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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE COLIMA 18
Capítulo II. Estado del conocimiento
2.1. Introducción
En el presente capítulo se describen las bases teóricas que sustentan este trabajo de tesis.
Además, teniendo en cuenta la situación de las PyMEs, se dará a conocer, entre otras cosas,
cómo el uso de las nuevas tecnologías ayuda a mejorar y facilitar los procesos administrativos
en las empresas, cómo usan el comercio electrónico para incrementar sus canales de
distribución y la importancia que tiene el análisis de los datos recabados utilizando la
inteligencia de negocios para optimizar el proceso de toma de decisiones.
En este capítulo se describe el marco histórico de cada una de las áreas necesarias para el
desarrollo del proyecto, así como también se obtendrá conocimiento sobre las herramientas
que podrán tomarse como base para la elaboración de esta investigación.
2.2. Marco teórico
Carlos Sabino [9], afirma que "el planteamiento de una investigación no puede realizarse si
no se hace explícito aquello que nos proponemos conocer: es siempre necesario distinguir
entre lo que se sabe y lo que no se sabe con respecto a un tema para definir claramente el
problema que se va a investigar". Por lo cual el propósito principal del marco teórico es situar
nuestro problema en un conjunto de conocimientos que oriente nuestra búsqueda y prevenga
posibles factores de confusión.
Esto con el fin de generar la solución adecuada que cubra por completo la problemática
identificada.
2.2.1. Dominio de conocimiento de la problemática
En esta sección se expondrá detalladamente la teoría y los conceptos que se utilizarán para
desarrollar el producto de esta tesis, lo cual nos ayudará a facilitar la comprensión y análisis
del proyecto.
El dominio del conocimiento de la problemática nos permite establecer un punto de inicio
a esta investigación, debido a que nos ayuda a obtener la comprensión necesaria sobre el
estado actual del conocimiento.
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PyMEs
En México las PyMEs se pueden definir como: “Un tipo de empresa con un número reducido
de trabajadores (generalmente menor a 250 empleados), y cuya facturación es moderada”,
las cuales tienen una importancia muy grande en el desarrollo de los países [3].
Debido a la importancia que las PyMEs tienen, se debe tomar acciones para mejorar su
entorno, con el propósito de generar las condiciones necesarias para ayudar en su generación,
desarrollo y consolidación.
Las pequeñas y medianas empresas se catalogan como se muestra en la tabla 7.
Tabla 7. Clasificación de las PyMEs, recuperada del INEGI [1].
La clasificación que se muestra en la tabla 7, se establece conforme al contenido en el
artículo 3, fracción III de la Ley para el Desarrollo de la Competitividad de la Micro, Pequeña
y Mediana Empresa.
Las PyMEs, según el INEGI, comúnmente comparten las mismas características generales
[1], a continuación se mencionan algunas de ellas:
Manejan una administración empírica.
Su número de trabajadores siempre es menor a 250.
Siempre están en proceso de crecimiento; una pequeña empresa trata de crecer a
mediana y posteriormente a grande.
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Mayormente son subcontratadas para realizar servicios u operaciones de una
empresa de mayor tamaño.
Existen actividades empresariales que son más beneficiosas cuando son realizadas
por PyMEs.
Usualmente son generadas por estudiantes o recién egresados, por lo que
usualmente la experiencia es mínima.
Se enfocan en productos individualizados no estandarizados como lo hacen las
grandes empresas.
Comúnmente quienes dirigen la empresa son sus propios dueños.
Estas características nos ayudan a comprender la importancia del desarrollo de este
proyecto ya que el beneficio para las PyMEs es considerable, partiendo del hecho de que el
éxito de ellas depende en gran medida de las decisiones acertadas que se tomen en los
procesos que manejan.
En la actualidad, el entorno que manejan las PyMEs es muy competitivo, debido a que
emplean una administración empírica, por lo cual utilizan modelos de negocios, cuyos
objetivos son: definir los servicios a ofrecer al mercado, el cómo lo realizarán, la
identificación de los potenciales clientes y cuál será el método para generar ingresos. Este
método es de gran ayuda para las PyMEs, y complementando lo con la utilización de la
arquitectura, se optimizarían los resultados.
Modelo de negocios
Existen muchas definiciones de modelo de negocio, algunas van en la línea de “una narración
de cómo funciona la empresa”, otras hablan de actividades y cadena de valor, las más
recientes se centran en elecciones o respuestas a preguntas claves [10].
La esencia de un modelo de negocio de éxito es un diseño lógico, que abarque todos y
cada uno de las límites de la empresa. Un modelo de negocio de éxito es aquel que garantiza
creación de valor para todas las partes implicadas al tiempo que mantiene el foco en la
empresa [10].
