BUSINESS INTELLIGENCE, EL SOPORTE DE DECISIONES EN LA EMPRESA
“ CASA MARZAM S.A . DE C.V.”
T E S I N A
Q U E P A R A O B T E N E R E L T Í T U L O D E : L ICE NC IAD O EN CI EN CI A S DE L A I NFOR MÁTI C A
P R E S E N T A N :
A L E J A N D R O A N G E L E S M E D I N A C A R L O S D A V I D C A M P O S S O S A R E B E C A I V E T T E G U E R R E R O O L V E R A Q U E P A R A O B T E N E R E L T Í T U L O D E : L I C EN C I A D O E N A D M I N I S TR A C I ÓN I N D U ST R I AL
P R E S E N T A :
L U Z M A R Í A D E L C A R M E N F L O R E S E S Q U I V E L Q U E P A R A O B T E N E R E L T Í T U L O D E : Q U Í M I C O F A R M A É U T I C O I N D U S T R I A L
P R E S E N T A :
J U A N A M É Z Q U I T A R A M Í R E Z
MÉXICO, D .F 2009.
INSTITUTO POL ITÉCNICO NA CIONAL
UNIDAD PROFESIONAL INTERDICIPLINARIA DE I NGENIERÍA Y CI ENCIAS SOCIA LES Y
A DMINISTRATIVAS
ÍNDICE
ÍNDICE
RESUMEN . . . . . . i
INTRODUCCIÓN . . . . . . ii
CAPÍTULO 1: MARCO METODOLÓGICO Y LA EMPRESA CASA MARZAM . . . .. . . 1
1.1 Antecedentes de la Investigación . . . .. . 1
1.2 La Empresa Casa Marzam . . . .. . . 4
CAPÍTULO 2: BUSINESS INTELLIGENCE . . . 13
2.1 Historia . . . .. . . 14
2.2 Definición . . . 15
2.3 Importancia en las Organizaciones . . . ... 16
2.4 Ventajas . . . 18
2.5 Desventajas . . . 19
2.6 Componentes . . . 20
2.7 Herramientas . . . 34
CAPÍTULO 3: PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN . . . 36
3.1 Recopilación de Información . . . .. . . 36
3.2 Identificación de los Sistemas Operacionales . . . . . . 51
3.3 Análisis FODA . . . .. . . 56
3.4 Modelado de Datos . . . . . . 59
3.5 Mapeo de Procesos . . . 64
CAPÍTULO 4: PROPUESTA DE UNA SOLUCIÓN BUSINESS INTELLIGENCE . . . 73
4.1 Interpretación de Resultados . . . 73
4.2 Identificación de Oportunidades . . . 76
4.3 Diseño de una Solución BI . . . 81
4.4 Análisis Costo – Beneficio . . . 95
CONCLUSIÓN . . . . . . 102
BIBLIOGRAFÍA . . . .. . . 104
GLOSARIO . . . .. . . 105
ANEXOS . . . . .. . . 109
RESUMEN
RESUMEN
La empresa Casa Marzam S.A. de C.V, nos brindo la oportunidad de conocer sus procesos, técnicas y metodologías con las que realizan sus operaciones del día a día. Por lo que nos vimos en la tarea de analizarla y con ello se busca que nuestro trabajo de tesina pudiera contribuir de forma positiva en el mejoramiento de la empresa.
La tesina está compuesta de la siguiente forma:
Capítulo I. Se abordan dos temas importantes, por una parte conocer la Empresa Casa Marzam, cómo se fundó, Objetivos, Misión, Visión, consolidación dentro del mercado, su evolución y expansión dentro de la República Mexicana, su estructura organizacional, así como las estrategias que utiliza para poder mantener integradas las diferentes sucursales con las que cuenta. Por otra parte una vez que tenemos un conocimiento más a fondo sobre la empresa nos enfocamos en la identificación de un problema que es algo que le interesa saber a cualquier empresa.
Capítulo II. En este capítulo se analiza desde su historia, la importancia, ventajas y desventajas de la metodología de Business Intelligence (BI). También los componentes que implica la implementación de Business Intelligence (BI). Algo importante para el área de sistemas es saber con que Tecnologías Informáticas (IT) se cuenta para poder implementar la metodología, por lo cual se presentan algunas de las herramientas que se pueden utilizar.
Capítulo III. Una vez que ya tenemos reunidos los dos factores que se necesitan para cualquier investigación que son el estudio de la empresa y los aspectos teóricos, en este capítulo procedemos a relacionarlos de forma práctica. Se realiza la recolección de la información por medio de mapeos, matrices, diagramas, cuestionarios y entrevistas al personal de Casa Marzam S.A. de C.V. que nos pueda llevar a la causa del problema.
Capítulo IV. Cuando concluimos con la recolección de la información que se realizo en el capitulo anterior, se inicia con la interpretación de la información recolectada. También identificamos áreas de oportunidad para enfocarnos en problemas más específicos y no abarcar todo el universo y que se convierta en un problema mayor de solucionar. Una vez que ya se tienen un estudio mayor de la interpretación, se presenta el diseño de nuestra propuesta de solución Business Intelligence (BI), pero toda solución implica un estudio Costo – Beneficio que se le presentara a los directivos de la empresa Casa Marza S.A. de C.V.
Una vez concluida la tesina el lector tendrá la noción de los alcances, ventajas y oportunidades que ofrece una solución de Business Intelligence (BI), pero sobre todo saber si se puede implementar dentro de su organización.
INTRODUCCIÓN
INTRODUCCIÓN
Las organizaciones modernas disponen cada vez de más datos sobre sus negocios, de estos datos se puede obtener información relevante para mejorar el desempeño e innovar en sus procesos de tal manera que pueda transformarse en una organización competitiva y exitosa, los rápidos avances en la globalización de la economía y la crisis mundial que nos aqueja en estos momentos, los mercados y los competidores buscan más y mejores herramientas de Tecnologías Informáticas (IT) que les permitan estar un paso adelante y anticiparse a los acontecimientos para la adecuada y oportuna toma de decisiones. Con ello se busca una posición dentro del mercado, por lo cual se necesita identificar oportunidades y así obtener ventajas sobre ellas de manera rápida y efectiva.
Más y más organizaciones se han dado cuenta que favorecer el enriquecimiento en la información los encamina a lograr las metas deseadas y cumplir los objetivos.
Business Intelligence (BI) es la palabra de moda más usada para caracterizar aquellos productos y enfoques con el propósito de hacer de estos resultados deseados una realidad, por lo que hay que sacarles el mayor provecho que estas Tecnologías Informáticas (IT) nos ofrecen.
