 67% responden que si las estadísticas de compras y venta de productos de ferretería ayudaría a mantener y conseguir nuevos clientes, el 33% responden que no.

(41)

26

4. ¿El sistema Data warehouse permitiría mejorar el tiempo de atención al cliente?

Tabla 5 DWH permitiría mejorar el tiempo de atención al cliente?

Respuesta F %

Si 5 83

NO 0 0

Tal vez 1 17

TOTAL 6 100

Figura 13 El DWH permitirá mejorar el tiempo de atención al cliente.

Mediante las encuestas realizadas al personal administrativo de las áreas de compras y ventas obtiene que el 83% responden a que sí, el sistema Data warehouse permitiría mejorar el tiempo de atención al cliente, el 17% responden que Tal vez, mientras que el 0% responde que no.

(42)

27

5. ¿Las estadísticas obtenidas con el sistema Data warehouse mejorará el

funcionamiento grupal del departamento de compras y ventas?

Tabla 6 DWH mejorará el funcionamiento grupal del área de compras y ventas?

Respuesta F %

Si 3 50

No 0

Tal vez 3 50

TOTAL 6 100

Figura 14 El DWH mejorará el funcionamiento en el proceso de compras y ventas.

Del análisis realizado al personal administrativo de las áreas de compras y ventas, se obtiene que el 50% responden que si las estadísticas obtenidas con el sistema Data warehouse mejorará el funcionamiento grupal del departamento de ventas, el 50% responden que tal vez, mientras que el 0% responde que no.

(43)

28

6. ¿Cree usted que mejoraría el desempeño en su puesto de trabajo con las

estadísticas de compras y ventas que se obtendría del Data warehouse?

Tabla 7 Mejoraría el desempeño en su puesto de trabajo con las estadísticas de compras y ventas que se obtendría del Data warehouse?.

Respuesta F %

No 1 17

Si 5 83

TOTAL 6 100

Figura 15 Permitirá mejorar el desempeño mediante la implementación de un DWH.

En la encuesta realizada el personal administrativo de las áreas de compras y ventas se obtiene que el 83% responden que si creen que un sistema data warehouse en los procesos de las compras y ventas de productos de ferretería ayudaría a la gerencia a la toma de decisiones oportunas, mientras que el 17% responden que no habría ninguna mejoría con la implementación de dicha solución.

(44)

29

7. ¿Cree que un sistema de Data warehouse a nivel gerencial ayudara a mantener la

información ordenada?

Tabla 8 ¿Cree que un sistema de Data warehouse a nivel gerencial ayudara a mantener la información ordenada?

Respuesta F %

Si 6 100

No 0 0

TOTAL 6 100

Figura 16 El DWH permitirá a nivel gerencial mantener la información ordenada.

Se refleja de las encuestas realizadas al personal de las áreas de compras y ventas que el 100% responden que si creen que un sistema data warehouse a nivel gerencial ayudaría a mantener la información ordenada, el quedando al equivalente del 0% a que no.

(45)

30

8. ¿Conoce si existe alguna fecha de mayor demanda en ventas de los productos que la

empresa proporciona?

Tabla 9 Conoce si existe alguna fecha de mayor demanda en ventas de los productos que la empresa proporciona?

Respuesta F %

Si 2 33

No 4 67

TOTAL 6 100

Figura 17 Conoce la fecha de mayor demanda en la venta de productos.

Mediante las encuestas realizadas al personal de las áreas de compras y ventas se obtiene que el 33% responden que si conocen las fechas en donde existen mayor demanda, mientras que el 67% responden que no.

(46)

31

9. ¿Conoce usted cuales son los productos que tienen o no mayor demanda en ventas

por parte de los clientes?

Tabla 10 Conoce usted cuales son los productos que tienen o no mayor demanda en ventas por parte de los clientes?

Respuesta F %

Si 4 67

No 2 33

TOTAL 6 100

Figura 18 Conoce que productos tiene mayor demanda.

Del resultado en la encuesta realizada al personal de las áreas de compras y ventas se obtiene que el 33% si conocen de los productos que tienen mayor demanda, mientras que el 67% responden a que no conocen.

(47)

32

10. ¿Le interesaría que se implante un sistema Data warehouse en la empresa?

Tabla 11 Le interesaría que se implante un sistema Data warehouse en la empresa?

Respuesta F %

Si 6 100

No 0 0

TOTAL 6 100

Figura 19 Factibilidad en la implementación de un Data warehouse en la empresa.

Se puede concluir de las encuestas realizadas al personal de las áreas de compras y ventas que el 100% si les gustaría que se implante un sistema Data warehouse en la empresa y ninguno piensa distinto.

