INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
UNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA DE INGENIERÍA Y CIENCIAS SOCIALES Y
ADMINISTRATIVAS
“
PLANEACIÒN DE COMPRAS INTELIGENTES”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 I C E N C I A D O E N A D M I N I S T R A C I Ó N I N D U S T R I A L
P R E S E N T A N :
C I N T H Y A B L A N C A M E N D O Z A M O N T A Ñ E Z M A R Í A D E L R O S A R I O R A M Í R E Z H E R N A N D E Z
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 E N C I A D O E N C I E N C I A S D E L A I N F O R M Á T I C A
P R E S E N T A N :
Y U R I D I A I T Z E L R A M Í R E Z E S P I N O S A O S C A R F U E N T E S C H Á V E Z Q U E P A R A O B T E N E R E L T Í T U L O D E : I N G E N I E R O I N D U S T R I A L
P R E S E N T A :
U L I S E S J E S U S A R E N A S C O V A R R U B I A S
MÉXICO. DF. 2009
ÍNDICE
RESUMEN……….i
INTRODUCCIÓN………...….iii
CAPÍTULO 1. MARCO METODOLÓGICO………...1
1.1 Planteamiento del problema……….…...1
1.2 Objetivo………...1
1.3 Técnicas e instrumentos de medición………...2
1.4 Universo y/o muestra………..2
1.5 Justificación………..2
CAPÍTULO 2. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS………...4
2.1 Antecedentes……….………..4
2.1.1 Descripción general………...4
2.2 Evolución de los sistemas de información y las BD……….……….……5
2.2.1 Que es Inteligencia de Negocios o Business Intelligence……….………5
2.2.2 Conceptos……….5
2.2.3 Ciclo de Business Intelligence………...7
2.3 Arquitectura tradicional de una solución de BI……….………..7
2.3.1 Descripción general……….7
2.4 Los sistemas operacionales como fuentes de información……….………8
2.4.1 Procesamiento Transaccional en Línea – OLTP……….……….…..8
2.4.2 Enterprise Resource Planning – ERP……….…………..8
2.5 ¿Qué es un Data Warehouse?...10
2.5.1 Concepto y objetivos………10
2.5.2 Características………10
2.6 Técnicas de análisis de información, los 5 estilos de BI………12
2.6.1 Scorecards y Dashboards (Sistemas de información ejecutivos - EIS)………..………..13
2.6.3 Análisis OLAP (Sistemas de soporte de decisiones - DSS)……….…….….15
2.6.4 Análisis avanzados y predictivos (Minería de datos)……….……..18
2.6.5 Alertas y notificación proactiva………19
2.7 Modelos de Gestión de Inteligencia de Negocios……….…..19
2.7.1 Balanced Scorecard (BSC)………..19
2.7.2 Perspectivas de BSC………..20
2.7.2.1 Perspectiva Financiera………..21
2.7.2.2 Perspectiva del Cliente………..…22
2.7.2.3 Perspectiva del Proceso de Negocio………..…………22
2.7.2.4 Perspectiva de Aprendizaje y crecimiento………...22
2.7.3 Objetivos, indicadores, metas e iniciativas……….….23
2.7.4 Evolución del Tablero de mandos equilibrado………23
2.8 SLA’S (Service Level Agreement)………25
2.8.1 Beneficios de su aplicación………..25
CAPÍTULO 3. SISTEMAS DE COMPRAS (INVENTARIOS)……….………..36
3.1 Definición de Sistemas de Inventarios……….…….36
3.2 Tipos de Inventarios……….………36
3.3 Tipos de costos……….………39
3.4 Plataforma del sistema………41
3.5 Arquitectura del sistema……….….42
3.6 Reportes……….…44
CAPÍTULO 4. ÓPTICOS DEVLYN………..…….…48
4.1 Antecedentes………...……….…48
4.2 Información oficial de la empresa………..49
4.2.1 Ubicación geográfica………....………….50
4.3 Principales productos………..……….50
4.4 Misión, Visión, Metas, Objetivos……….…….………..50
4.4.1 Misión……….……..………...50
4.4.2 Visión……….………..51
4.4.3 Metas……….………..51
4.4.4 Objetivos….……….………..……….51
4.5 Organización empresarial……….………..51
4.6 Principales funciones……….………..52
4.7 Principales clientes y proveedores………52
4.7.1 Lista de clientes………..52
4.7.2 Lista de proveedores……….52
4.8 Posicionamiento de la empresa y competencia……….……….53
4.8.1 Situación actual de la empresa………53
4.8.2 Competencia………...………...54
4.9 Flujo del proceso……….……….54
4.10 Alineación Tecnológica……….……….…58
4.10.1 Infraestructura tecnológica………...……..58
4.10.2 Sistemas que soportan la operación de la empresa………..58
CAPÍTULO 5. DEFINICIÓN Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN………..…………..63
5.1 Definición del problema……….…..63
5.2 Análisis de requerimientos………...……….…..63
5.2.1 Necesidades empresariales………...……….….63
5.2.2 Definición del alcance………..……….…65
5.3 Diseño de la solución………...65
5.3.1 Diseño de la arquitectura de la solución………..………..65
CAPÍTULO 6. PROPUESTA DE LA SOLUCIÓN………...…………...67
6.1 Metodología………..……….67
6.1.1 Planeación………..67
6.1.2 Análisis de información……….68
6.1.3 Ejecución…..……….…....…….69
6.1.4 Presentación de información……….……..……77
6.1.5 Liberación y seguimiento del proceso………...………79
CONCLUSIONES………..……….80
BIBLIOGRAFÍA...81
GLOSARIO………..……….………82
ANEXOS...85
ÍNDICE DESCRIPTIVO
CAPÍTULO 1. MARCO METODOLÓGICO
Se describe Planteamiento del problema, objetivos y metodologia del proyecto.
CAPITULO 2. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Contiene la descripción general de lo que es la inteligencia de negocios o Business Intelligence (BI). Así también los términos y explicación de temas que sirven de guía para entender una solución de ésta índole.
CAPITULO 3. SISTEMAS DE COMPRA (INVENTARIOS)
Contiene la descripción de los sistemas de compra (inventarios) enfocados a la toma de decisiones, así como la teoría sobre tipos de inventarios.
CAPITULO 4. ÓPTICOS DEVLYN
Describe a la empresa y su posicionamiento en el mercado, competencia, estructura, funcionamiento, de modo tal que se pueda entender el entorno, su problemática y necesidades de información que nos ayuden a tomar la mejor decisión para la solución que requiere.
CAPITULO 5. DEFINICION Y ANALISIS DE LA INFORMACIÓN
Se hace un análisis de los requerimientos de información, diagnóstico, planteamiento del problema y diseño de la solución.
CAPITULO 6. PROPUESTA DE LA SOLUCION
Se encuentran a detalle los puntos y metodología que se proponen para implementar la solución de BI en la empresa.
i
RESUMEN
El presente proyecto se desarrolla en la empresa de ópticos Devlyn en el área de Planeación del Abasto, la cuál es la responsable de que las sucursales (puntos de venta) cuenten con un abastecimiento óptimo, es decir en tiempo y forma.