La situación actual de Casa Marzam S.A. de C.V. nos permito hacer un análisis a fondo de la empresa desde sus orígenes, su evolución, el presente y conocer hacia donde se dirige. El equipo que se conformo para la realización del proyecto al ser interdisciplinario nos permitió conocer desde varios enfoques la estructura organizacional y así poder identificar los problemas que presentaban la empresa y sus áreas de oportunidad.
Encontramos que el área donde se presentan el mayor problema actualmente es en el área de Crédito y Cobranza, por lo sé trabajo para poder dar una propuesta de solución que le permitiera a esta área recuperar uno de sus mayores problemas y el más importante para toda la empresa, la cartera vencida de clientes.
Se realizo todo el proceso para conocer el área de Crédito y Cobranza con el único fin de identificar el problema de raíz y poder atacarlo, siempre buscando proponer la mejor solución apegados a los aspectos tecnológicos que nos ofrece el mercado en estos tiempos.
En Business Intelligence (BI), encontramos aspectos importantes que se proponen para la realización de este proyecto.
CAPÍTULO 1
MARCO METODOLÓGICO Y
LA EMPRESA CASA MARZAM
CAPÍTULO 1: MARCO METODOLÓGICO Y LA EMPRESA CASA MARZAM
En este capítulo se contemplan dos temas esenciales que determinan la importancia de llevar a cabo este proyecto. En la primera parte definimos el porqué nos enfocamos en Business Intelligence como propuesta para solucionar los problemas detectados en el área a estudiar en la empresa Casa Marzam; estableciendo también los objetivos, general y específicos, de nuestro proyecto.
En la segunda parte de este capitulo se da una introducción de lo que es la Empresa Casa Marzam, cómo se fundó, cómo se consolido dentro del mercado, su evolución y expansión dentro de la República Mexicana, su estructura organizacional, así como las estrategias que utiliza para poder mantener integradas las diferentes sucursales con las que cuenta. Con esto se pretende proporcionar al lector una visión más amplia para que identifique las bases de llevar a cabo la elaboración de dicho proyecto.
1.1 ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN
Las necesidades de información requeridas dentro de la empresa varían de acuerdo al nivel de la estructura organizacional. Las decisiones de los altos ejecutivos o directores generales son menos estructuradas en el sentido que no existen situaciones repetitivas y por lo cual no pueden aplicarse procedimientos de solución únicos; por el contrario, deben establecerse criterios de evaluación y puntos de vistas para cada situación donde muchos de los datos son erróneos y provienen de fuentes externas en entornos con riesgos e incertidumbre. Las decisiones que los gerentes efectúen se desplegarán en todos los niveles de la empresa traducidas en objetivos y acciones más específicas y concretas en cada nivel. La información requerida en todas estas decisiones representan el punto de partida para llevar a cabo acciones que finalmente afectarán el desempeño de la empresa.
Actualmente el uso de los sistemas de soporte a las decisiones gerenciales se ha extendido por su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y presentar en resumen esta información. La información que típicamente puede recopilar y mostrar una aplicación de soporte a la decisión incluye todos los datos almacenados en la empresa que van desde fuentes externas hasta bases de datos. La información resultado es presentada en esquemas gráficos de tal manera que sean de fácil comprensión aún para los usuarios que no están muy familiarizados con sistemas computacionales.
Surgen sistemas de información que soportan la toma de decisiones conocida como Business Intelligence que puede ser definida como una combinación de tecnologías de colección de datos y manejo de información, que implementa soluciones orientadas al usuario final para apoyar la toma de decisiones, aprovechando la información estratégica disponible en cualquier parte de la organización.
Business Intelligence, es una alternativa tecnológica y de administración de negocios, que permite manejar la información para la toma de decisiones acertadas en todos los niveles de la empresa, desde la extracción, depuración y transformación de datos, hasta la explotación y distribución de la información mediante herramientas de fácil uso para los usuarios.
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Casa Marzam es una empresa que se dedica a la distribución de medicamentos en todo el país, por lo que para efecto de estudio su universo de información es muy amplio y se han encontrado algunos factores importantes a destacar tales como:
Ø La información es inconsistente y redundante: Existe duplicidad de información debido a que no se tiene un proceso de validación de datos.
Ø Mala delimitación de información: No se tiene una estructura de dimensiones, jerarquías y métricas de información que permitan a los directivos medir el rendimiento y comportamiento de la empresa.
Ø El personal que toma las decisiones no tiene bien definido el contexto bajo el cual requiere la información: Solicitan información a detalle, en lugar de analizar agregados de información y divididos por área y/o departamento.
Ø Limitado acceso a la base de datos: La empresa no cuenta con la infraestructura necesaria para soportar el acceso paralelo de un gran número de usuarios.
En el área de Crédito y Cobranza se han detectado problemas en la recuperación de la Cartera Vencida ya que no se cuenta con la información correcta en el momento preciso.
La información que requiere Crédito y Cobranza para negociar y recuperar los vencimientos de los clientes debe ser en tiempo real, así mismo que se pueda identificar los principales deudores con los diferentes parámetros en tiempo, ya que entre mas tiempo se lleve recuperar la cartera vencida mayor será la falta de liquidez en la empresa, dando, como resultado perdidas.
OBJETIVO GENERAL
Diseñar un proceso que identifique los factores claves de la información en la correcta toma de decisiones de los directivos de la empresa.
Se requiere analizar, por que no se toman las decisiones correctas en la empresa Casa Marzam, llevándonos a proponer un proceso, que permita a los directivos, tomadores de decisiones ser asertivos y con ello obtener grandes beneficios.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Ø Analizar la relación que existe entre la información y toma de decisiones: En la actualidad la información con la que cuenta cada empresa es indispensable para analizar el futuro incierto y obtener parámetros muy cercanos a la realidad.
Ø Identificar los puntos clave de información: Es importante que cada gerente o directivo tenga en claro lo que requiere de la información de acuerdo a las necesidades de cada área y departamento.
Ø Identificar los procesos y/o métodos para definición, manipulación y explotación de información.
Ø Estructurar la información en base a dimensiones, jerarquías y métricas: Se tienen que considerar los diferentes parámetros que utiliza cada gerente o directivo para la toma de decisiones dentro de su área.
Ø Una vez implementado un proceso de Business Intelligence, se espera una mejora continua, ya que al integrar dicho proceso a la empresa, se obtendrá rapidez y facilidad al analizar la información que maneja la empresa.
JUSTIFICACIÓN
Al realizar este proyecto se identificarán las principales causas de la errónea toma de decisiones, debido a la información mal estructurada que maneja la mayoría de las empresas.
Por medio de este proceso, que se pretende implantar se obtendrán grandes beneficios tales como:
Ø Aumentar la eficiencia de la información: Automatizando los procesos de extracción, transformación y carga de datos, definiendo indicadores, métricas y contextos que
permitan dar un valor agregado a la información, y con ello reducir los tiempos del usuario final al obtener y analizar la información.