(48)

33

Encuesta dirigida a los clientes.- Este instrumento está orientado a recolectar información de los clientes de la empresa Diferpac, con la finalidad de establecer la perspectiva que tiene respecto al actual sistema de comercialización de la empresa Diferpac. Anexo 2. Modelo de la encuesta 2 dirigida a los clientes de la empresa “Diferpac”.

Tabulación de la encuesta 2 aplicada a los clientes.

1.- ¿Los productos que usted necesita los encuentra en la empresa?

Tabla 12 Los productos que usted necesita los encuentra en la empresa?

Respuesta Frecuencia %

Siempre 165 74

Frecuentemente 55 25

Rara vez 4 2

Nunca 0 0

TOTAL 224 100

Fuente: Clientes de la empresa

Elaboración: Willian Cualchi

Figura 20 Los productos que requiere los encuentra en la empresa.

Fuente: Clientes de la empresa Elaboración: Willian Cualchi

Análisis e interpretación

(49)

34

2.- ¿Conoce la variedad de los productos que ofrece la empresa?

Tabla 13 Conoce la variedad de los productos que ofrece la empresa?

Respuesta F %

Si 96 43

No 5 2

En su mayoría 123 55

En blanco 0 0

TOTAL 224 100

Figura 21 Productos que ofrece la empresa

Análisis e interpretación

Según la información recolectada, se concluye que los clientes acuden a la empresa sabiendo los productos que se ofrece, quizás no en su totalidad pero si mayoritariamente.

(50)

35

3.- ¿El servicio brindado por los vendedores lo considera?

Tabla 14 El servicio brindado por los vendedores lo considera?

Respuesta F %

Bueno 180 80

De calidad 44 20

Ineficiente 0 0

TOTAL 224 100

Figura 22 Calidad de servicio

Fuente: Clientes de la empresa Elaboración: Willian Cualchi Análisis e interpretación

Se Llega a la conclusión de que el servicio brindado por los vendedores es aceptable por los clientes, creando de esta forma una buena imagen de servicio.

(51)

36

4.- El precio de compra de los productos que ofrece nuestra empresa, los considera?

Tabla 15 El precio de los productos que ofrece la empresa, los considera?

Caro Normal Barato TOTAL

Artículos de ferretería 0 180 44 224

Cerámicas 0 36 5 41

Plásticos 0 10 2 12

Materiales de

construcción 0 115 0 115

Pinturas 0 57 3 60

TOTAL 0 131 37 452

Figura 23 Sondeo de precios de los productos

(52)

37

5.- ¿Al llegar a la empresa a comprar, el tiempo de atención es?

Tabla 16 Al llegar a la empresa a comprar, el tiempo de atención es?

Respuesta F %

Corto 120 54

Moderado 94 42

Largo 10 4

TOTAL 224 100

Figura 24 Tiempo de atención al cliente

En mayor porcentaje se puede observar que los clientes en la empresa han sido atendidos en el menor tiempo posible sin pasar por alto la buena atención recibida de forma eficaz y muy profesional.

(53)

38

6.- ¿Con qué frecuencia realiza devoluciones de productos a la empresa?

Tabla 17 Con qué frecuencia realiza devoluciones de productos a la empresa?

Respuesta F %

Nunca 205 92

Rara vez 10 4

Frecuentemente 9 4

Siempre 0 0

TOTAL 224 100

Figura 25 Devolución de productos

Se considera que muchos clientes están satisfechos con los productos que ofrece la empresa, sin embargo existe un número considerable de clientes que devuelven los productos adquiridos.

(54)

39

7.- Si su repuesta ha sido diferente a “Nunca” en la pregunta número 6, señale 1

razón por la cual fue devuelto el producto, caso continúe con la siguiente pregunta.

Tabla 18 Cual fue razón por la cual ha devuelto un producto?

Respuesta F %

Error de pedido 12 12

Daños por

transportación 2 2

Defectos de fábrica 5 5

TOTAL 19 19

Figura 26 Razón de la devolución de productos

A pesar de los resultados de la pregunta No 5, se puede ver que la razón principal por la cual los clientes devuelven los productos a la empresa es por mal pedido del cliente mismo.

(55)

40

8.- Llego a conocer de la existencia de nuestra empresa por medio de:

Tabla 19 Porque medio llego a conocer de la existencia de la empresa?

Respuesta F %

Radio 129 58

TV 0 0

Hojas volantes 0 0

Prensa escrita 25 11

Otros 70 31

TOTAL 224 100

Figura 27 Medio como conoció la empresa