Debido al crecimiento que Devlyn ha venido desarrollando en los últimos años, el área se está enfrentando a problemas por rechazos constantes en los sugeridos de compra de armazones importados por la falta de equilibrio entre la información de Planeación del Abasto y Compras, lo que se traduce en mayores costos y menores ganancias para la empresa.
Para determinar el diagnóstico se hizo uso de técnicas de investigación como entrevistas, información teórica, documental y observación. Los resultados obtenidos de dicho análisis fueron los siguientes:
• El problema principal es la falta de comunicación y acuerdos de servicio entre las áreas de Planeación de la Demanda, Compras y Planeación del Abasto.
• No existe una metodología de gestión que les ayude a monitorear el desempeño del proceso y por consiguiente el área.
Partiendo de los puntos anteriores la solución propuesta se detalla a continuación:
o Tomar como base la metodología de Balanced Scorecard para generar un mapa estratégico considerando únicamente el problema de armazones importados, dado el alcance del proyecto.
o Generar acuerdos de servicio entre las áreas.
o Desarrollar un tablero de control derivado de los KPI’s definidos para el mapa, de tal modo que el gerente de Planeación del Abasto pueda tener una visión más global del proceso.
o Establecer reuniones de aprendizaje estratégico RAE’s mensuales, para evaluar la efectividad de la metodología.
Con la presentación del mapa y el tablero mostrando datos reales nos damos cuenta que el área de planeación del abasto se encuentra en una situación que amerita acciones inmediatas, en el presente trabajo se describen las iniciativas para medir cada indicador y poder mejorarlo, lo que a un corto y mediano plazo permita obtener resultados excepcionales traducidos en un mejor nivel de servicio hacia las sucursales.
Como se puede observar en la presente tesina, la solución al problema es una cuestión de análisis y redefinición de los procesos internos, complementado con el apego a las obligaciones y responsabilidades en tiempo y forma de cada individuo u área de la organización; lo cuál no necesariamente es solucionado con tecnología, ésta última es importante ya que ayuda a controlar, sin embargo la clave son los procesos y la metodología.
En esta propuesta el alcance fue a nivel de procesos, sin embargo posteriormente conforme avance la madurez del área y de la empresa puede en determinado momento implementar alguna solución tecnológica en la cuál automatizar la metodología ya
INTRODUCCIÓN
En ocasiones hemos escuchado hablar de la inteligencia de negocios y no sabemos lo que significa. Mucho se dice acerca de ella, pero pocos saben en realidad lo que esta puede hacer por su negocio. Business Intelligence (BI) es la respuesta que la tecnología ofrece para apoyar al tomador de decisiones en la generación y obtención de información relevante para evaluar indicadores de negocio.
Así mismo constantemente nos encontramos con problemas que se presentan en las organizaciones por la falta de comunicación entre las áreas que intervienen en los distintos procesos, falta de claridad en asignación de responsables y por consiguiente un cumplimiento sino deficiente, insuficiente de los objetivos.
El presente trabajo desarrolla una propuesta de solución para la aceptación en tiempo y forma de los sugeridos de compra de armazones importados en Ópticos Devlyn.
El primer capítulo desarrolla el planteamiento del problema, se basa en la metodología de investigación tradicional, así mismo, justifica el desarrollo del proyecto.
En el Capítulo 2 se desarrolla toda la base teórica correspondiente a la Inteligencia de Negocios, haciendo mención de los beneficios de aplicar BI en las organizaciones.
El capítulo 3, corresponde a la parte teórica de Inventarios y compras necesaria para el entendimiento del proyecto, Planeación de Compras Inteligentes y la base tecnológica para el desarrollo del proyecto.
El capítulo 4 se refiere a los antecedentes de Ópticos Devlyn, organización en la que se desarrolla el proyecto y dónde se detectó el problema.
El capítulo 5 corresponde al diagnóstico realizado en Ópticos Devlyn y el diseño de la solución que se pretende implementar.
Finalmente el Capítulo 6 expone la metodología propuesta que el equipo de trabajo con base en el análisis previo desarrolló para que Ópticos Devlyn lleve a cabo una correcta Planeación del abasto.
CAPÍTULO 1. MARCO METODOLÓGICO
1.1 Planteamiento del Problema
Debido al crecimiento que la empresa Devlyn ha venido desarrollando en los últimos años, se han presentado rechazos constantes en los sugeridos de compra por la falta de equilibrio entre la información de ventas y compras, lo que se traduce en mayores costos y menores ganancias para la empresa.
Al generarse un Sugerido de Compra este es rechazado por el área de compras debido a la falta de confianza de esté o ya que excede el presupuesto, no alcanza el mínimo de compra requerido por el proveedor, existen errores códigos en el SAC o no esta actualizado, los modelos ya están descontinuados; todo esto genera retrasos en los tiempos de respuesta del proceso de recepción de sugerido de compra.
Al retrasarse un sugerido de compra genera que en las sucursales no exista un abasto optimo de la mercancía por falta de las cantidades y modelos adecuados lo que resulta una insatisfacción del cliente.
1.2 Objetivo
Optimizar el proceso de autorización de sugeridos de compras mediante una solución de Inteligencia de Negocios (Business Intelligence, BI) que conlleve a una mejor toma de decisiones del planeador basado en información oportuna, precisa y confiable entre las áreas de Compras y Planeación del abasto, logrando sea autorizado en el menor tiempo posible para tener un Abastecimiento óptimo de sucursales.
Objetivos Específicos
o Optimizar el flujo de información
o Diseñar y establecer un procedimiento de tiempos de servicio o Eficientar el proceso de planeación del abasto
o Desarrollar de una metodología de gestión que monitorear el desempeño del proceso de planeación del abasto
1.3 Técnicas de Investigación a emplear
La investigación realizada para el presente trabajo la exploración realizada mediante los instrumentos informáticos de la Inteligencia de Negocios se ha podido arribar a una solución, para la empresa Devlyn.
El tipo de investigación será explicativa ya que se pretende encontrar las razones o causas que ocasionan el rechazo a los sugeridos de compra; y el tipo correlaciónales: su pretensión es visualizar cómo se relacionan o vinculan diversos fenómenos entre sí, o si por el contrario no existe relación entre ellos. Lo principal de estos estudios es saber cómo se puede comportar una variable conociendo el comportamiento de otra variable relacionada (evalúan el grado de relación entre dos variables), para poder dar respuestas verídicas a la solución empresarial (realidad).
Las técnicas empleadas serán:
o Fichas técnicas
o Investigación teórica y documental.
o Entrevistas.
o Realización del modelo de solución con instrumentos informáticos de inteligencia de negocios.
o La observación será un factor muy importante para el desarrollo del proyecto.
1.4 Universo y Muestra
El universo de estudio serán los Departamentos de Compras y Planeación del Abasto de Ópticas Devlyn.
La muestra serán 2 personas del Departamento de Planeación del Abasto y 1 del Departamento de Compras.