Un modelo de negocios consiste en un conjunto de activos, actividades y una estructura
de gobierno de los activos que busca construir ciclos virtuosos. El papel de un modelo de
negocio no es únicamente incrementar los beneficios afectando directamente el precio,
volumen o coste, sino también deteriorar y, si es posible, interrumpir los ciclos de los
competidores [11]. Ello fundamenta la importancia de que cada PyME tenga bien
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identificado su modelo de negocio y la diferenciación con sus competidores, teniendo en
cuenta esto se considera que su uso es un punto clave para el éxito.
Utilizando los resultados que arrojaría una plataforma de Inteligencia de Negocios (BI,
por sus siglas en inglés), se lograría obtener un enfoque eficaz de los modelos de negocios,
debido a que se basarían en la información que ya fue procesada, de esta forma las empresas
tienen una visión de 360 grados de sus datos, lo que le permite un enfoque en resultados de
negocios y un valor medible.
El uso de las nuevas tecnologías en las PyMEs
Actualmente sólo una cantidad mínima de las PyMEs en México no logran tener acceso a la
tecnología [1], lo cual es un importante obstáculo para poder mejorar la productividad en su
empresa. Otros de los grandes problemas son los altos costos de la tecnología, la transición
de los procesos manuales a los automatizados y la personalización de la tecnología.
Cuando una empresa empieza a utilizar las nuevas tecnologías y logra adaptarse a estas,
les puede ayudar a incrementar un 40% de las utilidades netas, así como también ayuda a su
expansión [4]. Una de las grandes desventajas que tienen son sus altos costos, por lo que su
uso es casi inalcanzable para la mayoría de este tipo de empresas, por lo cual la mayoría
recurren a software y tecnología estandarizada, lo cual, conlleva a no obtener los resultados
óptimos.
El generar nuevas estrategias para entrar y continuar en un mercado globalizado, ayuda a
formar PyMEs más competitivas. Debido a esto, el tener acceso a la información procesada
por una herramienta de inteligencia de negocios se vuelve cada día más necesario, ya que su
uso ayuda a mejorar procesos y tomar decisiones de manera más eficiente.
Comercio electrónico
El comercio electrónico se puede definir como la distribución, compra, venta y marketing de
cualquier tipo de servicio o producto en línea [12]. Lo cual representa una gran variedad de
posibilidades para adquirir bienes ofrecidos por proveedores en cualquier parte del mundo.
Según Teresa Moreda [3], el concepto de comercio electrónico no sólo incluye la compra
y venta electrónica de bienes, información o servicios, sino también el uso de la Red para
actividades anteriores o posteriores a la venta, como lo son:
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La publicidad.
El establecimiento del contacto inicial entre un cliente potencial y un proveedor
potencial.
La búsqueda de información sobre productos, proveedores, etc.
Intercambio de información
La negociación entre comprador y vendedor sobre precio, condiciones de entrega,
etc.
La venta y distribución.
La atención al cliente antes y después de la venta.
El pago electrónico.
La complementación de trámites administrativos relacionados con la actividad
comercial.
La colaboración entre empresas con negocios comunes (a largo plazo o sólo de
forma coyuntural).
Con lo mencionado anteriormente se puede concluir que los empresarios no solo venden
o compran en línea, sino que también pueden interactuar con el cliente o proveedor, utilizar
tácticas para convencerles de terminar el proceso y la oportunidad de expresarles cualquier
inconformidad con el producto.
El comercio electrónico, se puede clasificar como B2C (Empresas que venden al público
en general), B2B (Empresas haciendo negocios entre ellas), B2G (Empresas que vendan a
instituciones de gobierno), C2C (Plataformas en las cuales los consumidores pueden comprar
y vender entre ellos) [3].
Características principales del comercio electrónico
El comercio electrónico según el observatorio e-commerce, tiene 6 características principales
[13], las cuales se definen a continuación:
a) Ubicuidad. El poder comprar o vender un producto desde cualquier hora o lugar.
b) Alcance global. Teniendo un mercado potencial de toda la población mundial con
acceso a internet, lo cual ayuda a tirar las barreras regionales.
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c) Multimedia. En la Web, es posible añadir más riqueza a los documentos a un
costo prácticamente nulo. Color, video, audio, texto, imágenes. En esto se
diferencia del resto de medios.
d) Interactividad. A diferencia de la mayor parte de medios tradicionales (salvo,
hasta cierto punto, el teléfono), el comercio electrónico permite una comunicación
en ambos sentidos entre el comerciante y el consumidor.
e) Densidad de la información. Es la cantidad y calidad de la información
disponible a todos los participantes en el mercado. En el comercio electrónico se
incrementa drásticamente, hay aumento de la competencia real, efectiva.
f) Personalización. El comercio electrónico permite personalizar la información a
mostrar al consumidor, mostrar su nombre, anunciar artículos en función de sus
intereses o de compras anteriores, etc.
La mayoría de estas características eran impensables o muy difíciles de hacer antes del
comercio electrónico, esto se puede comparar con la posibilidad de cambiar los contenidos
de un canal de televisión con los periódicos digitales.