Ø Tomar las mejores decisiones futuras: Obteniendo la información más relevante e importante, se identificaran las mejores opciones para el adecuado funcionamiento de la empresa y así obtener mejores oportunidades de crecimiento dentro del mercado.
Ø Medidas correctivas: Al obtener la información más asertiva y real se podrán realizar cambios dentro de la empresa que la lleven a un mejor funcionamiento, y a su vez tomar las decisiones más idóneas para su crecimiento.
Ø Aumentar la productividad: Al tener indicadores e información en tiempo real facilitara las actividades, a su vez los directivos con los informes tomaran las mejores decisiones.
Ø Detectar a tiempo anomalías: Al automatizar los procesos se podrán detectar más fácilmente donde se encuentran los errores y así realizar los cambios pertinentes.
Ø Mejorar el desempeño y los resultados planeados.
1.2 LA EMPRESA CASA MARZAM
Casa Marzam es una de las empresas más destacadas en la distribución de medicamento, ya que cuenta con una estratégica y renovada estructura organizacional, garantizando los recursos, tecnología y la infraestructura necesaria para satisfacer las necesidades de una sociedad cada vez más demandante y de un mercado global más competitivo. A continuación se presenta el principal proceso de la empresa Casa Marzam (figura 1.1):
Figura 1.1 Proceso Principal de Casa Marzam
Actualmente cuenta con 13 sucursales y 1 corporativo:
Ø Ciudad Juárez Ø Culiacán
Ø CuliacánGuadalajara Ø Guadalajara
Ø Hermosillo Ø La Paz Ø Mérida Ø Monterrey
Ø Metropolitano Norte Ø Metropolitano Sur
Ø Metropolitano NorteGuadalajara Ø Tijuana
Ø Villahermosa
Además cuenta con más de 2,700 empleados, 350 proveedores, 13,000 productos, 12,000 clientes y cubre más del 87% del territorio nacional.
ANTECEDENTES DE LA EMPRESA MARZAM
La fundadora de esta gran empresa es la Sra. María Torres Zamudio, iniciando la compañía en 1934, en esa época los distribuidores de productos farmacéuticos en la ciudad de México, eran los
propios laboratorios que resultaban insuficientes para brindar el servicio que las farmacias requerían, los pedidos llegaban con retraso y esto ocasionaba que los productos demandados por el público no estuvieran disponibles con la oportunidad debida.
A pesar de la necesidad los laboratorios farmacéuticos se mostraban reacios de que una mujer llevara a cabo esta tarea, ya que no se confiaba en su capacidad y era mal visto que las mujeres trabajaran.
Sin embargo el laboratorio Establecimientos Mexicanos Colliere tuvo fe en la visión y sentido comercial de esta señora, con estas cualidades, un empleado, un teléfono y en su propio hogar, dio inicio a una de las empresas más importantes en la industria nacional de la distribución de productos para la salud, belleza e higiene.
Esto implicó que otros laboratorios se agregara a la lista de proveedores rápidamente, tales como Parke Davis, Casa Bayer, Establecimiento Lauzier y Laboratorios Sanvel.
En los primeros 40 años de la empresa, debido al crecimiento tan impresionante, se vio obligada a cambiar constantemente de domicilio, en los años 60´s se convirtió en una solida empresa, en los años 70´s la expansión de la compañía fue primordial, ya que las instalaciones con las que contaba en Municipio Libre eran innecesarias dentro del Distrito Federal y mucho menos para la distribución fuera de la ciudad como son en los diferentes estados con los que cuenta la República Mexicana.
Así mismo en 1984 nació dentro de la empresa el Departamento de Sistemas para automatizar la facturación, y así mismo automatizó el sistema de surtido por el más avanzado en la industria, posteriormente con la crisis económica de 1994 se replanteó la estrategia de negocios enfocándose a mercados globales.
MISIÓN
Distribuir con altos estándares de calidad, excelencia y responsabilidad productos para la salud en forma atractiva, confiable y rentable.
VISIÓN
Ser la empresa modelo en la distribución de productos para la salud generando valor, confiabilidad y rentabilidad con responsabilidad social.
OBJETIVOS GENERALES DE LA EMPRESA CASA MARZAM
Ø Ofrecer servicios de distribución con altos estándares organizacionales y de negocio, atractivos para toda la cadena de suministro de productos para la salud.
Ø Distinguirse por altos patrones de efectividad en almacenamiento, comercialización, distribución, administración y asesoría a socios comerciales.
Ø Compromiso con el desarrollo de los empleado, ya que son el detonador para el máximo aprovechamiento de recursos financieros, tecnológicos y materiales.
Ø Congruencia con la generación continúa de valor y compromiso con la sociedad.
Ø Garantizar que todas las decisiones y actividades tengan un beneficio económico y estén orientadas al negocio.
ESTRUCTURA ORGANIZACIONAL
La empresa Casa Marzam opera con una estructura balanceada, ya que cuenta con un Presidente del Consejo de Administración, el primer rango es el Director General, posteriormente se encuentran los directores como son de Sistemas, Finanzas, Recursos Humanos, Regional (ventas) y de Compras, un nivel jerárquico menor pero igual de importante que los demás niveles se encuentra el Subdirector de Planeación Estratégica y Proyectos, y posteriormente en un nivel jerárquicos mas abajo se encuentran los gerentes de las diferentes áreas que le reportar a los directores respectivos.
Por lo que podemos considerar que es un organigrama lineal ya que se rige por responsabilidades y autoridad, además de seguir el canal de comunicación de superior a inferior; es decir tiene una estructura muy plana y definida.
En la figura 1.2 se presenta la estructura organizacional de la empresa Casa Marzam.
Figura 1.2 Organigrama Casa Marzam
FUNCIONES DE LOS DEPARTAMENTOS Ø Presidente del Consejo de Administración
Se dedica a vigilar el buen funcionamiento de la empresa, así mismo de proteger los intereses de los accionistas de la empresa y de los propios empleados, tomando decisiones y acciones para lograrlo.
Ø Director General
Plantea estrategias y objetivos, así como los medios a seguir para conseguirlos, a su vez esto requiere de la planeación con los altos directivos.
El Director General toma decisiones muy importantes para que la empresa siga la mejor alternativa para lograr sus objetivos; autoriza o realiza correcciones oportunas para el cumplimiento de los mismos.
Ø Director de Sistemas
Planifica estrategias y verifica el cumplimiento de las mismas en cuanto a los sistemas que se manejan dentro de la empresa, como es Baan que es un software donde se ingresa la información de los clientes, siendo estos datos generales de la misma, así mismo lo que deben y el crédito con el que cuentan; son pocas las persona que tienen acceso a realizar algún cambio.