1.5 Justificación
Hoy en día las empresas quieren ocupar un lugar privilegiado en un mercado cambiante y lleno de retos. Por esa razón necesitan crear nuevas estrategias enfocadas al incremento de calidad en sus productos y servicios, analizar sus fortalezas y debilidades, tomar en cuenta sus oportunidades y amenazas para poder así crear ventajas competitivas que los encamine hacia un mejor escenario, una de ellas es
Para las organizaciones es vital la existencia de una gran comunicación interna entre sus departamentos y externa con sus clientes y proveedores, además es importante que el flujo de información cada vez sea más rápido para que se puedan identificar los problemas en el menor tiempo posible y se puedan tomar decisiones oportunas para resolverlos.
Ópticas Devlyn como una empresa de distribución, transformación y servicio está compuesto por varios departamentos y el principal problema que se tiene entre los departamentos es que no existe una comunicación fluida.
En este proyecto se tomara como estudio la relación entre planeador-comprador donde existe malas negociaciones a falta de la comunicación fluida que genera desabasto o excedente de armazones dándole a nuestro cliente final “sucursales” un servicio deficiente fuera de tiempo forma y cantidad además a un costo fuera del margen de utilidad deseado.
El presente proyecto pretende mejorar estos problemas que presenta la empresa. Primero se realizará un diagnostico y se obtendrá el nivel de eficiencia de los procesos en las áreas de interés.
Luego se realizará el modelo del negocio para identificar las funciones principales a optimizar.
Seguidamente se desarrollará la metodología de BSC para establecer los objetivos estratégicos y definir los indicadores mediante los cuáles podrían medirse éstos.
Los beneficios obtenidos con este proyecto serán la disminución de tiempos y costos en la cadena de suministro con la ayuda de un LAE’s y BI avalado y aprobado por la gerencia de Planeación y compras, arrojando como resultado una sucursal con un inventario óptimo.
CAPÍTULO 2. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
2.1 Antecedentes
2.1.1 Descripción general
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 o Inteligencia de Negocios.
En ocasiones hemos escuchado hablar de la inteligencia de negocios y no sabemos lo que significa. Mucho se dice acerca de ella, pero pocos saben en realidad lo que esta puede hacer por su negocio. El objetivo es describir de manera sencilla y breve la forma en que la inteligencia de negocios puede beneficiar a las empresas.
La siguiente pirámide nos muestra las necesidades de información de las empresas y como normalmente son cubiertas con herramientas gerenciales ubicadas en cada nivel.
Figura 1. Necesidades de información de las empresas cubiertas con herramientas gerenciales
En la base de la pirámide se encuentran los sistemas transaccionales que dan soporte a la operación de la empresa, el siguiente nivel se da derivado de la necesidad de integración y consolidación de toda la información de la empresa, esto con el fin de poder pasar a la explotación de información que generalmente es mediante herramientas de BI específicas, finalmente en la punta de la pirámide observamos los sistemas de gestión de la estrategia y reducción de costos como BSC y ABCM por citar algunos.
Es importante mencionar que las empresas no siempre siguen la línea de la pirámide, ya que pueden estar ejecutando ya un modelo de gestión sin haber pasado aún por el nivel de explotación de información con BI o sin siquiera tener un DWH.
2.2 Evolución de los sistemas de información y las BD
2.2.1 Que es Inteligencia de Negocios o Business Intelligence
BI te ayuda a realizar decisiones correctas con la información correcta, en el tiempo y lugar preciso y por consecuencia las mejores decisiones empresariales correctas.
BI se ha convertido en la principal Tecnología de Información que comunica en todos los niveles y apoya a la toma de decisiones, utilizando la información disponible dentro y fuera de la empresa.
BI apoya a los tomadores de decisiones con la información correcta, en el momento y lugar correcto, lo que les permite tomar mejores decisiones de negocios. La información adecuada en el lugar y momento adecuado incrementa efectividad de cualquier empresa.
2.2.2 Conceptos
BI es el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. Dentro de la categoría de bienes se incluyen las bases de datos de clientes, información de la cadena de suministro, ventas personales y cualquier actividad de marketing o fuente de información relevante para la empresa
La definición en Wikipedia es muy apropiada para englobar el término de forma más clara:
1“Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios o BI (del inglés Business Intelligence) al conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa.
Se refiere al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Abarca la comprensión del funcionamiento actual de la empresa, bien como la anticipación de acontecimientos futuros, con el objetivo de ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales.
Las herramientas de inteligencia se basan en la utilización de un sistema de información de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos de los datos de producción, con información relacionada con la empresa o sus ámbitos y con datos económicos.
Mediante las herramientas y técnicas ELT (extraer, cargar y transformar), o actualmente ETL (extraer, transformar y cargar) se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran y preparan (homogeneización de los datos) para luego cargarlos en un almacén de datos.
La vida o el periodo de éxito de un software de inteligencia de negocios dependerá únicamente del nivel de éxito del cual haga en beneficio de la empresa que lo usa, si esta empresa es capaz de incrementar su nivel financiero, administrativo y sus decisiones mejoran el accionar de la empresa, la inteligencia de negocios usada estará presente por mucho tiempo, de lo contrario será sustituido por otro que aporte mejores resultado y mas precisos.
Por último, las herramientas de inteligencia analítica posibilitan el modelado de las representaciones en base a consultas para crear un cuadro de mando integral que sirve de base para la presentación de informes.”
Business Intelligence (BI) es la respuesta que la tecnología ofrece para apoyar al tomador de decisiones en la generación y obtención de información relevante para evaluar indicadores de negocio. Así, el proceso de analizar la organización mediante la información existente y extracción correcta de la misma se convierte en el arma utilizada por todos los directivos.
1 Definición del Término Business Intelligence, http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_empresarial
2.2.3 Ciclo de Business Intelligence
Figura 2. Elementos de una solución BI Integral
La figura muestra los elementos básicos para que se complete un ciclo de BI, tales como Data Warehouse , Procesos ETL, Query, Reporting, Análisis OLAP, Modelos Multidimensionales, Datamarts, Cuadros de Mando, Balanced Scorecard, Distribución y alertas, Minería de Datos y Simulaciones.
2.3 Arquitectura Tradicional de una solución de BI
2.3.1 Descripción general
Una solución de Business Intelligence parte de los sistemas de origen de una organización (bases de datos, ERPs, ficheros de texto...), sobre los que suele ser necesario aplicar una transformación estructural para optimizar su proceso analítico.
Para ello se realiza una fase de extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Esta etapa suele apoyarse en un almacén intermedio, llamado ODS, que actúa como pasarela entre los sistemas fuente y los sistemas destino (generalmente un Data Warehouse), y cuyo principal objetivo consiste en evitar la saturación de los servidores funcionales de la organización.
La información resultante, ya unificada, depurada y consolidada, se almacena en un Data Warehouse corporativo, que puede servir como base para la construcción de distintos datamarts departamentales. Estos datamarts se caracterizan por poseer la estructura óptima para el análisis de los datos de esa área de la empresa, ya sea mediante bases de datos transaccionales (OLTP) o mediante bases de datos analíticas (OLAP).