Ventajas competitivas
A continuación se listan los principales beneficios [13], que conlleva el uso del comercio
electrónico:
Acceso a información de forma ilimitada.
Facilidad en la comparación de precios de los diferentes productos y servicios, lo
cual lleva al consumidor a mejorar la toma de decisiones de compras.
Aumenta la competencia, lo cual ayuda a mejorar la calidad y precio de los
productos.
Mejora la comunicación entre el comprador y el vendedor, teniendo en cuenta los
diferentes medios por los cuales se pueden comunicar como lo son: las redes
sociales, correo electrónico etc.
Reduce los costos de producción y mejora la efectividad de campañas
publicitarias.
Principales usuarios del comercio electrónico.
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Según datos de la Asociación Mexicana de Internet, A.C. (AMIPCI) [14], los principales
usuarios del comercio electrónico son las PyMEs, representan el 76% de empresas utilizando
esta modalidad de ventas. Los clientes más frecuentes que tienen las empresas son adultos
entre 18 y 34 los cuales encabezan la tendencia a la movilidad de compradores digitales, y
cuyas cinco principales categorías que visitan son los servicios, retail, computadoras y
accesorios, viajes, ropa y calzado. En 2015 se ha tenido un crecimiento de hasta 10.9 millones
de internautas que realizan transacciones por internet [13].
Aproximadamente el 98% de los sitios y el 70% de las ventas provienen de las PyMEs y
el 48% de los compradores digitales buscan productos en Internet por conveniencia (valoran
la comodidad y el ahorro) [14]. Por lo tanto, el proyecto se ve beneficiado ya que se tiene
una gran cantidad de clientes potenciales.
Estrategias y marketing digital
Cuando una empresa desarrolla un proyecto, se debe determinar y planificar con claridad
la estrategia de negocio y las técnicas necesarias para su implementación como lo son: el
desarrollo, la puesta en marcha, los objetivos, costos, beneficios y riesgos tanto humanos
como tecnológicos. A continuación se en listan algunos de los puntos necesarios para
desarrollar una estrategia.
Resumen ejecutivo (síntesis del documento con las principales conclusiones y
recomendaciones).
Misión del servicio, concreción de la razón de ser del proyecto.
Análisis de las debilidades, amenazas, fortalezas y oportunidades (FODA).
Objetivos estratégicos.
Recursos humanos. Personas que intervienen, funciones y tareas dentro de las
diferentes fases del proyecto.
Evaluación de costes.
Plazos de realización, donde se incluyen las fechas de las diferentes fases de
desarrollo.
Método de seguimiento y evaluación.
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Para valorar la viabilidad de un proyecto se tiene que establecer estrategias y marketing
digital que sean flexibles y adaptables con los cambios del mercado. Por lo tanto, el uso de
una arquitectura de inteligencia de negocios nos permitiría proveer una nueva visión de la
empresa, ayudando a planificar muevas estrategias para mejorar los procesos de negocio
basados en la información operacional.
2.2.2. Tecnologías asociadas a la solución
Las tecnologías son un conjunto de conocimientos técnicos que nos ayudan a diseñar o crear
bienes o servicios, su papel principal es ayudar a tener acceso a la información y
comunicación.
En este punto se investigarán las tecnologías que pueden ser de ayuda para desarrollar la
arquitectura y lograr los objetivos deseados y los alcances definidos.
Inteligencia de negocios
El término de inteligencia de negocios fue acuñado por la consultora Gartner Group a finales
de la década de los 80’s y lo describe como “la capacidad de los integrantes de una empresa
para acceder a la información residente en una base de datos, explorarla de manera que el
usuario pueda analizar esa información y desarrollar con ella teorías y conocimientos que
serán básicos para la toma de determinadas decisiones críticas para el negocio” [15].
Se pude definir como: “El monitoreo continuo de las señales del entorno – sobre todo de
aquellas que permitan anticipar una situación futura, ya sea para reaccionar o actuar
propositivamente frente al medio – es ejercido por un conjunto de capacidades que la empresa
debe poner en marcha, y que entenderemos como inteligencia empresarial ” [16].
La inteligencia de negocios se basa en la transformación de la información que la empresa
genera en su actividad diaria, en datos, los cuales posteriormente se transforman en
conocimiento, lo cual conlleva a optimizar el proceso de toma de decisiones estratégicas en
los negocios, y es la clave para realizar operaciones competitivas y exitosas.
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Figura 1. Inteligencia de negocios y Data Warehouse, recuperada de Introducción al
Busisness Inteligence [16].
En la figura anterior se muestran algunos de los conceptos que se desarrollarán durante
esta investigación.
El Data Warehouse (DW) es un componente de la inteligencia de negocios, la
infraestructura que se genera es donde se integra toda la información relevante; sobre él se
encuentran las herramientas para hacer consultar y generar informes, gracias a esto se puede
convertir los datos en información, la cual es útil para conocer el desempeño de una
organización.