Ø Director de Finanzas
Controla los ingresos y egresos que tiene la empresa, así mismo verifica y autoriza los proyectos de la empresa, es decir que tan redituables pueden ser y los beneficios que obtiene la misma con la aplicación de éstos; tiene como finalidad proteger los intereses de la empresa a nivel económico.
Ø Director de Recursos Humanos
Mantiene la estabilidad de la empresa mediante su personal, es decir verifica que los empleados estén de acuerdo con su retribución de igual forma con su área de trabajo, ya que dentro de la empresa se sabe que el factor humano es muy importante para que ésta consiga sus objetivos.
Ø Director Regional
El Director Regional se encarga de supervisar el buen funcionamiento en las diferentes sucursales de la empresa en cuanto a ventas, así mismo da el visto bueno a las negociaciones que se realizan y los beneficios que se pueden ofrecer a los diferentes clientes.
Ø Director De Compras
Es el encargado de obtener y verificar la mercancía a vender en la empresa, siempre buscando el mejor precio y con las mejores condiciones, además realiza negociaciones pertinentes con los laboratorios.
Ø Subdirector de Planeación Estratégica y Proyectos
Realiza, verifica y da seguimiento a las estrategias y proyectos a nivel táctico, con la finalidad de verificar que éstos cumplan con los objetivos preestablecidos o bien para realizar correcciones adecuadas para lograrlos.
Ø Gerente de Regulación Sanitaria
Le da seguimiento a la limpieza e integridad sanitaria tanto de los empleados, oficinas, almacenes y bodegas con los que cuenta la empresa, realiza supervisiones periódicas y fumigaciones para evitar enfermedades o plagas de algún tipo de insecto o animal.
DEPARTAMENTO DE CRÉDITO Y COBRANZA
El departamento de Crédito y Cobranza esta estructurado en forma lineal, ya que se encuentran diferentes puestos con diferente nivel jerárquico, pero todos tienen que reportarle al Jefe de Crédito y Cobranza, autorizando la mayoría de los movimientos que realiza el encargado de Crédito, el gestor en cuanto a la cobranza cuando existes adeudos por más de 60 días, y el supervisor de Cobranza que se dedica a recuperar el crédito de los clientes; sin embargo los analistas de Crédito son los encargados de ligar la cobranza, entre los recibos del representante de Ventas con las fichas de depósito, y se cuenta con el auxiliar administrativo que se encarga de verificar folios y registrarlos.
Cabe mencionar que el jefe de Crédito y Cobranza le reporta al Gerente de Crédito y Cobranza de Sucursal. Se menciona al Jefe de Crédito y Cobranza Corporativo que es el encargo de ingresar los cambios de las diferentes cuentas de clientes que se tienen en el interior de la República Mexicana.
A continuación se presenta el organigrama que se maneja dentro de la sucursal Metro Sur (ver figura 1.3).
Figura 1.3 Organigrama del Área de Crédito y Cobranza
A continuación se describen brevemente las actividades de cada uno de los puestos mencionados en el organigrama anterior:
a) Analista de Crédito y Cobranza: Es responsable de administrar y controlar toda la información enviada a representantes de ventas de manera oportuna para poder realizar la cobranza en tiempo y forma, así mismo puede liberar y suspender las cuentas en base a los reportes notificados vía telefónica por los representantes de ventas. Puede hacer depuraciones y aplicación de notas de crédito contra saldos, informándole al Jefe de Crédito y Cobranza.
b) Auxiliar Administrativo: Es responsable de ingresar la cobranza al sistema para actualizar estados de cuenta de clientes, así mismo recibe cobranza por parte de los representantes, supervisores y gerente de ventas, coteja información enviada por representantes de ventas para capturar, captura información de cobranza, genera el reporte diario de cobranza, realiza el acumulado de cobranza por gerencia de ventas, archiva los recibos para aclaración, envía recibos a representantes de ventas; le informa de sus actividades al Jefe de Crédito y Cobranza.
c) Encargado de Crédito: Genera y consolida información en la cartera con el fin de entregar indicadores que permitan evaluar el desempeño de las áreas de Crédito de las Sucursales para garantizar el apego a los lineamientos establecidos, además genera reportes de cierre como son Balanzas de Antigüedad de Saldos, Catálogos de Clientes, Cobranza, le reporta a Jefe de Crédito Corporativo.
d) Gestor: Es responsable de gestionar la pronta recuperación de la cartera con atraso mayor a 60 días después de su vencimiento con el objetivo de sanar las cuentas de clientes, en base al análisis de la información puede realizar negociaciones con el cliente de cómo recuperar la cartera; le informa al Jefe de Crédito y al Contador de Sucursal.
e) Jefe de Crédito y Cobranza: Lleva a cabo todo el proceso administrativo para la recuperación oportuna de la cartera general de la sucursal y el otorgamiento de los créditos, además toma la decisión en cuanto a altas, bajas y cambios de Crédito, en cuanto a los clientes, así mismo apertura y suspensión de cuentas y envío de cuentas a legal; le reporta al Contador de la Sucursal.
f) Jefe de Crédito y Cobranza Corporativo: mediante la generación de indicadores evalúa el desempeño de las áreas de crédito de las sucursales para garantizar el apego a los
lineamientos establecidos e identificar el riesgo de incobrabilidad en la cartera de clientes, además realiza la identificación y seguimiento a las altas y cambios de condiciones comerciales de clientes, de las notas de crédito y cargo manuales, de los principales clientes vencidos, revisión de todo convenio de pago, identificación y seguimiento a los principales saldos de autoservicios, coordinar cierres mensuales de cartera con todas las sucursales, consolidar información financiera de clientes, determinación de las carteras de riesgo, cálculo de reserva de cuentas incobrables, de autoservicios y pena convencional, conciliación de cartera vs. contabilidad, identificación y corrección de diferencias, seguimiento a la cartera legal, avances y compromisos, revisión de gastos, actualización de la normatividad de clientes; le informa al director de administración y contraloría.
g) Supervisor de Cobranza: Regula y supervisa las actividades y funciones del área, así como la integridad de la cartera de crédito y cobranzas, bajo la política y lineamientos establecidos garantizando el cobro de la misma; el supervisor de crédito le reporta directamente al jefe de crédito y cobranzas, la supervisión que se le realiza es física y mediante reportes. Las decisiones más comunes que realiza son las reaperturas y suspensiones de clientes, aclaraciones de saldos y otras que se toman a través de la normatividad y política interna.
CAPÍTULO 2
BUSINESS INTELLIGENCE (BI)
CAPÍTULO 2: BUSINESS INTELLIGENCE
El exceso de información no es poder, pero el conocimiento si lo es. Con demasiada frecuencia, la transformación y el análisis de toda la información y los datos que las propias compañías generan se convierte en un verdadero problema y, por lo tanto, la toma de decisiones se vuelve desesperadamente lenta. 1
Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información y no saber qué hacer con ella. Business Intelligence (BI) es la solución a ese problema, pues por medio de dicha información puede generar escenarios, pronósticos y reportes que apoyen la toma de decisiones, lo que se traduce en una ventaja competitiva.