Los datos albergados en el Data Warehouse o en cada datamart se explotan utilizando herramientas comerciales de análisis, reporting, alertas... etc. En estas herramientas se basa también la construcción de productos BI más completos, como los sistemas de soporte a la decisión (DSS), los sistemas de información ejecutiva (EIS) y los cuadros de mando (CMI) o Balanced Scorecard (BSC)
2.4 Los sistemas de operacionales como fuentes de información
2.4.1 Procesamiento Transaccional en Línea – OLTP
El Procesamiento Transaccional en Línea u OLTP como lo definen sus siglas en inglés (OnLine Transaction Processing) es un tipo de sistemas que facilitan y administran aplicaciones transaccionales, usualmente para entrada de datos y recuperación y procesamiento de transacciones.
Los sistemas operacionales son frecuentemente llamados sistemas OLTP, esto debido a que son sistemas diseñados para administrar los “datos originales” o “datos crudos”, los cuáles requieren eficiencia y procesamiento de transacciones al minuto y al más bajo nivel de detalle.
2.4.2 Enterprise Resource Planning – ERP
ERP (Enterprise Resource Planning, ERP por sus siglas en inglés) es un término genérico para un conjunto de actividades ejecutadas por un software multi-modular, que tiene por objetivo ayudar a los administradores de una empresa en las fases importantes de su negocio, incluyendo el desarrollo de productos, compra ventas de ítems, mantenimiento de stocks, interacción con los proveedores, servicios a clientes y seguimiento de órdenes de producción.
El ERP puede también incluir módulos aplicativos para los aspectos financieros e incluso para la gestión de recursos humanos.
Podemos definir al ERP como una arquitectura de software que facilita el flujo de información entre todas las actividades de una empresa, como producción, logística, finanzas y recursos humanos.
Normalmente, esta compuesto por una base de datos único, operando en una plataforma común que interacciona con un conjunto de aplicaciones.
El ERP emplea tecnología cliente/servidor. Esto significa que el usuario del sistema (cliente) corre una aplicación (rutina de un módulo del sistema) que accede a la información de una base de datos única (servidor). El banco de datos interacciona con todos los aplicativos del sistema. De esta forma, se elimina la redundancia de información y redigitación de datos, lo que asegura la integridad de la información obtenida. Es montado sobre una base de datos central interaccionando con los distintos módulos de una arquitectura ERP, dentro de una visión logística de administración de recursos, estando en un extremo los clientes y en el otro los proveedores.
De entre los motivos que llevan una empresa a usar ERP, pueden ser citados:
o Ser competitivas o Mejorar la productividad o Mejorar la calidad
o Mejorar los servicios prestados a los clientes o Reducir costos, stocks
o Mejorar la planificación y utilización de recursos
Los componentes típicos de un ERP:
o Finanzas o Contabilidad
o Planificación y Control de la Producción o Recursos Humanos
o Costos o Ventas o Marketing
2.5 ¿Que es un Data Warehouse?
2.5.1 Concepto y objetivos
William Inmon es considerado el Padre del Data Warehouse y tiene una de las definiciones más precisas que incluso a la fecha continúa siendo de las más utilizadas. “Un data Warehouse es un conjunto de datos integrados orientados a una materia que varían con el tiempo y que no son transitorios, los cuales soportan el proceso de toma de decisiones de una organización”.
“A data Warehouse is a structured extensible environment designed for the analysis of non-volatile data, logically and physically transformed from multiple source applications to align with business structure, updated and maintained for a long time period, expressed in simple business terms, and summarized for quick analysis”.
2.5.2 Características
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 (read-only).
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 DWH son identificados como ambientes OLAP, On-Line Analytical Processing, en contraposición a los ambientes transaccionales clásicos (OLTP, On-Line Transaction Processing).
Por lo anterior podemos decir que un DWH, posee las siguientes características:
o Orientado a temas: en contra de la orientación a procesos de los sistemas operacionales, facilitando su acceso y entendimiento.
o Integrado: Los datos de un DWH son íntegros en unidades de medida, nombres, codificación, etc.
o Variante en el tiempo: Se guardan datos históricos (del orden de años) que facilitan la evaluación e identificación de tendencias.
o No volátil: Los valores permanecen en el DWH sin modificación
Arquitectura de un DWH
Cuando hablamos de la arquitectura, nos referimos a la manera de representar la estructura global de los datos, los procesos y las interfaces de usuario. Las bases de esta arquitectura son:
o Mezclar los datos de la BD operacional con otras fuentes de datos, incluidas las externas.
o Información fácil y transparente
o Proveer al usuario de un acceso universal a los datos (apoyado en lenguaje SQL)
o Metadatos: De donde proviene un dato, que formato tenía, significado, como se ha calculado, etc.
o Construir y mantener el directorio de datos.
o Gestión de copia y de replicación: todos los procesos necesarios para asegurar la calidad de los datos.
Estructura del DWH
¿Qué nivel de detalle tienen los datos? Normalmente difiere de los sistemas de producción por contener agregaciones y por guardar al detalle los datos de otros años.
Dentro del DWH también encontramos los famosos Metadatos, que los podríamos definir como un directorio para ayudar a ubicar los contenidos, una guía de donde provienen los datos y una descripción de los algoritmos utilizados para calcular las agregaciones pertinentes.
Datamart
Un Data Mart cumple los mismos principios que un Data Warehouse, pero difiere principalmente en el alcance del mismo, que seria de un departamento o grupo de personas y no de toda la organización. De Datamarts podemos encontrar de dos tipos: dependientes e independientes según si los datos son extraídos del DWH o directamente de los sistemas operacionales (a la larga un desastre).
Explotar un Data Warehouse
El reto es sacar datos y convertirlo en información, que se dice pronto... y encima querer crear una ventaja empresarial. Este reto va des de la edición de informes hasta una minería de datos avanzada, con análisis multidimensional. Por tanto, un DWH es un medio, no un fin en si mismo.
Ningún proyecto debería tener como finalidad construir un DWH, sino obtener información... si bien, cabe decir que el construirlo debe suponer una gran meta.
Para la explotación encontramos tres técnicas principalmente: Query and reporting, OLAP (análisis multidimensional) y Minería de datos. La primera consiste en realizar informes y generar consultas flexibles, con una interfaz gráfica, permitiendo también escribir total o parcialmente la consola en SQL (o similar). La segunda (OLAP) consiste en realizar análisis desde un conjunto de perspectivas o dimensiones. Muy adecuada para grandes volúmenes de datos. La tercera consiste en el descubrimiento de conocimiento no accesible de manera directa... si no que se encuentra oculto, por ejemplo, buscar patrones de información en los datos.
2.6 Técnicas de análisis de información, los 5 estilos de BI
El primer paso es hacer viable el acceso a las fuentes de datos corporativos, sean relacionales, multidimensionales, plantillas o cualquier otro tipo de archivo.
El exceso de información no es poder, pero el conocimiento sí lo es. La inteligencia de negocio, o Business Intelligence, ayuda a procesar e interpretar las grandes cantidades de información que genera una empresa y la convierte en conocimiento orientado a la rápida toma de decisiones estratégicas. Business Intelligence es la clave para conseguir una ventaja competitiva y crear estrategias de éxito en cualquier negocio, para esto se vale de distintas técnicas de análisis de información.
Basándonos en la empresa Microstrategy líder en BI, una forma de resumir toda la explotación de información es segmentando la explotación de información conforme 5 estilos de BI, 5 tecnologías que cubren 5 tipos de necesidades de análisis de información bien particulares cada una.