Componentes básicos de la inteligencia de negocios
En la actualidad las empresas modernas tienen que obtener, comprender y dominar los datos,
lo cual les puede ayudar en la toma de decisiones, logrando mejores resultados. Se requiere
de la información correcta en el momento y lugar correcto. En lo cual, la inteligencia de
negocios nos podría ayudar [16]. A continuación, en la figura 2, se muestra una propuesta
desarrollada por el autor, con base en las investigaciones propuestas desarrolladas en otras
publicaciones [15, 16, 17], los principales componentes de la inteligencia de negocios.
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Figura 2. Propuesta de los principales componentes de la inteligencia de negocios
desarrollada por el autor.
Josep Curto Díaz identifica 7 componentes básicos de la inteligencia de negocios [16], los
cuales se enlistan a continuación:
1. Fuentes de información u origen de datos. La información de una organización
o entidad, puede encontrarse en una o diferentes bases de datos, archivos de texto,
se puede emplear el sistema tradicional (papel), etc. Con los cuales se partirá para
analizarse y alimentar el data warehouse. Los datos contenidos deberán ser
generados por procesos específicos o transacciones.
El acceso a los datos deberá especificarse ya que si están contenidos en una base
de datos se tendrá que especificar la manera de obtención de los datos (exportación,
vistas, etc.). Si están en un sistema tradicional estos deberán ser digitalizados para
poder hacer uso de ellos posteriormente.
2. El modelo dimensional. El modelo dimensional es una adaptación del modelo
relacional, con el fin de optimizarlo para dar una rápida respuesta a las consultas
realizadas por los usuarios aunque a nivel físico, lo que se encuentran así son tabas
y relaciones entre ellas, a nivel conceptual existen dos tipos de tablas:
dimensionales y de hechos.
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El desarrollo de un modelo dimensional es un proceso dinámico, en la figura 3 se muestra
un esquema general sobre sus etapas.
Figura 3. Diagrama de flujo del proceso dimensional de Kimball.
Un modelo dimensional se diseña siguiendo los esquemas en estrella o copo de nieve. En
las figuras 4 y 5 se muestra un en ejemplos de cada una de ellos, respectivamente.
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Figura 4. Ejemplo de un esquema en estrella.
Figura 5. Ejemplo de un esquema en copo de nieve.
El modelo dimensional hace un estudio sobre los datos de una empresa, identificando las
dimensiones y analizando cómo se relacionan entre sí, lo cual genera jerarquías, así como
también su relación con las tablas de hechos, generando esquemas de estrella o copo de nieve.
Dim_EmpleadoDim_EmpleadoDim_Empleado
EmployeeKeyEmployeeKey
Empleado_ID...
Empleado_ID...
Dim_EmpleadoDim_EmpleadoDim_Empleado
EmployeeKeyEmployeeKey
Empleado_ID...
Empleado_ID...
Cod_Empleado
Dim_TiempoDim_TiempoDim_Tiempo
TimeKeyTimeKey
Fecha...
Fecha...
Dim_TiempoDim_TiempoDim_Tiempo
TimeKeyTimeKey
Fecha...
Fecha...
Cod_Tiempo
Dim_ProductoDim_ProductoDim_Producto
ProductKeyProductKey
Producto_ID
...
Producto_ID
...
Dim_ProductoDim_ProductoDim_Producto
ProductKeyProductKey
Producto_ID
...
Producto_ID
...
Cod_Producto
Dim_ClienteDim_ClienteDim_Cliente
CustomerKeyCustomerKey
Cliente_ID
...
Cliente_ID
...
Dim_ClienteDim_ClienteDim_Cliente
CustomerKeyCustomerKey
Cliente_ID
...
Cliente_ID
...
Cod_Cliente
Dim_ProveedorDim_ProveedorDim_Proveedor
ShipperKeyShipperKey
Proveedor_ID
...
Proveedor_ID
...
Dim_ProveedorDim_ProveedorDim_Proveedor
ShipperKeyShipperKey
Proveedor_ID
...
Proveedor_ID
...
Cod_Proveedor
Fact_VentasFact_Ventas
TimeKeyEmployeeKeyProductKeyCustomerKeyShipperKey
TimeKeyEmployeeKeyProductKeyCustomerKeyShipperKey
Monto_Ventas
...
Monto_Ventas
...
Fact_VentasFact_Ventas
TimeKeyEmployeeKeyProductKeyCustomerKeyShipperKey
TimeKeyEmployeeKeyProductKeyCustomerKeyShipperKey
Monto_Ventas
...
Monto_Ventas
...