Vivimos en una época en que la información es la clave para obtener una ventaja competitiva en el mundo de los negocios. Para mantenerse competitiva una empresa, los gerentes y tomadores de decisiones requieren de un acceso rápido y fácil a información útil y valiosa de la empresa. Una forma de solucionar este problema es por medio del uso de Business Intelligence.
En ocasiones hemos escuchado hablar de Business Intelligence y no sabemos lo que significa.
Mucho se dice acerca, pero pocos saben en realidad lo que es y puede hacer por su negocio.
Existe mucha información en sus sistemas. ¿Pero le ayuda ésta a tomar decisiones? Business Intelligence permite a las empresas sondear las numerosas fuentes de información disponibles en sus sistemas de información y convertirlas, rápidamente, en conocimientos reales para tomar decisiones y así emprender las acciones necesarias.
Business Intelligence también ayuda a implementar las tecnologías de medición más importantes del sector. Le proporciona un marco de trabajo para comprender las medidas claves de rendimiento y optimizar sus operaciones.
En la Figura 2.1 se muestra el proceso de Business Intelligence, el cual se define como la intersección que existe entre el negocio, su administración y su tecnología. Todo con la finalidad de obtener lo mejor de cada elemento y tomar las mejores decisiones.
1 Vitt Elisabeth, BUSINESS INTELLIGENCE Técnicas de Análisis, Mc Graw Hill 2003, pp 1
Figura 2.1 El Proceso de Business Intelligence
2.1 HISTORIA DE BUSINESS INTELLIGENCE
En un tiempo, las organizaciones dependían de sus departamentos de sistemas de información para proporcionarles reportes estándar y personalizados. Esto ocurrió en los días de los mainframes y minicomputadoras, cuando la mayoría de los usuarios no tenía acceso directo a las computadoras. Sin embargo, esto comenzó a cambiar en los años 70’s cuando los sistemas basados en servidores se convirtieron en la moda.
Aún así estos sistemas eran usados principalmente para transacciones de negocios y sus capacidades de realizar reportes se limitaba a un número predefinido de ellos. Los sistemas de información se sobrecargaban y los usuarios tenían que esperar por días o semanas para obtener sus reportes en caso que requirieran reportes distintos a los estándares disponibles.
Con el paso del tiempo, fueron desarrollados los sistemas de información ejecutiva (EIS, por sus siglas en inglés), los cuales fueron adaptados para apoyar a las necesidades de ejecutivos y administradores. Con la entrada de la PC, y de computadoras en red, las herramientas de Business Intelligence proveyeron a los usuarios de la tecnología para crear sus propias rutinas básicas y reportes personalizados.
La figura 2.2 muestra una breve reseña histórica de cómo fue desarrollándose lo que ahora se conoce como Business Intelligence, también se puede observar la manera en que las aplicaciones relacionadas al soporte de decisiones han ido evolucionando con el paso del tiempo.
Figura 2.2 Ciclo de vida de las aplicaciones de soporte a la decisiones 2
2.2 DEFINICIÓN
A continuación se presentan algunas definiciones para Business Intelligence:
1. Business Intelligence es el proceso mediante el cual las organizaciones segmentan, unifican, jerarquizan y definen contextos sobre la información, con la finalidad de identificar la información más relevante y representativa para la organización.
2. Pasos que le permiten a su organización rastrear, entender y administrar su negocio para incrementar al máximo el desempeño de la misma, mejorando al eficiencia de sus operaciones, construir relaciones mas rentables con sus clientes y desarrollar productos diferenciados. 3
3. Es el conjunto de técnicas destinadas a explotar los datos corporativos, para mejorar la toma de decisiones de negocio mediante el acceso fácil a una información relevante y actualizada. La información almacenada pero no utilizada cuesta dinero. La información bien explotada genera grandes beneficios.
2 Fuente. Business Intelligence Road Map (Moss & Atre, 2003)
3 Mark Ritacco, colaborador de Business Objects, www.businessobjects.com
4. Business intelligence es una estrategia de negocio que busca que los tomadores de decisiones a cualquier nivel, tengan información (hechos), tengan entendimiento (análisis) y esto suceda en un periodo corto de tiempo, para así tener decisiones informadas que permitan generar ventajas competitivas. 4
5. Las aplicaciones de Business Intelligence son herramientas de soporte de decisiones que permiten en tiempo real, acceso interactivo, análisis y manipulación de información crítica para la empresa.
6. Son las herramientas y/o estrategias que se implementan para hacer más eficiente el proceso de toma de decisiones.
2.3 IMPORTANCIA EN LAS ORGANIZACIONES
En cualquier organización, los empleados toman cientos de decisiones día a día, las cuales van desde ¿a que hora empiezo a trabajar?, ¿qué hago primero?, ¿contesto el teléfono?, ¿realizar las órdenes de compra?, etc. La gran mayoría de las veces estas decisiones están basadas en los hechos, es decir en lo que sucede con mayor frecuencia, aunque también se basan en la experiencia o las propias reglas del negocio.
Lo anterior representa un problema debido a que la experiencia, el conocimiento y las reglas básicas del negocio se adquieren y se desarrollan a lo largo de los años; de hecho algunos empleados nunca llegan a desarrollarse y se sienten presa de las trampas que implican las decisiones y los juicios imparciales. Mejorar la calidad de las decisiones empresariales tiene un impacto directo en los costos y los ingresos.
Para mejorar la calidad de los mismos los gerentes pueden: dar al personal actual las herramientas para tomar mejores decisiones. Esto creará una empresa ágil y será la decisión más efectiva y económica.
Una buena decisión es aquella que ayuda a la organización a alcanzar sus metas. Pero ¿Cómo pueden saber los empleados si la decisión que está a punto de tomar ayudará a la empresa a lograr sus objetivos?, necesita información estratégica.
Por ejemplo: ¿cómo se define el trabajo de un futbolista?
1. ¿Está corriendo tras una pelota?
4 Bob Lokken, consejero delegado de Proclarity (empresa de software de negocios E.U.)
2. ¿Está metiendo goles?
3. ¿Está buscando ganar un campeonato con su equipo?
Las tres opciones anteriores son verdaderas, pero al enfocarse en la tercera, el futbolista entenderá la meta y el contexto de su tarea, además de que su trabajo se hará mas interesante, si usted le da a ese futbolista información actualizada acerca del progreso del resto del equipo, cuantos goles llevan, en que posición estad y como estaban otro equipos en el pasado, el será capaz de tomar mejores decisiones rápidas en respuesta o anticipación a las cambiantes condiciones de trabajo.