Estos son los 5 estilos, siempre están presentes en toda organización, es un tema de prioridades saber por cual se empieza. Lo ideal es tener una plataforma de Business Intelligence que pueda integrar los 5 estilos.
Figura 3. Los 5 estilos de BI de acuerdo a la empresa Microstrategy
2.6.1 Scorecards y Dashboards (Sistemas de Información Ejecutiva – EIS)
Los Scorecards y Tableros de Control brindan información instantánea sobre la performance del negocio. Habitualmente se construyen para gerentes y ejecutivos que necesitan tener una visión general de la performance del negocio.
Los Tableros de Control muestran una representación ilustrativa del performance del negocio. Los Scorecards muestran una representación visual de los indicadores clave de performance (KPIs), que son métricas cuidadosamente seleccionadas utilizadas por las empresas para medir y controlar la performance.
Los tableros de control, Dashboards o EIS son una solución de Business Intelligence. Se puede entender como Dashboard una página desarrollada en base a tecnología web mediante la cual se despliega en tiempo real información de la empresa extraída de varias fuentes o bases de datos.
Su característica de tiempo real otorga a los usuarios un conocimiento completo sobre la marcha de la empresa y permite hacer análisis instantáneos e inteligencia de negocios, sin embargo
algunas empresas pueden contar con tableros ya definidos sin contar con un SW en que se encuentre automatizado.
Métricas y KPI: Las Métricas y los KPIs son la base para construir un Dashboard de gran despliegue visual, ya que son las herramientas más eficaces para alertar a los usuarios en cuanto a donde se encuentran parados en relación a los objetivos. Por ello es importante contar con una clara definición de estos elementos que constituyen la base del diseño del Dashboard.
Las empresas emplean tableros para comunicar objetivos estratégicos mediante Indicadores Clave de Performance (Key Performance Indicators – KPIs), métricas relevantes que permiten a las compañías medir y controlar la performance.
Figura 4. Ejemplo de un Tablero de Control - Dashboard
2.6.2 Enterprise Reporting
Las funciones de Reporting permiten que el Business Intelligence llegue al público poniendo a su disposición información con alto nivel de detalle, lo que impacta fuertemente a los encargados de la toma de decisiones de las compañías. Independientemente del cargo o del tipo de trabajo que desarrollen, los miembros de la compañía, como así también los partners y clientes, confían en el poder y la flexibilidad de sus sistemas de reporting que presentan los datos seleccionados en formatos cómodos y prácticos para realizar las operaciones diarias. Es el Estilo de BI más popular, y engloba una vasta gama de capacidades de reporting operacional directamente desde sistemas ERP, CRM y sistemas contables y de facturación.
2.6.3 Análisis OLAP (Sistemas de soporte de decisiones - DSS)
En estricta teoría el DW 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 del negocio trabajar en un ambiente inmensurablemente 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 Engine 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 Engine 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 ser, reportes de tendencias, de comparación y análisis ad-hoc. 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.
Figura 5. Arquitectura de un DSS
Durante mucho tiempo las organizaciones trabajaban con Sistemas de Soporte de Decisión pero no tenían el volumen ni la calidad de información que brinda un Data Warehouse. Típicamente, cada analista juntaba información de diferentes fuentes en alguna planilla de cálculo y en base a ciertas fórmulas y macros tomaba decisiones sobre políticas de costos, precios, etc. Por otro lado, los Data Warehouse pueden ser utilizados en sistemas expertos que guardar información histórica con el fin del aprendizaje de un sistema (p.e. un robot que circula por diferentes laberintos y por cada iteración –recorrida del laberinto desde la entrada hasta la salida-va “aprendiendo” en base a la experiencia que le brinda la información histórica –data Warehouse.
Además de las capacidades básicas para realizar consultas y análisis ad hoc, una plataforma de BI debe permitir análisis sofisticado (tal como comparaciones estadísticas, simulaciones, modelaje, análisis de escenarios) y cálculos dimensionales (asignaciones y distribución de recursos). Para esto es necesaria una herramienta OLAP robusta.
Mediante la funcionalidad OLAP es posible llevar adelante la forma más sencilla de análisis, permitiendo que cualquier persona pueda ver de manera minuciosa subconjuntos de datos interrelacionados o "cubos", simplemente con un clic. Los usuarios pueden analizar los datos empleando características OLAP estándar, como page-by, sort, filtros, drill-up/down para obtener distintas vistas de los reportes. Los Análisis OLAP ofrecen a los usuarios acceso a sus data Warehouses para que puedan obtener las funcionalidades de análisis avanzados que requieren los power users y los analistas.
Figura 6. OLTP vs OLAP. Alineación de los datos
En la siguiente tabla se muestran las diferencias entre las herramientas OLTP y OLAP.
OLTP (Sistemas Operacionales) OLAP (Data Warehouse)
Fuente de Datos
Datos operacionales, los OLTP's son la fuente original de los datos.
Datos consolidados, los datos olap provienen de varias BD OLTP.
Propósito de los datos
Para controlar y ejecutar las tareas fundamentales del negocio.
Ayudan a la planeación, resolución de problemas y soporte en la toma de decisiones.
Que proporcionan los datos
Una vista instantánea de los procesos actuales del negocio.
Vistas multidimensionales de varios tipos de actividades del negocio.
Inserts y Updates
Inserciones y actualizaciones pequeñas y rápidas de los usuarios finales.
Batch's periódicos de larga duración que refrescan los datos.
Consultas
Relativamente estandarizadas y consultas simples que regresan prácticamente pocos registros.
Usualmente consultas complejas que involucren agregaciones.
Velocidad de procesamiento
Usualmente muy rápidos.
Dependiendo del volumen de los datos y la complejidad de la
consulta, puede tardar hasta horas.
Requerimientos de espacio
Pueden ser relativamente pequeños si los datos históricos son archivados.
Bastante, debido a la existencia de estructuras agregadas y datos históricos, se requieren más índices que un OTP.
Diseño de la BD
Altamente normalizados con muchas tablas.
Usualmente desnormalizadas con pocas tablas, se utiliza el esquema estrella o copo de nieve.
Respaldos y recuperación
Los backups son forzosos, los datos operaciones son críticos para la operación del negocio, la pérdida de datos incurre en pérdidas monetarias y posiblemente implicaciones legales.
En lugar de respaldos regulares, algunas ambientes consideran recargar los datos de los sistemas OLTP como método de
recuperación.
Tabla 1. Comparación OLTP vs OLAP
2.6.4 Análisis avanzados y predictivos (Minería de datos)
La posibilidad de realizar análisis avanzados y predictivos, brinda tanto a los usuarios de negocios como a los analistas de información, capacidades completas y muy poderosas para investigaciones profundas de cualquier sector del Data Warehouse para encontrar los detalles que se esconden tras los resultados.
Aquí es donde entra el concepto de Data Mining ó Minería de datos, el cuál se define como el conjunto de técnicas que nos permiten obtener un modelo de conocimiento a partir de un volumen de datos que servirá para la toma de decisiones.
La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside de manera implícita en los datos. Dicha información era previamente desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos.