Cod_Tiempo
Cod_ClienteCod_Proveedor
Cod_ProductoCod_Empleado
Clave MúltipleClave Clave MMúúltipleltipleClave MúltipleClave Clave MMúúltipleltiple
MedidasMedidasMedidasMedidasMedidasMedidas
Claves DimensionalesClaves Claves DimensionalesDimensionales
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3. El proceso iterativo. El proceso iterativo empieza con las preguntas y las
respuestas; son el resultado de más de una pregunta. Según Josep Curto Díaz [16],
consta de cuatro pasos:
a) Elegir el proceso de negocio. El primer paso es elegir el área a modelar. Esta
es una decisión de la dirección y depende fundamentalmente del análisis de
requerimientos, análisis de negocio y el plan de trabajo.
Se tiene que elegir cada uno de los proceso de negocios que sean necesarios
para lograr los objetivos deseados, por lo tanto este proceso puede repetir varias
veces.
b) Establecer el nivel de granularidad. Las métricas (también conocidos como
KPI’s o indicadores) son los valores numéricos generados en una o varias
transacciones de la empresa. Ejemplo de ello son los totales en ventas, costos o
pagos.
Un KPI (Key Performance Indicators) es determinante para analizar de forma
rápida la marcha del negocio y que nos permiten tomar decisiones. Un indicador
puede ser una unidad de medida, variable o elementos que nos aportan datos
por si mismos sobre el funcionamiento de un aspecto determinado de nuestra
estrategia [18].
Es posible que pese a definir los indicadores correctamente, no se consigan los
resultados deseados, cuando esto sucede se debe repetir periódicamente para
lograr una mejora en su implantación, lo cual también permite tener una mejor
preparación y adaptación a los cambios del mercado [18].
c) Elegir las dimensiones. Una dimensión contiene una serie de atributos o
características, por las cuales podemos agrupar, seleccionar o filtrar la
información. La mayoría de veces los atributos se organizan por jerarquías, las
cuales nos permiten analizar los datos de manera agrupada, la cual se realiza
mediante relaciones. Un ejemplo de una dimensión, sería cuando tenemos una
dimensión Fecha, las jerarquías se pueden formar por los atributos año, mes,
día o Año, Semana y día. Las tablas de dimensiones, por lo general, son muy
anchas debido a que contienen muchos atributos, y estos pueden contener
bastantes caracteres cada uno.
También se le conoce como dimensión a los grupos de datos que permiten
identificar quien, cuando o donde se genera una operación o transacción del
negocio y al combinar dimensiones y métricas, según la información requerida
por el usuario, se podrá responder a una interrogante en específico. Por ejemplo
generar reportes sobre las ventas del cliente, los costos de producción, la
facturación anual, etc.
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d) Identificar medidas y las tablas de hechos. Se le denominan “hechos” a los
indicadores de negocio y técnicamente una tabla de hechos es la tabla central de
un modelo de estrella, se caracterizan por el “nivel de detalle” de la información
almacenada, el cual esta es definido por las dimensiones y los indicadores [19].
A las medidas se les conoce también como atributos o campos de una tabla a la
cual se desea analizar o agrupar usando los criterios de filtrado llamados
dimensiones. Las medidas usualmente se vinculan con el nivel de granularidad y
se encuentra en las tablas de hechos. Se le denominan “hechos” a los indicadores
de negocio y técnicamente una tabla de hechos es la tabla central de un modelo
de estrella, se caracterizan por el “nivel de detalle” de la información almacenada,
el cual esta es definido por las dimensiones y los indicadores [19].
Cada tabla de hechos tiene como atributos una o más medidas de un proceso
organizacional, de acuerdo a los requerimientos. Un registro contiene una medida
expresada en número como podrían ser cantidades, tempos, dinero, etc., sobre el
cual se realizará una operación de agregación en función de una o más
dimensiones.
4. Proceso de ETL. Los procesos de extracción, transformación, y carga datos, son
de gran importancia en la inteligencia de negocios, ya que se consideran varios
aspectos, entre ellos, el modelado, calidad, descripción y administración de la
información original [16]. Antes de almacenar los datos en un Data Warehouse,
éstos deben ser transformados, limpiados, filtrados y redefinidos ya que
normalmente, la información que tenemos en los sistemas transaccionales no está
preparada para la toma de decisiones.
ETL es el proceso que contribuye con la integración de datos que se usan para
alimentar un Data Warehouse o Data Mart en la implantación de proyectos de
inteligencia de negocios [16]. Usualmente se combina con otras técnicas de
consolidación de datos.
5. Datawarehouse o almacén de datos. El Data Warehouse es un almacén que está
organizada para actividades de procesamiento analítico dentro de las que podemos
incluir a la minería de datos, queriying, decisión support y otras, las cuales servirán
para la administración del CRM (Customer relationship Management ó gestión de
las relaciones con los clientes) y la Cadena de Valor, análisis de desempeño de las
ventas, determinación de estrategias de Marketing y muchas otras, las
características de la misma son bastante específicas [20]. Las características de una
Data Warehouse se indican a continuación:
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE COLIMA 32
Organizada en base a asuntos o tópicos, como son vendedor, producto, nivel de
precios, región. Consistencia (la misma data debe de codificarse de la misma
manera, independientemente de la base de datos original de donde provenga). Data
relacionada con la fecha en la que se originó. La data no es temporal (la data que
entra al Data Warehouse no se modifica ninguna vez). Estructura relacional.