Toda organización puede implantar una solución de Business Intelligence, siempre y cuando tenga algunas consideraciones y proyecciones tales como:
1. Tecnología: Este es un factor de cambio dentro de la organización, que permite agilizar, colocar en contexto y facilitar el entendimiento.
2. Gente: La gente es un elemento esencial, por que son ellos los que construyen el entendimiento, y por lo tanto deben de observarse diferentes actividades que minimicen la resistencia al cambio.
3. Cultura: Si observamos el proceso de Business Intelligence, son los ejecutivos que asumen la actitud de medición. Medir en base a sus acciones – indicadores, y analizar los resultados de la empresa constantemente.
En estricta teoría, cualquier persona de la organización, de cualquier área que este habilitado para tomar decisiones de cualquier tipo y requiera de información para soportar dichas decisiones podrá utilizar la soluciones de Business Intelligence.
Así mismo siempre es importante considerar al iniciar con esta estrategia, las actividades primarias de la cadena de valor en la organización:
Ø Ventas: Análisis de ventas, Balanced Scorecard
Ø Mercadotecnia: Segmentación de clientes, productos, publicidad.
Ø Manufactura: Eliminar todas las operaciones que no le agregan valor al producto, servicio y a los procesos.
Ø Finanzas: Rentabilidad de productos, clientes, sucursales, análisis financiero.
Ø Inventarios: Análisis de inventarios, producción, rotación de productos.
Ø Logística: Distribución eficiente de los productos de una determinada empresa con un menor costo y un excelente servicio al cliente.
2.4 VENTAJAS
A continuación se presentan algunas de las ventajas que se obtienen al utilizar un proceso de Business Intelligence dentro de las organizaciones:
Ø Mejora en la eficiencia operacional: Al reestructurar la información con herramientas de Business Intelligence, se reducen los tiempos de procesamiento y respuesta de las bases de datos, ya que todo esta en un solo punto y organizado para cada área de la organización con los datos más representativos.
Ø Maximizar la rentabilidad: Es producto de la reducción de tiempos de procesamiento y respuesta, de la correcta toma de decisiones, de la atracción de más clientes a la organización y por añadidura mayor productividad y ganancias económicas.
Ø Mantener la fidelidad de los clientes: Analizar la información más relevante de cada cliente, para hacerlo sentir único y con ello poder segmentar el mercado e identificar a los clientes más potenciales.
Ø Gestionar la estacionalidad: Consiste en la correcta administración de la organización en las diferentes épocas del año definiendo los procesos de venta, producción y colocar los productos y/o servicios en el momento y lugar correctos para alcanzar el mayor índice de ventas.
Ø Gran rigidez a la hora de extraer datos: De manera que el usuario tiene que ceñirse a los informes predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.
Ø No necesidad de conocimientos técnicos: Para la generación de nuevos informes o métricas suele resultar ineludible acudir al departamento técnico, solicitando una consulta adecuada para interrogar la base de datos, con procesos de Business Intelligence el usuario final no requiere de conocimientos técnicos, ya que las consultas se realizan sobre objetos.
Ø Evitar largos tiempos de respuesta: Ya que las consultas complejas de datos suelen implicar la unión de tablas operacionales de gran tamaño, lo que se traduce en una incómoda espera que dificulte la fluidez del trabajo.
Ø Evitar el deterioro en el rendimiento del Sistema: Cuando la base de datos consultada, para generar informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta el operativo de
la empresa, el funcionamiento del sistema puede degradarse hasta afectar y paralizar a todos los usuarios conectados.
Ø Falta de integración que implica islas de datos: Muchas organizaciones disponen de múltiples sistemas de información, incorporados en momentos distintos, para resolver problemáticas diferentes. Sus bases de datos no suelen estar integradas, lo que implica la existencia de islas de información, para ello Business Intelligence busca unificar los sistemas de información.
Ø Evitar datos erróneos, obsoletos o incompletos: El tema de la calidad de los datos siempre es considerado como algo importante, pero esta labor nunca se lleva al extremo de garantizar la fiabilidad de la información aportada.
Ø Segmentar la información por área y/o departamento: 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.
Ø Información histórica: Los datos almacenados en los sistemas operacionales están diseñados para llevar la empresa al día, pero no permiten contrastar la situación actual con una situación retrospectiva de años atrás.
2.5 DESVENTAJAS
La implementación de Business Intelligence puede llevarnos a confundir lo que tenemos y lo que necesitamos, ya que la información es demasiada y si no delimitamos lo que realmente es representativo, podemos meternos en problemas.
A continuación se menciona algunas desventajas que implica utilizar el proceso de Business Intelligence:
Ø Saturación: Muchos Data Warehouse crecen en tamaño de forma desproporcionada porque los técnicos no consiguen decir 'no' a las 'excesivas' demandas de los usuarios.
Ø Business Intelligence, Trabajo de Expertos: Se prefiere realizar el proyecto con gente de la propia empresa, cuando éstos no tienen ni tiempo, ni conocimientos para poder abarcarlo.
Ø Elección de la Tecnología Informática IT: La selección del software y hardware a veces se realiza siguiendo criterios de acuerdos generales o compromisos, antes que puramente técnicos.
Ø Presupuesto: El presupuesto destinado para el proyecto es escaso en comparación con el grado de complejidad que se quiere desarrollar.
Ø Extracción, Transformación y Carga de la Información: Los datos de origen no están limpios, existe duplicidad, errores, caracteres erróneos, lo cual implica un proceso más costoso, de mayor tamaño y con menor rendimiento.
Ø Mala definición y reestructuración de datos: Si los analistas de información no trabajan en conjunto con los directivos y los tomadores de decisiones podrán obtener una copia de los sistemas operacionales lo cual impacta en el procesamiento, agrupamiento y muestreo de la información, es decir se tienen que definir contextos, parámetros y datos específicos que se pueda medir su rendimiento y que sean representativos para cada área de la organización.
2.6 COMPONENTES
Figura. 2.3 Modelo Integral Business Intelligence
En la figura 2.3 se muestra el proceso general y los diferentes componentes de una solución de Business Intelligence. 5
(1) OLTP (OnLine Transactional Processing)
Los sistemas OLTP son bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones. Una transacción genera un proceso atómico (que debe ser validado con un commit, o invalidado con un rollback), y que puede involucrar operaciones de inserción, modificación y borrado de datos. El proceso transaccional es típico de las bases de datos operacionales.
El acceso a los datos está optimizado para tareas frecuentes de lectura y escritura. (Por ejemplo, la enorme cantidad de transacciones que tienen que soportar las BD de bancos o hipermercados diariamente).
OLTP no es otra cosa más que las transacciones que se realizan diariamente en una organización y que requieren ser almacenadas para su consulta posterior.