Bajo el nombre de minería de datos se engloba todo un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Está fuertemente ligado con la supervisión de procesos industriales ya que resulta muy útil para aprovechar los datos almacenados en las bases de datos.
Las bases de la minería de datos se encuentran en la inteligencia artificial y en el análisis estadístico. Mediante los modelos extraídos utilizando técnicas de minería de datos se aborda la solución a problemas de predicción, clasificación y segmentación.
Las técnicas de la minería de datos no son más que algoritmos, más o menos sofisticados que se aplican sobre un conjunto de datos para obtener unos resultados.
Las técnicas más representativas son:
o Redes neuronales o Árboles de decisión o Modelos estadísticos o Agrupamiento o Clustering
Según el objetivo del análisis de los datos, los algoritmos utilizados se clasifican en supervisados y no supervisados (Weiss y Indurkhya, 1998):
o Algoritmos supervisados (o predictivos): predicen un dato (o un conjunto de ellos) desconocido a priori, a partir de otros conocidos.
o Algoritmos no supervisados (o del descubrimiento del conocimiento): se descubren patrones y tendencias en los datos.
2.6.5 Alertas y notificación proactiva
Para lograr que los procesos de envío de alertas y avisos proactivos sean efectivos, es preciso contar con una aplicación de BI flexible y muy bien diseñada, que sea capaz de distribuir grandes cantidades de reportes y alertas a grandes comunidades de usuarios, tanto internos como externos.
Aquí es donde el BI se vuelve “inteligente” al establecer parámetros configurables que indiquen en que momento deben dispararse determinadas alarmas sin que una persona tenga que estar revisando constantemente.
2.7 Modelos de Gestión de Inteligencia de Negocios
2.7.1. Balanced Scorecard (BSC)
En 1992, un artículo de Roberto Kaplan y David Norton titulado “Balanced Scorecard - Medidas que conducen el desempeño” en la revista Harvard Business Review, convocó mucha atención hacia su método, y condujo a su libro “Balanced Scorecard: Traduciendo la Estrategia en acción”, en un éxito de ventas. Este libro fue publicado en 1996.
El desempeño financiero de una organización es esencial para su éxito. Incluso las organizaciones sin fines de lucro deben tratar de una manera sensible los fondos que reciben. Sin embargo, un estilo de manejo de empresas puramente financiero, sufre de dos desventajas:
Es histórico. Mientras que nos informa qué ha sucedido en la organización, puede no informarnos qué es lo que está sucediendo actualmente. Tampoco es un buen indicador del desempeño futuro.
Subestima el valor de la empresa. Es común que el valor bursátil actual de una organización exceda el valor comercial de sus activos. Tobin's-q mide el ratio del valor de los activos de una compañía a su valor comercial. La diferencia entre el valor de los activos y el valor en bolsa de la empresa, es el resultando de la valorización de sus activos intangibles. Esta clase de valor no es contabilizado en los reportes de divulgación financiera normales.
2.7.2. Perspectivas del BSC
Las 4 perspectivas del Tablero de comandos
El método del Balanced Scorecard (Tablero de comandos equilibrado) de Kaplan y de Norton es un acercamiento estratégico, y el sistema de gestión del desempeño, que permite a organizaciones traducir la visión y la estrategia de una compañía a la puesta en práctica, trabajando a partir de 4 perspectivas:
o Perspectiva financiera.
o Perspectiva del cliente.
o Perspectiva de proceso del negocio.
o Perspectiva de aprendizaje y crecimiento.
Esto permite la supervisión del desempeño actual, pero además el método intenta capturar la información sobre cuán bien se posiciona la organización cara al futuro.
El BSC o Cuadro de Mando Integral (CMI) es más que un sistema de medición táctico u operativo.
Las empresas innovadoras están utilizando el CMI como un sistema de gestión estratégica, para gestionar su estrategia a largo plazo (figura 7). Están utilizando el enfoque de medición del Cuadro de Mando para llevar a cabo procesos de gestión decisivos:
1. Aclarar y traducir o transformar la visión y la estrategia 2. Comunicar y vincular los objetivos e indicadores estratégicos.
3. Planificar, establecer objetivos y alinear las iniciativas estratégicas 4. Aumentar el feedback y formación estratégica.
Figura 7. El Cuadro de Mando Integral como una estructura o marco estratégico para la acción.
2.7.2.1 La perspectiva financiera
Kaplan y Norton no desatienden la necesidad tradicional de datos financieros. Los datos de financiamiento oportuno y exacto serán siempre una prioridad, y los gerentes se cerciorarán de proporcionarla. De hecho, a menudo hay una excesiva manipulación y procesamiento de los datos financieros. Con la puesta en marcha de una base de datos de la empresa, se espera que el procesamiento pueda ser centralizado y automatizado. Pero el punto es que, el énfasis actual en
Quizás hay necesidad de incluir datos financieros adicionales, como evaluación de riesgos y datos sobre costos y beneficios, en esta categoría.
2.7.2.2 La perspectiva del cliente
La reciente filosofía de la administración ha mostrado un aumento en la importancia del enfoque y búsqueda de la satisfacción del cliente, en las compañías. Estos dos factores son llamados indicadores principales: si los clientes no están satisfechos, encontrarán eventualmente a otros proveedores que resuelvan sus necesidades. El deterioro del desempeño de esta perspectiva es así un indicador principal de la declinación futura.
Aún cuando el cuadro financiero actual pueda parecerle (aún) bueno. Los clientes deben ser analizados en métricas desarrolladas para medir su satisfacción. En términos de tipo de clientes, y tipos de procesos para los cuales le estamos proporcionando algún producto o servicio a los distintos tipos de clientes.
2.7.2.3. La perspectiva de proceso del negocio
Esta perspectiva se refiere a procesos internos del negocio. Las mediciones basadas en esta perspectiva mostrarán, a los gerentes, que tan bien está funcionando su negocio, y si sus productos y servicios concuerdan con los requisitos del cliente. Estas métricas tienen que ser diseñadas cuidadosamente por quienes conozcan estos procesos lo más profundamente posible.
Además de los procesos estratégicos de gestión, se pueden identificar dos clases adicionales de procesos del negocio:
Procesos orientados hacia la misión. Muchos problemas puntuales se encuentran en estos procesos.
Procesos de soporte. Los procesos de soporte son naturalmente más repetitivos, y consecuentemente, más fáciles de medir y comparar. Los métodos genéricos de medición pueden ser utilizados.
2.7.2.4. Perspectiva de aprendizaje y crecimiento
Esta perspectiva incluye el entrenamiento de empleados y las actitudes culturales de la empresa relacionadas con el individuo y con el auto mejoramiento de la empresa. En una organización del conocimiento, la gente es el recurso principal. En el clima actual de rápido cambio tecnológico, está
llegando a ser necesario que los trabajadores estén inmersos en un clima de aprendizaje continuo.
Las entidades gubernamentales a menudo se encuentran incapaces de emplear a nuevos trabajadores técnicos y al mismo tiempo, están mostrando una declinación en el nivel de entrenamiento de los empleados existentes. Kaplan y Norton acentúan que el “aprendizaje” es algo más que el “entrenamiento”;
El aprendizaje también incluye componentes como mentores y profesores particulares dentro de la organización, así como la facilidad de comunicación entre trabajadores, que permite que consigan más fácilmente ayuda en la resolución de un problema cuando ésta sea necesaria. También incluye herramientas tecnológicas tales como un Intranet.