Arquitectura cliente- servidor, para facilitar el fácil acceso. Basada en la Web
(característica de las Data Warehouse modernas, de manera de poder utilizar las
aplicaciones en el ambiente de la Web). Integrada (la data de varias fuentes se
integra en una sola). Está hecha para responder en tiempo real (solamente las Data
Warehouse más avanzadas) [20].
6. Cubo de datos OLAP y minería de datos. Es un conjunto de tecnologías y
aplicaciones de software que permite recoger los datos de la compañía,
almacenarlos e indagar sobre ellos de forma rápida e intuitiva. Se trata de crear
una “capa de negocio” con lenguaje funcional por encima de estructuras complejas
de la base de datos. A continuación, en la figura 6, se muestra un ejemplo de un
Cubo de datos OLAP [16].
Figura 6. Ejemplo de Cubo multidimensional.
Las dimensiones definen dominios como geografía, producto, tiempo, cliente; los
miembros de una dimensión se agrupan de forma jerárquica (dimensión
geográfica: ciudad, provincia, autonomía, país). Cada celda contiene datos
agregados que relacionan los elementos de las dimensiones.
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE COLIMA 33
La minería de datos es el proceso de detectar la información de un gran conjunto
de datos utilizando análisis matemáticos para deducir patrones y tendencias que
existen entre los datos. Los patrones normalmente no se pueden detectan mediante
una exploración tradicional de los datos porque sus relaciones son demasiado
complejas [21].
El objetivo general de la minería de datos consiste en extraer información de un
conjunto de datos, trabajarla, pulirla y transformarla en una estructura
comprensible para su uso posterior. Su trabajo es darle formato y uso adecuado
para convertir cifras, características y tendencias en información relevante, puede
contribuir significativamente en las aplicaciones de gestión empresarial basada en
la relación con el cliente [22].
A partir de la generación de cubos y la minería de datos, se pueden generar Data
Marts, estos son bases de datos departamentales especializadas un área de
negocios específica. Se caracteriza por disponer de poco volumen de datos, lo que
ayuda a realizar consultas de manera muy rápida y sencilla.
7. Visualización de la información. La visualización de los datos nos permite
establecer relaciones, patrones e historias de una forma mucho más práctica e
intuitiva de lo que serían solamente en una base de datos, lo cual queda claramente
justificado con las palabras de Bill Frank: “Una imagen vale más que mil
palabras”. Los gráficos que se muestren en la visualización se pueden manipular y
redefinir con un simple clic, lo cual nos ayuda a mejorar tanto generalmente como
llevarnos a concentrarnos en un área específica.
Con esto podemos visualizar la información tanto de forma numérica como
gráficamente, es fundamental el uso de estas herramientas para fomentar la mejor
funcionalidad y el dinamismo en los proyectos. La presentación con reportes en un
cuadro de comandos con interfaz amigable y sugestiva, manipulación intuitiva y
adecuada según los requerimientos [16].
La visualización de la información se puede hacer utilizando diferentes
herramientas como lo son las hojas de cálculo o los navegadores. En las siguientes
imágenes (figuras 7 y 8) se muestran algunos ejemplos de la visualización de
información.
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE COLIMA 34
Figura 7. Visualización de la información (ejemplo1).
Figura 8. Visualización de información (ejemplo2).
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE COLIMA 35
Como se puede observar en las figuras anteriores los entornos visuales son muy llamativos
y prácticos. Mediante el uso de gráficos, mapas y otros recursos visuales se proporciona un
entorno muy intuitivo. Lo cual hace más fácil la adquisición del conocimiento para los
usuarios finales.
También existen herramientas de visualización que consiguen hacer sencillos los
complejos modelos de datos, fórmulas y relaciones entre las variables, permitiendo medir el
funcionamiento de una compañía mediante la identificación de unas métricas clave (KPI´s),
las cuales nos pueden ayudar a determinar si una compañía está consiguiendo cumplir su
objetivo principal.
Arquitectura de una solución de inteligencia de negocios
Con relación a la figura 2 mostrada anteriormente (Propuesta de los principales
componentes de la inteligencia de negocios), queda claro que el desarrollo de una solución
de inteligencia de negocios tiene que partir del origen de los datos (bases datos, ficheros de
texto, etc.), el cual se analizará y trabajará para generar un esquema de estrella o copo de
nieve según lo requiera el proyecto, esto durante el proceso de generación del modelo
dimensional.
Posteriormente se necesitan analizar de manera iterativa cada proceso de negocio,
generando KPI’s y tablas de hechos de acuerdo a los requerimientos del proyecto, con los
cuales se trabajará para optimizar su proceso, se realiza una fase de extracción,
transformación y carga de datos (ETL).