(2) ETL (Extract, Transform and Load)
Extraer, Transformar y Cargar (ETL). Es el proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos, DataMart, o Data Warehouse para analizar, o en otro sistema operacional para apoyar un proceso de negocio.
Extraer: La primera parte del proceso ETL consiste en extraer los datos desde los sistemas de origen. La mayoría de los proyectos de almacenamiento de datos fusionan datos provenientes de diferentes sistemas de origen. Cada sistema separado puede usar una organización diferente de los datos o formatos distintos. Los formatos de las fuentes normalmente se encuentran en bases de datos relacionales o ficheros planos, pero pueden incluir bases de datos no relacionales u otras estructuras diferentes. La extracción convierte los datos a un formato preparado para iniciar el proceso de transformación.
Una parte intrínseca del proceso de extracción es la de analizar los datos extraídos, de lo que resulta un chequeo que verifica si los datos cumplen la pauta o estructura que se esperaba. De no ser así los datos son rechazados.
Un requerimiento importante que se debe exigir a la tarea de extracción es que ésta cause un impacto mínimo en el sistema origen. Si los datos a extraer son muchos, el sistema de origen se podría ralentizar e incluso colapsar, provocando que éste no pueda utilizarse con normalidad para
5 www.ibermatica.com
su uso cotidiano. Por esta razón, en sistemas grandes las operaciones de extracción suelen programarse en horarios o días donde este impacto sea nulo o mínimo.
Transformar: La fase de transformación aplica una serie de reglas de negocio o funciones sobre los datos extraídos para convertirlos en datos que serán cargados. Algunas fuentes de datos requerirán alguna pequeña manipulación de los datos. No obstante en otros casos pueden ser necesarias aplicar algunas de las siguientes transformaciones:
Ø Seleccionar sólo ciertas columnas para su carga (Ej. que las columnas con valores nulos no se carguen).
Ø Traducir códigos (Ej. Si la fuente almacena una "H" para Hombre y "M" para Mujer pero el destino tiene que guardar "1" para Hombre y "2" para Mujer).
Ø Codificar valores libres (Ej. convertir "Hombre" en "H" o "Sr" en "1").
Ø Obtener nuevos valores calculados (Ej. total_venta = cantidad * precio).
Ø Unir datos de múltiples fuentes (Ej. búsquedas, combinaciones, etc).
Ø Calcular totales de múltiples filas de datos (Ej. ventas totales de cada región).
Ø Generación de campos clave en el destino.
Ø Transponer o pivotar (girando múltiples columnas en filas o viceversa).
Ø Dividir una columna en varias (Ej. columna "Nombre: García, Miguel"; pasar a dos columnas "Nombre: Miguel" y "Apellido: García").
Ø La aplicación de cualquier forma, simple o compleja, de validación de datos, y la consiguiente aplicación de la acción que en cada caso se requiera:
Ø Datos OK: Entregar datos a la siguiente etapa (Carga).
Ø Datos erróneos: Ejecutar políticas de tratamiento de excepciones (Ej. Rechazar el registro completo, dar al campo erróneo un valor nulo o un valor centinela).
Carga: La fase de carga es el momento en el cual los datos de la fase anterior (transformación) son cargados en el sistema de destino. Dependiendo de los requerimientos de la organización, este proceso puede abarcar una amplia variedad de acciones diferentes. En algunas bases de datos se sobrescribe la información antigua con nuevos datos. Los Data Warehouse mantienen un historial de los registros de manera que se pueda hacer una auditoria de los mismos y disponer de un rastro de toda la historia de un valor a lo largo del tiempo.
Existen dos formas básicas de desarrollar el proceso de carga:
1. Acumulación simple: La acumulación simple es la más sencilla y común, y consiste en realizar un resumen de todas las transacciones comprendidas en el período de tiempo
seleccionado y transportar el resultado como una única transacción hacia el Data Warehouse, almacenando un valor calculado que consistirá típicamente en un sumatorio o un promedio de la magnitud considerada.
2. Rolling: Este proceso se aplica en los casos en que se opta por mantener varios niveles de granularidad. Para ello se almacena información resumida a distintos niveles, correspondientes a distintas agrupaciones de la unidad de tiempo o diferentes niveles jerárquicos en alguna o varias de las dimensiones de la magnitud almacenada (Ej. Totales diarios, totales semanales, totales mensuales, entre otros).
La fase de carga interactúa directamente con la base de datos de destino. Al realizar esta operación se aplicarán todas las restricciones y triggers (disparadores) que se hayan definido en ésta (Ej. valores únicos, integridad referencial, campos obligatorios, rangos de valores). Estas restricciones y trigger (si están bien definidos) contribuyen a que se garantice la calidad de los datos en el proceso ETL, y deben ser tomados en cuenta.
(3) DATA WAREHOUSE
El término Data Warehouse fue acuñado por Bill Inmon a principios de la década de los ´90 y lo definió de la siguiente manera (dada la popularidad e importancia de esta definición preferimos no traducirla completamente): “Un Warehouse es una colección de datos subjectoriented, integrated, timevariant y nonvolatile para ayudar al proceso de toma de decisiones gerenciales”. 6
Analicemos cada uno de estos términos al igual que lo hace el autor.
Ø SubjectOriented: Datos que brindan información sobre un “sujeto” del negocio en particular, en lugar de concentrarse en la dinámica de las transacciones de la organización.
Ø Integrated: Los datos con los que se nutre el Data Warehouse vienen de diferentes fuentes y son integrados para dar una visión de un “todo” coherente.
Ø TimeVariant: Todos los datos en el Data Warehouse son asociados con un período de tiempo específico.
Ø NonVolatile: Los datos son estables en el Data Warehouse. Mas datos son agregados pero los datos existentes no son removidos.
Obviamente que esta definición, ya clásica, debe tomarse como la definición “pura” sobre Data Warehouse. Después de diez años, sin embargo, algunos términos han sido manejados según las necesidades y capacidades del mercado, dando origen a conceptos como el de DataMart (para
6 William H. Inmon, 1992. “Building the Data Warehouse”, WileyQED John Wiley & Sons, Inc.
referirse Data Warehouse sobre áreas específicas en lugar del Warehouse corporativo) o Data Warehouse volátiles, que ante la imposibilidad de almacenar toda la información histórica, almacenan una foto sobre determinado períodos, etc.
Ralph Kimball define Data Warehouse de una forma más sencilla y práctica pero igual de importante, un Data Warehouse es “una copia de los datos transaccionales específicamente estructurados para consultas y análisis”. 7
Por nuestro lado, podemos decir que un Data Warehouse es una base de datos orientada al análisis de la información histórica contenida en ella. Dependiendo las necesidades de análisis de la organización, puede almacenarse desde unos meses hasta varios años de información. El modelo que soporta la información que contiene se encuentra diseñado, estructurado e implementado con la finalidad y propósito del análisis y navegación de los datos. Se entiende por navegación o drilling de los datos a la posibilidad de ver información correspondiente a diferentes contextos o entornos, por ejemplo, analizar las ventas anuales y poder “abrirlas” por sucursal, después analizar en más en detalle una sucursal para ver cómo se discriminan las ventas por cada producto, etc.