La integración de estas cuatro perspectivas en un gráfico de apariencia amigable, ha hecho del método del Balanced Scorecard (Tablero de mandos equilibrados) una metodología de gestión muy exitosa.
2.7.3 Objetivos, indicadores, metas e iniciativas
Para cada perspectiva del Tablero de mandos se supervisan cuatro cosas (medidas):
o Objetivos: objetivos importantes que se lograrán; por ejemplo, crecimiento rentable.
o Indicadores: los parámetros observables que serán utilizados para medir el progreso hacia el logro del objetivo. Por ejemplo, el objetivo de crecimiento de la rentabilidad se puede medir por el incremento del margen neto.
o Metas: los valores específicos de los objetivos a medir, por ejemplo, reducción anual del 7% en las interrupciones de la producción.
o Iniciativas: proyectos o programas que se iniciarán para alcanzar el objetivo.
Retroalimentación de circuito doble.
2.7.4 Evolución del Tablero de mandos equilibrado
Describen cómo el Balanced Scorecard se puede utilizar para soportar tres actividades distintas de gestión, las dos primeras son el control de la gestión y el control estratégico. Afirman que debido a las diferencias en los datos de desempeño requeridos para estas aplicaciones, el uso previsto debe influenciar el tipo de diseño del BSCA adoptado. Más tarde, en ese mismo año, los mismos autores
como herramienta de gestión estratégica, reconociendo tres generaciones distintas de diseño del Tablero de comandos equilibrado.
Figura 8. Arquitectura Básica de un BI.
2.8 SLA (Service Level Agreement)
Una herramienta que ayuda a los Proveedores y Clientes internos a llegar a un consenso en términos del nivel de Servicios requeridos para sustentar las necesidades del negocio:
Se caracteriza por:
o Ser un proceso estructurado
o Es una metodología universal, homogénea y común
o Es un instrumento que promueve la convergencia organizacional o Es una herramienta para hacer benchmarking interno
o Es una visión multidimensional de las relaciones entre servicios o Constituye un punto de referencia para el Mejoramiento Continuo
2.8.1 BENEFICIOS DE SU APLICACIÓN
Asegura que los servicios sean revisados dentro de un contexto de “Necesidad de Negocios”:
Implica que el cliente revise el costo y valor de los servicios que recibe, así como la evaluación de lo que esta dispuesto a pagar por dicho servicio.
Proporciona a los proveedores de un mejor entendimiento de sus servicios y el valor agregado que transmiten a sus clientes.
Desarrolla una comprensión de las conexiones entre proveedores de servicios y sus clientes.
Facilita la documentación, en forma de un Acuerdo de Nivel de Servicio, del nivel y los costos de los servicios proporcionados.
Una herramienta útil que permite a la Dirección:
o Evaluar servicios sobre bases reales.
o Hacer decisiones correctas relacionadas con “outsourcing”.
o Identificar áreas de oportunidad para mejoramiento de servicios.
El proceso de Administración del Nivel de Servicio se encarga de la negociación, acuerdos y documentación apropiada de los objetivos de la organización y después monitorea y produce los reportes de servicio para observar el nivel de cumplimiento con los acuerdos establecidos, así como el cuidado de que dichos acuerdos cumplan con los requerimientos establecidos. En la medida de que los objetivos sean cubiertos se puede expresar que los servicios de TI están alineados con los objetivos del negocio. El Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA de sus siglas en
inglés) representa el nivel de aseguramiento o garantía relacionada con la calidad con la que el servicio es entregado.
La meta del proceso de Administración del Nivel de Servicio es asegurarse que un nivel acordado de servicio sea entregado a las áreas de negocio de Ópticos Devlyn. Su propósito es asegurarse que todos los servicios operativos y el desempeño de tales servicios, sea registrado de una manera consistente. Por otro lado algunos de los objetivos del proceso se enlistan a continuación:
o Define, documenta, acuerda, monitorea, mide, reporta y revisa el nivel de servicios de TI entregados
o Establece relaciones y comunicación con los clientes de los servicios de TI o Determina objetivos claros y cuantitativos en los servicios de TI
o Monitorea y mejora la satisfacción de los usuarios
o Establece expectativas no ambiguas sobre los servicios de TI
Como se puede observar gran parte de este proceso se basa en los mencionados SLAs, el cual es un acuerdo escrito entre un proveedor de servicios y el cliente de dichos servicios, definiendo objetivos clave de servicio y responsabilidades de ambas partes. La intención de este documento es la de generar una relación de sociedad entre proveedor y cliente, de tal manera que el beneficio sea mutuo.
Figura 9. Diagrama SLA
A continuación se presenta la metodología recomendada para el desarrollo de SLAs.
AUTORIZACIONES
Autorizado por : Autorizado por:
Gerente del Área Gerente del Área
Tabla 2. Cuadro de autorizaciones de los Gerentes
I. Objetivo
Establecer las actividades necesarias para definir los acuerdos de nivel de servicios (SLA por sus siglas en inglés) necesarios para el buen desempeño del proceso de Sugeridos de Compra.
II. Alcance
El propósito de este documento es describir el procedimiento de “Definir SLA” correspondiente al proceso de Sugeridos de Compra en el que intervienen las Áreas de Planeación del Abasto y Compras.
III. Normatividad Aplicable
Reglamentos internos y procesos de Ópticos Devlyn.
IV. Roles y Responsabilidades
Rol Descripción
Cliente Representante de las áreas que reciben los servicios de TI Administrador del Nivel de
Servicio
Responsable del proceso, observa el cumplimiento del mismo en toda la organización
Dueño del Servicio
Responsable de servicios específicos dentro de la oferta de TI, que debe cuidar el cumplimiento de los acuerdos para los servicios de los cuales es propietario
Tabla 3. Roles y responsabilidades de SLA’s
Matriz RACI
Una tarea muy importante en el diseño del proceso es realizar un mapeo de los roles y las responsabilidades contra las actividades del mismo. Este mapeo se realiza con una matriz llamada RACI, donde:
Tabla 4. Matriz RACI
La matriz RACI del procedimiento para definir el SLA se presenta a continuación:
ID Actividad
Cliente Administrador del Nivel de Servicio Dueño del Servicio
2.1 Revisar la naturaleza del SLR I A R
2.2 Planear actividades de modificación o
creación de servicio A R
2.3 Realizar el borrador de SLA A,C R
2.4 Negociar el borrador de SLA C A,R I
2.5 Preparar SLA final para firma A,C R
2.6 Firmar el SLA C R I
2.7 Actualizar catálogo de servicios I A,R I Tabla 5. Matriz RACI para SLA’s
V. Controles y Registros
R = Responsable de ejecutar la actividad.
A = “Accountable” (aval) quien asume la responsabilidad final de que la actividad sea ejecutada.
C = Consultado antes de ejecutar.
I = Informado después de ejecutar.