Durante el proceso de ETL se puede contar con un almacén intermedio (área temporal) el
cual actúa como un puente entre la fuente de origen de los datos y la de destino (Data
Warehouse), cuyo objetivo principal es evitar la saturación de los servidores.
La información resultante ya unificada y depurada, se almacena en una Data Warehouse,
el cual pueda servir como base para la construcción de Data Marts, los cuales se caracterizan
por tener y poseer una estructura óptima para el desarrollo de análisis de los datos de áreas
específicas de la empresa mediante bases de datos analíticas OLAP o minería de datos
utilizando análisis matemáticos para deducir patrones y tendencias que existan entre los
datos.
Para finalizar se utiliza la visualización de la información para facilitar el entendimiento
y absorción del conocimiento de los usuarios, esto se logra gracias al uso de dashboards que
proporcionen entornos sencillos e intuitivos.
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE COLIMA 36
Gestión del conocimiento
La gestión del conocimiento agrupa una serie de técnicas para gestionar, controlar y
transmitir toda la información acumulada, para que este conocimiento no quede restringido
solo en ciertas áreas o a ciertas personas o simplemente se olviden y no se les pueda dar el
uso apropiado [23]. Este concepto se ha incorporado en las herramientas informáticas con el
fin de almacenarla, gestionarla y finalmente compartirla.
Con su implantación en los sistemas de inteligencia de negocios nos puede ayudar con el
manejo y transporte de información de una empresa, en la cual su combinación ayuda en la
transformación de información en conocimiento y su posterior utilización en toma de
decisiones.
2.2.3. Herramientas asociadas a la solución
Durante el desarrollo del proyecto se utilizarán diferentes herramientas, programas,
aplicaciones, entornos de desarrollo y herramientas analíticas. En la tabla 8, se mencionan
cada una de ellas.
Tabla 8. Herramientas utilizadas para el desarrollo de la tesis.
Etapa Nombre de la herramienta
Desarrollo de aplicaciones
Framework ASP, MVC 4.0, .NET
NPOI
HTML
Framework de CSS Bootstrap
JavaScript / JQuery
Entorno de desarrollo gráfico Visual Studio 2013
Construcción de Data Warehouse SQL Server 2012
Gestores de bases de datos para extracción de datos
MySQL
SQL Server 2008 en adelante
Generación de reportes PDF
Como se menciona en la tabla 8, para el desarrollo del proyecto se utilizará como entorno
gráfico el Visual Studio 2013, con el lenguaje de programación C# ASP.net, utilizando un
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE COLIMA 37
framework MVC 4.0 para el desarrollo del back-end y el y CSS Bootstrap para el desarrollo
del front-end, para el desarrollo del Data Warehouse se utilizará el SQL Server 2012 y se
podrá utilizar información extraída de los gestores de base de datos de MySQL y SQL Server
2008 en adelante, también se utilizará el NPOI para los procesos de ETL y la generación de
reportes.
2.3. Marco contextual o referencial
La función de un marco conceptual sirve como una guía para todo el trabajo de
investigación, delimita el ambiente físico dentro del cual se desarrolla el proyecto, teniendo
en cuenta que varias investigaciones sobre el mismo tema pueden arrojar resultados
diferentes, lo cual puede depender del lugar o las variables con las que se aplica [24].
Durante este punto se podrá delimitar la investigación, ya que se verá cómo se aportan
argumentos únicos y ayuda a definir el alcance que deberá aplicarse a esta tesis en
congruencia de los objetivos planteados [24].
2.3.1. Herramientas comerciales
1. ARCPLAN. Es un complemento de inteligencia de negocios que presenta
soluciones de cuadros de mando, tableros de control, además permite cualquier
tipo de conectividad a cualquier fuente de datos, incluye libertad estética,
flexibilidad funcional, programación gráfica y algunas aplicaciones analíticas
[25].
2. BINGO INTELLIGENCE. Es un software potente y fácil de usar, se pueden
construir cuadros de mando e informes dinámicos, alertas semafóricas, filtros,
ordenaciones, fórmulas y algunas características OLAP [26].
Esta herramienta cuenta con un entorno intuitivo, un generador de consultas sql,
generación de procesos de ETL y cuadros de mando, ayudando a generar una tabla
con datos, grafico de barras o mapas [26].
3. PENTAHO. Es un software libre de inteligencia de negocios, su desarrollo es en
el lenguaje de programación Java, lo cual le permite funcionar en distintos
sistemas operativos, permite acceder y analizar la información, además de crear
cuadros de mando y áreas de reportes [27].
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PENTAHO es una herramienta que cuenta con un modelo de reportes, minería de
datos y dashboard, utiliza el lenguaje XML para el análisis y especificación de la
interfaz [27].