Según la implementación seleccionada, los datos son almacenados en forma relacional (RDBMS, respetando ciertos estándares a nivel de definición y consulta de datos) o en formato multidimensional (las bases de datos multidimensionales son arquitecturas propietarias definidas por cada proveedor que son frecuentemente actualizadas desde base de datos relacionales).
Típicamente los usuarios tienen sólo permisos de lectura sobre el Warehouse (readonly).
Comúnmente se dice que los Data Warehouse son fuentes secundarias de información pues no generan información por si mismos, sino que son actualizados desde sistemas fuentes existentes internamente en la organización (sistema de ventas, sistema presupuestario, etc.) o sistemas externos de información (datos meteorológicos, información de la competencia, cotizaciones de la bolsa, etc.).
Por todo esto los Data Warehouse son identificados como ambientes OLAP, OnLine Analytical Processing, en contraposición a los ambientes transaccionales clásicos (OLTP, OnLine Transaction Processing). 8
El Data Warehouse es el “corazón” de la arquitectura de un Sistema de Soporte de Decisiones (DSS). Es la parte fundamental del funcionamiento de un DSS, dado que es una única fuente integrada de datos y los mismos, dentro del DW, son realmente accesibles permitiendo al analista
7 Ralph Kimball, 1992. The Data Warehouse Toolkit, Wiley Computer Publishing
8 Jeff Bedell, “Data Warehousing, Data Modeling and Design”, DSSTraining, MicroStrategy, Inc., 1997.
del negocio trabajar en un ambiente inmensurable, más fácil que en un ambiente clásico transaccional.
El Sistema de Soporte de Decisiones provee los mecanismos de acceso a los datos y el análisis de los mismos. El DSS es el “cerebro” de la arquitectura, es el motor que traducirá los requerimientos de los usuarios en las correspondientes sentencias de consulta para el Data Warehouse y el que interpretará los resultados devueltos por el Warehouse para mostrarlos según lo solicitado por el usuario. Realmente es el componente que concentra la inteligencia del sistema, pues diferentes DSS pueden cambiar notablemente la explotación y el comportamiento de un mismo Warehouse.
El sistema asiste a los tomadores de decisiones proveyendo varios tipos de análisis como pueden ser; reportes de tendencias, de comparación y análisis adhoc. Podemos decir que un Sistema de Soporte de Decisiones basado en técnicas de Data Warehousing transforma los datos que tiene una organización en información, con el objetivo de tomar mejores decisiones de negocio basados en un análisis dimensional.
En la figura 2.4 se identifica a la comunidad de los sistemas operacionales y a la que toma las decisiones en base a la información que se tiene en el Data Warehouse. 9
Figura 2.4 Personal Operativo y Personal Administrativo (tomadores de decisiones), que utilizan el Data Warehouse.
PUNTOS PROBLEMÁTICOS DE UN DATA WAREHOUSE
Según identifica Jeff Bedell, los principales puntos de atención que pueden llegar a complicar un proyecto de Data Warehouse se describen en las siguientes tres áreas:
Ø Rutinas de Carga: Incluye programas de extracción y limpieza de datos. Surgen problemas en este punto dada la falta de integración y estructura consistente (alineada) entre los sistemas fuentes.
9 William H. Inmon, 1992. “Building the Data Warehouse”, WileyQED John Wiley & Sons, Inc. página 20
Ø Mantenimiento: Dados los diferentes períodos de almacenamiento para OLTP y OLAP y el hecho de que los Data Warehouse son sistemas secundarios de información, otro problema surge para sincronizar los datos entre los sistemas operacionales fuentes y los Warehouses.
Por nuestra experiencia en este campo, podemos decir que, además de estos puntos problemáticos propios de un ambiente OLAP, un proyecto de Data Warehouse no esta ajeno a otros inconvenientes que son comunes a todos los proyectos tales como, falta de compromiso, relevamientos contradictorios, requerimientos incompletos, etc.
MODELO DIMENSIONAL DE UN DATA WAREHOUSE
El modelado dimensional (ver figura 2.5) es una técnica de diseño lógico que busca presentar la información en un marco estándar e intuitivo que permita un acceso de alto rendimiento. Este tipo de modelado es independiente de las tecnologías y permite el empleo de cualquier base de datos, ya sea relacional denominadas ROLAP, cuando se aplica el modelo dimensional a una base de datos relacional, dimensional, MOLAP, modelo dimensional sobre base de datos dimensional, de objetos, etc. Cada modelo dimensional está compuesto de una tabla con una clave primaria compuesta, denominada tabla de hechos, y un conjunto de tablas más pequeñas denominadas tablas de dimensiones. Cada una de las tablas de dimensión tiene una clave primaria que corresponde exactamente con uno de los componentes de la clave compuesta de la tabla de hechos. Esta estructura que asemeja una estrella –una gran tabla central o tabla de hechos conectada con un conjunto de tablas menores dispuestas de manera radial alrededor de esta tabla central recibe a menudo el nombre de “star join” o modelado en estrella.
Figura 2.5 Modelo Dimensional
Una tabla de hechos, debido a su clave primaria compuesta de dos o más claves ajenas, siempre expresa una relación ‘muchos’ a ‘muchos’. Las tablas de hechos, además de sus campos clave, contienen una o más medidas numéricas o “hechos”, que se “dan” para la combinación de las claves que definen cada registro. En el ejemplo, las métricas son el valor de venta y el número de unidades vendidas.
Los indicadores más útiles en una tabla de hechos son numéricos y aditivos. La aditividad es crucial porque las aplicaciones de Data Warehouse casi nunca recuperan un sólo registro de la tabla de hechos; en su lugar, acceden a cientos, miles o incluso millones de registros a la vez y, por tanto, lo único eficaz que se puede hacer con ellos es sumarlos.
Las tablas de dimensiones, por el contrario, contienen información textual descriptiva. Los atributos de las dimensiones se emplean como fuente de las restricciones en las consultas al Data Warehouse.
El modelado en estrella es altamente desnormalizado. Con ello se logra minimizar el número de uniones y, por consiguiente, incrementar el rendimiento de las consultas, una tabla de hechos está relacionado con numerosas tablas de dimensiones. Una variante del modelo en estrella es el modelo en copo de nieve o snowflake. En este modelado se normalizan las dimensiones creando así jerarquías en las mismas y conservando lo esencial del modelo en estrella: las tablas de hechos.