ID Actividad Riesgo
Control o Actividad de
Control
Técnica de evaluación
Tamaño de la muestra
Periodo de la muestra
Registro del Control
Tabla.6 Tabla de Controles y Registros
VI. Diagrama
El diagrama muestra el proceso que se sugiere para el desarrollo de los acuerdos de Servicio, cabe mencionar que se puede adaptar de acuerdo a las necesidades de cada Área, sin embargo, la base para su desarrollo es la misma.
2.
1
Revisar la naturaleza del SLR
Actuar sin una solicitud de cambio (RFC)
Revisar las acciones del proceso y los RFC
relacionados al mismo
Observar los registros de cambio (RFC) relacionad os con SLA, SLR.
Revisar las versiones de los acuerdos
100% Mensual
SIGMA, para RFCs 2.
2
Planear actividades de
modificació n o creación del servicio 2.
3
Realizar el borrador de SLA
Figura 10. Diagrama de Proceso de SLA’s.
VII. Libreto
Tabla 6. Definición de Responsables
Responsable No. Actividad
Instrucciones de trabajo asociadas
Dueño del Servicio 2.1
Revisar la naturaleza del SLR
Se revisa cual es el punto concreto de mejora del servicio, cambio o creación del servicio o si solo se trata de ajustar SLAs
N/A
Dueño del Servicio 2.2
Planear actividades de modificación o creación de servicio
Se da seguimiento a las actividades relacionadas con la satisfacción de la necesidad del cliente relacionada con el servicio incluyendo la solicitud de cambio
Registro de RFC en SIGMA
Dueño del Servicio 2.3
Realizar el borrador de SLA
Una vez realizado el cambio y generados los OLAs se escribe el borrador del SLA
Registro de SLR en SIGMA
Administrador del Nivel de
Servicio
2.4
Negociar el borrador de SLA
Se negocia el borrador, hasta que quede aceptado
N/A
Dueño del Servicio 2.5
Preparar SLA final para firma
Se escribe el SLA ya con los acuerdos establecidos
N/A
Administrador del Nivel de
Servicio
2.6
Firmar el SLA
Se realiza la firma del SLA para dar inicio a la medición de cumplimiento
Registro de SLR en SIGMA
Administrador del Nivel de
Servicio
2.7 Actualizar catálogo de servicios N/A
Características de las Políticas
Política Beneficio
Consecuencia operativa de no
aplicarla
Actividades de verificación del cumplimiento de la
política
Todo acuerdo
asociado al proceso
(SLAs, OLAs,
Acuerdos de
Colaboración) deben estar firmado por las partes involucradas
Formalidad a los acuerdos de cumplimiento con los servicios
Sentido de responsabilidad sobre los acuerdos generados
Evidencia débil de los compromisos generados
Evasión de responsabilidades
Revisión de todos los acuerdos generados en relación con los servicios
Toda modificación a los servicios o acuerdos de nivel de servicio debe ser atendida a través del
proceso de
Administración de Cambios
Controlar la actualidad de los acuerdos
Controlar el acceso para modificaciones a los acuerdos
Inconsistencias en los acuerdos
Modificaciones constantes sin control
Revisión del
resultado del análisis de requerimientos de servicio
El Administrador del Nivel de Servicio tendrá el resguardo de los originales de los SLAs y OLAs
Repositorio único de documentos
originales
Falta de control sobre los acuerdos
establecidos
Revisión de todos los acuerdos generados en relación con los servicio
Tabla 7. Características de las políticas en SLA’s
Descripción de Actividades
ID
Actividad Descripción Responsable Entrada Salida
Instrucciones de trabajo asociadas
2.1
Revisar la naturaleza del SLR
Se revisa cual es el punto concreto de mejora del servicio, cambio o creación del servicio o si solo se trata de ajustar SLAs
Dueño del Servicio
Análisis de factibilidad
Ajuste a servicio o
Ajuste a SLA
N/A
2.2
Planear actividades de
modificación o creación
Se da seguimiento a las actividades relacionadas
Dueño del Servicio
Modificar o crear servicio
Solicitud de cambio
RFC
Registro de RFC en
SIGMA
ID
Actividad Descripción Responsable Entrada Salida
Instrucciones de trabajo asociadas de servicio con la
satisfacción de la necesidad del cliente relacionada con el servicio incluyendo la solicitud de cambio
2.3
Realizar el borrador de SLA
Una vez realizado el cambio y generados los OLAs se escribe el borrador del SLA
Dueño del Servicio
OLAs definidos
Borrador de SLA
Registro de SLR en SIGMA
2.4
Negociar el borrador de SLA
Se negocia el borrador, hasta que quede aceptado
Administrador del Nivel de
Servicio
Borrador de SLA
Borrador
Aceptado N/A
2.5
Preparar SLA definitivo para firma
Se escribe el SLA ya con los acuerdos establecidos
Dueño del Servicio
Borrador aceptado
SLA
definitivo N/A
2.6
Firmar el SLA
Se realiza la firma del SLA para dar inicio a la medición de cumplimiento
Administrador del Nivel de
Servicio
SLA definitivo
SLA firmado
Registro de SLR en SIGMA
ID
Actividad Descripción Responsable Entrada Salida
Instrucciones de trabajo asociadas
2.7 Actualizar el Catálogo
Si el nuevo SLA o la modificación
al SLA
existente requiere que sea
actualizado el catálogo de servicios, se realiza la actualización del catálogo
Administrador del Nivel de
Servicio
SLA firmado
Catálogo de Servicios Actualizado
N/A
Tabla 8. Descripción de Actividades
CAPÍTULO 3. SISTEMAS DE COMPRAS (INVENTARIOS)
3.1 Definición de Sistemas de Inventarios
Para poder mencionar los diferentes tipos de inventarios es necesario tener bien claro lo que son los inventarios. El inventario es por lo general, el activo mayor en los balances de una empresa a si también los gastos por inventarios, llamados costos de mercancías vendidas, son usualmente los gastos mayores en el estado de resultado. A aquellas empresas dedicadas a la compra y venta de mercancías, por ser esta su principal función y la que da origen a todas las restantes operaciones, necesitan de una constante información resumida y analizadas sobre sus inventarios, lo cual obliga a la apertura de unas series de cuentas principales y auxiliares relacionadas con estos controles
3.2 Tipos de Inventarios
Los inventarios tienen como funciones el añadir una flexibilidad de operación que de otra manera no existiría. En lo que es fabricación, los inventarios de producto en proceso son una necesidad absoluta, a menos que cada parte individual se lleve de maquina en maquina y que estas se preparen para producir una sola parte. Es por eso que los inventarios tienen como funciones la eliminación de irregularidades en la oferta, la compra o producción en lotes o tandas, permitir a la organización manejar materiales perecederos y el almacenamiento de mano de obra
.
o Inventarios intermitentes: este inventario se puede efectuar varias veces al año. Se recurre a el, por razones diversas no se pueden introducir en la contabilidad del inventario contable permanente al que se trata de cumplir en parte.
o Inventario final: es te inventario se realiza al termino del ejercicio económico, generalmente al finalizar el periodo y puede ser utilizado par determinar un nueva situación patrimonial en ese sentido, después de efectuadas las operaciones mercantiles de dichos periodos.
o Inventario inicial: es el que se realiza al dar comienzos de las operaciones.