2.3.2. Desarrollos académicos
1. Herramienta de preparación de datos para inteligencia de negocios orientada
a la toma de decisiones para la PyMEs. En este documento se habla de cómo
“proporcionar una herramienta de inteligencia negocios a un bajo costo tanto en su
implementación como en su mantenimiento”, sobre el desarrollo de una herramienta
que puede dar soporte a procesos de preparación de datos y análisis para propósitos
de toma de decisiones para las PyMEs de México con ayuda de algunas herramientas
de minería de datos [28].
2. Desarrollo de una aplicación de business intelligence (BI) para la empresa
Empaqplast. El proyecto de tesis “Desarrollo de una aplicación de Business
Intelligence para la empresa Empaqplast” fue desarrollado con la finalidad de dar
soporte en la toma de decisiones, para las gerencias de las áreas de negocio de
compras, ventas e inventarios.
Todas las etapas del proyecto se realizaron con las herramientas de la suite de
Pentaho. Pentaho Data Integration para el proceso de ETL, Pentaho Schema
Workbench para el diseño y creación de los cubos multidimensionales, Pentaho
Report Designer para el diseño y construcción de reportes, Pentaho Dashboard
Editor para el diseño y creación de tableros de control y por último, Pentaho BI
Server para la publicación y visualización de los resultados [29].
2.3.3. Investigaciones
A lo largo de este apartado se exponen investigaciones consultadas, las cuales se encuentran
relacionas con el desarrollo de la arquitectura de Inteligencia de Negocios “HERMES”,
presentando las características generales de cada una de ellas.
1. Aplicación de herramientas de Business Intelligence para el Control de Gestión.
Esta investigación tenía como objetivo investigar las distintas herramientas y
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soluciones de negocio que conforman el concepto de BI, analizando si este concepto
técnico y de negocio es aplicable, y en qué medida, al control de gestión en las
organizaciones, enfocándonos en evaluar la aplicabilidad de dichas soluciones en el
mercado uruguayo [30].
Concluimos que existe un vínculo entre las herramientas de BI y los conceptos de
control de gestión, brindando así una solución de negocios que genera beneficios en
todos los niveles de la organización, a su vez detectamos que es necesario cierto nivel
de madurez en relación a sus sistemas de gestión para poder implementar estas
soluciones.
Estas necesidades han llevado a las organizaciones a buscar distintas soluciones que
den soporte al control de gestión. Es con este sentido que en el presente trabajo hemos
estudiado las soluciones de BI.
2. Prototipo de sistema de inteligencia de negocios utilizando minería de datos
sobre software libre. El prototipo de sistema de inteligencia de negocios, es una
tesis, cuyo propósito fue demostrar la factibilidad de la realización de un prototipo de
solución de inteligencia de negocios enfocada en dar soporte a la toma de decisiones
estratégicas del grupo FLayp, ya que su empresa almacena sus datos en fuentes y
formatos diferentes [31].
Con el desarrollo del prototipo de solución de inteligencia de negocios se concluyó
que las empresas pueden acceder a una solución de vanguardia incurriendo en gastos
mínimos y convertir la solución en un aliado estratégico a la hora de la toma de
sediciones que puedan marcar la diferencia en un mercado altamente competitivo
[31].
3. Implementación de un sistema de inteligencia de negocios, basado en minería de
datos, para la gerencia de una PyME. Es una investigación en la cual, se presenta
el desarrollo e implementación de un sistema de inteligencia de negocios basado en
minería de datos para la gerencia de una PyME del área de la construcción [32].
Se utilizaron técnicas de análisis multivalente, la herramienta weka 3.4 y redes
neuronales entrenadas con algoritmos genéticos, lo cual facilitará a los usuarios de
cualquier nivel consultar la información a través de gráficos y reportes, su aplicación
podrá dar soporte a toma de decisiones [32].
2.4. Conclusiones
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En esta sección se analizaron las bases teóricas, con las cuales se sustenta esta tesis. Se
analizaron los datos relacionados con el comercio electrónico y la inteligencia de negocios,
Data Marts, procesos de ETL, etc., permitiendo tener un mejor entendimiento para los
capítulos de diseño y desarrollo.
Con la información mostrada anteriormente se conocieron cada uno de los componentes
necesarios para el desarrollo de una solución de inteligencia de negocios; de igual forma se
describió cómo interactúan cada una de ellas para lograr un desarrollo óptimo de la
plataforma, lo cual generará mejores oportunidades para que las empresas puedan adaptarse
a los requerimientos del mercado.
Se conoció el estado actual del conocimiento necesario para el desarrollo de la
arquitectura, las tecnologías que se utilizarán para desarrollarla, así como también las
herramientas, desarrollos e investigaciones que existen actualmente y estén relacionadas con
la plataforma a desarrollar, con lo cual se genera un punto de partida para iniciar la
investigación sobre las metodologías que se adaptan para su óptimo desempeño.
